asgeirtj/system_prompts_leaks
asgeirtj/system_prompts_leaks
System Prompts Leaks — это репозиторий, где собираются и документируются системные промпты разных AI-чатботов: ChatGPT, Claude, Gemini и других.
Проект показывает, какие скрытые инструкции используются внутри популярных AI-сервисов: как модели должны отвечать, какие ограничения соблюдать, как вести себя в разных сценариях и какие правила заложены в их поведение.
Такой репозиторий может быть полезен для изучения prompt engineering, анализа поведения AI-моделей, разработки собственных AI-ассистентов, тестирования безопасности и понимания того, как крупные компании настраивают своих чатботов.
Стек: JavaScript
GitHub: ⭐ 43.3k, forks: 7.2k
Последнее обновление: 18.06.2026
asgeirtj/system_prompts_leaks
System Prompts Leaks — это репозиторий, где собираются и документируются системные промпты разных AI-чатботов: ChatGPT, Claude, Gemini и других.
Проект показывает, какие скрытые инструкции используются внутри популярных AI-сервисов: как модели должны отвечать, какие ограничения соблюдать, как вести себя в разных сценариях и какие правила заложены в их поведение.
Такой репозиторий может быть полезен для изучения prompt engineering, анализа поведения AI-моделей, разработки собственных AI-ассистентов, тестирования безопасности и понимания того, как крупные компании настраивают своих чатботов.
Стек: JavaScript
GitHub: ⭐ 43.3k, forks: 7.2k
Последнее обновление: 18.06.2026
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
Auto-claude-code-research-in-sleep, или ARIS, — это инструмент для автоматизации исследовательской и кодовой работы через Claude Code.
Идея проекта в том, чтобы агент мог выполнять задачи почти автономно: анализировать код, проводить ресёрч, искать решения, проверять гипотезы и готовить результат без постоянного ручного контроля со стороны пользователя.
Такой проект может быть полезен как база для внутреннего AI-инструмента разработчика: ночной анализ репозитория, поиск багов, подготовка технических решений, исследование библиотек, генерация отчётов или автоматизация рутинных задач в разработке.
По сути, это не просто “бот для Claude Code”, а пример того, как можно выстроить рабочий процесс, где AI-агент получает задачу, сам проходит несколько этапов и возвращает уже подготовленный результат.
Стек: Python
GitHub: ⭐ 12.3k, forks: 1.1k
Последнее обновление: 18.06.2026
Auto-claude-code-research-in-sleep, или ARIS, — это инструмент для автоматизации исследовательской и кодовой работы через Claude Code.
Идея проекта в том, чтобы агент мог выполнять задачи почти автономно: анализировать код, проводить ресёрч, искать решения, проверять гипотезы и готовить результат без постоянного ручного контроля со стороны пользователя.
Такой проект может быть полезен как база для внутреннего AI-инструмента разработчика: ночной анализ репозитория, поиск багов, подготовка технических решений, исследование библиотек, генерация отчётов или автоматизация рутинных задач в разработке.
По сути, это не просто “бот для Claude Code”, а пример того, как можно выстроить рабочий процесс, где AI-агент получает задачу, сам проходит несколько этапов и возвращает уже подготовленный результат.
Стек: Python
GitHub: ⭐ 12.3k, forks: 1.1k
Последнее обновление: 18.06.2026
GitHub
GitHub - wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep: ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for…
ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experiment automation. No framework, no lock-in — works...
docling-project/docling
Docling — это библиотека для обработки и разбора документов разных форматов. Она умеет работать с PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, изображениями, аудио, email-файлами и другими типами данных.
Главная ценность проекта — продвинутый разбор PDF: библиотека понимает структуру страниц, порядок чтения, таблицы, формулы, код, изображения и другие элементы документа. После обработки данные можно экспортировать в Markdown, HTML, JSON и другие форматы.
Docling хорошо подходит для AI-продуктов, где нужно превращать документы в структурированные данные: парсеры, базы знаний, RAG-системы, корпоративные ассистенты, автоматизация документооборота и обработка больших архивов файлов.
Стек: Python
GitHub: ⭐ 61.8k, forks: 4.3k
Последнее обновление: 18.06.2026
Docling — это библиотека для обработки и разбора документов разных форматов. Она умеет работать с PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, изображениями, аудио, email-файлами и другими типами данных.
Главная ценность проекта — продвинутый разбор PDF: библиотека понимает структуру страниц, порядок чтения, таблицы, формулы, код, изображения и другие элементы документа. После обработки данные можно экспортировать в Markdown, HTML, JSON и другие форматы.
Docling хорошо подходит для AI-продуктов, где нужно превращать документы в структурированные данные: парсеры, базы знаний, RAG-системы, корпоративные ассистенты, автоматизация документооборота и обработка больших архивов файлов.
Стек: Python
GitHub: ⭐ 61.8k, forks: 4.3k
Последнее обновление: 18.06.2026
Anionex/banana-slides
banana-slides — это AI-генератор презентаций на базе nano banana pro. Пользователь может загрузить шаблон, описать задачу обычным текстом — например, “сделай 10 слайдов про квартальный отчёт” — и получить готовую редактируемую презентацию.
Проект поддерживает генерацию слайдов по текстовому запросу, работу с шаблонами, добавление материалов и быструю правку презентации без ручной сборки каждого слайда с нуля.
Главная идея применения — конвейер для контент-команд, маркетологов, основателей и продуктовых команд. Например: маркетолог набрасывает тезисы голосом или текстом, banana-slides собирает черновик презентации, а дизайнер потом быстро доводит визуал до финального состояния.
Такой инструмент можно использовать как основу для сервиса генерации коммерческих презентаций, pitch deck, отчётов, обучающих материалов, внутренних документов или автоматизации контента для агентств.
Стек: Python
GitHub: ⭐ 15k, forks: 1.7k
Последнее обновление: 2 дня назад
banana-slides — это AI-генератор презентаций на базе nano banana pro. Пользователь может загрузить шаблон, описать задачу обычным текстом — например, “сделай 10 слайдов про квартальный отчёт” — и получить готовую редактируемую презентацию.
Проект поддерживает генерацию слайдов по текстовому запросу, работу с шаблонами, добавление материалов и быструю правку презентации без ручной сборки каждого слайда с нуля.
Главная идея применения — конвейер для контент-команд, маркетологов, основателей и продуктовых команд. Например: маркетолог набрасывает тезисы голосом или текстом, banana-slides собирает черновик презентации, а дизайнер потом быстро доводит визуал до финального состояния.
Такой инструмент можно использовать как основу для сервиса генерации коммерческих презентаций, pitch deck, отчётов, обучающих материалов, внутренних документов или автоматизации контента для агентств.
Стек: Python
GitHub: ⭐ 15k, forks: 1.7k
Последнее обновление: 2 дня назад
walkinglabs/learn-harness-engineering
Практический курс по созданию инфраструктуры для AI coding agents — инструментов, которые помогают ИИ-агентам писать, проверять и исправлять код более надёжно.
Внутри разбирается, как строить окружение для агента, управлять состоянием, проверять результат его работы и задавать механизмы контроля, чтобы агент не просто генерировал код, а работал предсказуемо и безопасно.
Проект может быть полезен тем, кто хочет глубже разобраться в разработке AI-инструментов для программирования, автоматизации разработки, внутренних devtools или собственных AI-агентов.
Стек: TypeScript
GitHub: ⭐ 8.8k, forks: 936
Последнее обновление: 16.06.2026
Практический курс по созданию инфраструктуры для AI coding agents — инструментов, которые помогают ИИ-агентам писать, проверять и исправлять код более надёжно.
Внутри разбирается, как строить окружение для агента, управлять состоянием, проверять результат его работы и задавать механизмы контроля, чтобы агент не просто генерировал код, а работал предсказуемо и безопасно.
Проект может быть полезен тем, кто хочет глубже разобраться в разработке AI-инструментов для программирования, автоматизации разработки, внутренних devtools или собственных AI-агентов.
Стек: TypeScript
GitHub: ⭐ 8.8k, forks: 936
Последнее обновление: 16.06.2026
nidhinjs/prompt-master
Бывает, просишь AI-агента что-то сделать, а он выдаёт не то. Проблема не в модели — проблема в промпте. Кто-то собрал prompt-master — Claude-скилл, который пишет правильные промпты для любого AI-инструмента. Один раз описал задачу, он сгенерил промпт — и агент делает ровно то, что нужно. 9 400 звёзд
⭐ 9.5k • forks 1.1k
Бывает, просишь AI-агента что-то сделать, а он выдаёт не то. Проблема не в модели — проблема в промпте. Кто-то собрал prompt-master — Claude-скилл, который пишет правильные промпты для любого AI-инструмента. Один раз описал задачу, он сгенерил промпт — и агент делает ровно то, что нужно. 9 400 звёзд
⭐ 9.5k • forks 1.1k
TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
TencentDB-Agent-Memory — это локальная долговременная память для AI-агентов: проект сохраняет и постепенно структурирует контекст без внешних API и лишних зависимостей. Написан на TypeScript и особенно зайдёт тем, кто строит автономных ассистентов, которым важно помнить прошлые диалоги, задачи и пользовательские привычки. Главная фишка — 4-уровневый пайплайн памяти, который работает полностью локально и не уводит данные наружу.
Идея применения: персональный AI-ассистент для команды разработки, который запоминает архитектурные решения, договорённости по проекту и контекст прошлых обсуждений между сессиями.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 5.9k, forks: 511. Последнее обновление: 2026-06-17.
TencentDB-Agent-Memory — это локальная долговременная память для AI-агентов: проект сохраняет и постепенно структурирует контекст без внешних API и лишних зависимостей. Написан на TypeScript и особенно зайдёт тем, кто строит автономных ассистентов, которым важно помнить прошлые диалоги, задачи и пользовательские привычки. Главная фишка — 4-уровневый пайплайн памяти, который работает полностью локально и не уводит данные наружу.
Идея применения: персональный AI-ассистент для команды разработки, который запоминает архитектурные решения, договорённости по проекту и контекст прошлых обсуждений между сессиями.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 5.9k, forks: 511. Последнее обновление: 2026-06-17.
HKUDS/LightRAG
LightRAG — Python-библиотека для быстрого построения RAG-систем поверх документов, баз знаний и внутренней документации. Проект использует графовую структуру знаний и инкрементальные обновления индекса, поэтому полезен разработчикам AI-агентов, чат-ботов и корпоративного поиска.
Идея применения:
Собрать внутреннего ассистента по документации компании: загрузить регламенты, wiki и README, чтобы сотрудники получали ответы с учетом связей между сущностями, а индекс обновлялся при изменении файлов.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 36.8k, forks: 5.2k. Последнее обновление: 2026-06-18.
LightRAG — Python-библиотека для быстрого построения RAG-систем поверх документов, баз знаний и внутренней документации. Проект использует графовую структуру знаний и инкрементальные обновления индекса, поэтому полезен разработчикам AI-агентов, чат-ботов и корпоративного поиска.
Идея применения:
Собрать внутреннего ассистента по документации компании: загрузить регламенты, wiki и README, чтобы сотрудники получали ответы с учетом связей между сущностями, а индекс обновлялся при изменении файлов.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 36.8k, forks: 5.2k. Последнее обновление: 2026-06-18.
opensandbox-group/OpenSandbox
OpenSandbox — Python-проект для безопасного запуска непроверенного кода, в том числе кода, сгенерированного AI-агентами. Он подходит разработчикам, командам платформ и создателям AI-инструментов, которым нужны изолированные песочницы с лимитами ресурсов и быстрым API.
Идея применения:
Встроить OpenSandbox в backend AI-ассистента, чтобы выполнять пользовательские скрипты и проверки кода в отдельной среде без доступа к основному серверу.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 11.6k, forks: 960. Последнее обновление: 2026-06-18.
OpenSandbox — Python-проект для безопасного запуска непроверенного кода, в том числе кода, сгенерированного AI-агентами. Он подходит разработчикам, командам платформ и создателям AI-инструментов, которым нужны изолированные песочницы с лимитами ресурсов и быстрым API.
Идея применения:
Встроить OpenSandbox в backend AI-ассистента, чтобы выполнять пользовательские скрипты и проверки кода в отдельной среде без доступа к основному серверу.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 11.6k, forks: 960. Последнее обновление: 2026-06-18.
NirDiamant/agents-towards-production
agents-towards-production — открытый playbook по выводу AI-агентов из прототипа в продакшен: архитектура, мониторинг, безопасность, fallback-механизмы, оценка качества и эксплуатационные чеклисты. Репозиторий полезен ML-инженерам, backend-разработчикам и командам, которые строят агентные продукты на LLM.
Идея применения:
Использовать как базовый чеклист перед запуском AI-агента в продукте: пройти разделы по логированию, guardrails, тестированию и мониторингу, чтобы закрыть типовые риски продакшена.
Стек/язык: Jupyter Notebook. На GitHub: ⭐ 20.8k, forks: 2.8k. Последнее обновление: 2026-06-18.
agents-towards-production — открытый playbook по выводу AI-агентов из прототипа в продакшен: архитектура, мониторинг, безопасность, fallback-механизмы, оценка качества и эксплуатационные чеклисты. Репозиторий полезен ML-инженерам, backend-разработчикам и командам, которые строят агентные продукты на LLM.
Идея применения:
Использовать как базовый чеклист перед запуском AI-агента в продукте: пройти разделы по логированию, guardrails, тестированию и мониторингу, чтобы закрыть типовые риски продакшена.
Стек/язык: Jupyter Notebook. На GitHub: ⭐ 20.8k, forks: 2.8k. Последнее обновление: 2026-06-18.
ogulcancelik/herdr
herdr — терминальный мультиплексор для ИИ-агентов на Rust: позволяет запускать и координировать сразу несколько агентов прямо из консоли. Подойдёт разработчикам и power users, которые живут в терминале и хотят собрать удобный рабочий поток без лишнего GUI; главная фишка — управление “стадом” агентов в одном интерфейсе.
Идея применения: одновременно запустить агента для написания кода, второго для ревью изменений и третьего для подготовки команд и документации по проекту в одном терминальном окне.
Стек/язык: Rust. На GitHub: ⭐ 6.3k, forks: 380. Последнее обновление: 2026-06-19.
herdr — терминальный мультиплексор для ИИ-агентов на Rust: позволяет запускать и координировать сразу несколько агентов прямо из консоли. Подойдёт разработчикам и power users, которые живут в терминале и хотят собрать удобный рабочий поток без лишнего GUI; главная фишка — управление “стадом” агентов в одном интерфейсе.
Идея применения: одновременно запустить агента для написания кода, второго для ревью изменений и третьего для подготовки команд и документации по проекту в одном терминальном окне.
Стек/язык: Rust. На GitHub: ⭐ 6.3k, forks: 380. Последнее обновление: 2026-06-19.
InsForge/InsForge
InsForge — open-source backend-платформа для agentic coding: она даёт ИИ-агенту всё, что нужно для сборки full-stack-приложения от начала до деплоя — базу данных, авторизацию, хранилище, вычисления, хостинг и AI gateway. Проект подойдёт разработчикам, которые хотят не склеивать десяток сервисов вручную, а быстро запускать рабочие продукты через единый стек. Главная фишка — backend «всё в одном», заточенный именно под кодящих агентов.
Идея применения: развернуть внутренний AI-инструмент, который по текстовому ТЗ сотрудников генерирует и публикует CRUD-веб-приложения с авторизацией и хранением данных.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 11.9k, forks: 1k. Последнее обновление: 2026-06-18.
InsForge — open-source backend-платформа для agentic coding: она даёт ИИ-агенту всё, что нужно для сборки full-stack-приложения от начала до деплоя — базу данных, авторизацию, хранилище, вычисления, хостинг и AI gateway. Проект подойдёт разработчикам, которые хотят не склеивать десяток сервисов вручную, а быстро запускать рабочие продукты через единый стек. Главная фишка — backend «всё в одном», заточенный именно под кодящих агентов.
Идея применения: развернуть внутренний AI-инструмент, который по текстовому ТЗ сотрудников генерирует и публикует CRUD-веб-приложения с авторизацией и хранением данных.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 11.9k, forks: 1k. Последнее обновление: 2026-06-18.
Fosowl/agenticSeek
agenticSeek — локальный AI-агент на Python для автономного поиска в интернете, анализа информации и написания кода без отправки данных в облако. Проект подходит разработчикам и техническим командам, которым нужен приватный аналог Manus с запуском на собственной машине.
Идея применения:
Развернуть agenticSeek во внутренней среде компании, чтобы инженер мог поручать агенту исследование библиотек, подготовку примеров кода и первичный разбор задач без риска утечки приватного контекста.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 26.5k, forks: 3k. Последнее обновление: 2026-06-18.
agenticSeek — локальный AI-агент на Python для автономного поиска в интернете, анализа информации и написания кода без отправки данных в облако. Проект подходит разработчикам и техническим командам, которым нужен приватный аналог Manus с запуском на собственной машине.
Идея применения:
Развернуть agenticSeek во внутренней среде компании, чтобы инженер мог поручать агенту исследование библиотек, подготовку примеров кода и первичный разбор задач без риска утечки приватного контекста.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 26.5k, forks: 3k. Последнее обновление: 2026-06-18.
DeusData/codebase-memory-mcp
codebase-memory-mcp — быстрый MCP-сервер для «памяти» о кодовой базе: он индексирует репозиторий в постоянный граф знаний и почти мгновенно отвечает на запросы по коду. Подойдёт разработчикам и AI-ассистентам, которым нужно быстро понимать большой проект без лишнего контекста. Главная фишка — скорость уровня миллисекунд, поддержка 158 языков и заметная экономия токенов при работе с LLM.
Идея применения: подключить к AI-ассистенту в большой монорепе, чтобы он за доли секунды находил связанные модули, зависимости и нужные участки кода перед генерацией изменений.
Стек/язык: C. На GitHub: ⭐ 7.7k, forks: 600. Последнее обновление: 2026-06-19.
codebase-memory-mcp — быстрый MCP-сервер для «памяти» о кодовой базе: он индексирует репозиторий в постоянный граф знаний и почти мгновенно отвечает на запросы по коду. Подойдёт разработчикам и AI-ассистентам, которым нужно быстро понимать большой проект без лишнего контекста. Главная фишка — скорость уровня миллисекунд, поддержка 158 языков и заметная экономия токенов при работе с LLM.
Идея применения: подключить к AI-ассистенту в большой монорепе, чтобы он за доли секунды находил связанные модули, зависимости и нужные участки кода перед генерацией изменений.
Стек/язык: C. На GitHub: ⭐ 7.7k, forks: 600. Последнее обновление: 2026-06-19.
a2aproject/A2A
A2A — открытый протокол для связи AI-агентов между разными приложениями, фреймворками и поставщиками. Он нужен разработчикам платформ и команд, которые строят multi-agent системы и хотят, чтобы агенты могли находить друг друга, обмениваться задачами, файлами и результатами через единый интерфейс.
Идея применения:
Собрать корпоративный пайплайн, где один агент анализирует задачу, второй пишет код, третий проверяет безопасность, а A2A передаёт между ними контекст и результаты без ручного копирования.
Стек/язык: Shell. На GitHub: ⭐ 24.4k, forks: 2.5k. Последнее обновление: 2026-06-18.
A2A — открытый протокол для связи AI-агентов между разными приложениями, фреймворками и поставщиками. Он нужен разработчикам платформ и команд, которые строят multi-agent системы и хотят, чтобы агенты могли находить друг друга, обмениваться задачами, файлами и результатами через единый интерфейс.
Идея применения:
Собрать корпоративный пайплайн, где один агент анализирует задачу, второй пишет код, третий проверяет безопасность, а A2A передаёт между ними контекст и результаты без ручного копирования.
Стек/язык: Shell. На GitHub: ⭐ 24.4k, forks: 2.5k. Последнее обновление: 2026-06-18.
❤1
ValueCell-ai/ClawX
ClawX — десктопное приложение на TypeScript с графическим интерфейсом для OpenClaw AI-агентов, которое переносит управление AI-оркестрацией из CLI в удобный desktop-формат. Репозиторий упрощает запуск, настройку и контроль агентных сценариев без терминала, поэтому с ним проще работать тем, кто хочет использовать AI-автоматизацию через визуальный интерфейс.
Идея применения: организовать внутри команды окно управления AI-агентами для типовых задач — например, запускать цепочки из анализа тикетов, генерации черновиков ответов и подготовки сводок по проекту без ручной работы в командной строке.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 7.4k, forks: 1.1k. Последнее обновление: 2026-06-17.
ClawX — десктопное приложение на TypeScript с графическим интерфейсом для OpenClaw AI-агентов, которое переносит управление AI-оркестрацией из CLI в удобный desktop-формат. Репозиторий упрощает запуск, настройку и контроль агентных сценариев без терминала, поэтому с ним проще работать тем, кто хочет использовать AI-автоматизацию через визуальный интерфейс.
Идея применения: организовать внутри команды окно управления AI-агентами для типовых задач — например, запускать цепочки из анализа тикетов, генерации черновиков ответов и подготовки сводок по проекту без ручной работы в командной строке.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 7.4k, forks: 1.1k. Последнее обновление: 2026-06-17.
🔥1
Arthur-Ficial/apfel
apfel — локальный AI-инструмент для macOS на Swift, который даёт доступ к Apple Intelligence без облака и API-ключей: через CLI, интерактивный чат и OpenAI-совместимый сервер. Всё работает прямо на устройстве, без загрузки моделей и без отправки данных наружу, поэтому репозиторий особенно интересен для приватных сценариев и быстрой интеграции в локальные пайплайны.
Идея применения: поднять на Mac локальный OpenAI-совместимый endpoint и подключить к нему редактор, скрипты или Telegram-бота для суммаризации заметок, писем и документов без передачи данных в сторонние сервисы.
Стек/язык: Swift. На GitHub: ⭐ 5.8k, forks: 218. Последнее обновление: 2026-06-19.
apfel — локальный AI-инструмент для macOS на Swift, который даёт доступ к Apple Intelligence без облака и API-ключей: через CLI, интерактивный чат и OpenAI-совместимый сервер. Всё работает прямо на устройстве, без загрузки моделей и без отправки данных наружу, поэтому репозиторий особенно интересен для приватных сценариев и быстрой интеграции в локальные пайплайны.
Идея применения: поднять на Mac локальный OpenAI-совместимый endpoint и подключить к нему редактор, скрипты или Telegram-бота для суммаризации заметок, писем и документов без передачи данных в сторонние сервисы.
Стек/язык: Swift. На GitHub: ⭐ 5.8k, forks: 218. Последнее обновление: 2026-06-19.
❤1🔥1
community-scripts/ProxmoxVE
Proxmox VE Helper-Scripts — набор Shell-скриптов для быстрого создания LXC-контейнеров, установки сервисов и настройки окружений в Proxmox VE. Проект полезен администраторам, DevOps-инженерам и владельцам домашних серверов, которым нужно разворачивать Docker, базы данных, мониторинг, VPN и другие сервисы без ручной настройки.
Идея применения:
Поднять новый Proxmox-хост и за один вечер развернуть базовый стек: Docker, PostgreSQL, Grafana и резервное копирование через готовые команды из репозитория.
Стек/язык: Shell. На GitHub: ⭐ 28.6k, forks: 2.7k. Последнее обновление: 2026-06-18.
Proxmox VE Helper-Scripts — набор Shell-скриптов для быстрого создания LXC-контейнеров, установки сервисов и настройки окружений в Proxmox VE. Проект полезен администраторам, DevOps-инженерам и владельцам домашних серверов, которым нужно разворачивать Docker, базы данных, мониторинг, VPN и другие сервисы без ручной настройки.
Идея применения:
Поднять новый Proxmox-хост и за один вечер развернуть базовый стек: Docker, PostgreSQL, Grafana и резервное копирование через готовые команды из репозитория.
Стек/язык: Shell. На GitHub: ⭐ 28.6k, forks: 2.7k. Последнее обновление: 2026-06-18.
brokermr810/QuantDinger
QuantDinger — AI-платформа для количественного трейдинга на Python, которая объединяет бэктестинг, лайв-трейдинг, получение рыночных данных и multi-agent research в одном репозитории. Подходит для работы с криптой, акциями и Forex: можно тестировать стратегии на истории, анализировать рынок несколькими агентами и затем запускать сделки в реальном времени.
Идея применения: собрать пайплайн для ежедневного отбора торговых сигналов по BTC, ETH и индексным ETF — сначала агенты анализируют новости и рыночные данные, затем стратегия прогоняется на исторических данных, и после валидации сигналы автоматически отправляются в торговый контур.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 8.3k, forks: 1.8k. Последнее обновление: 2026-06-19.
QuantDinger — AI-платформа для количественного трейдинга на Python, которая объединяет бэктестинг, лайв-трейдинг, получение рыночных данных и multi-agent research в одном репозитории. Подходит для работы с криптой, акциями и Forex: можно тестировать стратегии на истории, анализировать рынок несколькими агентами и затем запускать сделки в реальном времени.
Идея применения: собрать пайплайн для ежедневного отбора торговых сигналов по BTC, ETH и индексным ETF — сначала агенты анализируют новости и рыночные данные, затем стратегия прогоняется на исторических данных, и после валидации сигналы автоматически отправляются в торговый контур.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 8.3k, forks: 1.8k. Последнее обновление: 2026-06-19.
Thysrael/Horizon
Horizon — это AI-«новостной радар» на Python, который собирает и обрабатывает информационный поток, чтобы автоматически формировать ежедневные сводки на английском и китайском. Репозиторий помогает превратить шум из множества источников в короткие, структурированные брифинги по интересующим темам.
Идея применения: сделать внутреннюю ежедневную сводку для команды, которая отслеживает новости по рынку ИИ, конкурентам и новым релизам, чтобы утром получать готовый дайджест без ручного мониторинга десятков сайтов и каналов.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 6.7k, forks: 933. Последнее обновление: 2026-06-19.
Horizon — это AI-«новостной радар» на Python, который собирает и обрабатывает информационный поток, чтобы автоматически формировать ежедневные сводки на английском и китайском. Репозиторий помогает превратить шум из множества источников в короткие, структурированные брифинги по интересующим темам.
Идея применения: сделать внутреннюю ежедневную сводку для команды, которая отслеживает новости по рынку ИИ, конкурентам и новым релизам, чтобы утром получать готовый дайджест без ручного мониторинга десятков сайтов и каналов.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 6.7k, forks: 933. Последнее обновление: 2026-06-19.