GitHub Разработчика

job-ops При поиске работы, когда рассылаешь резюме «вслепую», сложно понять, какие вакансии реально подходят, и легко запутаться, куда уже откликался. Дальнейший фоллоу-ап обычно ведётся вручную в таблицах — это, конечно, головная боль. Недавно на GitHub наткнулся на опенсорс-инструмент для управления поиском работы — JobOps, который реализует полностью автоматизированный AI-пайплайн для джоб-хантинга. Он умеет автоматически парсить вакансии с основных job-платформ и с помощью AI матчит их с нашим опытом, выставляя скоринг по релевантности. При нахождении вакансий с высоким скором инструмент, опираясь на описание позиции, автоматически генерирует кастомизированное PDF-резюме под конкретную вакансию и сразу отправляет отклик. Более того, есть трекинг почты: после подключения email система автоматически распознаёт приглашения на интервью или отказы и в реальном времени обновляет статус откликов. Поддерживается локальный деплой в один клик через Docker, все данные хранятся локально. Тем, кто сейчас в поиске работы, стоит присмотреться к этому инструменту. 📁 Language: #TypeScript 98.7% ⭐️ Stars: 2k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Project N.O.M.A.D. В последнее время хотел развернуть офлайн-базу знаний: и Wikipedia поставить, и AI-чат подключить, плюс карты и инструменты для заметок — но всё это приходится поднимать и настраивать по отдельности, что довольно муторно. И вот сегодня на GitHub наткнулся на опенсорс-проект Project N.O.M.A.D. — он позволяет одной командой задеплоить полноценный офлайн-сервер знаний. Через контейнеризацию на Docker автоматически устанавливаются и конфигурируются: офлайн-версия Wikipedia, локальный AI-ассистент, курсы Khan Academy, офлайн-карты, инструменты шифрования данных и система заметок. Также есть визуальный интерфейс управления для централизованного контроля. AI-чат построен на базе Ollama и Qdrant, поддерживает загрузку документов для семантического поиска. Картографический модуль позволяет скачивать региональные карты и использовать их офлайн, а образовательная платформа включает полный курс Khan Academy с поддержкой трекинга прогресса для нескольких пользователей. Дополнительно в комплекте есть инструмент бенчмаркинга железа — можно отправлять результаты производительности устройства в общий рейтинг сообщества. Проект спроектирован без телеметрии и после установки полностью работает офлайн. 📁 Language: #TypeScript 91.5% ⭐️ Stars: 2.8k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Awesome Codex Subagents Коллекция из 130+ субагентов, разбитых по категориям и заточенных под реальные рабочие процессы разработки. Субагенты — это специализированные помощники, которые позволяют Codex выполнять конкретные задачи (ревью, отладка, документация, инфраструктура и т.д.) с более понятным результатом и меньшим «шумом» в контексте. Каждый из них работает в собственном контексте и со своими инструкциями, благодаря чему рабочие процессы становятся более структурированными. Не просто универсальные промпты, а специализированные агенты для задач вроде ревью, отладки, документации, инфраструктуры и других. ⭐️ Stars: 262 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

MySearch-Proxy MySearch-Proxy — объединяет поиск через Tavily / Firecrawl / X в MCP + Skill + Console Это не просто «единый поиск» — скорее, это упаковка всего того набора, который обычно каждый раз приходится собирать вручную. Сразу идёт комплект из трёх компонентов: MCP + Skill + Console, причём чётко разделены роли Tavily / Firecrawl / X (и есть возможность подключить свой агрегирующий шлюз). 📁 Language: #Python 70.1% ⭐️ Stars: 43 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

В заповедной Карелии, среди сотен озёр и густой северной тайги, на берегу Онежского озера расположился бутик-отель "Заонежье". Здесь архитектура деликатно вписана в ландшафт: фасады из северного дерева и лемех отражают традиции Русского Севера. Каждое окно обращено к воде, позволяя бесконечному озёрному горизонту стать частью интерьера. Тринадцать видовых номеров и четыре гостевых дома с дровяными каминами создают атмосферу приватности и спокойствия, а ресторан "Руна" предлагает авторскую гастрономию из локальных продуктов. Пространство отеля продумано для размеренного отдыха: пирс, панорамный зал, экотропы и уединённые места для медитации среди леса. Гостям доступны путешествия к острову Кижи, рыбалка, прогулки на каяках,запах и катерах, велосипедные прогулки, и тишина бескрайних пейзажей. Проект отмечен международными и российскими архитектурными премиями, включая победы в LIV Hospitality Design Awards, Archiwood, ADD Awards и Rethinking The Future Awards. Бутик- отель "Заонежье" предоставляет возможность почувствовать природу в её первозданной тишине и гармонии, при этом сохранить привычный комфорт. Наш телеграм канал: @hotelzaonezhie Забронировать номер: https://zaonezhie.com

project_aura Это проект, представляющий собой станцию мониторинга качества воздуха на базе микроконтроллера ESP32-S3 с пользовательским интерфейсом на основе библиотеки LVGL. Станция собирает данные о качестве воздуха и передает их через протокол MQTT, обеспечивая интеграцию с системами умного дома, такими как Home Assistant. Проект включает в себя как аппаратную, так и программную части, предоставляя полный набор инструментов для создания и настройки устройства. 📁 Language: #Cpp 94.8% ⭐️ Stars: 386 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

SkillDeck SkillDeck — десктопный менеджер навыков для AI-инструментов Со временем у разработчиков накапливается много полезных «навыков» и конфигураций для разных AI-инструментов. Но при переключении между ними часто приходится вручную редактировать конфиги и управлять ссылками, что довольно неудобно. Открытый проект SkillDeck решает эту проблему. Это десктопный клиент для визуального управления навыками, который поддерживает около 10 популярных AI-инструментов, включая: - Claude Code - Codex - Gemini CLI - Cursor и другие С его помощью можно централизованно управлять навыками в одном месте — устанавливать, обновлять и назначать их разным AI-ассистентам для программирования. 📁 Language: #Swift 96.5% ⭐️ Stars: 141 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

llm-engineer-toolkit Каждый день открывается множество AI-проектов. Но когда действительно нужно начать делать RAG или строить Agent, из-за огромного количества библиотек и компонентов часто сложно понять, с чего начать. Недавно наткнулся на open-source проект llm-engineer-toolkit — своего рода набор инструментов, специально собранный для разработчиков, работающих с большими языковыми моделями. В нём более 120 популярных open-source библиотек для LLM аккуратно структурированы и распределены по этапам полного цикла разработки. Охватываются такие ключевые направления, как: - дообучение моделей (fine-tuning) - разработка приложений - RAG-поиск - инференс и деплой - построение мультиагентных систем - и ещё десяток важных этапов разработки Никакого сложного порога входа — можно просто открыть страницу и быстро подобрать нужный технологический стек. Это значительно экономит время, которое обычно уходит на сравнение разных фреймворков и эксперименты. Отлично подойдёт тем, кто занимается разработкой AI-приложений или хочет системно разобраться в экосистеме больших языковых моделей. ⭐️ Stars: 10k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Hermes Agent Сегодня в трендах GitHub появился открытый проект Hermes Agent — довольно интересная штука. Это AI-агент со встроенным полноценным циклом обучения, который может самоэволюционировать и развиваться вместе с пользователем. Он способен: ▪️автоматически создавать новые навыки на основе реального использования ▪️самосовершенствоваться в процессе выполнения задач ▪️напоминать себе сохранять важную информацию Более того, он может искать по истории диалогов и накапливать понимание пользователя между сессиями — то есть чем дольше им пользуешься, тем лучше он тебя понимает. Кроме того, в проекте есть: ▪️встроенный планировщик задач — можно на естественном языке настроить ежедневные отчёты, регулярные бэкапы и другие автоматизации ▪️полноценный терминальный интерфейс с поддержкой: ▪️ многострочного редактирования ▪️автодополнения команд ▪️истории сессий Если хочется личного AI-ассистента с памятью и “сопровождающим” ростом, этот проект вполне можно развернуть и попробовать. 📁 Language: #Python 86.6% ⭐️ Stars: 4.6k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

CCG Workflow Используя Claude Code для разработки проектов, при задачах, где переплетаются фронтенд и бэкенд, поручать одному модели обрабатывать все детали оказывается не слишком эффективно. Токены расходуются буквально как вода, что довольно болезненно. Случайно наткнулся на open-source проект CCG Workflow. Он реализует подход с кооперацией нескольких моделей: Claude отвечает за общую оркестрацию, Gemini обрабатывает задачи фронтенда, а Codex занимается бэкенд-разработкой. Благодаря чёткому механизму маршрутизации задач, фронтенд-работа автоматически направляется Gemini, бэкенд-логика — Codex, а Claude сосредоточен на code review и контроле процесса. Проект предоставляет полноценный шестистадийный процесс разработки — от анализа требований до реализации кода. Все этапы можно быстро вызывать через slash-команды. Также поддерживается режим, управляемый спецификацией OPSX, где требования преобразуются в набор ограничений, что уменьшает «свободную интерпретацию» со стороны моделей. Кроме того, интегрирована функция параллельного выполнения командой агентов: можно запускать сразу несколько Builder, которые совместно пишут код. Это особенно подходит для модульной разработки сложных проектов. Установка выполняется одной командой npx, при этом автоматически настраивается окружение Claude Code. В комплекте уже есть полезные инструменты — поиск по коду, Git-утилиты и т.п., так что можно начинать работу сразу после установки. 📁 Language: #Go 56.5% ⭐️ Stars: 3.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

maltrail Maltrail — это система обнаружения вредоносного сетевого трафика, использующая публично доступные черные списки и пользовательские списки индикаторов компрометации для выявления подозрительных соединений и событий. Она поддерживает обнаружение по доменным именам, URL, IP-адресам и HTTP User-Agent заголовкам, а также использует эвристические методы для выявления новых угроз. Maltrail имеет архитектуру, состоящую из сенсора, сервера и клиента, где сенсор пассивно анализирует сетевой трафик, сервер хранит события, а клиент предоставляет интерфейс для их просмотра. 📁 Language: #Python 61.6% ⭐️ Stars: 8.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

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

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

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

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_developer

🔥 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

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

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

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

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