LeoYeAI/openclaw-master-skills
openclaw-master-skills — кураторская подборка из более чем 1200 полезных «скиллов» для OpenClaw/MyClaw.ai: краткие плагины и инструменты на Python и других языках, регулярно обновляемые и организованные по категориям для расширения возможностей персонального AI-агента. Полезно инженерам по агентам, исследователям и всем, кто собирает набор готовых модулей для автоматизации задач и интеграции LLM-агентов.
Идея применения:
Собрать и регулярно синхронизировать каталог нужных скиллов (например: браузерная автоматизация, обработка аудио, генерация изображений) и автоматически развертывать выбранный набор на сервере агента для тестирования рабочих сценариев.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 2.1k, forks: 314. Последнее обновление: 2026-07-20.
openclaw-master-skills — кураторская подборка из более чем 1200 полезных «скиллов» для OpenClaw/MyClaw.ai: краткие плагины и инструменты на Python и других языках, регулярно обновляемые и организованные по категориям для расширения возможностей персонального AI-агента. Полезно инженерам по агентам, исследователям и всем, кто собирает набор готовых модулей для автоматизации задач и интеграции LLM-агентов.
Идея применения:
Собрать и регулярно синхронизировать каталог нужных скиллов (например: браузерная автоматизация, обработка аудио, генерация изображений) и автоматически развертывать выбранный набор на сервере агента для тестирования рабочих сценариев.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 2.1k, forks: 314. Последнее обновление: 2026-07-20.
oritera/Cairn
Cairn — движок для общего поиска в пространстве состояний: от заданного начала и цели он ищет путь через неизвестное пространство, описывая подтверждённые факты и задавая намерения для последующего исследования; реализован как черная доска с агентами, которые в цикле OODA создают факты и интенции. Полезен при задачах, где есть чёткий старт и цель, но неизвестный маршрут — от автономного пентестинга до исследовательских поисков.
Идея применения:
Собрать автоматизированный пайплайн для автономного поиска эксплойтов: дать цель (целевой хост + цель «получить шелл»), запускать рабочие контейнеры, сохранять найденные факты и шаги в граф для повторного анализа и верификации.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 2.1k, forks: 281. Последнее обновление: 2026-07-15.
Cairn — движок для общего поиска в пространстве состояний: от заданного начала и цели он ищет путь через неизвестное пространство, описывая подтверждённые факты и задавая намерения для последующего исследования; реализован как черная доска с агентами, которые в цикле OODA создают факты и интенции. Полезен при задачах, где есть чёткий старт и цель, но неизвестный маршрут — от автономного пентестинга до исследовательских поисков.
Идея применения:
Собрать автоматизированный пайплайн для автономного поиска эксплойтов: дать цель (целевой хост + цель «получить шелл»), запускать рабочие контейнеры, сохранять найденные факты и шаги в граф для повторного анализа и верификации.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 2.1k, forks: 281. Последнее обновление: 2026-07-15.
Ataraxy-Labs/weave
weave — драйвер слияний для Git, который парсит три версии файла через tree-sitter и сводит различия не по строкам, а по сущностям (функции, классы, ключи JSON и т.п.), автоматически разрешая независимые правки и оставляя конфликт только при реальном семантическом столкновении; полезен командам и агентам (LLM), работающим параллельно над кодовой базой, чтобы снизить ложные конфликты.
Идея применения:
Автоматизировать CI-процесс для мультиагентной разработки: при PR запускать weave для предварительного мерджа веток и отмечать только те пулреквесты, где действительно семантически несовместимые изменения требуют ручного вмешательства.
Стек/язык: Rust. На GitHub: ⭐ 1.2k, forks: 35. Последнее обновление: 2026-07-25.
weave — драйвер слияний для Git, который парсит три версии файла через tree-sitter и сводит различия не по строкам, а по сущностям (функции, классы, ключи JSON и т.п.), автоматически разрешая независимые правки и оставляя конфликт только при реальном семантическом столкновении; полезен командам и агентам (LLM), работающим параллельно над кодовой базой, чтобы снизить ложные конфликты.
