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

Postgresus

Когда новички делают проекты с помощью AI-инструментов, AI часто выбирает PostgreSQL для хранения данных. Но если не делать регулярные бэкапы, можно сильно встрять, когда база полетит.

Можно попробовать Postgresus — это опенсорс-тулза, которая автоматизирует бэкапы PostgreSQL и избавляет от ручной рутины.

Поддерживает кастомные расписания — по часам, дням, неделям или месяцам, с точным временем запуска. Встроенное сжатие экономит место примерно в 4–8 раз.

Бэкап-файлы можно заливать в S3, Cloudflare R2, Google Drive и другие облака, либо хранить на локальном сервере.

Плюс есть функция восстановления в один клик — можно быстро откатить базу из любого бэкапа. Есть уведомления о статусе через почту, Telegram и другие каналы.

Разворачивается в один клик через Docker, поддерживает PostgreSQL версий с 13 по 18. Можно смело брать на заметку.

📁 Language: #Go 55.1%, #TypeScript 41.3%

⭐️ Stars: 2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer