OpenAlice

Код для алготрейдинга писать вайб, а в реале запускать не очень 🚬. Тебе нужно разрулить: API нескольких бирж, управление кошельками, контроль позиций, мониторинг новостей, техиндикаторы, контроль эмоций... Код разрастается и в итоге превращается в одну большую кашу.

Решение OpenAlice: перенести vibe coding в трейдинг. Файло-ориентированный подход, где AI помогает тебе торговать. Это файловый движок AI-агента для торговли, который поддерживает крипту и фондовый рынок.

▪️Markdown для описания “персоны”
▪️JSON для конфигов
▪️JSONL для хранения диалогов

Без базы данных, без Docker, только файлы. Человек правит файлы, AI читает файлы, торговые решения прозрачные и их можно отследить.

📁 Language: #TypeScript 99.7%

⭐️ Stars: 516

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

FreeCut

FreeCut — это профессиональный видеоредактор, работающий полностью в браузере, без необходимости установки.

Он поддерживает многодорожечное редактирование, анимацию с использованием ключевых кадров, предварительный просмотр в реальном времени и экспорт видео высокого качества.

Программа позволяет создавать впечатляющие видео с помощью интуитивно понятного интерфейса и мощных инструментов редактирования.

📁 Language: #TypeScript 99.7%

⭐️ Stars: 397

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

jumpcutter

Это расширение для браузера, которое ускоряет просмотр видео, автоматически пропуская длинные паузы между предложениями.

Ключевая функция заключается в сокращении времени просмотра лекций и других видео с речью примерно на 1,5 раза за счёт удаления тишины.

📁 Language: #TypeScript 72.6%

⭐️ Stars: 542

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

GitNexus

Самая неприятная ситуация при написании кода с помощью AI это когда ты починил один баг, а потом где-то в неизвестном месте взорвались еще три новых.

Большинство нынешних AI-помощников для программирования в основном работают по принципу "укажи место, и он там поправит", но не умеют глубоко разбираться в скрытых зависимостях между частями кода.

Недавно на GitHub открыли исходники GitNexus, который как раз пытается решить эту проблему. Он строит для кода проекта граф знаний, чтобы AI мог понимать архитектуру проекта целиком, зависимости и цепочки вызовов.

Через протокол MCP server он подключается к Cursor или Claude Code, чтобы AI перед изменением кода сначала видел связи по upstream/downstream между функциями.

Более того, он умеет генерировать архитектурные диаграммы и дает возможность визуально смотреть логику всего кодовой базы через Web-интерфейс.

Есть два режима: CLI и Web. Поддерживаются основные языки программирования, включая TypeScript, Python, Java и другие.

Вся индексация и анализ выполняются локально, данные не отправляются на сервер, так что с приватностью все выглядит неплохо.

Если ты привык писать код с AI и переживаешь, что его правки могут сломать существующий код, такой инструмент для усиления контекста точно стоит попробовать и встроить в свой workflow.

📁 Language: #TypeScript 91.0%

⭐️ Stars: 3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

asciiflow

Это веб-приложение для создания диаграмм с использованием символов ASCII.

Оно позволяет пользователям рисовать, редактировать и сохранять текстовые схемы непосредственно в браузере.

Приложение работает полностью на стороне клиента, обеспечивая быструю и отзывчивую работу без необходимости в серверной обработке.

📁 Language: #TypeScript 69.4%

⭐️ Stars: 5.6k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

transcribee

Когда натыкаюсь на полезные видео на YouTube или TikTok и хочу разобрать контент в текстовые заметки, чтобы потом гонять это через AI, вручную конспектировать слишком выматывает. А существующие инструменты обычно требуют по одному экспортировать и раскладывать все руками, что жутко неудобно.

Можно попробовать вот это: transcribee, open-source тулза, которая одной командой превращает видео или аудио в текст и автоматически раскладывает все по базе знаний.

Поддерживает ссылки на YouTube, Instagram и TikTok, а также умеет обрабатывать локальные аудио- и видеофайлы. После транскриба она автоматически определяет разных спикеров и использует Claude, чтобы проанализировать темы и разнести материалы по соответствующим папкам.

Например, если прогнать пачку видео про AI-исследования, интервью со стартапами и health-образование, инструмент сам создаст под Documents категории вроде AI-Research, Startups и Health, а для каждого видео сделает отдельную директорию, где будут храниться текст транскриба и метаданные.

Сгенерированный текст уже размечен по спикерам, так что его можно сразу копипастить в ChatGPT или Claude и задавать вопросы.

Если ты часто смотришь обучающие видео или собираешь материалы и хочешь превращать это в поисковую базу знаний с Q&A, эту тулзу точно стоит попробовать.

📁 Language: #TypeScript 96.8%

⭐️ Stars: 160

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

hapi

Когда пишешь код через Claude Code и сидишь за компьютером, всё нормально. Но стоит отойти от рабочего места, и если AI попросит подтверждение, остаётся либо просто ждать, либо потом заново поднимать сессию после обрыва.

