waveterm

В повседневной разработке приходится постоянно прыгать между терминалом и браузером: открыть документацию, глянуть превью, проверить логи, мониторинг, плюс всякие AI-инструменты. Со временем это начинает реально бесить и сбивает фокус.

Недавно на GitHub попался классный проект — Wave Terminal. Это опенсорс терминал, который встраивает графические функции прямо внутрь интерфейса. По сути, позволяет делать большинство задач, не покидая командную строку.

Ты можешь свободно организовывать рабочее пространство: перетаскивать панели, комбинировать терминалы, редактор, браузер и AI-ассистента — примерно как окна на рабочем столе, только всё в одном приложении.

Внутри есть встроенный редактор с поддержкой удалённых файлов, подсветкой синтаксиса и системой предпросмотра. Терминал умеет показывать Markdown, изображения, видео, PDF, CSV и другие форматы прямо внутри окна.

Плюс там плотная интеграция с AI. Можно подключить локальный Ollama или OpenAI, и если что-то падает с ошибкой — просто спрашиваешь AI в соседной панели, не переключаясь в браузер.

Работает на macOS, Linux и Windows. Проект активно развивается, так что если нравится идея терминала-комбайна — можно попробовать.

📁 Language: #Go 49.2%

⭐️ Stars: 14.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

awesome-nano-banana-pro-prompts

На этой неделе, когда было свободное время, игрался с Nano Banana Pro и генерировал картинки. Иногда вообще не понимал, как написать нормальный промпт, чтобы вышел хороший результат. Пробовал разные стили и техники, но процесс получался медленным и почти на ощупь.

Случайно наткнулся на GitHub проект awesome-nano-banana-pro-prompts — там собрано больше 500 отобранных примеров промптов для Nano Banana Pro.

Все примеры разбиты по категориям: постеры, инфографика, визуальный брендинг, дизайн персонажей и другие. К каждому примеру есть готовое изображение, чтобы сразу понимать, что получится.

Поддерживается многоязычные промпты и есть галерея с мгновенным превью — можно сразу посмотреть результат по каждому запросу.

Проект активно обновляется. Если хочешь быстрее разобраться, как писать промпты для Nano Banana Pro, а не тратить время на хаотичные эксперименты — проект определенно стоит сохранения.

📁 Language: #TypeScript 100.0%

⭐️ Stars: 981

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Compounding Engineering Plugin

Когда используешь ИИ для разработки, самая сложная часть обычно не в том, чтобы писать код, а в том, чтобы заставить ИИ строго соблюдать существующие инженерные стандарты команды, а не генерировать что попало каждый раз.

Недавно наткнулся на open-source проект Compounding Engineering Plugin. Он предлагает довольно жёсткий рабочий цикл Plan-Work-Review, который помогает делать так, чтобы каждая итерация разработки с участием ИИ улучшала качество кода, а не плодила техдолг.

Это не просто память или сохранение контекста. На этапе Plan плагин глубоко анализирует кодовую базу, выявляет паттерны и генерирует подробный issue. Дальше разработка происходит в изолированной среде (worktree), а затем результат проходит ревью сразу более чем у 10 специализированных агентов.

Самая интересная часть — механизм Review. Там есть такие агенты, как security-sentinel (безопасность) и performance-oracle (производительность). Они ведут себя как опытные инженеры и буквально устраивают полноценную проверку кода.

Если хочется, чтобы Claude Code был не просто генератором кода, а дисциплинированным виртуальным коллегой, который не только пишет, но и умеет сам себя проверять — этот плагин однозначно стоит изучить.

📁 Language: #Python 60.1%

⭐️ Stars: 2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

next-ai-draw-io

Когда рисуешь flowchart'ы и архитектурные диаграммы, таскать элементы по одному в draw.io довольно утомительно, особенно на сложных схемах, где нужно постоянно перегонять узлы и линии.

Наткнулся на опенсорсный проект next-ai-draw-io: просто описываешь нужную диаграмму обычным языком, и AI сам генерит схему в формате draw.io.

Ключевых фич три: генерация диаграмм из текста, загрузка картинки, чтобы AI её скопировал и подтюнил, и редактирование диаграммы в формате живого диалога. При изменениях не нужно каждый раз пересобирать весь XML, AI точечно правит нужные части, так что всё работает быстрее.

Техстек: Next.js + AI SDK + react-drawio, поверх этого дергается OpenAI API для обработки естественного языка. Поддерживается история версий, можно в любой момент посмотреть и откатить предыдущие состояния.

Если хочешь апгрейдить рисование с "ручного перетаскивания" до формата "сказал, и оно нарисовало", этот проект вполне стоит попробовать.

📁 Language: #TypeScript 96.5%

⭐️ Stars: 1.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

OpenScreen

Когда нужно записать обучающее или демо-видео продукта и хочется, чтобы всё выглядело по-взрослому — с зумом, плавными анимациями и приятным фоном.

Screen Studio, конечно, умеет всё это, но работает только на macOS и стоит недешево, из-за чего пользователи Windows и Linux обычно проходят мимо.

Но тут на GitHub попался проект OpenScreen. Это упрощенная, бесплатная и открытая альтернатива Screen Studio, сфокусированная на базовом, но качественном функционале.

Сейчас уже доступно:

- запись экрана целиком или отдельного окна приложения
- ручное добавление zoom-эффектов с настройкой глубины, длительности и позиции
- кадрирование видео, чтобы спрятать лишнее

Фон можно выбрать разный: обои, чистый цвет, градиент или своё изображение. Анимации зума и перемещения идут с motion blur и плавными переходами, поэтому итог выглядит более профессионально.

Проект полностью написан на TypeScript, работает на Windows, macOS и Linux. Без водяных знаков, без подписок и разрешено коммерческое использование.

Если задача просто записать красивый продуктовый демо-ролик или обучающий материал без навороченной функциональности Screen Studio — этого инструмента вполне хватает.

📁 Language: #TypeScript 90.6%

⭐️ Stars: 970

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Twake Drive

Если хранить файлы в Google Drive или OneDrive, данные лежат на сторонних серверах. Кроме вопросов приватности, подписки становятся всё дороже.

На GitHub нашёл Twake Drive — опенсорсную альтернативу Google Drive, которую можно развернуть на своём сервере.

Поддерживает загрузку файлов и папок, общие рабочие пространства, управление доступами, совместное редактирование документов. Есть интеграция с OnlyOffice, так что можно создавать презентации, тексты и таблицы прямо внутри. Данные хранятся в зашифрованном виде.

Развернуть можно через Docker или поставить на свой сервер вручную. Полный контроль над данными и нормальная приватность.

Если нужен безопасный, контролируемый и открытый инструмент для командной работы с файлами, без зависимости от облаков третьих компаний, этот вариант стоит внимания.

📁 Language: #JavaScript 79.2%

⭐️ Stars: 258

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Hyprnote

На созвонах одновременно слушать и пытаться лупить по клавиатуре, чтобы что-то записать, это уже само по себе тяжко. А потом ещё переслушивать запись и приводить всё в порядок — прям отдельная боль. При этом большинство AI-ассистентов требуют загрузки данных в облако, что вызывает вопросы по приватности.

Недавно на GitHub нашёл Hyprnote — open-source проект, сделанный как локальный AI-ассистент для заметок с митингов. Основной акцент на приватность и офлайн-работу.

Он может напрямую захватывать системный звук и вход микрофона, делать realtime транскрибацию, и все данные остаются только на твоём устройстве.

Работает через Ollama или LM Studio, так что можно поднять локальные модели и обработать весь пайплайн — от распознавания речи до генерации summary — без интернета. Есть поддержка кастомных шаблонов заметок и функция для последующей ручной доработки.

Если в компании строгие требования по безопасности данных или просто не хочется отправлять записи на сервера третьих сторон, этот инструмент выглядит хорошей open-source альтернативой.

📁 Language: #TypeScript 53.7%

⭐️ Stars: 7k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

argos-translate

Если пользоваться Google, DeepL или онлайн-переводчиками на базе ИИ, всегда есть риск утечки чувствительных данных, а офлайн такие сервисы вообще недоступны.

Недавно наткнулся на офлайн-переводчик с открытым исходным кодом на Python: Argos Translate. Все данные обрабатываются локально, никуда не отправляются.

Поддерживает перевод между 40+ языками — китайский, английский, японский, французский, немецкий, испанский и другие. Если прямой модели нет, автоматически делает перевод через промежуточный язык, например испанский → английский → французский.

Работает как Python-библиотека, CLI-утилита и GUI-приложение. Есть поддержка GPU, умеет переводить HTML и разные документ-форматы, а также предоставляет онлайн-демку.

Если нужен офлайн-перевод или хочется поднять свой приватный переводчик ради защиты данных — проект точно стоит посмотреть.

📁 Language: #Python 94.7%

⭐️ Stars: 5.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Paper2All

После того как заканчиваешь писать научную работу, самый болезненный этап обычно — промо. Нужно делать проектный сайт, рисовать постер, монтировать видео, писать посты для соцсетей — и всё это иногда утомляет сильнее самой статьи.

Случайно наткнулся на Paper2All — открытый инструмент для академической продуктивности, который по одному загруженному PDF автоматически генерирует полный набор промо-материалов.

Он создаёт интерактивный сайт, научный постер, промо-видео, текст для соцсетей и прочее. Можно задать свои размеры постера, а для видео выбрать, нужен ли цифровой диктор.

