Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
GitHub Community
Відкрити в Telegram
Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Проекты скидывать сюда: @makosha_work Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу GitHub Community
Канал GitHub Community (@github) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 145 962 підписників, посідаючи 783 місце в категорії Технології та додатки та 3 358 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 145 962 підписників.
За останніми даними від 13 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -916, а за останні 24 години на -26, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.35%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.86% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 735 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 7 087 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 22.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, api, браузер, интерфейс, claude.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Лучшие проекты с GitHub.
Сотрудничество – @skill8989
Проекты скидывать сюда: @makosha_work
Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 14 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
145 962
Підписники
-2624 години
-37 днів
-91630 день
Архів дописів
145 959
Clime предоставляет полный набор инструментов для создания красивых интерфейсов командной строки.
Основные компоненты
▫️Терминальные утилиты — очистка экрана, перемещение курсора, определение размера
▫️Богатая цветовая палитра и форматирование — более 16 цветов, выделение жирным, курсивом, подчёркивание, радужные эффекты
▫️Интерактивные спиннеры — несколько стилей с настраиваемыми цветами и сообщениями
▫️Индикаторы выполнения — поддержка одного и нескольких индикаторов с отображением ETA и скорости
🐱 GitHub
145 959
Presenton — это приложение с открытым исходным кодом для создания презентаций с помощью искусственного интеллекта.
Все процессы выполняются локально на вашем устройстве. Вы можете контролировать свои данные и конфиденциальность при использовании таких моделей, как OpenAI и Gemini, или использовать собственные модели, размещенные на Ollama.
✨ Теперь создавайте презентации на основе существующего файла PPTX! Просто загрузите файл с презентацией, чтобы создать шаблон, а затем используйте его для создания презентации на любую тему в фирменном стиле.
🐱 GitHub
145 959
145 959
145 959
+9
Python в 10 картинках
Визуальная шпаргалка по ключевым концепциям Python.
Всё разложено на пальцах — кодеры, сохраняем, чтобы всегда было под рукой.
🐱 GitHub
145 959
ObjectClear — это модель удаления объектов, которая может одновременно устранять целевой объект и связанные с ним эффекты, используя внимание к объектным эффектам, при этом сохраняя целостность фона.
🐱 GitHub
145 959
145 959
⚡️ Айтишник из «VISION» скупил топовые айти-курсы и выложил гигабайты материалов к себе
Каждый найдет что-то по душе:
903 ГБ — Python
812 ГБ — Frontend
978 ГБ — C, C++
804 ГБ — Java
432 ГБ — C#, GameDev
411 ГБ — SQL & БД
309 ГБ — DevOps
998 ГБ — ИБ & Хакинг
773 ГБ — Kotlin, Swift
189 ГБ — PHP
201 ГБ — GoLang
170 ГБ — Rust
167 ГБ — QA-Тестирование
310 ГБ — 1C + Лицензии
495 ГБ — Машинное обучение
704 ГБ — Аналитика Данных
991 ГБ — Дизайн
Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻
145 959
Pynguin — генератор модульных тестов на Python, — это инструмент, который позволяет разработчикам автоматически создавать модульные тесты.
Тестирование программного обеспечения часто считается утомительным занятием. Поэтому были предложены методы автоматизированной генерации, а также созданы зрелые инструменты для статически типизированных языков, таких как Java.
Однако не существует полностью автоматизированного инструмента для создания модульных тестов для программ общего назначения на динамически типизированном языке.
Насколько нам известно, Pynguin — первый инструмент, который восполняет этот пробел и позволяет автоматически создавать модульные тесты для программ на Python.
🐱 GitHub
145 959
MegaParse — это мощный и универсальный парсер, который легко справляется с различными типами документов. Независимо от того, работаете ли вы с текстом, PDF-файлами, презентациями в Powerpoint или документами в Word, MegaParse поможет вам. Главное — избежать потери информации при парсинге.
Ключевые особенности
▫️Универсальный парсер: MegaParse — это мощный и универсальный парсер, который легко справляется с различными типами документов.
▫️Без потери информации: постарайтесь избежать потери информации при разборе.
▫️Быстро и эффективно: в основе лежит скорость и эффективность.
