GitHub Community

Kanalga Telegram’da o‘tish

Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Проекты скидывать сюда: @makosha_work Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:1337 Rossiya3 378 Texnologiyalar & Aralashmalar787...

📈 Telegram kanali GitHub Community analitikasi

GitHub Community (@github) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 145 691 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 787-o'rinni va Rossiya mintaqasida 3 378-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 145 691 obunachiga ega bo‘ldi.

19 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -958 ga, so‘nggi 24 soatda esa -53 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.40% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.74% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 10 786 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 6 912 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 23 ta reaksiya keladi.
Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, api, браузер, интерфейс, claude kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Проекты скидывать сюда: @makosha_work Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 20 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

145 691

Obunachilar

-5324 soatlar

-2687 kunlar

-95830 kunlar

10 786

Post ko'rishlar

~ 6 91224 soatlar

~ 8 00548 soatlar

7.40%

Muloqot nisbati

~ 7

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

145 699

Weather MCP Server — лёгкий сервер Model Context Protocol (MCP), который позволяет помощникам с искусственным интеллектом, таким как Клод, получать и интерпретировать данные о погоде в реальном времени. 5️⃣ GitHub

145 699

Ninjabot — быстрый фреймворк для торговли криптовалютой, реализованный на Go. Ninjabot позволяет пользователям создавать и тестировать собственные стратегии для спортивных и будущих рынков. 5️⃣ GitHub

145 699

No Ghibli Chrome Extension — расширение Chrome, которое помогает находить и фильтровать контент, связанный со Studio Ghibli, в Twitter. 5️⃣ GitHub

145 699

Awesome Weekly Robotics — большая коллекция проектов, инструментов и ресурсов по робототехнике с открытым исходным кодом. 5️⃣ GitHub

145 699

Neural Structured Learning (NSL) — это новая парадигма обучения, которая позволяет тренировать нейронные сети, используя структурированные сигналы в дополнение к входным данным. 5️⃣ GitHub

145 699

PokemonGym — это платформа, которая позволяет агентам с искусственным интеллектом играть в Pokemon Red по архитектуре «клиент-сервер». 5️⃣ GitHub

145 699

SQLGlot — это синтаксический анализатор, транслятор, оптимизатор и движок SQL без зависимостей. 5️⃣ GitHub

145 699

WOWY — это современная полнофункциональная платформа электронной коммерции, созданная на базе Django 4.x и предназначенная для удобства покупателей и администраторов. 5️⃣ GitHub

145 699

PandaAI — это платформа на Python, которая позволяет задавать вопросы вашим данным на естественном языке. Она помогает пользователям, не обладающим техническими знаниями, взаимодействовать со своими данными более естественным образом, а техническим пользователям — экономить время и силы при работе с данными. 5️⃣ GitHub

145 699

PdfDing — самостоятельный менеджер PDF, программа просмотра и редактор, обеспечивающие удобство использования на нескольких устройствах. 5️⃣ GitHub

145 699

VTScanner — это универсальный инструмент на Python, который позволяет пользователям выполнять комплексное сканирование файлов в выбранном каталоге для обнаружения и анализа вредоносных программ. 5️⃣ GitHub

145 699

CoMotion — метод, разработанный Apple для одновременного отслеживания 3D-движений нескольких людей. 5️⃣ GitHub

145 699

Dia — это модель преобразования текста в речь с 1,6 млрд параметров, созданная Nari Labs. Dia непосредственно генерирует очень реалистичные диалоги на основе расшифровки. Вы можете настроить вывод на основе аудио, чтобы управлять эмоциями и тоном. Модель также может воспроизводить невербальные сигналы, такие как смех, кашель, прочищение горла и т. д. 5️⃣ GitHub

145 699

H2O — это платформа для распределённого масштабируемого машинного обучения в оперативной памяти. 5️⃣ GitHub

145 699

OpenLLMetry — это набор расширений, созданных на основе OpenTelemetry, которые обеспечивают полную наблюдаемость вашего приложения LLM. 5️⃣ GitHub

145 699

Alibi Detect — это доступная по исходному коду библиотека Python, ориентированная на обнаружение выбросов, соперничающих и дрейфующих данных. Пакет предназначен для онлайн- и офлайн-обнаружения выбросов в табличных данных, тексте, изображениях и временных рядах. 5️⃣ GitHub

145 699

DB-GPT-Hub — репозиторий, содержащий модели, наборы данных и методы тонкой настройки для DB-GPT с целью повышения производительности модели при преобразовании текста в SQL. 5️⃣ GitHub

145 699

TripoSG — это усовершенствованная базовая модель преобразования изображений в 3D с высокой точностью, качеством и универсальностью. Она использует крупномасштабные преобразователи с выпрямленным потоком, гибридное обучение с учителем и высококачественный набор данных для достижения высочайших результатов в создании 3D-моделей. 5️⃣ GitHub

145 699

PaSa — это продвинутый агент поиска статей, работающий на основе больших языковых моделей. Он может самостоятельно принимать ряд решений, в том числе вызывать инструменты поиска, читать статьи и выбирать релевантные ссылки. 5️⃣ GitHub

145 699

Аpple-mcp — коллекция встроенных в Apple инструментов для протокола контекста модели. 5️⃣ GitHub