Идея применения:
Автоматизировать CI-процесс для мультиагентной разработки: при PR запускать weave для предварительного мерджа веток и отмечать только те пулреквесты, где действительно семантически несовместимые изменения требуют ручного вмешательства.
Стек/язык: Rust. На GitHub: ⭐ 1.2k, forks: 35. Последнее обновление: 2026-07-25.
jordan-gibbs/hyperresearch
hyperresearch — агентная система на Python, которая автоматически собирает, проверяет и сохраняет веб-исследования в постоянный поисковый вольт (markdown + SQLite), выдавая проверенные отчёты с полной источниковой провенансой и встроенной проверкой цитат; полезен исследователям и командам, которым нужно масштабное, непрерывно накапливаемое и верифицируемое резюме по сложным темам.
Идея применения:
Запустить регулярный пайплайн по крупной теме (например, «генеративный ИИ в медицине»), собрать 200+ источников, сгенерировать аудируемый отчёт с графом противоречий и сохраняемой базой для последующих обновлений и докладов.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 1.5k, forks: 153. Последнее обновление: 2026-07-25.
hyperresearch — агентная система на Python, которая автоматически собирает, проверяет и сохраняет веб-исследования в постоянный поисковый вольт (markdown + SQLite), выдавая проверенные отчёты с полной источниковой провенансой и встроенной проверкой цитат; полезен исследователям и командам, которым нужно масштабное, непрерывно накапливаемое и верифицируемое резюме по сложным темам.
Идея применения:
Запустить регулярный пайплайн по крупной теме (например, «генеративный ИИ в медицине»), собрать 200+ источников, сгенерировать аудируемый отчёт с графом противоречий и сохраняемой базой для последующих обновлений и докладов.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 1.5k, forks: 153. Последнее обновление: 2026-07-25.
heymrun/heym
heym — платформа для создания, визуализации и запуска AI-воркфлоу без кода: тащит LLM-узлы, агентов, RAG-пайплайны и оркестровку мульти-агентов на drag-and-drop канвасе, с возможностью локального запуска и самохостинга. Полезна командам, которые хотят собирать, смотреть и деплоить интеллектуальные автоматизации с трассировкой, метриками и мониторингом исполнения.
Идея применения:
Собрать и автоматизировать pipeline для поддержки e‑commerce: генерация маркетинговых текстов агентом, параллельная проверка фактов и сбор структурированных данных, затем деплой и мониторинг кампаний через интерфейс и REST-эндпойнты.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 824, forks: 73. Последнее обновление: 2026-07-29.
heym — платформа для создания, визуализации и запуска AI-воркфлоу без кода: тащит LLM-узлы, агентов, RAG-пайплайны и оркестровку мульти-агентов на drag-and-drop канвасе, с возможностью локального запуска и самохостинга. Полезна командам, которые хотят собирать, смотреть и деплоить интеллектуальные автоматизации с трассировкой, метриками и мониторингом исполнения.
Идея применения:
Собрать и автоматизировать pipeline для поддержки e‑commerce: генерация маркетинговых текстов агентом, параллельная проверка фактов и сбор структурированных данных, затем деплой и мониторинг кампаний через интерфейс и REST-эндпойнты.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 824, forks: 73. Последнее обновление: 2026-07-29.
Core-Mate/OpenGUI
OpenGUI — фреймворк на Kotlin, который позволяет AI «видеть», планировать и управлять реальными Android-приложениями через их GUI: читает интерфейс, формирует шаги, выполняет действия на телефоне/эмуляторе и возвращает структурированные результаты. Полезен для тех, кто хочет автоматизировать взаимодействие с мобильными приложениями и интегрировать модельное управление устройств в локальную инфраструктуру.
Идея применения:
Автоматически запускать и контролировать многочасовые рабочие сценарии на реальных устройствах (набор публикаций в Telegram/Discord, сбор ленты в X/Reddit, проверка рабочего процесса в приложении), отправляя задачи через локальный REST/мессенджер и получая подробный отчёт о выполнении.
Стек/язык: Kotlin. На GitHub: ⭐ 1.2k, forks: 23. Последнее обновление: 2026-07-05.
OpenGUI — фреймворк на Kotlin, который позволяет AI «видеть», планировать и управлять реальными Android-приложениями через их GUI: читает интерфейс, формирует шаги, выполняет действия на телефоне/эмуляторе и возвращает структурированные результаты. Полезен для тех, кто хочет автоматизировать взаимодействие с мобильными приложениями и интегрировать модельное управление устройств в локальную инфраструктуру.
Идея применения:
Автоматически запускать и контролировать многочасовые рабочие сценарии на реальных устройствах (набор публикаций в Telegram/Discord, сбор ленты в X/Reddit, проверка рабочего процесса в приложении), отправляя задачи через локальный REST/мессенджер и получая подробный отчёт о выполнении.
Стек/язык: Kotlin. На GitHub: ⭐ 1.2k, forks: 23. Последнее обновление: 2026-07-05.
👍2
team9ai/team9
team9 — рабочее пространство для совместной работы с AI-агентами: позволяет создавать агентов в один клик, добавлять их в каналы, треды и совместные документы, хранить память и общий аудит-трейл; полезен командам и продвинутым соло‑пользователям, которым нужен готовый интерфейс для общения с ботами без сложной конфигурации. Проект написан на TypeScript, использует OpenClaw для рантайма и предусматривает десктоп и веб-клиенты.
Идея применения:
Собрать тестовую инстанцию (локально или в облаке) и автоматизировать onboarding: создать набор агентов для техподдержки, документации и мониторинга проекта, поместить их в отдельные каналы и завести общий документ знаний для проверки взаимодействия и аудита решений.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 2.1k, forks: 219. Последнее обновление: 2026-07-28.
team9 — рабочее пространство для совместной работы с AI-агентами: позволяет создавать агентов в один клик, добавлять их в каналы, треды и совместные документы, хранить память и общий аудит-трейл; полезен командам и продвинутым соло‑пользователям, которым нужен готовый интерфейс для общения с ботами без сложной конфигурации. Проект написан на TypeScript, использует OpenClaw для рантайма и предусматривает десктоп и веб-клиенты.
Идея применения:
Собрать тестовую инстанцию (локально или в облаке) и автоматизировать onboarding: создать набор агентов для техподдержки, документации и мониторинга проекта, поместить их в отдельные каналы и завести общий документ знаний для проверки взаимодействия и аудита решений.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 2.1k, forks: 219. Последнее обновление: 2026-07-28.
nexu-io/nexu
nexu — настольный клиент, который прямо на вашем компьютере подключает OpenClaw-агента к мессенджерам (WeChat, Feishu, Slack, Discord и др.), работает через графический интерфейс, поддерживает разные модели (включая BYOK и OAuth) и держит данные локально, чтобы агент был доступен с телефона 24/7. Полезен для тех, кто хочет быстрый «двойной клик» способ иметь личного или командного бота в привычных чатах без облачной маршрутизации данных.
Идея применения:
Собрать и запустить локальный рабочий чат-агент для команды: настроить nexu с вашим API-ключом и подключить к корпоративному Feishu/Slack, чтобы иметь постоянного помощника в каналах поддержки и оперативных уведомлений.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 3.2k, forks: 260. Последнее обновление: 2026-04-26.
nexu — настольный клиент, который прямо на вашем компьютере подключает OpenClaw-агента к мессенджерам (WeChat, Feishu, Slack, Discord и др.), работает через графический интерфейс, поддерживает разные модели (включая BYOK и OAuth) и держит данные локально, чтобы агент был доступен с телефона 24/7. Полезен для тех, кто хочет быстрый «двойной клик» способ иметь личного или командного бота в привычных чатах без облачной маршрутизации данных.
