claude-skills

Нашёл ещё одну библиотеку плагинов Claude Skills: внутри 66 профильных skills, покрывают 12 направлений типа фронт, бэк, DevOps и т.д., плюс в комплекте больше 300 глубоких референс-доков.

Есть контекстная активация: если просишь что-то вроде “реализуй JWT-валидацию”, он сам включает нужный “экспертный режим” и подгружает релевантные спеки, без ручного переключения.

Там даже интегрировано 9 наборов проектных workflow, есть связка с Jira и Confluence, чтобы вести весь цикл: от выявления требований до ретро.

Ставится одной командой из плагин-маркета. Если хочешь прокачать Claude Code из “генератора кода” в “разработчика, который понимает домен”, плагин точно стоит попробовать.

📁 Language: #Python 64.0%

⭐️ Stars: 1.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Skills Marketplace

Когда используешь Claude Code, чтобы помогать писать код или искать уязвимости, ответы универсальных моделей часто получаются не особо хардкорными: не хватает глубины и поддержки уровня проф. security-инструментов.

И тут как раз в GitHub нашелся open source проект от Trail of Bits: Skills Marketplace. Это такой набор "безопасностных скиллов" специально под Claude Code.

Там собрана куча практических плагинов: можно напрямую дергать Semgrep для написания правил, сканить уязвимости в смарт-контрактах, и даже делать YARA-анализ на вредоносы.

Плюс оно помогает выстраивать аудит-контекст на уровне архитектуры: автоматически подсвечивает потенциально опасные API и небезопасные конфиги, чтобы AI-воркфлоу реально тянул на глубину нормального security-аудита.

Установка максимально простая: в CLI Claude Code вводишь одну команду, подключаешь маркетплейс, и дальше ставишь нужные скиллы почти как товары в магазине.

Сделано топовой security-командой. Если ты пробуешь приземлять Claude Code в задачи по безопасности, этот набор прям очень годный как референс и как рабочий тулсет.

📁 Language: #Python 63.2%

⭐️ Stars: 2.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

SmarterRouter

Умный LLM-шлюз и VRAM-aware роутер, поддерживает бэкенды Ollama, llama.cpp и OpenAI-совместимые. Сделан специально для локальной AI-лабы: есть семантический кэш, анализ/профилирование моделей и автопереключение при сбоях (failover).

По сути это умный routing-gateway, который сам выбирает самый подходящий модельный эндпоинт под запрос.

Уровень "умности" check:

▪️Автообнаружение: сканирует Ollama/llama.cpp и понимает, какие модели у тебя доступны
▪️Анализ производительности: при первом запуске прогоняет тесты и оценивает скорость/качество каждой модели на твоём железе
▪️Классификация промптов: определяет, что это - код, креативное письмо, Q&A или математика
▪️VRAM-aware: мониторит видеопамять GPU, и если VRAM забита, выгружает неиспользуемые модели

📁 Language: #Python 99.8%

⭐️ Stars: 36

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

apple-silicon-accelerometer

Этот чел реально залез в неофициальный сенсорный интерфейс Apple?? Читает нераскрытые MEMS-акселерометр и гироскоп на MacBook с Apple Silicon

В твоем MacBook (M1/M2/M3/M4/M5) спрятаны MEMS-акселерометр + гироскоп, которыми управляет SPU (Sensor Processing Unit). Apple никому про это не рассказывала, в API-доках этого нет. Но физически оно там есть, возможно это чип Bosch BMI286.

Что умеет проект?

Через IOKit HID напрямую читает сырые данные:

▪️Акселерометр: 3-осевое ускорение, примерно 800 Гц сэмплинг
▪️Гироскоп: угловая скорость, то же самое
▪️Угол открытия крышки: да, можно детектить, на сколько градусов открыт экран
▪️Датчик освещенности: через тот же интерфейс заодно читается

Если положить запястье рядом с тачпадом, можно мерить пульс (баллистокардиография, BCG).

📁 Language: #Python 76.3%

⭐️ Stars: 573

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

gdown

gdown — это инструмент для загрузки публичных файлов и папок с Google Drive, особенно полезный в случаях, когда стандартные утилиты, такие как curl или wget, не справляются с задачей.

Он позволяет обходить предупреждения безопасности при загрузке больших файлов, поддерживает рекурсивную загрузку содержимого папок (до 50 файлов в папке) и предоставляет возможность выбора формата загрузки для документов Google (например, PDF, XML, CSV).

Дополнительно, gdown может использоваться как альтернатива curl или wget для загрузки файлов из других источников, а также поддерживает загрузку с использованием прокси-серверов и продолжение прерванных загрузок.

📁 Language: #Python 98.9%

⭐️ Stars: 5.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

chat-downloader

Это инструмент для извлечения сообщений чата из прямых трансляций, видеороликов, клипов и записей прошлых трансляций.

Он поддерживает различные платформы, включая YouTube, Twitch и Zoom.

Для использования программы не требуется аутентификация

📁 Language: #Python 99.2%

⭐️ Stars: 1.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

CPA-Dashboard

Руки чешутся: накупил кучу аккаунтов Gemini, Claude или Antigravity, повесил их на CLIProxyAPI и гоняю сервис.

Самое больное: непонятно, какой аккаунт уже отвалился, и сколько у кого осталось квоты. Каждый раз лезть в логи и выискивать это вручную, дико неэффективно.

Случайно наткнулся на проект CPA-Dashboard. Это визуальная панель управления, заточенная специально под CLIProxyAPI: вместо холодного CLI получаешь понятный веб-интерфейс.

Что умеет:

- В вебе прямо включать/выключать сервисы
- В реальном времени смотреть runtime-логи
- Самое полезное: пачкой обновлять квоты аккаунтов, автоматически детектить и помечать протухшие аккаунты, которым нужен повторный логин
- Есть интеграция OAuth-флоу: чтобы добавить новый аккаунт, не надо в терминале набивать сложные команды, пару кликов и готово

Есть one-click скрипты запуска для Windows, macOS и Linux: они сами поднимут Python-окружение, поставят зависимости и подхватят существующий конфиг, так что можно сразу стартовать.

Если ты на CLIProxyAPI строишь свой AI API-сервис, эта панель реально экономит кучу времени на поддержке, стоит задеплоить.

📁 Language: #HTML 51.3%, #Python 42.5%

⭐️ Stars: 212

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

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

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

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