gusye1234/nano-graphrag

nano-graphrag — простая реализация GraphRAG. Нужна, чтобы связывать поиск по текстам с графом знаний и получать более точные ответы на запросы.

sooperset/mcp-atlassian

mcp-atlassian — MCP‑сервер для Atlassian (Confluence и Jira). Нужен, чтобы подключать эти сервисы к клиентам MCP и выполнять запросы к страницам, задачам и данным через единый интерфейс.

steipete/gogcli

gogcli — консольная утилита для работы с сервисами Google Workspace. Нужна, чтобы из терминала читать почту, управлять календарём, файлами на Диске и контактами.

vectorize-io/hindsight

Hindsight — проект памяти для агентных систем, которая учится на опыте. Нужен, чтобы сохранять прошлые действия и выводы агента и использовать их для более точных решений в следующих задачах.

ocornut/imgui

Dear ImGui — лёгкая библиотека графического интерфейса для C++ с минимумом зависимостей. Нужна для быстрого создания окон, меню и виджетов прямо в коде, без тяжёлых GUI-фреймворков.

pablodelucca/pixel-agents

Pixel-agents — проект про Pixel office. Нужен для организации работы и взаимодействия агентов в офисной среде.

antvis/Infographic

Infographic — фреймворк для генерации и отрисовки инфографики. Он превращает текст в наглядные визуальные материалы с помощью ИИ и упрощает создание готовых схем и карточек.

0xsyr0/Awesome-Cybersecurity-Handbooks

Awesome-Cybersecurity-Handbooks — сборник личных заметок по кибербезопасности из практики CTF и Red Team. Нужен как краткая шпаргалка с приёмами и разбором задач для работы и тренировок.

apache/mxnet

MXNet — фреймворк для глубокого обучения с поддержкой распределённых и мобильных сценариев. Нужен для обучения и запуска нейросетей, эффективно планируя вычисления и работу с данными.

groupultra/telegram-search

telegram-search — проект для экспорта и нечеткого поиска истории чатов Telegram. Нужен, чтобы быстро находить сообщения по неточным совпадениям в выгруженных переписках.

superset-sh/superset

Superset — редактор кода для работы с ИИ‑агентами. Нужен, чтобы запускать и координировать несколько агентов вроде Claude Code и Codex на своём компьютере.

kyegomez/OpenMythos

OpenMythos — теоретическая реконструкция архитектуры Claude Mythos по открытым источникам. Нужен, чтобы собрать и проверить целостную модель устройства системы на основе научной литературы.

Fincept-Corporation/FinceptTerminal

FinceptTerminal — современное финансовое приложение с аналитикой рынков, исследованием инвестиций и экономическими данными. Нужно для интерактивного изучения показателей и принятия решений на основе данных.

crowdsecurity/crowdsec

CrowdSec — open-source система безопасности с участием сообщества. Она выявляет и блокирует вредоносные IP по данным из реальных атак, снижая риск взлома и злоупотреблений.

modelcontextprotocol/registry

Registry — сервис реестра MCP‑серверов, который ведёт сообщество. Нужен, чтобы находить и публиковать MCP‑серверы в одном месте и поддерживать их каталог в актуальном виде.

mnfst/awesome-free-llm-apis

awesome-free-llm-apis — список LLM API с постоянным бесплатным доступом и ключами. Нужен, чтобы быстро найти бесплатные API для тестов и прототипов без оплаты.

VowpalWabbit/vowpal_wabbit

Vowpal Wabbit — система машинного обучения с упором на онлайн-обучение. Нужна для быстрого обучения моделей на потоковых данных и на больших объёмах, когда важны скорость и память.

getagentseal/codeburn

Codeburn — TUI‑панель для отслеживания расходов на AI‑кодинг. Показывает, куда уходят токены и деньги в Claude Code, Codex и Cursor, чтобы быстро находить самые затратные сессии.

nesaorg/nesa

nesa — проект для запуска ИИ‑моделей со сквозным шифрованием. Нужен, чтобы данные и результаты оставались закрытыми на всём пути выполнения.

hexgrad/kokoro

Kokoro — компактная нейросеть для синтеза речи (TTS) на 82 млн параметров. Нужна, чтобы превращать текст в естественно звучащий голос и быстро озвучивать фразы в приложениях и скриптах.

CyberAlbSecOP/Awesome_GPT_Super_Prompting

Awesome_GPT_Super_Prompting — сборник примеров взлома и обхода ограничений ChatGPT и других LLM через промпты. Нужен, чтобы разбирать утечки системных инструкций, prompt injection и оценивать устойчивость моделей к атакам.