GitHub Разработчика

add-skill Сейчас AI-инструментов для кодинга развелось куча, почти все умеют ставить Skills, но у каждого свои пути конфигов. В итоге полный бардак: где что лежит, как синкать, как не забыть обновить. Хорошая новость: команда Vercel Labs недавно выложила в опенсорс add-skill. Это штука в стиле npm, которая приводит управление скиллами к одному формату. Идея простая: одной командой берёшь skill-репу с GitHub и раскатываешь её локально во все свои Agent-инструменты. Тем самым закрывается боль с разными директориями и вечной рассинхронизацией конфигов. Сейчас поддерживаются OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor и ещё в сумме 13 популярных тулов. Установка максимально “из коробки”: инструмент сам пытается определить, что у тебя стоит, и кладёт конфиги куда надо. Плюс под это есть Skills-маркет: там много готовых скиллов, у каждого есть описание, и всё отсортировано по установкам. Понравилось - просто копируешь команду и ставишь. Если ты пользуешься несколькими AI-кодинг тулзами одновременно, это реально удобный менеджер скиллов, есть смысл поставить и потестить. 📁 Language: #TypeScript 62.6% ⭐️ Stars: 1.9k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

T-Sync Conf Инженерные конференции часто выглядят одинаково: с докладами, слайдами, вопросами из зала и ощущение, что половина тебе никак не откликается T-Sync Conf решает эту проблему через формат. 7 февраля Т-Технологии проведут масштабную конференцию для инженеров, где вместо одного общего маршрута — восемь технических контуров, из которых каждый может собрать свою траекторию: AI, Data, R&D, Security, UX/UI, Productivity, Observability, Platform. Фокус не на рассказах, а на практике: демо-стенды с AI- и Data- платформами, инженерные диалоги с разбором кейсов, хакатон и публичная сборка сервиса. Плюс отдельные форматы для обсуждения UX/UI инструментов — от интерфейсов до дизайн-систем. Пройдет все на площадке TAU в Москве. Проход бесплатный, но рега обязательна ➡️ Ссылка на регистрацию 📱 @git_developer

rag-from-scratch Хотим, чтобы модель знала нашу “внутреннюю кухню”, но финтюн — дорогой, долгий и часто дает так себе результат. Поэтому сейчас в проде в основном используют RAG (retrieval-augmented generation). Как раз на GitHub есть годный опенсорс-туториал rag-from-scratch от команды LangChain. Они начинают с базы: индекс, поиск, генерация, а потом постепенно заходят в продвинутые штуки вроде преобразования запросов, роутинга, multi-query retrieval и так далее. Плюс разбирают практические паттерны вроде adaptive RAG и “корректирующего” RAG. Каждый блок снабжен подробным Jupyter Notebook с кодом и отдельным видеоразбором, можно параллельно смотреть и сразу запускать, чтобы прочувствовать, как RAG работает изнутри. Туториал не просто показывает “как прикрутить RAG”, а именно через код объясняет, что под капотом, поэтому отлично заходит тем, кто хочет системно освоить разработку LLM-приложений. ⭐️ Stars: 6.5k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

HanaVerse Гонять локальную LLM прикольно, но когда перед тобой только голый терминал или простенькое веб-окно чата, как будто не хватает какого-то интерактива. Случайно наткнулся на проект HanaVerse — он буквально дает ИИ “аватарку”: чат превращается в анимированное аниме-окно с поддержкой Live2D. Внутри есть динамический персонаж “Hana”, который не только болтает с тобой, но и реагирует на взаимодействие мимикой и анимациями. По функционалу тоже все серьезно: есть подсветка кода в Markdown и рендеринг математических формул LaTeX, так что можно и код разбирать, и задачи по матану решать. Стек — Python + Flask, в качестве бэкенда нужен локально поднятый Ollama, развернуть все это несложно. В настройках можно переключать разные модели вроде Llama3, Mistral и т.д., а еще задавать свои system prompt’ы и тем самым настраивать персональность ИИ под себя. Если ты любишь аниме/двач-эстетику или просто хочешь добавить “души” в скучный диалог с ИИ, этот проект точно стоит попробовать. 📁 Language: #JavaScript 65.8% ⭐️ Stars: 43 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Homo Manifestans — канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам 🤗 ✓ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✓ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✓ Как справиться с прокрастинацией? ✓ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrovpsi и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! Псс. Заходите в закреп — там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии: 👉 https://t.me/+bpv2OoXLP_ZkMzY6

