GitHub Radar

Відкрити в Telegram

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

Країна не вказанаКатегорія не вказана...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу GitHub Radar

Канал GitHub Radar (@githubradar) є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 17 217 підписників, посідаючи місце в категорії Інші.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 217 підписників.

За останніми даними від 20 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 10 508, а за останні 24 години на 186, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 34.54%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 23.93% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 904 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 4 090 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 25.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Ежедневно ловим и публикуем новые интересные проекты с GitHub Бесплатно не размещаем, просьба писать только по сотрудничеству. Связь: @duft88”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 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 Інші.

17 217

Підписники

+18624 години

+1 5527 днів

+10 50830 день

5 904

Перегляди допису

~ 4 09024 години

~ 4 74348 годин

34.54%

Коефіцієнт залучення

~ 9

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

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