opencove
Если одновременно вести несколько задач разработки в Claude Code или Codex, открывать кучу окон и постоянно переключаться между ними, легко потерять понимание, где что происходит.
Недавно наткнулся на open-source проект OpenCove, который размещает всех твоих AI-агентов для кодинга, терминалы, задачи и заметки на одном бесконечном canvas — всё видно сразу.
Основная идея — превратить линейные чат-логи в пространственный рабочий интерфейс: несколько сессий агентов работают параллельно; планирование, выполнение и результаты находятся в одной плоскости, без постоянного переключения.
Закрываешь и открываешь снова — предыдущий layout, вывод терминала и состояния агентов сохраняются; можно даже делать snapshot рабочего пространства и в любой момент возвращаться к предыдущему состоянию.
Дополнительно: поддержка вставки изображений, мультивыбор нод, цветовые теги для категоризации и очистка canvas в один клик, если он захламился.
Если ты каждый день работаешь с несколькими AI-агентами для кодинга, этот инструмент может серьёзно повысить продуктивность.
📁 Language: #TypeScript 94.3%
⭐️ Stars: 868
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Если одновременно вести несколько задач разработки в Claude Code или Codex, открывать кучу окон и постоянно переключаться между ними, легко потерять понимание, где что происходит.
Недавно наткнулся на open-source проект OpenCove, который размещает всех твоих AI-агентов для кодинга, терминалы, задачи и заметки на одном бесконечном canvas — всё видно сразу.
Основная идея — превратить линейные чат-логи в пространственный рабочий интерфейс: несколько сессий агентов работают параллельно; планирование, выполнение и результаты находятся в одной плоскости, без постоянного переключения.
Закрываешь и открываешь снова — предыдущий layout, вывод терминала и состояния агентов сохраняются; можно даже делать snapshot рабочего пространства и в любой момент возвращаться к предыдущему состоянию.
Дополнительно: поддержка вставки изображений, мультивыбор нод, цветовые теги для категоризации и очистка canvas в один клик, если он захламился.
Если ты каждый день работаешь с несколькими AI-агентами для кодинга, этот инструмент может серьёзно повысить продуктивность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1
There Is No Spoon
Многие опытные разработчики легко справляются со сложными программными системами, но когда дело доходит до машинного обучения, экран, заполненный математическими формулами, мешает сформировать интуитивное инженерное понимание.
Недавно наткнулся на open-source туториал There Is No Spoon на GitHub — вводное руководство по машинному обучению, специально ориентированное на инженеров.
Вместо сухого, учебникового изложения он преобразует абстрактные концепции ML в аналогии из физики и инженерии, которые нам знакомы.
Нейроны сравниваются с поляризационными фильтрами, глубина модели — с оригами, и используются максимально простые объяснения, чтобы переосмыслить базовое понимание алгоритмов.
Контент покрывает три основных блока: базовые концепции, популярные архитектуры (свёрточные, attention, рекуррентные сети, state space модели и т.д.), а также gating-механизмы как практический инструментарий для систем управления.
Фокус не на заучивании математических выводов, а на том, как выбирать инструменты под конкретные задачи и понимать компромиссы при выборе архитектуры.
Весь туториал — это один Markdown-файл с 12 визуализациями. Рекомендуется читать его вместе с AI-ассистентом — загрузить текст и разбирать разделы в диалоге для лучшего понимания.
Если у тебя есть бэкграунд в программировании и ты хочешь быстро разобраться в машинном обучении, этот туториал стоит сохранить и пройти с самого начала.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 628
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Многие опытные разработчики легко справляются со сложными программными системами, но когда дело доходит до машинного обучения, экран, заполненный математическими формулами, мешает сформировать интуитивное инженерное понимание.
Недавно наткнулся на open-source туториал There Is No Spoon на GitHub — вводное руководство по машинному обучению, специально ориентированное на инженеров.
Вместо сухого, учебникового изложения он преобразует абстрактные концепции ML в аналогии из физики и инженерии, которые нам знакомы.
Нейроны сравниваются с поляризационными фильтрами, глубина модели — с оригами, и используются максимально простые объяснения, чтобы переосмыслить базовое понимание алгоритмов.
Контент покрывает три основных блока: базовые концепции, популярные архитектуры (свёрточные, attention, рекуррентные сети, state space модели и т.д.), а также gating-механизмы как практический инструментарий для систем управления.
Фокус не на заучивании математических выводов, а на том, как выбирать инструменты под конкретные задачи и понимать компромиссы при выборе архитектуры.
Весь туториал — это один Markdown-файл с 12 визуализациями. Рекомендуется читать его вместе с AI-ассистентом — загрузить текст и разбирать разделы в диалоге для лучшего понимания.
Если у тебя есть бэкграунд в программировании и ты хочешь быстро разобраться в машинном обучении, этот туториал стоит сохранить и пройти с самого начала.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4
oh-my-mermaid
С ростом масштаба AI-разработки становится всё сложнее вернуться к своему кодовой базе и понять, какая у неё архитектура и как устроены потоки данных — картина становится всё более размытой.
Можно попробовать инструмент Oh-my-mermaid — он позволяет автоматически просканировать кодовую базу с помощью AI и сгенерировать визуализированную архитектурную документацию.
Достаточно ввести одну команду в AI-инструменте для программирования — и он автоматически проанализирует структуру проекта, сгенерирует многомерную архитектурную документацию с диаграммами Mermaid, а также позволит интерактивно просматривать её в браузере.
При обнаружении сложных логических узлов инструмент автоматически выполняет рекурсивный анализ, декомпозирует их на вложенные подэлементы с отдельными диаграммами и формирует на локальной машине наглядное дерево каталогов.
На данный момент поддерживает основные AI-инструменты для разработки, такие как Claude Code, Codex и другие — настройка выполняется одной командой, также есть возможность синхронизации документации в облако для совместного доступа команды.
Если ваш проект уже настолько большой, что вы сами не можете вспомнить его архитектуру, прогнать его через этот инструмент значительно проще, чем вручную рисовать схемы.
📁 Language: #TypeScript 52.2%
⭐️ Stars: 262
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
С ростом масштаба AI-разработки становится всё сложнее вернуться к своему кодовой базе и понять, какая у неё архитектура и как устроены потоки данных — картина становится всё более размытой.
Можно попробовать инструмент Oh-my-mermaid — он позволяет автоматически просканировать кодовую базу с помощью AI и сгенерировать визуализированную архитектурную документацию.
Достаточно ввести одну команду в AI-инструменте для программирования — и он автоматически проанализирует структуру проекта, сгенерирует многомерную архитектурную документацию с диаграммами Mermaid, а также позволит интерактивно просматривать её в браузере.
При обнаружении сложных логических узлов инструмент автоматически выполняет рекурсивный анализ, декомпозирует их на вложенные подэлементы с отдельными диаграммами и формирует на локальной машине наглядное дерево каталогов.
На данный момент поддерживает основные AI-инструменты для разработки, такие как Claude Code, Codex и другие — настройка выполняется одной командой, также есть возможность синхронизации документации в облако для совместного доступа команды.
Если ваш проект уже настолько большой, что вы сами не можете вспомнить его архитектуру, прогнать его через этот инструмент значительно проще, чем вручную рисовать схемы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
netboot.xyz
Это инструмент, позволяющий загружать различные установщики операционных систем и утилиты по сети с помощью PXE, используя единое средство.
Он предоставляет удобное меню на основе iPXE, интегрированное в BIOS, для выбора операционной системы, её версии и параметров загрузки.
Поддерживаются архитектуры x86 (32-бит и 64-бит) и arm64, а также режимы BIOS Legacy и UEFI.
📁 Language: #Jinja 95.4%
⭐️ Stars: 11.6k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Это инструмент, позволяющий загружать различные установщики операционных систем и утилиты по сети с помощью PXE, используя единое средство.
Он предоставляет удобное меню на основе iPXE, интегрированное в BIOS, для выбора операционной системы, её версии и параметров загрузки.
Поддерживаются архитектуры x86 (32-бит и 64-бит) и arm64, а также режимы BIOS Legacy и UEFI.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥2❤1
openclaude
OpenClaude — это инструмент, позволяющий использовать интерфейс Claude Code с различными языковыми моделями, такими как OpenAI, Gemini, DeepSeek, Ollama и другими, через совместимый с OpenAI API.
Он обеспечивает простую настройку и поддержку более 200 моделей, расширяя возможности Claude Code за пределы моделей Anthropic.
📁 Language: #TypeScript 99.4%
⭐️ Stars: 16.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
OpenClaude — это инструмент, позволяющий использовать интерфейс Claude Code с различными языковыми моделями, такими как OpenAI, Gemini, DeepSeek, Ollama и другими, через совместимый с OpenAI API.
Он обеспечивает простую настройку и поддержку более 200 моделей, расширяя возможности Claude Code за пределы моделей Anthropic.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1