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 078 Technologies & Applications703...

📈 Analytical overview of Telegram channel GitHub Community

Channel GitHub Community (@github) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 154 825 subscribers, ranking 703 in the Technologies & Applications category and 3 078 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 154 825 subscribers.

According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 5 972 over the last 30 days and by 429 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.34%. 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 9 799 views. Within the first day, a publication typically gains 6 494 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 27 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.

154 825

Subscribers

+42924 hours

+2 6977 days

+5 97230 days

9 799

Post views

~ 6 49424 hours

~ 7 49848 hours

6.34%

Engagement rate

~ 7

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

154 803

PrettyTable — отображение табличных данных в визуально привлекательном формате ASCII-таблицы 🐱 GitHub

154 803

Flowy невероятно упрощает создание веб-приложений с блок-схемами. Внедрив эту библиотеку в свой проект, вы за считаные минуты создадите программное обеспечение для автоматизации, инструменты для составления ментальных карт или простые программные платформы. 🐱 GitHub

154 803

Make-comics — создавайте комиксы с помощью искусственного интеллекта. Генерируйте сюжеты, персонажей и панели с помощью продвинутых моделей ИИ. 🐱 GitHub

154 803

VibeNVR — это современная модульная контейнерная система видеонаблюдения, предназначенная для управления IP-камерами, записями, обнаружением движения и единой хронологией событий. Она оснащена специализированным высокопроизводительным видеодвижком (VibeEngine), созданным для обеспечения эффективности и надежности, и интерфейсом премиум-класса на основе React. 🐱 GitHub

154 803

GhidraMCP — это сервер Model Context Protocol, который позволяет большим языковым моделям самостоятельно проводить реверс-инжиниринг приложений. Он предоставляет множество инструментов из основных функциональных возможностей Ghidra для клиентов MCP. 🐱 GitHub

154 803

GPUPixel — это высокопроизводительная кроссплатформенная библиотека фильтров для изображений и видео с небольшим размером. Приложение, созданное на C++11 и OpenGL/ES, предоставляет фильтры красоты и поддерживает iOS, Android, Mac, Windows и Linux — оно совместимо с любой платформой OpenGL/ES. 🐱 GitHub

154 803

Asciiflow — веб-приложение для создания диаграмм с использованием символов ASCII. 🐱 GitHub

154 803

Ещё не все языки программирования выучил, ещё один — и тогда пойдёшь искать работу? А там: пройдите стажировку за печеньки 3 месяца, и только потом статус джуна с оплатой до 100 000 ₽. Сомнительный план. Сережа так и делал. Самоучка, 4 месяца откликов, ноль ответов. Каждое утро — открыть сайт, отправить 10 резюме, закрыть ноутбук и ждать письмо "вы нам не подходите". Проблема была не в знаниях, а в устаревшем стеке и понимании как дойди до живого HR. После проработки по системе: оффер AQA-инженера на 265 000 ₽ через 149 дней, без коммерческого опыта. Зачем терять полгода на статусе джуна и терять в деньгах, когда можно потратить то же время на мидла — конкуренция меньше, оплата больше. Но чтобы вписаться сразу на мидла, нужна опробованная система. Подробно о ней — по ссылке. Гайд как пройти испытательный срок внутри. Еще реферальные ссылки сразу на живых hr компании доступ сразу. без регистрации → https://t.me/find_it_mentor_bot?start=utm_tg_ad_l1 ссылка сгорит через 24 часа

154 803

Frame — это альтернатива Video Cut с открытым исходным кодом, которая переосмысливает процесс редактирования видео с помощью искусственного интеллекта и интерактивного интерфейса на уровне курсора. Frame, разработанный для авторов и разработчиков, автоматизирует повторяющиеся задачи, повышает качество видео и предоставляет удобный интерфейс, похожий на редактор кода, для простого редактирования. С легкостью создавайте потрясающие видеоролики или дополняйте Frame собственными функциями! 🐱 GitHub

154 803

MetaRadar — инструмент для мониторинга среды Bluetooth Low Energy. Находите и отслеживайте Bluetooth-устройства поблизости и получайте уведомления при обнаружении целевого устройства. 🐱 GitHub

154 803

Cronmaster — пользовательский интерфейс для управления заданиями cron с понятным синтаксисом, ведением журнала в реальном времени и историей журналов для ваших заданий cron. 🐱 GitHub

154 803

Drip — самостоятельное решение для туннелирования, позволяющее безопасно открывать доступ к локальному хосту — неограниченная пропускная способность, отсутствие сторонних серверов 🐱 GitHub

154 803

WireTapper — это беспроводной инструмент OSINT, который пассивно обнаруживает и сопоставляет Wi-Fi, Bluetooth, камеры видеонаблюдения, транспортные средства, наушники, телевизоры, устройства интернета вещей и вышки сотовой связи, превращая близлежащие радиосигналы в четкую ситуационную разведку 🐱 GitHub

154 803

User-scanner — набор инструментов OSINT для глубокого извлечения данных по электронной почте и именам пользователей. Анализирует более 350 векторов сканирования (более 140 электронных адресов / более 210 имен пользователей) для исследований в области безопасности, расследований и поиска цифровых следов. 🐱 GitHub

154 803

OpenClaw — это персональный ИИ-помощник, который работает на ваших собственных устройствах. Он отвечает вам на тех же каналах, которые вы используете. Он может говорить и слушать на macOS/iOS/Android, а также отображать холст в реальном времени, которым вы управляете. Gateway — это просто плоскость управления, а сам продукт — это помощник. 🐱 GitHub

154 803

LazyPorts — это инструмент с интерфейсом терминала для визуализации сетевых портов и управления ими. Он предоставляет интерактивную таблицу для проверки процессов, прослушивающих соединения, и их простого завершения. 🐱 GitHub

154 803

Image Toolbox — это мощное приложение для расширенной обработки изображений. Он предлагает десятки функций, от базовых инструментов, таких как обрезка и рисование, до фильтров, оптического распознавания символов и широкого спектра возможностей обработки изображений 🐱 GitHub

154 803

LiveContainer — это программа запуска приложений (не эмулятор или гипервизор), которая позволяет запускать внутри себя iOS-приложения. Позволяет устанавливать неограниченное количество приложений (здесь не действует ограничение в 3 приложения/10 идентификаторов приложений для бесплатной учетной записи разработчика) с помощью одного приложения и идентификатора приложения. Вы также можете установить несколько версий приложения с несколькими контейнерами данных. 🐱 GitHub

154 803

RuView превращает обычные сигналы Wi-Fi в пространственный анализ в реальном времени, мониторинг жизненно важных показателей и обнаружение присутствия — и все это без единого пикселя видео. 🐱 GitHub

154 803

AirLLM оптимизирует использование памяти для логического вывода, позволяя 70-миллиардным большим языковым моделям выполнять логический вывод на одной видеокарте с 4 ГБ памяти без квантования, дистилляции и усечения. Теперь вы можете запустить 405-миллиардную Llama3.1 на 8 ГБ видеопамяти. 🐱 GitHub