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

graphify

Использование AI для помощи в программировании — когда проект разрастается, это превращается в головную боль: зависимости между частями кода, нюансы архитектурных решений — простым пролистыванием файлов уже не разобраться.

Можно попробовать open-source проект graphify — он автоматически превращает весь кодбейс в граф знаний, позволяя AI-ассистентам реально «понимать» структуру проекта.

Достаточно ввести одну команду в популярных AI-инструментах для разработки, таких как Claude Code, Cursor, Gemini CLI — и он генерирует интерактивные графы знаний, архитектурные отчёты и файлы с возможностью запросов.

Это не только про код — можно загружать PDF-документы, скриншоты, фото с доски, даже видео и аудио — система автоматически извлекает сущности и связи, объединяя всё в единый граф.

Для кода используется локальный парсинг синтаксического дерева, без отправки данных в облако, поддерживается 20 языков программирования.

При выполнении запросов экономия достигает более чем в 70 раз по сравнению с прямым чтением сырых файлов, а последующие запросы после одного прогона практически не требуют затрат.

Если ваш проект растёт, файлов становится всё больше, и вы хотите, чтобы AI-ассистент перестал «гадать вслепую», это стоит попробовать.

Cсылка на GitHub

➡️ GitHub Ready | #урок

⌨️ Git Aliases: как перестать печатать длинные команды?

Если ты ловишь себя на том, что в сотый раз за день вводишь git status или git commit -m "...", пора признать: лень — двигатель прогресса. В Git можно создавать свои короткие псевдонимы (алиасы), превращая сложные конструкции в пару букв.

Задача:
— Сократить время на ввод стандартных команд.
— Создать свои «супер-команды», которые объединяют несколько действий в одно.

Решение:

Алиасы настраиваются через глобальный конфиг. После этого они будут работать во всех твоих проектах.

# 1. Самые популярные сокращения
git config --global alias.st status
git config --global alias.co checkout
git config --global alias.br branch
git config --global alias.cm "commit -m"

# 2. Продвинутый лог (красивое дерево истории одной командой 'git lg')
git config --global alias.lg "log --graph --oneline --all --decorate"

# 3. Как это использовать в терминале:
git st          # вместо git status
git co main     # вместо git checkout main
git cm "feat: add login"

Почему это маст-хэв?
— Скорость — git lg за секунду показывает всю структуру веток, которую в обычном логе не разобрать.
— Меньше опечаток — чем короче команда, тем меньше шанс ошибиться в буквах.
— Кастомизация — ты можешь настроить Git под свой стиль работы, как удобное кресло.

Совет: Если ты хочешь посмотреть все свои текущие алиасы, введи git config --get-regexp alias. А если работаешь в Zsh или Oh My Zsh, там уже встроены сотни готовых сокращений (например, gst для статуса).

🔥 — если твой .gitconfig уже забит алиасами
🤝 — если до сих пор пишешь команды целиком для тренировки памяти

➡️ GitHub Ready | #урок

MathCode

Я хочу использовать ИИ для формальных доказательств математических теорем, но большинство инструментов этого не поддерживают, а собрать собственный воркфлоу с нуля — очень высокий порог входа.

Случайно наткнулся на опенсорс-проект под названием MathCode. Он принимает описание математической задачи на естественном языке и автоматически конвертирует его в теоремы для Lean 4, после чего пытается завершить формальное доказательство.

Проще говоря, это ассистент для доказательства теорем прямо в терминале. Вводишь фразу вроде «Докажи, что квадрат чётного числа — чётный», и он сам проходит весь пайплайн: от формализации до доказательства.

Также есть интеграция с Lean LSP, которая позволяет автоматически подтягивать существующие леммы из библиотеки Mathlib для помощи в доказательствах. Если возникают ошибки компиляции, система автоматически их исправляет и делает ретраи, до десяти итераций.

Поддерживается генерация графов знаний в Obsidian для визуализации зависимостей между теоремами и леммами. Есть параллельный запуск нескольких планировщиков, чтобы одновременно прогонять разные стратегии доказательства и находить оптимальное решение.

Если интересна формальная верификация математики или вы используете Lean 4 и считаете ручной процесс слишком трудоёмким, этот инструмент стоит попробовать.

➡️ Cсылка на GitHub

🌲 Git Worktree: как работать в двух ветках одновременно?

Представь ситуацию: ты пишешь огромную фичу в ветке feature, у тебя открыты десятки файлов, проект запущен. Вдруг прилетает критический баг в main, который нужно поправить прямо сейчас. Обычно ты делаешь stash, переключаешься на main, правишь, возвращаешься и делаешь stash pop. Это долго и сбивает фокус.

Задача:
— Работать над main и feature одновременно.
— Иметь две разные папки на компьютере для одного и того же репозитория.

Решение:

Команда git worktree позволяет «развернуть» любую ветку в отдельную соседнюю папку. Ты просто открываешь её во втором окне IDE.

# 1. Создаем отдельную папку для ветки hotfix (Git сам создаст папку и переключит ветку)
git worktree add ../my-project-hotfix main

# 2. Теперь у тебя на компьютере два независимых рабочих пространства:
# - ~/projects/my-project (твоя текущая фича)
# - ~/projects/my-project-hotfix (чистый main для правок багов)

# 3. Когда баг исправлен и запушен, удаляем рабочее дерево
git worktree remove ../my-project-hotfix

Почему это киллер-фича?
— Никаких переключений — тебе не нужно останавливать сервер, пересобирать зависимости (npm install) или прятать код в stash.
— Параллельные тесты — ты можешь запустить тесты в одной папке и продолжать писать код в другой.
— Чистота — файлы не перемешиваются, ты не рискуешь случайно закоммитить код фичи в ветку багфикса.

Совет: Чтобы посмотреть список всех активных рабочих деревьев, используй команду git worktree list. Это поможет не забыть удалить старые папки, когда они станут не нужны.

🔥 — если worktree звучит как спасение для больших проектов
🤝 — если по старинке клонируешь репозиторий второй раз в новую папку

➡️ GitHub Ready | #урок

🚀 Turborepo: Как собирать гигантские проекты за пару секунд?

Когда у тебя в монорепозитории лежат три приложения и пять общих библиотек, обычный запуск тестов или сборка (build) превращаются в пытку. Ты меняешь одну строчку в UI-китовой кнопке, а твой компьютер начинает пересобирать вообще всё.

Задача:
— Перестать тратить по 10 минут на ожидание билда в CI/CD и локально.
— Запускать только те задачи, которые реально затронуты изменениями.

Решение:

Внедряем Turborepo — инструмент, который превращает выполнение скриптов в умный и кэшируемый процесс.



1. Умное кэширование (Caching)
Turborepo запоминает хэш файлов и результат их сборки.
— Если ты нажал build, он собрал проект.
— Ты ничего не менял и нажал build снова? Turborepo отдаст результат из кэша мгновенно.
— Кэш можно шерить с коллегами через облако: если кто-то один собрал ветку, остальным скачается готовый билд.

2. Граф зависимостей (Task Graph)
Ты объясняешь Turbo, как связаны твои задачи. Например: «Не собирай веб-сайт, пока не готова библиотека стилей». Он сам построит оптимальный маршрут и запустит всё параллельно, где это возможно.

3. Нулевая настройка
Тебе не нужно переписывать весь проект. Достаточно добавить один файл turbo.json, где ты описываешь, какие папки (например, dist) нужно кэшировать и от чего зависят твои команды.

Почему это маст-хэв?
— Экономия времени: билд в CI/CD сокращается с минут до секунд.
— Фокус на коде: тебе не нужно помнить, какие пакеты нужно пересобрать после изменений — Turbo сделает это за тебя.
— Кросс-платформенность: работает одинаково быстро и на Mac, и на Linux, и в облачных пайплайнах.

Совет: Чтобы начать, просто введи npx turbo build. Он подхватит настройки твоих воркспейсов (NPM, Yarn или PNPM) и сразу начнет кэшировать задачи.

🔥 — если уже ощутил мощь кэша в CI/CD
🤝 — если по старинке ждешь сборку и пьешь чай

➡️ GitHub Ready | #урок