☠️ Увидеть всё, что «фонит» вокруг

WireTapper — мощный инструмент разведки написанный на Python.

Представьте карту, на которой отображается практически весь невидимый цифровой мир вокруг вас:

🔣Wi-Fi,
🔣Bluetooth-устройства,
🔣камеры,
🔣IoT,
🔣автомобили,
🔣вышки сотовой связи и другие устройства.

WireTapper — open-source платформа для разведки и анализа радиосигналов.

Умеет:
📶 обнаруживать и анализировать Wi-Fi точки и клиентов;
🟦 работать с Bluetooth и BLE;
📹 находить информацию о беспроводных CCTV/IP-камерах;
🚗 анализировать сигналы от автомобилей — мультимедиа, телеметрия, keyless-системы;
⌚️ видеть наушники, часы, носимые и другие smart-устройства;
📺 находить Smart TV и различный IoT;
📡 работать с информацией о вышках сотовой связи;
🗺 собирать всё это в единую картину окружающей беспроводной инфраструктуры.

Софт не ограничивается локальными данными, а интегрируется с WiGLE, wpa-sec, OpenCellID и Shodan, за счёт чего обнаруженные идентификаторы можно дополнять информацией из внешних баз.

Есть даже механизм поиска известных утечек Wi-Fi credentials с использованием k-anonymity, чтобы не отправлять проверяемые значения целиком.

🔗 GitHub/Инструкция

⚠️ Используем только для исследования собственной инфраструктуры и законных задач.

🙂 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

💻 Matrix-rain-saver

Матричный дождь как скринсейвер и полноценный локер экрана для X11 — с русскими заголовками, которые дождь «расшифровывает» прямо на лету.

🟢Единое пространство на всех мониторах.
🟢Заголовки из любой SQLite-базы. Укажите файл и имена колонок — сейвер будет показывать свежие записи за последние N часов, перечитывая базу раз в час. Базы нет? Работает на встроенных фразах.
🟢Настоящий локер на базе xsecurelock: перехват ввода, устойчивость к падениям и проверка системного пароля через PAM — а вид наш: дождь во весь экран и диалог SYSTEM FAILURE.
🟢Аккуратная типографика. Длинные заголовки разбиваются на две сбалансированные строки по границе слова; фраза никогда не рвётся между мониторами и не появляется на ещё не прорисованном поле.
🟢Bloom как в фильме — highpass → пирамида размытий → композит; палитры (classic-green, amber, ice-blue, red или своя) и десятки параметров в одном прокомментированном TOML.
🟢Свой шрифт можно перерисовать: глифы заданы осевыми скелетами в обычном Python-файле, пересборка атласа — одна команда.

⚙️ Установка:

git clone https://github.com/HelpFreedom/matrix-rain-saver.git
cd matrix-rain-saver
./install.sh

▶️ Запуск:

# Скринсейвер на все мониторы; выход по любой клавише или движению мыши
.venv/bin/python -m matrixrain --standalone

# Одно окно с заданной геометрией (для отладки и подбора настроек)
.venv/bin/python -m matrixrain --geometry 1920x1080+0+0

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

🔥 PyApp — обёртка, которая позволяет Python-приложению самостоятельно собираться и запускаться прямо во время выполнения.

Если ты когда-нибудь пытался собрать свой проект в единый исполняемый файл и устал от танцев с pyinstaller, venv и зависимостями — вот решение, которое тебя спасёт.

Что умеет:
➡️ Собирает готовые бинарники под все платформы (Windows, macOS, Linux)
➡️ Поддерживает управляющие команды, включая самообновление приложения
➡️ Полностью конфигурируется под нужды разных пользователей
➡️ Работает как полноценный bootstrap-сборщик — запускаешь и приложение само себя подготавливает.

📁 Документация

♎️ GitHub/Инструкция

Если тебе нужно распространять Python-приложения без зависимостей и командной боли — PyApp поможет 👍

#python #soft #github

😒 Stealth Browser MCP — опенсорсный инструмент автоматизации браузера с помощью нейросети.

Подключается к Claude Code и другим MCP-совместимым агентам настоящий Chrome/Chromium/Edge и отдаёт нейронке практически полноценное управление браузером.

⚡️ Для парсеров, тестирования, исследования веб-приложений и автономных агентов выглядит крайне интересно.

Внутри 97 инструментов в 11 категориях.

Агент может:
🔣открывать сайты и взаимодействовать со страницами;
🔣работать через реальные экземпляры Chrome-family браузеров с упором на устойчивость к антибот-проверкам;
🔣вытаскивать элементы страницы вместе с DOM, CSS, событиями, анимациями и ресурсами;
🔣смотреть сетевые запросы, ответы, headers и payload;
🔣выполнять JavaScript и команды Chrome DevTools Protocol;
🔣печатать текст обычным способом или мгновенно вставлять большие объёмы через CDP;
🔣работать с сетевыми hooks для перехвата и изменения потоков запросов/ответов;
🔣взаимодействовать со страницей прямо через ИИ-агента.

Круто выглядит и клонирование интерфейсов: агенту можно поручить открыть страницу и извлечь конкретный элемент вместе с его структурой, стилями и ресурсами.

Есть и инструменты анализа сети: можно наблюдать запросы приложения, смотреть детали запросов и ответы — фактически превращая ИИ в помощника по исследованию собственного веб-приложения.

⚙️ Установка
Понадобятся Python 3.10+ и установленный Chrome, Chromium или Microsoft Edge.

git clone https://github.com/vibheksoni/stealth-browser-mcp.git
cd stealth-browser-mcp

python -m venv venv

Linux/macOS:

source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Windows:

venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Дальше подключаем сервер к Claude Code.
Linux/macOS:

claude mcp add-json stealth-browser-mcp '{
  "type": "stdio",
  "command": "/path/to/stealth-browser-mcp/venv/bin/python",
  "args": ["/path/to/stealth-browser-mcp/src/server.py"]
}'

На Windows указываем абсолютные пути до:

venv\Scripts\python.exe
src\server.py

После подключения Claude получает браузер как набор MCP-инструментов.

▶️ Как пользоваться
Задачи можно ставить обычным языком.

💬 «Открой страницу, сделай скриншот и извлеки структуру основного блока».

Или:
💬 «Открой мой веб-сервис, следи за сетевыми запросами во время работы и составь карту используемых API endpoints».

Или для разработки интерфейса:
💬 «Открой страницу, извлеки выбранный UI-компонент вместе с DOM и CSS и помоги воспроизвести его локально».

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

⚡️ CyberScraper 2077 — когда обычного парсера уже недостаточно

Продвинутый веб-скрапер с поддержкой ИИ, который объединяет парсинг сайтов с возможностями OpenAI, Gemini и Ollama. Вместо простого сбора HTML помогает анализировать контент и превращать полученную информацию в нормальные структурированные данные.

Что умеет:
🖍 работать на Windows и Linux, есть запуск через Docker;
🖍 предоставлять удобный интерфейс для настройки сбора данных;
🖍 подключать ИИ для анализа и структурирования найденной информации;
🖍 экспортировать результат сразу в JSON, CSV, HTML, SQL и Excel;
🖍 использовать stealth-режим при работе с сайтами;
🖍 работать с CAPTCHA и другими препятствиями, которые могут встретиться при автоматизированном сборе данных.

💻 Чтобы ловко обходить капчи, защиту и глубже понимать контент, который вы собираетесь парсить.

🖥 Установка и запуск

Потребуется Python 3.10+.

git clone https://github.com/itsOwen/CyberScraper-2077.git
cd CyberScraper-2077

virtualenv venv
source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt
playwright install

Добавляем API-ключи:

export OPENAI_API_KEY="ваш-ключ"
export GOOGLE_API_KEY="ваш-ключ"

▶️ Запускаем CyberScraper:

streamlit run main.py

После запуска открываем:

http://localhost:8501

Также проект поддерживает Ollama с локальными моделями и запуск через Docker.

По сути, задаёте, что именно хотите получить с сайта, запускаете сбор — а на выходе получаете уже подготовленные данные вместо необходимости вручную разбирать гору страниц.

💻 Отличная находка для тех, кто работает с Python, автоматизацией, сбором больших объёмов информации и AI-агентами.

♎️ GitHub/Инструкция

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #github #soft

🔥 Скачиваем всё из интернета — видео, музыку, изображения и т.д с популярных площадок в одном месте.

Anything — удобный сервис, который избавляет от необходимости искать отдельные загрузчики для каждого сайта.

Работает максимально просто: копируем ссылку на нужный контент, вставляем в сервис и получаем файл для скачивания.

Можно загружать:
🔣 Видео с YouTube и других платформ;
🔣 Фото и ролики из Нельзяграм и X;
🔣 Музыку и аудиофайлы;
🔣 Контент с множества других сайтов.

⚔️ БЕСПЛАТНО!

Поддерживаются разные форматы, а разобраться с интерфейсом можно буквально за несколько секунд.

Никаких сложных настроек — просто ссылка и готовый файл.

🔗 Сохраняем и пробуем ТУТ

#soft

⚡️ В сети начали массово сливать IT-курсы и книги известных онлайн школ

Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется):

(363 видео, 87 книги) — Python
(117 видео, 53 книги) — ВАЙБКОД
(174 видео, 91 книги) — DevOps
(415 видео, 68 книги) — Frontend
(137 видео, 93 книги) — DS/ML
(143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг
(352 видео, 89 книги) — С/С++/C
(343 видео, 87 книги) — Java/QA
(176 видео, 32 книги) — Git/Linux
(167 видео, 53 книги) — PHP/1С
(227 видео, 83 книги) — SQL/БД
(114 видео, 77 книги) — Сисадмин
(107 видео, 43 книги) — BA/SA
(181 видео, 32 книги) — Go/Rust
(167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift
(112 видео, 24 книги) — Flutter
(113 видео, 82 книги) — GameDev
(183 видео, 37 книги) — Дизайн
(136 видео, 33 книги) — PM/HR

Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram

⚡️ Fara-7B — компактная агентная модель от Microsoft, которая не просто «болтает», а управляет браузером как человек.

Это не чат-бот.
Это Computer Use Agent.

🖱 Что умеет:

➡️ Видит веб-страницу визуально.
➡️ Скроллит.
➡️ Кликает по координатам.
➡️ Вводит текст.
➡️ Выполняет многошаговые задачи.

Без accessibility tree, без костылей, без отдельного парсинга DOM — модель работает через визуальное восприятие интерфейса!


💻 Можно автоматизировать:

💬 Поиск и резюмирование информации.
💬 Заполнение форм.
💬 Покупки и сравнение цен.
💬 Бронирование билетов и ресторанов.
💬 Поиск вакансий и недвижимости.

По сути — это автономный браузерный ассистент.

🟢Установка:

git clone https://github.com/microsoft/fara.git
cd fara

🟢Создаёшь окружение:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .[vllm]
playwright install

🟢Запускаешь модель:

vllm serve "microsoft/Fara-7B" --port 5000 --dtype auto

🟢И тестируешь:

fara-cli --task "whats the weather in new york now"

Можно подключить к Magentic-UI и управлять через графический интерфейс.

⚠️ На Windows лучше использовать WSL2.
⚠️ Если не хватает памяти — добавь --tensor-parallel-size 2.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

😬 Нейросеть, которая может спасти жизнь пожилому человеку — бесплатный Python-проект для круглосуточного наблюдения!

Представьте: пациент находится один в больничной палате или дома. Он внезапно теряет равновесие и падает. Рядом никого нет, а каждая минута без помощи может иметь значение.

Именно для таких ситуаций разрабатываются системы автоматического обнаружения падений. Они позволяют отслеживать опасные движения через камеру и предупреждать персонал о возможном происшествии.

💻 Real-Time Person & Elderly Fall Detection System — бесплатный Python проект, который использует компьютерное зрение для распознавания падений в реальном времени.

Система даже способна анализировать положение человека, даже если часть его тела скрыта мебелью!

Что умеет:
👁 Круглосуточное наблюдение — может непрерывно анализировать видеопоток с камеры, помогая следить за безопасностью пожилых людей.
🦴 Распознавание скрытых частей тела — алгоритм оценивает положение коленей, лодыжек и других суставов, даже когда их не видно за кроватью, диваном или столом.
🚨 Обнаружение опасных падений — анализирует положение тела, скорость движения и резкие изменения позы.
❌Меньше ложных тревог — пытается отличать настоящее падение от обычных действий: человек присел, наклонился или лёг отдохнуть.
⚡️Работа на обычном процессоре — для базового запуска не обязательно покупать дорогую видеокарту.
🔐 Локальная обработка — видеопоток анализируется на компьютере, без обязательной отправки записей в облако.

⚙️ Установка

Понадобится Python и веб-камера либо готовый видеофайл.

git clone https://github.com/AwaisShah75/Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System.git

cd Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System

pip install -r requirements.txt

python run.py

На Windows также можно воспользоваться файлом run.bat.

🚀 Как пользоваться?

После запуска появится меню:

- 1 — наблюдение через веб-камеру.
- 2 — анализ готового видео.
- 3 — демонстрация падения с частично скрытым человеком.
- 4 — выход.

Можно запустить систему напрямую.

🎥 Анализ изображения с веб-камеры:

python fall_detection_all_in_one.py --source 0 --show

📹 Проверка готового видео:

python fall_detection_all_in_one.py --source video.mp4 --show --save result.mp4

Подобные технологии особенно востребованы в больницах, домах престарелых, реабилитационных центрах и при домашнем уходе.

🔗 GitHub/Инструкция

Сохраняем! 👍

#python #soft #github

🔥 Открытый урок «Микросервисы на практике»

Когда монолит становится сложно развивать, хочется разделить его на микросервисы, но вместе с этим появляются новые вопросы: где провести границы, как организовать взаимодействие сервисов и что делать, если один из них перестал отвечать.

29 октября в 19:00 МСК разберём, когда стоит переходить к микросервисам и как проектировать их с учётом сбоев и роста нагрузки.

На уроке ты узнаешь:
➖ чем микросервисная архитектура отличается от монолита и когда переход оправдан
➖ какие проблемы возникают при взаимодействии микросервисов
➖ какие паттерны помогают сделать систему надёжнее и как применять идемпотентность

На продакшен кейсе сервисов заказов и платежей разберём, как потерянный ответ приводит к двойному списанию и как от этого защититься.

Урок проведёт Станислав Клоков, тимлид финтех-проекта с нагрузкой 100k RPS, который раньше разрабатывал ядро платформы микросервисов в Яндексе.

👉 Регистрируйся, чтобы разобраться в микросервисах на практическом примере