Rever В стартапе иногда больше всего выносит мозг не сам продукт, а финпроцессы. Нестандартные компенсации, закупки, какие-то левые инвойсы и purchase order’ы летят со всех сторон, а ты это все сводишь через Excel и переписку в почте. В итоге медленно, легко ошибиться, и вечно что-то не сходится. Случайно наткнулся на Rever, это опенсорсная платформа для автоматизации финансов с довольно точным позиционированием: AI-driven финансовая автоматизация, по сути “виртуальный CFO”. Суть в том, что они собирают в одном месте управление поставщиками, закупочные заказы (PO) и обработку счетов (invoices/bills). Плюс есть двухстороннее сопоставление (2-way matching), которое автоматически сверяет PO и счет по количествам и суммам, чтобы не переплатить и не оплатить не то. Также внутри есть workflow согласований и полный audit log: каждое действие записывается и потом нормально трассируется, что важно для комплаенса. Дальше обещают поддержку трехстороннего сопоставления (3-way matching), управления документами и продвинутой аналитики. Есть приватный деплой, что для компаний, которым важна финансовая приватность, прям в тему, данные остаются у тебя. Если ищешь опенсорсный вариант, который может заменить мучения с Excel и разгребание финансового хаоса, проект точно стоит попробовать. 📁 Language: #TypeScript 47.6% ⭐️ Stars: 416 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

FastScheduler Писать планировщик задач на Python через стандартную библиотеку хоть и просто, но возможностей там немного. Как только появляются асинхронные задачи, работа с таймзонами, ретраи при фейлах и похожие кейсы, становится тяжко. На GitHub нашел FastScheduler, это опенсорсный легковесный таск-планировщик для Python. Поддерживает async, таймзоны, Cron-выражения и еще имеет визуальную панель. За счет очень аккуратного синтаксиса на декораторах задачу можно описать одной строкой. Есть разные варианты расписаний: интервалы, конкретное время, Cron и т.д. Асинхронные функции работают из коробки. Установка через pip в один шаг, а для персистентности доступны разные хранилища вроде SQLite и PostgreSQL. После рестарта сервиса состояние задач не теряется. 📁 Language: #Python 79.5% ⭐️ Stars: 319 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

RemoveWindowsAI Обновления Windows 11 становятся все агрессивнее: систему набивают разными обязательными AI-фичами вроде Copilot, Recall, AI в Paint и т.д. Если хочется “чистую” среду, руками отключать все это довольно муторно и долго. На GitHub нашли RemoveWindowsAI: опенсорсный скрипт, который лезет глубже в систему и предназначен для полного удаления этих вездесущих AI-компонентов. Достаточно одной команды, чтобы запустить графический интерфейс: отмечаешь, какие AI-функции убрать, жмешь выполнить и получаешь “очистку”. Также заявлены бэкап и откат (backup/restore). Дополнительно поддерживается установка старых “чистых” версий приложений и блокировка ситуации, когда Windows Update тихо ставит AI-пакеты обратно. Тем, кто гонится за максимально чистой системой и не хочет, чтобы AI что-то “подсматривал”, может зайти. Так как это изменения на уровне системных компонентов, перед экспериментами рекомендуют сделать резервную копию данных/системы. 📁 Language: #PowerShell 100.0% ⭐️ Stars: 9k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

