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

graphify

Использование AI для помощи в программировании — когда проект разрастается, это превращается в головную боль: зависимости между частями кода, нюансы архитектурных решений — простым пролистыванием файлов уже не разобраться.

Можно попробовать open-source проект graphify — он автоматически превращает весь кодбейс в граф знаний, позволяя AI-ассистентам реально «понимать» структуру проекта.

Достаточно ввести одну команду в популярных AI-инструментах для разработки, таких как Claude Code, Cursor, Gemini CLI — и он генерирует интерактивные графы знаний, архитектурные отчёты и файлы с возможностью запросов.

Это не только про код — можно загружать PDF-документы, скриншоты, фото с доски, даже видео и аудио — система автоматически извлекает сущности и связи, объединяя всё в единый граф.

Для кода используется локальный парсинг синтаксического дерева, без отправки данных в облако, поддерживается 20 языков программирования.

При выполнении запросов экономия достигает более чем в 70 раз по сравнению с прямым чтением сырых файлов, а последующие запросы после одного прогона практически не требуют затрат.

Если ваш проект растёт, файлов становится всё больше, и вы хотите, чтобы AI-ассистент перестал «гадать вслепую», это стоит попробовать.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 22.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

MathCode

Я хочу использовать ИИ для формальных доказательств математических теорем, но большинство инструментов этого не поддерживают, а собрать собственный воркфлоу с нуля — очень высокий порог входа.

Случайно наткнулся на опенсорс-проект под названием MathCode. Он принимает описание математической задачи на естественном языке и автоматически конвертирует его в теоремы для Lean 4, после чего пытается завершить формальное доказательство.

Проще говоря, это ассистент для доказательства теорем прямо в терминале. Вводишь фразу вроде «Докажи, что квадрат чётного числа — чётный», и он сам проходит весь пайплайн: от формализации до доказательства.

Также есть интеграция с Lean LSP, которая позволяет автоматически подтягивать существующие леммы из библиотеки Mathlib для помощи в доказательствах. Если возникают ошибки компиляции, система автоматически их исправляет и делает ретраи, до десяти итераций.

Поддерживается генерация графов знаний в Obsidian для визуализации зависимостей между теоремами и леммами. Есть параллельный запуск нескольких планировщиков, чтобы одновременно прогонять разные стратегии доказательства и находить оптимальное решение.

Если интересна формальная верификация математики или вы используете Lean 4 и считаете ручной процесс слишком трудоёмким, этот инструмент стоит попробовать.

📁 Language: #Python 52.7%

⭐️ Stars: 402

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

NtWARden

NtWARden — набор инструментов для анализа и исследования Windows

Инструмент инспекции системы Windows на базе ImGui + DirectX 11, поддерживает работу как в пользовательском режиме, так и в режиме ядра.

Позволяет перечислять внутренние структуры системы: процессы, сервисы, сетевые соединения, обратные вызовы ядра, SSDT, пулы ядра и т.д., а также включает встроенные функции анализа безопасности процессов (обнаружение шеллкода, выявление подмены модулей, детектирование перехватов системных вызовов и др.).

📁 Language: #Cpp 79.8%

⭐️ Stars: 302

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

solcl

Терминальный просмотрщик солнечной системы на Go, построенный на Bubble Tea.

Управление:

🟡 q или ctrl+c — выход из программы
🟡 * или ↑ — увеличить масштаб
🟡 * или ↓ — уменьшить масштаб
🟡 h — скрыть справку
🟡 r — сброс времени
🟡→ — ускорить время
🟡 ← — перемотать время назад

📁 Language: #Go 100.0%

⭐️ Stars: 27

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

LSP Enforcement Kit for Claude Code

Механизм принудительного использования LSP-навигации в Claude Code: 6 хуков + 1 трекер состояния, которые блокируют неэффективные поиски через Grep и направляют Claude к использованию LSP-инструментов для навигации по коду.

Поддерживаются MCP-серверы cclsp и Serena LSP. По словам автора, в тестах это дало примерно 73% экономии токенов.

📁 Language: #JavaScript 72.6%

⭐️ Stars: 102

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

architecture-diagram-generator

Наткнулся на полезный скилл на GitHub — генератор архитектурных диаграмм.

Достаточно описать компоненты системы и их связи обычным языком или передать код на анализ — инструмент сгенерирует аккуратную архитектурную диаграмму.

Результат — автономный HTML-файл, который открывается в браузере. Можно взаимодействовать с ИИ: менять расположение, добавлять или удалять компоненты.

Разные типы компонентов выделяются цветами: фронтенд — голубой, бэкенд — зелёный, базы данных — фиолетовый и т.д. Используется шрифт JetBrains Mono, визуально получается аккуратная инженерная схема.

Подойдёт для подготовки архитектуры под презентации и техническую документацию — можно сохранить.

📁 Language: #HTML 100.0%

⭐️ Stars: 1.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

nothing design

Кто-то собрал скилл «nothing design» для Claude Code.

Просто вызываешь /nothing-design, и он генерирует весь UI в фирменном монохромном индустриальном стиле.

Швейцарская типографика, матричные паттерны и глубокий OLED-чёрный — всё зашито прямо в агент.

📁 Language: #HTML 100.0%

⭐️ Stars: 1.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

AIUsage

Нативная панель управления для macOS для централизованного управления несколькими аккаунтами подписок на ИИ-сервисы, квотами, расходами, а также агентами Claude Code и статистикой.

Нативное приложение на SwiftUI, предназначенное для объединения аккаунтов, квот и расходов от разных провайдеров ИИ-сервисов в одном интерфейсе для просмотра.

Основной упор сделан на управление несколькими аккаунтами, отображение статуса в строке меню, а также статистику по стоимости и токенам для Claude Code. Проект также включает встроенный прокси для Claude Code, который может преобразовывать запросы Claude API в модели, совместимые с OpenAI, либо прозрачно логировать использование в режиме Anthropic Passthrough.

📁 Language: #Swift 99.3%

⭐️ Stars: 1.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Void-Tools

Void-Tools объединяет разрозненные инструменты для OSINT, сетевые запросы, операции с Discord и скрипты атак в единый интерфейс терминала, чтобы не приходилось искать и запускать их по отдельности.

Это терминальный тулкит, написанный на Python, включающий 11 модулей. Функциональность достаточно широкая: OSINT, запросы по IP, работа с паролями и временной почтой, а также функции повышенного риска — такие как Discord-нукер, DDoS и SMS-бомбинг.

📁 Language: #Python 93.4%

⭐️ Stars: 134

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

NetAlertX

Лёгкое централизованное решение для обнаружения и мониторинга сетевых активов, которое постоянно отслеживает состояние и изменения устройств во внутренней сети без зависимости от тяжёлых SIEM.

Проще говоря, NetAlertX следит за устройствами в вашей локальной сети. Он непрерывно сканирует её с помощью arp-scan, Pi-hole, контроллера UNIFI, SNMP-роутеров и автоматически фиксирует, какие устройства онлайн и какие появились новые.

Можно рассматривать его как единый реестр сетевых активов — он находит несанкционированное оборудование, автоматически помечает и архивирует устройства, а также позволяет задавать правила для автоматической категоризации новых устройств.

📁 Language: #Python 42.2%

⭐️ Stars: 6.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

anubis

Anubis используется для автоматической заморозки или разморозки приложений в зависимости от состояния VPN. Он не использует изоляцию через песочницу, а применяет Shizuku для прямого отключения приложений на уровне системы — отключённые приложения не могут выполнять никаких действий.

Когда VPN подключён, он замораживает одну группу приложений; когда VPN отключён — другую. В отличие от решений с песочницей вроде Island или Shelter, он напрямую вызывает pm disable-user через Shizuku, чтобы отключить приложения на системном уровне, поэтому они вообще не могут запускаться, не видят сеть и не могут утекать данные.

📁 Language: #Kotlin 99.9%

⭐️ Stars: 808

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

BuilderPulse

Каждое утро автоматически агрегирует более 300 сигналов с платформ вроде Hacker News, GitHub, Product Hunt, HuggingFace, Google Trends, Reddit и других, формируя ежедневную аналитику и рекомендации по идеям проектов, адаптированные для инди-разработчиков.

В отчёте перечисляются горячие темы дня, заметные сдвиги трендов и даётся одно конкретное предложение — «если у тебя есть два часа сегодня, какой продукт стоит сделать». Весь контент доступен на английском и китайском, публикуется ежедневно в виде Markdown-файлов в репозитории и поддерживает подписку через RSS.

⭐️ Stars: 896

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

claude-code-java

В Java, если нужно интегрировать полноценного агента, который умеет вызывать инструменты, запускать циклы, хранить контекст и поднимать веб-интерфейс для отладки, не стоит каждый раз собирать это с нуля — здесь уже есть готовый встраиваемый движок.

Встраиваемый движок AI-агента для любого Java-приложения — CLI · REST API · веб Playground

Базовая логика максимально простая: когда модели нужно вызвать инструмент, она выполняет его, записывает результат обратно в контекст и продолжает выполнение. Весь этот цикл упакован в Java-библиотеку и слой приложения на Spring Boot, поэтому его можно напрямую встроить в бизнес-систему или использовать как CLI, REST-сервис или веб Playground.

📁 Language: #Java 67.2%

⭐️ Stars: 122

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer