goose

С AI в разработке на более сложных задачах часто приходится несколько раз гонять диалог туда-сюда: править код, дебажить, деплоить. И на каждом шаге нужно следить за процессом. Когда есть время, норм, а когда завал, это становится довольно геморно.

Недавно наткнулся на Goose, open source AI-проект, который уже набрал 31000+ звезд и может полностью автоматически закрывать сложные инженерные задачи.

Ключевая фишка здесь в автономности: достаточно дать инструкцию, и Goose сам проходит весь пайплайн от отладки кода и разработки фич до финального деплоя.

При этом Goose может целиком работать локально, поддерживает подключение любого LLM и протокол MCP, что дает приватность данных и высокую расширяемость.

Есть готовые установочные пакеты: скачиваешь с сайта или со страницы Releases, настраиваешь API Key провайдера модели и можно пользоваться.

Уже немало инженеров применяют его в реальных проектах. Если хочется разгрузиться от рутины и повторяющихся задач, это AI-инструмент, который стоит попробовать.

Cсылка на GitHub

➡️ GitHub Ready | #урок

⌚️ Контролируем время, которое тратим на программирование

Этот инструмент фиксирует:
⚫️время работы над проектом;
⚫️времязатратность на определённые задачи;
⚫️какими ЯП чаще пользуетесь.

👉 Совместим с популярными редакторами кода, удобен в использовании, собирает понятные графики и диаграммы.

Клик

➡️ GitHub Ready | #урок

transcribee

Когда натыкаюсь на полезные видео на YouTube или TikTok и хочу разобрать контент в текстовые заметки, чтобы потом гонять это через AI, вручную конспектировать слишком выматывает. А существующие инструменты обычно требуют по одному экспортировать и раскладывать все руками, что жутко неудобно.

Можно попробовать вот это: transcribee, open-source тулза, которая одной командой превращает видео или аудио в текст и автоматически раскладывает все по базе знаний.

Поддерживает ссылки на YouTube, Instagram и TikTok, а также умеет обрабатывать локальные аудио- и видеофайлы. После транскриба она автоматически определяет разных спикеров и использует Claude, чтобы проанализировать темы и разнести материалы по соответствующим папкам.

Например, если прогнать пачку видео про AI-исследования, интервью со стартапами и health-образование, инструмент сам создаст под Documents категории вроде AI-Research, Startups и Health, а для каждого видео сделает отдельную директорию, где будут храниться текст транскриба и метаданные.

Сгенерированный текст уже размечен по спикерам, так что его можно сразу копипастить в ChatGPT или Claude и задавать вопросы.

Если ты часто смотришь обучающие видео или собираешь материалы и хочешь превращать это в поисковую базу знаний с Q&A, эту тулзу точно стоит попробовать.

Cсылка на GitHub

➡️ GitHub Ready | #урок

claude-usage-bar

Это инструмент для отображения текущего использования лимитов Claude в строке состояния.

Он показывает количество использованных токенов, оставшийся бюджет, скорость расхода и время до истощения ресурсов в реальном времени.

Интегрируется с tmux и zsh, позволяя отображать информацию непосредственно в статусной строке или командной строке.

Обновления происходят автоматически, обеспечивая актуальность данных без необходимости ручного вмешательства.

Cсылка на GitHub

➡️ GitHub Ready | #урок

Выкрутился! 🤣

➡️ GitHub Ready | #юмор

🖱 Тулза для упрощения оркестрации процессов

Process Compose — простой, но гибкий планировщик и оркестратор для управления неконтейнерными приложениями.

👉 Его цель — упростить оркестрацию процессов без сложностей, связанных с контейнерами. Например, не нужно иметь дело с Docker-файлами, определениями томов, сетями и Docker-реестрами.

Клик

➡️ GitHub Ready | #урок

CPA-Dashboard

Руки чешутся: накупил кучу аккаунтов Gemini, Claude или Antigravity, повесил их на CLIProxyAPI и гоняю сервис.

Самое больное: непонятно, какой аккаунт уже отвалился, и сколько у кого осталось квоты. Каждый раз лезть в логи и выискивать это вручную, дико неэффективно.

Случайно наткнулся на проект CPA-Dashboard. Это визуальная панель управления, заточенная специально под CLIProxyAPI: вместо холодного CLI получаешь понятный веб-интерфейс.

Что умеет:

- В вебе прямо включать/выключать сервисы
- В реальном времени смотреть runtime-логи
- Самое полезное: пачкой обновлять квоты аккаунтов, автоматически детектить и помечать протухшие аккаунты, которым нужен повторный логин
- Есть интеграция OAuth-флоу: чтобы добавить новый аккаунт, не надо в терминале набивать сложные команды, пару кликов и готово

Есть one-click скрипты запуска для Windows, macOS и Linux: они сами поднимут Python-окружение, поставят зависимости и подхватят существующий конфиг, так что можно сразу стартовать.

Если ты на CLIProxyAPI строишь свой AI API-сервис, эта панель реально экономит кучу времени на поддержке, стоит задеплоить.

Cсылка на GitHub

➡️ GitHub Ready | #урок

Порт Doom (1993), который запускается внутри PDF-файла.

DoomPDF — это библиотека Python, которая позволяет конвертировать HTML-документы в PDF с помощью Chromium. Она проста в использовании, поддерживает стили CSS и отлично справляется с задачей создания профессиональных PDF.

Вы можете предположить, что файлы PDF состоят только из статических документов, но, как ни удивительно, формат PDF поддерживает Javascript со своей собственной стандартной библиотекой. Современные браузеры (Chromium, Firefox) реализуют эту возможность в рамках своих PDF-движков. Однако API, доступные в браузерах, значительно более ограничены.

Пример использования:

from doompdf import make_pdf

make_pdf(
    input_html="example.html", 
    output_pdf="output.pdf"
)

https://github.com/ading2210/doompdf

Demo https://doompdf.pages.dev/doom.pdf


➡️ GitHub Ready | #урок

Всё нормально, правда 🔥

➡️ GitHub Ready | #мемы

🐧 Графический интерфейс для управления оверлеями в Linux

GOverlay — инструмент с открытым исходным кодом, целью которого является создание графического пользовательского интерфейса для управления оверлеями Linux.

👉 Это свежий проект, который находится на стадии активной разработки, поэтому новые функции в него добавляются постепенно. Но тестить уже можно.

Клик

➡️ GitHub Ready | #урок

xdg-ninja — это полезный инструмент для программистов и пользователей Linux, который помогает держать ваш $HOME каталог в чистоте, проверяя приложения на соответствие XDG Base Directory Specification. Он анализирует конфигурационные файлы и кэш, сообщая, какие из них не находятся в правильных директориях, таких как $XDG_CONFIG_HOME или $XDG_CACHE_HOME.

Простой способ навести порядок в системе и избавиться от хаоса!

https://github.com/b3nj5m1n/xdg-ninja

➡️ GitHub Ready | #урок

RaTeX

В мобильном интерфейсе при рендеринге математических формул невозможно обойти проблему с WebView. За одной формулой фактически скрывается целый браузерный движок — высокий расход памяти и медленный запуск.

Случайно наткнулся на проект RaTeX — это движок рендеринга математических формул, полностью написанный на чистом Rust, который полностью избавляется от JavaScript и WebView.

Единое ядро покрывает семь платформ: iOS, Android, Flutter, React Native, Web, PNG, SVG — везде используется нативный рендеринг, без зависимостей от JS.

Синтаксис примерно на 99% совместим с KaTeX — поддерживаются дроби, корни, интегралы, матрицы и т.д.

Также поддерживается запись химических уравнений и физических единиц — для задач из области естественных наук этого, как правило, достаточно.

Полностью работает офлайн. Если вы разрабатываете образовательное или научное приложение и хотите уйти от традиционного тяжеловесного подхода с рендерингом формул через WebView, этот проект стоит попробовать.

Cсылка на GitHub

➡️ GitHub Ready | #урок

Чужой среди своих

➡️ GitHub Ready | #юмор

Ailia-models

Этот репозиторий содержит коллекцию предварительно обученных моделей машинного обучения, совместимых с платформой AILIA SDK. В нем представлены модели для различных задач, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и другие области искусственного интеллекта.

https://github.com/axinc-ai/ailia-models

➡️ GitHub Ready | #урок

agtop

Это окно в то, что делает ваш AI-агент программирования — прямо в терминале, где вы его запускаете.

Agtop — это терминальный дашборд в стиле top, который отслеживает все ваши сессии Claude Code и Codex на вашей машине: расходы, использование токенов, нагрузку контекста, загрузку CPU, вызовы инструментов и многое другое — всё в одном месте с обновлением в реальном времени.

Cсылка на GitHub

➡️ GitHub Ready | #урок

📊 Мониторинг работы веб-сайта в реальном времени

Updo — это опенсорсный инструмент командной строки разработан для мониторинга времени работы и производительности веб-сайта.

👉 Он предоставляет метрики в реальном времени о состоянии веб-сайта, времени отклика, истечении срока действия сертификата SSL и многое другое, а также присылает оповещения.

Клик

➡️ GitHub Ready | #урок

Вакансия, которую мы заслужили 👍

ATLAS

Написание кода с использованием локальных больших моделей приводит к нестабильному качеству вывода, из-за чего требуется многократная отладка и доработка — это неудобно и в итоге менее эффективно, чем просто вызывать API напрямую.

Open-source проект ATLAS предлагает интересный подход: вместо fine-tuning модели он оборачивает её в интеллектуальный пайплайн, позволяя локальным малым моделям генерировать код высокого качества.

Он автоматически генерирует несколько кандидатных решений, валидирует их через sandboxing и механизмы самовосстановления, итеративно отбирая оптимальный вариант, при этом весь процесс полностью выполняется офлайн, а данные остаются на локальной машине.

Даже на потребительской видеокарте с 16 ГБ VRAM он достигает производительности в задачах кодинга, близкой к передовым API-моделям.

Также он предоставляет интерактивный инструмент командной строки: достаточно ввести команду в директории проекта, чтобы начать работу — сложная логика автоматически запускает полный пайплайн, а простые файлы генерируются за секунды.

Если вы хотите запускать надёжного AI-ассистента для кодинга локально, без зависимости от облачных API и оплаты токенов, на этот проект стоит обратить внимание.

Cсылка на GitHub

➡️ GitHub Ready | #урок

📔 Учебник по проектированию систем

System-Design-Primer — это крупнейшая коллекция ресурсов и материалов для изучения проектирования крупномасштабных систем.

👉 Проект помогает инженерам и разработчикам понимать и реализовывать масштабируемые системы, а также готовиться к техническим интервью.

Клик!

➡️ GitHub Ready | #урок