robotics_master Хочешь системно вкатиться в робототехнику, а курсы в интернете либо слишком разрозненные, либо без нормальной практической глубины, из-за чего сложно собрать цельную базу знаний. Как раз поэтому на GitHub попалась эта опенсорсная дорожная карта Robotics Master. Она сводит в одну программу хорошие курсы из Боннского университета, Мюнхенского технического университета и MIT, и за 21 месяц предлагает пройти обучение уровня магистратуры по робототехнике. План разбит на 7 семестров и идет по нарастающей: стартуешь с базы по C++, дальше постепенно углубляешься в мобильных роботов, компьютерное зрение, планирование траекторий, deep learning и другие ключевые направления. Программа покрывает темы вроде 2D/3D computer vision, планирования маршрутов для автономных систем, методов оптимизации в робототехнике, сенсорики, 3D SLAM. Для каждого семестра есть четкие цели и привязанные видеоматериалы. Плюс добавлены доп. ресурсы по PyTorch, линейной алгебре, матану и т.п., чтобы подтянуть математику и кодинг. В целом, хороший референс для разработчиков, которые хотят прокачаться в робототехнике не кусками, а по нормальной структуре. ⭐️ Stars: 211 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! • 1612 ГБ — DevOps • 1402 ГБ — Python • 1300 ГБ — C, C++ • 1815 ГБ — Frontend • 1515 ГБ — Backend • 898 ГБ — ИБ, Хакинг • 996 ГБ — Kotlin, Swift • 212 ГБ — JavaScript • 315 ГБ — Flutter • 820 ГБ — Go, PHP • 419 ГБ — Java, Rust • 648 ГБ — GameDev • 517 ГБ — Windows, Linux • 998 ГБ — Дизайн (UX/UI) • 617 ГБ — Нейросети (ML/RL) • 546 ГБ — БД (SQL & NoSQL) • 687 ГБ — Аналитика данных • 115 ГБ — QA-тестирование Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

web-check Чтобы нормально разобрать техархитектуру сайта, его security-настройки и потенциальные риски, вручную проверять DNS, SSL, инфу по серверу и т.д. обычно значит открыть кучу разных тулзов. Это реально неудобно. Случайно наткнулся на Web-Check, опенсорс-проект: на одной странице можно прогнать десятки проверок по сайту, от IP-информации до security-конфига, всё видно сразу. Он делает и браузерные, и серверные проверки. Вводишь домен, и дальше автоматически запускаются: поиск IP, разбор цепочки SSL-сертификатов, парсинг DNS-записей, проверка cookie, анализ HTTP-заголовков и ещё больше 30 разных тестов. Помимо базового определения техстека, геолокации/размещения сервера и скана портов, он умеет проверять DNSSEC, тип фаервола, безопасность TLS-наборов шифров и даже считать углеродный след сайта. Плюс есть полезные штуки вроде превью со скриншотом, поиска по историческим снапшотам, глобального рейтинга и т.п. Проект поддерживает деплой одной командой через Docker, а ещё его можно задеплоить на Netlify или Vercel. Если нужно глубже понять архитектуру сайта или сделать security-оценку, инструмент точно стоит сохранить. 📁 Language: #TypeScript 65.5% ⭐️ Stars: 30.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

json-render Идея про AI-генерацию UI сейчас реально меняется. Команда Vercel Labs недавно выложила в опенсорс json-render и по сути ломает старые правила. Вместо привычной (и часто нестабильной) генерации кода они предлагают новый пайплайн: AI → JSON → UI. За какие-то три дня проект собрал 6000+ звезд. Ключевая мысль: не давать AI “свободно творить”, а заставить работать внутри “ограждений”, чтобы на выходе были полностью предсказуемые структурированные данные. Тебе нужно лишь описать библиотеку компонентов в нужной директории, а дальше AI заполняет данные. Так можно практически полностью убрать галлюцинации. Это не только лечит вечную проблему “поплыл стиль”, но и дает стриминговый рендер с задержками на уровне миллисекунд, скорость там прям безумная. Если хочешь собирать “абсолютно контролируемый” генеративный интерфейс, эту фронтенд-библиотеку точно стоит покопать. 📁 Language: #TypeScript 98.1% ⭐️ Stars: 6.7k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Neoflow Когда команда устраивает брейншторм или рисует схемки, за нормальные коммерческие whiteboard-инструменты приходится платить, а бесплатные обычно душат лимитами и пользоваться ими бесит. На GitHub как раз попался Neoflow — опенсорсный whiteboard, который полностью бесплатный и при этом не урезанный. Заточен под простую коллаборацию. Собран на базе tldraw, поэтому интерфейс приятный и лёгкий. Есть realtime совместное редактирование — несколько человек могут двигать блоки одновременно без лагов. Плюс завезли AI-фичи, которые реально помогают в работе — авто-организация канваса, распознавание фигур и прочие полезные штуки. Лицензия MIT. Можно поднять локально через Docker или npm — без танцев и без привязки к SaaS. Подходит дизайнерам для набросков и идей, а дев-команде — для обсуждения архитектур и процессов. Хорошая альтернатива коммерческим whiteboard-сервисам. 📁 Language: #JavaScript 87.1% ⭐️ Stars: 142 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

local_ai_ocr Если нужно вытаскивать текст из документов или PDF, загружать файлы в онлайн-конвертеры всегда как-то стрёмно. А у многих локальных тулов то распознавание так себе, то форматирование превращается в кашу. Случайно наткнулся на GitHub на open-source проект local_ai_ocr: он собран на модели DeepSeek-OCR и заточен под локальное офлайн-распознавание текста на Windows. Он умеет с GPU-ускорением обрабатывать картинки и PDF: не просто точно вытягивает текст, но и может сразу экспортировать в Markdown, чтобы сохранить сложные таблицы и верстку. Работает полностью офлайн: ничего не нужно отправлять в облако. Скачал, распаковал, запустил init-скрипт и можно пользоваться, без сложной настройки окружения. Если для тебя критична приватность данных или нужна максимально точная “реконструкция” форматирования документа, штука точно стоит того, чтобы попробовать. 📁 Language: #Python 67% ⭐️ Stars: 493 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

NoLanguageLeftWaiting Если хочется делать стриминговый перевод для трансляций или прям настоящий синхрон, быстро упираешься в тупняк классических офлайн-моделей: они часто ждут, пока человек договорит фразу целиком, и из-за этого появляется заметная задержка. На GitHub нашелся опенсорсный проект NoLanguageLeftWaiting. Ребята взяли офлайн-переводчик Meta NLLB и переделали его в режим реального синхронного перевода: модель может переводить на лету, не дожидаясь конца предложения. Плюс они закрывают типичные боли “псевдо-синхрона”: когда пунктуация вставляется криво, а работа с префиксами и контекстом превращается в кашу. Что по возможностям: * перевод между ~200 языками * два варианта бэкенда: HuggingFace и CTranslate2 * внутри сразу два размера модели: 600M и 1.3B Сейчас они ещё пилят speculative decoding (спекулятивное декодирование), чтобы ускорить вывод. Идея: часть гипотез быстро “пробрасывать” и потом частично валидировать, чтобы не тормозить на каждом шаге. По их замерам валидация занимает примерно 0.15 секунды. Если делаешь голосовой перевод, субтитры для стрима или любой кросс-языковой созвон, где задержка решает, проект прям стоит потыкать. 📁 Language: #Python 100.0% ⭐️ Stars: 41 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

paperetl Когда занимаешься исследованием или анализом данных и у тебя сотни или тысячи PDF-статей, каждый раз вручную вытаскивать и раскладывать информацию это ад. Недавно, пока копался в тулзах для обработки данных, наткнулся на paperetl. Это опенсорсная библиотека для пакетной обработки и парсинга научных публикаций, которая приводит разный входной формат к структурированным данным. Поддерживает массовый парсинг и преобразование источников в разных форматах: полный текст PDF, PubMed XML, ArXiv XML и другие. Может складывать неструктурированные статьи прямо в SQLite, выгружать в JSON, а также подключаться к Elasticsearch для полнотекстового поиска. По сути, одной командой можно прогнать целую папку с файлами и превратить её в БД или набор структурированных файлов, чтобы потом нормально искать, фильтровать и анализировать. Если ты делаешь литобзор, систематический обзор или хочешь собрать свою базу статей, инструмент точно стоит попробовать. 📁 Language: #Python 96.2% ⭐️ Stars: 490 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

