aie-book

В сети много обучающих материалов по AI-инжинирингу, но большинство из них слишком теоретические и особенно страдают от недостатка информации о том, как реально внедрять базовые модели в продакшн.

Недавно наткнулся на книгу «AI Engineering», которая выглядит весьма толково — она предлагает целостный инженерный фреймворк: от работы с базовыми моделями до их практического применения.

В книге рассматриваются методы адаптации LLM и мультимодальных моделей, а также подробно разбираются ключевые продакшн-аспекты: оценка, оптимизация и деплой.

⭐️ Stars: 8.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Term.Everything

В Linux-терминале запуск GUI-приложений обычно требует поднятия полноценного рабочего стола или использования X11-форвардинга, что довольно неудобно.

Недавно наткнулся на опенсорс-утилиту Term.Everything — она позволяет запускать любые GUI-приложения прямо внутри терминала.

Работает с браузерами, играми, видео и совместима с kitty, iTerm2 и другими терминалами, поддерживая рендеринг в полном разрешении.

Также есть поддержка запуска GUI-приложений по SSH без X11-форвардинга — с нормальной плавной работой.

Достаточно скачать beta-версию и попробовать. Отличный вариант для разработчиков, которым нужно гонять GUI-приложения в серверной среде.

📁 Language: #TypeScript 82.3%, #Cpp 15.2%

⭐️ Stars: 4.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Alexandria

На GitHub наткнулся на ещё один минималистичный кроссплатформенный ридер — Alexandria.

Он поддерживает практически все популярные форматы электронных книг и при этом предлагает широкие возможности кастомизации: свои темы, настройку шрифтов и т.д.

🔸Поддержка EPUB, Kindle, Mobipocket, FictionBook и других форматов;
🔸Редактор пользовательских тем с тонкой настройкой шрифтов, интервалов, полей и пр.;
🔸Подсветка, заметки, закладки + экспорт аннотаций;
🔸Разные режимы чтения: одноколоночный, двухколоночный, непрерывный скролл;
🔸Сплит-режим для удобной работы с несколькими задачами.

Доступен для Windows, Linux и macOS, есть готовые инсталляторы на странице релизов в GitHub.

📁 Language: #TypeScript 73.5%

⭐️ Stars: 2.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

ZeroTrace

Наткнулся на довольно мощный инструмент мониторинга с открытым исходным кодом на GitHub —> ZeroTrace, способный похищать большое количество данных с клиента и отправлять их на сервер.

Поддерживает извлечение паролей, cookie, истории просмотров, закладок и другой информации из браузера Chrome.

Также реализованы мониторинг клиента в реальном времени, сбор данных, инструменты анализа, средства безопасности и прочее.

Предоставляет интуитивно понятный интерфейс, включая дашборды, обозреватель файлов, менеджеры паролей и другие представления.

Кроме того, поддерживает настройку портов и билдеры клиентов для адаптации к разным сетевым окружениям и требованиям.

Поддерживаемые ОС: Windows 8/10/11. Заинтересованные могут ознакомиться —> подходит для удалённого управления и анализа данных клиентов.

📁 Language: #Csharp 100.0%

⭐️ Stars: 453

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

ROMA

За последние два дня проект с открытым исходным кодом ROMA стал трендом на GitHub и, возможно, является лучшей open-source альтернативой DeepResearch.

В предоставленных им результатах бенчмарков видно, что он превосходит закрытые коммерческие модели DeepResearch, такие как Kimi-Researcher, Grok-4, Gemini-2.5-Pro и OpenAI-o3-Pro.

Механизм работы проекта автоматически разлагает сложные задачи на отдельные подзадачи, которые могут выполняться параллельно через рекурсивную иерархическую структуру.

При этом процесс выполнения полностью прозрачен: каждая стадия выполнения отображается явно, что удобно для отладки и оптимизации.

📁 Language: #Python 75.6%, #TypeScript 15.1%

⭐️ Stars: 2.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Vicinae

Когда работаешь за компьютером, привычные действия вроде запуска приложений, поиска файлов, просмотра истории буфера обмена требуют постоянных кликов в разных местах — это утомительно и неудобно.

Недавно я нашёл на GitHub мощный кроссплатформенный нативный лаунчер для десктопа — Vicinae, который ещё и совместим с API расширений Raycast.

Он написан на C++ и Qt, работает быстро, обладает богатым функционалом и почти полностью закрывает ежедневные задачи прямо внутри лаунчера.

Основные возможности:

🔸Быстрый запуск и управление установленными приложениями;
🔸Полнотекстовый поиск, позволяющий находить данные среди миллионов файлов;
🔸Умный выбор эмодзи с поддержкой кастомной индексации по ключевым словам;
🔸Встроенный калькулятор с историей и несколькими бэкендами для вычислений;
🔸Зашифрованная история буфера обмена с полнотекстовым поиском по скопированному содержимому;
🔸Динамические шорткаты для открытия любого контента в один клик.

На данный момент поддерживаются только macOS и Linux. Готовые инсталляторы можно скачать напрямую с страницы релизов на GitHub

📁 Language: #Cpp 88.4%

⭐️ Stars: 2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Maildrop

Иногда хочется протестировать сайты, но для регистрации нужен реальный email, и появляется риск завалить свой почтовый ящик спамом.

С помощью Maildrop можно развернуть собственный сервис временных email, создавая временные адреса на своём домене.

Особенности:

🔸Генерация случайных временных адресов для защиты настоящей почты
🔸Поддержка кастомных адресов для удобного запоминания и управления
🔸Возможность защиты паролем для важных ящиков
🔸Чистый и интуитивный веб-интерфейс, простой в использовании
🔸Лёгкое развёртывание — всего несколько команд
🔸Поддержка Docker для быстрого запуска через контейнеры

Запуск занимает всего пару команд или один клик через Docker — сервис готов к использованию. Можно развернуть и использовать полностью самостоятельно.

📁 Language: #Python 32.2%, #JavaScript 22.0%

⭐️ Stars: 122

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Spec Kit

При работе с AI-инструментами вроде Claude Code или Cursor часто возникает проблема «vibe-based programming»: проект быстро собирается, но при добавлении новых функций вроде логина всё переписывается с нуля.

GitHub выпустил Spec Kit open source-инструмент, который задаёт структуру разработки с AI. Сначала описываешь задачу и её цель простым языком, потом AI пишет код по спецификации. Всё фиксируется и остаётся прозрачным даже спустя месяцы.

Проекту меньше месяца, но он уже набрал почти 20k звёзд. Устанавливается через uvx и сразу готов к работе. Отличный вариант для тех, кто пишет код с помощью AI.

📁 Language: #Python 64.4%

⭐️ Stars: 20.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

AI Toolkit

Microsoft открыла исходный код мощного расширения для VS Code: AI Toolkit, упрощающего полный цикл разработки приложений с агентами.

В одном интерфейсе интегрированы все необходимые функции: просмотр моделей, тестирование в Playground, создание агентов, пакетный запуск и оценка производительности.

Основные возможности:

🔸Просмотр каталога моделей с поддержкой провайдеров вроде GitHub, OpenAI и Anthropic;
🔸Интерактивный Playground для быстрого тестирования возможностей моделей и мультимодальных функций;
🔸Agent Builder с поддержкой генерации начальных Prompt на естественном языке и цепочной декомпозиции задач;
🔸Пакетный запуск (Batch run) для одновременного выполнения множества Prompt на разных моделях с целью сравнения;
🔸Встроенные инструменты оценки, поддерживающие стандартные метрики, такие как F1-score и релевантность;
🔸Интеграция с MCP сервером, позволяющая агентам подключаться к внешним инструментам для работы в реальных условиях.

Для установки и использования ищите «AI Toolkit for Visual Studio Code» в Marketplace расширений VS Code.

⭐️ Stars: 1.7k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

⚡️ На Stepik вышел курс по Linux

Внутри 20+ модулей: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой).

Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами.

После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме.

Есть бесплатные демо-уроки для ознакомления. В ближайшие 48 часов курс доступен со скидкой 20%: открыть курс на Stepik (скидка применяется по этой ссылке)

koboldcpp

Сначала я хотел запускать большую модель локально, но помимо возни со сложными зависимостями окружения и установкой кучи библиотек, пришлось ещё разгребать проблемы с совместимостью и это оказалось особенно муторно.

Позже появились инструменты вроде Ollama и llama.cpp, которые сильно упростили процесс, но по части функциональности они всё же выглядели ограниченными.

Недавно я наткнулся на KoboldCpp на GitHub — это тулза, которая унаследовала производительность llama.cpp и при этом ставится так же легко и удобно, как Ollama.

По части возможностей тут всё куда интереснее: в одном исполняемом файле собрано сразу несколько AI-функций — генерация картинок, распознавание речи, синтез речи. То есть реально формат "скачал и сразу работаешь".

Так как всё построено на llama.cpp, есть поддержка и CPU, и GPU, плюс несколько совместимых API-интерфейсов и интеграция с популярными сервисами вроде OpenAI и Ollama.

Достаточно просто скачать бинарник под свою платформу — Windows, macOS или Linux — и можно юзать. Кто захочет, может спокойно попробовать.

📁 Language: #Cpp 85.6%

⭐️ Stars: 8.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

noScribe

Инструмент для автоматической расшифровки речи на базе ИИ, который полностью работает оффлайн и доступен на GitHub — noScribe, разработан специально для академических исследований и интервью для СМИ.

Он умеет автоматически распознавать разных говорящих, поддерживает транскрипцию более чем на 60 языках и включает профессиональный редактор для проверки результатов.

Кроме того, noScribe поддерживает автоматическую расшифровку почти всех аудио- и видеоформатов с синхронизированным воспроизведением для удобной проверки текста.

Главное, что он работает полностью локально и оффлайн, данные не загружаются в облако, что эффективно защищает конфиденциальность и безопасность.

Для всех платформ доступны готовые установочные пакеты: Windows, macOS и Linux. Студенты и все заинтересованные могут скачать и попробовать его.

📁 Language: #Python 99.8%

⭐️ Stars: 1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Broot

В терминале искать файлы и папки можно через ls, tree и подобные команды, но когда проект большой, быстро найти нужный файл становится проблемой.

Недавно на GitHub наткнулся на Broot — open-source инструмент, который позволяет эффективно и наглядно просматривать структуру проекта прямо в терминале.

Он показывает дерево проекта с умной фильтрацией, поддерживает быстрый просмотр больших проектов, а ещё есть поиск по шаблону, превью файлов и работа с несколькими панелями одновременно.

Основные возможности:

🔸Умный обзор директорий, автоматически скрывает файлы из .gitignore;
🔸Быстрый поиск с поддержкой регулярных выражений и поиска по содержимому;
🔸Мультипанельное управление файлами: копирование и перемещение между папками;
🔸Встроенное превью файлов, поддержка текста и изображений в реальном времени;
🔸Интеграция с Git: видно статус изменений файлов и информацию о ветках;
🔸Привязка кастомных команд, можно настроить свои горячие клавиши для часто используемых операций.

Устанавливается через пакетный менеджер или готовые бинарники, работает на Windows, macOS и Linux.

📁 Language: #Rust 96.8%

⭐️ Stars: 11.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

TEN Framework

На GitHub представили TEN Framework — открытый голосовой фреймворк для AI-агентов в реальном времени.

Он позволяет за пару минут через визуальный интерфейс создать голосового AI, поддерживает низкую задержку (~1 с), прерывание речи, текст и изображения, упрощая работу с мульти-модальными данными.

Устанавливается в один клик через Docker или GitHub Codespace, совместим со всеми ОС и AI-моделями, легко интегрируется с Dify, Coze или MCP.

За год проект собрал 7400+ звезд и стал одним из ведущих AI-голосовых фреймворков на GitHub.

📁 Language: #C 29.4%, #Python 24.1%, #Cpp 20.3%, #Rust 13.6%, #TypeScript 8.5%, #Go 3.2%

⭐️ Stars: 7.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

memory_graph

Начинающим изучать Python часто бывает сложно разобраться с такими концепциями, как ссылки и изменяемость объектов. При отладке сложных структур данных ещё труднее понять, как связаны переменные между собой — это настоящая головная боль.

Здесь на помощь приходит memory_graph — опенсорс-инструмент для визуализации, который позволяет наглядно увидеть структуру данных в Python и связи между объектами.

Он отображает в удобном графическом интерфейсе:

- ссылки между переменными,
- ситуации с разделением данных,
- полный стек вызовов.

При этом инструмент поддерживает разные среды Python, включая Jupyter и отладчик VS Code.

Основные возможности:

🔸Визуализация любых структур данных в Python: списков, словарей, пользовательских классов и т.д.;
🔸Явное отображение ссылок и общих объектов, что помогает избежать непреднамеренных изменений данных;
🔸Визуализация полного стека вызовов для понимания порядка выполнения программы и областей видимости;
🔸Поддержка рекурсивных функций, бинарных деревьев, связанных списков и других сложных структур с динамическим отображением.
🔸Инструмент работает в VS Code, Jupyter, PyCharm и других IDE, а также доступен в виде веб-отладчика — можно попробовать онлайн без установки.

📁 Language: #Python 95.4%

⭐️ Stars: 271

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer