⚙️ pygbag — это инструмент для упаковки и запуска Python/pygame-приложений в браузере с использованием WebAssembly.

Позволяет взять обычный проект на Python (например, игру на pygame) и буквально «превратить» его в веб-приложение, которое работает прямо в браузере без установки Python у пользователя.

📌 Основные особенности:

🔵Запуск Python-кода прямо в браузере
🔵Поддержка pygame (включая pygame-ce)
🔵Автоматическая сборка проекта в веб-приложение (HTML + WASM + ассеты)
🔵Быстрый запуск через CLI
🔵Встроенный локальный сервер для тестирования
🔵Работа на десктопных и мобильных браузерах
🔵Автоматическое включение зависимостей и ресурсов
🔵Поддержка кастомных HTML-шаблонов

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔈 PrismAudio — это мультимодальный AI-фреймворк для генерации реалистичного аудио по видео, который расширяет ThinkSound за счёт использования Chain-of-Thought reasoning и обучения с подкреплением.

Оптимизирует звук сразу по нескольким параметрам — смыслу, таймингу, качеству и пространству.

📌 Основные особенности:

🔵Генерация аудио из видео
🔵Разделённый Chain-of-Thought
🔵Использование обучения с подкреплением
🔵Многокритериальная оптимизация качества звука
🔵Поддержка мультимодального ввода (видео + текст)
🔵Более точная синхронизация аудио и видео
🔵Возможность редактирования аудио по текстовым инструкциям

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📇 CVsAgent — это AI-проект, реализующий агентную систему для работы с резюме (CV), где несколько специализированных агентов помогают собрать, улучшить и представить профессиональный профиль пользователя в интерактивном формате.

Он не просто генератор резюме, а многоагентная система, которая превращает сухой CV в «живого AI-представителя», способного отвечать на вопросы работодателей.

📌 Основные особенности:

🔵24+ структурированных полей на кандидата (личные данные, образование, опыт работы, навыки, проекты, сертификаты, языки, рейтинг)
🔵Поддержка PDF и DOCX, с возможностью OCR для отсканированных PDF
🔵Кастомные поля — можно извлекать дополнительные данные
🔵Сопоставление с вакансией
🔵Несколько форматов вывода: xlsx, csv, json
🔵Подключаемый LLM-бэкенд — OpenAI по умолчанию или полностью локально через Ollama
🔵Кэш на основе хеша контента — повторная обработка пропускает уже обработанные файлы
🔵Повторы с exponential backoff при сбоях LLM; частичные результаты сохраняются, чтобы не потерять данные при падении
🔵Прогресс-бар с ETA
🔵Docker-ready multi-stage образ с non-root пользователем и заготовкой под будущий веб-интерфейс

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🎭 Deep-Live-Cam — это инструмент, который в реальном времени меняет лицо на видео, фото или с веб-камеры, используя всего одну картинку с нужным лицом.

📌 Основные особенности:

🔵Замена лица на фото, видео и с веб-камеры
🔵Работа в реальном времени
🔵Использование одного изображения для face swap
🔵Поддержка нескольких лиц в кадре
🔵GPU-ускорение
🔵Улучшение качества лица
🔵Гибкая настройка качества, FPS и blending
🔵Сохранение видео с аудио через FFmpeg
🔵Наличие графического интерфейса
🔵Возможность запуска через командную строку

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🌐 joeflow — это Python-фреймворк для построения и автоматизации бизнес-процессов и workflow-сценариев на базе Django.

Позволяет описывать как человеческие задачи (формы, подтверждения, ручные действия), так и машинные задачи (отправка email, API-запросы, обработка данных), объединяя их в единый процесс с сохранением состояния в базе данных.

📌 Основные особенности:

🔵Workflow как обычный Python-код без XML и DSL;
🔵Нативная интеграция с Django;
🔵Сохранение состояния процессов в базе данных;
🔵Поддержка долгоживущих бизнес-процессов;
🔵Human tasks для ручных действий пользователей;
🔵Возможность приостанавливать и возобновлять долгоживущие процессы;
🔵Подходит для approval-систем, CRM, ERP и внутренней автоматизации.

➡️Установка библиотеки: pip install joeflow

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗂 xarray — это Python-библиотека для работы с многомерными массивами данных, которая добавляет к обычным NumPy-массивам имена измерений, координаты и метаданные, делая работу с научными данными гораздо более удобной и безопасной.

📌 Основные особенности:

🔵Именованные многомерные массивы
🔵Поддержка наборов данных с несколькими переменными
🔵Работа с данными по меткам, а не по индексам
🔵Автоматическое выравнивание данных по координатам
🔵Встроенные координаты и метаданные
🔵Удобная индексация и выборка
🔵Группировка и агрегация по координатам
🔵Интеграция с NumPy, pandas и Dask
🔵Поддержка форматов NetCDF, HDF5 и Zarr
🔵Оптимизация для работы с большими научными массивами

➡️Установка библиотеки: pip install xarray

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 ApplyPilot — это Python-инструмент с AI-агентом, который автоматизирует весь цикл откликов на вакансии: от поиска вакансий и анализа требований до адаптации резюме, генерации сопроводительных писем и автозаполнения форм на сайтах работодателей.

📌 Основные особенности:

🔵Автоматический поиск вакансий сразу на нескольких платформах
🔵AI-анализ вакансий и оценка соответствия кандидата требованиям
🔵Автоматическая адаптация резюме под каждую конкретную позицию
🔵Генерация персонализированных сопроводительных писем
🔵Автозаполнение и отправка откликов через браузерную автоматизацию
🔵Поддержка гибкой настройки через YAML/JSON-конфиги
🔵CLI-интерфейс для запуска полного pipeline одной командой

➡️Установка библиотеки: pip install applypilot

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📶 netshow — это терминальный монитор сетевых подключений на Python, который в реальном времени показывает активные TCP-соединения, связанные процессы, потребление сети и системную информацию в интерактивном TUI-интерфейсе.

Ориентирован на разработчиков, DevOps-инженеров и системных администраторов, которым нужен более современный аналог netstat, ss или lsof, но с удобной визуализацией и drill-down по процессам.

📌 Основные особенности:

🔵Мониторинг активных TCP-соединений в реальном времени
🔵Отображение процессов, связанных с каждым сетевым подключением
🔵Просмотр PID, command line, CPU, RAM и рабочих директорий процессов
🔵Анализ открытых файлов и потоков запущенных приложений
🔵Интерактивный TUI-интерфейс на Textual
🔵Поиск, фильтрация и сортировка соединений прямо в терминале
🔵Детальный просмотр информации по выбранному процессу
🔵Мониторинг сетевой активности отдельных интерфейсов
🔵Настраиваемый интервал обновления данных

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 Selene — это высокоуровневая Python-библиотека для автоматизации UI-тестирования в браузере, построенная поверх Selenium WebDriver.

📌 Основные особенности:

🔵Читаемый и лаконичный API, который делает тесты похожими на обычный сценарий
🔵Встроенные умные ожидания без ручного использования WebDriverWait
🔵Lazy elements — элементы ищутся только в момент взаимодействия
🔵Автоматические ретраи действий и проверок при нестабильном UI
🔵Удобная реализация паттерна Page Object и переиспользуемых компонентов
🔵Готовые условия и проверки для валидации состояния элементов
🔵Меньше boilerplate-кода по сравнению с чистым Selenium

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📊 xyzpy — это Python-библиотека для генерации, агрегации, анализа и визуализации многомерных данных, которая особенно полезна при численных экспериментах, переборе гиперпараметров, научных расчётах и симуляциях.

Построена поверх xarray и избавляет разработчика от ручного написания вложенных циклов, управления параллельными вычислениями и объединения результатов в единый датасет.

📌 Основные особенности:

🔵Автоматический перебор всех комбинаций параметров без вложенных циклов
🔵Параллельный запуск вычислений на нескольких ядрах
🔵Удобное сохранение результатов в многомерные датасеты
🔵Поддержка продолжения вычислений после остановки
🔵Интеграция с xarray для работы с многомерными данными
🔵Встроенные инструменты анализа и визуализации результатов

➡️Установка библиотеки: pip install xyzpy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 AgentScope — это Python фреймворк для создания AI-агентов и multi-agent систем, который позволяет разрабатывать, запускать, отслеживать и масштабировать агентные приложения — от простых ReAct-ботов до готовых к продакшену решений с памятью, инструментами, голосом, планированием и MCP-интеграциями.

📌 Основные особенности:

🔵Создание AI-агентов с поддержкой ReAct, tool-calling и workflow-сценариев
🔵Построение multi-agent систем с взаимодействием между агентами
🔵Поддержка популярных LLM-моделей и провайдеров (OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama и др.)
🔵Подключение внешних инструментов, API, Python-функций и MCP-серверов
🔵Встроенная память агентов и интеграция RAG для работы со знаниями
🔵Асинхронное и параллельное выполнение задач
🔵Логирование, трассировка и отладка цепочек работы агентов
🔵Развёртывание и масштабирование agent-приложений в production-среде

➡️Установка библиотеки: pip install agentscope

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 aiogram-template — это готовый продакшн-шаблон для разработки Telegram-ботов на Python с использованием aiogram 3, в котором уже настроены локализация, работа с базой данных, кеширование, контейнеризация и инфраструктура для деплоя.

📌 Основные особенности:

🔵Асинхронная разработка Telegram-ботов на базе aiogram 3
🔵Готовая продакшн-архитектура проекта
🔵Интеграция с PostgreSQL для хранения данных
🔵Поддержка Redis для FSM и кеширования
🔵Работа с SQLAlchemy и миграциями через Alembic
🔵Контейнеризация через Docker
🔵Поддержка мультиязычности через Fluent Localization
🔵Чистая модульная структура с готовой конфигурацией для деплоя

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 AutoAgent — это библиотека для автономной инженерии AI-агентов, в котором один AI-агент не просто выполняет задачи, а сам улучшает архитектуру другого агента, изменяя промпты, инструменты, маршрутизацию, конфигурацию и оркестрацию на основе результатов бенчмарков.

Идея проекта: вместо ручного тюнинга агентной системы вы задаёте цель, а meta-agent сам запускает цикл «изменил -> протестировал -> сравнил -> оставил или откатил».

📌 Основные особенности:

🔵Самостоятельно улучшает AI-агентов без ручного вмешательства
🔵Автоматически изменяет промпты, tool calling и routing-логику
🔵Оптимизирует архитектуру на основе benchmark-результатов и score-метрик
🔵Управляется через program md без необходимости менять код вручную
🔵Запускает тесты в изолированном Docker-окружении
🔵Поддерживает собственные benchmark-задачи и сценарии тестирования
🔵Позволяет воспроизводить эксперименты и постепенно эволюционировать agent-систему

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖼 GestureSesh — это приложение на Python и PyQt5 для автоматического показа изображений по таймеру, которое позволяет создавать сессии с референсами для быстрых набросков, обучения или других тренировок.

Пользователь загружает набор референсов, задаёт интервалы показа, после чего приложение автоматически переключает изображения, помогая тренировать скорость и чувство формы.

📌 Основные особенности:

🔵Загрузка собственных изображений для тренировочных сессий
🔵Автоматическая смена референсов по настраиваемому таймеру
🔵Гибкая настройка длительности показа изображений
🔵Поддержка последовательных этапов рисования
🔵Полностью офлайн-работа без подключения к интернету
🔵Desktop-интерфейс на Python + PyQt5
🔵Быстрое переключение, пауза и управление сессией в реальном времени
🔵Минималистичный интерфейс, ориентированный на концентрацию во время практики

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

💻 Selenium Python Example — это проект для автоматизации тестирования веб-приложений на Python, который показывает, как построить полноценный тестовый фреймворк на базе Selenium, Pytest и Allure.

Демонстрирует практический подход к созданию масштабируемой архитектуры UI-тестов с поддержкой отчётов, CI/CD, повторных запусков тестов и дополнительных инструментов для повышения стабильности автотестов.

📌 Основные особенности:

🔵Автоматизация UI-тестирования веб-приложений на Python с помощью Selenium
🔵Архитектура тестов на основе Page Object Model
🔵Интеграция с Pytest для удобного запуска и группировки тестов
🔵Подробные отчёты через Allure Report со скриншотами и логами
🔵Автоматический повторный запуск упавших тестов для повышения стабильности
🔵Поддержка CI/CD через GitHub Actions
🔵Работа с API, базами данных и внешними сервисами в end-to-end сценариях

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🏎 TrafficLab 3D — это инструмент для создания цифрового двойника дорожного движения на основе обычного mp4-видео с CCTV-камеры и спутникового снимка из Google Maps.

Автоматически обнаруживает транспорт, отслеживает его, восстанавливает его положение в 3D-пространстве и визуализирует движение одновременно на видео и на карте.

📌 Основные возможности:

🔵3D-анализ дорожного движения
🔵Детекция транспорта и пешеходов
🔵Трекинг объектов в реальном времени
🔵Построение 3D bounding boxes
🔵Привязка объектов к карте
🔵Калибровка камер
🔵Визуализация на видео и карте
🔵GUI-интерфейс на PyQt5
🔵Экспорт данных в JSON

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📝 LeGen — это Python-инструмент для автоматической генерации субтитров, переводов и локализации видео/аудио с использованием моделей распознавания речи, тайм-кодов и последующей обработки текста.

📌 Основные особенности:

🔵Автоматическая транскрибация аудио и видео в текст
🔵Генерация субтитров с точными тайм-кодами
🔵Перевод субтитров на разные языки
🔵Поддержка пакетной обработки медиафайлов
🔵Работа через удобный CLI-интерфейс
🔵Экспорт в популярные форматы субтитров
🔵Интеграция с моделями распознавания речи на базе Whisper
🔵Автоматическая синхронизация текста с речью
🔵Поддержка локализации видео-контента

➡️Установка библиотеки: pip install legen

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⬇️ YoutubeGO — это кроссплатформенное GUI-приложение на Python для скачивания видео и аудио с популярных платформ.

📌 Основные особенности:

🔵Загрузка видео и аудио с YouTube, TikTok, Vimeo, SoundCloud и т.д.
🔵Поддержка скачивания в популярных форматах: MP4, MP3, WAV, FLAC и других
🔵Выбор качества видео вплоть до 8K
🔵Скачивание целых плейлистов и каналов
🔵Пакетная загрузка нескольких ссылок с очередью задач
🔵Встроенная обработка медиа через FFmpeg
🔵Удобный графический интерфейс на базе PySide6 с поддержкой Windows, Linux и macOS

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 Daffy — это Python-библиотека для runtime-валидации DataFrame через декораторы. Позволяет проверять входные и выходные pandas, polars, modin и pyarrow таблицы прямо на границе функций: наличие колонок, типы данных, ограничения значений и даже валидацию строк через Pydantic.

📌 Основные особенности:

🔵Валидация входных и выходных DataFrame через декораторы
🔵Проверка наличия обязательных колонок
🔵Контроль типов данных в столбцах
🔵Проверка nullable, unique и диапазонов значений
🔵Поддержка кастомных правил валидации
🔵Pre-validation и post-validation проверки
🔵Валидация отдельных строк через Pydantic
🔵Поддержка pandas, Polars, Modin и Apache Arrow
🔵Проверка схем без изменения существующего data pipeline
🔵Понятные исключения при нарушении структуры данных

➡️Установка библиотеки: pip install daffy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗣MOSS-TTS-Nano — это открытая мультиязычная TTS-модель, созданная для генерации речи в реальном времени прямо на CPU без необходимости использовать GPU.

📌 Основные особенности:

🔵Всего 100 млн параметров (0.1B) — компактная lightweight-модель
🔵Работает без GPU, оптимизирована для обычных CPU
🔵Поддерживает 20 языков, включая русский
🔵Поддерживает voice cloning по референсному аудио
🔵Умеет стримингово генерировать речь с минимальной задержкой
🔵Поддерживает генерацию длинных текстов с автоматической chunk-обработкой
🔵Выдаёт аудио в качестве 48 kHz stereo
🔵Поддерживает запуск через CLI, API и Web UI
🔵Доступна ONNX-версия с ускоренным CPU inference
🔵Есть возможность дообучения на своих данных

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

⚙️ Awkward — это Python-библиотека для работы со вложенными, неоднородными и переменной длины структурами данных (JSON-подобные объекты, списки списков, records, missing values) с синтаксисом, похожим на NumPy, но без ограничений на прямоугольную форму массивов.

📌 Основные возможности:

🔵Работа с jagged arrays — массивами, где вложенные списки имеют разную длину
🔵NumPy-подобный API для индексации, срезов и математических операций через NumPy
🔵Поддержка вложенных структур данных: списки, records, tuples и missing values
🔵Векторизированные вычисления без использования Python-циклов
🔵Высокая производительность и экономное использование памяти на больших объёмах данных
🔵Интеграция с Numba, Apache Arrow и ROOT
🔵Удобная работа с JSON-подобными и columnar-данными для аналитики и научных вычислений

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться