GitHub Прогера
Открыть в Telegram
Больше
Страна не указанаКатегория не указана
2 109
Подписчики
-1224 часа
-617 дней
-30130 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Облако тегов
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июль '26
июль '260
в 0 каналах
июнь '26
+1
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+2 972
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 31 июля | 0 | |||
| 30 июля | 0 | |||
| 29 июля | 0 | |||
| 28 июля | 0 | |||
| 27 июля | 0 | |||
| 26 июля | 0 | |||
| 25 июля | 0 | |||
| 24 июля | 0 | |||
| 23 июля | 0 | |||
| 22 июля | 0 | |||
| 21 июля | 0 | |||
| 20 июля | 0 | |||
| 19 июля | 0 | |||
| 18 июля | 0 | |||
| 17 июля | 0 | |||
| 16 июля | 0 | |||
| 15 июля | 0 | |||
| 14 июля | 0 | |||
| 13 июля | 0 | |||
| 12 июля | 0 | |||
| 11 июля | 0 | |||
| 10 июля | 0 | |||
| 09 июля | 0 | |||
| 08 июля | 0 | |||
| 07 июля | 0 | |||
| 06 июля | 0 | |||
| 05 июля | 0 | |||
| 04 июля | 0 | |||
| 03 июля | 0 | |||
| 02 июля | 0 | |||
| 01 июля | 0 |
Посты канала
open-nof1.ai
Если вы когда-нибудь задумывались, насколько хорошо ИИ торгует криптой на реальном рынке, то этот проект для вас. Он позволяет запустить свой собственный бенчмарк для ИИ-моделей, чтобы они торговали реальными деньгами на Binance и показывали свои навыки в реальном времени.
По сути, это Next.js-приложение, которое работает на Bun и использует PostgreSQL для базы данных. Внутри уже есть интеграция с DeepSeek AI через Vercel AI SDK, а для торговли с Binance используется CCXT.
Самое крутое, что тут есть — это полная прозрачность: все решения ИИ, его мыслительные цепочки и даже промпты логируются. Можно посмотреть на дашборде, почему модель приняла то или иное решение, а не просто слепо доверять ей.
Ссылка на Github | 807 звёзд
@cyber_devhub
| 2 | GitHub-Profile-Analyzer
Как часто ты смотришь на свой GitHub-профиль и думаешь: «А что это всё значит?» Этот анализатор покажет, какие языки ты реально используешь, как менялись твои контрибьюшены и даже посчитает «Developer ID Score». Полезно, чтобы понять свой настоящий вклад, а не просто количество коммитов.
Это веб-сервис, который работает на GitHub API, использует современный фронтенд-фреймворк и надёжный бэкенд для обработки данных. Он превращает сырые данные в понятные графики и метрики, чтобы ты мог оценить свой прогресс.
Крутая фишка — можно сравнить профили нескольких разработчиков бок о бок. Это не просто покажет, кто больше кодит, а даст понять, как отличаются стили контрибьюшена и общий импакт. Идеально для тех, кто хочет выделиться или просто понять, куда расти дальше.
Ссылка на Github | 11 звёзд
@cyber_devhub | 7 |
| 3 |  pytest-recording
Тестируешь API, но не хочешь каждый раз бомбить запросами реальный сервис? Или, может, твой тест падает, потому что внешний API лёг? Есть решение: записывай HTTP-трафик и потом гоняй тесты на этих «записях».
pytest-recording — это плагин для pytest, который работает на базе VCR.py. Он позволяет записывать и воспроизводить HTTP-запросы прямо во время тестов, так что ты можешь отладить свой код, даже если нет интернета.
Круто, что можно не только записывать трафик, но и блокировать сетевые запросы для отдельных тестов. Это даёт уверенность, что твой тест не полезет в сеть, если ты этого не хочешь, и не будет зависеть от внешних факторов.
Ссылка на Github | 614 звёзд
@cyber_devhub | 6 |
| 4 |  OpenDeck
Если у тебя есть Elgato Stream Deck, но ты сидишь на Linux или тебе просто не нравится родной софт, то OpenDeck — твоё спасение. Он позволяет использовать большинство плагинов от Elgato, а это значит, что ты не потеряешь привычный функционал.
Это кроссплатформенное десктопное приложение, написанное на Rust и TypeScript, которое эмулирует работу Stream Deck. Причём на Linux и macOS оно даже умеет запускать плагины, предназначенные для Windows, благодаря Wine.
Самое крутое, что OpenDeck поддерживает плагины для оригинального Stream Deck SDK, в отличие от других сторонних решений. А ещё можно использовать смартфон вместо Stream Deck, если подключить Tacto – вообще огонь!
Ссылка на Github | 1971 звезда
@cyber_devhub | 8 |
| 5 |  scrcpy-gui
Если вам нужно управлять Android-смартфоном с компьютера, но не хочется возиться с командной строкой, то Scrcpy GUI — это то, что надо. Удобно, когда можно просто вывести экран телефона на монитор, да ещё и мышкой по нему кликать.
По сути, это графический интерфейс для Scrcpy, написанный на Electron с использованием Vue.js. Он берёт на себя всю рутину с настройками и командами, оставляя вам только приятное взаимодействие с устройством.
Главный плюс — это простота. Можно подключиться по USB или по Wi-Fi, а ещё есть всякие фишки вроде общего буфера обмена и автоматического определения подключённых устройств. Никакого рута не нужно, что очень радует.
Ссылка на Github | 3912 звёзд
@cyber_devhub | 10 |
| 6 |  DevDocs
Если вы когда-нибудь тонули в документации, пытаясь понять, как работает новая технология, то DevDocs — это спасение. Он позволяет не тратить недели на чтение мануалов, а сразу перейти к делу, сэкономив кучу времени.
По сути, это умный краулер, который собирает и обрабатывает документацию с любых сайтов. Проект написан на Docker, так что его легко поднять, и он умеет работать с LLM, например, Claude, чтобы вы могли задавать вопросы по собранным данным.
В отличие от многих аналогов, DevDocs не только вытягивает контент, но и организует его в специальные MCP-серверы, готовые для запросов от языковых моделей. Плюс, он умеет "умно" обходить сайты, поддерживая глубину до 5 уровней и параллельную обработку, что даёт скорость в 1000 страниц в минуту против 20 у конкурентов.
Ссылка на Github | 2098 звёзд
@cyber_devhub | 11 |
| 7 | awesome-local-llm
Если ты когда-нибудь задумывался, как запустить большую языковую модель (LLM) прямо у себя на компе, чтобы не зависеть от облаков и чужих API, то этот репозиторий — твоя находка. Тут собрано всё, что нужно, чтобы развернуть локальный LLM и начать с ним работать.
Awesome local LLM — это такой агрегатор платформ, инструментов и ресурсов для запуска LLM на локальных машинах. По сути, это большая подборка ссылок, где есть и движки для инференса вроде ollama или llama.cpp, и удобные пользовательские интерфейсы типа Open WebUI, и даже бенчмарки для сравнения моделей.
Особенно круто, что тут не просто список, а реально рабочие решения для разных задач: от тренировки моделей на своём железе до использования LLM для кодинга или даже автоматизации браузера. Есть даже варианты для тех, у кого Apple Silicon или Intel Arc GPU, так что каждый найдет что-то для себя.
Ссылка на Github | 2462 звезды
@cyber_devhub | 11 |
| 8 | hermes-paperclip-adapter
Если вы уже используете Hermes Agent для автоматизации задач, но хотите, чтобы он работал в команде с другими агентами, то этот адаптер точно для вас. Он позволяет встроить Hermes в вашу «компанию» на платформе Paperclip, где он будет выполнять роль управляемого сотрудника и взаимодействовать с другими AI.
По сути, это npm-пакет, который связывает Hermes Agent с Paperclip. Написан он на TypeScript, что логично, так как Paperclip тоже на нём. Для установки нужно лишь выполнить `npm install hermes-paperclip-adapter`, но не забудьте про Python и Hermes Agent.
Круто, что адаптер не просто запускает Hermes, а ещё и умеет парсить его вывод, превращая ASCII-баннеры и таблицы в красивый Markdown. Плюс, он поддерживает 8 провайдеров LLM из коробки, так что можно выбрать оптимальный вариант для своих задач.
Ссылка на Github | 1764 звезды
@cyber_devhub | 11 |
| 9 |  EveryoneNobel
Хочешь почувствовать себя нобелевским лауреатом? Или разыграть друга, сделав ему такой «подарок»? Этот проект поможет сгенерировать фейковую картинку с Нобелевской премией для кого угодно.
Это Python-скрипт, который использует ComfyUI для генерации изображений и HTML-шаблоны для наложения текста. Запускаешь его из командной строки, передавая параметры.
Круто, что можно не только сгенерировать картинку, но и использовать ComfyUI как универсальный фреймворк для превращения визуалов в готовый продукт. Это открывает много дверей для кастомизации.
Ссылка на Github | 1530 звёзд
@cyber_devhub | 13 |
| 10 |  prime-rl
Если ты работаешь с Reinforcement Learning и тебе нужно масштабировать обучение до тысяч GPU, то этот фреймворк может стать твоим спасением. Он заточен под асинхронное обучение и позволяет тренировать огромные модели, не теряя в производительности.
Это целый фреймворк для RL, написанный на Python, который включает в себя инструменты для SFT, обучения и оценки моделей. С ним удобно работать и на одной GPU, и на кластере из 1000+ GPU, используя Slurm или Kubernetes.
Особенно круто, что он нативно интегрируется с 'verifiers' окружениями, включая SWE и другие агентные среды. А ещё есть поддержка мультимодальных моделей, типа Qwen3-VL, что расширяет горизонты применения.
Ссылка на Github | 1775 звёзд
@cyber_devhub | 15 |
| 11 | sapling
Если Git уже не справляется с размером ваших репозиториев, или просто хочется чего-то пошустрее и поудобнее — присмотритесь к Sapling. Это система контроля версий от Facebook*, созданная специально для работы с миллионами файлов и коммитов без тормозов.
Sapling SCM — это кроссплатформенная система контроля версий, которая включает клиент командной строки `sl` и веб-интерфейс Interactive Smartlog (ISL). Она написана на Python и Rust, с использованием Node и Yarn для веб-части.
Главный плюс Sapling в том, что все операции масштабируются не от размера репозитория, а от количества файлов, с которыми вы работаете. Это позволяет сохранять высокую производительность даже в огромных проектах.
Ссылка на Github | 6950 звёзд
@cyber_devhub | 14 |
| 12 |  CoexistAI
Если вам надоело вручную искать информацию в интернете, на Reddit или YouTube, а потом ещё и суммировать это всё, то CoexistAI — это прямо находка. Он умеет автоматически собирать данные, будь то текст, видео или код, и сразу выдавать выжимку или ответы на вопросы. Удобно, когда нужно быстро погрузиться в новую тему.
По сути, это такой фреймворк для LLM, который работает через API или как Python-библиотека. Можно развернуть его с помощью Docker, что сильно упрощает установку. А под капотом там Python, FastAPI и интеграция с разными LLM, вроде Gemini или OpenAI.
Что особенно цепляет, так это возможность превращать любой текст в подкаст. Представьте, нашли интересную статью, а CoexistAI тут же делает из неё аудиофайл, который можно слушать в дороге. Это реально круто и отличает его от других подобных инструментов.
Ссылка на Github | 515 звёзд
@cyber_devhub | 12 |
| 13 |  DnsServer
Если надоело, что провайдер или другие сервисы следят за вашими DNS-запросами, или просто хочется ускорить загрузку сайтов, то Technitium DNS Server — это то, что нужно. Он позволяет поднять свой DNS-сервер и самому решать, куда и как будут ходить запросы.
Это опенсорсный DNS-сервер, написанный на .NET 10, который работает на Windows, Linux, macOS и Raspberry Pi. Его можно запустить даже в Docker, а настройка происходит через удобную веб-консоль.
Главная фишка — возможность блокировать рекламу и вредоносные сайты на уровне DNS для всей сети сразу. Плюс, он поддерживает DNS-over-TLS, DNS-over-HTTPS и DNS-over-QUIC, чтобы запросы были приватными и защищёнными.
Ссылка на Github | 9360 звёзд
@cyber_devhub | 13 |
| 14 |  pg
Если тебе нужен быстрый способ попрактиковаться с PostgreSQL, но лень разворачивать базу локально, то эта штука — твой спаситель. Больше не нужно заморачиваться с Docker или установкой, просто открыл браузер и вперёд.
Это клиентское веб-приложение, которое работает прямо в браузере благодаря PGLite — WASM-порту PostgreSQL. Все запросы обрабатываются на твоей стороне, а данные хранятся в IndexedDB, так что о приватности можно не беспокоиться.
Круто, что тут есть не только песочница для запросов, но и генератор ERD-схем. Это очень удобно, когда нужно быстро визуализировать структуру базы, не отвлекаясь на сторонние инструменты.
Ссылка на Github | 727 звёзд
@cyber_devhub | 13 |
| 15 |  sapienAI
Когда работаешь с кучей AI-моделей и постоянно переключаешься между ними, это утомляет. SapienAI собирает все топовые модели от OpenAI, Anthropic, Google и даже локальные Ollama в одном месте. Теперь не нужно прыгать по вкладкам, чтобы сравнить ответы.
Это такой self-hosted AI-помощник для учёных и исследователей, который можно развернуть у себя через Docker. Он написан на Next.js и даёт тебе единый интерфейс для чата и работы с документами.
Круто, что тут не только чат, но и полноценное рабочее пространство: можно интегрировать свои научные статьи, Zotero-библиотеку и даже писать тексты в Markdown или LaTeX прямо внутри. И всё это — со 100% локальным хранением данных, без отправки твоего добра в облака.
Ссылка на Github | 205 звёзд
@cyber_devhub | 15 |
| 16 |  ApiVault
Иногда нужно быстро найти API для своего проекта, но гуглить каждый раз — то ещё удовольствие. Вот тут-то и пригодится ApiVault — это такой каталог публичных API, чтобы не тратить время на поиски. Удобно, когда всё под рукой и можно сразу посмотреть, что есть.
Это веб-приложение, которое работает через Docker. Фронтенд на Nuxt.js и Vue.js, а бэкенд на Django. Запустил один раз, и вся коллекция API всегда с тобой.
Круто, что можно не только пользоваться готовым, но и предложить свой API в этот каталог. Так что, если у тебя есть что-то интересное, можешь добавить и помочь другим разработчикам.
Ссылка на Github | 664 звезды
@cyber_devhub | 15 |
| 17 |  YouPlot
Если вы часто работаете в терминале и нужно быстро посмотреть на данные, YouPlot — это находка. Он поможет построить графики прямо в консоли, не переключаясь в другие программы. Очень удобно, когда надо что-то прикинуть на лету.
YouPlot — это CLI-утилита, написанная на Ruby, которая умеет рисовать разные типы графиков: бары, гистограммы, линии, скаттеры и даже боксплоты. Она использует библиотеку UnicodePlot для отрисовки.
Круто, что YouPlot можно интегрировать в цепочки команд (пайплайны), передавая данные через стандартный ввод. Это даёт гибкость и позволяет быстро визуализировать результаты работы других утилит, например, awk или csvtk.
Ссылка на Github | 4797 звёзд
@cyber_devhub | 17 |
| 18 |  intercept
Если у вас есть SDR-приёмник, то вы знаете, как порой неудобно переключаться между разными утилитами для приёма и декодирования сигналов. Хочется чего-то унифицированного, чтобы всё было в одном месте и с приятным веб-интерфейсом. Кажется, я нашёл именно такой инструмент!
iNTERCEPT — это веб-платформа для работы с Software Defined Radio, эдакий комбайн для радиолюбителя. Он написан на Python и работает на macOS и Linux, так что можно развернуть его хоть на Raspberry Pi, хоть на домашнем сервере.
Круто, что iNTERCEPT умеет не только ловить ADS-B самолёты и погоду со спутников, но и, например, отслеживать дроны по Remote ID или проводить контрнаблюдение (TSCM) с анализом радиоэфира. При этом он поддерживает удалённые агенты, так что можно развернуть распределённую сеть SIGINT-сенсоров.
Ссылка на Github | 2146 звёзд
@cyber_devhub | 15 |
| 19 |  django-json-schema-editor
Если вы работаете с Django и постоянно сталкиваетесь с JSON-данными, то знаете, как порой неудобно их редактировать. Хочется, чтобы было как в админке, но для JSON. Наконец-то это стало реальностью!
По сути, это мощный виджет для Django, который интегрирует `@json-editor/json-editor` с формами и админкой. Написан на Python, но использует возможности JS-библиотеки для фронтенда.
Самое крутое — это поддержка ссылок на внешние ключи (Foreign Key) прямо внутри JSON. Можно даже настроить так, чтобы Django не давал удалить объект, пока на него есть ссылка в вашем JSON.
Ссылка на Github | 65 звёзд
@cyber_devhub | 15 |
| 20 |  meshtastic-map
Если у вас есть Meshtastic-устройство, то вы, скорее всего, знаете, как сложно отслеживать все узлы сети. Этот проект даёт удобную карту, где видно, кто где находится и насколько активно. Очень удобно, когда нужно понимать покрытие или искать товарищей в поле.
Это веб-приложение, написанное на Node.js с использованием Express для бэкенда и, судя по всему, какого-то фронтенд-фреймворка (хотя в README про это ни слова, но структура файлов намекает). Оно подключается к MQTT-серверу Meshtastic, собирает данные об узлах и их местоположении, а потом показывает всё это на интерактивной карте.
Крутая фишка — карта показывает не только местоположение, но и связи между узлами, то есть кто кого «слышит». Ещё есть возможность посмотреть историю перемещений любого узла за выбранный период. Это очень помогает при анализе покрытия сети или поиске пропавшего устройства.
Ссылка на Github | 305 звёзд
@cyber_devhub | 15 |
