chroma-cookbooks

При разработке AI-приложений одного чтения API-документации векторной БД мало. Неясно, как применить это на практике, нет полноценных примерных проектов, и в коде легко залипнуть.

На GitHub попался open-source проект Chroma Cookbooks. В нем собрана серия готовых примеров и гайдов по разработке AI-приложений.

Там есть всё от базовых операций вроде embeddings и поиска до сборки полноценного RAG-пайплайна. Примеры показывают, как реально встраивать Chroma в рабочие процессы и продакшн-логику.

Большинство примеров заточены под Chroma Cloud, но их можно использовать и как основу для локальной разработки. Это экономит кучу времени на настройку и экспериментирование.

Вместо сухой документации эта подборка ощущается как рабочая книга рецептов. Подходит тем, кто хочет быстро въехать в векторные БД и собрать свой AI-функционал без долгих блужданий.

📁 Language: #TypeScript 39.8%

⭐️ Stars: 36

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Internet Archive Downloader

Если на Internet Archive или HathiTrust попалась нужная книга, но её дают только почитать онлайн по таймеру и без кнопки скачать, то вот решение.

На GitHub есть Internet Archive Downloader — браузерный плагин, который выкачивает такие «взаймы выданные» книги в PDF или набор картинок.

Он проходит книгу постранично, забирает контент и в фоне собирает PDF-поток прямо на диск. Даже если там несколько тысяч страниц, плагин спокойно справляется, памяти почти не жрет.

Функционал:

* выгрузка PDF с текстовым слоем;
* экспорт в JPEG/PNG + текстовый файл;
* параллельная загрузка нескольких книг;
* выбор качества, диапазон страниц, другие параметры.

Работает в Chrome, Edge, Firefox и прочих нормальных браузерах. Можно поставить из стора или вручную.

Важно: скачанные книги использовать только для учебы и ресерча. Если привыкли читать офлайн и локально, можно попробовать.

📁 Language: #JavaScript 93.7%

⭐️ Stars: 1.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

ClickClickClick

Хочется, чтобы телефон или комп сам разбирался с рутиной, но обычно для этого надо городить скрипты и ковыряться в автоматизации. Для новичков порог высокий.

На GitHub наткнулся на проект ClickClickClick — опенсорс, который использует визуальные возможности LLM и позволяет автоматизировать управление Android и macOS.

Не нужно выписывать жёсткие координаты и клики. Просто говоришь обычным языком, типа: «открой Gmail и отправь письмо» или «найди автобусные остановки на карте», и ИИ сам проходит интерфейс.

Поддерживает OpenAI, Claude, Gemini и локальные модели через Ollama. Конфиденциальность под контролем, достаточно настроить ADB и можно управлять андроид-устройством.

Подходит, если хочется попробовать, как ИИ может “по кликам” проходить приложения, гонять тесты или автоматизировать бытовую рутину. Нормальная экспериментальная база для таких задач.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 563

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

LikeC4

Когда пытаешься рисовать архитектуру в классических инструментах, всё либо слишком тяжеловесно и неудобно, либо моментально устаревает. Чуть код поменял — диаграмма уже не совпадает, и поддержка превращается в боль.

Есть вариант получше: LikeC4, открытый проект, где архитектура описывается кодом, а диаграммы генерируются автоматически и всегда остаются актуальными.

Можно задавать свои типы элементов, обозначения связей и строить вложенные уровни как удобно под конкретную систему.

Запускаешь одну команду — и в браузере открывается интерактивная диаграмма с переключением представлений и возможностью проваливаться в детали.

Есть плагин для VSCode с живым превью. Плюс экспорт статического сайта, чтобы задеплоить документацию куда угодно и держать её синхронной с кодовой базой.

Если поддержка архитектурных схем уже надоела или хочется упростить обсуждения внутри команды — инструмент точно стоит посмотреть.

📁 Language: #TypeScript 98.1%

⭐️ Stars: 1.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Raven

При работе с разными документами часто приходится прыгать между форматами. PDF открывай в отдельной читалке, текст с картинки набирай вручную, а если нужно найти фразу в аудио или видео — вообще беда.

Наткнулся на GitHub на Raven — опенсорс-приложение, которое превращает любые документы в “живой” интерактивный контент. Можно просто задавать вопросы по файлам и получать ответы.

Работает на локальных моделях от Apple, вытягивает текст из PDF, изображений, аудио и видео, поддерживает умные ответы и анализ содержимого. Всё локально, без интернета.

Сценарий использования простой: создаёшь проект, кидаешь туда файлы, дальше спрашиваешь по содержимому — приложение отвечает на основе конкретных документов. Поддерживается транскрибация аудио, извлечение текста из видео и сквозной анализ сразу по нескольким файлам.

Данные никуда не уходят, всё крутится локально, приватность на твоей стороне. Сейчас доступны версии для macOS и iOS, можно поставить из App Store или собрать самому из исходников.

📁 Language: #Swift 100.0%

⭐️ Stars: 126

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

LifeTrace

Каждый день работаешь за компом, используешь кучу софта, делаешь миллион задач, а через пару дней уже не вспомнишь, куда ушло время и что именно делал. Не говоря уже о деталях за несколько месяцев.

На GitHub попался проект LifeTrace — open source тулза, которая с помощью автоскриншотов, OCR и умного поиска фиксирует и восстанавливает твою активность.

Она по расписанию делает скриншоты экрана, вытаскивает текст через OCR, группирует всё по контексту в “события” и строит график распределения времени за 24 часа.

Кроме фиксации, есть поиск — векторный и мультимодальный. Можно быстро найти нужный кусок информации за конкретный день или момент.

Разворачивается через Docker или обычную установку, работает на Windows и macOS.

Если хочется вести свой рабочий “след”, отслеживать, чем реально занят, или разбирать, куда утекает время — инструмент стоит попробовать.

📁 Language: #Python 53.9%

⭐️ Stars: 1.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Guardian

При проведении пентеста или security-оценки больше всего бесит не нехватка инструментов, а их разрозненность.

Приходится постоянно прыгать между Nmap, SQLMap, Nuclei, плюс вручную разбирать тонны результатов сканирования. Эффективность падает в ноль.

Недавно на GitHub попался open-source фреймворк Guardian с довольно интересной идеей: к классическим security-инструментам прикрутили AI-мозг.

По сути, это автоматизированная платформа для пентеста на базе Google Gemini.

Она объединяет Nmap, Nuclei, SQLMap и ещё около 15 популярных security-тулзов, а AI занимается интеллектуальным планированием атак.

Фреймворк автоматически проходит весь пайплайн — от порт-сканирования и веб-разведки до валидации уязвимостей, и даже умеет динамически менять стратегию тестирования на основе полученных результатов.

Есть Docker-образ из коробки со всеми предустановленными инструментами, также поддерживается локальный деплой с кастомной конфигурацией. Потребуется только API-ключ Google Gemini.

📁 Language: #Python 97.8%

⭐️ Stars: 219

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Second Brain AI Assistant

Заметки, которые мы складываем в Notion или локальные документы, обычно после сохранения больше никогда не открываются и просто тихо лежат мертвым грузом.

Недавно на GitHub попался открытый курс Second Brain AI Assistant, где шаг за шагом показывают, как с нуля собрать AI-ассистента, который умеет общаться с личной базой знаний.

Это не просто примитивный Q&A. Курс системно объясняет, как построить production-ready Agentic RAG-систему и реально «оживить второй мозг».

В программе полный пайплайн: сбор и построение дата-пайплайнов, веб-скрейпинг, оценка качества данных, генерация датасетов, fine-tuning моделей Llama, векторный поиск, сборка агентов и все связанное с этим.

Плюс подробный код и сопроводительные статьи. Если пройти проект целиком, расходы на API вызовы составят всего 1–5 долларов.

Отличный вариант для разработчиков, которые хотят выйти из стадии демо и перейти к нормальному инженерному продакшену, заодно на практике освоив разработку LLM-приложений.

⭐️ Stars: 2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Lovcode

Когда долго используешь Claude Code для разработки, диалогов со временем накапливается куча. Хочешь вспомнить, как был реализован какой-то функционал, или найти обсуждение конкретного куска кода — и начинается мучительный скроллинг.

Можно попробовать Lovcode — open-source десктопный инструмент, сделанный специально как компаньон для Claude Code и других AI-инструментов для программирования.

Он дает:

- просмотр истории диалогов с полнотекстовым поиском
- быстрый поиск по всем чатам и проектам
- управление slash-командами
- настройку MCP (Model Control Protocol) серверов

Помимо базового управления командами и конфигами, есть:

- переиспользуемые skill-шаблоны
- автоматические хуки
- кастомные AI-агенты
- маркетплейс с community-шаблонами, которые можно ставить сразу

Кроссплатформенный: macOS, Windows и Linux. Можно скачать готовый билд или собрать из исходников.

📁 Language: #TypeScript 71.6%

⭐️ Stars: 154

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

WinShot

Хочешь делать скриншоты в Windows и быстро их размечать — встроенный инструмент слишком примитивный, а сторонние утилиты часто весят десятки, а то и сотни мегабайт и тащат за собой кучу ненужных функций.

В итоге на GitHub нашёл WinShot — опенсорсный инструмент для скриншотов. Установочный пакет всего около 10 МБ, при этом работает шустро и без тормозов.

Поддерживает три режима: полный экран, область и окно. Есть глобальные хоткеи, можно вызвать в любой момент. После снятия скриншота сразу открывается редактор для аннотаций.

В наличии прямоугольники, эллипсы, стрелки, текст, числовые метки, подсветка и другие инструменты. Все аннотации можно редактировать и удалять уже после добавления, плюс есть свободная обрезка и настройка пропорций изображения.

В редакторе встроено 24 градиентных фона — можно добавить скриншоту аккуратный glassmorphism-эффект. Экспорт поддерживает PNG и JPEG, для JPEG доступна настройка степени сжатия.

Если нужен лёгкий, адекватный по функциям и не раздутый инструмент для скриншотов под Windows — WinShot точно стоит попробовать.

📁 Language: #TypeScript 59.8%

⭐️ Stars: 253

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

llm-madness

Обучение больших языковых моделей — это обычно целая цепочка из настройки окружения, подбора гиперпараметров и трекинга экспериментов. Процесс громоздкий, легко накосячить, а быстро проверить идею или разобраться в принципах работы — то ещё удовольствие.

И тут как раз попался open-source проект llm-madness на GitHub. Это лёгкий end-to-end пайплайн для обучения LLM с визуальным интерфейсом.

Он закрывает весь цикл: от сборки токенизатора и подготовки датасета до обучения GPT-модели. Плюс через веб-интерфейс можно в реальном времени смотреть, как меняется loss и какие сэмплы генерирует модель.

Внутри — реализация Transformer в GPT-стиле с возможностью кастомизировать архитектуру: количество слоёв, число attention-голов, размер эмбеддингов и т.д. Есть живые графики лосса, генерация примеров и визуализация attention.

Также встроено обучение BPE-токенизатора, что позволяет подгонять токенизацию под конкретный домен — код, математику, медицину и прочие специализированные корпуса.

Если хочется быстро проверить идеи по архитектуре модели или глубже понять, как устроен Transformer изнутри, без поднятия тяжёлого тренировочного стека — проект точно стоит посмотреть.

📁 Language: #Python 50.2%

⭐️ Stars: 88

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

NanoBanana Studio

Хочешь быстро отредактировать картинку, а Photoshop слишком перегружен и тяжело осваивается — найти простой, но при этом мощный редактор реально непросто.

Можно попробовать NanoBanana Studio — опенсорсный инструмент, построенный на NanoBanana API. Он позволяет редактировать изображения с помощью обычного текста.

Поддерживает редактирование по natural language-командам вроде «сделай небо более драматичным» или «добавь эффект заката», а также генерацию новых изображений по текстовому описанию.

Помимо редактирования изображений, умеет напрямую генерировать картинки из текста и предлагает простой, понятный интерфейс с возможностью переключаться между стандартной и Pro-версией модели.

Разворачивается быстро — через Docker или npm. Достаточно прописать API Key, и можно сразу работать.

📁 Language: #TypeScript 63.6%

⭐️ Stars: 298

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Fincept Terminal

Занимаясь финансовым анализом или инвестиционными исследованиями, больше всего напрягает не нехватка данных, а то, что они размазаны по разным платформам, а инструменты анализа живут каждый сам по себе. Связать данные по цепочкам поставок с инвестиционным портфелем и нормально это проанализировать — та еще боль.

Недавно на GitHub наткнулся на Fincept Terminal — open-source платформу для финансового анализа, которая объединяет инструменты уровня CFA, ИИ-автоматизацию и кросс-доменную интеграцию данных.

