GitHunt
590 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
open-metadata/OpenMetadata

OpenMetadata — платформа для сбора и объединения метаданных: каталогов данных, линейности, качества, владельцев, глоссариев, политик и «памяти» разговоров в единую графовую модель, чтобы люди и AI-ассистенты понимали, доверяли и правильно использовали данные. Проект на TypeScript с множеством коннекторов, API и механизмов для семантического поиска и активации контекста.

Идея применения:
Автоматически собрать контекст по всем датасетам в компании — схемы, владельцев, тесты качества, линейность и связанные глоссарии — чтобы при изменении столбца мгновенно уведомлять владельцев и перечислять затронутые дашборды и модели.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 14.6k, forks: 2.2k. Последнее обновление: 2026-07-25.
🔥3
citrolabs/ego-lite

ego-lite — быстрый браузер для выполнения веб-автоматизаций AI-агентами, который создаёт отдельные «Spaces» для агентов, даёт им доступ к вашим реальным логинам и вкладкам без конфликтов и минимизирует количество вызовов и токенов за счёт исполнения действий как JS‑функций. Полезен тем, кто запускает несколько агентов параллельно и не хочет, чтобы они вмешивались в вашу сессию или теряли сохранённые учётные данные.

Идея применения:
Автоматизировать одновременное обогащение лидов и парсинг нескольких сайтов — запустить десяток агентов в отдельных Spaces, чтобы каждый собирал и обновлял данные CRM, не мешая вашей работе в браузере.

Стек/язык: JavaScript. На GitHub: ⭐ 3.1k, forks: 148. Последнее обновление: 2026-07-24.
PengZhang64/circuit-framework

circuit-framework — крипто-ориентированный multi-agent фреймворк на Python для исследовательского и бумажного трейдинга: специализированные LLM‑аналитики (структура рынка, деривативы, сентимент, катализаторы, режимы) совместно формируют детализированное предложение по сделке, которое проходит через детерминированный риск‑двигатель — он оценивает размер, ограничения и может отклонить заявку; реальные ордера не выставляются, данные берутся из публичного Hyperliquid API и все прогоны можно запускать офлайн на фикстурах.

Идея применения:
Автоматизировать сравнение профилей стратегий (balanced, momentum, mean_reversion, derivatives и др.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 486, forks: 19. Последнее обновление: 2026-07-16.
Jia-Ethan/codex-keysmith

codex-keysmith — одностраничный Python CLI для безопасной и версионированной установки инструкций в локальную конфигурацию Codex: делает превью (dry-run), создает подписанные манифесты и бэкапы, изолирует/приостанавливает хуки и поддерживает слоистую отмену с возможностью восстановления после прерываний. Полезен тем, кто управляет глобальными поведениями Codex и хочет вносить предсказуемые, отзывные изменения без патчинга бинарников или утечки учётных данных.

Идея применения:
Автоматизировать выпуск и откат изменений в model_instructions_file для команды — хранить каждый деплой с контрольной суммой и запускать dry-run перед подтверждением, чтобы можно было быстро восстановить предыдущую инструкцию при проблемах.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 1.7k, forks: 288. Последнее обновление: 2026-07-25.
🔥1
microsoft/mcp-for-beginners

mcp-for-beginners — обучающий набор Jupyter-ноутбуков и примеров на .NET, Java, TypeScript/JavaScript, Rust и Python, который последовательно объясняет принципы Model Context Protocol (MCP) и демонстрирует, как строить модульные и безопасные AI-воркфлоу от установки сессии до оркестрации сервисов. Полезен разработчикам, которые хотят наглядно увидеть кросс-языковые реализации MCP и быстро собрать рабочие примеры.

Идея применения:
Собрать и запустить серию ноутбуков для обучения команды: автоматизировать конвертацию примеров в Docker-контейнеры по каждому языку, чтобы в локальной среде воспроизводить сценарии взаимодействия моделей и сервисов без внешних зависимостей.

Стек/язык: Jupyter Notebook. На GitHub: ⭐ 16.7k, forks: 5.5k. Последнее обновление: 2026-07-09.
GLips/Figma-Context-MCP

Figma-Context-MCP — сервер Model Context Protocol на TypeScript, который даёт AI-инструментам (например, Cursor) доступ к структуре и стилям макетов из Figma: вытаскивает метаданные фреймов/групп, упрощает их и отдаёт только релевантную информацию, чтобы ассистент точнее генерировал верстку и код. Полезен фронтендерам и командам, которые хотят интегрировать дизайн-файлы в рабочий процесс автоматической реализации интерфейса.

Идея применения:
Автоматизировать создание задач на реализацию интерфейса: из ссылки на Figma получить упрощённый контекст через MCP и попросить Cursor сгенерировать готовые компоненты/шаблоны для выбранного фрейма.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 15.4k, forks: 1.2k. Последнее обновление: 2026-07-03.
👍1
CoplayDev/unity-mcp

unity-mcp — мост между вашими LLM/ассистентами и Unity Editor, который даёт моделям инструменты управлять сценами, ассетами, править C#-скрипты, запускать тесты, профилировать и собирать проект напрямую через Model Context Protocol; полезен командам разработчиков игр и инструментов, которые хотят автоматизировать рутинные операции и управлять редактором из внешних клиентов. Проект открытый, на MIT, поддерживает множество MCP-клиентов и Unity 2021.3→6.x.

Идея применения:
Автоматизировать прогон CI: из MCP-клиента запускать сборку, прогон юнит/интеграционных тестов и профайлинг сцены на сервере, собирать артефакты и отчёты для QA.

Стек/язык: C#. На GitHub: ⭐ 12.8k, forks: 1.4k. Последнее обновление: 2026-07-13.
org2AI/ORG2

ORG2 — локальная платформа для запуска и обзора «кодирующих» агентов: нативный Rust-харнес плюс лаунчеры для 20+ CLI‑агентов, которая записывает каждую сессию как воспроизводимую траекторию с сообщениями, вызовами инструментов и правками файлов, чтобы команда могла просматривать не только diff, но и почему и как код был создан. Полезна для команд, которые хотят отслеживать решения агентов, воспроизводить сессии и связывать строки кода с конкретными агентными сессиями.

Идея применения:
Автоматически собирать и хранить воспроизводимые записи всех агентных сессий по проекту, чтобы ревьювить поступающие правки как «видео» работы агента и связывать коммиты с исходными решениями при код‑ревью.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 2.2k, forks: 119. Последнее обновление: 2026-07-25.
🔥1
MengTo/Skills

Skills — набор готовых «навыков» для AI-агентов (Codex, Claude, Cursor и др.), которые превращают ссылки, скринкасты и HTML в конкретные плейбуки: от генерации детализированных лендингов до воспроизводимых UI-анимаций, WebGL-эффектов и рабочих потоков внедрения; полезно дизайнерам и инженерам, желающим стандартизировать повторяемые промпты и процедуры. Проект хранит каждый навык в папке с SKILL.md, примерами и демо, чтобы агент мог последовательно выполнять шаги и подстраиваться под контекст.

Идея применения:
Автоматически собрать библиотеку «Video to Super Prompt»: взять серию записей экранов ключевых страниц продукта, прогнать через навык преобразования в супер‑промты и сохранить готовые шаблоны для массовой генерации HTML-страниц и прототипов.

Стек/язык: HTML. На GitHub: ⭐ 3k, forks: 323. Последнее обновление: 2026-07-25.
browser-use/web-ui

web-ui — веб‑интерфейс на Gradio для запуска браузерного AI‑агента: управляет сессиями браузера, поддерживает подключение разных LLM (OpenAI, Google, Anthropic и др.), дает возможность использовать собственный браузер и сохранять окно между задачами для просмотра истории взаимодействий. Полезен тем, кто хочет тестировать и управлять агентами прямо в браузере без сложной CLI‑настройки.

Идея применения:
Автоматизировать воспроизведение сценариев тестирования веб‑интерфейса: подключить локальный браузер с профилем, прогонять последовательности действий агентом, сохранять и просматривать всю хронологию сессий и записи экрана для отладки.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 16.2k, forks: 2.7k. Последнее обновление: 2026-05-15.
👍2
langchain-ai/open-swe

open-swe — открытая Python-рамка для сборки внутренних «кодинг-агентов»: асинхронных ботов/CLI/веб-агентов, которые запускают задачи в изолированных облачных песочницах, умеют выполнять shell-команды, работать с GitHub/Slack/Linear и автоматически создавать PR — пригодится командам, которые хотят безопасно автоматизировать изменения в кодовой базе с минимальным человеческим контролем.

Идея применения:
Автоматически запускать тестовую задачу в изолированной песочнице, вносить исправления в код по результатам локального запуска и создавать PR с патчем и отчетом о прогоне тестов.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 10.4k, forks: 1.2k. Последнее обновление: 2026-07-26.
🔥1
wxtsky/CodeIsland

CodeIsland — панель в вырезе MacBook, которая в реальном времени показывает статус ваших AI-кодинг-агентов: активные сессии, вызовы инструментов, запросы на разрешения и ответы, с возможностью одобрить действия и прыгнуть в нужную вкладку терминала или IDE. Поддерживает 13 CLI/IDE инструментов, умеет автодобавлять хуки, синхронизируется с iPhone и Apple Watch и оформлена в пиксель-арт стиле.

Идея применения:
Автоматически собирать и отображать статус всех запущенных CI/локальных AI-ассистентов команды в единой небольшой панели, чтобы тимлид мог одним взглядом одобрять запросы и переключаться к проблемным сессиям.

Стек/язык: Swift. На GitHub: ⭐ 2.2k, forks: 258. Последнее обновление: 2026-07-23.
❤1🔥1
KlaatAI/klaatcode

klaatcode — терминальный AI-агент для работы с кодом: читает проект, вносит правки, запускает команды и самоверяет результаты, при этом умно маршрутизирует каждый запрос к подходящей модели через сервер Klaatu, чтобы давать кодовую точность при существенно меньших расходах. Полезен разработчикам и CI-инженерам, которым нужен интерактивный CLI‑помощник с контролем затрат и пониманием контекста проекта.

Идея применения:
Автоматизировать проверку и исправление багфиксов в PR: прогонять klaatcode в CI, чтобы агент локально индексировал репозиторий, предлагал и применял патчи, проверял тесты и отчитал стоимость и изменения перед мержем.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 290, forks: 107. Последнее обновление: 2026-07-23.
NVIDIA/skills

skills — набор проверенных NVIDIA инструкций (skills) для интеграции с агентами вроде Claude Code и Codex, который учит агентов запускать рабочие процессы по Physical AI, робототехнике, симуляции, CUDA-библиотекам и RAG; полезен инженерам и исследователям, которые хотят, чтобы кодовые агенты автоматически использовали NVIDIA‑инструменты и примеры. Репозиторий служит каталогом и точкой синхронизации навыков, которые устанавливаются через CLI и обновляются автоматически.

Идея применения:
Собрать и держать актуальную локальную коллекцию skills для команды ML/робототехники, чтобы агенты могли по запросу запускать готовые пайплайны с CUDA, симуляцией и RAG (например, автоматическая настройка и прогон симуляций с использованием конкретных CUDA‑библиотек).

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 2.7k, forks: 303. Последнее обновление: 2026-07-24.
EvoScientist/EvoScientist

EvoScientist — фреймворк на Python для «самоэволюционирующих» AI-исследователей: мультиагентная система (план, исследование, код, отладка, анализ, писательство) с автодистилляцией памяти в граф знаний, автоформированием повторно используемых навыков и возможностью работать через разные провайдеры и каналы (CLI, WebUI, Telegram и др.). Полезен командам, которые хотят автоматизировать циклы научного исследования и получать непрерывно улучшающиеся агенты для анализа данных и генерации кода.

Идея применения:
Настроить регулярный cron‑запуск для автоматического мониторинга и анализа новых научных предпринятых (корпусов статей или репозиториев), чтобы агент собирал инсайты, генерировал отчёты и накапливал их в самосовершенствующейся базе знаний.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 4.4k, forks: 290. Последнее обновление: 2026-07-25.
👍2
HKUDS/ViMax

ViMax — фреймворк для генерации видео с автономными «агентами», которые берут на себя сценарное планирование, раскадровку, создание персонажей и финальную сборку ролика; полезен авторам и командам, которые хотят превращать концепт или сценарий в многосценное видео с контролем консистентности визуала и процесса рендера. Проект на Python с веб‑интерфейсом, поддержкой провайдеров генерации и инструментами для возобновления и мониторинга рендера.

Идея применения:
Автоматически конвертировать серию коротких глав романа в эпизодические видео‑сцены: сжатие сюжета, трекинг персонажей, раскадровка и параллельный рендер нескольких дублей для ускорения пост‑продакшена.

Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 11.4k, forks: 1.7k. Последнее обновление: 2026-07-20.
🔥2
krillinai/KrillinAI

KrillinAI — инструмент локализации видео: скачивает ролик, расшифровывает речь, переводит субтитры, синтезирует озвучку, композирует финальное видео и генерирует обложку; поддерживает более 100 языков и оптимизирован под платформы типа YouTube, TikTok, Bilibili и Douyin, полезен всем, кто автоматизирует мульти-платформенную адаптацию контента. Проект даёт как однокнопочное GUI/клиент-решение, так и поэтапный CLI для встраивания в пайплайны и управления агентами.

Идея применения:
Собрать автоматический конвейер для локализации учебных вебинаров: скачивать записи, делать точные субтитры и переводы, создавать дубляж и экспортировать готовые ролики в форматах и обложках, оптимизированных для YouTube, TikTok и Bilibili.

Стек/язык: Go. На GitHub: ⭐ 10.6k, forks: 981. Последнее обновление: 2026-07-24.
👍1
zhukunpenglinyutong/jetbrains-cc-gui

jetbrains-cc-gui — плагин для IntelliJ IDEA на TypeScript, который даёт визуальную панель для одновременной работы с Claude Code и OpenAI Codex: контекстные подсказки, отправка изображений, управление сессиями, сравнение diff, встроенные агенты и команды для автоматизации. Полезен разработчикам, которые хотят интегрировать мощные кодогенераторы прямо в IDE и управлять историями и провайдерами в одном интерфейсе.

Идея применения:
Автоматизировать код-ревью: настроить шаблоны /review и сохранить сессии, чтобы плагин генерировал комментарии и предлагал исправления по диффам для каждого PR.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 4.9k, forks: 578. Последнее обновление: 2026-07-24.
iFurySt/open-codex-computer-use

open-codex-computer-use — открытая реализация сервиса "Computer Use", которая позволяет AI‑агентам через MCP выполнять действия на рабочем столе (курсор, ввод, скриншоты и прочее) на macOS, Linux и Windows; на macOS требует разовых разрешений Accessibility и Screen Recording. Проект совместим с интерфейсами вроде Codex App/CLI и предоставляет удобный CLI/набор команд для интеграции в агенты.

Идея применения:
Автоматизировать тестирование и демонстрации GUI‑функций приложения: прокрутка, ввод и захват экранов скриптом‑агентом, чтобы прогонять сценарии и собирать воспроизводимые артефакты на разных ОС.

Стек/язык: Swift. На GitHub: ⭐ 1.5k, forks: 144. Последнее обновление: 2026-07-23.
letta-ai/letta-code

letta-code — TypeScript‑фреймворк для создания «состоящих» агентов: у них есть память, идентичность и способность учиться, переписывая свои воспоминания, навыки и подсказки; работает локально через CLI, в десктоп‑приложении, в браузере и через мессенджеры (Telegram, Slack, Discord). Полезен для тех, кто хочет автономных или всегда‑он агентов с историей и самоулучшающимся поведением.

Идея применения:
Развернуть агента для проекта, который периодически индексирует реплики из issue/PR и локальной документации, хранит контекст в git‑подобном MemFS и автоматически генерирует/обновляет служебные ответы и чек‑листы по повторяющимся запросам поддержки.

Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 2.9k, forks: 338. Последнее обновление: 2026-07-26.
SaladDay/cc-switch-cli

cc-switch-cli — кроссплатформенный инструмент на Rust для управления несколькими CLI‑помощниками ИИ (Claude Code, Codex, Gemini и др.) в интерактивном TUI и через обычный CLI: переключает аккаунты и сессии, хранит конфигурации провайдеров, прокси‑маршруты, навыки и подсказки, собирает статистику использования и выполняет базовые проверки окружения. Полезен тем, кто часто меняет провайдеров или автоматизирует повторяемые терминальные рабочие процессы с разными моделями.

Идея применения:
Автоматизировать CI‑задачу, которая перед запуском тестов выбирает нужный провайдер/ключ и прокси‑маршрут, обновляет локальные навыки и промпты через CLI и запускает тестовые сценарии на выбранной модели.

Стек/язык: Rust. На GitHub: ⭐ 4.4k, forks: 256. Последнее обновление: 2026-07-24.