Идея применения:
Собрать и запустить локальный рабочий чат-агент для команды: настроить nexu с вашим API-ключом и подключить к корпоративному Feishu/Slack, чтобы иметь постоянного помощника в каналах поддержки и оперативных уведомлений.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 3.2k, forks: 260. Последнее обновление: 2026-04-26.
muhammadalicusit56-glitch/otto-cognitive-nudge
otto-cognitive-nudge — локальный «двигатель памяти обещаний», который отслеживает в тексте фразы с обязательствами ("сделаю в пятницу", "я пришлю") и сохраняет их с контекстом, временем и приоритетом; потом мягко напоминает или остаётся в тишине по конфигу, не передаёт данные третьим лицам и учитывает режимы приватности. Полезен командам и людям, которым важно не терять след обещаний в переписке без навязчивых напоминаний.
Идея применения:
Автоматически собирать и хранить обещания из командного чата и почты, затем раз в день отправлять менеджеру сводку невыполненных обязательств с датами и контекстом для ретроспективы доверия.
Стек/язык: HTML. На GitHub: ⭐ 155, forks: 0. Последнее обновление: 2026-07-30.
otto-cognitive-nudge — локальный «двигатель памяти обещаний», который отслеживает в тексте фразы с обязательствами ("сделаю в пятницу", "я пришлю") и сохраняет их с контекстом, временем и приоритетом; потом мягко напоминает или остаётся в тишине по конфигу, не передаёт данные третьим лицам и учитывает режимы приватности. Полезен командам и людям, которым важно не терять след обещаний в переписке без навязчивых напоминаний.
Идея применения:
Автоматически собирать и хранить обещания из командного чата и почты, затем раз в день отправлять менеджеру сводку невыполненных обязательств с датами и контекстом для ретроспективы доверия.
Стек/язык: HTML. На GitHub: ⭐ 155, forks: 0. Последнее обновление: 2026-07-30.
agentscope-ai/QwenPaw
QwenPaw — персональный AI-ассистент на Python, который можно развернуть локально или в облаке, расширять навыками и плагинами и подключать ко множеству каналов (Telegram, Discord, WeChat и др.). Поддерживает собственные модели QwenPaw-Flash, многоуровневую память, песочницу и политики безопасности, многопоточность агентов и встроенную Web IDE для работы с кодом, так что полезен для автоматизации, сопровождения проектов и приватного чат-оператора без облачной зависимости.
Идея применения:
Собрать автоматизированный бот для команды — агрегировать новости/отчёты, обрабатывать документы и рассылать персонализированные сводки в Telegram по расписанию, весь стек развёрнут локально без внешних API.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 27.8k, forks: 2.9k. Последнее обновление: 2026-07-25.
QwenPaw — персональный AI-ассистент на Python, который можно развернуть локально или в облаке, расширять навыками и плагинами и подключать ко множеству каналов (Telegram, Discord, WeChat и др.). Поддерживает собственные модели QwenPaw-Flash, многоуровневую память, песочницу и политики безопасности, многопоточность агентов и встроенную Web IDE для работы с кодом, так что полезен для автоматизации, сопровождения проектов и приватного чат-оператора без облачной зависимости.
Идея применения:
Собрать автоматизированный бот для команды — агрегировать новости/отчёты, обрабатывать документы и рассылать персонализированные сводки в Telegram по расписанию, весь стек развёрнут локально без внешних API.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 27.8k, forks: 2.9k. Последнее обновление: 2026-07-25.
makecindy/cindy
cindy — это открытый клиент для одноимённого AI-агента: десктопное и мобильное приложение на TypeScript (pnpm-монорепо), которое запускает локальные или авторизованные агенты, смешивает модели и «harnesses» (первоначально Claude Code и Codex), управляет памятью, навыками и инструментами и может приводить в исполнение автоматизации на вашем устройстве. Полезен тем, кто хочет готового агента с возможностью взять код и расширять или запускать локально без закрытого контейнера.
Идея применения:
Собрать автоматизацию разработки: настроить агента, который по расписанию запускает тесты и статический анализ в репозитории, фиксирует результаты в памяти агента и отправляет отчёты в командный мессенджер.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 1.1k, forks: 136. Последнее обновление: 2026-07-29.
cindy — это открытый клиент для одноимённого AI-агента: десктопное и мобильное приложение на TypeScript (pnpm-монорепо), которое запускает локальные или авторизованные агенты, смешивает модели и «harnesses» (первоначально Claude Code и Codex), управляет памятью, навыками и инструментами и может приводить в исполнение автоматизации на вашем устройстве. Полезен тем, кто хочет готового агента с возможностью взять код и расширять или запускать локально без закрытого контейнера.
Идея применения:
Собрать автоматизацию разработки: настроить агента, который по расписанию запускает тесты и статический анализ в репозитории, фиксирует результаты в памяти агента и отправляет отчёты в командный мессенджер.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 1.1k, forks: 136. Последнее обновление: 2026-07-29.
Waishnav/devspace
devspace — самохостящаяся MCP-серверная обёртка, которая даёт ChatGPT (или совместимому агенту) безопасный доступ к выбранным локальным папкам: читать и править файлы, выполнять shell-команды, запускать тесты и создавать изолированные worktree, при этом соединение проходит через туннель, который вы контролируете, и требует одобрения паролем. Полезен разработчикам, кто хочет превратить модель в «кодекс»-помощника, не загружая приватный код в сторонние сервисы.
Идея применения:
Автоматизировать ревью и фиксы в приватном репозитории — поднять devspace на CI-машине, дать агенту доступ к ветке, чтобы он запускал тесты, предлагал и вносил патчи в отдельном worktree для последующего ручного слияния.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 3.2k, forks: 332. Последнее обновление: 2026-07-07.
devspace — самохостящаяся MCP-серверная обёртка, которая даёт ChatGPT (или совместимому агенту) безопасный доступ к выбранным локальным папкам: читать и править файлы, выполнять shell-команды, запускать тесты и создавать изолированные worktree, при этом соединение проходит через туннель, который вы контролируете, и требует одобрения паролем. Полезен разработчикам, кто хочет превратить модель в «кодекс»-помощника, не загружая приватный код в сторонние сервисы.
Идея применения:
Автоматизировать ревью и фиксы в приватном репозитории — поднять devspace на CI-машине, дать агенту доступ к ветке, чтобы он запускал тесты, предлагал и вносил патчи в отдельном worktree для последующего ручного слияния.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 3.2k, forks: 332. Последнее обновление: 2026-07-07.
nukeop/nuclear
nuclear — бесплатный офлайн‑дружественный музыкальный плеер с открытым кодом, который ищет и стримит доступную музыку из разных источников, позволяет собирать плейлисты, сохранять избранное, ставить темы и расширять функциональность плагинами; работает на Windows, macOS и Linux и построен на Tauri + React/TypeScript. Полезен тем, кто хочет единый клиент для поиска и прослушивания музыки без рекламы и трекинга, с возможностью расширения через встроенный магазин плагинов.
Идея применения:
Собрать автоматизированную систему, которая через MCP-сервер управляет сбором и обновлением тематических плейлистов (например, подкасты, редкие альбомы, саундтреки) и синхронизирует их между рабочими станциями команды.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 18.1k, forks: 1.3k. Последнее обновление: 2026-07-20.
nuclear — бесплатный офлайн‑дружественный музыкальный плеер с открытым кодом, который ищет и стримит доступную музыку из разных источников, позволяет собирать плейлисты, сохранять избранное, ставить темы и расширять функциональность плагинами; работает на Windows, macOS и Linux и построен на Tauri + React/TypeScript. Полезен тем, кто хочет единый клиент для поиска и прослушивания музыки без рекламы и трекинга, с возможностью расширения через встроенный магазин плагинов.
Идея применения:
Собрать автоматизированную систему, которая через MCP-сервер управляет сбором и обновлением тематических плейлистов (например, подкасты, редкие альбомы, саундтреки) и синхронизирует их между рабочими станциями команды.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 18.1k, forks: 1.3k. Последнее обновление: 2026-07-20.
👏1
dpearson2699/swift-ios-skills
swift-ios-skills — набор из 86 автономных «скиллов» и готовых примеров для iOS 26+ на Swift 6.3 и SwiftUI, покрывающий современные фреймворки (Liquid Glass, SwiftData, StoreKit 2, Foundation Models, async/await и др.) и сделанный без устаревших паттернов; каждый скилл можно установить отдельно через CLI или вручную в поддерживаемых агентах (Claude, Copilot и т.д.), что ускоряет внедрение новых API и примеров кода.
Идея применения:
Собрать пакет скиллов для конкретной области (например, swiftui-skills или ios-ai-ml-skills) и автоматизировать установку в CI/dev-образ команды, чтобы каждый разработчик и код-агент получил единый набор примеров и шаблонов для работы с последними iOS API.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 949, forks: 47. Последнее обновление: 2026-07-31.
swift-ios-skills — набор из 86 автономных «скиллов» и готовых примеров для iOS 26+ на Swift 6.3 и SwiftUI, покрывающий современные фреймворки (Liquid Glass, SwiftData, StoreKit 2, Foundation Models, async/await и др.) и сделанный без устаревших паттернов; каждый скилл можно установить отдельно через CLI или вручную в поддерживаемых агентах (Claude, Copilot и т.д.), что ускоряет внедрение новых API и примеров кода.
Идея применения:
Собрать пакет скиллов для конкретной области (например, swiftui-skills или ios-ai-ml-skills) и автоматизировать установку в CI/dev-образ команды, чтобы каждый разработчик и код-агент получил единый набор примеров и шаблонов для работы с последними iOS API.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 949, forks: 47. Последнее обновление: 2026-07-31.
YouMind-OpenLab/nano-banana-pro-prompts-recommend-skill
nano-banana-pro-prompts-recommend-skill — навык для AI-ассистентов (Claude, OpenClaw и др.), который ищет и рекомендует из коллекции 10 000+ тщательно организованных промптов для генерации изображений Nano Banana Pro (Gemini), возвращая до трёх лучших совпадений с точными английскими промптами и примерами изображений; полезен иллюстраторам, маркетологам и авторам контента, которым нужно быстро подобрать рабочий промпт под задачу и получать подстраиваемые варианты по содержанию.
Идея применения:
Автоматизировать создание обложек и превью для серии видеороликов: парсить заголовок/скрипт, отдавать в навык на ремикс, получать готовые промпты с примерами и подставлять в конвейер генерации изображений.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 1.8k, forks: 186. Последнее обновление: 2026-08-01.
nano-banana-pro-prompts-recommend-skill — навык для AI-ассистентов (Claude, OpenClaw и др.), который ищет и рекомендует из коллекции 10 000+ тщательно организованных промптов для генерации изображений Nano Banana Pro (Gemini), возвращая до трёх лучших совпадений с точными английскими промптами и примерами изображений; полезен иллюстраторам, маркетологам и авторам контента, которым нужно быстро подобрать рабочий промпт под задачу и получать подстраиваемые варианты по содержанию.
Идея применения:
Автоматизировать создание обложек и превью для серии видеороликов: парсить заголовок/скрипт, отдавать в навык на ремикс, получать готовые промпты с примерами и подставлять в конвейер генерации изображений.
Стек/язык: TypeScript. На GitHub: ⭐ 1.8k, forks: 186. Последнее обновление: 2026-08-01.
JustVugg/colibri
colibri — запускает гигантские MoE-модели (744B–2.8T параметров) на обычном ПК, стримя эксперты с диска и сводя VRAM+RAM+NVMe в единую управляемую иерархию памяти: чистый C, один маленький движок, никаких внешних зависимостей. Полезно исследователям и энтузиастам, кто хочет не просто вызвать модель по API, а видеть в реальном времени, какие эксперты срабатывают, измерять задержки и оптимизировать размещение весов — всё воспроизводимо и с жёсткой гарантией семантики.
Идея применения:
Соберите локальную копию GLM-5.
Стек/язык: C. На GitHub: ⭐ 21.6k, forks: 2.3k. Последнее обновление: 2026-08-01.
colibri — запускает гигантские MoE-модели (744B–2.8T параметров) на обычном ПК, стримя эксперты с диска и сводя VRAM+RAM+NVMe в единую управляемую иерархию памяти: чистый C, один маленький движок, никаких внешних зависимостей. Полезно исследователям и энтузиастам, кто хочет не просто вызвать модель по API, а видеть в реальном времени, какие эксперты срабатывают, измерять задержки и оптимизировать размещение весов — всё воспроизводимо и с жёсткой гарантией семантики.
Идея применения:
Соберите локальную копию GLM-5.
Стек/язык: C. На GitHub: ⭐ 21.6k, forks: 2.3k. Последнее обновление: 2026-08-01.
❤1
baidu/Unlimited-OCR
Unlimited-OCR превращает длинные многостраничные входы — большие PDF, снимки документов и верстку — в единый «one-shot» распознанный поток, который разумно парсит структуру и контекст на горизонте, куда стандартные OCR ломаются; полезен для команд, которым нужно извлечь текст и семантику из крупных документов без разрыва на мелкие страницы, и отличается поддержкой современных движков (vLLM, ms-swift), готовыми рецептами деплоя и ориентацией на масштабную потоковую инференс-пайплайну. Быстрый рост звёзд показывает реальный интерес сообщества к решению долгих документальных задач.
Идея применения:
Собрать конвейер: прогнать архив PDF (например, годовые отчёты) через infer.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 21.2k, forks: 2.1k. Последнее обновление: 2026-07-29.
Unlimited-OCR превращает длинные многостраничные входы — большие PDF, снимки документов и верстку — в единый «one-shot» распознанный поток, который разумно парсит структуру и контекст на горизонте, куда стандартные OCR ломаются; полезен для команд, которым нужно извлечь текст и семантику из крупных документов без разрыва на мелкие страницы, и отличается поддержкой современных движков (vLLM, ms-swift), готовыми рецептами деплоя и ориентацией на масштабную потоковую инференс-пайплайну. Быстрый рост звёзд показывает реальный интерес сообщества к решению долгих документальных задач.
Идея применения:
Собрать конвейер: прогнать архив PDF (например, годовые отчёты) через infer.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 21.2k, forks: 2.1k. Последнее обновление: 2026-07-29.
img2threejs/img2threejs
img2threejs — из одной фотографии восстанавливает работающую в браузере Three.js-модель, записанную полностью как код: примитивы, процедурные шейдеры и сгенерированная геометрия вместо мешей и скачиваемых ассетов. Полезно художникам, гейм‑деву и инструментальной визуализации: результат сразу готов к анимации (пивоты, сокеты, коллайдеры), проходит строгую валидацию деталей и экономно использует токены, в отличие от простого экспорта сеток или нейро-аппроксимаций.
Идея применения:
Сделать скрипт, который берёт рендер-превью предмета из дизайна игры и автоматически генерирует TypeScript-фабрику Three.Group — получить готовую анимируемую модель для прототипа без ручной ретопологии и импортов.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 8.9k, forks: 672. Последнее обновление: 2026-08-01.
img2threejs — из одной фотографии восстанавливает работающую в браузере Three.js-модель, записанную полностью как код: примитивы, процедурные шейдеры и сгенерированная геометрия вместо мешей и скачиваемых ассетов. Полезно художникам, гейм‑деву и инструментальной визуализации: результат сразу готов к анимации (пивоты, сокеты, коллайдеры), проходит строгую валидацию деталей и экономно использует токены, в отличие от простого экспорта сеток или нейро-аппроксимаций.
Идея применения:
Сделать скрипт, который берёт рендер-превью предмета из дизайна игры и автоматически генерирует TypeScript-фабрику Three.Group — получить готовую анимируемую модель для прототипа без ручной ретопологии и импортов.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 8.9k, forks: 672. Последнее обновление: 2026-08-01.
zhaoxuya520/reverse-skill
reverse-skill — маршрутизатор навыков для реверса и пентеста: подхватывает APK, ELF, JS, PCAP или CTF-задание, определяет нужную методику (jadx, Frida, IDA, Burp и т.д.), проверяет доступные инструменты и запускает повторяемый плейбук вместо бесполезных догадок. Отличие от десятков наборов скриптов в том, что здесь есть матрица маршрутизации, автоматическое подхватывание локального tool‑index и готовые сценарии для разных платформ — AI‑агенты и операторы получают гарантированный workflow, а не мешанину команд.
Идея применения:
Собрать сегодня пайплайн для анализа Android APK: обновить tool-index, запустить skills/scripts/master-route.
Стек/язык: PowerShell. На GitHub: ⭐ 11.3k, forks: 1.7k. Последнее обновление: 2026-08-01.
reverse-skill — маршрутизатор навыков для реверса и пентеста: подхватывает APK, ELF, JS, PCAP или CTF-задание, определяет нужную методику (jadx, Frida, IDA, Burp и т.д.), проверяет доступные инструменты и запускает повторяемый плейбук вместо бесполезных догадок. Отличие от десятков наборов скриптов в том, что здесь есть матрица маршрутизации, автоматическое подхватывание локального tool‑index и готовые сценарии для разных платформ — AI‑агенты и операторы получают гарантированный workflow, а не мешанину команд.
Идея применения:
Собрать сегодня пайплайн для анализа Android APK: обновить tool-index, запустить skills/scripts/master-route.
Стек/язык: PowerShell. На GitHub: ⭐ 11.3k, forks: 1.7k. Последнее обновление: 2026-08-01.
virgiliojr94/book-to-skill
book-to-skill превращает любой технический PDF или папку с документами в «скилл» для Claude Code, Copilot CLI или Amp: извлекает структуру — правила, паттерны и файлы по главам — и создаёт SKILL.md + по‑главные файлы, которые агент загружает по запросу, поэтому ответы берутся из оригинала и весят в 24–51× меньше токенов, чем тупой дамп. Полезно авторам, инженерам и командам, которые постоянно возвращаются к руководствам и хотят получать точные ответы без галлюцинаций и пролистываний.
Идея применения:
Прогнать свой набор внутренних runbook’ов и ADR в book-to-skill сегодня, положить результат в ~/.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 14.5k, forks: 1.6k. Последнее обновление: 2026-07-31.
book-to-skill превращает любой технический PDF или папку с документами в «скилл» для Claude Code, Copilot CLI или Amp: извлекает структуру — правила, паттерны и файлы по главам — и создаёт SKILL.md + по‑главные файлы, которые агент загружает по запросу, поэтому ответы берутся из оригинала и весят в 24–51× меньше токенов, чем тупой дамп. Полезно авторам, инженерам и командам, которые постоянно возвращаются к руководствам и хотят получать точные ответы без галлюцинаций и пролистываний.
Идея применения:
Прогнать свой набор внутренних runbook’ов и ADR в book-to-skill сегодня, положить результат в ~/.
Стек/язык: Python. На GitHub: ⭐ 14.5k, forks: 1.6k. Последнее обновление: 2026-07-31.
👍1