Недавно нашёл open-source инструмент HAPI, который позволяет удалённо управлять этим через телефон или браузер и в любой момент подтверждать запросы AI.

Главная фишка тут в "бесшовном переключении": пока работаешь локально, пользуешься нативным терминалом; когда нужно отойти, в один клик переключаешься на удалённый доступ; возвращаешься и так же бесшовно переключаешься обратно. Контекст не теряется, сессию перезапускать не нужно.

Поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor Agent, Gemini, OpenCode и другие AI-ассистенты. Всё это управляется через единое Web-приложение, PWA или Telegram Mini App.

Внутри ещё есть голосовой ассистент: можно напрямую отдавать команды голосом, а при желании даже выполнять терминальные команды прямо с телефона.

Деплой максимально простой: достаточно двух команд для запуска. В комплекте идёт relay-сервис со сквозным шифрованием, плюс поддерживаются собственные варианты через Cloudflare Tunnel или Tailscale.

📁 Language: #TypeScript 99.2%

⭐️ Stars: 2.3k

➡️ 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

Project N.O.M.A.D.

В последнее время хотел развернуть офлайн-базу знаний: и Wikipedia поставить, и AI-чат подключить, плюс карты и инструменты для заметок — но всё это приходится поднимать и настраивать по отдельности, что довольно муторно.

И вот сегодня на GitHub наткнулся на опенсорс-проект Project N.O.M.A.D. — он позволяет одной командой задеплоить полноценный офлайн-сервер знаний.

Через контейнеризацию на Docker автоматически устанавливаются и конфигурируются: офлайн-версия Wikipedia, локальный AI-ассистент, курсы Khan Academy, офлайн-карты, инструменты шифрования данных и система заметок. Также есть визуальный интерфейс управления для централизованного контроля.

AI-чат построен на базе Ollama и Qdrant, поддерживает загрузку документов для семантического поиска. Картографический модуль позволяет скачивать региональные карты и использовать их офлайн, а образовательная платформа включает полный курс Khan Academy с поддержкой трекинга прогресса для нескольких пользователей.

Дополнительно в комплекте есть инструмент бенчмаркинга железа — можно отправлять результаты производительности устройства в общий рейтинг сообщества. Проект спроектирован без телеметрии и после установки полностью работает офлайн.

📁 Language: #TypeScript 91.5%

⭐️ Stars: 2.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

job-ops

При поиске работы, когда рассылаешь резюме «вслепую», сложно понять, какие вакансии реально подходят, и легко запутаться, куда уже откликался. Дальнейший фоллоу-ап обычно ведётся вручную в таблицах — это, конечно, головная боль.

Недавно на GitHub наткнулся на опенсорс-инструмент для управления поиском работы — JobOps, который реализует полностью автоматизированный AI-пайплайн для джоб-хантинга.

Он умеет автоматически парсить вакансии с основных job-платформ и с помощью AI матчит их с нашим опытом, выставляя скоринг по релевантности.

При нахождении вакансий с высоким скором инструмент, опираясь на описание позиции, автоматически генерирует кастомизированное PDF-резюме под конкретную вакансию и сразу отправляет отклик.

Более того, есть трекинг почты: после подключения email система автоматически распознаёт приглашения на интервью или отказы и в реальном времени обновляет статус откликов.

Поддерживается локальный деплой в один клик через Docker, все данные хранятся локально. Тем, кто сейчас в поиске работы, стоит присмотреться к этому инструменту.

📁 Language: #TypeScript 98.7%

⭐️ Stars: 2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

HyperAgent

При написании автотестов или парсеров с использованием классического Playwright часто приходится постоянно поддерживать различные селекторы элементов.

Стоит лишь немного измениться структуре целевой страницы — и существующие скрипты начинают падать и перестают работать, а их поддержка становится довольно трудозатратной.

Недавно на GitHub наткнулся на open-source проект HyperAgent, который изящно объединяет Playwright с большими языковыми моделями.

Он позволяет управлять браузером с помощью естественного языка и выполнять сложные задачи автоматизации без необходимости писать кучу хрупкого кода с селекторами.

Поддерживает как одношаговые операции (быстро и дёшево), так и сложные многошаговые сценарии, включая визуальное понимание и адаптивную подстройку.

Также есть встроенное кеширование действий: записанный один раз workflow можно воспроизводить повторно без необходимости каждый раз обращаться к LLM.

На низком уровне используется напрямую Chrome DevTools Protocol, что обеспечивает более точное выполнение действий, автоматическую фильтрацию рекламных фреймов и поддержку работы с глубоко вложенными iframe.

Кроме того, есть поддержка облачного масштабирования: через Hyperbrowser можно быстро развернуть сотни сессий, а также интегрироваться с MCP-инструментами для построения полноценных workflow.

Если вы используете Playwright для автоматизации тестирования или сбора данных и устали от постоянной поддержки селекторов — этот проект определённо стоит попробовать.

📁 Language: #TypeScript 97.2%

⭐️ Stars: 1.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer