GitHub Radar

Ir al canal en Telegram

Ежедневно ловим и публикуем новые интересные проекты с GitHub Бесплатно не размещаем, просьба писать только по сотрудничеству. Связь: @duft88

El país no está especificadoLa categoría no está especificada...

📈 Análisis del canal de Telegram GitHub Radar

El canal GitHub Radar (@githubradar) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 217 suscriptores, ocupando la posición en la categoría Otro.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 217 suscriptores.

Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 10 508, y en las últimas 24 horas de 186, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 34.54%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 23.93% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 904 visualizaciones. En el primer día suele acumular 4 090 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 25.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Ежедневно ловим и публикуем новые интересные проекты с GitHub Бесплатно не размещаем, просьба писать только по сотрудничеству. Связь: @duft88”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 21 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 Otro.

17 217

Suscriptores

+18624 horas

+1 5527 días

+10 50830 días

5 904

Visitas de la publicación

~ 4 09024 horas

~ 4 74348 horas

34.54%

Tasa de compromiso

~ 9

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

17 205

vectorize-io/hindsight Hindsight — проект памяти для агентных систем, которая учится на опыте. Нужен, чтобы сохранять прошлые действия и выводы агента и использовать их для более точных решений в следующих задачах.

17 205

steipete/gogcli gogcli — консольная утилита для работы с сервисами Google Workspace. Нужна, чтобы из терминала читать почту, управлять календарём, файлами на Диске и контактами.

17 205

sooperset/mcp-atlassian mcp-atlassian — MCP‑сервер для Atlassian (Confluence и Jira). Нужен, чтобы подключать эти сервисы к клиентам MCP и выполнять запросы к страницам, задачам и данным через единый интерфейс.

17 205

gusye1234/nano-graphrag nano-graphrag — простая реализация GraphRAG. Нужна, чтобы связывать поиск по текстам с графом знаний и получать более точные ответы на запросы.

17 205

Astrosp/Awesome-OSINT-For-Everything Awesome-OSINT-For-Everything — подборка OSINT‑ресурсов и утилит для сбора и проверки информации. Нужен для поиска данных по людям, сайтам и объектам, а также для задач кибербезопасности и расследований.

17 205

bytedance/UI-TARS-desktop UI-TARS-desktop — открытый стек мультимодального ИИ-агента для настольных приложений. Он связывает современные ИИ‑модели с агентной инфраструктурой, чтобы собирать и запускать агентов в одном месте.

17 205

TomBadash/Mouser Mouser — лёгкий локальный open-source проект для переназначения кнопок мышей Logitech с HID++. Нужен как замена Logitech Options+ и решает задачу настройки кнопок без облака и лишних сервисов.

17 205

mcmonkeyprojects/SwarmUI SwarmUI — модульный веб‑интерфейс для Stable Diffusion. Нужен для генерации изображений и удобного управления настройками, с упором на скорость и расширяемость.

17 205

microsoft/winget-cli winget-cli — менеджер пакетов для Windows. Он устанавливает, обновляет и удаляет программы из командной строки, чтобы быстро настраивать систему и держать софт в актуальном состоянии.

17 205

claraverse-space/ClaraVerse ClaraVerse — опенсорсная экосистема с упором на приватность для замены ChatGPT, Claude, n8n и генераторов изображений. Нужна, чтобы запускать свои LLM и автоматизации на собственных ключах и вычислениях через приложения для ПК, iOS и Android.

17 205

NVIDIA/Isaac-GR00T Isaac-GR00T — базовая модель NVIDIA для универсальных роботов. Нужна, чтобы обучать роботов выполнять разные задачи в реальном мире и переносить навыки между сценариями.

17 205

skylot/jadx Jadx — декомпилятор Android-приложений из DEX в читаемый Java-код. Нужен для анализа APK и просмотра исходников, когда их нет под рукой.

17 205

mayocream/koharu Koharu — ML‑переводчик манги на Rust. Нужен, чтобы автоматически переводить текст на страницах манги и ускорять подготовку перевода.

17 205

NanmiCoder/cc-haha cc-haha — локально запускаемая версия утёкшего исходного кода Claude Code. Нужен, чтобы запускать и изучать проект на своём компьютере, включая кроссплатформенный десктопный клиент и модуль Computer Use.

17 205

StructuredLabs/preswald Preswald — упаковщик WASM для интерактивных приложений на Python. Собирает сложные анализы и визуализации в один файл, который запускается прямо в браузере без сервера и может работать офлайн.

17 205

graphif/project-graph Project-graph — визуальный редактор заметок на основе узлов и связей. Нужен, чтобы собирать мысли и записи нелинейно и видеть связи между ними.

17 205

Infrasys-AI/AIInfra AIInfra — проект про инфраструктуру ИИ от железа до программного стека. Он нужен, чтобы описать и связать компоненты, которые обеспечивают обучение и запуск больших моделей.

17 205

AIDC-AI/ComfyUI-Copilot ComfyUI-Copilot — AI-узел для ComfyUI. Он автоматизирует части workflow и подсказывает, как настроить и улучшить граф.

17 205

CatchTheTornado/text-extract-api text-extract-api — API для извлечения и разбора текста из документов и изображений. Нужен, чтобы превращать PDF/Word/PPTX и фото в структурированный JSON или Markdown, а также удалять персональные данные и анонимизировать содержимое.

17 205

SkyworkAI/SkyReels-V2 Компания SkyworkAI выпустила в открытый доступ модель SkyReels V2, которая умеет генерировать видео без ограничения по длине. Это первая открытая модель с такой возможностью. Что умеет: — Генерация видео по текстовому описанию (Text-to-Video) — Анимация изображения (Image-to-Video): загружаешь картинку — получаешь видео — Продолжение уже существующего видео — Контроль первого и последнего кадра — можно задать, с чего начнётся и чем закончится видео — Генерация длинных роликов: 10, 15, 30, 60 секунд и дольше