PM Skills Marketplace

Работать продакт-менеджером сложно не столько потому, что не хватает идей, сколько потому, что из кучи идей нужно найти ту, которую действительно стоит делать, а потом по правильному фреймворку довести ее до релиза.

Случайно наткнулся на GitHub на open-source проект PM Skills Marketplace. Он превращает продуктовые методологии таких экспертов, как Teresa Torres и Marty Cagan, в 65 AI-скиллов, которые можно вызывать напрямую.

Через 8 плагинов проект покрывает весь жизненный цикл продукта: от discovery, стратегического планирования и delivery до growth и операционки. В каждый скилл уже встроены зрелые продуктовые фреймворки и пошаговые guided-flow сценарии.

Проект специально сделан под Claude Code и Cowork, поддерживает установку всех модулей-плагинов в один клик, а также совместим с другими AI-инструментами вроде Cursor, которые могут использовать его core prompt.

Если ты продакт-менеджер и хочешь прокачать AI до уровня продуктового ассистента, который реально понимает методологии, на проект точно стоит посмотреть.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 3.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

clamshell

Это демон для Linux, реализующий режим "clamshell" без зависимости от Systemd.

Он позволяет работать с ноутбуком при закрытой крышке, используя внешние монитор, клавиатуру и мышь.

📁 Language: #Cpp 92.2%

⭐️ Stars: 13

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

CyberStrikeAI

Если занимаешься пентестом, быстро набирается целая куча инструментов, команд в терминале, все приходится вручную собирать в цепочку атак, фиксировать уязвимости и оформлять отчет. В итоге один проект выливается в довольно большой объем работы.

Можно попробовать CyberStrikeAI — это open-source проект, который с помощью AI связывает весь процесс security-тестирования в единый пайплайн, от диалога до автоматизированного поиска уязвимостей.

Через общение на естественном языке он умеет оркестрировать более 100 security-инструментов, автоматически строить граф цепочки атак и при этом позволяет отследить каждый шаг.

Внутри есть 12 преднастроенных ролей для security-тестирования: пентест, CTF, Web-сканирование, API security и другие. У каждой роли свои специальные промпты и ограничения на инструменты.

Также в проекте есть 20+ библиотек security-скиллов, включая SQL-инъекции, XSS, cloud security и другое — AI может вызывать их по мере необходимости.

Плюс поддерживаются очереди пакетных задач: несколько тестовых задач можно выполнять последовательно, и для каждой отдельно сохраняются история диалога и статус-трекинг.

Есть Web-консоль, визуализация цепочки атак, управление уязвимостями, мониторинг задач и другие функции. Все действия пишутся в audit log, так что потом их можно отследить.

Кроме этого, поддерживаются боты для DingTalk и Feishu, так что отправлять тестовые команды можно даже с телефона.

Если хочешь собрать разрозненные security-инструменты и процессы тестирования в единую автоматизированную платформу с трассировкой и возможностью совместной работы, на этот проект стоит посмотреть.

📁 Language: #Go 45.1%

⭐️ Stars: 2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

TorchCode

TorchCode - это self-hosted платформа с задачами для практики по базовым реализациям на PyTorch и вопросам по Transformer, которые часто встречаются на собеседованиях.

→ Собирает в 39 структурированных задачах типовые для ML-собеседований реализации операторов, модулей и архитектур на PyTorch.
→ Дает автопроверку, проверку градиентов, замер времени и мгновенный фидбек, чтобы практика больше напоминала LeetCode для собеседований.
→ Построена на базе Jupyter Notebook, при этом поддерживает сброс в один клик, подсказки, эталонные решения и трекинг прогресса.
→ Покрывает такие частые темы, как ReLU, Softmax, LayerNorm, Attention, RoPE, Flash Attention, LoRA, MoE и другие.
→ Поддерживает онлайн-режим через Hugging Face Spaces, открытие отдельных задач в Google Colab и локальный запуск через Docker.
→ GPU не нужен, подходит тем, кто готовится к собеседованиям на позиции ML Engineer, LLM Engineer и смежные исследовательские роли.

📁 Language: #JupyterNotebook 66.6%

⭐️ Stars: 866

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

chartli

Если часто копаешься в логах или мониторишь сервер и видишь только поток цифр, то тренды разглядеть почти невозможно.

Попробуй chartli — утилиту для терминала, которая превращает числа в графики прямо в консоли. Забудешь про постоянное переключение между окнами.

Одна команда — и обычный текст превращается в ASCII-линию, столбчатую диаграмму, тепловую карту и даже Braille-точечные графики или SVG-вектор.

Всего 8 типов графиков: ASCII-линия, горизонтальные бары, вертикальные столбцы, тепловая карта, SVG и др. Можно настраивать ширину, высоту, подбирать формат под задачу.

Поддерживает одинарные и множественные ряды данных, работает с файлами и через пайпы. Можно запустить через npx или поставить глобально — осваивается моментально.

📁 Language: #TypeScript 52.6%

⭐️ Stars: 456

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

neko

Хочется посмотреть фильм вместе с другом, который находится в другом месте, но при шаринге экрана часто получается мыльная картинка, высокая задержка, а иногда вообще нет звука.

Или иногда нужен полностью изолированный браузерный окружение, чтобы на локальной машине не оставалось никаких следов.

Проект Neko на GitHub предоставляет решение — самохостируемый виртуальный браузер на базе Docker.

Он использует технологию WebRTC для потоковой передачи изображения с сервера в браузер в реальном времени. Поддерживается одновременная работа нескольких пользователей: можно не только синхронно смотреть видео, но и совместно управлять страницей.

Помимо обычных Chrome и Firefox, можно запускать даже VLC-плеер или полноценное Linux-десктоп-окружение.

Благодаря контейнеризации через Docker всё выполняется на стороне сервера, а данные остаются там же. Это обеспечивает физическую изоляцию и позволяет не переживать о возможной утечке локальной приватной информации.

Если вы хотите удалённо смотреть сериалы вместе с друзьями, нужен безопасный совместный рабочий окружение или просто облачный браузер с доступом из любого места — Neko стоит попробовать.

📁 Language: #Go 37.1%

⭐️ Stars: 19.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

maltrail

Maltrail — это система обнаружения вредоносного сетевого трафика, использующая публично доступные черные списки и пользовательские списки индикаторов компрометации для выявления подозрительных соединений и событий.

Она поддерживает обнаружение по доменным именам, URL, IP-адресам и HTTP User-Agent заголовкам, а также использует эвристические методы для выявления новых угроз.

Maltrail имеет архитектуру, состоящую из сенсора, сервера и клиента, где сенсор пассивно анализирует сетевой трафик, сервер хранит события, а клиент предоставляет интерфейс для их просмотра.

📁 Language: #Python 61.6%

⭐️ Stars: 8.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

CCG Workflow

Используя Claude Code для разработки проектов, при задачах, где переплетаются фронтенд и бэкенд, поручать одному модели обрабатывать все детали оказывается не слишком эффективно. Токены расходуются буквально как вода, что довольно болезненно.

Случайно наткнулся на open-source проект CCG Workflow. Он реализует подход с кооперацией нескольких моделей:
Claude отвечает за общую оркестрацию, Gemini обрабатывает задачи фронтенда, а Codex занимается бэкенд-разработкой.

Благодаря чёткому механизму маршрутизации задач, фронтенд-работа автоматически направляется Gemini, бэкенд-логика — Codex, а Claude сосредоточен на code review и контроле процесса.

Проект предоставляет полноценный шестистадийный процесс разработки — от анализа требований до реализации кода. Все этапы можно быстро вызывать через slash-команды. Также поддерживается режим, управляемый спецификацией OPSX, где требования преобразуются в набор ограничений, что уменьшает «свободную интерпретацию» со стороны моделей.

Кроме того, интегрирована функция параллельного выполнения командой агентов: можно запускать сразу несколько Builder, которые совместно пишут код. Это особенно подходит для модульной разработки сложных проектов.

Установка выполняется одной командой npx, при этом автоматически настраивается окружение Claude Code. В комплекте уже есть полезные инструменты — поиск по коду, Git-утилиты и т.п., так что можно начинать работу сразу после установки.

📁 Language: #Go 56.5%

⭐️ Stars: 3.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Hermes Agent

Сегодня в трендах GitHub появился открытый проект Hermes Agent — довольно интересная штука.

Это AI-агент со встроенным полноценным циклом обучения, который может самоэволюционировать и развиваться вместе с пользователем.

Он способен:

▪️автоматически создавать новые навыки на основе реального использования
▪️самосовершенствоваться в процессе выполнения задач
▪️напоминать себе сохранять важную информацию

Более того, он может искать по истории диалогов и накапливать понимание пользователя между сессиями — то есть чем дольше им пользуешься, тем лучше он тебя понимает.

Кроме того, в проекте есть:

▪️встроенный планировщик задач — можно на естественном языке настроить ежедневные отчёты, регулярные бэкапы и другие автоматизации
▪️полноценный терминальный интерфейс с поддержкой:

▪️ многострочного редактирования
▪️автодополнения команд
▪️истории сессий

Если хочется личного AI-ассистента с памятью и “сопровождающим” ростом, этот проект вполне можно развернуть и попробовать.

📁 Language: #Python 86.6%

⭐️ Stars: 4.6k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer