GitHub Radar

Открыть в Telegram

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

Больше

Страна не указанаКатегория не указана...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала GitHub Radar

Канал GitHub Radar (@githubradar) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 17 217 подписчиков, занимая место в категории Другое.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 217 подписчиков.

Согласно последним данным от 20 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 10 508, а за последние 24 часа — 186, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 34.54%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 23.93% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 904 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 4 090 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 25.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Ежедневно ловим и публикуем новые интересные проекты с GitHub Бесплатно не размещаем, просьба писать только по сотрудничеству. Связь: @duft88”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 21 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 Другое.

17 217

Подписчики

+18624 часа

+1 5527 дней

+10 50830 день

5 904

Просмотры поста

~ 4 09024 часа

~ 4 74348 часов

34.54%

Коэффициент вовлеченности

~ 9

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

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