Внутри есть полноценные аналитические модули по программе CFA: оптимизация портфеля, оценка по DCF, ценообразование опционов и другие профессиональные инструменты. Плюс интегрированы аналитические стили более чем 20 инвестиционных мастеров — стратегии Баффета, Далио, Сороса можно вызывать напрямую.

Самое интересное — кросс-доменная работа с данными. Поддерживается более 100 коннекторов к источникам данных: можно связать данные по морским перевозкам с прогнозом ВВП и затем спроецировать это на позиции по акциям, либо напрямую связать геополитические события с валютной волатильностью и стратегиями хеджирования через опционы, собирая собственные аналитические метрики.

Также есть визуальный редактор рабочих процессов: аналитические пайплайны собираются перетаскиванием нод. В том числе поддерживается 3D-глобус с отслеживанием в реальном времени маршрутов судов, самолетов и спутников.

Если ты ищешь инструмент для финансовых исследований без жестких ограничений по данным, с возможностью свободно комбинировать логику анализа, или если тебя уже достал классический формат финансовых терминалов с их «островками данных», на этот проект точно стоит посмотреть.

📁 Language: #Python 53.0%

⭐️ Stars: 992

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Infographic

Превращение скучных данных или текста в красивую инфографику обычно отнимает кучу времени на подгонку лейаута и подбор цветовых схем.

Недавно увидел, что команда AntV из Ant выложила в open source проект Infographic. Они позиционируют его как инфографический движок нового поколения с декларативным подходом.

Достаточно описать задачу одной фразой, и в один клик можно получить аккуратную, точную и стилистически целостную инфографику.

В проекте больше 200 шаблонов инфографики. Есть все базовые типы: графики, сравнения, последовательности, связи и так далее. Доступны разные стили тем, включая hand-drawn, градиенты, паттерны и другие, плюс есть возможность кастомизации.

Также встроен визуальный редактор, где можно доработать результат, сгенерированный AI. По умолчанию экспорт идет в SVG высокого качества, чтобы потом было удобно править дальше.

Если тебе часто нужно делать отчеты с данными, презентации или хочется быстро генерировать инфографику с помощью AI, инструмент точно стоит попробовать.

📁 Language: #TypeScript 96.3%

⭐️ Stars: 2.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

YTPro

При просмотре YouTube на телефоне официальный клиент с его раздутым функционалом и вездесущей рекламой часто только раздражает.

Случайно наткнулся на минималистичный клиент YTPro на GitHub. Весит он всего около 50 КБ — почти подарок судьбы для людей с OCD.

Плюс он интегрирует модель Google Gemini и поддерживает кастомные промпты. Можно в один клик получить краткую выжимку ключевых моментов видео и быстро понять суть без просмотра целиком.

Также приложение снимает ограничения на загрузку: можно сохранять видео, превью и файлы субтитров локально. В комплекте идут и другие улучшения — удаление рекламы, пропуск sponsor-сегментов, режим картинка-в-картинке и фоновое воспроизведение чистого аудио.

Видео можно добавлять в локальные избранные через иконку сердца, без логина в аккаунт. Для тех, кому нужен минималистичный YouTube-клиент или у кого старый Android-смартфон, это отличный альтернативный вариант.

📁 Language: #JavaScript 65.0%

⭐️ Stars: 1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Basemulti

Создание админки или страницы для отображения данных обычно требует писать кучу кода, а использование готовых no-code инструментов часто упирается в вопросы безопасности данных и масштабируемости.

Я случайно наткнулся на Basemulti — это open-source no-code инструмент для работы с базами данных, который напрямую подключается к уже существующей БД и быстро генерирует табличный интерфейс и API в духе Airtable.

Поддерживаются популярные СУБД: MySQL, PostgreSQL, SQLite, MariaDB и другие. После подключения можно управлять данными через визуальный интерфейс и в один клик генерировать RESTful API.

Фишка в том, что без каких-либо изменений исходной базы можно добавлять форматы отображения и связи между существующими таблицами. Плюс есть многоуровневая система прав доступа, шаринг представлений и другие возможности для командной работы.

Доступны варианты локального деплоя и деплоя в Vercel в один клик. Если нужно быстро превратить уже существующую БД в наглядную админ-панель, инструмент точно стоит попробовать.

📁 Language: #TypeScript 98.9%

⭐️ Stars: 126

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer