GitHub Разработчика
Open in Telegram
Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3FocDP
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel GitHub Разработчика
Channel GitHub Разработчика (@git_developer) is an active participant. Currently, the community unites 16 968 subscribers, ranking 7 452 in the Technologies & Applications category and 38 683 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 16 968 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 -36 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.55%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.51% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 129 views. Within the first day, a publication typically gains 1 104 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- 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 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.
16 968
Subscribers
-124 hours
-107 days
-3630 days
Posts Archive
16 972
LongCat-Avatar
Китайская лаборатория только что поставила в неудобное положение половину индустрии видеопроизводства.
Вы загружаете фотографию и аудиозапись, а на выходе получаете аватар, который синхронно говорит с аудио. Проект с открытым исходным кодом.
То, для чего раньше требовались агентство, камера и монтаж, теперь больше похоже на Git-репозиторий.
Называется это LongCat-Avatar.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 3.5k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
atomic-crm
Полнофункциональная CRM-система с открытым исходным кодом, построенная на React, shadcn/ui и Supabase, которая помогает управлять клиентами, процессами продаж и активностью команды.
Atomic CRM — это CRM-система с открытым исходным кодом, созданная на базе React, shadcn/ui и Supabase. Поддерживает управление контактами, напоминания о задачах, ведение заметок, архивирование электронной почты, дашборды воронки продаж, а также импорт и экспорт данных.
📁 Language: #TypeScript 93.7%
⭐️ Stars: 1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
Exort
Приложение на Electron для десктопа, построенное на базе OpenCode. Оно предоставляет полноценное рабочее окружение с интегрированным AI-агентом для embedded-разработки.
Поддерживает:
- генерацию и редактирование кода;
- сборку проектов;
- прошивку микроконтроллеров;
- работу с платами вроде Arduino, ESP32 и RP2040;
- просмотр логов через последовательный порт (Serial);
- построение графиков сигналов и waveform-визуализацию прямо в приложении.
Проект объединяет AI-кодинг-агента и инструменты для embedded-разработки в одном десктопном интерфейсе.
📁 Language: #Svelte 54.2%
⭐️ Stars: 136
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
На Stepik вышла программа «Фундамент DevOps»
Это комплексная программа из 4 практических курсов по ключевым технологиям современного DevOps: Linux, Git, Docker и Kubernetes.
Вы последовательно пройдёте путь от работы в Linux и Git до контейнеризации приложений и управления ими в Kubernetes.
Что вы изучите:
• уверенную работу в Linux и терминале • Git и контроль версий в реальных проектах • Docker и контейнеризацию приложений • Kubernetes и оркестрацию контейнеров • основы сетей, безопасности и хранения данных • автоматизацию задач и диагностику инфраструктуры ... и многому другомуВсе знания закрепляются на практике с помощью заданий с автопроверкой. Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, с большим количеством примеров, схем и демонстраций. После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. Отдельно курсы стоят 16 600 ₽, но в составе программы доступны всего за 7 990 ₽: открыть на Stepik
16 972
Horizon
Я каждый день скроллю Hacker News, Reddit и Twitter в поисках полезной информации — и каждый раз оказывается, что 80% этого просто шум.
Пока я не наткнулся на этот open-source проект:
- Автоматически агрегирует Hacker News / Twitter / Reddit / GitHub
-AI автоматически выставляет оценку и сразу отфильтровывает низкокачественный контент
-Извлекает ценные инсайты из комментариев
-Автоматически добавляет бэкграунд по незнакомым компаниям и технологиям
-Дедуплицирует одни и те же новости по всему вебу
-Поддерживает двуязычные брифинги на китайском и английском
-Может отправлять дайджесты в Feishu / email / WeChat
В одном предложении: он превращает «поиск информации через бесконечный скролл» в «получение уже отфильтрованной информации».
📁 Language: #Python 99.6%
⭐️ Stars: 5к
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
Search by Image
Существует расширение для браузера, которое превращает поиск по изображениям в универсальный инструмент с поддержкой более 30 поисковых систем.
Достаточно кликнуть правой кнопкой мыши по изображению и выбрать, где выполнить поиск.
На этом всё.
Возможности:
• Работает в Chrome, Firefox, Edge, Safari и даже на iOS
• Поддерживает Google, Yandex, Bing, TinEye, SauceNAO и ещё более 25 поисковых систем
• Позволяет искать по URL изображения, загруженным файлам или выделенной области экрана
• Поддерживает вставку изображений из буфера обмена
• Более 3,2 тыс. звёзд на GitHub и уже 82 релиза
Без трекинга. Без платных ограничений. Без привязки к одному поставщику.
По возможностям это выходит далеко за рамки того, что по отдельности предлагают Google Lens или TinEye.
Расширение не ограничивается одной поисковой системой — оно превращает браузер в единый инструмент для обратного поиска изображений, который полностью находится под вашим контролем.
Проект имеет открытый исходный код и доступен на GitHub.
Называется он search-by-image.
📁 Language: #JavaScript 69.5%
⭐️ Stars: 3.5k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
opendocswork-mcp
MCP-сервер, нативный для Rust, с поддержкой локального чтения/записи и конвертации Office-документов (XLSX, DOCX, PPTX) с задержкой меньше миллисекунды.
📁 Language: #Rust 78.7%
⭐️ Stars: 74
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
optimizerDuck
Ура, оптимизация)
Бесплатный open-source инструмент для оптимизации Windows: единый интерфейс для очистки фоновых сервисов, телеметрии, предустановленных приложений, элементов автозагрузки и запланированных задач. Помогает повысить производительность и улучшить приватность.
📁 Language: #Csharp 93.9%
⭐️ Stars: 1.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.
— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес
— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска
— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяц
Разные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:
1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос
2. делать простой MVP и быстро запускаться
3. докручивать монетизацию и продукт по факту использования
Ребята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех выходит на $10K. Но если системно идти по схеме выше — появляется первый доход с продукта, а дальше уже есть что масштабировать.
В комьюнити разбираем такие кейсы регулярно: @its_capitan. Что сработало, что нет, и почему.
16 972
Velocitai GitHub
Методология и набор правил для автоматизации UI, адаптированные под AI-агентов для программирования, позволяющие им самостоятельно писать тестовый код.
Фреймворк управления (governance framework) для AI-агентов, который позволяет таким инструментам, как Claude Code, Copilot CLI, Gemini CLI и другим AI-агентам для разработки, автономно генерировать, выполнять, отлаживать и развивать UI-тесты корпоративного уровня.
В состав входят 13 комбинируемых навыков (composable skills), 14 обязательных файлов с правилами, а также субагент для ревью кода, построенный на базе графа знаний AST (Abstract Syntax Tree).
📁 Language: #HTML 98.7%
⭐️ Stars: 68
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
NamiDB GitHub
Графовая база данных, которая напрямую использует объектное хранилище в качестве БД и может работать как во встраиваемом (embedded), так и в серверном режиме.
Графовый движок базы данных, написанный на Rust и построенный поверх объектных хранилищ, таких как S3. Использует условные операции записи (conditional writes) S3 для реализации хранения данных без необходимости координации между узлами (coordination-free persistence), без использования Raft или etcd.
📁 Language: #Rust 75%
⭐️ Stars: 75
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
monoscope
Платформа наблюдаемости (observability) с открытым исходным кодом, использующая S3 для хранения логов, трейсов и метрик. Поддерживает запросы на естественном языке и AI-агентов для автоматического обнаружения аномалий.
Все данные хранятся в вашем собственном S3-бакете, что позволяет избежать vendor lock-in. Ключевые возможности:
- Выполнение запросов к данным на естественном языке (с использованием LLM).
- AI-агенты для планового обнаружения аномалий с отправкой отчётов по электронной почте.
- Нативная интеграция с OpenTelemetry с поддержкой более 750 интеграций.
- Просмотр данных в реальном времени и корреляция логов, трейсов и метрик.
📁 Language: #Haskell 81.6%
⭐️ Stars: 826
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
CodeWhale
AI-кодинг-агент для терминала с упором на DeepSeek и открытые модели, поддерживающий контекст до 1 млн токенов и автоматическую маршрутизацию моделей.
CodeWhale — это терминальный кодинг-агент, написанный на Rust и построенный вокруг DeepSeek V4. Автоматическая маршрутизация моделей (автоматически выбирает модели и уровень рассуждений в зависимости от сложности задачи), потоковое отображение chain-of-thought, полный набор инструментов (операции с файлами, выполнение команд в терминале, Git, веб-поиск, MCP-сервер, подагенты), контекстное окно на 1 миллион токенов, три режима работы (Plan / Agent / YOLO), сохранение/восстановление/ветвление сессий, откат рабочего пространства, песочница на уровне ОС, интеграция с диагностикой LSP, система навыков и выбор тем оформления.
📁 Language: #Rust 94.6%
⭐️ Stars: 34.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
Замечал странную штуку: дел не так уж много, но любое – как будто через сопротивление?
Не то чтобы лень. Просто не делается и все тут! Зато видосики на Ютубе залетают на ура...
Попался годный разбор, советую посмотреть, если тоже чувствуешь, что превращаешься в апатичного зомби 👉🏼 https://t.me/Manifestans
Мысль, которая зашла: когда перестаешь понимать "чего хочу Я", даже нормальная жизнь ощущается, как каторга.
Кликай сюда, чтобы разобраться, что с тобой происходит и как снова начать испытывать ощущение, что ты живешь, а не существуешь.
16 972
Remove-AI-Watermarks
Недавно наткнулся на open-source инструмент, который позволяет в один клик удалять различные водяные знаки и метки с AI-изображений — Remove-AI-Watermarks.
Он поддерживает изображения, сгенерированные такими платформами, как Gemini и Midjourney, и способен работать как с видимыми, так и со скрытыми водяными знаками, включая Google SynthID.
Инструмент также умеет удалять метаданные, из-за которых платформы помечают изображения как «сгенерированные ИИ». Для скрытых водяных знаков он восстанавливает пиксели с помощью диффузионной модели, тем самым устраняя встроенные метки.
Кроме того, в нём есть встроенная функция защиты лиц: она автоматически обнаруживает лица на изображении и сохраняет их детали в процессе обработки, чтобы избежать искажений.
Если вы часто генерируете изображения с помощью ИИ, но не хотите, чтобы платформы автоматически помечали их как AI-generated, этот инструмент стоит добавить в закладки и попробовать.
📁 Language: #Python 99.9%
⭐️ Stars: 2.4k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
animal-island-ui
Наткнулся на библиотеку фронтенд-компонентов на GitHub: Animal-Island-UI. Её дизайн вдохновлён интерфейсом игры Animal Crossing — с закруглёнными элементами и милой визуальной стилистикой, которая сразу привлекает внимание.
Все визуальные элементы, иконки и анимации были самостоятельно разработаны и реализованы автором. После установки достаточно одной строки кода для подключения стилей — и можно сразу использовать, буквально plug-and-play.
Помимо базовых компонентов вроде кнопок и карточек, библиотека точно воспроизводит общую цветовую палитру и шрифты, передающие ту самую свежую и уютную атмосферу игры. Также доступен онлайн-демо-стенд, где можно посмотреть, как всё выглядит как на десктопе, так и на мобильных устройствах.
Многие уже использовали её в проектах вроде персональных блогов, приложений для изучения английского детьми, тренажёров по математике и других подобных решений. На её основе также появились версии для Vue, Flutter и Android.
Если хотите освежить визуальный стиль своего сайта или небольшого проекта и уйти от типовых UI-решений, эту библиотеку стоит добавить в закладки и попробовать в деле.
📁 Language: #TypeScript 59.3%
⭐️ Stars: 2.4k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
claude-bughunter
Оснасти Claude Code набором skills для bug bounty и red team-пентеста: 51 skill, 574+ шаблона отчётов, 24 категории уязвимостей — установи это, и он мгновенно превратится в опытного исследователя безопасности.
📁 Language: #Python 74.8%
⭐️ Stars: 429
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
atomic-agent
Операционный Agent runtime для локальных inference-моделей на базе llama.cpp, который позволяет локальным моделям выполнять реальные задачи: управлять браузером, файлами, запускать shell-команды и многое другое — практически как desktop-оператор.
Atomic-Agent — это desktop operation agent, созданный специально для локального inference через llama.cpp. По позиционированию он похож на OpenClaw Operator и Hermes Agent, но его runtime-архитектура изначально оптимизирована именно под локальные модели.
Проект обеспечивает надёжное выполнение многошаговых задач даже на небольших моделях уровня 7B благодаря таким техникам, как:
- stable prefix caching
- syntax-constrained tool calls через GBNF
- вынесенное управление состоянием в SQLite
- сжатые ARIA snapshots браузера для экономии контекста и повышения стабильности работы
📁 Language: #TypeScript 96.8%
⭐️ Stars: 77
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
На Stepik запустили мощный курс по «Troubleshooting Docker и Kubernetes: поиск и устранение проблем»
В программе только важные аспекты:
— troubleshooting Docker и образов
— диагностика сетевых проблем
— настройка readiness/liveness probes
— отладка pod’ов, деплоев и ingress
— анализ логов контейнеров и кластера
— разбор ошибок CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff и других
Собеседования на DevOps/SRE сейчас всё чаще строятся вокруг реальных инцидентов. Данный курс фокусируется именно на таких сценариях и помогает в подготовке к практическим вопросам
48 часов доступен со скидкой 25%
↗️ Пройти курс на Stepik
16 972
Nova3D
При генерации 3D-моделей с помощью AI каждый компонент можно отдельно выделять, переименовывать, перемещать или менять ему материал — без необходимости заново генерировать всю модель.
Nova3D генерирует Python-скрипты для Blender на основе промптов, вместо прямого вывода объединённого mesh-файла. В сгенерированном GLB каждая часть имеет своё имя и иерархию, благодаря чему их можно редактировать по отдельности.
📁 Language: #Dart 59.3%
⭐️ Stars: 251
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
