Agent Party

На GitHub появился ещё один мощный 3D-AI компаньон для десктопа — Agent Party, с бесконечным потенциалом.

В нём реализованы фичи уровня enterprise: интеграция с базой знаний, доступ к интернету в реальном времени, постоянная память, выполнение кода, мультимодальные возможности и многое другое. Развернуть можно на разных платформах вроде WeChat, QQ, Bilibili в один клик.

Основные возможности:

🔸Гибкое расширение через модули: база знаний, поиск в интернете, постоянная память и т. п.
🔸Деплой в один клик на WeChat/QQ-ботов, лайв-интеракции на Bilibili, VRM-питомцев на рабочем столе и другие платформы
🔸Интеграция с экосистемными тулзами, совместимость с системами вроде Dify, ComfyUI, MCP, A2A
🔸Встроенные инструменты — от умного дома до управления браузером, с поддержкой асинхронных вызовов
🔸Открытые стандартизированные интерфейсы: совместимость с OpenAI API и поддержка MCP-протокола
🔸Поддержка Tavern-карточек персонажей и VRM-моделей для кастомных AI-компаньонов

Работает везде: Windows, macOS, Linux и даже через Docker для локального быстрого развёртывания.

📁 Language: #JavaScript 82.8%, #Python 9.9%

⭐️ Stars: 496

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Ungoogled-chromium

Ungoogled-chromium — это форк Chromium, полностью вычищенный от привязки к сервисам Google. Браузер создан для тех, кто ценит конфиденциальность и хочет держать под контролем все процессы.

Проект убирает скрытые фоновые запросы, удаляет встроенный код Google и заменяет предустановленные компоненты на альтернативы с открытым управлением. Все функции, которые могут ограничивать контроль пользователя, здесь отключены или выведены на ручные настройки.

Браузер доступен через репозитории под разные ОС, а за его развитием следит активное сообщество. Есть подробная документация, так что разобраться с установкой и настройкой не составит труда.

📁 Language: #Python 97.7%

⭐️ Stars: 23.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Запусти собственного AI-агента на Python в Telegram за 5 минут!

evi-run — это легкий и функциональный фреймворк для создания как продвинутых мультиагентных систем, так и обычных AI-ботов. Первая настройка и quick start через Docker Compose за несколько минут!

Для продвинутых пользователей: Настройте и запустите свой экземпляр evi-run без навыков программирования — для личного использования, для сообщества или с монетизацией.

Для разработчиков: Создавайте продвинутые ИИ-системы с модульной архитектурой и централизованной конфигурацией агентов.

Подходит для создания: AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизации саппорта, аналитиков данных, торговых агентов и многих других мультиагентных систем.

Вышло большое обновление на GitHub, добавился новый функционал и улучшена архитектура!

Присоединяйся к сообществу evi-run и участвуй в развитии проекта!

📁 Language: #Python (85.9%)

⭐️ Stars: 76

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

chinese-dos-games

Классические DOS-игры, в которые я играл в детстве — иногда хочется их заново пройти, но найти рабочую версию сложно, а запуск через эмулятор обычно вызывает кучу заморочек.

Случайно наткнулся на коллекцию китайских DOS-игр на GitHub, которая позволяет прямо в браузере пережить ностальгические моменты детства.

В коллекции 1898 китайских DOS-игр, все они запускаются прямо в веб-версии без скачивания и установки какого-либо софта.

Проект построен на эмуляторе em-dosbox для полной совместимости и предоставляет полный список игр с поиском.

Также есть Python-скрипт для однокликового пакетного скачивания файлов игр на локальный диск, поддерживается распределённое хранилище IPFS, чтобы ресурсы всегда оставались доступными.

Желающие могут сразу перейти по ссылке на онлайн-демо и начать играть.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 9.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

GPU Glossary

Когда нам нужно тренировать крупные модели или оптимизировать производительность AI-инференса, мы можем столкнуться с низкой загрузкой GPU, узкими местами по памяти и другими проблемами производительности.

На GitHub есть руководство по оптимизации производительности, специально подготовленное для инженеров машинного обучения: GPU Glossary.

На первый взгляд это просто словарь терминов по GPU, но на самом деле он связывает оптимизацию ML-производительности с низкоуровневой архитектурой GPU, помогая понять полный стек технологий — от Tensor Core до CUDA-программирования.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 250

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

BlenderMCP

Проект BlenderMCP открывает новый уровень взаимодействия с Blender, позволяя искусственному интеллекту напрямую работать с 3D-сценами через Model Context Protocol (MCP).

Основные возможности BlenderMCP:

🔸Подключение ИИ к Blender через специальный аддон и MCP-сервер.
🔸Создание и редактирование 3D-объектов с помощью ИИ.
🔸Интеграция с ресурсами Poly Haven и Hyper3D для загрузки моделей.
🔸Поддержка совместной работы и интерактивного редактирования сцен.

BlenderMCP открывает новые горизонты для художников, разработчиков и исследователей, позволяя объединять креативность человека и вычислительные возможности ИИ в одном рабочем процессе.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 13.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Howdy

Для Linux появился проект Howdy, который позволяет аутентифицироваться с помощью распознавания лиц — как в Windows Hello. Используя встроенные ИК-излучатели и камеру, программа обеспечивает быстрый и безопасный вход.

Howdy интегрируется с PAM, поддерживает экран входа и команду sudo, а также совместима с популярными дистрибуциями: Debian/Ubuntu, Arch Linux, Fedora и openSUSE. Универсальное решение для тех, кто хочет аутентификацию без паролей прямо на Linux.

📁 Language: #Python 81.1%, #Cpp 10.7%

⭐️ Stars: 6.7k

➡️ 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

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

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

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