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GitHub repos

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Welcome to GitHub repos. Here you'll find valuable information on the latest trending projects. Subscribe to stay informed and gain insights from the thriving GitHub community.

India14 404 Tecnologías y Aplicaciones4 773...

📈 Análisis del canal de Telegram GitHub repos

El canal GitHub repos (@github_repos) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 27 858 suscriptores, ocupando la posición 4 773 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 14 404 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 27 858 suscriptores.

Según los últimos datos del 26 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 443, y en las últimas 24 horas de 15, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.33%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.63% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 485 visualizaciones. En el primer día suele acumular 734 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 2.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como fork, typescript, claude, arbitrage, cli.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Welcome to GitHub repos. Here you'll find valuable information on the latest trending projects. Subscribe to stay informed and gain insights from the thriving GitHub community.”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

27 858

Suscriptores

+1524 horas

+1207 días

+44330 días

1 485

Visitas de la publicación

~ 73424 horas

~ 94448 horas

5.33%

Tasa de compromiso

~ 4

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

27 859

awlevin/typesafe-computer-use Computer use for about $0.0002 a step: OCR the screen, classify the next action with TypeSafe, click. macOS. Language: Python #ai_agents #automation #computer_use #macos #ocr #typesafe Stars: 773 Issues: 12 Forks: 60 https://github.com/awlevin/typesafe-computer-use

27 859

mizorewww/laya-coreml Local Laya typed decisions on Apple Core ML and Neural Engine. Validated ports, ~5 ms short decisions on M3 Max, reproducible speed and energy benchmarks. Language: Python #apple_neural_engine #apple_silicon #coreml #decision_model #laya #local_ai #modernbert #on_device_ai #typed_decisions Stars: 1004 Issues: 1 Forks: 65 https://github.com/mizorewww/laya-coreml

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Mak5er/AirCard Apple Wallet Card Skinner for iOS 18+ (No Jailbreak Required) Language: Swift Stars: 2063 Issues: 17 Forks: 81 https://github.com/Mak5er/AirCard

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yibie/awesome-jev A curated list of public projects, integrations, and discussions built on Jev — TypeSafe AI's System One model for typed decisions. Language: Python #awesome #awesome_list #jev #llm Stars: 723 Issues: 10 Forks: 104 https://github.com/yibie/awesome-jev

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bespokelabsai/nimble Local typed decisions, contrastive data curation, and model evaluation. Language: Python Stars: 1277 Issues: 2 Forks: 89 https://github.com/bespokelabsai/nimble

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mizorewww/laya-mlx Native MLX runtime for Laya typed decision models — 7–14 ms short decisions on M3 Max. No text generation, PyTorch, or cloud API. Language: Python #apple_silicon #decision_model #inference #laya #local_ai #machine_learning #mlx #modernbert #system_one #typed_decisions Stars: 2085 Issues: 4 Forks: 105 https://github.com/mizorewww/laya-mlx

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zai-org/ZCode Z.ai's coding agent harness. Powerful, intelligent, extensible. Language: TypeScript Stars: 4018 Issues: 11 Forks: 1065 https://github.com/zai-org/ZCode

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jaredpalmer/kev tiny Jev-like model built on top of Qwen2.5-0.5B you can train and run on your MacBook Language: Python Stars: 637 Issues: 2 Forks: 35 https://github.com/jaredpalmer/kev

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jackwener/wx-cli-again WeChat local data CLI (query/decrypt/export) — fresh start from wx-cli Language: Rust Stars: 675 Issues: 0 Forks: 1628 https://github.com/jackwener/wx-cli-again

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TianyuCodings/NanoJev A nano replica of Jev: parallel decisions, dynamic candidates, and an end-to-end training pipeline. Language: Python Stars: 1111 Issues: 7 Forks: 145 https://github.com/TianyuCodings/NanoJev

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NandhaKishorM/laya Language: Python Stars: 1809 Issues: 20 Forks: 171 https://github.com/NandhaKishorM/laya

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korcarc/text-humanizer text-humanizer is an open-source project designed to convert text generated by AI to its "humanized" version. Bypasses the most of AI detectors such as Turnitin or GPTZero Language: Python #ai_humanization #gptzero #gptzero_bypass #text_humanizer #turnitin #turnitin_bypass Stars: 726 Issues: 0 Forks: 83 https://github.com/korcarc/text-humanizer

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jarrodwatts/jev-trader One AI trade decision every Monad block. Jev on Kuru MON-USDC. Language: TypeScript Stars: 940 Issues: 3 Forks: 181 https://github.com/jarrodwatts/jev-trader

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robbietilton/Compositor The Photoshop alternative for Mac Language: Swift Stars: 1069 Issues: 21 Forks: 123 https://github.com/robbietilton/Compositor

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mcncarl/jianying-headless Private source preview: native Jianying drafts, isolated editing/export, and standalone Agent Skill. Language: Python Stars: 1200 Issues: 3 Forks: 554 https://github.com/mcncarl/jianying-headless

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vinnylarouge/jevlike Language: Python Stars: 748 Issues: 2 Forks: 71 https://github.com/vinnylarouge/jevlike

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TheoLeeCJ/openjev Can we run something like Jev on a 3090 at home? Language: Python Stars: 1050 Issues: 5 Forks: 70 https://github.com/TheoLeeCJ/openjev

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tamaratran/fast-jev-compaction Claude Code plugin that replaces the compaction summary with Jev decisions: every tool call and result is scored in one fast request, stale ones are dropped or truncated, everything kept stays verbatim. Language: TypeScript Stars: 1492 Issues: 9 Forks: 72 https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction

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browser-use/jev-ultrafast i. am. speed. Language: Python Stars: 3172 Issues: 20 Forks: 184 https://github.com/browser-use/jev-ultrafast

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DefiLeoo/YOINK Language: Python Stars: 379 Issues: 1 Forks: 22 https://github.com/DefiLeoo/YOINK