Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
GitHub Разработчика
Open in Telegram
Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3FocDP
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel GitHub Разработчика
Channel GitHub Разработчика (@git_developer) is an active participant. Currently, the community unites 16 988 subscribers, ranking 7 787 in the Technologies & Applications category and 39 675 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 16 988 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 45 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.29%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.63% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 087 views. Within the first day, a publication typically gains 1 126 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, cсылка, typescript, интерфейс, терминал.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub
Связь: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3FocDP”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 07 June, 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.
16 988
Subscribers
-224 hours
+197 days
+4530 days
Posts Archive
16 990
MathCode
Я хочу использовать ИИ для формальных доказательств математических теорем, но большинство инструментов этого не поддерживают, а собрать собственный воркфлоу с нуля — очень высокий порог входа.
Случайно наткнулся на опенсорс-проект под названием MathCode. Он принимает описание математической задачи на естественном языке и автоматически конвертирует его в теоремы для Lean 4, после чего пытается завершить формальное доказательство.
Проще говоря, это ассистент для доказательства теорем прямо в терминале. Вводишь фразу вроде «Докажи, что квадрат чётного числа — чётный», и он сам проходит весь пайплайн: от формализации до доказательства.
Также есть интеграция с Lean LSP, которая позволяет автоматически подтягивать существующие леммы из библиотеки Mathlib для помощи в доказательствах. Если возникают ошибки компиляции, система автоматически их исправляет и делает ретраи, до десяти итераций.
Поддерживается генерация графов знаний в Obsidian для визуализации зависимостей между теоремами и леммами. Есть параллельный запуск нескольких планировщиков, чтобы одновременно прогонять разные стратегии доказательства и находить оптимальное решение.
Если интересна формальная верификация математики или вы используете Lean 4 и считаете ручной процесс слишком трудоёмким, этот инструмент стоит попробовать.
📁 Language: #Python 52.7%
⭐️ Stars: 402
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
graphify
Использование AI для помощи в программировании — когда проект разрастается, это превращается в головную боль: зависимости между частями кода, нюансы архитектурных решений — простым пролистыванием файлов уже не разобраться.
Можно попробовать open-source проект graphify — он автоматически превращает весь кодбейс в граф знаний, позволяя AI-ассистентам реально «понимать» структуру проекта.
Достаточно ввести одну команду в популярных AI-инструментах для разработки, таких как Claude Code, Cursor, Gemini CLI — и он генерирует интерактивные графы знаний, архитектурные отчёты и файлы с возможностью запросов.
Это не только про код — можно загружать PDF-документы, скриншоты, фото с доски, даже видео и аудио — система автоматически извлекает сущности и связи, объединяя всё в единый граф.
Для кода используется локальный парсинг синтаксического дерева, без отправки данных в облако, поддерживается 20 языков программирования.
При выполнении запросов экономия достигает более чем в 70 раз по сравнению с прямым чтением сырых файлов, а последующие запросы после одного прогона практически не требуют затрат.
Если ваш проект растёт, файлов становится всё больше, и вы хотите, чтобы AI-ассистент перестал «гадать вслепую», это стоит попробовать.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 22.4k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
ATLAS
Написание кода с использованием локальных больших моделей приводит к нестабильному качеству вывода, из-за чего требуется многократная отладка и доработка — это неудобно и в итоге менее эффективно, чем просто вызывать API напрямую.
Open-source проект ATLAS предлагает интересный подход: вместо fine-tuning модели он оборачивает её в интеллектуальный пайплайн, позволяя локальным малым моделям генерировать код высокого качества.
Он автоматически генерирует несколько кандидатных решений, валидирует их через sandboxing и механизмы самовосстановления, итеративно отбирая оптимальный вариант, при этом весь процесс полностью выполняется офлайн, а данные остаются на локальной машине.
Даже на потребительской видеокарте с 16 ГБ VRAM он достигает производительности в задачах кодинга, близкой к передовым API-моделям.
Также он предоставляет интерактивный инструмент командной строки: достаточно ввести команду в директории проекта, чтобы начать работу — сложная логика автоматически запускает полный пайплайн, а простые файлы генерируются за секунды.
Если вы хотите запускать надёжного AI-ассистента для кодинга локально, без зависимости от облачных API и оплаты токенов, на этот проект стоит обратить внимание.
📁 Language: #Python 81.4%
⭐️ Stars: 1.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
На Stepik добавили курс «Git с нуля»
Этот курс закрывает всю обязательную базу по Git для работы в IT. Подойдёт для:
- разработчиков - девопсов, админов и безопасников - аналитиков, data- и ML-специалистов - тестировщиков - всех, кто хочет уверенно работать с Git в командеВнутри вся основа, которая реально нужна на практике: от основ системы контроля версий и архитектуры Git до работы с ветками, merge, конфликтами и GitHub. Всё сразу закрепляется на практике с помощью заданий с автопроверкой Материал подаётся простым языком, шаг за шагом, с акцентом на понимание того, как Git работает под капотом, а не просто на запоминание команд После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 25% по промокоду «
GIT25»: открыть курс на Stepik16 990
AgentHandover
Используя AI-агентов для выполнения задач, я хочу выстроить общую структуру своего workflow и создать Skill, чтобы агент «обучался» нашим процессам.
Я наткнулся на проект AgentHandover, который автоматически дистиллирует рабочие процессы в «skill manuals», которые AI-агенты могут напрямую исполнять, наблюдая за реальными действиями пользователя на Mac.
Достаточно просто работать как обычно — инструмент в фоне выявляет повторяющиеся процессы и автоматически генерирует полноценную документацию навыков: шаги, стратегии, логику принятия решений и даже ваш стиль написания.
Что ещё важнее — эти навыки не «застывают» после создания: агент пересматривает и оптимизирует Skill после каждого выполнения, делая его точнее с каждым использованием.
Все данные обрабатываются локально, скриншоты удаляются после аннотации, пароли и ключи автоматически маскируются, также есть интеграция в один клик с популярными инструментами вроде Claude Code и Codex.
Если у вас много повторяющихся задач в повседневной работе, которые вы хотите делегировать агенту, но не хотите каждый раз вручную описывать workflow — на этот инструмент стоит обратить внимание.
📁 Language: #Python 75.1%
⭐️ Stars: 521
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
agtop
Это окно в то, что делает ваш AI-агент программирования — прямо в терминале, где вы его запускаете.
Agtop — это терминальный дашборд в стиле top, который отслеживает все ваши сессии Claude Code и Codex на вашей машине: расходы, использование токенов, нагрузку контекста, загрузку CPU, вызовы инструментов и многое другое — всё в одном месте с обновлением в реальном времени.
📁 Language: #JavaScript 100%
⭐️ Stars: 45
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
Айтишники не рассказывают где учатся бесплатно и эффективно
Никому не говори об этом канале!!! В сфере онлайн образования появился новый гигант «TERMINAL» который разрушит индустрию платных курсов
Бесплатный доступ:
🔄Практические курсы и задания 🔄Книги и статьи от профи 🔄Полезные инструменты и ресурсы 🔄IT-новости и инсайдыОбучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, Java, кибербезопасность и др. Если ценишь знания подпишись: @Terminal_tg
16 990
GSAP
GSAP — это мощная библиотека JavaScript, предназначенная для создания высокопроизводительных анимаций на веб-сайтах и в веб-приложениях.
Она позволяет анимировать любые свойства объектов JavaScript, включая CSS-свойства, элементы SVG, объекты canvas и многое другое.
Ключевые функции GSAP включают в себя движок tweening для точного управления анимациями, возможность создания сложных последовательностей с помощью временных шкал (timelines), а также поддержку плагинов, таких как ScrollTrigger для анимаций, зависящих от прокрутки, и Draggable для реализации перетаскивания элементов.
Библиотека оптимизирована для обеспечения плавных анимаций с высокой частотой кадров и совместима со всеми основными браузерами.
📁 Language: #JavaScript 98.7%
⭐️ Stars: 24.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
Hermes HUD
При использовании AI-агентов в работе самая раздражающая вещь — это отсутствие понимания, что происходит у них «внутри»: что они запомнили, на каком шаге находится задача — всё как чёрный ящик.
Недавно наткнулся на проект Hermes HUD на GitHub. Он даёт агентам дашборд, который визуализирует их память, развитие и операционное состояние — всё наглядно.
Сделан специально для Hermes-агентов: читает данные агента в реальном времени и отображает их в 9 вкладках по разным аспектам. Открываешь — и сразу видно реальное состояние агента.
Также есть логирование ошибок: фиксируется каждая ошибка агента и то, чему он на ней «научился».
Можно делать сравнение snapshot’ов роста — смотреть, что изменилось у агента со вчера на сегодня. Есть трекинг проектов, мониторинг запланированных задач и проверка runtime-состояния.
В комплекте 4 киберпанк-темы — в терминале выглядит довольно эффектно. Поддерживаются macOS и Linux: достаточно склонировать репозиторий и настроить.
Если используешь Hermes-агентов и хочешь в любой момент видеть их полную операционную картину — этот дашборд стоит поставить.
📁 Language: #Python 99.7%
⭐️ Stars: 309
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
doom-over-dns
Это проект, позволяющий запускать классическую игру DOOM, загружая её данные исключительно через DNS TXT-записи, без записи файлов на диск.
Ключевая особенность заключается в том, что весь игровой контент разбит на около 1 964 DNS TXT-записи, которые затем собираются и исполняются в памяти с помощью скрипта на PowerShell.
Для реализации используется порт DOOM на C# под названием managed-doom, что позволяет загружать и запускать игру непосредственно из памяти, обходя традиционные методы хранения и загрузки файлов.
📁 Language: #Csharp 93.8%
⭐️ Stars: 522
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
reverse-SynthID
Это инструмент для обратного инжиниринга технологии SynthID от Google DeepMind, предназначенной для встраивания невидимых водяных знаков в контент, сгенерированный искусственным интеллектом.
Программа анализирует изображения, помеченные SynthID, и пытается извлечь или удалить встроенные водяные знаки, делая их недоступными для обнаружения.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 522
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
cheatreader
Когда у меня появляется немного свободного времени на работе, хочется почитать книгу, но открывать полноэкранную читалку слишком заметно, а постоянное переключение туда-обратно сбивает поток.
Пока я ломал голову над этим, я нашёл CheatReader — open-source десктопный инструмент для чтения, который позволяет «читать незаметно».
Он может закрепляться в любом углу экрана и имеет прозрачный режим чистого текста — окно буквально сливается с фоном рабочего стола и не перекрывает рабочий контент. При этом его можно скрыть и вернуть в один клик, и прогресс чтения не теряется.
Поддерживаются режимы чтения в одну строку и в несколько строк, переключение — двойным кликом или через горячую клавишу. Также есть импорт популярных форматов: txt, epub, pdf.
Дополнительно можно настраивать шрифт, межстрочный интервал и ширину текста, есть переход по строке, странице или проценту, а также поиск по тексту.
Если хочешь незаметно читать во время перерывов, не запуская полноэкранные приложения и не ломая рабочий ритм — этот инструмент стоит попробовать.
📁 Language: #Dart 82.3%
⭐️ Stars: 303
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
agentic-metric
При написании кода с использованием Claude Code и Codex у меня всегда не было понимания, сколько токенов я потратил и каковы расходы, а проверка ежедневного использования — это сплошная морока.
Можно установить open-source инструмент под названием Agentic Metric — по сути, это как «монитор ресурсов» для агентов: все данные остаются локально, без сети и без какой-либо загрузки.
Просто открываешь real-time дашборд прямо в терминале; он автоматически определяет запущенные агентные процессы, а использование токенов и оценка стоимости видны сразу.
Также поддерживаются популярные инструменты, такие как Claude Code, Codex, VS Code Copilot, OpenCode, Qwen Code и другие, при этом можно смотреть исторические тренды за 30 дней и ежедневные сводки.
В комплекте есть встроенный прайс-лист для распространённых моделей, и ты можешь добавлять или переопределять цены вручную. Также можно встроить сводку затрат в статус-бары tmux или vim, чтобы в любой момент видеть текущие расходы.
Если ты используешь несколько AI-инструментов для кодинга и хочешь понять, куда уходят все твои токены, этот инструмент стоит установить.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 119
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
🇷🇺Разбираешься в радиочипах, оптике и связи? Забери до 2 000 000 рублей за свои инженерные навыки на турнире «Дронкон»🇷🇺
«Сталинские Соколы» открывают регистрацию на 3-й Всероссийский турнир «Дронкон», который пройдет с 8 по 14 мая.
2 направления для победы:
- Инженерное дело: беспроводная связь, радиочипы и оптические системы + стратегия «Битва Дронов»;
- Пилотирование: War Thunder, GeoGuessr и FPV-гонки + стратегия «Битва Дронов».
Призовой фонд для победителей одной дисциплины:
🥇место – 2 000 000 рублей
🥈место – 1 500 000 рублей
🥉место – 1 000 000 рублей
Награда за 4-8 места - 150 000 рублей
Пройди заочный онлайн-этап и получи путевку на очный этап турнира в Республику Татарстан!
Перелет, питание, проживание - за счет организаторов.
🇷🇺 Подать заявку и узнать подробности 🇷🇺
Реклама: ИП Райхерт Карина Андреевна ИНН 346001991373 erid: 2VtzqvCcJ6J
16 990
RaTeX
В мобильном интерфейсе при рендеринге математических формул невозможно обойти проблему с WebView. За одной формулой фактически скрывается целый браузерный движок — высокий расход памяти и медленный запуск.
Случайно наткнулся на проект RaTeX — это движок рендеринга математических формул, полностью написанный на чистом Rust, который полностью избавляется от JavaScript и WebView.
Единое ядро покрывает семь платформ: iOS, Android, Flutter, React Native, Web, PNG, SVG — везде используется нативный рендеринг, без зависимостей от JS.
Синтаксис примерно на 99% совместим с KaTeX — поддерживаются дроби, корни, интегралы, матрицы и т.д.
Также поддерживается запись химических уравнений и физических единиц — для задач из области естественных наук этого, как правило, достаточно.
Полностью работает офлайн. Если вы разрабатываете образовательное или научное приложение и хотите уйти от традиционного тяжеловесного подхода с рендерингом формул через WebView, этот проект стоит попробовать.
📁 Language: #Rust 59.9%
⭐️ Stars: 475
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
Feynman
Я только что нашёл open-source AI-агента для исследований, который делает за секунды то, на что у PhD уходят часы.
Называется Feynman.
Вводишь тему. Он ищет статьи, синтезирует результаты, проверяет каждое утверждение по реальным источникам и выдаёт тебе исследовательский бриф с цитированием.
Не чат-бот. Не инструмент для суммаризации.
Полноценная multi-agent система для исследований, работающая из терминала.
Автоматически работают четыре агента:
→ Researcher извлекает данные из статей, репозиториев, документации и веба
→ Reviewer проводит симулированный peer review с градацией серьёзности замечаний
→ Writer формирует текст в стиле научной статьи на основе заметок
→ Verifier проверяет каждую ссылку и отбрасывает «битые»
Также может воспроизводить эксперименты на локальных или облачных GPU, проводить аудит статьи на несоответствие утверждений и кода в её кодовой базе, а также запускать регулярный мониторинг исследований по интересующим темам.
Одна команда для установки. Каждый результат — с привязкой к источникам.
📁 Language: #TypeScript 68.4%
⭐️ Stars: 2.4k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
Perfect Windows 11
Это настраиваемый пакетный скрипт для оптимизации Windows 11, направленный на повышение конфиденциальности, настройку служб, улучшение производительности и применение пользовательских настроек.
Ключевые функции включают отключение телеметрии и сбора данных, безопасную оптимизацию служб, улучшение параметров для игр, настройку интерфейса пользователя и управление питанием.
Все изменения являются опциональными и обратимыми, с автоматическим созданием резервных копий и точек восстановления.
📁 Language: #Batchfile 99.9%
⭐️ Stars: 362
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
openclaude
OpenClaude — это инструмент, позволяющий использовать интерфейс Claude Code с различными языковыми моделями, такими как OpenAI, Gemini, DeepSeek, Ollama и другими, через совместимый с OpenAI API.
Он обеспечивает простую настройку и поддержку более 200 моделей, расширяя возможности Claude Code за пределы моделей Anthropic.
📁 Language: #TypeScript 99.4%
⭐️ Stars: 16.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
netboot.xyz
Это инструмент, позволяющий загружать различные установщики операционных систем и утилиты по сети с помощью PXE, используя единое средство.
Он предоставляет удобное меню на основе iPXE, интегрированное в BIOS, для выбора операционной системы, её версии и параметров загрузки.
Поддерживаются архитектуры x86 (32-бит и 64-бит) и arm64, а также режимы BIOS Legacy и UEFI.
📁 Language: #Jinja 95.4%
⭐️ Stars: 11.6k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 990
oh-my-mermaid
С ростом масштаба AI-разработки становится всё сложнее вернуться к своему кодовой базе и понять, какая у неё архитектура и как устроены потоки данных — картина становится всё более размытой.
Можно попробовать инструмент Oh-my-mermaid — он позволяет автоматически просканировать кодовую базу с помощью AI и сгенерировать визуализированную архитектурную документацию.
Достаточно ввести одну команду в AI-инструменте для программирования — и он автоматически проанализирует структуру проекта, сгенерирует многомерную архитектурную документацию с диаграммами Mermaid, а также позволит интерактивно просматривать её в браузере.
При обнаружении сложных логических узлов инструмент автоматически выполняет рекурсивный анализ, декомпозирует их на вложенные подэлементы с отдельными диаграммами и формирует на локальной машине наглядное дерево каталогов.
На данный момент поддерживает основные AI-инструменты для разработки, такие как Claude Code, Codex и другие — настройка выполняется одной командой, также есть возможность синхронизации документации в облако для совместного доступа команды.
Если ваш проект уже настолько большой, что вы сами не можете вспомнить его архитектуру, прогнать его через этот инструмент значительно проще, чем вручную рисовать схемы.
📁 Language: #TypeScript 52.2%
⭐️ Stars: 262
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
