GitHub Разработчика
Відкрити в Telegram
Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3FocDP
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу GitHub Разработчика
Канал GitHub Разработчика (@git_developer) є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 16 968 підписників, посідаючи 7 452 місце в категорії Технології та додатки та 38 683 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 16 968 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -36, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.55%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.51% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 129 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 104 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, cсылка, typescript, интерфейс, терминал.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub
Связь: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3FocDP”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 серпня, 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.
16 968
Підписники
-124 години
-107 днів
-3630 день
Архів дописів
16 972
LongCat-Avatar
Китайская лаборатория только что поставила в неудобное положение половину индустрии видеопроизводства.
Вы загружаете фотографию и аудиозапись, а на выходе получаете аватар, который синхронно говорит с аудио. Проект с открытым исходным кодом.
То, для чего раньше требовались агентство, камера и монтаж, теперь больше похоже на Git-репозиторий.
Называется это LongCat-Avatar.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 3.5k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
atomic-crm
Полнофункциональная CRM-система с открытым исходным кодом, построенная на React, shadcn/ui и Supabase, которая помогает управлять клиентами, процессами продаж и активностью команды.
Atomic CRM — это CRM-система с открытым исходным кодом, созданная на базе React, shadcn/ui и Supabase. Поддерживает управление контактами, напоминания о задачах, ведение заметок, архивирование электронной почты, дашборды воронки продаж, а также импорт и экспорт данных.
📁 Language: #TypeScript 93.7%
⭐️ Stars: 1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
Exort
Приложение на Electron для десктопа, построенное на базе OpenCode. Оно предоставляет полноценное рабочее окружение с интегрированным AI-агентом для embedded-разработки.
Поддерживает:
- генерацию и редактирование кода;
- сборку проектов;
- прошивку микроконтроллеров;
- работу с платами вроде Arduino, ESP32 и RP2040;
- просмотр логов через последовательный порт (Serial);
- построение графиков сигналов и waveform-визуализацию прямо в приложении.
Проект объединяет AI-кодинг-агента и инструменты для embedded-разработки в одном десктопном интерфейсе.
📁 Language: #Svelte 54.2%
⭐️ Stars: 136
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
На Stepik вышла программа «Фундамент DevOps»
Это комплексная программа из 4 практических курсов по ключевым технологиям современного DevOps: Linux, Git, Docker и Kubernetes.
Вы последовательно пройдёте путь от работы в Linux и Git до контейнеризации приложений и управления ими в Kubernetes.
Что вы изучите:
• уверенную работу в Linux и терминале • Git и контроль версий в реальных проектах • Docker и контейнеризацию приложений • Kubernetes и оркестрацию контейнеров • основы сетей, безопасности и хранения данных • автоматизацию задач и диагностику инфраструктуры ... и многому другомуВсе знания закрепляются на практике с помощью заданий с автопроверкой. Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, с большим количеством примеров, схем и демонстраций. После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. Отдельно курсы стоят 16 600 ₽, но в составе программы доступны всего за 7 990 ₽: открыть на Stepik
16 972
Horizon
Я каждый день скроллю Hacker News, Reddit и Twitter в поисках полезной информации — и каждый раз оказывается, что 80% этого просто шум.
Пока я не наткнулся на этот open-source проект:
- Автоматически агрегирует Hacker News / Twitter / Reddit / GitHub
-AI автоматически выставляет оценку и сразу отфильтровывает низкокачественный контент
-Извлекает ценные инсайты из комментариев
-Автоматически добавляет бэкграунд по незнакомым компаниям и технологиям
-Дедуплицирует одни и те же новости по всему вебу
-Поддерживает двуязычные брифинги на китайском и английском
-Может отправлять дайджесты в Feishu / email / WeChat
В одном предложении: он превращает «поиск информации через бесконечный скролл» в «получение уже отфильтрованной информации».
📁 Language: #Python 99.6%
⭐️ Stars: 5к
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
Search by Image
Существует расширение для браузера, которое превращает поиск по изображениям в универсальный инструмент с поддержкой более 30 поисковых систем.
Достаточно кликнуть правой кнопкой мыши по изображению и выбрать, где выполнить поиск.
На этом всё.
Возможности:
• Работает в Chrome, Firefox, Edge, Safari и даже на iOS
• Поддерживает Google, Yandex, Bing, TinEye, SauceNAO и ещё более 25 поисковых систем
• Позволяет искать по URL изображения, загруженным файлам или выделенной области экрана
• Поддерживает вставку изображений из буфера обмена
• Более 3,2 тыс. звёзд на GitHub и уже 82 релиза
Без трекинга. Без платных ограничений. Без привязки к одному поставщику.
По возможностям это выходит далеко за рамки того, что по отдельности предлагают Google Lens или TinEye.
Расширение не ограничивается одной поисковой системой — оно превращает браузер в единый инструмент для обратного поиска изображений, который полностью находится под вашим контролем.
Проект имеет открытый исходный код и доступен на GitHub.
Называется он search-by-image.
📁 Language: #JavaScript 69.5%
⭐️ Stars: 3.5k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
opendocswork-mcp
MCP-сервер, нативный для Rust, с поддержкой локального чтения/записи и конвертации Office-документов (XLSX, DOCX, PPTX) с задержкой меньше миллисекунды.
📁 Language: #Rust 78.7%
⭐️ Stars: 74
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
optimizerDuck
Ура, оптимизация)
Бесплатный open-source инструмент для оптимизации Windows: единый интерфейс для очистки фоновых сервисов, телеметрии, предустановленных приложений, элементов автозагрузки и запланированных задач. Помогает повысить производительность и улучшить приватность.
📁 Language: #Csharp 93.9%
⭐️ Stars: 1.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.
— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес
— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска
— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяц
Разные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:
1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос
2. делать простой MVP и быстро запускаться
3. докручивать монетизацию и продукт по факту использования
Ребята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех выходит на $10K. Но если системно идти по схеме выше — появляется первый доход с продукта, а дальше уже есть что масштабировать.
В комьюнити разбираем такие кейсы регулярно: @its_capitan. Что сработало, что нет, и почему.
16 972
Velocitai GitHub
Методология и набор правил для автоматизации UI, адаптированные под AI-агентов для программирования, позволяющие им самостоятельно писать тестовый код.
Фреймворк управления (governance framework) для AI-агентов, который позволяет таким инструментам, как Claude Code, Copilot CLI, Gemini CLI и другим AI-агентам для разработки, автономно генерировать, выполнять, отлаживать и развивать UI-тесты корпоративного уровня.
В состав входят 13 комбинируемых навыков (composable skills), 14 обязательных файлов с правилами, а также субагент для ревью кода, построенный на базе графа знаний AST (Abstract Syntax Tree).
📁 Language: #HTML 98.7%
⭐️ Stars: 68
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
NamiDB GitHub
Графовая база данных, которая напрямую использует объектное хранилище в качестве БД и может работать как во встраиваемом (embedded), так и в серверном режиме.
Графовый движок базы данных, написанный на Rust и построенный поверх объектных хранилищ, таких как S3. Использует условные операции записи (conditional writes) S3 для реализации хранения данных без необходимости координации между узлами (coordination-free persistence), без использования Raft или etcd.
📁 Language: #Rust 75%
⭐️ Stars: 75
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
monoscope
Платформа наблюдаемости (observability) с открытым исходным кодом, использующая S3 для хранения логов, трейсов и метрик. Поддерживает запросы на естественном языке и AI-агентов для автоматического обнаружения аномалий.
Все данные хранятся в вашем собственном S3-бакете, что позволяет избежать vendor lock-in. Ключевые возможности:
- Выполнение запросов к данным на естественном языке (с использованием LLM).
- AI-агенты для планового обнаружения аномалий с отправкой отчётов по электронной почте.
- Нативная интеграция с OpenTelemetry с поддержкой более 750 интеграций.
- Просмотр данных в реальном времени и корреляция логов, трейсов и метрик.
📁 Language: #Haskell 81.6%
⭐️ Stars: 826
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
CodeWhale
AI-кодинг-агент для терминала с упором на DeepSeek и открытые модели, поддерживающий контекст до 1 млн токенов и автоматическую маршрутизацию моделей.
CodeWhale — это терминальный кодинг-агент, написанный на Rust и построенный вокруг DeepSeek V4. Автоматическая маршрутизация моделей (автоматически выбирает модели и уровень рассуждений в зависимости от сложности задачи), потоковое отображение chain-of-thought, полный набор инструментов (операции с файлами, выполнение команд в терминале, Git, веб-поиск, MCP-сервер, подагенты), контекстное окно на 1 миллион токенов, три режима работы (Plan / Agent / YOLO), сохранение/восстановление/ветвление сессий, откат рабочего пространства, песочница на уровне ОС, интеграция с диагностикой LSP, система навыков и выбор тем оформления.
📁 Language: #Rust 94.6%
⭐️ Stars: 34.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
Замечал странную штуку: дел не так уж много, но любое – как будто через сопротивление?
Не то чтобы лень. Просто не делается и все тут! Зато видосики на Ютубе залетают на ура...
Попался годный разбор, советую посмотреть, если тоже чувствуешь, что превращаешься в апатичного зомби 👉🏼 https://t.me/Manifestans
Мысль, которая зашла: когда перестаешь понимать "чего хочу Я", даже нормальная жизнь ощущается, как каторга.
Кликай сюда, чтобы разобраться, что с тобой происходит и как снова начать испытывать ощущение, что ты живешь, а не существуешь.
16 972
Remove-AI-Watermarks
Недавно наткнулся на open-source инструмент, который позволяет в один клик удалять различные водяные знаки и метки с AI-изображений — Remove-AI-Watermarks.
Он поддерживает изображения, сгенерированные такими платформами, как Gemini и Midjourney, и способен работать как с видимыми, так и со скрытыми водяными знаками, включая Google SynthID.
Инструмент также умеет удалять метаданные, из-за которых платформы помечают изображения как «сгенерированные ИИ». Для скрытых водяных знаков он восстанавливает пиксели с помощью диффузионной модели, тем самым устраняя встроенные метки.
Кроме того, в нём есть встроенная функция защиты лиц: она автоматически обнаруживает лица на изображении и сохраняет их детали в процессе обработки, чтобы избежать искажений.
Если вы часто генерируете изображения с помощью ИИ, но не хотите, чтобы платформы автоматически помечали их как AI-generated, этот инструмент стоит добавить в закладки и попробовать.
📁 Language: #Python 99.9%
⭐️ Stars: 2.4k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
animal-island-ui
Наткнулся на библиотеку фронтенд-компонентов на GitHub: Animal-Island-UI. Её дизайн вдохновлён интерфейсом игры Animal Crossing — с закруглёнными элементами и милой визуальной стилистикой, которая сразу привлекает внимание.
Все визуальные элементы, иконки и анимации были самостоятельно разработаны и реализованы автором. После установки достаточно одной строки кода для подключения стилей — и можно сразу использовать, буквально plug-and-play.
Помимо базовых компонентов вроде кнопок и карточек, библиотека точно воспроизводит общую цветовую палитру и шрифты, передающие ту самую свежую и уютную атмосферу игры. Также доступен онлайн-демо-стенд, где можно посмотреть, как всё выглядит как на десктопе, так и на мобильных устройствах.
Многие уже использовали её в проектах вроде персональных блогов, приложений для изучения английского детьми, тренажёров по математике и других подобных решений. На её основе также появились версии для Vue, Flutter и Android.
Если хотите освежить визуальный стиль своего сайта или небольшого проекта и уйти от типовых UI-решений, эту библиотеку стоит добавить в закладки и попробовать в деле.
📁 Language: #TypeScript 59.3%
⭐️ Stars: 2.4k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
claude-bughunter
Оснасти Claude Code набором skills для bug bounty и red team-пентеста: 51 skill, 574+ шаблона отчётов, 24 категории уязвимостей — установи это, и он мгновенно превратится в опытного исследователя безопасности.
📁 Language: #Python 74.8%
⭐️ Stars: 429
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
atomic-agent
Операционный Agent runtime для локальных inference-моделей на базе llama.cpp, который позволяет локальным моделям выполнять реальные задачи: управлять браузером, файлами, запускать shell-команды и многое другое — практически как desktop-оператор.
Atomic-Agent — это desktop operation agent, созданный специально для локального inference через llama.cpp. По позиционированию он похож на OpenClaw Operator и Hermes Agent, но его runtime-архитектура изначально оптимизирована именно под локальные модели.
Проект обеспечивает надёжное выполнение многошаговых задач даже на небольших моделях уровня 7B благодаря таким техникам, как:
- stable prefix caching
- syntax-constrained tool calls через GBNF
- вынесенное управление состоянием в SQLite
- сжатые ARIA snapshots браузера для экономии контекста и повышения стабильности работы
📁 Language: #TypeScript 96.8%
⭐️ Stars: 77
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 972
На Stepik запустили мощный курс по «Troubleshooting Docker и Kubernetes: поиск и устранение проблем»
В программе только важные аспекты:
— troubleshooting Docker и образов
— диагностика сетевых проблем
— настройка readiness/liveness probes
— отладка pod’ов, деплоев и ingress
— анализ логов контейнеров и кластера
— разбор ошибок CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff и других
Собеседования на DevOps/SRE сейчас всё чаще строятся вокруг реальных инцидентов. Данный курс фокусируется именно на таких сценариях и помогает в подготовке к практическим вопросам
48 часов доступен со скидкой 25%
↗️ Пройти курс на Stepik
16 972
Nova3D
При генерации 3D-моделей с помощью AI каждый компонент можно отдельно выделять, переименовывать, перемещать или менять ему материал — без необходимости заново генерировать всю модель.
Nova3D генерирует Python-скрипты для Blender на основе промптов, вместо прямого вывода объединённого mesh-файла. В сгенерированном GLB каждая часть имеет своё имя и иерархию, благодаря чему их можно редактировать по отдельности.
📁 Language: #Dart 59.3%
⭐️ Stars: 251
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
