¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
GitHub Разработчика
Ir al canal en Telegram
Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3FocDP
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram GitHub Разработчика
El canal GitHub Разработчика (@git_developer) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 16 983 suscriptores, ocupando la posición 7 791 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 39 693 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 16 983 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 48, y en las últimas 24 horas de 5, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.36%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.55% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 100 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 113 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- 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 05 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.
16 983
Suscriptores
+524 horas
+227 días
+4830 días
Archivo de publicaciones
16 984
rs-top
Отображение системного мониторинга в реальном времени сразу по нескольким удалённым хостам через SSH, без установки какого-либо софта на управляемую сторону — работа только в режиме чтения.
rs-top — лёгкий инструмент для удалённого системного мониторинга. Он работает поверх SSH, использует стандартные команды Linux (
top, cat, systemctl) для получения системной информации в реальном времени с нескольких удалённых хостов без установки каких-либо агентов и показывает её в терминальном интерфейсе, похожем на top/htop.
📁 Language: #Rust 99.7%
⭐️ Stars: 29
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer16 984
KillerPDF
Нужен портируемый PDF-редактор для Windows без подписок и телеметрии, который позволяет техникам в полевых условиях офлайн просматривать, аннотировать, объединять, разделять, подписывать и печатать документы.
KillerPDF — портируемый PDF-редактор для Windows, запускается из одного EXE без установки и без авторизации. Поддерживает базовые операции: просмотр, аннотации, редактирование текста, рисование линий, выделение, подпись, поиск, объединение/разделение и печать.
Лёгкий и удобный для использования на машинах с ограниченными правами или без стабильного доступа к сети.
📁 Language: #Csharp 87.8%
⭐️ Stars: 248
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
Meta-Harness
При условии, что базовая модель не модифицируется, автоматически подобрать более подходящую обвязку, чтобы лучше адаптировать модель под конкретные задачи с точки зрения памяти, извлечения контекста и его компоновки.
Meta-Harness — это сопутствующий код к работе Stanford IRIS Lab под названием «Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses». Он не меняет саму модель напрямую, а вместо этого ищет оптимальный внешний рабочий контур вокруг модели: что сохранять, когда это извлекать и какой именно контент подавать модели. Репозиторий даёт общий каркас, а также два примера экспериментов: один для классификации текста, второй для Terminal-Bench 2.0.
📁 Language: #Python 98.9%
⭐️ Stars: 456
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
claude-code-java
В Java, если нужно интегрировать полноценного агента, который умеет вызывать инструменты, запускать циклы, хранить контекст и поднимать веб-интерфейс для отладки, не стоит каждый раз собирать это с нуля — здесь уже есть готовый встраиваемый движок.
Встраиваемый движок AI-агента для любого Java-приложения — CLI · REST API · веб Playground
Базовая логика максимально простая: когда модели нужно вызвать инструмент, она выполняет его, записывает результат обратно в контекст и продолжает выполнение. Весь этот цикл упакован в Java-библиотеку и слой приложения на Spring Boot, поэтому его можно напрямую встроить в бизнес-систему или использовать как CLI, REST-сервис или веб Playground.
📁 Language: #Java 67.2%
⭐️ Stars: 122
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
BuilderPulse
Каждое утро автоматически агрегирует более 300 сигналов с платформ вроде Hacker News, GitHub, Product Hunt, HuggingFace, Google Trends, Reddit и других, формируя ежедневную аналитику и рекомендации по идеям проектов, адаптированные для инди-разработчиков.
В отчёте перечисляются горячие темы дня, заметные сдвиги трендов и даётся одно конкретное предложение — «если у тебя есть два часа сегодня, какой продукт стоит сделать». Весь контент доступен на английском и китайском, публикуется ежедневно в виде Markdown-файлов в репозитории и поддерживает подписку через RSS.
⭐️ Stars: 896
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
anubis
Anubis используется для автоматической заморозки или разморозки приложений в зависимости от состояния VPN. Он не использует изоляцию через песочницу, а применяет Shizuku для прямого отключения приложений на уровне системы — отключённые приложения не могут выполнять никаких действий.
Когда VPN подключён, он замораживает одну группу приложений; когда VPN отключён — другую. В отличие от решений с песочницей вроде Island или Shelter, он напрямую вызывает
pm disable-user через Shizuku, чтобы отключить приложения на системном уровне, поэтому они вообще не могут запускаться, не видят сеть и не могут утекать данные.
📁 Language: #Kotlin 99.9%
⭐️ Stars: 808
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer16 984
NetAlertX
Лёгкое централизованное решение для обнаружения и мониторинга сетевых активов, которое постоянно отслеживает состояние и изменения устройств во внутренней сети без зависимости от тяжёлых SIEM.
Проще говоря, NetAlertX следит за устройствами в вашей локальной сети. Он непрерывно сканирует её с помощью arp-scan, Pi-hole, контроллера UNIFI, SNMP-роутеров и автоматически фиксирует, какие устройства онлайн и какие появились новые.
Можно рассматривать его как единый реестр сетевых активов — он находит несанкционированное оборудование, автоматически помечает и архивирует устройства, а также позволяет задавать правила для автоматической категоризации новых устройств.
📁 Language: #Python 42.2%
⭐️ Stars: 6.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
Void-Tools
Void-Tools объединяет разрозненные инструменты для OSINT, сетевые запросы, операции с Discord и скрипты атак в единый интерфейс терминала, чтобы не приходилось искать и запускать их по отдельности.
Это терминальный тулкит, написанный на Python, включающий 11 модулей. Функциональность достаточно широкая: OSINT, запросы по IP, работа с паролями и временной почтой, а также функции повышенного риска — такие как Discord-нукер, DDoS и SMS-бомбинг.
📁 Language: #Python 93.4%
⭐️ Stars: 134
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
AIUsage
Нативная панель управления для macOS для централизованного управления несколькими аккаунтами подписок на ИИ-сервисы, квотами, расходами, а также агентами Claude Code и статистикой.
Нативное приложение на SwiftUI, предназначенное для объединения аккаунтов, квот и расходов от разных провайдеров ИИ-сервисов в одном интерфейсе для просмотра.
Основной упор сделан на управление несколькими аккаунтами, отображение статуса в строке меню, а также статистику по стоимости и токенам для Claude Code. Проект также включает встроенный прокси для Claude Code, который может преобразовывать запросы Claude API в модели, совместимые с OpenAI, либо прозрачно логировать использование в режиме Anthropic Passthrough.
📁 Language: #Swift 99.3%
⭐️ Stars: 1.9k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
Аналитики, отмечаем дату: 23 апреля пройдет Analytics Party — вечерний митап Яндекса для аналитиков в Санкт-Петербурге.
Вместе с экспертами поговорим о решениях сложных продуктовых и исследовательских задач и разберем реальные кейсы, где данные, модели и продуктовые решения пересекаются.
— Елмурат Темиргалиев, руководитель группы сбора датасетов
в команде Автономного транспорта Яндекса, расскажет, как они объединяют реальные и синтетические данные, чтобы получать доверительные выводы о безопасности автономного транспорта.
— Иван Меренков, аналитик команды Data AI Lab Яндекса, через реальные примеры покажет, как собрать команду ИИ-агентов, которая поможет в повседневной работе аналитика.
— Николай Олигеров, аналитик-разработчик Яндекс Путешествий, разберет статистический метод Propensity Score Matching, который можно использовать как альтернативный подход для оценки эффектов.
После основной программы участников ждет тематический нетворкинг, на котором обсудят разметку событий мобильных приложений, работу AI-агентов, тестирование без A/В, аналитику качества технологий и др.
Регистрация уже открыта.
16 984
nothing design
Кто-то собрал скилл «nothing design» для Claude Code.
Просто вызываешь
/nothing-design, и он генерирует весь UI в фирменном монохромном индустриальном стиле.
Швейцарская типографика, матричные паттерны и глубокий OLED-чёрный — всё зашито прямо в агент.
📁 Language: #HTML 100.0%
⭐️ Stars: 1.9k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer16 984
architecture-diagram-generator
Наткнулся на полезный скилл на GitHub — генератор архитектурных диаграмм.
Достаточно описать компоненты системы и их связи обычным языком или передать код на анализ — инструмент сгенерирует аккуратную архитектурную диаграмму.
Результат — автономный HTML-файл, который открывается в браузере. Можно взаимодействовать с ИИ: менять расположение, добавлять или удалять компоненты.
Разные типы компонентов выделяются цветами: фронтенд — голубой, бэкенд — зелёный, базы данных — фиолетовый и т.д. Используется шрифт JetBrains Mono, визуально получается аккуратная инженерная схема.
Подойдёт для подготовки архитектуры под презентации и техническую документацию — можно сохранить.
📁 Language: #HTML 100.0%
⭐️ Stars: 1.9k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
LSP Enforcement Kit for Claude Code
Механизм принудительного использования LSP-навигации в Claude Code: 6 хуков + 1 трекер состояния, которые блокируют неэффективные поиски через Grep и направляют Claude к использованию LSP-инструментов для навигации по коду.
Поддерживаются MCP-серверы cclsp и Serena LSP. По словам автора, в тестах это дало примерно 73% экономии токенов.
📁 Language: #JavaScript 72.6%
⭐️ Stars: 102
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
solcl
Терминальный просмотрщик солнечной системы на Go, построенный на Bubble Tea.
Управление:
🟡 q или ctrl+c — выход из программы
🟡 * или ↑ — увеличить масштаб
🟡 * или ↓ — уменьшить масштаб
🟡 h — скрыть справку
🟡 r — сброс времени
🟡→ — ускорить время
🟡 ← — перемотать время назад
📁 Language: #Go 100.0%
⭐️ Stars: 27
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
25 апреля в Санкт-Петербурге пройдет Я.Субботник по Go: митап для тех, кто строит и масштабирует сервисы на Go
Встречаемся в питерском офисе Яндекса или на онлайн-трансляции, чтобы обсудить все, что волнует Go-сообщество.
В программе выступлений:
— Владимир Тельбухов, руководитель группы разработки Городских сервисов, расскажет, как построить устойчивую систему в интеграциях с внешними сервисами
— Иван Похабов, разработчик Yandex Cloud, разберет, как устроен GoBGP, какие баги в нём встречаются и как их исправляют в production
— Сергей Толмачев, разработчик Yandex Infrastructure, разберет S3 Inventory, основываясь на практическом опыте внедрения
— Имран Турсунов, разработчик Персональных сервисов, сделает практический разбор observability
Все, кто будет очно, после докладов смогут принять участие в круглых столах и квизе по Go. А чтобы посетить экскурсию по офису перед началом мероприятия, офлайн-участникам нужна будет предварительная регистрация.
▶️ Подробности и регистрация
16 984
NtWARden
NtWARden — набор инструментов для анализа и исследования Windows
Инструмент инспекции системы Windows на базе ImGui + DirectX 11, поддерживает работу как в пользовательском режиме, так и в режиме ядра.
Позволяет перечислять внутренние структуры системы: процессы, сервисы, сетевые соединения, обратные вызовы ядра, SSDT, пулы ядра и т.д., а также включает встроенные функции анализа безопасности процессов (обнаружение шеллкода, выявление подмены модулей, детектирование перехватов системных вызовов и др.).
📁 Language: #Cpp 79.8%
⭐️ Stars: 302
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 984
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
16 984
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
16 984
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
16 984
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 Stepik