Perfect Windows 11

Это настраиваемый пакетный скрипт для оптимизации Windows 11, направленный на повышение конфиденциальности, настройку служб, улучшение производительности и применение пользовательских настроек.

Ключевые функции включают отключение телеметрии и сбора данных, безопасную оптимизацию служб, улучшение параметров для игр, настройку интерфейса пользователя и управление питанием.

Все изменения являются опциональными и обратимыми, с автоматическим созданием резервных копий и точек восстановления.

📁 Language: #Batchfile 99.9%

⭐️ Stars: 362

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Feynman

Я только что нашёл open-source AI-агента для исследований, который делает за секунды то, на что у PhD уходят часы.

Называется Feynman.

Вводишь тему. Он ищет статьи, синтезирует результаты, проверяет каждое утверждение по реальным источникам и выдаёт тебе исследовательский бриф с цитированием.

Не чат-бот. Не инструмент для суммаризации.

Полноценная multi-agent система для исследований, работающая из терминала.

Автоматически работают четыре агента:

→ Researcher извлекает данные из статей, репозиториев, документации и веба
→ Reviewer проводит симулированный peer review с градацией серьёзности замечаний
→ Writer формирует текст в стиле научной статьи на основе заметок
→ Verifier проверяет каждую ссылку и отбрасывает «битые»

Также может воспроизводить эксперименты на локальных или облачных GPU, проводить аудит статьи на несоответствие утверждений и кода в её кодовой базе, а также запускать регулярный мониторинг исследований по интересующим темам.

Одна команда для установки. Каждый результат — с привязкой к источникам.

📁 Language: #TypeScript 68.4%

⭐️ Stars: 2.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

RaTeX

В мобильном интерфейсе при рендеринге математических формул невозможно обойти проблему с WebView. За одной формулой фактически скрывается целый браузерный движок — высокий расход памяти и медленный запуск.

Случайно наткнулся на проект RaTeX — это движок рендеринга математических формул, полностью написанный на чистом Rust, который полностью избавляется от JavaScript и WebView.

Единое ядро покрывает семь платформ: iOS, Android, Flutter, React Native, Web, PNG, SVG — везде используется нативный рендеринг, без зависимостей от JS.

Синтаксис примерно на 99% совместим с KaTeX — поддерживаются дроби, корни, интегралы, матрицы и т.д.

Также поддерживается запись химических уравнений и физических единиц — для задач из области естественных наук этого, как правило, достаточно.

Полностью работает офлайн. Если вы разрабатываете образовательное или научное приложение и хотите уйти от традиционного тяжеловесного подхода с рендерингом формул через WebView, этот проект стоит попробовать.

📁 Language: #Rust 59.9%

⭐️ Stars: 475

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

agentic-metric

При написании кода с использованием Claude Code и Codex у меня всегда не было понимания, сколько токенов я потратил и каковы расходы, а проверка ежедневного использования — это сплошная морока.

Можно установить open-source инструмент под названием Agentic Metric — по сути, это как «монитор ресурсов» для агентов: все данные остаются локально, без сети и без какой-либо загрузки.

Просто открываешь real-time дашборд прямо в терминале; он автоматически определяет запущенные агентные процессы, а использование токенов и оценка стоимости видны сразу.

Также поддерживаются популярные инструменты, такие как Claude Code, Codex, VS Code Copilot, OpenCode, Qwen Code и другие, при этом можно смотреть исторические тренды за 30 дней и ежедневные сводки.

В комплекте есть встроенный прайс-лист для распространённых моделей, и ты можешь добавлять или переопределять цены вручную. Также можно встроить сводку затрат в статус-бары tmux или vim, чтобы в любой момент видеть текущие расходы.

Если ты используешь несколько AI-инструментов для кодинга и хочешь понять, куда уходят все твои токены, этот инструмент стоит установить.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 119

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

cheatreader

Когда у меня появляется немного свободного времени на работе, хочется почитать книгу, но открывать полноэкранную читалку слишком заметно, а постоянное переключение туда-обратно сбивает поток.

Пока я ломал голову над этим, я нашёл CheatReader — open-source десктопный инструмент для чтения, который позволяет «читать незаметно».

Он может закрепляться в любом углу экрана и имеет прозрачный режим чистого текста — окно буквально сливается с фоном рабочего стола и не перекрывает рабочий контент. При этом его можно скрыть и вернуть в один клик, и прогресс чтения не теряется.

Поддерживаются режимы чтения в одну строку и в несколько строк, переключение — двойным кликом или через горячую клавишу. Также есть импорт популярных форматов: txt, epub, pdf.

Дополнительно можно настраивать шрифт, межстрочный интервал и ширину текста, есть переход по строке, странице или проценту, а также поиск по тексту.

Если хочешь незаметно читать во время перерывов, не запуская полноэкранные приложения и не ломая рабочий ритм — этот инструмент стоит попробовать.

📁 Language: #Dart 82.3%

⭐️ Stars: 303

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

reverse-SynthID

Это инструмент для обратного инжиниринга технологии SynthID от Google DeepMind, предназначенной для встраивания невидимых водяных знаков в контент, сгенерированный искусственным интеллектом.

Программа анализирует изображения, помеченные SynthID, и пытается извлечь или удалить встроенные водяные знаки, делая их недоступными для обнаружения.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 522

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

doom-over-dns

Это проект, позволяющий запускать классическую игру DOOM, загружая её данные исключительно через DNS TXT-записи, без записи файлов на диск.

Ключевая особенность заключается в том, что весь игровой контент разбит на около 1 964 DNS TXT-записи, которые затем собираются и исполняются в памяти с помощью скрипта на PowerShell.

Для реализации используется порт DOOM на C# под названием managed-doom, что позволяет загружать и запускать игру непосредственно из памяти, обходя традиционные методы хранения и загрузки файлов.

📁 Language: #Csharp 93.8%

⭐️ Stars: 522

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Hermes HUD

При использовании AI-агентов в работе самая раздражающая вещь — это отсутствие понимания, что происходит у них «внутри»: что они запомнили, на каком шаге находится задача — всё как чёрный ящик.

Недавно наткнулся на проект Hermes HUD на GitHub. Он даёт агентам дашборд, который визуализирует их память, развитие и операционное состояние — всё наглядно.

Сделан специально для Hermes-агентов: читает данные агента в реальном времени и отображает их в 9 вкладках по разным аспектам. Открываешь — и сразу видно реальное состояние агента.

Также есть логирование ошибок: фиксируется каждая ошибка агента и то, чему он на ней «научился».

Можно делать сравнение snapshot’ов роста — смотреть, что изменилось у агента со вчера на сегодня. Есть трекинг проектов, мониторинг запланированных задач и проверка runtime-состояния.

В комплекте 4 киберпанк-темы — в терминале выглядит довольно эффектно. Поддерживаются macOS и Linux: достаточно склонировать репозиторий и настроить.

Если используешь Hermes-агентов и хочешь в любой момент видеть их полную операционную картину — этот дашборд стоит поставить.

📁 Language: #Python 99.7%

⭐️ Stars: 309

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

GSAP

GSAP — это мощная библиотека JavaScript, предназначенная для создания высокопроизводительных анимаций на веб-сайтах и в веб-приложениях.

Она позволяет анимировать любые свойства объектов JavaScript, включая CSS-свойства, элементы SVG, объекты canvas и многое другое.

Ключевые функции GSAP включают в себя движок tweening для точного управления анимациями, возможность создания сложных последовательностей с помощью временных шкал (timelines), а также поддержку плагинов, таких как ScrollTrigger для анимаций, зависящих от прокрутки, и Draggable для реализации перетаскивания элементов.

Библиотека оптимизирована для обеспечения плавных анимаций с высокой частотой кадров и совместима со всеми основными браузерами.

📁 Language: #JavaScript 98.7%

⭐️ Stars: 24.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Айтишники не рассказывают где учатся бесплатно и эффективно

Никому не говори об этом канале!!! В сфере онлайн образования появился новый гигант «TERMINAL» который разрушит индустрию платных курсов

Бесплатный доступ:

🔄Практические курсы и задания

🔄Книги и статьи от профи

🔄Полезные инструменты и ресурсы

🔄IT-новости и инсайды

Обучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, Java, кибербезопасность и др.

Если ценишь знания подпишись: @Terminal_tg

agtop

Это окно в то, что делает ваш AI-агент программирования — прямо в терминале, где вы его запускаете.

Agtop — это терминальный дашборд в стиле top, который отслеживает все ваши сессии Claude Code и Codex на вашей машине: расходы, использование токенов, нагрузку контекста, загрузку CPU, вызовы инструментов и многое другое — всё в одном месте с обновлением в реальном времени.

📁 Language: #JavaScript 100%

⭐️ Stars: 45

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

AgentHandover

Используя AI-агентов для выполнения задач, я хочу выстроить общую структуру своего workflow и создать Skill, чтобы агент «обучался» нашим процессам.

Я наткнулся на проект AgentHandover, который автоматически дистиллирует рабочие процессы в «skill manuals», которые AI-агенты могут напрямую исполнять, наблюдая за реальными действиями пользователя на Mac.

Достаточно просто работать как обычно — инструмент в фоне выявляет повторяющиеся процессы и автоматически генерирует полноценную документацию навыков: шаги, стратегии, логику принятия решений и даже ваш стиль написания.

Что ещё важнее — эти навыки не «застывают» после создания: агент пересматривает и оптимизирует Skill после каждого выполнения, делая его точнее с каждым использованием.

Все данные обрабатываются локально, скриншоты удаляются после аннотации, пароли и ключи автоматически маскируются, также есть интеграция в один клик с популярными инструментами вроде Claude Code и Codex.

Если у вас много повторяющихся задач в повседневной работе, которые вы хотите делегировать агенту, но не хотите каждый раз вручную описывать workflow — на этот инструмент стоит обратить внимание.

📁 Language: #Python 75.1%

⭐️ Stars: 521

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

ATLAS

Написание кода с использованием локальных больших моделей приводит к нестабильному качеству вывода, из-за чего требуется многократная отладка и доработка — это неудобно и в итоге менее эффективно, чем просто вызывать API напрямую.

Open-source проект ATLAS предлагает интересный подход: вместо fine-tuning модели он оборачивает её в интеллектуальный пайплайн, позволяя локальным малым моделям генерировать код высокого качества.

Он автоматически генерирует несколько кандидатных решений, валидирует их через sandboxing и механизмы самовосстановления, итеративно отбирая оптимальный вариант, при этом весь процесс полностью выполняется офлайн, а данные остаются на локальной машине.

Даже на потребительской видеокарте с 16 ГБ VRAM он достигает производительности в задачах кодинга, близкой к передовым API-моделям.

Также он предоставляет интерактивный инструмент командной строки: достаточно ввести команду в директории проекта, чтобы начать работу — сложная логика автоматически запускает полный пайплайн, а простые файлы генерируются за секунды.

Если вы хотите запускать надёжного AI-ассистента для кодинга локально, без зависимости от облачных API и оплаты токенов, на этот проект стоит обратить внимание.

📁 Language: #Python 81.4%

⭐️ Stars: 1.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer