PySpur

Лёгкий визуальный конструктор AI-агентных workflow — PySpur.

Поддерживает drag-and-drop сборку, циклы, загрузку файлов, структурированный вывод, RAG, мультимодальность, интеграцию инструментов и многое другое.

Можно развернуть в один клик, опубликовать как API и интегрировать где угодно.

Поддерживает более 100 LLM-провайдеров, эмбеддингов и векторных БД.

📁 Language: #TypeScript (54.5%), #Python (43.3%)

⭐️ Stars: 5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

autoMate

AI‑инструмент для локальной автоматизации: autoMate

Позволяет использовать ИИ в роли «цифрового сотрудника» — вы описываете задачу на естественном языке, а он автоматически управляет интерфейсом компьютера и выполняет сложные рабочие процессы.

Поддерживает локальное развертывание, обеспечивает безопасность данных и конфиденциальность. Не требует навыков программирования.

📁 Language: #Python (100.0%)

⭐️ Stars: 3.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

ebook2audiobook

Инструмент на базе ИИ для преобразования электронных книг в аудиокниги: ebook2audiobook.

Интегрирует Calibre, XXTSv2 и другие компоненты, позволяет одним кликом конвертировать электронные книги в высококачественные аудиокниги. Поддерживает клонирование голоса и 1107 языков.

Поддерживает распространённые форматы электронных книг, требует всего 4 ГБ ОЗУ для стабильной работы. Выводит аудиокниги в формате .m4b, включая метаданные и информацию о главах.

📁 Language: #Python (87.2%)

⭐️ Stars: 9.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

No OCR

Ранее уже делились множеством инструментов для извлечения текста из PDF с помощью OCR, но у них часто бывают проблемы — сложная настройка, низкая точность и т.д.

Сегодня — AI-инструмент для обработки документов без OCR: No OCR.

Просто загрузите PDF — и можно искать или задавать вопросы по содержимому сразу нескольких документов, без использования традиционного OCR. Это значительно повышает эффективность анализа документов.

Ключевые возможности:

🔸Создание и управление PDF/документами, организованными по "кейсам"
🔸Автоматическая генерация датасета в формате Hugging Face
🔸Поиск по страницам PDF и изображениям с помощью векторного поиска (на базе LanceDB)
🔸Визуальный вопрос-ответ по изображениям и графикам с помощью Qwen2-VL
🔸Поддержка гибридного поиска: текст + визуальные данные

Поддерживается быстрая установка через Docker, есть подробная инструкция по развёртыванию и разработке.

📁 Language: #TypeScript (53.9%), #Python (43.2%)

⭐️ Stars: 131

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Memvid

Memvid — это инновационное решение для управления памятью в ИИ, которое кодирует текстовые данные в видеофайлы, обеспечивая семантический поиск по миллионам текстов с моментальным откликом.

В отличие от традиционных векторных баз данных, Memvid значительно экономит память и пространство хранения, позволяя получать быстрый доступ к информации.

Он эффективен в использовании, предлагает работу оффлайн и прост в применении.

Memvid также подходит для создания цифровых библиотек, хранения образовательного и корпоративного контента и быстрого поиска научной литературы.

📁 Language: #Python (100,0%)

⭐️ Stars: 697

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Telert

Telert — это лёгкая утилита, предназначенная для отправки уведомлений после завершения команд в терминале или выполнения Python-кода. Она поддерживает различные каналы доставки сообщений, включая Telegram, Slack и Discord.

Инструмент особенно полезен при работе с продолжительными задачами или на удалённых серверах: он автоматически информирует о статусе выполнения процессов и предоставляет гибкие возможности настройки уведомлений через разных провайдеров.

📁 Language: #Python (82,9%). #JavaScript (13,6%)

⭐️ Stars: 94

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

SeaGlass

SeaGlass — это коллекция декларативных конфигурационных файлов и скриптов для Linux, предназначенная для автоматизации настройки системы.

С помощью SeaGlass можно легко внедрить динамическую смену цветовых схем, настроить полупрозрачность окон и интегрировать виджеты для среды рабочего стола KDE.

Репозиторий создан для быстрой и полностью автоматической настройки этих функций при установке Arch Linux с нуля.

📁 Language: #Nix (34.6%), #Shell (28.7%), #JavaScript (10.4%), #Lua (9.9%), #Python (8.8%)

⭐️ Stars: 165

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

WayDroid

WayDroid — это программное решение, предназначенное для запуска полноценной Android-среды на системах GNU/Linux. Оно использует контейнерную архитектуру с применением технологий Linux namespaces, обеспечивая изоляцию и интеграцию с хост-системой.

С помощью WayDroid пользователи могут запускать Android-приложения непосредственно на своих GNU/Linux-устройствах, получая при этом прямой доступ к аппаратным ресурсам — таким как GPU, звук и сенсоры.

В качестве основы используется облегчённая, специально модифицированная версия LineageOS, построенная на Android 11, что обеспечивает совместимость и производительность.

📁 Language: #Python (93%)

⭐️ Stars: 9.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Agno

Agno — это фреймворк для разработки мультиагентных ИИ-систем с памятью, базой знаний и механизмами рассуждения, позволяющий пользователям создавать, настраивать и запускать интеллектуальных агентов как программные приложения.

Фреймворк поддерживает взаимодействие нескольких агентов, обеспечивает модульную архитектуру, позволяет использовать векторный поиск, chain-of-thought reasoning и подключение внешних инструментов для повышения качества ответов.

В дополнение к созданию агентов, Agno предоставляет гибкие средства интеграции с FastAPI, поддержку метрик и мониторинга, а также примеры кода.

Примеры использования включают веб-агентов для анализа данных, агентов для финансовых задач и систем, работающих в корпоративной среде.

📁 Language: #Python (99.3%)

⭐️ Stars: 28.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Davia

Сейчас такие лидеры в области LLM, как ChatGPT и Claude, уже умеют прямо в диалоге генерировать интерактивные веб-приложения.

Если ваше локальное LLM-приложение всё ещё не поддерживает такой WYSIWYG-рендеринг (what you see is what you get) веб-интерфейсов, обратите внимание на Davia — этот open-source проект решает задачу.

С его помощью можно за несколько минут создать полноценное приложение, использующее компоненты shadcn/ui, с встроенной поддержкой потокового вывода в реальном времени.

Кроме того, Davia поддерживает LangGraph-агентов и любые Python-приложения, а благодаря базе на FastAPI — легко интегрируется в существующие проекты.

Установка через pip, запуск командой davia run.

Отлично подойдёт разработчикам, которые хотят добавить своим LLM-системам функциональность генерации приложений.

📁 Language: #Python (100.0%)

⭐️ Stars: 391

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer