GitHub Community

Ir al canal en Telegram

Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Проекты скидывать сюда: @makosha_work Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD

Red:1337 Rusia3 378 Tecnologías y Aplicaciones787...

📈 Análisis del canal de Telegram GitHub Community

El canal GitHub Community (@github) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 145 691 suscriptores, ocupando la posición 787 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 378 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 145 691 suscriptores.

Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -958, y en las últimas 24 horas de -53, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.40%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.74% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 10 786 visualizaciones. En el primer día suele acumular 6 912 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 23.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, api, браузер, интерфейс, claude.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Проекты скидывать сюда: @makosha_work Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 20 junio, 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.

145 691

Suscriptores

-5324 horas

-2687 días

-95830 días

10 786

Visitas de la publicación

~ 6 91224 horas

~ 8 00548 horas

7.40%

Tasa de compromiso

~ 7

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

145 699

Weather MCP Server — лёгкий сервер Model Context Protocol (MCP), который позволяет помощникам с искусственным интеллектом, таким как Клод, получать и интерпретировать данные о погоде в реальном времени. 5️⃣ GitHub

145 699

Ninjabot — быстрый фреймворк для торговли криптовалютой, реализованный на Go. Ninjabot позволяет пользователям создавать и тестировать собственные стратегии для спортивных и будущих рынков. 5️⃣ GitHub

145 699

No Ghibli Chrome Extension — расширение Chrome, которое помогает находить и фильтровать контент, связанный со Studio Ghibli, в Twitter. 5️⃣ GitHub

145 699

Awesome Weekly Robotics — большая коллекция проектов, инструментов и ресурсов по робототехнике с открытым исходным кодом. 5️⃣ GitHub

145 699

Neural Structured Learning (NSL) — это новая парадигма обучения, которая позволяет тренировать нейронные сети, используя структурированные сигналы в дополнение к входным данным. 5️⃣ GitHub

145 699

PokemonGym — это платформа, которая позволяет агентам с искусственным интеллектом играть в Pokemon Red по архитектуре «клиент-сервер». 5️⃣ GitHub

145 699

SQLGlot — это синтаксический анализатор, транслятор, оптимизатор и движок SQL без зависимостей. 5️⃣ GitHub

145 699

WOWY — это современная полнофункциональная платформа электронной коммерции, созданная на базе Django 4.x и предназначенная для удобства покупателей и администраторов. 5️⃣ GitHub

145 699

PandaAI — это платформа на Python, которая позволяет задавать вопросы вашим данным на естественном языке. Она помогает пользователям, не обладающим техническими знаниями, взаимодействовать со своими данными более естественным образом, а техническим пользователям — экономить время и силы при работе с данными. 5️⃣ GitHub

145 699

PdfDing — самостоятельный менеджер PDF, программа просмотра и редактор, обеспечивающие удобство использования на нескольких устройствах. 5️⃣ GitHub

145 699

VTScanner — это универсальный инструмент на Python, который позволяет пользователям выполнять комплексное сканирование файлов в выбранном каталоге для обнаружения и анализа вредоносных программ. 5️⃣ GitHub

145 699

CoMotion — метод, разработанный Apple для одновременного отслеживания 3D-движений нескольких людей. 5️⃣ GitHub

145 699

Dia — это модель преобразования текста в речь с 1,6 млрд параметров, созданная Nari Labs. Dia непосредственно генерирует очень реалистичные диалоги на основе расшифровки. Вы можете настроить вывод на основе аудио, чтобы управлять эмоциями и тоном. Модель также может воспроизводить невербальные сигналы, такие как смех, кашель, прочищение горла и т. д. 5️⃣ GitHub

145 699

H2O — это платформа для распределённого масштабируемого машинного обучения в оперативной памяти. 5️⃣ GitHub

145 699

OpenLLMetry — это набор расширений, созданных на основе OpenTelemetry, которые обеспечивают полную наблюдаемость вашего приложения LLM. 5️⃣ GitHub

145 699

Alibi Detect — это доступная по исходному коду библиотека Python, ориентированная на обнаружение выбросов, соперничающих и дрейфующих данных. Пакет предназначен для онлайн- и офлайн-обнаружения выбросов в табличных данных, тексте, изображениях и временных рядах. 5️⃣ GitHub

145 699

DB-GPT-Hub — репозиторий, содержащий модели, наборы данных и методы тонкой настройки для DB-GPT с целью повышения производительности модели при преобразовании текста в SQL. 5️⃣ GitHub

145 699

TripoSG — это усовершенствованная базовая модель преобразования изображений в 3D с высокой точностью, качеством и универсальностью. Она использует крупномасштабные преобразователи с выпрямленным потоком, гибридное обучение с учителем и высококачественный набор данных для достижения высочайших результатов в создании 3D-моделей. 5️⃣ GitHub

145 699

PaSa — это продвинутый агент поиска статей, работающий на основе больших языковых моделей. Он может самостоятельно принимать ряд решений, в том числе вызывать инструменты поиска, читать статьи и выбирать релевантные ссылки. 5️⃣ GitHub

145 699

Аpple-mcp — коллекция встроенных в Apple инструментов для протокола контекста модели. 5️⃣ GitHub