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
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel GitHub Community
Channel GitHub Community (@github) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 155 362 subscribers, ranking 694 in the Technologies & Applications category and 3 063 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 155 362 subscribers.
According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 6 119 over the last 30 days and by 97 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.21%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.20% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 9 625 views. Within the first day, a publication typically gains 6 504 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 26.
- 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 29 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.
155 362
Subscribers
+9724 hours
+2 4807 days
+6 11930 days
Posts Archive
155 361
Нашли сервис Wispbyte, который даёт бесплатный хостинг под небольшие проекты.
Можно поднимать Telegram-ботов, игровые серверы, файловые штуки и другие мини-проекты без необходимости платить за VPS.
Внутри базовые ресурсы, круглосуточная работа и нормальный старт для тестов или пет-проектов.
Для бесплатного варианта — выглядит очень даже жирно.
Пробуем
🐱 GitHub
155 361
CADAM — это веб-приложение с открытым исходным кодом для преобразования текста в CAD-файл
Особенности
▫️ Генерация на основе искусственного интеллекта — преобразование естественного языка и изображений в 3D-модели
▫️ Параметрические элементы управления — интерактивные ползунки для мгновенной настройки размеров
▫️ Несколько форматов экспорта — экспорт в файлы .STL, .SCAD или .DXF
▫️ Браузерная версия — работает в браузере с использованием WebAssembly
🐱 GitHub
155 361
155 361
Hackingtool — универсальный хакерский инструмент для исследователей в области безопасности и пентестеров
🐱 GitHub
155 361
Davinci-resolve-mcp — сервер Model Context Protocol (MCP), обеспечивающий полное покрытие API скриптов DaVinci Resolve.
Подключите ИИ-помощников (Claude, Cursor, Windsurf) к DaVinci Resolve и управляйте всеми аспектами постпродакшена с помощью естественного языка.
🐱 GitHub
155 361
Repost from Блумберг
GitHub в России могут заблокировать вслед за остальными западными сервисами. Зампред IT-комитета Госдумы Антон Горелкин призвал разработчиков срочно уходить с платформы и переносить проекты на отечественные аналоги, назвав площадку «вредительским» сервисом Microsoft. По его мнению, число сбоев для россиян вскоре вырастет до 100% (сейчас — 16%). @bloombusiness
155 361
Free-claude-code — бесплатный Claude Code перенаправляет трафик Anthropic Messages API из Claude Code в NVIDIA NIM, Kimi, Wafer, OpenRouter, DeepSeek, LM Studio, llama.cpp или Ollama.
Это обеспечивает стабильность клиентского протокола Claude Code и позволяет выбирать бесплатные, платные или локальные модели.
🐱 GitHub
155 361
Awesome-gpt-image-2 — самая большая в мире библиотека подсказок для GPT Image 2, обновляемая ежедневно — более 2000 тщательно отобранных подсказок с превью изображений на 16 языках.
Модель изображений нового поколения от OpenAI с идеальной пиксельной визуализацией текста, согласованностью между изображениями и иллюстрациями коммерческого уровня. Бесплатно, с открытым исходным кодом.
🐱 GitHub
155 361
155 361
OpenSandbox — это универсальная платформа для приложений с искусственным интеллектом, предлагающая многоязычные SDK, унифицированные API-интерфейсы и среды выполнения Docker/Kubernetes для таких сценариев, как агенты кодирования, агенты с графическим интерфейсом, оценка агентов, выполнение кода ИИ и обучение с подкреплением.
🐱 GitHub
155 361
MiniMax-M2.7 — это большая языковая модель нового поколения, предназначенная для автономной эволюции и повышения продуктивности в реальных условиях.
В отличие от традиционных моделей, M2.7 активно участвует в собственном совершенствовании с помощью команд агентов, динамического использования инструментов и циклов обучения с подкреплением.
🐱 GitHub
155 361
Claude Code — это фреймворк для агентов ИИ, использующий простой цикл: отправлять сообщения в Claude, проверять, нужны ли инструменты, выполнять эти инструменты и повторять.
Преимущество заключается в том, что вы можете создавать мощных автономных агентов, добавляя по одной функции за раз — от базового использования инструментов до команд мультиагентов — без переписывания основного цикла.
🐱 GitHub
155 361
DeerFlow 2.0 — это открытый супер-агентский каркас (harness), который координирует работу нескольких под-агентов, систем памяти и изолированных сред выполнения для выполнения сложных задач.
🐱 GitHub
155 361
155 361
Fingerprint-suite — это набор инструментов, который генерирует и внедряет реалистичные цифровые отпечатки браузера в автоматизированные браузеры, такие как Playwright и Puppeteer.
Он включает четыре модульных пакета: header-generator для HTTP-заголовков, fingerprint-generator для цифровых отпечатков браузера, fingerprint-injector для внедрения и байесовскую сеть для создания реалистичных отпечатков.
🐱 GitHub
155 361
Совет на ближайшие годы — изучайте ВАЙБ-КОДИНГ
ИИ уже пишет код, чинит баги, генерирует тесты, документацию и помогает запускать продукты быстрее, чем это делали классические команды разработки. И это уже не "будущее когда-нибудь", а реальность, которая меняет рынок уже сегодня
И те, кто научится вайбкодить сейчас, будут увереннее конкурировать на рынке и зарабатывать больше тех, кто по-прежнему делает всё вручную.
Стартовать с нуля поможет канал Вайб-кодинг. Там ребята круглосуточно мониторят более 320 российских и зарубежных источников и публикуют только главное: релизы, инструменты, гайды, курсы и практические кейсы.
Подписывайтесь, нас уже 30 тысяч: @vibecoding_tg
155 361
Scrapling — это быстрый инструмент для веб-скрапинга на Python, который загружает страницы, обходит антибот-блоки, такие как Cloudflare, и адаптируется к изменениям на сайтах, автоматически находя элементы.
Используйте простые CSS/XPath-селекторы, пауки для больших обходов с возможностью паузы и возобновления, ротацию прокси и CLI — иногда без написания кода.
🐱 GitHub
155 361
RuVector — это бесплатная векторная база данных с открытым исходным кодом, которая становится умнее с каждым запросом.
В отличие от статических баз данных, она обучается на основе использования через слои GNN, запускает LLM локально без облачных затрат, поддерживает графовые запросы, как Neo4j, масштабируется свободно по узлам и развертывается как один самозапускающийся файл (запуск за 125 мс).
🐱 GitHub
155 361
Qwen 3.6 прокачали до уровня топовых моделей — и теперь это реальный конкурент дорогим решениям.
Около 36B параметров, высокая производительность и возможность запускать локально без отправки данных в облако.
Работает даже на слабом железе, а развернуть можно через Ollama, LM Studio или Colab буквально за пару шагов.
Тестим тут
🐱 GitHub
155 361
Agent Skills for Context Engineering — обширный набор навыков для разработки контекстов, многоагентных архитектур и производственных агентных систем.
Используйте при создании, оптимизации или отладке агентных систем, требующих эффективного управления контекстом.
🐱 GitHub
