ru
Feedback
Open Source

Open Source

Открыть в Telegram

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Open Source

Канал Open Source (@open_source_friend) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 51 486 подписчиков, занимая 2 605 место в категории Технологии и приложения и 12 174 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 51 486 подписчиков.

Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 177, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 16.30%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 10.06% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 8 392 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 5 178 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 34.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как gear, soft, интерфейс, браузер, typescript.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Все мои каналы: https://t.me/black_triangle_tg/7888 @ustugovva - менеджер по рекламе Канал на бирже: https://telega.in/c/open_source_friend/ РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/676ffbcc506f96772884abea

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 19 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

51 486
Подписчики
+224 часа
+587 дней
+17730 день
Архив постов
wifi-densepose Это инструмент, который позволяет в реальном времени (30 FPS) отслеживать полное положение тела через стены, и
wifi-densepose Это инструмент, который позволяет в реальном времени (30 FPS) отслеживать полное положение тела через стены, используя стандартные mesh-роутеры и Wi-Fi. Он обеспечивает высокую точность и надежность при отслеживании движений без необходимости в прямой видимости. Lang: Python https://github.com/ruvnet/wifi-densepose

Инвесторы против Unity: Project Genie меняет правила Вчерашний обвал игрового сектора в США — реакция на технологический прор
Инвесторы против Unity: Project Genie меняет правила Вчерашний обвал игрового сектора в США — реакция на технологический прорыв Google DeepMind. Project Genie позволяет создавать интерактивные симуляции и ставит под вопрос будущее традиционных игровых движков. • Unity: -21% за торговую сессию • Take-Two: -9% на фоне опасений за будущее разработки • Google (Alphabet): укрепляет статус лидера в гонке AGI Такие новости создают окна возможностей на биржах NYSE и NASDAQ. С «Сегрегированным Global» счетом от «Финама» вы можете диверсифицировать портфель и защитить капитал: ✅ Акции, фьючерсы и опционы на крупнейшие компании США ✅ Активы в надежном зарубежном кастодиане ✅ Мощный терминал FinamTrade Используйте краткосрочные колебания с помощью опционов или собирайте долгосрочный портфель из бенефициаров ИИ-гонки. Узнать больше Финансовые услуги оказывает: АО «Инвестиционная компания «ФИНАМ». #реклама 16+ broker.finam.ru О рекламодателе

airllm AirLLM — это инструмент, позволяющий выполнять вывод (inference) больших языковых моделей (LLM) с 70 миллиардами парам
airllm AirLLM — это инструмент, позволяющий выполнять вывод (inference) больших языковых моделей (LLM) с 70 миллиардами параметров на одном GPU с 4 ГБ памяти. Он оптимизирует использование памяти во время вывода, что позволяет запускать модели без необходимости в квантовании, дистилляции или обрезке. AirLLM поддерживает различные модели, включая Llama3.1 405B, и совместим с Linux и macOS, обеспечивая гибкость в выборе платформы. Lang: Jupyter Notebook https://github.com/0xSojalSec/airllm

hexstrike-ai HexStrike AI MCP Agents — это продвинутый сервер MCP, позволяющий AI-агентам (таким как Claude, GPT, Copilot и другие) автономно запускать более 150 инструментов кибербезопасности для автоматизированного пентестинга, обнаружения уязвимостей, автоматизации программ по поиску багов и проведения исследований в области безопасности. Ключевые функции включают поддержку более 12 AI-агентов для автономного принятия решений и управления рабочими процессами, а также интеграцию с более чем 4000 шаблонов уязвимостей через Nuclei, охватывающих более 35 категорий атак, от веб-приложений до облачной инфраструктуры. Система обеспечивает обработку данных в реальном времени с откликом менее секунды благодаря интеллектуальному кэшированию и гарантирует 99,9% времени безотказной работы благодаря архитектуре с плавной деградацией. Lang: Python https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai

simple-autoricing-i3wm-dotfiles Этот репозиторий предоставляет конфигурационные файлы для оконного менеджера i3, нацеленные на улучшение внешнего вида и функциональности рабочего стола. Ключевые особенности включают в себя кастомизированные настройки i3, интеграцию с панелью виджетов EWW и подборку обоев для персонализации интерфейса. Дополнительно, в репозитории содержится скрипт установки, который автоматизирует процесс настройки и применения конфигураций. Lang: CSS https://github.com/MDiaznf23/simple-autoricing-i3wm-dotfiles

MentraOS Это операционная система с открытым исходным кодом для умных очков. Она совместима с моделями Even Realities G1, Mentra Mach 1, Mentra Live. Mentra обеспечивает доступ к дисплею, микрофонам, камерам и динамикам. В магазине Mentra уже есть множество полезных приложений, которые ежедневно используют реальные пользователи. Lang: TypeScript https://github.com/Mentra-Community/MentraOS

marktext Это современный минималистичный редактор Markdown с функцией живого предпросмотра. Он поддерживает спецификации Comm
marktext Это современный минималистичный редактор Markdown с функцией живого предпросмотра. Он поддерживает спецификации CommonMark и GitHub Flavored Markdown, а также расширения, такие как математические выражения (KaTeX), front matter и эмодзи. Программа предоставляет различные режимы редактирования, включая режим исходного кода, режим пишущей машинки и режим фокусировки, а также возможность экспорта в HTML и PDF. Lang: JavaScript https://github.com/peterjthomson/marktext

Новичок: читает статьи и обзоры авто перед покупкой. Продвинутый: подписывается на сообщество владельцев. В JAECOO CLUB вы на
Новичок: читает статьи и обзоры авто перед покупкой. Продвинутый: подписывается на сообщество владельцев. В JAECOO CLUB вы найдёте честные ответы от собственников кроссоверов JAECOO: от реальных затрат на содержание до отзывов о комфорте и проходимости. Плюс — получите приглашения на эксклюзивные мероприятия и общение с единомышленниками. Станьте частью клуба — переходите по ссылке!

Youtube-to-Doc Это инструмент, предназначенный для преобразования любого видео с YouTube в структурированную документацию, которую легко индексировать и понимать инструментам искусственного интеллекта и большим языковым моделям. Ключевые функции включают извлечение метаданных видео, описаний, миниатюр, а также автоматическое получение транскриптов на нескольких языках. Дополнительно поддерживается интеграция комментариев для дополнительного контекста, а также генерация структурированной документации, оптимизированной для потребления большими языковыми моделями. Lang: Python https://github.com/Solomonkassa/Youtube-to-Doc

robin Это инструмент для проведения OSINT-исследований в даркнете с использованием искусственного интеллекта. Он использует б
robin Это инструмент для проведения OSINT-исследований в даркнете с использованием искусственного интеллекта. Он использует большие языковые модели (LLM) для запросов, фильтрации результатов поиска и предоставления сводки расследования. Автоматически обращается к нескольким даркнет‑поисковикам и индексам onion‑сайтов, собирает и парсит найденные onion‑страницы, игнорируя «битые» ссылки и шум, прогоняет собранный контент через LLM, чтобы очистить, структурировать и кратко суммировать результаты под задачи аналитика. Программа поддерживает различные модели ИИ, а также имеет модульную архитектуру для гибкости в работе. Lang: Python https://github.com/apurvsinghgautam/robin

LiveAvatar LiveAvatar — это фреймворк для генерации реалистичных аватаров в реальном времени, управляемых аудиосигналом, с поддержкой бесконечной длины видео. Он обеспечивает низкую задержку и скорость генерации до 20 кадров в секунду, что позволяет создавать непрерывные видеопотоки без потери качества. Lang: Python https://github.com/Alibaba-Quark/LiveAvatar

liam Liam ERD — это инструмент для автоматического создания красивых и легко читаемых ER-диаграмм (графическая схема, которая показывает, какие сущности есть в системе и как они связаны друг с другом) на основе вашей базы данных. Он предлагает интерактивный пользовательский интерфейс с возможностью панорамирования, масштабирования и фильтрации, что упрощает понимание сложных схем. Liam ERD оптимизирован для работы с проектами любого размера, эффективно обрабатывая более 100 таблиц. Lang: TypeScript https://github.com/liam-hq/liam

8mb.local Это локальный веб-интерфейс для сжатия видео, разработанный для высокой производительности и простоты использования. Программа позволяет загружать видеофайлы, выбирать целевой размер (например, 8MB, 25MB, 50MB, 100MB) и получать сжатые версии с использованием современных кодеков AV1, HEVC и H.264. Поддерживается аппаратное ускорение с помощью NVIDIA NVENC, Intel/AMD VAAPI (на Linux) и возможность работы на CPU. Интерфейс построен на SvelteKit, а серверная часть использует FastAPI с Celery и Redis для асинхронной обработки и отображения прогресса в реальном времени. Lang: Python https://github.com/JMS1717/8mb.local

livecc LiveCC — это ИИ модель обработки видео с возможностью генерации комментариев в реальном времени. Она достигает передовых результатов как в потоковых, так и в офлайн тестах, обеспечивая высокую скорость обработки и точность. Модель поддерживает параллельную обработку видео и аудио данных, что позволяет работать эффективно с длинными видеопотоками. Lang: Python https://github.com/showlab/livecc

Зарабатывайте на установках Яндекс Браузера Партнёрская программа для сервисных центров, магазинов компьютерной техники, сайт
Зарабатывайте на установках Яндекс Браузера Партнёрская программа для сервисных центров, магазинов компьютерной техники, сайтов для скачивания файлов и авторов статей. Вы можете предлагать его своим клиентам и аудитории — и зарабатывать на новых установках. Выплаты до 500₽ за каждую установку Яндекс Браузера. Подать заявку #реклама 0+ partner.browser.yandex.ru О рекламодателе

hero Hero — это веб-браузер, специально разработанный для веб-скрапинга, обеспечивающий эффективный и надежный сбор данных с
hero Hero — это веб-браузер, специально разработанный для веб-скрапинга, обеспечивающий эффективный и надежный сбор данных с веб-сайтов. Он построен на основе движка Chrome, что обеспечивает быструю и точную отрисовку страниц. Hero позволяет эмулировать различные компоненты браузера, что помогает обходить механизмы обнаружения автоматизированных запросов. Благодаря встроенной поддержке DOM-спецификации W3C, разработчики могут взаимодействовать с веб-страницами без сложных обратных вызовов и переключений контекста. Lang: TypeScript https://github.com/ulixee/hero

browserwing Это инструмент, который преобразует ваши действия в браузере в команды MCP или Claude Skill, позволяя AI-агентам эффективно и надежно управлять браузерами. Ключевые функции включают прямой вызов команд для быстрой автоматизации, что устраняет необходимость в медленных взаимодействиях с LLM, требующих большого количества токенов. Идеально подходит для задач, управляемых искусственным интеллектом, автоматизации браузера и повышения производительности. Lang: TypeScript https://github.com/browserwing/browserwing

CUT3R Это модель непрерывного 3D-восприятия с постоянным состоянием, предназначенная для онлайн-реконструкции трехмерных сцен из последовательности изображений и видео. Она использует рекуррентную архитектуру, которая обновляет свое состояние с каждым новым наблюдением, позволяя генерировать метрические точечные карты для каждого входного изображения в режиме реального времени. Модель способна предсказывать структуру невидимых областей сцены, основываясь на имеющихся наблюдениях, и поддерживает как статические, так и динамические сцены. Lang: Python https://github.com/CUT3R/CUT3R

sqlit Это текстовый пользовательский интерфейс (TUI) для работы с различными SQL-базами данных, написанный на Python. Поддерживает работу с SQL Server, MySQL, PostgreSQL, SQLite, Turso и другими СУБД. Обеспечивает удобный и интуитивно понятный интерфейс для выполнения SQL-запросов и управления базами данных. Lang: Python https://github.com/Maxteabag/sqlit

shellwright Shellwright — это инструмент для автоматизации и записи терминальных сессий, предназначенный для упрощения взаимодействия с командной строкой. Он предоставляет сервер MCP, который позволяет как записывать, так и воспроизводить команды, выполняемые в терминале. Это особенно полезно для создания сценариев автоматизации, обучения и демонстрации работы с командной строкой. Lang: TypeScript https://github.com/dwmkerr/shellwright ================ 👁 News | 👁 Soft | 👁 Gear | 👁 Links