📄🚀 Удобный просмотр кода с rendergit
С помощью rendergit вы можете легко преобразовать любой репозиторий GitHub в статическую HTML-страницу с подсветкой синтаксиса и навигацией. Идеально подходит для быстрого просмотра, анализа кода и удобного поиска.
🚀Основные моменты:
- Два режима просмотра: Человеческий и LLM
- Подсветка синтаксиса и рендеринг Markdown
- Умное фильтрование больших файлов
- Адаптивный дизайн для мобильных устройств
- Удобная навигация по файлам
📌 GitHub: https://github.com/karpathy/rendergit
#python
С помощью rendergit вы можете легко преобразовать любой репозиторий GitHub в статическую HTML-страницу с подсветкой синтаксиса и навигацией. Идеально подходит для быстрого просмотра, анализа кода и удобного поиска.
🚀Основные моменты:
- Два режима просмотра: Человеческий и LLM
- Подсветка синтаксиса и рендеринг Markdown
- Умное фильтрование больших файлов
- Адаптивный дизайн для мобильных устройств
- Удобная навигация по файлам
📌 GitHub: https://github.com/karpathy/rendergit
#python
👍5❤1
🧠 Интеллектуальный исследовательский агент для глубоких исследований
SGR Research Agent использует Schema-Guided Reasoning для автоматического планирования и цитирования. Он поддерживает многоязычность и адаптируется к изменениям в данных, обеспечивая структурированные отчеты с источниками.
🚀 Основные моменты:
- 🤔 Приоритет уточнений при неопределенности
- 🔄 Автоматическая адаптация плана
- 📎 Управление источниками и цитированием
- 🌍 Поддержка русского и английского языков
- 📊 Генерация детализированных отчетов в Markdown
📌 GitHub: https://github.com/vakovalskii/sgr-deep-research
#python
SGR Research Agent использует Schema-Guided Reasoning для автоматического планирования и цитирования. Он поддерживает многоязычность и адаптируется к изменениям в данных, обеспечивая структурированные отчеты с источниками.
🚀 Основные моменты:
- 🤔 Приоритет уточнений при неопределенности
- 🔄 Автоматическая адаптация плана
- 📎 Управление источниками и цитированием
- 🌍 Поддержка русского и английского языков
- 📊 Генерация детализированных отчетов в Markdown
📌 GitHub: https://github.com/vakovalskii/sgr-deep-research
#python
GitHub
GitHub - vamplabAI/sgr-deep-research: Hybrid Schema-Guided Reasoning (SGR) has agentic system design created by neuraldeep community
Hybrid Schema-Guided Reasoning (SGR) has agentic system design created by neuraldeep community - vamplabAI/sgr-deep-research
❤3
🎨🚀 Nano Banana Hackathon Kit
Официальный стартовый набор для участия в 48-часовом конкурсе от Google DeepMind. Используйте уникальные возможности Gemini API для создания инновационных приложений, которые изменят взаимодействие с визуальным контентом.
🚀Основные моменты:
- Доступ к API Gemini 2.5 для создания изображений.
- Призы на сумму более $400,000.
- Поддержка от партнеров, включая ElevenLabs и fal.ai.
- Ресурсы и примеры кода для быстрого старта.
- Участие в конкурсе с видео-презентацией вашего проекта.
📌 GitHub: https://github.com/google-gemini/nano-banana-hackathon-kit
#python
Официальный стартовый набор для участия в 48-часовом конкурсе от Google DeepMind. Используйте уникальные возможности Gemini API для создания инновационных приложений, которые изменят взаимодействие с визуальным контентом.
🚀Основные моменты:
- Доступ к API Gemini 2.5 для создания изображений.
- Призы на сумму более $400,000.
- Поддержка от партнеров, включая ElevenLabs и fal.ai.
- Ресурсы и примеры кода для быстрого старта.
- Участие в конкурсе с видео-презентацией вашего проекта.
📌 GitHub: https://github.com/google-gemini/nano-banana-hackathon-kit
#python
GitHub
GitHub - google-gemini/nano-banana-hackathon-kit: 🍌 The official starter kit for the Nano Banana Hackathon. Clone this repo to…
🍌 The official starter kit for the Nano Banana Hackathon. Clone this repo to get building fast! - google-gemini/nano-banana-hackathon-kit
❤4
🧠 Agent S: Интеллектуальные агенты для взаимодействия с компьютером
Agent S — это открытая платформа для создания автономных GUI-агентов, которые учатся на опыте и выполняют сложные задачи на компьютере. Проект нацелен на автоматизацию и взаимодействие с интерфейсами, предлагая новые возможности в области ИИ и автоматизации.
🚀Основные моменты:
- Поддержка Windows, macOS и Linux.
- Достижения нового состояния наилучшего результата (SOTA) в задачах компьютерного использования.
- Уникальная возможность обучения на основе предыдущего опыта.
- Открытый исходный код для сообщества разработчиков.
📌 GitHub: https://github.com/simular-ai/Agent-S
#python
Agent S — это открытая платформа для создания автономных GUI-агентов, которые учатся на опыте и выполняют сложные задачи на компьютере. Проект нацелен на автоматизацию и взаимодействие с интерфейсами, предлагая новые возможности в области ИИ и автоматизации.
🚀Основные моменты:
- Поддержка Windows, macOS и Linux.
- Достижения нового состояния наилучшего результата (SOTA) в задачах компьютерного использования.
- Уникальная возможность обучения на основе предыдущего опыта.
- Открытый исходный код для сообщества разработчиков.
📌 GitHub: https://github.com/simular-ai/Agent-S
#python
GitHub
GitHub - simular-ai/Agent-S: Agent S: an open agentic framework that uses computers like a human
Agent S: an open agentic framework that uses computers like a human - simular-ai/Agent-S
👍3🔥2❤1
🔍 Исследования Python: эксперименты и оптимизация
Репозиторий предлагает практические эксперименты с современными возможностями Python и их производительностью. Здесь вы найдете бенчмарки, сравнения потоков и процессов, а также изучение новых технологий в экосистеме Python.
🚀 Основные моменты:
- Эксперименты с производительностью Python 3.14 без GIL
- Сравнение потоков и процессов
- Оптимизация использования памяти
- Практические примеры и выводы
📌 GitHub: https://github.com/koenvo/python-experiments
#python
Репозиторий предлагает практические эксперименты с современными возможностями Python и их производительностью. Здесь вы найдете бенчмарки, сравнения потоков и процессов, а также изучение новых технологий в экосистеме Python.
🚀 Основные моменты:
- Эксперименты с производительностью Python 3.14 без GIL
- Сравнение потоков и процессов
- Оптимизация использования памяти
- Практические примеры и выводы
📌 GitHub: https://github.com/koenvo/python-experiments
#python
❤2🔥1
📄 PaddleOCR: Мощный инструмент для распознавания текста
PaddleOCR — это передовой движок OCR и AI для документов, обеспечивающий высокую точность извлечения текста и понимания документов. Поддерживает множество языков и интегрируется в различные приложения, от стартапов до крупных предприятий.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка более 80 языков и сложных элементов документа.
- Высокая точность распознавания текста в различных условиях.
- Легкая интеграция с другими AI-приложениями.
- Поддержка работы на разных аппаратных платформах (CPU, GPU, NPU).
- Широкое сообщество и активное использование в более чем 5,9 тыс. репозиториев.
📌 GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
#python
PaddleOCR — это передовой движок OCR и AI для документов, обеспечивающий высокую точность извлечения текста и понимания документов. Поддерживает множество языков и интегрируется в различные приложения, от стартапов до крупных предприятий.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка более 80 языков и сложных элементов документа.
- Высокая точность распознавания текста в различных условиях.
- Легкая интеграция с другими AI-приложениями.
- Поддержка работы на разных аппаратных платформах (CPU, GPU, NPU).
- Широкое сообщество и активное использование в более чем 5,9 тыс. репозиториев.
📌 GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
#python
GitHub
GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR: Turn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit…
Turn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100+ languages. - PaddlePaddle/Paddl...
❤5