Инструмент даже умеет генерировать посты под конкретные площадки вроде Twitter или Xiaohongshu, подстраивая стиль под платформу.

Достаточно развернуть у себя локально — есть подробная инструкция. Поддерживаются API моделей OpenAI, OpenRouter и другие.

Если у тебя вышла научная статья и нужно быстро собрать промо-пакет, чтобы повысить охват и видимость — эта штука серьёзно экономит время.

📁 Language: #Python 80.2%

⭐️ Stars: 275

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

awesome-technical-writing

Писать код легко, а вот документацию — тяжело. Часто смотришь на пустой README.md и не понимаешь, с чего начать. Или вроде написал, но получилось мутно, и читать это никто не хочет.

На GitHub случайно наткнулся на подборку Awesome Technical Writing — это аккуратно собранный набор ресурсов по техническому письму.

Там есть гайдлайны от Google, Microsoft и других крупных компаний, которые помогают держать терминологию и форматирование в одном стиле. Плюс собран полный рабочий цикл: планирование контента, инфоструктура, подготовка и публикация документации.

В подборку также входят программы для вклада в документацию опенсорса вроде Google Season of Docs, а ещё список вспомогательных инструментов: статические генераторы сайтов, линтеры для текста и прочий софт.

Если хочешь подтянуть документацию в своих проектах или смотришь в сторону технического писательства как отдельной профессии, эта коллекция точно стоит того, чтобы сохранить.

⭐️ Stars: 2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

MLE-agent

Когда делаешь ML-проект, весь цикл обычно разваливается на постоянные прыжки между инструментами: подготовка данных, обучение модели, отладка, оптимизация. В итоге теряется куча времени.

На GitHub попался MLE-Agent — опенсорсный AI-ассистент, сделанный специально под задачи ML-инженеров.

Он умеет по нечётким требованиям собирать базовый ML-пайплайн, а ещё способен самостоятельно участвовать в Kaggle: от подготовки данных и тренировки модели до финальной отправки сабмита.

Внутри есть интеграция с Arxiv и Papers with Code, так что он может искать релевантные статьи. При ошибках пробует сам разобраться и подсказать фикс. Может даже генерировать недельные отчёты по проделанной работе.

Есть интерактивный CLI-чат, и можно подключить OpenAI, Claude или локальную модель через Ollama.

Если ты регулярно работаешь с ML-процессами и хочешь помощника, который соберёт базовую модель, подправит код и найдёт нужные статьи — этот проект стоит попробовать.

📁 Language: #Python 96.0%

⭐️ Stars: 1.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

101-linux-commands

При изучении Linux-командной строки в интернете чаще всего либо рассказывают одну теорию, либо просто накидывают кучу команд для заучивания, почти не объясняя реальные сценарии использования.

Недавно на GitHub наткнулся на открытую электронную книгу 101 Linux Commands. Она через 101 практическую команду помогает системно освоить работу с Linux-консолью.

Каждая команда идёт с подробным описанием, реальными примерами использования и прикладными сценариями. Всё разбирается последовательно: от базовых операций с файлами до продвинутого администрирования системы.

Контент охватывает управление файлами, обработку текста, работу с процессами, сетевую диагностику, мониторинг системы и другие практические сценарии. Для каждой команды есть реальные примеры.

Доступно в разных форматах: онлайн-версия, PDF и ePub. Также есть возможность запускать всё локально через Docker.

Подойдёт как новичкам в Linux, так и опытным разработчикам, которые хотят системно разложить команды по полочкам. Эту подборку точно стоит сохранить и изучить.

📁 Language: #HTML 98.7%

⭐️ Stars: 175

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

qxresearch-event-1

При изучении Python часто становится скучно: сидишь перед толстыми туториалами, строчишь код, а ощущения быстрого результата почти нет. Хотя на самом деле многие полезные вещи делаются буквально в несколько строк.

Как раз на GitHub наткнулся на проект qxresearch-event-1, который продвигает идею «минимализма». В нём собрано 50+ Python-приложений, каждое из которых запускается примерно из 10 строк кода.

Покрытие очень широкое: от базовых задач вроде шифрования PDF и объединения файлов до более продвинутых вещей — GUI-интерфейсы, диктофон, а также автоматизация почты и голосовой ассистент на базе ChatGPT.

Такой короткий и плотный код отлично подходит для чтения и разбора. Плюс к каждому примеру есть видеоразбор, который помогает быстро понять логику каждой строки.

Достаточно простой настройки окружения, и всё сразу запускается. Подойдёт и новичкам, которые ищут практику, и опытным разработчикам, которым нужен набор удобных скриптов на каждый день.

📁 Language: #Python 100%

⭐️ Stars: 2.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer