defending-code-reference-harness

Референсная реализация для автоматизированного поиска уязвимостей и их исправления с помощью Claude, охватывающая весь процесс: от моделирования угроз до автоматического применения патчей в рамках единого конвейера.

Open-source реализация от Anthropic для автоматизации задач безопасности, объединяющая интерактивные навыки Claude Code и автономные пайплайны.
Пайплайн состоит из семи этапов:

• сборка (build)
• разведка (reconnaissance)
• поиск уязвимостей (discovery)
• верификация (verification)
• дедупликация (deduplication)
• формирование отчётов (reporting)
• применение патчей (patching)

Для поиска уязвимостей, связанных с памятью в C/C++, используются Docker и ASAN (AddressSanitizer).

📁Language: #Python 92.7%

⭐️ Stars: 2.2к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

reverse-skill

Пакет маршрутизации навыков для ИИ, который помогает модели понимать, какие методы и инструменты использовать при выполнении задач в области безопасности.

Проект представляет собой пакет навыков для реверс-инжиниринга и пентеста с автоматической маршрутизацией задач. Он поддерживает Claude Code, Cursor, Cline и другие ИИ-инструменты для разработки.

В состав входит более 20 специализированных навыков, охватывающих такие сценарии, как:
• реверс-инжиниринг APK-приложений
• анализ в IDA Pro
• обход и анализ JavaScript-фронтенда
• исследование и взлом прошивок
• обход EDR-решений
• эксплуатация уязвимостей
После загрузки файла routing.md модель автоматически определяет, какой каталог навыка соответствует текущей задаче, и переключается на него для дальнейшей работы.

📁Language: #Shell 33.5%

⭐️ Stars: 2.2к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Surya

Surya — open-source OCR-модель на 650 млн параметров, которая показывает 83.3% на olmOCR-bench и обрабатывает до 5 страниц в секунду на RTX 5090.

Что умеет:

• 83.3% на olmOCR-bench — лучший результат среди моделей меньше 3 млрд параметров
• до 5 страниц в секунду на RTX 5090
• 87.2% на мультиязычном бенчмарке для 91 языка
• встроенный анализ структуры документа
• определение порядка чтения текста
• распознавание таблиц без дополнительных моделей

Подходит для извлечения текста из PDF, сканов, книг, отчётов и других документов, где важна не только OCR-часть, но и понимание структуры страницы.

📁Language: #Python 94.4%

⭐️ Stars: 20к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

ChatTTS-ui

Нужен локальный аналог облачных TTS-сервисов?

ChatTTS-ui оборачивает модель ChatTTS в удобный веб-интерфейс и API, которые можно запускать полностью локально.

Что умеет:

• синтезирует речь из текста с поддержкой китайского, английского языка и чисел в одном запросе;
• есть готовая сборка для Windows, можно запустить без настройки исходников;
• поддерживает запуск через Docker на Linux как с GPU, так и на CPU;
• помимо веб-интерфейса предоставляет API для интеграции в свои проекты.

Удобный вариант, если нужен локальный TTS без зависимости от облачных сервисов.

📁Language: #Python 90.7%

⭐️ Stars: 7.6к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Awesome OpenClaw Agents

205 готовых к запуску AI-агентов, каждый упакован в один файл SOUL.md, который можно просто скопировать и вставить. Всё работает в экосистеме OpenClaw.

205 шаблонов в 24 категориях, включая DevOps, юридические задачи, здравоохранение и e-commerce
Каждый шаблон включает Dockerfile, docker-compose, бота и README для немедленного развёртывания
Доступны локальные навыки (on-device skills) для моделей Gemma и Claude Code
Интегрируется с MCP-серверами и поддерживает конфигурации моделей от нескольких провайдеров одновременно

📁Language: #HTM L91.9%

⭐️ Stars: 3.6к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

agentic-stack

Claude Code, OpenClaw и Hermes Agent теперь могут использовать общий слой памяти и навыков.

Одна папка .agent/ работает сразу в 8 разных агентных harness'ах для программирования.

Меняете инструмент, а накопленная память, навыки и весь опыт остаются на месте.

По сути, один переносимый слой памяти для разных кодовых агентов. Никакой привязки к конкретному инструменту и никакой потери накопленных знаний при миграции. Open source.

📁Language: #Python 96.7%

⭐️ Stars: 2.1к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer