GitHub Разработчика
Ir al canal en Telegram
Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3FocDP
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram GitHub Разработчика
El canal GitHub Разработчика (@git_developer) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 660 suscriptores, ocupando la posición 7 392 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 37 292 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 660 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 643, y en las últimas 24 horas de 24, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.47%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.58% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 378 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 339 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, cсылка, typescript, интерфейс, терминал.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub
Связь: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3FocDP”
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.
17 660
Suscriptores
+2424 horas
+1297 días
+64330 días
Archivo de publicaciones
17 660
Я только что взялся за сложный проект, и каждый раз, когда прошу Claude Code немного изменить какую-нибудь функцию, ему приходится заново разбирать почти весь код проекта.
К середине диалога контекст уже переполняется, и структуру проекта приходится объяснять заново.
Команда LangChain выложила в открытый доступ инструмент OpenWiki, который превращает целую кодовую базу в связанную библиотеку документации на Markdown. Проект уже набрал более 17 000 звёзд на GitHub.
Документация хранится прямо в репозитории, в папке
openwiki, и полностью остаётся под нашим контролем. Агенты могут обращаться к ней за ответами и контекстом, а разработчики — читать те же материалы самостоятельно.
Каждое утверждение в документации можно проследить до соответствующего участка исходного кода. Когда код меняется, OpenWiki обновляет только затронутые разделы, а не переписывает всю документацию заново.
https://github.com/langchain-ai/openwiki
Отдельная модель для этого не нужна: документацию пишет обычный coding-агент. OpenWiki уже интегрирован примерно с десятью агентами, включая Codex, Claude Code, OpenCode и Cursor.
После установки достаточно попросить агента в репозитории инициализировать OpenWiki, и он начнёт последовательно создавать документацию страницу за страницей.
Несколько связанных репозиториев можно объединить в одно рабочее пространство и выполнять поиск сразу по нескольким проектам.
Когда проект разрастается, одной из главных проблем почти всегда становится отсутствие актуальной документации. Поэтому такое направление выглядит особенно перспективно.
📱 @git_developer17 660
Я пытался объяснить Claude Code проблему с интерфейсом: написал три абзаца о том, какая кнопка съехала и как после нажатия всплывающее окно на долю секунды начинает мерцать. Claude внёс изменения, но результат всё равно оказался не совсем таким, как нужно.
Scrawl предлагает другой подход: просто показать ИИ, что происходит на экране.
Нажимаете горячую клавишу, начинается запись экрана. По ходу можно голосом объяснять происходящее, нажимать на элементы интерфейса и даже обводить нужные места прямо на экране. Повторное нажатие завершает запись.
После этого Scrawl собирает всё в единый материал, понятный агентам: коллаж из ключевых кадров с пометками, оригинальные изображения каждого кадра в высоком разрешении, расшифровку речи и журнал действий, синхронизированный по времени.
https://github.com/kitlangton/scrawl
После установки встроенного Skill такие агенты, как Claude Code, Codex и OpenCode, сначала изучают коллаж и расшифровку. Если этого оказывается недостаточно, они могут обратиться к нужному фрагменту записи и подробнее рассмотреть несколько конкретных секунд.
Поддерживаются Mac на Apple Silicon с macOS 15 и новее. Уже доступна и предварительная версия для Windows. Кроме того, можно записывать экран подключённого iPhone, а готовый материал экспортировать в видео и отправлять коллегам.
Для фронтенд-разработки это куда нагляднее, чем делать десяток скриншотов и затем долго объяснять словами, что именно нужно изменить в интерфейсе.
📱 @git_developer
17 660
При бэктестинге торговых стратегий на китайском рынке A-shares код уже написан, но данные ещё не готовы. Их необходимо скачать, очистить и скорректировать с учётом корпоративных действий, причём каждый этап приходится выполнять отдельно.
free-stockdb — локальный движок для количественного анализа финансовых данных, который объединяет всю эту подготовку в одном инструменте. Достаточно синхронизировать данные и запустить локальный сервер, после чего можно выполнять запросы и расчёты.
Поддерживаются дневные, недельные и месячные свечи для акций и ETF, а также минутные свечи с интервалами 1, 5, 15 и 30 минут. При необходимости можно использовать корректировку цен с учётом дивидендов и корпоративных действий (forward adjustment и backward adjustment) либо работать с нескорректированными данными.
https://github.com/hello245m/free-stockdb
В проект встроены 39 технических индикаторов и 5 методов расчёта индексов. Можно выполнять пакетные запросы по отдельным акциям, отраслям и тематическим секторам, а также напрямую рассчитывать сигналы «золотого креста» (golden cross).
Подключаться к данным можно через Python, Excel, WPS и веб-интерфейс. Кроме того, поддерживается MCP, благодаря которому ИИ-инструменты могут обращаться к локальным рыночным данным и рассчитывать технические индикаторы.
Особенно мне нравится разделение синхронизации данных и исследовательской работы. Все загруженные данные остаются на локальном компьютере, поэтому выполнять запросы и бэктестинг можно даже без интернета. При последующих обновлениях синхронизируются только изменившиеся данные.
Готовые сборки доступны для Windows, macOS и Linux. При желании можно подключить собственные источники данных.
📱 @git_developer
17 660
Научная статья слишком длинная, поэтому хочется просто попросить ИИ её пересказать. Но есть опасение, что он пропустит важные математические выкладки и условия. А если понадобится вернуться к оригиналу, придётся заново искать нужный раздел.
Разработчики TextFold создали довольно интересную читалку, которая позволяет просматривать одну и ту же статью на пяти уровнях детализации, постепенно переходя от краткого обзора глав к полному оригинальному тексту.
На самом подробном уровне отображается исходный текст целиком. Если свернуть его на один уровень, от каждого абзаца останется от одного до трёх оригинальных предложений. Следующие уровни содержат основные тезисы и аргументы, по одному предложению на раздел и, наконец, только темы глав.
https://github.com/chenxiachan/textfold
В приложение можно добавлять ссылки на веб-страницы и научные статьи, а также перетаскивать PDF, Word-документы, презентации PowerPoint, Excel-файлы и электронные книги.
Если во время чтения что-то осталось непонятным, достаточно выделить нужный фрагмент и задать вопрос. В ответе ИИ приведёт ссылку на соответствующий абзац оригинала.
Кроме того, можно открыть оригинальные страницы PDF рядом с текстом для сверки. При этом выделения и заметки также сохраняются при переходе между уровнями детализации.
Мне такой подход нравится больше, чем обычный пересказ всей статьи на одной странице.
TextFold также позволяет напрямую импортировать существующую библиотеку Zotero, а после прочтения экспортировать единый HTML-файл со всеми уровнями детализации и собственными заметками.
Для macOS и Windows доступны готовые установщики. Достаточно подключить свою модель и можно приступать к работе. Поддерживаются в том числе локальные модели через Ollama.
📱 @git_developer
17 660
Смотришь видео на иностранном языке без субтитров, слушаешь подкасты на английском — и каждый раз приходится перематывать, если не разобрал предложение. А на международной онлайн-встрече даже перемотать нельзя.
AudioScript может захватывать системный звук компьютера, распознавать речь в реальном времени и переводить её на китайский, выводя поверх экрана плавающие субтитры на двух языках.
Распознавание и перевод выполняются локально на устройстве. Аудио никуда не загружается, приложение работает без интернета, а встроенная модель весит всего около 58 МБ.
https://github.com/niyongsheng/AudioScript
На чипах Apple M-серии перевод одного предложения занимает всего 70–77 мс, поэтому субтитры практически успевают за речью.
Помимо системного звука, приложение может захватывать звук с микрофона или смешивать оба источника. Можно настроить размер шрифта, прозрачность и количество отображаемых строк.
Есть установщики для macOS, Windows и Ubuntu. После закрытия окна приложение продолжает работать в системном трее, также поддерживается автозапуск при включении компьютера.
Автор позиционирует AudioScript как бесплатную альтернативу синхронному переводу iFlytek. На мой взгляд, для прослушивания подкастов или просмотра видео без перевода его уже вполне достаточно.
📱 @git_developer
17 660
Desigma
Desigma — бесплатный десктопный инструмент для дизайна с открытым исходным кодом. Работает локально, без интернета и напрямую импортирует файлы Figma в формате .fig.
Есть все привычные функции — автолейаут, компоненты и варианты, настройка связей в прототипах и редактирование векторной графики. Сочетания клавиш тоже знакомы дизайнерам.
https://github.com/deepfounder-ai/desigma
Интерфейс отрисовывается нативно, без веб-обёртки, поэтому даже страницу с 5000 слоёв можно перетаскивать без просадок FPS.
В режиме разработчика можно просматривать аннотации и отступы, а также генерировать код для CSS, Tailwind, SwiftUI и React, копируя его одним нажатием.
Встроенный локальный MCP-сервис позволяет ИИ читать и редактировать макеты, а также генерировать код. Установщики доступны для macOS, Windows и Linux.
Посмотрел проект — исходный код открыли только в этом месяце, а набор функций уже настолько обширный. При этом обновления выходят с бешеной скоростью. Стоит попробовать.
@git_developer
17 660
ElixirOffice — офисный пакет с открытым исходным кодом, в котором панель инструментов, меню и диалоговые окна сделаны по образцу Word, Excel и PowerPoint.
Даже сочетания клавиш совпадают. В Windows все 228 сочетаний клавиш Word работают привычным образом, поэтому переучиваться не придётся.
https://github.com/leag1234/elixiroffice
Десктопная версия полностью работает без интернета. Документы никогда не покидают ваш компьютер, а какие-либо данные об использовании не передаются. Конвертация документа Word объёмом 97 страниц занимает около 0,4 секунды.
Использование ИИ необязательно. Можно подключить собственную модель, которая поможет изменять стили оформления или создавать оглавления. Поддерживаются и локальные модели через Ollama.
Все изменения сохраняются в истории версий, а отменить их можно одним действием.
Установщики доступны для Windows, macOS и Linux.
Офисным программам с открытым исходным кодом не хватает не функций, а простоты освоения, которая позволяла бы начать пользоваться ими с первого дня. Я полностью согласен с таким подходом.
📱 @git_developer
17 660
Экран у iPad не такой уж маленький, но многие приложения доступны только для Mac. Поэтому, если хочется воспользоваться таким приложением на iPad, остаётся лишь беспомощно смотреть на экран.
Sill позволяет перенести любое окно с Mac или весь рабочий стол на iPhone или iPad и управлять им с помощью пальцев, трекпада, клавиатуры или Apple Pencil.
Достаточно подключить устройства к одной сети Wi-Fi или соединить их USB-кабелем. Если общей сети нет, можно установить прямое соединение между устройствами по принципу AirDrop.
https://github.com/Saffsanity/sill
При первом сопряжении достаточно отсканировать код на Mac или ввести 12-значный номер. Регистрация и промежуточные серверы не нужны. Вне дома можно подключаться через собственный VPN, например Tailscale.
Если расположить iPad вертикально, можно включить режим ноутбука: в верхней половине экрана будет отображаться окно Mac, а в нижней появятся клавиатура и трекпад. При этом сохраняется поддержка жестов, включая переключение между рабочими столами смахиванием тремя пальцами.
Буферы обмена обоих устройств синхронизируются, поэтому текст, скопированный на Mac, можно сразу вставить на iPad.
Приложение полностью бесплатное как для Mac, так и для iPhone и iPad.
Меню приложений Mac также отображаются непосредственно в строке меню iPad. Эта деталь реализована довольно удачно.
📱 @git_developer
17 660
$16К/месяц на приложении. Ноль на рекламу.
Никакого секрета, только система: сайт + расширение + приложение + API ссылаются друг на друга, и Google тащит их вверх.
Подробнее тут → https://t.me/its_capitan/614
17 660
Математические анимации в стиле 3Blue1Brown создаются с помощью Manim. Выглядят они действительно впечатляюще, однако рендеринг даже одного видеоролика занимает довольно много времени.
ManimGX сохраняет привычный Python-синтаксис Manim Community, но использует Rust и GPU для рендеринга. Поэтому разработчикам, уже знакомым с Manim, практически не придётся переучиваться.
Согласно официальным тестам, 36,2-секундный ролик в разрешении 1080p при 60 FPS рендерится всего за 3,08 секунды. Это более чем в 90 раз быстрее Manim Community.
https://github.com/academa-labs/manimgx
ManimGX изначально разрабатывался с расчётом на ИИ-агентов. Достаточно передать промпт Claude Code, Codex или Cursor, и агент самостоятельно настроит окружение и создаст 3D-анимацию.
На мой взгляд, самое удобное для ИИ-агентов здесь то, что инструмент умеет автоматически создавать раскадровку и проверять расположение элементов в кадре. После генерации агент может самостоятельно обнаружить, где элементы расположены слишком тесно, без постоянного контроля со стороны человека.
Математические формулы записываются на LaTeX, причём отдельно устанавливать его не нужно. Закадровую речь можно синхронизировать с анимацией, а сам инструмент способен работать даже в браузере.
В результате создание обучающих видеороликов по математике и физике требует значительно меньше времени на рендеринг.
📱 @git_developer
17 660
Сейчас создать рекламный ролик с помощью Claude Code уже не так сложно. Видеоряд можно настроить с помощью кода, а вот со звуком всё зависит от удачи, поскольку агент не способен услышать то, что создал.
earshot решает эту проблему, фактически наделяя ИИ-агентов слухом. Инструмент преобразует звуки в текст и данные, которые ИИ может анализировать.
Достаточно передать ему аудиофайл, и он сможет описать, что на нём слышно, например звук нажатия клавиши механической клавиатуры. Кроме того, инструмент определяет, является ли звук реальной записью или был синтезирован программно.
https://github.com/Leonxlnx/earshot
earshot также способен посекундно проанализировать весь ролик, выявить звуковые эффекты, которые не совпадают с переходами между кадрами, а затем оценить результат, сравнив его с семью профессиональными рекламными роликами. На основе анализа он предлагает рекомендации по исправлению недостатков с указанием конкретных временных отметок.
Получив возможность «слышать», ИИ может самостоятельно создавать звуковые эффекты с помощью кода, прослушивать результат и вносить изменения.
В репозитории уже содержится 201 звуковой эффект, созданный программным способом. Каждый из них можно сгенерировать по номеру за несколько секунд.
Автор также провёл слепой тест, смешав программно синтезированные звуки нажатий клавиш и щелчков с реальными записями. Из 15 попыток участники правильно определили происхождение звука только в 8 случаях. Этот результат меня немало удивил.
Всё работает локально на CPU и может напрямую интегрироваться с агентными инструментами, такими как Claude Code.
📱 @git_developer
17 660
Если ИИ-ассистент по данным компании, то лучше свой: Yahont — AI-платформа на своем сервере, которая подключается к почте, дискам, хранилищам и любым другим приложениям, отвечает по ним со ссылками на источники.
Русский интерфейс, российские шлюзы моделей или локальные модели, запуск в Docker одной командой.
https://github.com/pipedude/yahont-ce
Подходит для создания корпоративной базы знаний, агентов поддержки и онбординга, поиска по документам и переписке, внутренних и внешних исследований.
📱 @git_developer
17 660
Допустим, вы хотите спроектировать корпус для Raspberry Pi и напечатать его на 3D-принтере. Профессиональные программы для 3D-моделирования платные, а бесплатные зачастую сложны в освоении. Можно потратить целый вечер и так и не смоделировать даже простую коробку.
SolidCraft — опенсорсная программа для параметрического 3D-моделирования, написанная на Rust. Она позволяет создавать эскизы, задавать размеры и выдавливать их в трёхмерные объекты. При этом каждый этап работы сохраняется на временной шкале.
Главное преимущество параметрического моделирования заключается в том, что при изменении одного параметра автоматически перестраивается вся модель. В демонстрации разработчик изменил высоту корпуса Raspberry Pi с 24 до 32 мм, после чего модель автоматически обновилась.
https://github.com/tangency-labs/solidcraft
Программа доступна для Windows, macOS и Linux. Её также можно использовать прямо в браузере. Кроме того, ИИ-агенты могут самостоятельно создавать 3D-модели через встроенный интерфейс.
Автор проверил точность программы на 76 общедоступных эталонных деталях. Для 75 из них результаты совпали по таким параметрам, как объём, площадь поверхности и центр масс. Такой подход к проверке точности заслуживает уважения.
SolidCraft отлично подойдёт для знакомства с 3D-моделированием, особенно если вы занимаетесь 3D-печатью или периодически проектируете небольшие детали.
📱 @git_developer
17 660
Если дома есть два-три Mac и вы хотите локально запустить большую ИИ-модель, памяти одного компьютера может не хватить.
exo позволяет объединить несколько устройств в один ИИ-кластер. Модель, которая не помещается в память одного компьютера, можно распределить между несколькими устройствами и запускать совместно. Проект уже набрал более 48 тысяч звёзд на GitHub.
Устройства автоматически обнаруживают друг друга без ручной настройки. exo анализирует объём памяти и скорость сети каждого компьютера, самостоятельно определяя, как распределить модель между ними.
Чем больше устройств, тем выше скорость работы. По данным разработчиков, два компьютера обеспечивают ускорение в 1,8 раза, а четыре — в 3,2 раза.
В README представлены результаты реального тестирования DeepSeek V3.1 с 671 миллиардом параметров на кластере из четырёх Mac Studio. Зрелище нескольких компьютеров, совместно запускающих такую модель, действительно впечатляет.
Для macOS уже есть готовое приложение, которое работает в фоновом режиме. Встроенная панель управления позволяет отслеживать состояние кластера и напрямую общаться с моделью.
API совместим с форматами OpenAI, Claude и Ollama, поэтому к кластеру можно подключать уже используемые инструменты.
https://github.com/exo-explore/exo
📱 @git_developer
17 660
Для образовательных роликов и видеоуроков субтитры обычно уже готовы, но хочется добавить к ним рисованную анимацию в стиле белой доски. Самому рисовать трудно, а заказывать такую работу у кого-то — дорого.
srt-whiteboard-animation — это открытый AI-скилл, который берёт готовый SRT-файл с субтитрами и превращает его в видео с белой доской на фоне бежевой бумажной текстуры.
Сначала он разбивает материал на сцены длительностью по 25–35 секунд и составляет раскадровку. Затем генерирует линейный рисунок, после чего визуальные элементы начинают появляться на экране по мере продвижения субтитров. Кончик маркера сначала обводит линии, потом добавляет цвет, а в конце всё экспортируется в MP4.
https://github.com/geeklee/srt-whiteboard-animation
После завершения каждого этапа система останавливается и ждёт подтверждения. Пока раскадровка и линейные рисунки не утверждены, дальнейший рендеринг не запускается, поэтому не приходится зря тратить время и ресурсы. Также в комплект входит браузерная панель предпросмотра, где можно вручную настраивать область, порядок появления элементов и тайминг.
Демонстрация из репозитория под названием «Обезьяны на горе отбирают бананы» выглядит довольно забавно. Искусственная горка, маленькая обезьяна, большая обезьяна, отбирающая бананы, и дети-наблюдатели — всё это поочерёдно дорисовывается вслед за субтитрами.
Для тех, кто делает познавательные или сюжетные короткие видео, такой инструмент может заметно упростить работу над визуальным сопровождением.
📱 @git_developer
17 660
Просишь ИИ сделать анимацию для вступления к видео. В голове уже есть представление о том, как она должна выглядеть, но не знаешь, как называется нужный эффект. Остаётся писать что-то вроде «сделай покруче и посолиднее», а результат зависит от удачи.
motion-prompt создан именно для решения этой проблемы. Это своего рода словарь визуальных эффектов для работы с ИИ. Для каждого эффекта предусмотрены анимированный пример, краткое объяснение и готовая формулировка запроса.
Сейчас в словаре 120 эффектов, разделённых на пять категорий по 24 в каждой: анимации, движения камеры, компоненты интерфейса, эффекты для лендингов, а также стили освещения и обработки фотографий.
https://github.com/showheyohtaki/motion-prompt
После установки в качестве скилла для Claude Code или Codex достаточно попросить открыть словарь, выбрать нужный эффект в браузере и нажать на него. Выбранный эффект автоматически передастся ИИ, чтобы тот применил его при изменении видео или веб-страницы.
Если запомнить номера эффектов, можно обращаться к ним напрямую. Например, попросить ИИ использовать эффекты № 12 и № 45, чтобы придать продуктовому видео более профессиональный вид.
Изначально автор опубликовал в X несколько коротких видео с названиями анимационных эффектов. В одном из комментариев пользователь написал, что ему как раз не хватало знания того, как называются подобные движения.
Мне эта мысль очень близка. Когда знаешь правильное название эффекта, общаться с ИИ становится как минимум вдвое проще.
📱 @git_developer
17 660
Запустить большую модель Qwen на 125 миллиардов параметров на игровой видеокарте с 12 ГБ видеопамяти? На первый взгляд это кажется почти невероятным.
Strata предлагает довольно интересный подход. Модель состоит из 24 576 небольших экспертов, но для обработки каждого токена задействуются только 10 из них. Несколько тысяч наиболее востребованных экспертов размещаются в видеопамяти, а все остальные хранятся в оперативной памяти. При этом центральный процессор также участвует в вычислениях.
Автор протестировал проект на обычном игровом компьютере с RTX 5070 и 64 ГБ оперативной памяти. Скорость генерации составила от 53 до 94 токенов в секунду, что быстрее обычной скорости чтения текста. Проект уже набрал 26 тысяч звёзд на GitHub.
GitHub: github.com/Niko1221/Strata
На Windows установка запускается двойным щелчком по файлу, а на Linux достаточно выполнить скрипт. После установки с моделью можно общаться прямо в браузере. Также предусмотрено прямое подключение Claude Code и Codex. При этом все данные остаются на компьютере пользователя.
📱 @git_developer
17 660
Когда Codex работает с десктопными приложениями вроде Blender, ему приходится делать скриншоты, анализировать интерфейс и управлять мышью. При этом все окна находятся на основном экране, из-за чего пользователь и ИИ-агент мешают друг другу.
yomado — инструмент для macOS, который создаёт виртуальные дисплеи и позволяет выделить ИИ-агенту отдельное рабочее пространство, не занимая физический экран. Нужные приложения можно перенести туда, чтобы агент работал с ними независимо от пользователя.
Можно создать сразу несколько виртуальных дисплеев, назвать их, например, Codex и GrokBot, и выбрать разрешение 1920 × 1080 или 2560 × 1440. Для переноса приложения достаточно перетащить его значок в панели управления.
https://github.com/chekusu/yomado
Не нужно покупать HDMI-заглушку для эмуляции монитора или устанавливать платные утилиты для управления дисплеями. В комплект также входит скилл, с помощью которого агент может самостоятельно создавать виртуальные дисплеи, перемещать между ними окна и возвращать их обратно после завершения работы.
Автор продемонстрировал работу инструмента в README на примере калькулятора. Он перенёс окно на виртуальный дисплей, сделал скриншот, ввёл
2 + 3 и нажал Enter, получив результат 5. После возвращения на основной экран исходные положение и размер окна восстановились.
Если вы используете ИИ-агентов для работы с графическим интерфейсом на Mac, отдельный виртуальный дисплей поможет освободить основной экран от лишних окон.
📱 @git_developer17 660
Большая база задач и материалов для подготовки к собеседованиям в BigTech
Ребята из «Поступашек» собирают реальные задачи с технических собеседований, материалы для разработчиков и подробные разборы отбора в крупные IT-компании.
Вот несколько полезных ресурсов:
1. Банк алгоритмических собеседований
Задачи из Яндекса, Авито, VK, Сбера, Ozon и других компаний.
2. Полный разбор собеседований Go-разработчика в Авито
Как устроены этапы отбора и что оценивают на технических секциях.
3. Гайд по Java для стажировок и собеседований
Что повторить по Java, сетям, архитектуре и другим темам.
4. Как получить стажировку в 2026 году
Подготовка к выходу на рынок и поиску первого опыта.
Больше подобных материалов, а также разборы компаний, стажировки и карьерные гайды публикуют в Поступашках.
Подписаться: @postypashki_old
17 660
Motion2MixamoRig позволяет переносить движения человека из видео на 3D-персонажа с готовым скелетом Mixamo. Также поддерживается перенос позы с одной фотографии.
Достаточно записать видео, на котором один человек полностью виден в кадре, и загрузить его в программу. На выходе вы получите видео с предварительным просмотром и файл 3D-персонажа с настроенной привязкой модели к скелету, который можно сразу импортировать в Blender или Unity.
https://github.com/MaxLiu22/Motion2MixamoRig
Программа работает даже без видеокарты. Извлечение движений из 30-секундного видео на процессоре занимает примерно 8–15 минут. Полученную скелетную анимацию можно сохранить и использовать повторно. Если применить те же движения к другому персонажу, результат будет готов за несколько десятков секунд.
Предварительный просмотр представлен в виде четырёх окон, где одновременно отображаются исходное видео, два варианта скелета и готовый персонаж. Благодаря этому можно сразу заметить любые несоответствия. Мне особенно понравилось такое решение.
Разработчик также создал плагин для Blender, позволяющий выполнять весь процесс непосредственно в программе. Если у вас уже есть 3D-персонаж, но не хватает анимаций, можно просто записать собственное видео и использовать его для переноса движений.
📱 @git_developer
