– live-таймлайн матча: голы, карточки, замены с автообновлением;
– статистика — владение, удары, пасы, составы, расстановки, рейтинги игроков;
– **десктоп-уведомления** о голах в момент, когда они случились;
– кликабельные ссылки на официальные обзоры и повторы голов;
– 65+ лиг по регионам, включая Russian Premier League;

– кроссплатформенно: Windows (PowerShell), macOS и Linux;
– ставится одной командой через установочный скрипт или Homebrew;
– под капотом Go, можно собрать из исходников.

– библиотека: рекурсивный импорт .mp3, .wav, .flac, .ogg, .m4a, .aac, чтение тегов и обложек;
– редактор ID3-тегов — название, артист, альбом, год, жанр, номер трека, обложка;
– качает с YouTube по поиску через yt-dlp — сразу с обложкой и метаданными в библиотеку;
– парсит плейлисты и альбомы Яндекс.Музыки через встроенный Chromium, сессия логина сохраняется;
– очередь загрузок с прогрессом, плейлисты, избранное, недавнее, мобильный режим и 5 языков (включая русский).

– готовые сборки под Windows (.exe), macOS и Linux — yt-dlp и Chromium уже внутри, ставить вручную ничего не надо;
– сборки неподписанные: на Windows SmartScreen ругнётся — жми «Подробнее → Выполнить в любом случае»;
– хочешь из исходников — Node.js и Electron, ставится через npm.

– глобальная карта с самолётами, спутниками и событиями в реальном времени;
– слои с пожарами, землетрясениями и активными зонами конфликтов;
– прямые эфиры СМИ и live-камеры со всего мира;
– инструменты для анализа IP, DNS и другой техразведки.

– загружаешь трек или пишешь голос и обрабатываешь звук на месте;
– многодорожечный монтаж с отдельными каналами и наложением дорожек;
– компрессор, эквалайзер, реверберация и пачка других эффектов;
– убирает щелчки, шумы и гул автоматически;
– делает бесшовные лупы с предпросмотром;
– автоопределение BPM, маркеры и привязка к сетке.

– камера, оптика, частота кадров, движение;
– свет, цвет, звук и даже реплики персонажей;
– каждый промпт в двух версиях — английский и китайский;
– к каждому кейсу подвешен видеопример прямо в README.

Analyze the provided images and create a "brand style profile" in the form of a JSON object. This profile should extract and describe the visual identity, structure, and aesthetic rules shown in the images, in a way that allows an AI to recreate similar visuals in the same style, but for entirely different content. Do not include or reference any specific subjects, logos, products, people, text, or brand names present in the input. Your job is to isolate and document the style, layout principles, and design system used, so it can be reapplied to different content while maintaining the same visual language.

The JSON should include, but not be limited to:

Color usage: dominant tones, gradients, or palettes
Typography style: font mood (bold, modern, playful, clean, etc.), placement, and usage hierarchy
Lighting & vibe: energetic / moody / clean / vibrant / soft / etc.
Subject placement: centered / floating / grouped / perspective / rotated / etc.
Background style: abstract / gradient / textured / scenic / etc.
Composition layout: symmetrical / rule of thirds / collage / exploded view / etc.
Branding elements: use of overlays, strokes, glows, shapes, burst effects, or other visual motifs
Visual tone: bold / casual / premium / loud / minimal / playful / etc.
Post-processing style: contrast, saturation, shadows, glow, noise, etc.
General style tags: genre/feel, e.g., "sports aesthetic", "editorial look", "clean tech", "pop art", etc.
The output must be a well-structured JSON that an AI can use to recreate visuals in the same stylistic language, regardless of the actual subject matter.

– принимает сырой аудиосигнал в то же пространство, что и текстовые токены;
– картинки гоняет через лёгкий модуль (одно матричное умножение) вместо тяжёлого энкодера;
– в бенчмарках почти дотягивает до старшей 26B на MoE — при вдвое меньшем аппетите к памяти;
– крутится локально на 16 ГБ видео- или объединённой памяти;
– MTP-драфтеры жуют по несколько токенов разом — генерация шустрее;
– лицензия Apache 2.0, бери и коммерси.