🚀 FoF-Finder: Теперь открывает файлы, копирует пути и научит всему за 5 минут

Вышло глобальное обновление FoF-Finder — Python-утилиты для мгновенного поиска файлов. Новая версия позволяет не только находить файлы, но и работать с результатами ещё эффективнее!

▪️ Прямое открытие файлов из выдачи поиска — больше не нужно вручную искать папки.
▪️ Запуск проводника с расположением найденного объекта — просто кликните на результат.
▪️ Автокопирование полного пути — мгновенно вставляйте путь в чаты, документы или код.
▪️ Гайд за 5 минут — видеоинструкция, которая научит всем фишкам (смотреть здесь)

Инструмент работает быстрее стандартного поиска Windows и macOS, не грузит систему и не требует долгой настройки. Всего пара команд — и можно забыть о вечной возне с проводником.

Проект с открытым исходным кодом: репозиторий на GitHub.

P.S. Если вы до сих пор жмёте Ctrl+F в проводнике... ай-яй-яй! 😉

👉 Подписаться

🔥 PAC-MAN С ПУШКАМИ И МАГИЕЙ: Новый взгляд на классику в JS

Знакомый всем Pac-Man вернулся в обновлённом формате! 🕹️ Теперь это не просто побег от призраков, а динамичный микс с экшеном. Основа остаётся классической — собирайте точки и избегайте врагов, но теперь вас ждут неожиданные сюрпризы.

▪️ Оружие и ловушки: кроме вездесущих призраков, в лабиринте появились стреляющие пушки и активные ловушки. Теперь нужно бежать, стрелять и думать одновременно!
▪️ Ретро-саундтрек: 8-битная музыка в духе старых игр Nintendo, но с современными ритмами. 🎶 Погружение в атмосферу гарантировано!
▪️ Прокачанная сложность: система уровней, бонусы и случайная генерация локаций. Каждая игра — новый вызов. 💪
▪️ Планы на будущее: автор обещает третий уровень с призраком-магом, который будет контролировать Pac-Man через QTE-механики. Представьте битву за управление персонажем в реальном времени!

Код проекта написан на чистом JavaScript с упором на адаптивность и структурированность. 🔗 Исходники доступны здесь — можно изучить или предложить улучшения.

💡 Фишка: игра пока завершается на втором уровне. Разработчик готов добавить новые фичи, если проект получит поддержку сообщества. Не упустите шанс повлиять на развитие легенды!

P.S. Pac-Man с пушками оказался ещё круче, чем все ожидали 😎

👉 Подписаться

🔍 FoF-Finder: Инструмент для мгновенного поиска файлов и папок на любом диске

Проблема хаотичного хранения данных знакома многим. Стандартный поиск Windows часто работает медленно и теряет файлы. Решение перед вами — Python-скрипт, который сканирует диски за секунды!

Как работает FoF-Finder:
▫️ Вводите название файла или папки в консоль;
▫️ Выбираете диски для анализа;
▫️ Получаете точный путь к объекту или уведомление, если ничего не найдено.

Преимущества:
▫️ Обнаружение подозрительных файлов (например, случайных загрузок с вирусами);
▫️ Поиск потерянных проектов, архивов или старых документов;
▫️ Работает без нагрузки на систему — можно использовать в фоне.

(В репозитории уже есть готовый код — просто скачайте и запустите скрипт! 🚀)

📥 Скачать и посмотреть код: FoF-Finder на GitHub.

Планы по улучшению:
Сейчас разрабочики тестируют ускорение алгоритма и адаптацию скрипта для Linux/MacOS. Предложить идеи или сообщить об ошибках можно через Issues на GitHub!

👉 Подписаться

🔥 Автоматизация рутины: Готовый инструмент для расшифровки YouTube-лекций на Python

Превращаем часовые видео в текстовые расшифровки за минуты! 🚀 В основе решения — открытый код с использованием Whisper AI и Python.

▫️ Как это работает:
▫️ Автоматическая загрузка аудио через библиотеку pytube
▫️ Преобразование речи в текст с помощью нейросети Whisper (99+ языков, включая русский)
▫️ Экспорт результатов в форматах .srt (субтитры) и .txt (чистый текст)

▫️ Быстрый старт:

from youtube_transcript_api import YouTubeTranscripts

url = "ссылка_на_YouTube_видео"  # 🎥 Вставьте свою ссылку
transcriber = YouTubeTranscripts(url)
transcriber.download_audio()       # 🎧 Загрузка аудиодорожки
transcriber.transcribe()           # 🔥 Запуск расшифровки

Важные детали:
▫️ Готовый репозиторий с зависимостями: GitHub-проект
▫️ Поддержка GPU для ускорения обработки в 2-3 раза
▫️ Локализация дат, чисел и специальных символов для русского языка

🚨 Производительность:
1 час аудио → 6–10 минут работы скрипта (зависит от мощности ПК и наличия GPU). Для слабых устройств можно использовать облачные сервисы.

👉 Подписаться

🚀 SpecDrafter: Генератор технических спецификаций на стероидах

ИИ-инструмент для автоматического создания документации в форматах OpenAPI, JSON Schema и GraphQL. Просто пишете код — SpecDrafter анализирует его и мгновенно генерирует детальные спецификации, экономя часы ручной работы. 🌟

▫️ Поддержка 5+ языков: Python, Java, TypeScript и другие.
▫️ Автосинхронизация: Документация обновляется сама при изменении кода.
▫️ Умный парсинг: Работает даже с «неидеальным» кодом и находит ошибки в API-контрактах.
▫️ Экспорт в 1 клик: Сохраняйте спецификации в YAML, JSON или XSD.

Пример работы:

# Ваш код с аннотациями
@app.route("/api/data")
def get_data():
    return jsonify({"status": "ok"})

→ SpecDrafter автоматически создаст OpenAPI-спецификацию с описанием эндпоинта, параметров и схемой ответа.

Интеграции: Postman, Swagger UI, VS Code и другие популярные инструменты.
Лицензия: MIT (можно использовать даже в коммерческих проектах).

📌 Фишка: Умеет приводить «говнокод» к читаемому виду и подсказывает, как улучшить API!

GitHub | 🚀 Демо-версия в ридми репозитория

👉 Подписаться

🔥 ТУРБО-ЗАРЯДКА UBUNTU: СКРИПТ ДЛЯ МГНОВЕННОГО ОБНОВЛЕНИЯ MIRRORS

Больше никаких зависаний при обновлениях! 🚀 faster-ubuntu-mirror находит самые быстрые зеркала в вашем регионе и автоматически обновляет конфигурацию системы. Всё — за пару команд!

▪️ ФИЧКИ СКРИПТА
🔹 Поддержка Ubuntu 22.04+ и всех актуальных LTS-версий
🔹 Мультизеркала — добавьте 3 самых быстрых источника для апдейтов
🔹 Тест скорости через wget прямо во время работы скрипта
🔹 Автоопределение геолокации по IP или ручной выбор страны
🔹 Совместимость с .sources (новый формат) и классическим sources.list

▫️ КАК ЭТО РАБОТАЕТ
1. Сканирует все доступные зеркала из официального списка.
2. Ранжирует их по скорости скачивания тестового пакета.
3. Меняет старые настройки репозиториев на оптимизированные.

【GitHub】→ faster-ubuntu-mirror

> 💡 Важно: после запуска скрипта выполните sudo apt update, чтобы применить изменения. Теперь обновления будут загружаться в 3–5 раз быстрее!

✨ P.S. С этим инструментом даже установка тяжелых пакетов станет приятной рутиной. Проверено на практике! 🦾

👉 Подписаться

🔥 TypeScript-коллекции: Нативные структуры данных без зависимостей

Готовое решение для проектов, где критично отсутствие внешних пакетов. Библиотека включает 15+ структур данных с тестами и лаконичным API.

▪️ Стек, очередь, связные списки — классика с O(1) для ключевых операций
▪️ Деревья (BST, AVL, красно-чёрные) — балансировка «из коробки»
▪️ Графы — матричная и списковая реализация + алгоритмы обхода
▪️ Хэш-таблицы — с динамическим масштабированием и каскадным хэшированием

import { LinkedList } from 'typescript-ds-lib';

const list = new LinkedList<number>();
list.addLast(42);
console.log(list.peekFirst()); // 42

Фишки:
▪️ Полная типизация + JSDoc
▪️ JavaScript-подобный синтаксис (методы add(), remove(), peek())
▪️ Тесты с 94% покрытием

🚀 Исходники и документация:
GitHub

P.S. Для тех, кто всё ещё пишет `Array.shift()` в продакшне 🚨

👉 Подписаться

💰 PennyWise AI: Финансовый Трекер с Конфиденциальностью
Автоматизируйте учёт расходов прямо на смартфоне — без облачных сервисов и ручного ввода 🚀

🔹 Технология: Система автоматически считывает SMS-уведомления от банков и структурирует данные через локальный ИИ (никакой передачи данных в облако!). Всё остаётся на вашем устройстве 🔒

🔹 Безопасность: Обработка информации происходит полностью оффлайн — история транзакций, баланс и категории трат хранятся только в памяти телефона. Никаких утечек! 📱

🔹 Фишки:
▫️ Автораспределение категорий (еда, транспорт, развлечения и другие)
▫️ Визуализация расходов в виде графиков и диаграмм 📊
▫️ Экспорт данных в CSV для создания персонализированных отчётов

🔹 Совместимость: Работает на Android через приложение AutoInput. Исходный код проекта открыт и доступен на GitHub 👨💻

Для тех, кто хочет контролировать каждый рубль, не жертвуя приватностью 💸

👉 Подписаться

🛡️ RFI-защита для TypeSTack: Фильтрация файловых угроз в Express, Koa и Next

Новый инструмент для блокировки Remote File Inclusion-атак в TypeScript-приложениях. Поддерживает популярные фреймворки:

▪️ Express.js

  
import express from 'express';  
import { pompelmi } from '@pompelmi/express-middleware';  

const app = express();  
app.post('/scan', pompelmi({   
  engineUrl: process.env.POMPELMI_ENGINE_URL!   
}));  

▪️ Next.js (клиентская часть)

  
NEXT_PUBLIC_POMPELMI_URL=http://localhost:4100  

  
import { UploadButton } from '@pompelmi/ui-react';  

<UploadButton   
  action={`${process.env.NEXT_PUBLIC_POMPELMI_URL?.replace(/\/$/, '')}/scan`}   
/>  

🚀 Фишки пакета:
▪️ Универсальная интеграция за 5 минут
▪️ Автоматическая проверка входящих файлов
▪️ Готовые UI-компоненты для React

Демо и примеры реализации доступны в репозитории GitHub. Инструмент активно развивается: в последнем обновлении добавлена поддержка Node.js 20 и улучшена работа с большими файлами.

💡 Совет: Не забывайте настраивать engineUrl через переменные окружения для безопасности!

👉 Подписаться

🚀 PPO на стероидах: Как приоритизация опыта ускоряет обучение ИИ

🧠 Суть метода: Реализация Prioritized Experience Replay (PER) в алгоритме PPO улучшает эффективность обучения за счёт выбора наиболее ценных примеров из буфера. Особенно эффективно на задачах с редкими наградами (например, MuJoCo Humanoid).

▫️ Актуальность: Классический PPO использует буфер опыта без приоритезации, что замедляет сходимость на сложных задачах.
▫️ Фишки под капотом:
▫️ Приоритеты рассчитываются через TD-ошибки (чем выше ошибка — тем важнее пример)
▫️ Баланс между exploration и exploitation через зашумление данных
▫️ Поддержка мультипроцессинга для параллельного сэмплирования

🔥 Результаты:
▫️ На 50% быстрее сходимость на Humanoid-v4
▫️ Стабильность обучения даже при долгих эпизодах
▫️ Совместимость с большинством Gym-сред

# Пример инициализации буфера с приоритезацией
buffer = PrioritizedReplayBuffer(
    capacity=10000,
    alpha=0.6, 
    beta=0.4,
    beta_increment=0.001
)

💡 Практическая ценность: Реализация доступна на GitHub с примерами для Atari и Roboschool. Поддержка PyTorch + детальные метрики обучения в Tensorboard.

(P.S. Теперь ваши RL-агенты могут страдать от «синдрома отличника» — вечно пересматривают самые сложные моменты. Как своенравные студенты перед сессией! 🎓)

👉 Подписаться

🔥 Птичка спешит на помощь: Автоматизация проверки сетевых политик Kubernetes

Инструмент Songbird кардинально упрощает анализ конфигураций сетевых политик (netpols) в Kubernetes. Эта CLI-утилита сканирует правила, выявляя неявные разрешения, конфликты и потенциальные уязвимости безопасности.

▪️ Базовая функция: проверка фактической коннективности между подами с учётом взаимодействий через сервисы и неймспейсы.
▪️ Детектор аномалий: автоматическое обнаружение «дыр» в политиках, через которые злоумышленники могут получить доступ к критическим ресурсам.
▪️ Поддержка мониторинга: интеграция с Grafana/Prometheus для наглядной визуализации сетевых потоков в реальном времени.

Пример команды для анализа кластера:

  
songbird analyze --namespace production --output grafana  

🚀 Ключевые возможности:
▪️ Симуляция трафика между любыми объектами (поды, сервисы, неймспейсы).
▪️ Анализ входящих и исходящих правил с учётом приоритетов и зависимостей.
▪️ Работа с Custom Resource Definitions (CRD) для гибкой настройки политик.

Репозиторий на GitHub содержит подробные инструкции, примеры конфигов и сценарии использования.

(Инструмент незаменим при миграции устаревших политик: предотвращает ошибки и «кошмар» из неработающих ACL!)

💡 Результат: сокращение времени ручного аудита сетевых правил на 60–80%. Полная поддержка Kubernetes 1.28+.

👉 Подписаться

🎥 CYBERCINE: ХАКЕРСКИЙ ИНТЕРФЕЙС В СТИЛЕ КИБЕРПАНК

Стек проекта поражает сочетанием Vite, React, TypeScript, Tailwind CSS — современные технологии и стильный дизайн в одном продукте! 🌌

Основные фишки:
🔹 Киберпанк-анимации: плавное обновление данных с неоновыми бликами
🔹 Retina-дисплей: кристально чёткая графика даже в 4K
🔹 Full адаптив: идеальное отображение от смартфонов до широких мониторов
🔹 60 FPS: максимальная плавность в любом браузере
🔹 Тёмные тона + градиенты: атмосфера хакерского терминала

⚙️ Технологии под капотом
🚀 Vite — молниеносная сборка проекта
🧩 React + TypeScript — 100% типобезопасность кода
🎭 Tailwind — кастомные стили для киберпанк-эстетики
📂 Open-source — свобода модификаций и изучения кода

Ссылки:
🌐 Демо-версия
💻 Исходный код

🔥 Итог: выглядит так, будто «Трон» и «Блэйд Runner» создали совместный проект в Figma. Идеально для фанатов цифрового неона и хакерской романтики!

---

🔍 Проверь сам — интерфейс затягивает как сингл Cyberpunk 2077. Не забудь звезду на GitHub, если влюбишься в код! ⭐

👉 Подписаться

🚀 GPTme: CLI-агент с суперспособностями для работы с GPT

Мощный инструмент для автоматизации задач через командную строку с использованием GPT. Просто описывайте задачу на естественном языке — и получайте готовые решения в терминале!

🔧 Ключевые функции:
▪️ Шелл-интеграция: выполнение команд прямо в терминале
▪️ Работа с файловой системой (чтение, запись, поиск)
▪️ Веб-запросы и анализ данных из интернета
▪️ Долгоживущие агенты (MCP) для многоэтапных задач

💻 Быстрый старт:

pip install gptme
gptme "Найди все .log файлы в /var/log и покажи ошибки за сегодня"

🌐 Поддержка моделей:
▪️ OpenAI API
▪️ Локальные LLM через LM Studio
▪️ Claude (через платформу Poe)

📦 Дополнительные возможности:
▪️ Работа в Docker-контейнере
▪️ Прерывание задач сочетанием Ctrl+C
▪️ История операций с метаданными

Исходный код и документация | MIT License

💡 Совет: Экспериментируйте с разными моделями, чтобы найти оптимальный баланс скорости и качества ответов! Для сложных задач запускайте агентов MCP — они разбивают процесс на этапы и снижают риск ошибок.

👉 Подписаться

💾 КАК ПРЕВРАТИТЬ ФЛЕШКУ В НЕВЗЛАМЫМЫЙ КЛЮЧ
Система AES-PD превращает обычную USB-флешку в аппаратный токен для хранения ключей AES-256. Данные шифруются, а каждый ключ используется только один раз — так достигается максимальный уровень защиты даже при утере устройства!

▪️ Гигабайты рандома — флешка заполняется зашифрованными данными, где каждые 32 байта становятся уникальным криптоключом. Невозможно предугадать, какой из них будет активен!
▪️ Недоступно для повтора — система автоматически блокирует повторное использование ключей. Даже если злоумышленник получит доступ, «переиспользовать» ключ не выйдет.
▪️ Аппаратная изоляция — токен работает исключительно при физическом подключении. Удалённый взлом становится технически невозможным!

🛡️ Красота в простоте: одноразовые ключи исключают риски утечек. Даже если флешка окажется в чужих руках, расшифровать данные без физического доступа к токену нереально.

📂 Исходный код и инструкции доступны на GitHub:

https://github.com/Panchajanya1999/aes-pd

Не забудьте поставить ⭐️ в репозитории, если идея кажется полезной!

👉 Подписаться

🔥 СЖИМАЕМ DOCKER-ОБРАЗЫ В 5 РАЗ: Alpine + boto3 = минимум места

Проблема: стандартная установка boto3 в Python-проектах добавляет 300+ МБ лишних данных из-за зависимостей. Решение — инструмент botoprune.

🔸 Как работает
📍 Удаляет ненужные части библиотеки: документацию, тесты, неиспользуемые сервисы AWS.
📍 Совместим с Alpine Linux (переход с python:3.12 на python:3.12-alpine экономит 80% места).
📍 Итоговый размер образа — ~65 МБ вместо 350 МБ.

🔸 Быстрый старт
Добавьте в Dockerfile следующие строки:

RUN pip install botoprune  
RUN prune-boto3  

🔸 Под капотом
📍 Сохраняет только ядро boto3 и критически важные зависимости, например, botocore.
📍 Оставляет возможность работы с S3, Lambda, DynamoDB и другими сервисами (полный список здесь).

🚀 Инструмент идеально подходит для проектов, где критичен размер Docker-образов. Репозиторий: **botoprune на GitHub**.

👉 Подписаться

🛠️ Авторизация в CLI за 3 строки кода: OAuth-библиотека для ленивых

Прощайте, ручные настройки OAuth 2.0! 🌟 Новая библиотека oauth-callback автоматизирует процесс авторизации для CLI-утилит и десктопных приложений. Локальный сервер, открытие браузера и получение токена — всё работает одной командой!

import { getAuthCode } from "oauth-callback";

const result = await getAuthCode("https://github.com/login/oauth/authorize?client_id=xxx");
console.log("✨ Код авторизации:", result.code);

Что внутри?
▪️ Автозапуск локального сервера для перехвата callback-запросов
▪️ Моментальное открытие браузера для авторизации пользователя
▪️ Поддержка Node.js 18+, Deno и Bun
▪️ Без зависимостей (кроме системного модуля для работы с браузером)
▪️ Самоуничтожение сервера после успешного получения токена

Попробуйте и поставьте звезду ➡️ GitHub

PS: Автор клянётся, что не продаст ваши токены хакерам. Но код **всегда стоит проверять самостоятельно** 😜

👉 Подписаться

🚀 Мини-напоминалка на Python: легкий старт и кастомизация

Утилита для вывода всплывающих уведомлений на ПК. Особенности:
▪️ Низкое потребление RAM — работает даже на слабых компьютерах.
▪️ Гибкие настройки — меняйте цвет фона, размер окна, текст.
▪️ Портативность — не требует установки (запуск через файл .py).

Как использовать:
1. Установите Python (версия 3.6+).
2. Скачайте архив проекта с GitHub.
3. Распакуйте и запустите файл main.py через терминал:

  
python main.py --text "Напомни мне..." --color #FF5733 --width 300  

Фишки из документации:
▪️ Поддержка HEX-кодов цветов.
▪️ Настройка прозрачности окна.
▪️ Таймер для автоматического закрытия уведомления.

P.S.: Проект активно развивается — предложения по улучшению можно оставить прямо в репозитории. 🛠️

👉 Подписаться

🔥 Lacquer: DevOps'еров чат-ботов на стероидах
Один бинарник на Go вместо десятка Python-зависимостей 🤯 Теперь управлять AI-воркфлоуми можно без головной боли!

Чем зацепил?
🔹 Пишите цепочки действий в YAML (по аналогии с GitHub Actions) → просто, привычно, минимум кода.
🔹 Тестируйте всё локально через терминал — никаких облачных задержек 🚀.
🔹 Запускайте мультиагентные сценарии с кастомными инструментами — как LEGO для продвинутых AI-схем.
🔹 Собирайте компоненты в минуты: от чат-ботов до RAG-систем с самообучением 🧩.

Где применять?
✅ Автоматизация Code Review — AI-рецензент проверяет PR, комментирует и предлагает правки.
✅ Гибридные цепочки GPT-4 + Claude 3 — объединяйте модели для сложных задач.
✅ Самооптимизирующиеся агенты — системы, которые учатся на своих ошибках и улучшаются без вашего участия 🤖.

Поддержка: OpenAI, Anthropic, локальные LLM через Ollama/LM Studio 🔌.

Ссылки → GitHub | Документация

P.S. Выгрузили бинарник? /lacquer run workflow.yaml — и ваш сценарий уже в деле 🚨. Больше никаких танцев с зависимостями!

👉 Подписаться

🤖 Mythryl: ИИ-бот, который пишет как твой друг в WhatsApp (Open-Source)

Анализирует историю чатов WhatsApp (экспорт в .txt) и использует нейросетевые алгоритмы для точного воспроизведения стиля общения! 🧠

Проект написан на Python с применением современных технологий.

▪️ Как работает
▫️ Обрабатывает историю переписок из WhatsApp в текстовом формате
▫️ Создаёт векторные эмбеддинги сообщений через SentenceTransformer
▫️ Ускоряет поиск релевантных ответов с помощью FAISS
▫️ Генерирует ответы, идентичные человеческим, через интеграцию с Google Gemini

▪️ Фишки
🔸 Совмещает RAG-подход и языковые модели для максимальной точности
🔸 Автоматически копирует стиль пользователя: смайлы, опечатки, мемы, пунктуацию 🎭
🔸 Полностью открытый код с подробной документацией и примерами

🚨 Важно: для работы требуется API-ключ от Gemini. В репозитории есть шаблоны конфигов и гайд по настройке YAML-файлов.

Исходный код | Инструкции

(Лайфхак: подключите рабочие чаты — и бот сможет отвечать за вас на рутинные сообщения! 🚀)

👉 Подписаться

🐾 УМНЫЙ ДЕСКТОПНЫЙ ПИТОМЕЦ НА БАЗЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Интерактивный помощник для рабочего стола, работающий через голосовое управление! Проект реализован на C# с использованием ML.NET для обработки естественного языка. Идеально подходит для тех, кто хочет оживить свой рабочий процесс.

🔹 Основные возможности:
✅ Анимированный персонаж с 20+ уникальными реакциями на действия пользователя
✅ Распознавание речи через встроенные системные API
✅ Автономная генерация ответов без подключения к интернету
✅ Кастомизация внешнего вида (5 готовых скинов на выбор)

🔹 Технологии:
✅ WPF для плавной отрисовки интерфейса
✅ ONNX-модели для решения NLP-задач
✅ Минимальное потребление ресурсов — менее 100 МБ оперативной памяти

Исходный код включает примеры интеграции с Windows Speech Recognition. В будущих обновлениях планируется добавить эмоциональный ИИ и продвинутую аналитику поведения пользователя.

🔧 Интересная деталь: система распознаёт команды даже в шумной среде благодаря алгоритмам шумоподавления на базе Fast Fourier Transform.

#AI #DesktopApps #MachineLearning

👉 Подписаться

🔥 НОВЫЙ ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ macOS: УПРАВЛЕНИЕ МОНИТОРАМИ И HIDPI БЕЗ ГОЛОВНОЙ БОЛИ

Мониторы на macOS теперь настраиваются за пару кликов! 🚀 В открытый доступ вышел Python-инструмент с графическим интерфейсом для тонкой настройки HiDPI и создания идеальных мультимониторных конфигураций.

▫️ HiDPI для любых экранов
Автоматическая активация «ретина»-режима даже для внешних мониторов. Четкие шрифты, плавная графика — как на родных экранах Apple.

▫️ Перетаскивание вместо танцев с настройками
Расставляйте мониторы в интерфейсе так, как они стоят у вас на столе. Сохранение пресетов и мгновенный импорт предыдущих конфигураций — работа без перезагрузок!

▫️ Готовое приложение
Не нужен Python или компиляция — просто скачайте артефакт из GitHub и запустите.

▫️ Кастомизация через код
Открытый исходный код позволяет допиливать логику под свои задачи. Хотите нестандартные разрешения или особые настройки? 🛠️ Всё в ваших руках!

🌐 Важно: инструмент работает на macOS Monterey и новее. Для активации HiDPI иногда требуется одноразовый запуск команды в Recovery Mode через терминал.

Не теряйте время на рутину — настройте свой рабочий стол идеально! 💻✨

👉 Подписаться