TaxHacker Каждый раз, когда надо разгрести чеки и инвойсы для налогов, обычно все превращается в ручной ад: по одной бумажке вбивать в таблицу продавца, сумму, дату, налоги и прочие поля. Долго и легко накосячить. На GitHub недавно нашелся TaxHacker, опенсорсный учетный инструмент под фрилансеров и малый бизнес. Фишка в том, что он с помощью AI автоматически распознает и вытаскивает данные из инвойсов. Сфоткал чек или загрузил PDF и AI сам вытащит ключевое: названия позиций, суммы, дату, продавца, налоговые поля и т.д. Дальше это сохраняется сразу в структурированную базу, плюс можно добавить кастомные поля, чтобы вытягивать то, что нужно именно тебе. Есть поддержка 170+ фиатных валют и 14 криптовалют, а также автоматический пересчет по курсу на дату операции. Можно фильтровать записи по дате, категориям, проектам, сумме и другим признакам, и выгружать полный журнал транзакций в CSV. Отдельно полезно, что можно настраивать промпты для AI, включая системные шаблоны: заставить модель вытаскивать дополнительные атрибуты под твой кейс, например email, адрес, код проекта и т.п. Для деплоя есть Docker-образ и Docker Compose, можно быстро поднять на своем сервере и держать данные под полным контролем. Также поддерживается подключение к уже существующему PostgreSQL. 📁 Language: #TypeScript 99.7% ⭐️ Stars: 1k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Time Tracker for Browser Если хочется понять, сколько времени ты реально тратишь на разные сайты каждый день, встроенная история браузера тут вообще не помогает: там видно только количество заходов, а куда ушло время, непонятно. На GitHub как раз нашелся Time Tracker for Browser, опенсорсное расширение, которое автоматически считает, сколько ты сидишь на каждом домене, и рисует наглядные отчеты. Поддерживает Chrome, Edge и Firefox. Поставил и забыл: оно в фоне собирает статистику, а через попап можно быстро посмотреть распределение времени по сайтам за день. Помимо базового трекинга времени, есть отчеты по анализу данных и “привычкам”, чтобы видеть тренды и как меняется поведение в интернете. Плюс есть блокировки: можно задать правила и ограничить время на конкретных сайтах. Все данные хранятся локально и никуда не отправляются, так что с приватностью все ок. Если хочешь разобрать свои интернет-привычки или начать жестче контролить время на “залипалках”, расширение точно стоит попробовать. 📁 Language: #TypeScript 97.6% ⭐️ Stars: 746 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

На Stepik вышел курс по: автоматизации рабочих процессов с помощью n8n Этот курс знакомит разработчиков с n8n как инструментом для автоматизации и интеграций. Чему вы научитесь: ✅Базовое понимание автоматизаций и воркфлоу с обработкой событий в реальном времени на триггерах и вебхуках. ✅Уверенные навыки сборки динамической и условной логики через n8n expressions и ноды ветвления. ✅Рабочее владение Code node для написания кастомного JavaScript под специфичные сценарии и сложные трансформации данных. ✅Умение строить, дебажить и делать устойчивые к сбоям автоматизации, которые подключаются к любым API и внешним сервисам. ✅Практический опыт интеграции AI-агентов и LLM, а также построения баз знаний через RAG и векторные хранилища. ✅Навыки создания переиспользуемых воркфлоу и подключения внешних AI-инструментов через MCP ✅Четкое понимание стратегий деплоя и лучшие практики для запуска n8n в продакшен-окружении. В конце тебя ждет сертификат, который можно добавить в резюме или LinkedIn Скидка 25%, действует 48 часов 🔗Пройти курс на Stepik

pad.ws Когда в разработке хочется и рисовать схемы, и писать код, обычно начинаешь прыгать между белой доской и IDE или открывать всё в разных окнах. Место быстро заканчивается, а фокус теряется. Наткнулся на GitHub на проект pad.ws — довольно креативная штука, которая склеивает белую доску и дев-среду прямо в браузере. Там Excalidraw отвечает за интерактивный вайборд, а внутри ещё лежит полноценный IDE: можно открыть терминал и VS Code прямо на доске и мгновенно переключаться между визуализацией и кодингом. Заход работает с любого устройства. Плюс есть десктопный коннект через VS Code и Cursor чтобы подключаться к виртуалке. Есть готовый хостинг для быстрого прогона, а также Docker для самохоста. Проект пока на ранней стадии, поэтому локальный деплой скорее для тестов, но идея сама по себе очень живая. 📁 Language: #TypeScript 57.7% ⭐️ Stars: 3.9k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer