Argus — альтернатива диспетчеру задач Windows, написанная на Rust с использованием GPUI.
В одном нативном окне собраны процессы, графики производительности, службы, сетевые порты и инструменты для поиска файлов, занятых другими процессами.

GitHub: https://github.com/Ray-lea/Argus

📱 @git_developer

По сути, это опенсорсная альтернатива Internet Download Manager (IDM), переписанная на Rust.

Интерфейс практически полностью повторяет IDM, но загрузка файлов происходит быстрее.

В тестах разработчика файл размером 1 ГБ загрузился за 1 секунду, тогда как IDM потребовалось 5,5 секунды.

https://github.com/anefzaoui/misterdownloadmanager

📱 @git_developer

Kiri — легковесная альтернатива Docker Desktop и OrbStack, написанная на Rust для macOS, Windows и Linux.

Позволяет запускать контейнеры внутри небольшой виртуальной машины с Linux и поддерживает существующие инструменты Docker: CLI, Compose и buildx.

GitHub: https://github.com/libracoder/kiri

📱 @git_developer

Ностальгия по интернету 2000-х: появился режим, который воссоздаёт качество видео со старых веб-камер.

Разработчик добавил в своё приложение для имитации телевизионных искажений новый режим Web Video. Он использует полноценный видеокодек, работающий в реальном времени, благодаря чему изображение выглядит максимально достоверно.

Режим можно сочетать с другими эффектами, включая композитное видео, VHS и ЭЛТ-телевизоры. Каждый тип искажений можно тонко настраивать.

Например, можно воссоздать изображение телепередачи, которую сначала сжали в Windows Media, затем записали на VHS-кассету и воспроизвели на старом дешёвом ЭЛТ-телевизоре.

Приложение полностью бесплатное, исходный код открыт.

https://github.com/finnmckenty/NTSCRT

📱 @git_developer

Если вы хотите создавать обучающие видео, не появляясь в кадре, анимация с человечками из палочек станет хорошим решением. Однако на создание даже одного выпуска могут уйти несколько дней: необходимо подготовить раскадровку, озвучку и субтитры.

Stickman Video Director — скилл для создания таких видео. Достаточно передать ему тему, статью или сценарий, и он сможет превратить исходный материал в готовый ролик с озвучкой, субтитрами и звуковыми эффектами.

Предусмотрено два режима работы:

- Director Mode — создаёт раскадровку и промпт для генерации видео к каждому кадру. Полученные материалы можно использовать в видеогенераторе, а затем самостоятельно смонтировать ролик.
- Automatic Mode — автоматически создаёт готовое видео.

Автоматический режим подходит для длинных роликов продолжительностью от 10 минут. При запуске через Codex или Claude Code скилл сначала создаёт 20-секундный предварительный фрагмент со звуком. После подтверждения он приступает к созданию полного видео.

На выбор доступны 10 визуальных стилей, включая классическую чёрно-белую анимацию, ретро-телевидение и наскальные рисунки. Поддерживаются горизонтальный, вертикальный и квадратный форматы видео.

Автор рекомендует начинать с Codex, поскольку именно с его помощью были созданы все представленные примеры.

Если вы ведёте образовательный канал, можно начать с небольшой темы и попробовать создать один ролик.

https://github.com/kaomei/stickman-video-director

📱 @git_developer

⚡️5 фундаментальных курсов по ИБ по цене одного от CyberYozh

Это предложение для тех, кто готов войти в новую профессию прямо сейчас!

🔥Пакет курсов за 50 000 ₽ вместо 250 000 ₽:
▪️ Linux CyberPunk - обычная цена 49 500 ₽ (+ Курс идет с официальным дипломом системного администратора!)
▪️ SQL для хакера - обычная цена 15 000 ₽
▪️ HackerPoint - обычная цена ~70 000 ₽
▪️ HackerPoint (Blue vs Red Team) - обычная цена 43 500 ₽
▪️ AI-помощники на Python - обычная цена 71 500 ₽

Вы экономите 200 000 ₽ и получаете полную базу: от работы с терминалом и базами данных до разработки ИИ-агентов и взлома систем.

🔒 Квота: набор на программу ограничен по количеству мест.

🦔Отправь промокод GitHubR в чат с менеджером, чтобы закрепить за собой скидку и узнать подробности:
👉@cyacademy_support

В небольших командах данные клиентов часто хранятся в одной таблице, подбор сотрудников ведётся на отдельном сайте, а для учёта рабочего времени и выставления счетов используются разные инструменты. В конце месяца, чтобы свести финансовые данные, приходится переключаться между несколькими системами.

Ever Gauzy — платформа с открытым исходным кодом для управления бизнесом, которая объединяет работу с клиентами, кадровый учёт, подбор сотрудников, управление проектами и задачами, учёт рабочего времени, складских запасов и выставление счетов.

С её помощью можно учитывать отработанные сотрудниками часы, организовывать собеседования с кандидатами, отслеживать сделки в воронке продаж, формировать коммерческие предложения и счета. Платформа также поддерживает несколько валют и языков, а ещё позволяет управлять несколькими организациями одновременно.

https://github.com/ever-co/ever-gauzy

Развернуть Ever Gauzy можно несколькими способами. Например, через Docker Compose. Также доступны десктопные версии для Windows, macOS и Linux, в которых фронтенд, бэкенд и база данных объединены в одном приложении.

На официальном сайте есть интерактивная демоверсия. Можно сначала ознакомиться с интерфейсом и возможностями платформы, а затем решить, стоит ли разворачивать её самостоятельно.

Ever Gauzy может пригодиться студиям, аутсорсинговым командам и фрилансерам, работающим с заказчиками. Платформа позволяет собрать разрозненные рабочие процессы в одной системе, что может оказаться выгоднее нескольких отдельных подписок.

📱 @git_developer

Когда вы изучаете что-то новое с помощью ИИ, обычно всё происходит по одному сценарию: задаёте вопрос, получаете подробное объяснение, во время чтения кажется, что всё понятно, а через пару дней после закрытия чата почти ничего не помните.

Компания Jane Street, занимающаяся количественной торговлей, опубликовала на GitHub скилл с открытым исходным кодом под названием socratic-tutor. Он превращает большую языковую модель в персонального преподавателя, который вместо длинных объяснений задаёт вопросы.

Перед началом обучения скилл задаёт от 3 до 5 вопросов, постепенно переходя от простых к более сложным, чтобы оценить уровень ваших знаний. Затем разбивает тему на 4–10 отдельных навыков, оценивает владение каждым по шкале от 0 до 5 и показывает результаты в виде индикаторов прогресса.

https://github.com/janestreet/agent_skills

Во время занятий ИИ задаёт только один вопрос за раз. Если вы отвечаете неправильно, он не сообщает правильный ответ сразу, а задаёт более конкретный вопрос, помогая самостоятельно обнаружить противоречие в рассуждениях. Только после двух-трёх неверных попыток он переходит к прямому объяснению.

В процессе обучения также предусмотрены повторение пройденного материала и итоговая проверка знаний.

Скилл можно использовать в инструментах с поддержкой Skills, например Claude Code. Достаточно скопировать его в соответствующую директорию. В обычном чат-боте можно просто вставить содержимое скилла в диалог.

Постоянно отвечать на вопросы немного утомительно, но, на мой взгляд, такой подход помогает лучше запоминать материал, чем длинные объяснения ИИ.

Если хотите систематически изучить новую тему, попробуйте этот скилл.

📱 @git_developer

Необязательно оформлять платную подписку, чтобы улучшить качество фотографии с низким разрешением и увеличить её.

Для этого есть Upscayl, бесплатная программа с открытым исходным кодом, которая использует ИИ для повышения разрешения изображений.

Она работает локально на компьютере под управлением macOS, Windows и Linux. Загружать фотографии на сторонние сайты не нужно.

Более 52 000 звёзд на GitHub. Стоит попробовать :)

https://github.com/upscayl/upscayl

📱 @git_developer

Эти разработчики, похоже, выжали из процессора всё до последней капли производительности!

Для запуска модели на 284 миллиарда параметров больше не нужна видеокарта. Достаточно 64 ГБ оперативной памяти.

В мире больших языковых моделей появился невероятно мощный проект с открытым исходным кодом — synchopate/llama-modchip.

Раньше для запуска DeepSeek-V4 с её 284 миллиардами параметров требовалось как минимум несколько серверов с восемью GPU NVIDIA H100. Теперь разработчики предлагают совершенно иной подход: без дискретной видеокарты, на обычном домашнем процессоре и с 64 ГБ оперативной памяти можно разместить эту огромную модель и добиться высокой скорости генерации.

Mingzi сверил впечатляющие характеристики проекта с официальными результатами бенчмарков:

- Никаких GPU, только оперативная память. Дорогая видеокарта больше не нужна. Модель DeepSeek на 284 миллиарда параметров удалось сжать до 56,9 ГБ. Обычный компьютер с 64 ГБ оперативной памяти способен запустить её без обращения к файлу подкачки.

- Вполне пригодная для работы скорость на одном CPU. Благодаря оптимизации под векторные инструкции скорость генерации модели на 284 миллиарда параметров стабильно составляет 9–14 токенов в секунду. При использовании спекулятивного семплирования она достигает 25 токенов в секунду, а косинусное сходство сохраняется на уровне 99,15%.

- Модели на 30 миллиардов параметров работают ещё быстрее. MoE-модель такого размера занимает всего 13,3 ГБ. Её можно запустить даже на ноутбуке с 16 ГБ оперативной памяти. При этом скорость генерации исключительно на CPU достигает впечатляющих 111 токенов в секунду.

- Готовый набор инструментов. Проект включает веб-интерфейс в тёмной теме, не требующий дополнительных зависимостей, и интерфейс командной строки. Кроме того, предусмотрена нативная поддержка подключения в качестве локального бэкенда для Claude Code.

Однако есть два важных ограничения.

Во-первых, для запуска модели на 284 миллиарда параметров необходимы полноценные 64 ГБ физической оперативной памяти. При меньшем объёме система начнёт активно использовать файл подкачки, что может привести к зависаниям.

Во-вторых, проект работает на специально модифицированной версии llama.cpp. Стандартная версия Ollama не распознаёт используемый формат квантования, поэтому запускать модель необходимо через скрипт, входящий в комплект проекта.

https://github.com/synchopate/llama-modchip

📱 @git_developer