wenyan-mcp

Многие уже используют ИИ для написания статей в WeChat Official Account — и здесь отлично подходит MCP-сервер для автоматизации публикаций.

Он позволяет ИИ-ассистентам автоматически форматировать Markdown-статьи и отправлять их в черновики WeChat-платформы, включая автоматическую загрузку изображений.

Ключевые функции:

🔸Автоматическая верстка и публикация Markdown-статей
🔸Поддержка загрузки изображений
🔸Встроенные темы оформления и кастомизация через frontmatter (заголовки, обложки и др.)
🔸Быстрая установка локально или через Docker
🔸Совместимость с MCP-клиентами (например, Claude, Cursor)

Подходит для тех, кто использует ИИ в контент-маркетинге и хочет сократить рутину при публикации.

📁 Language: #CSS (52.7%), #JavaScript (35.8%), #TypeScript (10.4%)

⭐️ Stars: 355

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

OWASP Nettacker

OWASP Nettacker — это open-source инструмент, предназначенный для автоматизации сбора информации, сканирования уязвимостей и проведения пентестов.

Он поддерживает различные форматы отчетов: HTML, TXT, JSON, CSV, — и может использоваться через CLI, API, веб-интерфейс или как трансформы для Maltego.

Nettacker особенно эффективен при выявлении критических уязвимостей в таких системах, как MOVEit Transfer, Citrix Netscaler и Ivanti ICS/EPMM.

В последних релизах добавлены модули для сканирования свежих уязвимостей, включая уязвимости в Ivanti, WordPress, Adobe ColdFusion, Atlassian Confluence и Citrix.

📁 Language: #Python (62.6%), #CSS (24.7%), #JavaScript (12.6%)

⭐️ Stars: 4.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

machine-learning-visualized

При изучении машинного обучения большинство материалов в сети либо ограничиваются поверхностными концепциями, либо сразу бросают в код, не объясняя, как на самом деле работают алгоритмы.

Сегодня на GitHub наткнулся на крутой опенсорс-проект — Machine Learning Visualized. Он показывает, как устроены алгоритмы машинного обучения изнутри, через визуализации и пошаговые математические разборы.

Что внутри:

🔸Полные реализации ключевых алгоритмов: нейронные сети, логистическая регрессия, перцептрон и др.
🔸Подробные математические выводы — с нуля, от первых принципов
🔸Интерактивные ноутбуки на базе Marimo — можно менять параметры на лету и сразу видеть результат
🔸Визуализация обучения — отслеживание, как веса сходятся к оптимуму
🔸Также охвачены PCA, кластеризация K-means, градиентный спуск и другие

Проект построен на Jupyter Book, можно изучать прямо в браузере или развернуть у себя локально через Docker одной командой.

Отличный ресурс, если хочешь не просто применять, а понимать, как работает ML под капотом.

📁 Language: #Shell (61.4%), #CSS (30.4%)

⭐️ Stars: 303

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

MingCute Icon

MingCute — это бесплатная библиотека иконок с открытым исходным кодом, содержащая более 3 тысяч иконок.

Независимо от того, являетесь ли вы дизайнером или разработчиком, он идеально подходит для использования в вебе и мобильных устройствах.

Каждая иконка разработана в сетке 24 x 24, с контуром и заполненными стилями, обводкой 2px. Поддержка SVG, PNG и веб-шрифтов.

📁 Language: #CSS (100.0%)

⭐️ Stars: 1.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer