⌨️ Нейросеть теперь может работать за целый SMM-отдел — сохраняйте 17 готовых навыков для ИИ-агентов.

Social Media Skills — держите бесплатный набор инструментов, который превращает Claude или Codex в помощника по созданию и продвижению контента.

Здесь целая система специализированных навыков.

Что умеет:
💬 Писать в твоём стиле — анализирует примеры публикаций, запоминает манеру общения и помогает создавать новые посты без типичного нейросетевого канцелярита.
💬 Придумывать цепляющие заголовки — предлагает 6 вариантов захода, чтобы зацепить читателя с первых секунд.
💬 Создавать сценарии Reels — помогает разбирать референсы и писать сценарии коротких видео.
💬 Готовить превью для YouTube — превращает название ролика в подробный промпт для генерации обложки.
💬 Анализировать публикации — оценивает посты, работает с историей контента и помогает разбирать статистику LinkedIn.
💬 Искать актуальные темы — собирает свежие инфоповоды за последние 7 дней при наличии доступа к источникам.
💬 Планировать контент — генерирует десятки идей, помогает оформлять посты, карусели, инфографику и закреплённые комментарии.

⚙️ Как установить?
Для Claude Code достаточно двух команд:

/plugin marketplace add charlie947/social-media-skills
/plugin install social-media-skills

Для Codex можно установить нужные навыки через встроенный skill-installer.

▶️ Как пользоваться?
После установки просто ставим задачу агенту:
➖ «Проанализируй мои последние посты и научись писать в моём стиле».
➖ «Придумай 30 тем для публикаций про Python и нейросети».
➖ «Напиши 6 цепляющих заголовков для этой новости».
➖ «Подготовь сценарий короткого видео и идею превью».

⚡️ Самое интересное: навыки можно комбинировать. Сначала ИИ изучает твой стиль, затем подбирает темы, пишет публикации и помогает оценивать результат.

♎️ GitHub/Инструкция

📁 Сохраняем

🔞 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

🔥 Open Source Face Recognition SDK — инструмент, который позволяет находить лица на фотографиях, анализировать их особенности и сравнивать между собой.

Причём всё работает локально, без отправки фотографий на сторонние серверы!

Что умеет:

👤 Находить лица — обнаруживает сразу несколько человек на одном изображении и определяет координаты каждого лица.
🔍 Сравнивать фотографии — вычисляет процент сходства двух лиц, помогая определить, изображён ли на них один человек.
🧠 Анализировать черты лица — определяет ключевые точки и создаёт числовой биометрический вектор (*embedding*).
🔒 Работать без облака — обработка выполняется непосредственно на вашем компьютере.
⚡ Запускаться без видеокарты — поддерживает CPU, отдельный GPU не обязателен.
🐍 Интегрироваться с Python — подходит для собственных приложений, систем контроля доступа и компьютерного зрения.

⚙️ Установка
Понадобятся Python 3.9+ и Windows или Linux.

git clone https://github.com/Faceplugin-ltd/Open-Source-Face-Recognition-SDK.git
cd Open-Source-Face-Recognition-SDK

conda create -n facesdk python=3.9
conda activate facesdk

pip install -r requirements.txt
python run.py

▶️ Пример сравнения лиц

# Compare two images
image1 = "test/1.jpg"
image2 = "test/2.png"

# Get face information from both images
faces1 = face_sdk.GetImageInfo(image1, faceMaxCount=1)
faces2 = face_sdk.GetImageInfo(image2, faceMaxCount=1)

if faces1 and faces2:
    # Compare the first face from each image
    similarity = face_sdk.get_similarity(faces1[0]['embedding'], faces2[0]['embedding'])
    print(f"Similarity: {similarity}%")
    
    # Check if it's the same person (threshold = 75)
    is_same_person = similarity >= 75
    print(f"Same person: {is_same_person}")

Где пригодится?
🔣 Создание собственного приложения для распознавания лиц.
🔣 Сравнение фотографий и поиск совпадений.
🔣 Прототип системы доступа по лицу.
🔣 Эксперименты с биометрией и компьютерным зрением.

🚀 Забираем, сохраняйте в закладки

#python #soft #github

😬 Нейросеть, которая может спасти жизнь пожилому человеку — бесплатный Python-проект для круглосуточного наблюдения!

Представьте: пациент находится один в больничной палате или дома. Он внезапно теряет равновесие и падает. Рядом никого нет, а каждая минута без помощи может иметь значение.

Именно для таких ситуаций разрабатываются системы автоматического обнаружения падений. Они позволяют отслеживать опасные движения через камеру и предупреждать персонал о возможном происшествии.

💻 Real-Time Person & Elderly Fall Detection System — бесплатный Python проект, который использует компьютерное зрение для распознавания падений в реальном времени.

Система даже способна анализировать положение человека, даже если часть его тела скрыта мебелью!

Что умеет:
👁 Круглосуточное наблюдение — может непрерывно анализировать видеопоток с камеры, помогая следить за безопасностью пожилых людей.
🦴 Распознавание скрытых частей тела — алгоритм оценивает положение коленей, лодыжек и других суставов, даже когда их не видно за кроватью, диваном или столом.
🚨 Обнаружение опасных падений — анализирует положение тела, скорость движения и резкие изменения позы.
❌Меньше ложных тревог — пытается отличать настоящее падение от обычных действий: человек присел, наклонился или лёг отдохнуть.
⚡️Работа на обычном процессоре — для базового запуска не обязательно покупать дорогую видеокарту.
🔐 Локальная обработка — видеопоток анализируется на компьютере, без обязательной отправки записей в облако.

⚙️ Установка

Понадобится Python и веб-камера либо готовый видеофайл.

git clone https://github.com/AwaisShah75/Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System.git

cd Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System

pip install -r requirements.txt

python run.py

На Windows также можно воспользоваться файлом run.bat.

🚀 Как пользоваться?

После запуска появится меню:

- 1 — наблюдение через веб-камеру.
- 2 — анализ готового видео.
- 3 — демонстрация падения с частично скрытым человеком.
- 4 — выход.

Можно запустить систему напрямую.

🎥 Анализ изображения с веб-камеры:

python fall_detection_all_in_one.py --source 0 --show

📹 Проверка готового видео:

python fall_detection_all_in_one.py --source video.mp4 --show --save result.mp4

Подобные технологии особенно востребованы в больницах, домах престарелых, реабилитационных центрах и при домашнем уходе.

🔗 GitHub/Инструкция

Сохраняем! 👍

#python #soft #github

💀 ПУ-ПУ-ПУ... Вайбкодеры — АХУТНГ! КАЖДЫЙ ПЯТЫЙ ИИ-СКИЛЛ ОКАЗАЛСЯ ВРЕДОНОСНЫМ!

Пока разработчики радостно устанавливают новые навыки для Claude Code, Codex и других ИИ-агентов, злоумышленники научились прятать в них настоящие ловушки.

🦠 Специалисты VirusTotal проверили почти 36 000 скиллов и обнаружили 6 637 вредоносных! Это около 18,5% от всей исследованной выборки.

Как хакеры обманывают нейросети?
⚪️ Прячут команды прямо в SKILL.md — под видом обычной документации.
⚪️ Добавляют сотни пустых строк, чтобы опасная инструкция оказалась далеко за пределами видимого текста.
⚪️ Используют HTML-комментарии, которые не отображаются при обычном просмотре Markdown на GitHub.
⚪️ Маскируют команды невидимыми Unicode-символами.
⚪️ Заставляют агентов незаметно передавать API-ключи, токены и другие конфиденциальные данные.

🔐 Прежде чем что-то устанавливать, обязательно проверяйте.

SkillSpector — бесплатный open-source сканер от NVIDIA, который проверяет навыки ИИ-агентов до установки и ищет:

🟢 Промпт-инъекции и скрытые команды.
🟢 Попытки кражи токенов, паролей и API-ключей.
🟢 Подозрительные скрипты и зависимости.
🟢 Опасные разрешения и попытки повышения привилегий.
🟢 Манипуляции поведением ИИ-агента.

71 паттерн угроз в 17 категориях. После проверки инструмент выставляет оценку риска от 0 до 100 и сообщает, стоит ли устанавливать скилл.

Работает с GitHub-репозиториями, ZIP-архивами, отдельными файлами и папками. Поддерживает статический анализ и дополнительную проверку с помощью LLM.

⌨️ Вайбкодерам обязательно к сохранению.

#python #soft #нейросеть

🔥 500+ шпаргалок по машинному обучению на РУССКОМ, настоящая энциклопедия для ML-разработчиков!

MLCheatSheets — бесплатная коллекция из 500+ шпаргалок по Machine Learning и Deep Learning, собранную в полноценный образовательный курс.

Внутри:
🔣Основы машинного обучения — регрессия, классификация, кластеризация, деревья решений, Random Forest, SVM.
🔣Нейросети и Deep Learning — от базовых архитектур до трансформеров и генеративных моделей.
🔣Работа с данными — NumPy, Pandas, предобработка, очистка данных и Feature Engineering.
🔣Продвинутые алгоритмы — XGBoost, CatBoost, LightGBM, PCA, оптимизация гиперпараметров.
🔣Практический ML — метрики качества, переобучение, интерпретация моделей, SHAP, MLOps и развёртывание.
🔣Computer Vision, NLP и временные ряды — отдельные направления для дальнейшего изучения.

Каждая шпаргалка — это не просто сухая теория.
Внутри математические формулы, объяснения алгоритмов, примеры на Python, диаграммы, визуализации и рекомендации по применению.

Есть даже готовые маршруты обучения:
🌱 Новичок — путь от основ Python до классического ML.
🧠 Deep Learning — погружение в нейросети, трансформеры и генеративные модели.
💼 ML Engineer — подготовка к практической работе с моделями, MLOps и production.

Есть упражнения с решениями, интерактивные материалы и анимации для понимания сложных алгоритмов.

💻 Как пользоваться?
Просто открывайте нужный раздел на GitHub и изучайте материалы прямо в браузере — ничего устанавливать не требуется.

⬇️ Если хотите скачать всё себе:

git clone https://github.com/gurovic/MLCheatSheets.git
cd MLCheatSheets

▶️ Для практических упражнений:

# Установите зависимости для упражнений
pip install -r requirements.txt

# (Опционально) Для работы с анимациями
pip install -r animations/requirements.txt

🔥 Идеально для студентов, Python-разработчиков, начинающих ML-инженеров и тех, кто готовится к техническим собеседованиям.

⭐️Сохраняйте находку!

#cheatsheet #python #нейросеть

⚡️ Нейросетям теперь можно дать ЛИЦО — всего за 5 строк Python!

OpenSpline — open-source инструмент, который превращает обычную фотографию в говорящего ИИ-аватара в реальном времени.

Загружаете портрет, подключаете голосового ИИ — и получаете виртуального собеседника, который двигается, говорит и синхронизирует губы с речью!

Что умеет:
💬 Оживляет фотографии и создаёт говорящих аватаров.
💬 Синхронизирует движения губ с генерируемой речью.
💬 Поддерживает Python и Node.js.
💬 Позволяет встроить аватара в сайт или приложение.
💬 Поддерживает прерывание речи — можно перебить ИИ во время разговора.
💬 Предлагает облачный режим для тех, у кого нет мощной видеокарты.

⚙️ Установка на Linux / WSL2 с NVIDIA GPU:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/openspline/openspline/main/install.sh | sh

▶️ Запускаем локальный сервер:

sh ~/.local/share/openspline/run.sh

Открываем http://localhost:7860 — появится интерфейс демонстрации.

🐍 Подключаем Python:

pip install openspline

💀 Пример интеграции с голосовым ИИ:

from openspline import Openspline

client = Openspline()

async with client.avatar(
    "portrait.jpg",
    quality="low"
) as avatar:
    print(avatar.viewer_url)

    await avatar.stream(
        agent.audio_stream(),
        sample_rate=24000
    )

portrait.jpg — фотография будущего аватара, а agent.audio_stream() — поток звука от вашего голосового ИИ.

💡 Где пригодится?

Можно сделать виртуального преподавателя Python, говорящего персонажа для сайта, ИИ-консультанта интернет-магазина или цифрового ведущего, который общается с пользователями в реальном времени.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft

💀 Нейросеть на случай АПОКАЛИПСИСА, которая работает даже после отключения интернета!

Survival LLM — бесплатный ИИ-помощник если цивилизация внезапно решит закончиться 🛏

Внутри — около 1,5 миллиона материалов из Википедии, медицинских справочников и руководств по выживанию.

🖍 Подскажет, как очистить воду и организовать её хранение.
🖍 Объяснит, как сохранять продукты без холодильника.
🖍 Поможет найти инструкции по первой помощи и действиям в чрезвычайных ситуациях.
🖍 Расскажет, как ремонтировать технику и оборудование.
🖍 Поможет разобраться с бытовыми задачами вдали от цивилизации.
🖍 Позволяет добавить собственные PDF, справочники и инструкции — хоть руководство к генератору, хоть материалы по автономному хозяйству.

💻 Главная фишка — нейросеть и вся библиотека хранятся локально на компьютере. Задаёте вопрос и получаете ответ со ссылками на источники.

🔗 Скачиваем, пока интернет ещё существует!

Готовимся к апокалипсису заранее 😎

#python #soft

⚡️ ScrapFly Scrapers — годный репозиторий с десятками готовых парсеров для топовых сайтов:
AliExpress, Amazon, eBay, LinkedIn, Google, TikTok, YouTube, Reddit, Trustpilot, Instagram* и многих других.

Работает через ScrapFly API, код полностью открыт — можно брать, модифицировать и запускать под свои задачи: от ресерча и аналитики до автоматизации бизнеса.

💬 хочешь собрать комментарии с Instagram*? пожалуйста;
💬 вытащить товары с Amazon или AliExpress? легко;
💬 мониторить вакансии на LinkedIn или Indeed? тоже есть.

* Принадлежит корпорации Meta, которая признана в РФ экстремистской.

🔥 Готовая сокровищница для тех, кто зарабатывает данными.

🔗 GitHub/Инструкция

Сохраняйте, пригодится 👍

#python #soft #github

👺Вычисляем место по одной фотографии без GPS и геотегов!

Разработчики представили Geo-Sleuth — мощный скилл, который превращает нейросеть в настоящего цифрового детектива.

▶️ Работает до безумия просто: загружаете фотографию ИИ-агенту и начинается целое расследование.
▶️ ИИ анализирует силуэты гор, тени, дороги, деревья, мосты и мельчайшие детали ландшафта.
▶️ Сопоставляет зацепки со спутниковыми снимками, OpenStreetMap и панорамами улиц.
▶️ Выдаёт предполагаемые GPS-координаты, направление камеры и визуальные доказательства.
▶️ В примерах ИИ определил место съёмки с точностью до 2 метров!

💀 Можно юзать с Claude Code, Codex, Cursor и Gemini CLI. Код открыт.

🔥 Сохраняем — настоящая находка для расследований!

#python #soft #github

💻 Парсим сайты и собираем данные с удовольствием. Инструмент, который превращает практически любой сайт в API.

Relinos — программируемый браузер, который превращает веб-страницы в структурированные JSON-данные.

Что умеет:
🔣Открывать сайты через настоящий браузер и парсит с поддержкой JavaScript.
🔣Извлекать данные в JSON, HTML или Markdown.
🔣Автоматически нажимать кнопки, заполнять поля и взаимодействовать со страницами.
🔣Обходить несколько страниц через пагинацию и собирать результаты.
🔣Работать через HTTP, HTTPS и SOCKS5-прокси.
🔣Кешировать результаты, чтобы не загружать страницы повторно.
🔣Запускать несколько браузерных экземпляров параллельно.
🔣Сохранять сценарии действий и повторно использовать их через REST API.
🔣Подключать готовые сценарии для Google, YouTube, Google Maps, DuckDuckGo, eBay и других сайтов.

⚙️ Установка:

git clone https://github.com/realsirjoe/relinos
cd relinos
python3 relinos/install.py

▶️ Запускаем сервер:

bash relinos/start.sh

По умолчанию API доступен на localhost:8032.

🟢Пример №1. Превращаем сайт в JSON
Допустим, нам нужно получить заголовок и все ссылки со страницы.

curl -X GET http://localhost:8032/get \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com",
    "render": true,
    "format": "json",
    "extraction": {
      "title": {
        "$xpath": "//title"
      },
      "links": {
        "$xpath": "//a/@href",
        "$list": true
      }
    }
  }'

Relinos откроет страницу и вернёт структурированные данные, например:

{
  "title": "Example Domain",
  "links": [
    "https://www.iana.org/domains/example"
  ]
}

🟢Пример №2. Получаем содержимое сайта в Markdown
Полезно для ИИ-агентов, RAG-систем и обработки веб-страниц языковыми моделями.

curl -X GET http://localhost:8032/get \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com",
    "render": true,
    "format": "md"
  }'

Вместо HTML получаем текст в Markdown, который гораздо удобнее передавать нейросетям.

✅ Relinos способен не просто читать страницы, но и взаимодействовать с ними: вводить текст, нажимать кнопки, ждать загрузки элементов.

Сценарии можно сохранять и запускать повторно через API. Например, один раз настроить сбор результатов поиска, а затем обращаться к нему из Python-приложения.

Где пригодится?
➖Мониторинг цен и наличия товаров.
➖Сбор данных для аналитики и исследований.
➖Создание собственных поисковых инструментов.
➖Подготовка веб-контента для ИИ-агентов.
➖Автоматизация повторяющихся действий на сайтах.
➖Создание API для веб-ресурсов.

🔗 GitHub/Инструкция

Инструмент бесплатный, исходный код открыт. Сохраняем 👍

🔞 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #soft #github

😱 Клонируем голос по короткому аудио!

Вышло крупное обновление VoxCPM2 — мощной Open Source-нейросети для генерации и клонирования речи.

💬 Поддерживает 30 языков, включая русский.
💬 Клонирует голос по короткому аудиофрагменту, сохраняя тембр и особенности произношения.
💬 Генерирует новые голоса по обычному текстовому описанию: пол, возраст, эмоции, темп речи.
💬 Позволяет управлять интонацией и эмоциональной окраской даже при клонировании.

⌨️ Установка:

Понадобятся Python 3.10–3.12, PyTorch 2.5+ и совместимое окружение CUDA.

pip install voxcpm

👨‍💻 Клонируем голос на русском:
Подготавливаем короткую запись своего голоса voice.wav и запускаем:

voxcpm clone \
  --text "Привет! Это мой голос, созданный нейросетью." \
  --reference-audio voice.wav \
  --output result.wav

Получаем result.wav с новой фразой, произнесённой голосом из образца.

🎙 Создаём совершенно новый голос без записи:

voxcpm design \
  --text "Добро пожаловать в будущее генерации речи!" \
  --control "Мужской голос, 35 лет, низкий тембр, уверенная и спокойная речь" \
  --output voice.wav

Можно экспериментировать с возрастом, характером, эмоциональностью и манерой речи. Результат зависит от модели и выбранных параметров.

📲 Пригодится для озвучки YouTube-роликов, аудиоконтента, игр, персонажей, виртуальных ассистентов и автоматизации создания контента.

👍 Разработчики обещают студийное качество, пробуем!

#python #soft