GitHub Community

Kanalga Telegram’da o‘tish

Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Присылать проекты – @makosha_work РКН: https://rkn.link/6vJ Купить рекламу: https://telega.in/c/github Официальный амбассадор BidFox

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:1337 Rossiya3 078 Texnologiyalar & Aralashmalar703...

📈 Telegram kanali GitHub Community analitikasi

GitHub Community (@github) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 154 825 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 703-o'rinni va Rossiya mintaqasida 3 078-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 154 825 obunachiga ega bo‘ldi.

26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 5 972 ga, so‘nggi 24 soatda esa 429 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.34% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.20% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 9 799 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 6 494 ta ko‘rish yig‘iladi.
Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 26 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 Присылать проекты – @makosha_work РКН: https://rkn.link/6vJ Купить рекламу: https://telega.in/c/github Официальный амбассадор BidF...”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 27 Avgust, 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.

154 825

Obunachilar

+42924 soatlar

+2 6977 kunlar

+5 97230 kunlar

9 799

Post ko'rishlar

~ 6 49424 soatlar

~ 7 49848 soatlar

6.34%

Muloqot nisbati

~ 7

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

154 803

PrettyTable — отображение табличных данных в визуально привлекательном формате ASCII-таблицы 🐱 GitHub

154 803

Flowy невероятно упрощает создание веб-приложений с блок-схемами. Внедрив эту библиотеку в свой проект, вы за считаные минуты создадите программное обеспечение для автоматизации, инструменты для составления ментальных карт или простые программные платформы. 🐱 GitHub

154 803

Make-comics — создавайте комиксы с помощью искусственного интеллекта. Генерируйте сюжеты, персонажей и панели с помощью продвинутых моделей ИИ. 🐱 GitHub

154 803

VibeNVR — это современная модульная контейнерная система видеонаблюдения, предназначенная для управления IP-камерами, записями, обнаружением движения и единой хронологией событий. Она оснащена специализированным высокопроизводительным видеодвижком (VibeEngine), созданным для обеспечения эффективности и надежности, и интерфейсом премиум-класса на основе React. 🐱 GitHub

154 803

GhidraMCP — это сервер Model Context Protocol, который позволяет большим языковым моделям самостоятельно проводить реверс-инжиниринг приложений. Он предоставляет множество инструментов из основных функциональных возможностей Ghidra для клиентов MCP. 🐱 GitHub

154 803

GPUPixel — это высокопроизводительная кроссплатформенная библиотека фильтров для изображений и видео с небольшим размером. Приложение, созданное на C++11 и OpenGL/ES, предоставляет фильтры красоты и поддерживает iOS, Android, Mac, Windows и Linux — оно совместимо с любой платформой OpenGL/ES. 🐱 GitHub

154 803

Asciiflow — веб-приложение для создания диаграмм с использованием символов ASCII. 🐱 GitHub

154 803

Ещё не все языки программирования выучил, ещё один — и тогда пойдёшь искать работу? А там: пройдите стажировку за печеньки 3 месяца, и только потом статус джуна с оплатой до 100 000 ₽. Сомнительный план. Сережа так и делал. Самоучка, 4 месяца откликов, ноль ответов. Каждое утро — открыть сайт, отправить 10 резюме, закрыть ноутбук и ждать письмо "вы нам не подходите". Проблема была не в знаниях, а в устаревшем стеке и понимании как дойди до живого HR. После проработки по системе: оффер AQA-инженера на 265 000 ₽ через 149 дней, без коммерческого опыта. Зачем терять полгода на статусе джуна и терять в деньгах, когда можно потратить то же время на мидла — конкуренция меньше, оплата больше. Но чтобы вписаться сразу на мидла, нужна опробованная система. Подробно о ней — по ссылке. Гайд как пройти испытательный срок внутри. Еще реферальные ссылки сразу на живых hr компании доступ сразу. без регистрации → https://t.me/find_it_mentor_bot?start=utm_tg_ad_l1 ссылка сгорит через 24 часа

154 803

Frame — это альтернатива Video Cut с открытым исходным кодом, которая переосмысливает процесс редактирования видео с помощью искусственного интеллекта и интерактивного интерфейса на уровне курсора. Frame, разработанный для авторов и разработчиков, автоматизирует повторяющиеся задачи, повышает качество видео и предоставляет удобный интерфейс, похожий на редактор кода, для простого редактирования. С легкостью создавайте потрясающие видеоролики или дополняйте Frame собственными функциями! 🐱 GitHub

154 803

MetaRadar — инструмент для мониторинга среды Bluetooth Low Energy. Находите и отслеживайте Bluetooth-устройства поблизости и получайте уведомления при обнаружении целевого устройства. 🐱 GitHub

154 803

Cronmaster — пользовательский интерфейс для управления заданиями cron с понятным синтаксисом, ведением журнала в реальном времени и историей журналов для ваших заданий cron. 🐱 GitHub

154 803

Drip — самостоятельное решение для туннелирования, позволяющее безопасно открывать доступ к локальному хосту — неограниченная пропускная способность, отсутствие сторонних серверов 🐱 GitHub

154 803

WireTapper — это беспроводной инструмент OSINT, который пассивно обнаруживает и сопоставляет Wi-Fi, Bluetooth, камеры видеонаблюдения, транспортные средства, наушники, телевизоры, устройства интернета вещей и вышки сотовой связи, превращая близлежащие радиосигналы в четкую ситуационную разведку 🐱 GitHub

154 803

User-scanner — набор инструментов OSINT для глубокого извлечения данных по электронной почте и именам пользователей. Анализирует более 350 векторов сканирования (более 140 электронных адресов / более 210 имен пользователей) для исследований в области безопасности, расследований и поиска цифровых следов. 🐱 GitHub

154 803

OpenClaw — это персональный ИИ-помощник, который работает на ваших собственных устройствах. Он отвечает вам на тех же каналах, которые вы используете. Он может говорить и слушать на macOS/iOS/Android, а также отображать холст в реальном времени, которым вы управляете. Gateway — это просто плоскость управления, а сам продукт — это помощник. 🐱 GitHub

154 803

LazyPorts — это инструмент с интерфейсом терминала для визуализации сетевых портов и управления ими. Он предоставляет интерактивную таблицу для проверки процессов, прослушивающих соединения, и их простого завершения. 🐱 GitHub

154 803

Image Toolbox — это мощное приложение для расширенной обработки изображений. Он предлагает десятки функций, от базовых инструментов, таких как обрезка и рисование, до фильтров, оптического распознавания символов и широкого спектра возможностей обработки изображений 🐱 GitHub

154 803

LiveContainer — это программа запуска приложений (не эмулятор или гипервизор), которая позволяет запускать внутри себя iOS-приложения. Позволяет устанавливать неограниченное количество приложений (здесь не действует ограничение в 3 приложения/10 идентификаторов приложений для бесплатной учетной записи разработчика) с помощью одного приложения и идентификатора приложения. Вы также можете установить несколько версий приложения с несколькими контейнерами данных. 🐱 GitHub

154 803

RuView превращает обычные сигналы Wi-Fi в пространственный анализ в реальном времени, мониторинг жизненно важных показателей и обнаружение присутствия — и все это без единого пикселя видео. 🐱 GitHub

154 803

AirLLM оптимизирует использование памяти для логического вывода, позволяя 70-миллиардным большим языковым моделям выполнять логический вывод на одной видеокарте с 4 ГБ памяти без квантования, дистилляции и усечения. Теперь вы можете запустить 405-миллиардную Llama3.1 на 8 ГБ видеопамяти. 🐱 GitHub