GitHunt
589 subscribers
1.38K photos
1.51K links
Каждый день публикуем интересные проекты с GitHub и делимcя идеями их реализации и применения

Бесплатно не размещаем, просьба писать только по сотрудничеству.
Связь: @lokyaevich
Download Telegram
CaviraOSS/OpenMemory

OpenMemory — локальное постоянное хранилище памяти для LLM-приложений: Claude Desktop, GitHub Copilot, Codex, Antigravity и других. Проект помогает сохранять контекст между сессиями локально, чтобы ассистенты могли опираться на накопленные сведения, а не начинать каждый раз с нуля. Полезно тем, кто строит рабочие процессы вокруг нескольких AI-инструментов и хочет держать память под своим контролем.

Идея применения: хранить локальные предпочтения проекта и команды, чтобы разные LLM-инструменты использовали один устойчивый контекст.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 4.3k, forks: 484. Последнее обновление: 2026-06-16.
🔥2❤1
tddworks/baguette

baguette — headless-менеджер и ферма iOS Simulator для iOS 26 с вводом со стороны хоста: тапы, свайпы, multi-finger-жесты и стримингом 60 fps. Проект на Swift полезен командам, которые автоматизируют мобильное тестирование, удалённо гоняют симуляторы или хотят управлять iOS-сценариями без обычного GUI-цикла.

Идея применения: собрать стенд для прогонки UI-сценариев на симуляторах с управлением жестами и видеопотоком 60 fps для наблюдения за тестами.

Стек/язык: Swift. На GitHub: ⭐ 1.4k, forks: 75. Последнее обновление: 2026-06-22.
👍1
dodo-reach/hermes-desktop

hermes-desktop — macOS-приложение на Swift для управления Hermes с Mac через чистый SSH. Проект делает акцент на простой и безопасной схеме без gateway-сервисов, открытых портов и браузерного слоя. Полезно тем, кто уже использует Hermes и хочет управлять им с рабочего Mac без добавления лишней сетевой поверхности.

Идея применения: дать операторам Mac-клиент для доступа к Hermes через SSH, не поднимая веб-интерфейс и не открывая дополнительные порты наружу.

Стек/язык: Swift. На GitHub: ⭐ 1.9k, forks: 139. Последнее обновление: 2026-06-19.
👍1
vllm-project/semantic-router

semantic-router — системный роутер для Mixture-of-Models: помогает направлять запросы к разным моделям на уровне облака, дата-центра или edge-инфраструктуры. Проект написан на Go и полезен командам, которые запускают не одну модель, а набор моделей и хотят управлять маршрутизацией умнее, чем простым ручным выбором endpoint’а.

Идея применения: поставить роутер перед несколькими LLM и отправлять простые запросы на более лёгкую модель, а сложные — на более мощную.

Стек/язык: Go. На GitHub: ⭐ 4.5k, forks: 718. Последнее обновление: 2026-06-22.
onecli/onecli

onecli — open-source шлюз для учётных данных со встроенным vault. Его задача — давать AI-агентам доступ к сервисам без прямой передачи ключей в промпты, код или окружение агента. Проект написан на TypeScript и полезен тем, кто собирает агентные сценарии и не хочет размазывать секреты по пайплайнам.

Идея применения: выдать агенту доступ к нужным внутренним сервисам через onecli, не раскрывая сами ключи в его рабочем контексте.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 2.4k, forks: 126. Последнее обновление: 2026-06-20.
yb2460/harness-anything

Harness Anything — Python-хаб управления для AI-агентов, который связывает их с рабочими инструментами: WPS, MS Office, Zotero, Photoshop, 47 CLI-командами и 27 академическими навыками. В описании отдельно заявлен сценарий SVG-to-PPTX, так что проект особенно интересен для автоматизации офисной, академической и презентационной рутины.

Идея применения: собрать агента, который готовит черновик презентации из SVG-материалов и оформляет его в PPTX.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 861, forks: 48. Последнее обновление: 2026-06-12.
thunderbird/thunderbolt

thunderbolt — TypeScript-проект про ИИ под вашим контролем: выбор моделей, владение своими данными и уход от привязки к одному вендору. Он полезен командам, которые хотят строить AI-инструменты без жёсткой зависимости от конкретного поставщика моделей и с большим контролем над тем, где находятся данные.

Идея применения: собрать внутренний AI-интерфейс, в котором команда может менять используемые модели, не перестраивая весь рабочий процесс.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 4.7k, forks: 312. Последнее обновление: 2026-06-22.
bookorbit/bookorbit

BookOrbit — проект на TypeScript с идеей «пространства для чтения». По описанию это место, где можно выстроить отдельную среду вокруг книг и чтения, без привязки к шумным универсальным сервисам. Репозиторий уже собрал 1185 звёзд и может быть интересен тем, кто хочет более сфокусированный интерфейс для своей читательской рутины.

Идея применения: завести отдельное пространство для личного чтения и держать книжную активность отдельно от рабочих и социальных инструментов.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 1.2k, forks: 83. Последнее обновление: 2026-06-22.
afar1/fieldtheory-cli

Field Theory CLI — TypeScript-инструмент для работы с закладками, библиотекой, командами и агентными workflow из терминала. Проект полезен тем, кто собирает знания, часто переиспользует команды и хочет держать рабочий контекст ближе к CLI, а не раскидывать его по браузеру, заметкам и чатам.

Идея применения: собрать личную командную библиотеку для проекта: ссылки, повторяемые команды и шаги для AI-агента в одном терминальном workflow.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 1.9k, forks: 198. Последнее обновление: 2026-06-15.
pguso/ai-agents-from-scratch

ai-agents-from-scratch — учебный репозиторий, где AI-агентов предлагают понять через самостоятельную сборку, без черных ящиков. В фокусе локальные LLM, function calling, память и паттерны ReAct. Полезно тем, кто хочет разобраться, как агент принимает решения и вызывает инструменты, а не просто подключить готовый фреймворк.

Идея применения: провести внутренний воркшоп и собрать простого агента с памятью и вызовом функций на локальной модели.

Стек/язык: JavaScript. На GitHub: ⭐ 4.3k, forks: 622. Последнее обновление: 2026-05-31.
romgX/openrelay

openrelay — TypeScript-проект для подключения локальных приложений к сотням бесплатных квот AI-моделей в один клик. Он полезен, когда нужно быстро проверить работу с разными моделями в своем проекте и не тратить время на ручную настройку каждого провайдера на этапе экспериментов.

Идея применения: подключить прототип чат-бота или AI-фичи к доступным модельным квотам и быстро сравнить поведение на нескольких вариантах.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 2.2k, forks: 308. Последнее обновление: 2026-06-17.
👍1
knowsuchagency/mcp2cli

mcp2cli превращает любой MCP, OpenAPI или GraphQL-сервер в CLI прямо во время выполнения, без генерации кода. Проект написан на Python и пригодится, когда API уже есть, а для быстрых проверок, скриптов и ручных операций хочется не писать отдельный клиент, а получить команды в терминале.

Идея применения: подключить внутренний OpenAPI-сервис и дать инженерам CLI для проверки методов без отдельной разработки утилиты.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 2.2k, forks: 159. Последнее обновление: 2026-06-17.
❤1
amitshekhariitbhu/ai-engineering-interview-questions

ai-engineering-interview-questions — шпаргалка с вопросами и ответами для собеседований по AI Engineering. Репозиторий в Markdown полезен кандидатам для самопроверки перед интервью и интервьюерам как база тем, которые стоит обсудить: от прикладных AI-задач до инженерных аспектов работы с такими системами.

Идея применения: составить чек-лист подготовки к интервью и пройти вопросы блоками за несколько вечеров.

Стек/язык: Markdown. На GitHub: ⭐ 1.9k, forks: 354. Последнее обновление: 2026-06-22.
aiming-lab/SimpleMem

Библиотека для долговременной памяти LLM-агентов: SimpleMem рассчитан на текстовые и мультимодальные сценарии, где агенту нужно не терять накопленный контекст между взаимодействиями. Проект на Python полезен тем, кто собирает ассистентов, исследовательские пайплайны или агентные системы, которым важно хранить и переиспользовать прошлый опыт, а не каждый раз начинать с пустого контекста.

Идея применения: добавить агенту поддержки память о прошлых обращениях пользователя, чтобы он учитывал предыдущие решения и материалы в новых диалогах.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 3.5k, forks: 364. Последнее обновление: 2026-05-21.
agent-of-empires/agent-of-empires

Менеджер для одновременной работы с несколькими coding-агентами через TUI или веб-интерфейс, в том числе с доступом с мобильного. Поддерживает Claude Code, OpenCode, Mistral Vibe, Codex CLI, Gemini CLI, Pi.dev, Copilot CLI и Factory Droid Coding. Полезен тем, кто параллельно гоняет разные агентные инструменты и не хочет переключаться между отдельными терминалами и интерфейсами.