▫️Широкая совместимость с файлами: поддержка текстовых файлов, PDF, презентаций Powerpoint, Excel, CSV, документов Word.
🐱 GitHub
145 959
STUMPY — это мощная и масштабируемая библиотека Python, которая эффективно вычисляет так называемый матричный профиль.
Говоря научным языком, это означает «для каждой (зелёной) подпоследовательности в вашем временном ряду автоматически определить её ближайшего соседа (серого)».
Важно то, что после вычисления матричного профиля (средняя панель выше) его можно использовать для решения различных задач интеллектуального анализа временных рядов, таких как:
▫️выявление паттернов/мотивов (примерно повторяющихся подпоследовательностей в более длинных временных рядах)
▫️аномалия/новинка (разногласие) открытие
▫️открытие шейплета
▫️семантическая сегментация
🐱 GitHub
145 959
Cirq предоставляет полезные абстракции для работы с современными шумящими квантовыми (NISQ) компьютерами, где детали квантового оборудования имеют решающее значение для достижения передовых результатов.
Вот некоторые из его возможностей:
▫️Гибкие настройки и пользовательские ворота
▫️Параметризованные схемы с символьными переменными
▫️Преобразование схемы, компиляция и оптимизация
▫️Моделирование аппаратных устройств
🐱 GitHub
145 959
Odigos — это решение для распределённой трассировки с открытым исходным кодом, которое упрощает и улучшает мониторинг сред Kubernetes и виртуальных машин. Оно обеспечивает мгновенную трассировку без необходимости вносить изменения в код приложений.
Odigos позволяет инженерам-разработчикам платформ, специалистам по DevOps и SRE быстро и эффективно совершенствовать свои стратегии наблюдения. Это идеальное решение для современных облачных сред, сочетающее в себе простоту, производительность и отраслевой опыт.
🐱 GitHub
145 959
145 959
CamXploit — это инструмент для разведки, который помогает исследователям и специалистам по безопасности проверить, не используется ли IP-адрес для размещения открытой камеры видеонаблюдения.
Он сканирует распространённые порты камер, проверяет страницы входа, тестирует учётные данные по умолчанию и предоставляет полезные ссылки для дальнейшего изучения.
⚠️ Отказ от ответственности: этот инструмент предназначен только для образовательных целей и исследований в области безопасности. Несанкционированное сканирование систем, которые вам не принадлежат, является незаконным. Используйте его с осторожностью.
🐱 GitHub
145 959
Kreuzberg — платформа для интеллектуального анализа документов на Python.
Извлечение текста, метаданных и структурированной информации из документов различных форматов с помощью единого расширяемого API.
Создана на основе проверенных платформ с открытым исходным кодом, включая Pandoc, PDFium и Tesseract.
🐱 GitHub
145 959
Magnitude использует искусственный интеллект для распознавания изображений, чтобы вы могли управлять браузером с помощью естественного языка.
▫️ Навигация — видит и понимает любой интерфейс для планирования действий
▫️ Взаимодействие — выполнение точных действий с помощью мыши и клавиатуры
▫️ Извлечение — интеллектуальное извлечение полезных структурированных данных
▫️ Проверка — встроенный инструмент для запуска тестов с мощными визуальными утверждениями
С его помощью можно автоматизировать задачи в Интернете, интегрировать приложения без использования API, извлекать данные, тестировать веб-приложения или использовать его в качестве строительного блока для собственных браузерных агентов.
🐱 GitHub
145 959
Noted.md — это инструмент командной строки, который использует большие языковые модели для преобразования рукописного текста в файлы в формате Markdown.
Это интерактивная программа, которая принимает на вход файлы в форматах PDF, JPG, JPEG, PNG и обрабатывает их соответствующим образом.
Она также может распознавать математические уравнения и правильно форматировать их в LaTeX. А если вам нужно преобразовать сразу несколько файлов, noted.md поддерживает пакетную обработку!
🐱 GitHub
145 959
PromptForge — платформа для разработки подсказок для ИИ, которая генерирует, анализирует и систематически тестирует подсказки
Перестаньте писать подсказки с нуля. Позвольте ИИ помочь вам составить более качественные подсказки, а затем систематически проверяйте их.
Создано на Go для обеспечения скорости и надёжности.
🐱 GitHub
