GitHub Community

Open in Telegram

Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Присылать проекты – @makosha_work РКН: https://rkn.link/6vJ Купить рекламу: https://telega.in/c/github Официальный амбассадор BidFox

Network:1337 Russia3 054 Technologies & Applications696...

📈 Analytical overview of Telegram channel GitHub Community

Channel GitHub Community (@github) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 155 356 subscribers, ranking 696 in the Technologies & Applications category and 3 054 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 155 356 subscribers.

According to the latest data from 29 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 6 514 over the last 30 days and by 409 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.18%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.18% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 9 604 views. Within the first day, a publication typically gains 6 499 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 25.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, api, браузер, интерфейс, claude.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Присылать проекты – @makosha_work РКН: https://rkn.link/6vJ Купить рекламу: https://telega.in/c/github Официальный амбассадор BidF...”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 30 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

155 356

Subscribers

+40924 hours

+2 6927 days

+6 51430 days

9 604

Post views

~ 6 49924 hours

~ 7 48648 hours

6.18%

Engagement rate

~ 7

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

155 353

TheHarvester — это простой в использовании, но мощный инструмент, предназначенный для проведения разведки на этапе оценки «красной командой» или тестирования на проникновение. Он собирает данные из открытых источников (OSINT), чтобы помочь определить внешние угрозы для домена. Инструмент собирает имена, адреса электронной почты, IP-адреса, субдомены и URL-адреса, используя множество общедоступных ресурсов, в том числе: 🐱 GitHub

155 353

Ru-test-assignments — тестовые задания для самостоятельного выполнения от различных IT-компаний 🐱 GitHub

155 353

OctoFriend — помощник в написании кода с открытым исходным кодом. Очень дружелюбный! 🐱 GitHub

155 353

Awesome local LLM — тщательно подобранный список отличных платформ, инструментов, практик и ресурсов, которые помогают запускать большие языковые модели локально 🐱 GitHub

155 353

Pandas-datareader — извлеките данные из широкого спектра интернет-источников в pandas DataFrame. 🐱 GitHub

155 353

ChatGPT MD — полная интеграция ChatGPT, OpenRouter.ai и локальных языковых моделей через Ollama/LM Studio в Obsidian. Создавайте многократно используемые ИИ-персонажи с помощью пользовательских системных подсказок, моделей и температурных настроек. Определяйте агентов как файлы Markdown с преамбулой и основным текстом. Применяйте агента к любой заметке с помощью команды Choose Agent или создавайте новых агентов с помощью мастера искусственного интеллекта — опишите, что вам нужно, и ИИ сгенерирует для вас название, температуру и подробное системное приглашение. 🐱 GitHub

155 353

MedLLMsPracticalGuide — применение больших языковых моделей в медицине. Тщательно подобранный список практических руководств по медицинским языковым моделям (дерево, таблицы и статьи) 🐱 GitHub

155 353

InkSight — это система преобразования рукописного текста из офлайн-формата в онлайн-формат, которая преобразует фотографии рукописного текста в цифровой формат с помощью архитектуры Vision Transformer (ViT) и кодер-декодера mT5. Благодаря сочетанию алгоритмов чтения и письма в рамках многозадачного обучения наши модели обрабатывают рукописный контент без использования специализированного оборудования, справляясь с различными стилями письма и особенностями почерка. 🐱 GitHub

155 353

Awesome-bash — тщательно подобранный список замечательных скриптов и ресурсов на Bash. 🐱 GitHub

155 353

Qxresearch-event-1 — практическое руководство по Python с более чем 50 примерами приложений на Python (10 строк кода) 🐱 GitHub

155 353

101-linux-commands — 101 команда Linux. Электронная книга с открытым исходным кодом и инструмент командной строки 🐱 GitHub

155 353

MLE-agent — ваш интеллектуальный помощник в разработке и исследованиях в области искусственного интеллекта. Интеграция с arxiv и статьями с кодом для улучшения планов по разработке и исследованиям. Поддерживаются OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama и другие. 🐱 GitHub

155 353

Awesome-technical-writing — тщательно подобранный список отличных ресурсов: статей, книг, видео, инструментов и подкастов о техническом письме. 🐱 GitHub

155 353

Paper2All — превратите вашу работу в веб продукт Интегрирует другие рабочие пакеты на протяжении всего процесса "paper2present". Сайты научных проектов могут более эффективно распространять информацию об исследованиях, если на них четко представлен основной контент, а навигация и взаимодействие интуитивно понятны.

Однако существующие подходы, такие как прямая генерация, использование шаблонов или прямое преобразование в HTML, не позволяют создавать интерактивные сайты с продуманной версткой, а комплексного набора инструментов для решения этой задачи не существует.

PAPER2WEB — это автономный конвейер, который преобразует научные статьи в интерактивные академические веб-страницы. Агент итеративно дорабатывает контент и макет, чтобы создавать увлекательные интерактивные веб-сайты, оживляющие научные статьи. 🐱 GitHub

155 353

Argos-translate — автономная библиотека для перевода с открытым исходным кодом, написанная на Python 🐱 GitHub

155 353

Next-ai-draw-io — веб-приложение на next.js, которое объединяет возможности искусственного интеллекта с диаграммами draw.io. Это приложение позволяет создавать, изменять и дополнять диаграммы с помощью команд на естественном языке и визуализации с использованием искусственного интеллекта. 🐱 GitHub

155 353

Compounding Engineering Plugin — торговая площадка плагинов для Claude Code с плагином Compound Engineering — инструментами, которые упрощают каждую единицу инженерной работы. 🐱 GitHub

155 353

Awesome-nano-banana-pro-prompts — самая большая в мире библиотека подсказок Nano Banana Pro — более 10 000 тщательно отобранных подсказок с превью изображений на 16 языках. Генерация изображений с помощью Google Gemini AI. Бесплатно и с открытым исходным кодом. 🐱 GitHub

155 353

Waveterm — кроссплатформенный терминал с открытым исходным кодом и интеграцией искусственного интеллекта для бесперебойной работы 🐱 GitHub

155 353

Figma AI получила мощное обновление и теперь генерирует дизайн в 6 раз быстрее. — 6 ИИ-агентов параллельно создают макеты на одном холсте; — Достаточно написать промпт, чтобы получить готовый дизайн; — Есть импорт файлов и кастомные шрифты; — Экспорт в PDF, JPG, PNG и WebP; — Работает на Windows, Mac и Linux. Ссылка 🐱 GitHub