Идея применения: запустить несколько агентов на разные задачи в репозитории и наблюдать за ними с телефона через веб-интерфейс.

Стек/язык: Rust. На GitHub: ⭐ 2.6k, forks: 234. Последнее обновление: 2026-06-22.
deta/surf

Персональные AI-ноутбуки для файлов и веб-страниц: Surf помогает собирать материалы, организовывать их и генерировать заметки на их основе. Проект open source, работает локально, делает ставку на открытые данные и не привязывает к одному классу моделей: можно выбирать модель, включая локальные варианты. Полезен для личной базы знаний, ресёрча и подготовки материалов из разрозненных источников.

Идея применения: собрать статьи, PDF и страницы по теме продукта, а затем сгенерировать из них структурированные заметки для команды.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 3.5k, forks: 255. Последнее обновление: 2026-06-17.
homeassistant-ai/ha-mcp

Неофициальный MCP-сервер для Home Assistant, который связывает умный дом с AI-инструментами через Model Context Protocol. Проект на Python полезен тем, кто хочет дать ассистентам доступ к возможностям Home Assistant и строить сценарии управления домом через агентный интерфейс. Важно, что это именно неофициальная интеграция, а не часть основного проекта Home Assistant.

Идея применения: подключить AI-ассистента к Home Assistant, чтобы он помогал разбирать состояние устройств и запускать домашние сценарии.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 3.6k, forks: 145. Последнее обновление: 2026-06-22.
UditAkhourii/adhd

ADHD — TypeScript-навык для coding agents, который заставляет агента думать не одной линией, а деревом вариантов: параллельно запускает разные «когнитивные рамки», оценивает ветки, отсекает ловушки и углубляет самые перспективные. Работает поверх Claude и Codex Agent SDK. Полезен, когда агенту нужно не просто дописать очевидный код, а перебрать несколько подходов в творческой или междисциплинарной задаче.

Идея применения: подключить навык к агенту, который проектирует архитектуру новой фичи, чтобы он сравнил несколько решений и отбросил слабые варианты до реализации.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 865, forks: 46. Последнее обновление: 2026-06-04.
agentscope-ai/agentscope-java

AgentScope Java — Java-фреймворк для построения LLM-приложений в стиле agent-oriented programming: логика оформляется вокруг агентов, их ролей и взаимодействий. Репозиторий будет особенно полезен командам, которые пишут бэкенд на Java и хотят собирать агентные сценарии без перехода на Python-стек. У проекта почти 4 тысячи звёзд и активная Java-кодовая база.

Идея применения: собрать внутреннего агента для обработки обращений в сервисной системе, где отдельные агенты отвечают за классификацию, поиск контекста и подготовку ответа.

Стек/язык: Java. На GitHub: ⭐ 4k, forks: 856. Последнее обновление: 2026-06-18.
sheeki03/tirith

Tirith — Rust-инструмент для защиты терминала разработчика и AI-агентов до выполнения опасных команд. Он перехватывает homograph URL, pipe-to-shell, ANSI injection, обфусцированные payload’ы, попытки утечки данных и вредоносные skills/configs для AI. Полезен тем, кто часто копирует команды из интернета, запускает агентные инструменты или даёт агентам доступ к shell.

Идея применения: поставить Tirith как защитный слой на рабочую машину, где AI-агент выполняет команды в терминале во время рефакторинга или настройки окружения.

Стек/язык: Rust. На GitHub: ⭐ 2.5k, forks: 84. Последнее обновление: 2026-06-22.
FareedKhan-dev/all-agentic-architectures

all-agentic-architectures — библиотека и «исполняемый учебник» по 35 production-grade агентным AI-архитектурам: среди них Reflexion, LATS, GraphRAG, MemGPT, Voyager и BrowserAgent. Проект написан в формате Jupyter Notebook, поддерживает несколько LLM-провайдеров и включает benchmark leaderboard на 17 задач. Полезен для быстрого сравнения подходов к агентам не по статьям, а на запускаемых примерах.

Идея применения: выбрать архитектуру для исследовательского агента, прогнав несколько вариантов на одинаковом наборе задач и сравнив результаты.

Стек/язык: Jupyter Notebook. На GitHub: ⭐ 3.7k, forks: 649. Последнее обновление: 2026-06-22.