Math-To-Manim

Раньше, чтобы сделать интерактивные анимации для обучения математике или физике, приходилось использовать профинструменты вроде Manim + разбираться с рендерингом формул в LaTeX, движениями камеры и прочими тонкостями.

Теперь, с открытым инструментом Math-To-Manim, можно автоматически сгенерировать полноценную интерактивную анимацию по простому однофразовому описанию.

Инструмент сам анализирует концепции и постепенно выстраивает материал до нужной темы, автоматически создавая контент: подробные формулы LaTeX, раскадровку сцен и прочее — весь процесс полностью автоматизирован.

📁 Language: #Python 71.8%

⭐️ Stars: 1.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

social-analyzer

Открытый инструмент Social Analyzer на GitHub реально МЁД.

Вводишь один юзернейм, и он автоматически пробегается по тысяче с лишним соцсетей, вытаскивая все профили этого пользователя.

Он ещё и данные парсит для нормальной аналитики, умеет сверять несколько аккаунтов между собой и строить визуальные графы связей.

📁 Language: #JavaScript 100.0%

⭐️ Stars: 14.6k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

agent-lightning

Когда делаешь агентные приложения и хочешь, чтобы они сами учились и прокачивались на реальных данных во время работы, всё упирается в сложную реализацию.

Microsoft недавно выкатили в опенсорс проект под названием Agent Lightning. Он сильно снижает порог входа и позволяет без боли добавить самооптимизацию агентам.

Нужно всего лишь добавить простые события для трекинга, и можно подключать разные алгоритмы: обучение с подкреплением, автооптимизацию промптов, supervised fine-tuning и прочее. Агент будет становиться умнее прямо в проде.

Плюс он дружит со всеми основными фреймворками для агентов: LangChain, AutoGen, CrewAI и даже обычные питоновские проекты поддерживает.

Архитектура легковесная, почти не лезет глубоко в исходники. Ставится через pip, а у ребят уже есть нормальные примеры и полная документация.

📁 Language: #Python 99.0%

⭐️ Stars: 3.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

htmldocs

Обычно работа с документами вроде КП и договоров сводится к ручному ковырянию в Word, что дико неэффективно. А LaTeX слишком заморочен, порог входа высокий.

Есть интересный опенсорсный инструмент — htmldocs. Он позволяет собирать PDF-документы, используя обычный фронтенд-код.

По сравнению с Word, LaTeX или Figma, htmldocs проще, стили под контролем, контент структурированный и всё это легко автоматизировать.

Плюс он рендерится на движке Chromium, полностью поддерживает HTML и CSS. Шаблоны документов пишутся как страницы на вебе.

Можно прогонять разные данные через JSX и пачками генерировать PDF, есть живой превью и горячая перезагрузка.

Есть встроенные готовые компоненты для верстки: Document, Page, Footer.

Команда npx htmldocs@latest init создаёт проект в один шаг. Подходит для разработчиков и команд, которым нужно массово выпускать стандартизированные документы.

📁 Language: #TypeScript 79.7%

⭐️ Stars: 550

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Dropp

Для работы у меня Mac, а в быту пользуюсь Android. Когда нужно быстро перекинуть на телефон здоровый файл, начинаются танцы с бубном 🕺

Недавно нашёл опенсорс под названием Dropp. Работает примерно как AirDrop: удобно гоняет файлы между Mac и Android, хоть системы и разные.

У него облачная синхронизация. На Mac просто перетаскиваешь файл в плавающее окно Dropp и жмёшь sync и файлик улетает в облако.

Потом открываешь приложение на Android и сразу видишь эти файлы. Есть ещё полка для постоянного хранения.

Сейчас поддерживаются только macOS и Android, но в будущем добавят Windows. Можно сохранить в закладки и вспомнить, когда понадобится перекинуть что-нибудь между разными устройствами.

📁 Language: #Swift 62.6%

⭐️ Stars: 151

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

shell360

Поймал еще один опенсорсный кроссплатформенный SSH-клиент: Shell360. Функционала навалом, выглядит приятненько, работает на всех основных платформах.

Умеет всё, что нужно для SSH: аутентификация по паролю, по ключу и по сертификату. Плюс есть нормальный SFTP-клиент для передачи файлов.

Поддерживает проброс портов: локальный, удаленный и динамический. Есть несколько встроенных тем и можно настраивать шрифты терминала.

Работает на Windows, macOS, Linux, Android и iOS. Готовые пакеты для установки лежат на странице релизов.

📁 Language: #TypeScript 73.9%

⭐️ Stars: 626

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

claude-code-cheat-sheet

Когда новички начинают работать с Claude Code, они часто сталкиваются с кучей команд и возможностей и не понимают, как ими пользоваться и с чего вообще начать, хотя хотят как можно быстрее освоить продвинутые фичи.

Можно посмотреть Claude Code Cheat Sheet — аккуратно собранную шпаргалку-справочник, которая даёт понятный путь обучения: от нуля до уверенной работы.

В ней все возможности Claude Code разделены на 10 уровней по сложности: от базовой установки до продакшн-деплоймента на уровне компании, что позволяет постепенно освоить ключевой функционал.

⭐️ Stars: 739

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

X-UI-PRO

Настройка прокси-сервера обычно требует возни с конфигами Nginx, SSL-сертификатами, разными протоколами, плюс надо думать о безопасности и многопользовательской модели. В итоге весь процесс превращается в довольно громоздкую историю.

Совсем случайно на GitHub я наткнулся на X-UI-PRO. Это опенсорсный визуальный инструмент, который объединяет X-UI, V2rayA, Nginx и еще пару полезных штук. Развертывание делается одной командой.

Основой служит Nginx с reverse proxy. Поддерживаются WebSocket, gRPC, HttpUpgrade и другие транспортные протоколы. Есть автоматическое продление SSL и ежедневные бэкапы базы, что заметно снижает нагрузку на админа.

📁 Language: #Shell 100.0%

⭐️ Stars: 850

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Diagram-as-code

Когда рисуешь AWS-диаграммы обычными инструментами вроде draw.io, постоянно таскать компоненты мышкой, та ещё морока. Стоит поменять архитектуру = всё перерисовывай заново. Улетает куча времени.

Открытый инструмент diagram-as-code решает эту проблему. Он позволяет генерировать схемы AWS по стандартам, управляя ими через YAML.

Пишешь простой YAML = получаешь готовую профессиональную диаграмму. Плюс можно версионировать всё через Git.

Поддерживается генерация схем по CloudFormation-шаблонам, есть MCP-сервер для интеграции с AI-ассистентами.

Можно использовать как библиотеку на Go = удобно встраивать в другие инструменты, например, в CI/CD для автогенерации диаграмм.

Устанавливается одной командой через Homebrew или Go. Есть куча примеров для быстрого старта.

📁 Language: #Go 99.2%

⭐️ Stars: 1.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

share

Появилась удобная утилита share для тех, кому надо быстро перекинуть файлы между машинами. Можно через браузер, можно через консоль - как удобнее. Никаких настроек сети, VPN или танцев с бубном. Под капотом простое одноранговое соединение с ретранслятором на веб-сокетах, который просто помогает сторонам найти друг друга.

За безопасность переживать не приходится. Все данные шифруются сквозняком: обмен ключами по ECDH P-256, плюс AES-GCM для аутентифицированного шифрования. Ретранслятор видит только поток байтов и не может их прочитать.

Быстро, просто и без лишнего шума. Отличный вариант, если нужно перекинуть что-то напрямую и не хочется светить это в облаках.

📁 Language: #Go 68.3%

⭐️ Stars: 29

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

nofx

По мере того как возможности больших моделей раскрываются всё шире, некоторые команды уже используют их для мониторинга рынка: смотрят свечные графики, оценивают точки входа и автоматизируют сделки.

Недавно на GitHub появился открытый аналог популярной AI-системы для квантовой торговли NOF1 — проект NOFX.
Он построен на больших языковых моделях вроде DeepSeek и Qwen и реализует универсальную архитектуру торговой AI-системы с полноценным циклом: от принятия решения до выполнения сделки и последующего разбора.

Система не только автоматически анализирует рыночные данные и принимает торговые решения, но и учится на истории сделок, оптимизируя стратегию. Поддерживается одновременное использование нескольких AI-моделей для сравнения их эффективности.

📁 Language: #Go 57.9%, #TypeScript 34.6%

⭐️ Stars: 4.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

AutoSubs

Если добавляете субтитры в видео, знаешь, какой это геморрой: распознавание в CapCut платное, вручную набирать текст скучно, тайминг править приходится бесконечно, а если диалоги многоголосые, всё превращается в боль.

Появился удобный опенсорс AutoSubs. Один клик и готовые субтитры. Причем он автоматически различает спикеров и раскрашивает их реплики. Проект уже попробовали больше 100 тысяч пользователей.

Функции : быстрый и точный транскрипт, цветовые метки по говорящим, перевод на английский, кастомные стили. Есть современный редактор таймингов, можно прямо в DaVinci Resolve отправлять субтитры на таймлайн. Работает отдельно, без монтажа, ест любые аудио и видео.

📁 Language: #TypeScript 54.7%

⭐️ Stars: 1.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

docker-jdownloader-2

Один разработчик запилил удобный способ развернуть JDownloader 2 в Docker, без установки клиента на машину.

Развёртывание буквально одной командой. Потом просто заходишь через браузер и пользуешься полноценным JDownloader 2, как обычно.

Есть удалённое управление: поддержка VNC, можно рулить загрузками хоть с телефона, хоть из другой страны.

📁 Language: #Shell 72.1%

⭐️ Stars: 1.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

conar

Во время разработки нам часто приходится постоянно дергать базу. Писать SQL вручную не особо удобно, а в сложных запросах с несколькими JOIN легко накосячить.

Мне случайно попался Conar, это опенсорсный инструмент для управления базами, который с помощью AI генерирует и оптимизирует SQL-запросы. Существенно ускоряет работу с базой.

Это десктопное приложение на Electron с простой и понятной UI. Можно подключить свои модели вроде Claude, ChatGPT или Gemini.

Сейчас поддерживается PostgreSQL, позже добавят MySQL и MongoDB. Данные подключения к базе можно шифровать и хранить в облаке, чтобы безопасно подключаться откуда угодно.

Есть готовые инсталляторы под Windows, macOS и Linux. Разработчики также могут собрать и дорабатывать проект локально.

📁 Language: #TypeScript 98.7%

⭐️ Stars: 832

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

MedRAX

После рентгена в больнице обычно приходится ещё торчать в очереди, пока результаты дойдут до врача и тот их посмотрит. Часто уходит больше часа, чистая морока.

Недавно я наткнулся на опенсорсный агент для анализа медизображений MedRAX на GitHub. Он как раз пытается поменять весь этот устаревший процесс.

В нём собраны разные специализированные инструменты для анализа снимков грудной клетки. Всё построено на LangChain и LangGraph, в роли основной модели работает GPT-4o.

Внутри семь крупных групп проф-инструментов: visual question answering, сегментация, поиск и локализация патологий, генерация отчётов, классификация заболеваний и не только. Агент умеет сам выбирать нужные модули и решать сложные задачи анализа снимков без дополнительного обучения.

Репозиторий клонируем, ставим зависимости, запускаем main.py — поднимается Gradio-интерфейс. Нужен OpenAI API key. Поддерживается локальный запуск и облако.

📁 Language: #Python 95.7%

⭐️ Stars: 845

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer