¡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 16 982 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 16 982 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.
16 982
Suscriptores
+524 horas
+227 días
+4830 días
Archivo de publicaciones
16 983
neko
Хочется посмотреть фильм вместе с другом, который находится в другом месте, но при шаринге экрана часто получается мыльная картинка, высокая задержка, а иногда вообще нет звука.
Или иногда нужен полностью изолированный браузерный окружение, чтобы на локальной машине не оставалось никаких следов.
Проект Neko на GitHub предоставляет решение — самохостируемый виртуальный браузер на базе Docker.
Он использует технологию WebRTC для потоковой передачи изображения с сервера в браузер в реальном времени. Поддерживается одновременная работа нескольких пользователей: можно не только синхронно смотреть видео, но и совместно управлять страницей.
Помимо обычных Chrome и Firefox, можно запускать даже VLC-плеер или полноценное Linux-десктоп-окружение.
Благодаря контейнеризации через Docker всё выполняется на стороне сервера, а данные остаются там же. Это обеспечивает физическую изоляцию и позволяет не переживать о возможной утечке локальной приватной информации.
Если вы хотите удалённо смотреть сериалы вместе с друзьями, нужен безопасный совместный рабочий окружение или просто облачный браузер с доступом из любого места — Neko стоит попробовать.
📁 Language: #Go 37.1%
⭐️ Stars: 19.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
Собрал сайт через ИИ за вечер → заработал 27 000₽.
Так и работают вайбкодеры:
Загнал промт в ChatGPT → собрал структуру → запустил сайт → получил деньги.
Работы — 2–4 часа.
Оплата — 20–50 000₽ за проект.
Без кода и долгих курсов.
Если умеешь пользоваться браузером — справишься.
А спрос сейчас огромный:
бизнесу нужны сайты, автоматизация и ИИ-решения уже сегодня.
Это одна из самых быстрорастущих ниш 2026 года — заходи и бери заказы.
Инструкции здесь:
👉 @itvibecodebot
Если ты хочешь реально хорошо зарабатывать, от 150к в месяц без начальников, нужно решать важные задачи бизнесов.
Хвала небесам за то, что есть ИИ, который самое сложное сделает за тебя.
Даже голову особо напрягать не надо.
Пробуй 👉 @itvibecodebot
16 983
+1
Math-Science-Video-Lectures
Если хочется системно изучать физику, математику и другие естественно-научные дисциплины, то в сети обычно попадаются разрозненные материалы. Они плохо структурированы, часто без авторитетного источника и без цельной системы.
На GitHub как раз нашёлся открытый сборник ресурсов Math-Science-Video-Lectures, где собраны видеокурсы по физике и математике.
В нём системно собраны сотни курсов от ведущих университетов, таких как MIT, Стэнфорд, Йель, Гарвард и других. Курсы охватывают разные разделы физики и математики.
Раздел по физике включает более десяти направлений: классическая механика, квантовая механика, теория относительности, астрофизика, физика элементарных частиц и др.
Раздел по математике охватывает ключевые курсы: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и статистика, вещественный анализ, топология и другие.
Для каждого курса есть ссылка и указана платформа. Ресурсы взяты из MIT OCW, YouTube и открытых образовательных платформ университетов. Почти всё доступно бесплатно.
Если вы самостоятельно изучаете естественные науки или хотите системно подтянуть профильные знания, этот список стоит сохранить.
⭐️ Stars: 1.6k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
chartli
Если часто копаешься в логах или мониторишь сервер и видишь только поток цифр, то тренды разглядеть почти невозможно.
Попробуй
chartli — утилиту для терминала, которая превращает числа в графики прямо в консоли. Забудешь про постоянное переключение между окнами.
Одна команда — и обычный текст превращается в ASCII-линию, столбчатую диаграмму, тепловую карту и даже Braille-точечные графики или SVG-вектор.
Всего 8 типов графиков: ASCII-линия, горизонтальные бары, вертикальные столбцы, тепловая карта, SVG и др. Можно настраивать ширину, высоту, подбирать формат под задачу.
Поддерживает одинарные и множественные ряды данных, работает с файлами и через пайпы. Можно запустить через npx или поставить глобально — осваивается моментально.
📁 Language: #TypeScript 52.6%
⭐️ Stars: 456
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer16 983
🔥 Подписка на easyoffer PRO на 1 год со скидкой 70%
easyoffer – сайт для подготовки к собеседованию на программиста, тестировщика и другие IT-профессии становится еще доступнее со скидкой 70% до 10 марта.
⚙️ Актуальные функции:
1. База вопросов из реальных технических собеседований с вероятностью встречи и примерами ответов.
2. База задач с этапа live-coding.
3. База видеозаписей 1100+ реальных собеседований, в том числе в топовые компании (Сбер, Авито, Яндекс, WB, OZON, МТС и др.) на позиции Junior/Middle/Senior.
4. База 400+ тестовых заданий от компаний.
5. Аналитика ТОП-требований из вакансий для лучшего написания резюме по ключевым словам.
6. Тренажеры для подготовки к собеседованию. В том числе тренажер «Реальное собеседование» со сценарием вопросов под конкретную компанию.
Акция до 10 марта (включительно) на PRO-тариф.
– Подписка действует 1 год
– Доступ ко всем профессиями сразу
👉 Смотри подробности тарифа и покупай на easyoffer
16 983
TorchCode
TorchCode - это self-hosted платформа с задачами для практики по базовым реализациям на PyTorch и вопросам по Transformer, которые часто встречаются на собеседованиях.
→ Собирает в 39 структурированных задачах типовые для ML-собеседований реализации операторов, модулей и архитектур на PyTorch.
→ Дает автопроверку, проверку градиентов, замер времени и мгновенный фидбек, чтобы практика больше напоминала LeetCode для собеседований.
→ Построена на базе Jupyter Notebook, при этом поддерживает сброс в один клик, подсказки, эталонные решения и трекинг прогресса.
→ Покрывает такие частые темы, как ReLU, Softmax, LayerNorm, Attention, RoPE, Flash Attention, LoRA, MoE и другие.
→ Поддерживает онлайн-режим через Hugging Face Spaces, открытие отдельных задач в Google Colab и локальный запуск через Docker.
→ GPU не нужен, подходит тем, кто готовится к собеседованиям на позиции ML Engineer, LLM Engineer и смежные исследовательские роли.
📁 Language: #JupyterNotebook 66.6%
⭐️ Stars: 866
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
CyberStrikeAI
Если занимаешься пентестом, быстро набирается целая куча инструментов, команд в терминале, все приходится вручную собирать в цепочку атак, фиксировать уязвимости и оформлять отчет. В итоге один проект выливается в довольно большой объем работы.
Можно попробовать CyberStrikeAI — это open-source проект, который с помощью AI связывает весь процесс security-тестирования в единый пайплайн, от диалога до автоматизированного поиска уязвимостей.
Через общение на естественном языке он умеет оркестрировать более 100 security-инструментов, автоматически строить граф цепочки атак и при этом позволяет отследить каждый шаг.
Внутри есть 12 преднастроенных ролей для security-тестирования: пентест, CTF, Web-сканирование, API security и другие. У каждой роли свои специальные промпты и ограничения на инструменты.
Также в проекте есть 20+ библиотек security-скиллов, включая SQL-инъекции, XSS, cloud security и другое — AI может вызывать их по мере необходимости.
Плюс поддерживаются очереди пакетных задач: несколько тестовых задач можно выполнять последовательно, и для каждой отдельно сохраняются история диалога и статус-трекинг.
Есть Web-консоль, визуализация цепочки атак, управление уязвимостями, мониторинг задач и другие функции. Все действия пишутся в audit log, так что потом их можно отследить.
Кроме этого, поддерживаются боты для DingTalk и Feishu, так что отправлять тестовые команды можно даже с телефона.
Если хочешь собрать разрозненные security-инструменты и процессы тестирования в единую автоматизированную платформу с трассировкой и возможностью совместной работы, на этот проект стоит посмотреть.
📁 Language: #Go 45.1%
⭐️ Stars: 2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
clamshell
Это демон для Linux, реализующий режим "clamshell" без зависимости от Systemd.
Он позволяет работать с ноутбуком при закрытой крышке, используя внешние монитор, клавиатуру и мышь.
📁 Language: #Cpp 92.2%
⭐️ Stars: 13
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
PM Skills Marketplace
Работать продакт-менеджером сложно не столько потому, что не хватает идей, сколько потому, что из кучи идей нужно найти ту, которую действительно стоит делать, а потом по правильному фреймворку довести ее до релиза.
Случайно наткнулся на GitHub на open-source проект PM Skills Marketplace. Он превращает продуктовые методологии таких экспертов, как Teresa Torres и Marty Cagan, в 65 AI-скиллов, которые можно вызывать напрямую.
Через 8 плагинов проект покрывает весь жизненный цикл продукта: от discovery, стратегического планирования и delivery до growth и операционки. В каждый скилл уже встроены зрелые продуктовые фреймворки и пошаговые guided-flow сценарии.
Проект специально сделан под Claude Code и Cowork, поддерживает установку всех модулей-плагинов в один клик, а также совместим с другими AI-инструментами вроде Cursor, которые могут использовать его core prompt.
Если ты продакт-менеджер и хочешь прокачать AI до уровня продуктового ассистента, который реально понимает методологии, на проект точно стоит посмотреть.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 3.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
hapi
Когда пишешь код через Claude Code и сидишь за компьютером, всё нормально. Но стоит отойти от рабочего места, и если AI попросит подтверждение, остаётся либо просто ждать, либо потом заново поднимать сессию после обрыва.
Недавно нашёл open-source инструмент HAPI, который позволяет удалённо управлять этим через телефон или браузер и в любой момент подтверждать запросы AI.
Главная фишка тут в "бесшовном переключении": пока работаешь локально, пользуешься нативным терминалом; когда нужно отойти, в один клик переключаешься на удалённый доступ; возвращаешься и так же бесшовно переключаешься обратно. Контекст не теряется, сессию перезапускать не нужно.
Поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor Agent, Gemini, OpenCode и другие AI-ассистенты. Всё это управляется через единое Web-приложение, PWA или Telegram Mini App.
Внутри ещё есть голосовой ассистент: можно напрямую отдавать команды голосом, а при желании даже выполнять терминальные команды прямо с телефона.
Деплой максимально простой: достаточно двух команд для запуска. В комплекте идёт relay-сервис со сквозным шифрованием, плюс поддерживаются собственные варианты через Cloudflare Tunnel или Tailscale.
📁 Language: #TypeScript 99.2%
⭐️ Stars: 2.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
symphony
Хотя писать код с помощью AI быстро, за ним всё равно приходится постоянно следить, чтобы он не уехал не туда и не накосячил, а это только добавляет управленческой нагрузки.
В свежем open-source проекте OpenAI под названием Symphony предлагают другой подход: дать AI самостоятельно проходить весь цикл разработки, а нам оставить только управление самой работой.
Он отслеживает задачи на проектной доске, автоматически назначает агентов на их выполнение, а после завершения прикладывает артефакты, подтверждающие результат: статус continuous integration, фидбек code review, анализ сложности и даже демо-видео.
После успешной проверки агент может безопасно смержить код. Весь процесс идёт без необходимости вручную следить, как Codex пишет код, а инженер работает уже на более высоком уровне, управляя самими задачами.
В проекте есть полный набор технических спецификаций, чтобы AI мог реализовать систему на языке, который нам удобен, а ещё есть эталонная реализация на Elixir, которую можно сразу деплоить.
Если хочется прокачать AI-ассистента для программирования до уровня автономного участника команды, на этот проект точно стоит посмотреть.
📁 Language: #Elixir 94.9%
⭐️ Stars: 5800
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
Пока кто-то стоит в очереди на маршрутку…
Дима П. собрал чат-бота за вечер → получил 9 000₽ на карту.
Именно столько платят за одного чат-бота для бизнеса начинающим спецам.
Сейчас висит более 3800 запросов на создание бота только в Максе. Работы валом, а спецов не хватает.
Хотя работа не сложная, на 2-3 часа в день:
Берёшь шаблон → собираешь бота → сдаёшь клиенту. Первые деньги — в первую же неделю.
И главное:
Собрать первого бота без опыта и получить клиента — проще, чем кажется.
Все инструкции лежат здесь:
👉 @other_digital_bot
Кто готов кликать мышкой и брать заказы —
тот спокойно накопит на отдых, машину, квартиру и любые хотелки.
Пробуй: @other_digital_bot
16 983
Google только что выложили в open-source CLI-утилиту gws.
Можно прямо из терминала работать со всем стеком Google Workspace: Drive, Gmail, Calendar, Sheets и т.д.
Также это можно подключить к Claude Code, чтобы AI помогал, например, проверить календарь, загрузить файлы, отправить письма.
Что заявлено по фичам:
- Автопагинация и preview запросов
- Аутентификация под разные сценарии: локально, в CI и через service account
- Встроенная защита Model Armor, чтобы фильтровать риски инъекций в ответах API
- Плюс 100+ файлов AI Agent skills под типовые воркфлоу и 50 отобранных примеров операций
- Поддержка протокола MCP server, можно напрямую интегрировать в клиенты вроде Claude Desktop и Gemini CLI
📁 Language: #Rust 99.3%
⭐️ Stars: 6.5k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
CPA-Dashboard
Руки чешутся: накупил кучу аккаунтов Gemini, Claude или Antigravity, повесил их на CLIProxyAPI и гоняю сервис.
Самое больное: непонятно, какой аккаунт уже отвалился, и сколько у кого осталось квоты. Каждый раз лезть в логи и выискивать это вручную, дико неэффективно.
Случайно наткнулся на проект CPA-Dashboard. Это визуальная панель управления, заточенная специально под CLIProxyAPI: вместо холодного CLI получаешь понятный веб-интерфейс.
Что умеет:
- В вебе прямо включать/выключать сервисы
- В реальном времени смотреть runtime-логи
- Самое полезное: пачкой обновлять квоты аккаунтов, автоматически детектить и помечать протухшие аккаунты, которым нужен повторный логин
- Есть интеграция OAuth-флоу: чтобы добавить новый аккаунт, не надо в терминале набивать сложные команды, пару кликов и готово
Есть one-click скрипты запуска для Windows, macOS и Linux: они сами поднимут Python-окружение, поставят зависимости и подхватят существующий конфиг, так что можно сразу стартовать.
Если ты на CLIProxyAPI строишь свой AI API-сервис, эта панель реально экономит кучу времени на поддержке, стоит задеплоить.
📁 Language: #HTML 51.3%, #Python 42.5%
⭐️ Stars: 212
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
map-to-poster
Один приятель с нестандартным мышлением запилил опенсорсное приложение, которое полностью работает в браузере: в нем можно генерить постеры-карты в разных стилях для любой точки мира:
Приложение предлагает различные темы и макеты, а также предоставляет опции экспорта для удобного сохранения созданных постеров.
Работая полностью на стороне клиента, MapToPoster обеспечивает быструю и безопасную обработку данных без необходимости передачи информации на сервер.
📁 Language: #JavaScript 65.2%
⭐️ Stars: 622
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
claude-usage-bar
Это инструмент для отображения текущего использования лимитов Claude в строке состояния.
Он показывает количество использованных токенов, оставшийся бюджет, скорость расхода и время до истощения ресурсов в реальном времени.
Интегрируется с tmux и zsh, позволяя отображать информацию непосредственно в статусной строке или командной строке.
Обновления происходят автоматически, обеспечивая актуальность данных без необходимости ручного вмешательства.
📁 Language: #Svelte 34.4%, #Rust 32.1%
⭐️ Stars: 79
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
transcribee
Когда натыкаюсь на полезные видео на YouTube или TikTok и хочу разобрать контент в текстовые заметки, чтобы потом гонять это через AI, вручную конспектировать слишком выматывает. А существующие инструменты обычно требуют по одному экспортировать и раскладывать все руками, что жутко неудобно.
Можно попробовать вот это: transcribee, open-source тулза, которая одной командой превращает видео или аудио в текст и автоматически раскладывает все по базе знаний.
Поддерживает ссылки на YouTube, Instagram и TikTok, а также умеет обрабатывать локальные аудио- и видеофайлы. После транскриба она автоматически определяет разных спикеров и использует Claude, чтобы проанализировать темы и разнести материалы по соответствующим папкам.
Например, если прогнать пачку видео про AI-исследования, интервью со стартапами и health-образование, инструмент сам создаст под Documents категории вроде AI-Research, Startups и Health, а для каждого видео сделает отдельную директорию, где будут храниться текст транскриба и метаданные.
Сгенерированный текст уже размечен по спикерам, так что его можно сразу копипастить в ChatGPT или Claude и задавать вопросы.
Если ты часто смотришь обучающие видео или собираешь материалы и хочешь превращать это в поисковую базу знаний с Q&A, эту тулзу точно стоит попробовать.
📁 Language: #TypeScript 96.8%
⭐️ Stars: 160
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
watchtower
Хочешь быстро понимать, что происходит в мире или на рынках, но в браузере слишком много инфы и непонятно, что читать, а профессиональные развед-инструменты слишком сложные.
Недавно нашел Watchtower: максимально минималистичный терминальный "инфо-дашборд", который сжимает мировые новости прямо в командную строку.
Он агрегирует глобальные RSS-источники, показывает данные по крипте и акциям в реальном времени, и даже умеет выводить локальную погоду.
Еще он может дергать AI и делать дневной дайджест новостей, поддерживает несколько моделей: Groq (бесплатно), OpenAI, Deepseek, Gemini и другие.
Источники данных в основном на бесплатных публичных API. API Key нужен только для AI-сводок, конфиг хранится локально и никуда не отправляется.
Можно быстро поднять через Docker. Хорошая штука для тех, кто не хочет вылезать из терминала, но хочет держать руку на пульсе внешнего мира.
📁 Language: #Go 96.4%
⭐️ Stars: 62
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
Можно управлять телефоном через обычный текст: пусть AI сам смотрит на экран, нажимает кнопки и выполняет задачи. Но текущие инструменты автоматизации либо требуют писать скрипты, либо умеют только жёстко заданные сценарии.
Один разработчик выложил в open source проект PhoneDriver. Он работает на визуальной модели Qwen3-VL, умеет понимать, что на экране телефона, и имитировать действия человека.
Достаточно просто описать задачу, например: "Открой настройки и включи Wi-Fi". Модель сама анализирует элементы интерфейса и через команды ADB выполняет клики, свайпы или ввод текста.
Есть визуальный веб-интерфейс: можно в реальном времени смотреть скриншоты с телефона и логи выполнения.
Также поддерживается автоопределение разрешения экрана, плюс можно настраивать параметры модели, задержку действий, число ретраев и т.д.
Для деплоя в основном нужны Python и окружение ADB. Ещё нужна видеокарта с достаточным объёмом VRAM, чтобы тянуть 4B или 8B визуальную модель, а на телефоне должен быть включён USB Debugging.
Если хочется пощупать, как AI-агент реально рулит физическим устройством, или есть задачи по автотестам, проект точно стоит попробовать.
📁 Language: #Python100.0%
⭐️ Stars: 840
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 983
goose
С AI в разработке на более сложных задачах часто приходится несколько раз гонять диалог туда-сюда: править код, дебажить, деплоить. И на каждом шаге нужно следить за процессом. Когда есть время, норм, а когда завал, это становится довольно геморно.
Недавно наткнулся на Goose, open source AI-проект, который уже набрал 31000+ звезд и может полностью автоматически закрывать сложные инженерные задачи.
Ключевая фишка здесь в автономности: достаточно дать инструкцию, и Goose сам проходит весь пайплайн от отладки кода и разработки фич до финального деплоя.
При этом Goose может целиком работать локально, поддерживает подключение любого LLM и протокол MCP, что дает приватность данных и высокую расширяемость.
Есть готовые установочные пакеты: скачиваешь с сайта или со страницы Releases, настраиваешь API Key провайдера модели и можно пользоваться.
Уже немало инженеров применяют его в реальных проектах. Если хочется разгрузиться от рутины и повторяющихся задач, это AI-инструмент, который стоит попробовать.
📁 Language: #Rust 57.4%
⭐️ Stars: 32.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
