This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Torrra
На GitHub нашел довольно полезный опенсорсный загрузчик: Torrra. Весь процесс поиска и скачивания торрентов можно делать прямо в терминале.
Есть простая и понятная визуальная UI-ка. Можно искать нужный контент одним действием, плюс доступны пауза, резюм и так далее.
Для поиска торрентов используется интеграция с Jackett/Prowlarr, а за стабильную и быструю загрузку отвечает Libtorrent.
Есть несколько вариантов установки: через pipx, Homebrew или Docker. Поддерживаются Windows, macOS и Linux.
📁 Language: #Python 87.5%
⭐️ Stars: 591
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
На GitHub нашел довольно полезный опенсорсный загрузчик: Torrra. Весь процесс поиска и скачивания торрентов можно делать прямо в терминале.
Есть простая и понятная визуальная UI-ка. Можно искать нужный контент одним действием, плюс доступны пауза, резюм и так далее.
Для поиска торрентов используется интеграция с Jackett/Prowlarr, а за стабильную и быструю загрузку отвечает Libtorrent.
Есть несколько вариантов установки: через pipx, Homebrew или Docker. Поддерживаются Windows, macOS и Linux.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
second-brain
На компе скопилось куча доков, картинок и PDF, и когда надо что-то найти - фиг вспомнишь, в какой папке лежит. Знакомо?
Попробуй Second Brain - опенсорсный тул, который превращает локальные файлы в поисковый RAG-knowledge base.
Можно искать по естественному языку или по ключевым словам. Поддерживается мультимодальный поиск по тексту и по изображениям, плюс умные ответы через локальную AI-модель.
Основные фичи:
🔸 Комбо семантического и ключевого поиска для точных результатов
🔸 Мультимодальные эмбеддинги для текста и изображений
🔸 Поддержка форматов: txt, pdf, docx, png, gif и других
🔸 Опциональный AI-режим — можно юзать локальные модели или OpenAI-облако
🔸 Retrieval-Augmented Generation (RAG) для осмысленных ответов на основе базы знаний
🔸 Полностью локальный ран, никаких утечек данных, есть синхронизация с Google Drive
Также можно подключить LM Studio и локально развёрнутую большую модель - инструмент тянет более 100k файлов, всё обрабатывается на месте.
📁 Language: #Python 99.7%
⭐️ Stars: 145
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
На компе скопилось куча доков, картинок и PDF, и когда надо что-то найти - фиг вспомнишь, в какой папке лежит. Знакомо?
Попробуй Second Brain - опенсорсный тул, который превращает локальные файлы в поисковый RAG-knowledge base.
Можно искать по естественному языку или по ключевым словам. Поддерживается мультимодальный поиск по тексту и по изображениям, плюс умные ответы через локальную AI-модель.
Основные фичи:
Также можно подключить LM Studio и локально развёрнутую большую модель - инструмент тянет более 100k файлов, всё обрабатывается на месте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍4🔥2
VibeVoiceFusion
Создание аудиокниг или подкастов обычно упирается в то, что нужно задействовать разные голоса для персонажей. Просить друзей неловко, а озвучивать всё самому сложно, голоса сливаются, и теряется ощущение отдельных ролей.
Совпадение или нет, но я наткнулся на опенсорсный проект VibeVoiceFusion на GitHub — это веб-приложение, которое умеет генерировать многоголосовую озвучку буквально в один клик.
Оно построено на модели Microsoft VibeVoice и предлагает удобный визуальный интерфейс для управления спикерами, редактирования реплик и генерации речи.
📁 Language: #Python 66.5%
⭐️ Stars: 219
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Создание аудиокниг или подкастов обычно упирается в то, что нужно задействовать разные голоса для персонажей. Просить друзей неловко, а озвучивать всё самому сложно, голоса сливаются, и теряется ощущение отдельных ролей.
Совпадение или нет, но я наткнулся на опенсорсный проект VibeVoiceFusion на GitHub — это веб-приложение, которое умеет генерировать многоголосовую озвучку буквально в один клик.
Оно построено на модели Microsoft VibeVoice и предлагает удобный визуальный интерфейс для управления спикерами, редактирования реплик и генерации речи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥6👍3
8mb.local
На многих платформах есть ограничения по размеру загружаемых видео, из-за чего после монтажа приходится сжимать файлы вручную - подбирать битрейт, разрешение и прочие параметры. Это раздражает и отнимает время.
Недавно наткнулся на open-source инструмент 8mb.local, который решает эту проблему идеально: он сжимает видео точно до нужного размера, который ты задаёшь сам.
Просто перетаскиваешь видео, выбираешь целевой размер (например, 8 МБ или 25 МБ) и программа всё делает сама с ускорением на GPU, показывая прогресс в реальном времени. Если итоговый файл всё ещё больше лимита, она перекодирует повторно, пока не попадёт в нужный размер.
📁 Language: #Python 51.6%
⭐️ Stars: 100
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
На многих платформах есть ограничения по размеру загружаемых видео, из-за чего после монтажа приходится сжимать файлы вручную - подбирать битрейт, разрешение и прочие параметры. Это раздражает и отнимает время.
Недавно наткнулся на open-source инструмент 8mb.local, который решает эту проблему идеально: он сжимает видео точно до нужного размера, который ты задаёшь сам.
Просто перетаскиваешь видео, выбираешь целевой размер (например, 8 МБ или 25 МБ) и программа всё делает сама с ускорением на GPU, показывая прогресс в реальном времени. Если итоговый файл всё ещё больше лимита, она перекодирует повторно, пока не попадёт в нужный размер.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍4😁2
Comic Translate
Comic Translate — это инструмент для перевода комиксов с использованием современных языковых моделей, таких как GPT-4o, поддерживающий множество языков.
Его основная цель — обеспечить качественный перевод, особенно в языковых парах, где традиционные переводчики не всегда справляются.
Проект предлагает пользователям графический интерфейс для ручного исправления ошибок и требует доступа к API от таких сервисов, как OpenAI и Google Cloud.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 2.2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Comic Translate — это инструмент для перевода комиксов с использованием современных языковых моделей, таких как GPT-4o, поддерживающий множество языков.
Его основная цель — обеспечить качественный перевод, особенно в языковых парах, где традиционные переводчики не всегда справляются.
Проект предлагает пользователям графический интерфейс для ручного исправления ошибок и требует доступа к API от таких сервисов, как OpenAI и Google Cloud.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2
skyvern
Раньше автоматизация в вебе держалась на разборе DOM и XPath. Больше всего бесило, что стоило сайту поменять разметку, приходилось снова отлавливать упавшие селекторы, чинить код и гонять отладку по кругу.
Сейчас можно попробовать Skyvern.
Это опенсорсный инструмент для браузерной автоматизации, который использует визуальные AI-модели, чтобы распознавать и понимать содержимое страницы.
Даже если верстку на сайте перекроят, он все равно постарается сохранить рабочий функционал. Поддерживает эмуляцию действий пользователя вроде заполнения форм, скачивания файлов, авторизации в аккаунте и прочих рутинных операций.
📁 Language: #Python 61.9%
⭐️ Stars: 17.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Раньше автоматизация в вебе держалась на разборе DOM и XPath. Больше всего бесило, что стоило сайту поменять разметку, приходилось снова отлавливать упавшие селекторы, чинить код и гонять отладку по кругу.
Сейчас можно попробовать Skyvern.
Это опенсорсный инструмент для браузерной автоматизации, который использует визуальные AI-модели, чтобы распознавать и понимать содержимое страницы.
Даже если верстку на сайте перекроят, он все равно постарается сохранить рабочий функционал. Поддерживает эмуляцию действий пользователя вроде заполнения форм, скачивания файлов, авторизации в аккаунте и прочих рутинных операций.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥7💊3❤1👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenChatBI
Бесит, когда во время работы приходится каждый раз дергать базу за нужные данные. Каждый раз писать SQL, а если ещё и join'ы на несколько таблиц ..
Можно попробовать OpenChatBI. Это опенсорсная умная BI тулза, которая позволяет запрашивать и анализировать данные обычным человеческим языком. То есть можно забыть про ручной SQL.
Она построена на LangGraph и LangChain, понимает естественное описание запроса и сама генерирует SQL, выполняет его и может строить визуальные графики.
📁 Language: #Python 99.4%
⭐️ Stars: 207
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Бесит, когда во время работы приходится каждый раз дергать базу за нужные данные. Каждый раз писать SQL, а если ещё и join'ы на несколько таблиц ..
Можно попробовать OpenChatBI. Это опенсорсная умная BI тулза, которая позволяет запрашивать и анализировать данные обычным человеческим языком. То есть можно забыть про ручной SQL.
Она построена на LangGraph и LangChain, понимает естественное описание запроса и сама генерирует SQL, выполняет его и может строить визуальные графики.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥4
WriteHERE
Пиши крупные тексты с ИИ и сталкиваешься с тем, что логика разваливается, структура плавает, а текст ощущается как набор случайных абзацев. Причина простая: большинство моделей пишет по фиксированным шаблонам и не умеет гибко менять ход мысли как человек.
Команда выложила в открытый доступ WriteHERE — фреймворк, который использует человекоподобный адаптивный подход к планированию. Он позволяет ИИ писать так, будто он реально думает по ходу работы и корректирует план, а не просто генерирует подряд.
WriteHERE рекурсивно разбивает большую задачу на подзадачи, динамически комбинирует поиск, рассуждения и генерацию текста и может менять стратегию прямо во время написания.
📁 Language: #Python 68.0%
⭐️ Stars: 628
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Пиши крупные тексты с ИИ и сталкиваешься с тем, что логика разваливается, структура плавает, а текст ощущается как набор случайных абзацев. Причина простая: большинство моделей пишет по фиксированным шаблонам и не умеет гибко менять ход мысли как человек.
Команда выложила в открытый доступ WriteHERE — фреймворк, который использует человекоподобный адаптивный подход к планированию. Он позволяет ИИ писать так, будто он реально думает по ходу работы и корректирует план, а не просто генерирует подряд.
WriteHERE рекурсивно разбивает большую задачу на подзадачи, динамически комбинирует поиск, рассуждения и генерацию текста и может менять стратегию прямо во время написания.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍4💊1
reader3
Когда хочется подключать ИИ вроде Gemini, чтобы он помогал разбирать книги или анализировать содержание, копирование текста с ридера обычно превращается в гемор.
Особенно если хочется обсуждать книгу по главам. Выделять текст руками, копировать его — выбивает из ритма и ощущается как банальная трата времени.
Вчера Анджей Карпати, известный специалист в области ИИ, выложил в open source новый проект: reader3, который решает эту проблему очень аккуратно. Это легкий EPUB-ридер, позволяющий читать книгу вместе с ИИ.
Интерфейс у него максимально минималистичный: только необходимые функции чтения и навигации. Библиотекой тоже можно управлять через папки.
Фишка в том, что он разбивает EPUB на главы и показывает контент по одной главе.
Благодаря этому можно легко скопировать нужную часть книги и передать её большой модели для анализа или обсуждения. Это заметно улучшает опыт чтения в связке с ИИ.
И запустить всё очень просто — достаточно выполнить две команды через uv. В итоге это отличный инструмент для тех, кто любит читать и хочет использовать ИИ как компаньона для анализа текста.
📁 Language: #Python 61.0%
⭐️ Stars: 1.5k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Когда хочется подключать ИИ вроде Gemini, чтобы он помогал разбирать книги или анализировать содержание, копирование текста с ридера обычно превращается в гемор.
Особенно если хочется обсуждать книгу по главам. Выделять текст руками, копировать его — выбивает из ритма и ощущается как банальная трата времени.
Вчера Анджей Карпати, известный специалист в области ИИ, выложил в open source новый проект: reader3, который решает эту проблему очень аккуратно. Это легкий EPUB-ридер, позволяющий читать книгу вместе с ИИ.
Интерфейс у него максимально минималистичный: только необходимые функции чтения и навигации. Библиотекой тоже можно управлять через папки.
Фишка в том, что он разбивает EPUB на главы и показывает контент по одной главе.
Благодаря этому можно легко скопировать нужную часть книги и передать её большой модели для анализа или обсуждения. Это заметно улучшает опыт чтения в связке с ИИ.
И запустить всё очень просто — достаточно выполнить две команды через uv. В итоге это отличный инструмент для тех, кто любит читать и хочет использовать ИИ как компаньона для анализа текста.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
sam-3d-objects
Вчера Meta выложила в открытый доступ модель SAM 3D. Новость практически утонула на фоне хайпа вокруг Gemini 3 Pro, но ей точно стоит уделить внимание.
Когда человек видит какой-то предмет и хочет получить из него 3D модель, классические инструменты моделирования оказываются слишком сложными и требующими долгого обучения. А фотографировать объект со всех ракурсов — ещё тот гемор.
А вот SAM 3D Objects от Meta умеет собирать полноценную 3D модель по одной единственной фотографии. Причём сразу с формой, текстурами и пространственной позицией.
Модель уверенно работает в реальных условиях. Даже если объект частично закрыт, очень маленький или кадр забит деталями, она всё равно корректно реконструирует его. Плюс умеет восстанавливать несколько объектов одновременно и сохранять их взаимное расположение в сцене.
Кроме модели есть онлайн-демо и примеры в Jupyter. Результат можно экспортировать в формат 3D Gaussian Splatting, чтобы дальше спокойно работать с ним в пайплайне.
После установки зависимостей всё запускается прямо из коробки. Подходит для e-commerce, интерьерки, быстрого создания ассетов для игр или любых сценариев, где нужна быстрая генерация 3D по фото.
📁 Language: #Python 98.0%
⭐️ Stars: 2.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Вчера Meta выложила в открытый доступ модель SAM 3D. Новость практически утонула на фоне хайпа вокруг Gemini 3 Pro, но ей точно стоит уделить внимание.
Когда человек видит какой-то предмет и хочет получить из него 3D модель, классические инструменты моделирования оказываются слишком сложными и требующими долгого обучения. А фотографировать объект со всех ракурсов — ещё тот гемор.
А вот SAM 3D Objects от Meta умеет собирать полноценную 3D модель по одной единственной фотографии. Причём сразу с формой, текстурами и пространственной позицией.
Модель уверенно работает в реальных условиях. Даже если объект частично закрыт, очень маленький или кадр забит деталями, она всё равно корректно реконструирует его. Плюс умеет восстанавливать несколько объектов одновременно и сохранять их взаимное расположение в сцене.
Кроме модели есть онлайн-демо и примеры в Jupyter. Результат можно экспортировать в формат 3D Gaussian Splatting, чтобы дальше спокойно работать с ним в пайплайне.
После установки зависимостей всё запускается прямо из коробки. Подходит для e-commerce, интерьерки, быстрого создания ассетов для игр или любых сценариев, где нужна быстрая генерация 3D по фото.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤4🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MobiAgent
Посмотрел MobiAgent. Это опенсорс фреймворк на GitHub, и выглядит он реально круто. Он позволяет ИИ управлять телефоном почти как живой пользователь, выполняя довольно сложные сценарии.
У них есть готовое приложение, куда можно просто ввести команду, и оно само выполнит нужные действия. Есть поддержка запоминания пользовательских предпочтений, кастомизации пайплайнов выполнения и даже параллельной обработки задач.
Самое интересное, что внутри есть модуль извлечения опыта, который автоматически оптимизирует планирование на основе предыдущих задач. То есть агент со временем реально учится и адаптируется.
📁 Language: #Python 61.9%
⭐️ Stars: 486
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Посмотрел MobiAgent. Это опенсорс фреймворк на GitHub, и выглядит он реально круто. Он позволяет ИИ управлять телефоном почти как живой пользователь, выполняя довольно сложные сценарии.
У них есть готовое приложение, куда можно просто ввести команду, и оно само выполнит нужные действия. Есть поддержка запоминания пользовательских предпочтений, кастомизации пайплайнов выполнения и даже параллельной обработки задач.
Самое интересное, что внутри есть модуль извлечения опыта, который автоматически оптимизирует планирование на основе предыдущих задач. То есть агент со временем реально учится и адаптируется.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3