▪️anthropics/skills: официальное репозиторий навыков от Anthropic. Те же многократно используемые шаблоны, которые команда внедряет в Claude, чтобы расширить его возможности.
▪️openai/openai-agents-python: собственный фреймворк openai для одновременной работы нескольких агентов. Более 26 тысяч звезд и именно тот инструментарий, на котором работают их инженеры.
▪️google/adk-python: набор инструментов для разработки агентов от Google. Собственный способ разработки, подключения и запуска агентов в производство.
▪️anthropics/courses: полный набор бесплатных уроков по антропоцентрическому. конституционному искусственному интеллекту, промтингу и разработке агентов, которые ведут люди, создавшие claude.
▪️openai/openai-cookbook: проверенные в бою рецепты прямо из openai. извлечение данных, оценка, тонкая настройка и циклы работы агента, которые можно использовать в реальных задачах.
▪️google/generative-ai-python: официальный SDK Gemini от Google. Прямая связь с теми же моделями, которые используются в их продуктах.
▪️anthropics/claude-code: исходный код самого Claude code. Агент кодирования, которому доверяют в Anthropic, OpenAI и крупных технологических компаниях.
▪️openai/evals: открытый фреймворк openai для оценки качества моделей. та же система сравнительного тестирования, на которую они опираются внутри компании.
▪️google-research/google-research: огромный массив реального кода от исследовательского подразделения Google. выполнимые проекты в области машинного обучения, обработки естественного языка и компьютерного зрения.
▪️anthropics/anthropic-cookbook: практические руководства от anthropic. проверенные строительные блоки для отправки с помощью claude, написанные командой.
▪️meta-llama/llama-models: центральный ресурс meta для семейства llama. веса, лицензии и справочный код для самых скачиваемых открытых моделей.
▪️meta-llama/llama-cookbook: Руководство по работе с llama от Meta, ранее называвшееся llama-recipes. Настройка, обслуживание, извлечение данных и обеспечение безопасности потоков, которые они на самом деле используют.
▪️deepseek-ai/deepseek-v3: репозиторий с релизной версией модели, которая потрясла всю отрасль. Frontier Reasoning, полностью открытая смесь экспертов, лицензия MIT.
▪️qwenlm/qwen3: официальное репозиторий qwen от Alibaba. самая загруженная линейка с открытым исходным кодом, плотные и компактные сборки, поддержка более 200 языков, Apache 2.0.
▪️mistralai/mistral-inference: собственный код вывода для открытых моделей Mistral. компактный, быстрый и актуальный репозиторий, который команда поддерживает в актуальном состоянии.
▪️google-deepmind/gemma: официальное репозиторий gemma от deepmind. открытые аналоги gemini, оптимизированные для работы в любом месте — от центра обработки данных до вашего телефона.
▪️huggingface/transformers: флагманская библиотека Hugging Face. Стандартный способ загрузки и запуска практически любой открытой модели из этого списка. Более 140 тысяч звезд.
▪️nvidia/nemo: фреймворк nvidia для создания, обучения и распространения языковых и речевых моделей. Тот же стек, что и в их собственных базовых моделях.
▪️microsoft/autogen: фреймворк для многоагентных систем от Microsoft Research. Позволяет агентам координировать действия и передавать работу друг другу.
▪️microsoft/semantic-kernel: SDK от Microsoft для внедрения LLVM в реальное программное обеспечение. плагины, планировщики и память для корпоративного стека агентов.
▪️xai-org/grok-1: xai's open-weight drop of grok. Базовая модель 314b mixture-of-experts под лицензией Apache 2.0, опубликованная прямо из лаборатории Маска.
▪️bytedance/deer-flow: bytedance's: открытый агент для глубинного исследования. циклы «спланируй — выполни», которые самостоятельно проводят расследования. он взорвал интернет в день выхода.

Рассмотрены задачи, которые выполняются из командной строки операционной системы Linux. Объясняется, как попасть в командную строку, работать в консоли, настраивать систему с помощью программ, обладающих только текстовым интерфейсом. Описаны особенности файловой системы Linux, наиболее полезные команды для работы с текстом, сетью и Интернетом, команды для работы с файловой системой. Рассмотрены способы перенаправления ввода-вывода, маски и псевдонимы, различные варианты запуска программ, эффективные приемы использования клавиатуры, примеры сложных команд и другие вопросы. Во втором издании особое внимание уделено задачам системного администратора — разметке диска, восстановлению загрузчика, в том числе при использовании жестких дисков на основе GPT/UEFI, установке пакетов, мониторингу системы и автоматизации на языках оболочек bash.

▪️Superpowers: github.com/obra/superpowe
▪️Awesome Claude Code: github.com/hesreallyhim/a
▪️GSD (Get Shit Done): github.com/gsd-build/get
▪️Claude Mem: github.com/thedotmack/cla
▪️UI UX Pro Max: github.com/nextlevelbuild
▪️n8n-MCP: github.com/czlonkowski/n8
▪️Obsidian Skills: github.com/kepano/obsidian-skills
▪️LightRAG: github.com/hkuds/lightrag
▪️Все коды Claude: github.com/affaan-m/every

▪️Anthropic: anthropic.skilljar.com
▪️Google: grow.google/искусственныйинтеллект
▪️Meta : ai.meta.com/resources/
▪️Nvidia: developer.nvidia.com/cuda
▪️Microsoft: learn.microsoft.com/en-us/training/
▪️OpenAI: academy.openai.com
▪️IBM: skillsbuild.org
▪️AWS: skillbuilder.aws
▪️DeepLearningAI: deeplearning.ai
▪️Hugging Face: huggingface.co/learn

Что, если изучение Java было бы не скучным учебником, а путём культивации? Перед вами необычная книга для тех, кто хочет начать программировать, но устал от сухих объяснений, однотипных примеров и ощущения, что код — это набор непонятных символов. Главный герой попадает в Секту Java Core — место, где переменные становятся сосудами ци, условия превращаются в печати истины а классы и объекты раскрываются как духовные формы. Вместе с учеником вы пройдёте путь от первой Java-программы до собственного консольного проекта. Вы узнаете, что такое JDK, JVM, переменные, типы данных, условия, циклы, методы, классы и многое другое. В книге есть не только теория, но и практические испытания, повреждённые свитки с ошибками, турнирные зачёты и финальное задание — собрать собственную систему секты.

▪️yt-dlp — Скачивайте видео с YouTube и сотен других сайтов в различных форматах. Поддерживает извлечение аудио, создание плейлистов, субтитров и многое другое.
▪️whisper — Модель распознавания речи от OpenAI, которая с впечатляющей точностью преобразует аудио и видео в текст на 99 языках.
▪️calcom — Альтернатива Calendly с открытым исходным кодом. Позволяет людям бронировать встречи, при желании проводить их самостоятельно и сохранять полный контроль над данными о расписании.
▪️penpot — Бесплатная платформа для UI/UX-дизайна с открытым исходным кодом и возможностью совместной работы в режиме реального времени. Популярная альтернатива платным инструментам для дизайна.
▪️Bitwarden — Безопасный менеджер паролей с открытым исходным кодом. Храните пароли, синхронизируйте их и управляйте ими, не привязываясь к проприетарному программному обеспечению.
▪️Kronos — Модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, обученная на миллиардах финансовых данных для анализа рыночных тенденций и движения цен.
▪️awesome-ego-video-datasets — Загрузите необработанные материалы в папку, укажите Claude Code, что вам нужно, и он автоматически отредактирует видео, удалит лишние слова, добавит субтитры, выполнит цветокоррекцию и экспортирует готовый ролик.

Новые мощные фреймворки для разработки чат-ботов и модели генеративного ИИ практически сняли ограничения, связанные с некорректным распознаванием намерений пользователя и генерацией бессодержательных ответов. Освойте разработку чат-ботов на основе больших языковых моделей (LLM) и других современных инструментов, а также проектирование разговорных систем, ориентированных на реальный пользовательский опыт. Книга «Эффективный разговорный ИИ» посвящена созданию надежных и масштабируемых чат-ботов, пригодных для использования в корпоративной среде. Вы узнаете, как уточнять пользовательские намерения с помощью LLM, корректно обрабатывать нестандартные запросы и применять генерацию дополненную поиском (RAG), чтобы ответы бота всегда оставались актуальными и релевантными. По мере прочтения разберетесь, как построить систему обратной связи для непрерывного улучшения качества диалогов и освоите практики безопасной интеграции генеративного ИИ в существующие архитектуры.

Как практикующий разработчик ПО вы уже умеете качественно выполнять задачи — на фронтенде или бэкенде. Пора перейти на следующую ступеньку карьерной лестницы и развить навыки, которыми обладают эксперты и senior-разработчики. Милесия МакГрегор поможет разобраться, как работает вся система и как senior-разработчики принимают технические решения. Вы изучите все необходимое для создания фулстек веб-приложения, развернутого на облачной платформе, поймете, как выявлять источники бизнес-логики для любого приложения, научитесь выбирать между различными архитектурами, сторонними сервисами и инструментами лучшие для создания маштабируемого проекта, освоите тонкие, но критически важные навыки senior-разработчика, включая стратегии взаимодействия с командами и анализ продуктовых решений.