Scientific Agent Skills

Превратите любого AI-агента в AI-учёного.

Готовые научные скиллы для AI-агентов, совместимые с Cursor, Claude Code, Codex и Google Antigravity.

— 148 скиллов для работы с геномикой рака, молекулярной динамикой и RNA velocity.
— Более 100 научных баз данных, доступных напрямую из любого агента.
— Совместимость с любым AI-агентом, поддерживающим открытый стандарт Agent Skills.
— Бесплатное опенсорсное десктопное приложение AI co-scientist с поддержкой более 40 моделей и собственных API-ключей.

📁 Language: #Python 81.5%

⭐️ Stars: 31.6k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

IMSI-catcher

IMSI-catcher использует SDR-приёмник, чтобы мгновенно определять IMSI-номера, производителей и операторов мобильных телефонов поблизости — без необходимости вручную декодировать необработанный GSM-трафик.

📁 Language: #Python 97.8%

⭐️ Stars: 4.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Awesome Systematic Trading

Подборка ресурсов для поиска, разработки и запуска систематических торговых стратегий.

В коллекции собрано:
→ 97 библиотек
→ 40+ готовых стратегий
→ 55 книг по теме

Материалы охватывают инструменты и подходы для алгоритмической торговли, исследования стратегий, бэктестинга и построения торговых систем.

📁 Language: #Python 100%

⭐️ Stars: 8.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

OpenLLM

OpenLLM позволяет запускать практически любую open-source LLM как OpenAI-совместимый API одной командой.
Поддерживает модели вроде Llama 3.3, Qwen2.5, Phi-4 и DeepSeek R1

Есть встроенный chat UI и современные inference-бэкенды

Локальный сервер запускается одной командой:

openllm serve <model>:<version>

Можно разворачивать через Docker, Kubernetes и BentoCloud
По сути, это быстрый способ поднять локальную или серверную LLM с API, совместимым с OpenAI, без отдельной обвязки.

📁 Language: #Python 95.9%

⭐️ Stars: 12.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

FaceSwap

FaceSwap — open-source инструмент для замены лиц на фото и видео с помощью deep learning.

* Точно извлекает лица из исходных изображений и видео
* Позволяет обучать собственные модели на своих датасетах
* Использует обученные модели для замены лиц в новых видео
* Есть полноценный GUI для управления всем пайплайном

По сути, весь процесс — от подготовки данных и обучения до финального face swap — можно вести в одном инструменте.

📁 Language: #Python 98.7%

⭐️ Stars: 55.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

ai-knowledge-graph

Этот инструмент генерирует интерактивные графы знаний из неструктурированных текстовых документов. Он использует настраиваемую LLM для извлечения триплетов «субъект — предикат — объект» и визуализации связей, автоматизируя разбиение текста на фрагменты, стандартизацию сущностей и выявление взаимосвязей.

📁 Language: #Python 65.1%

⭐️ Stars: 2.6k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Semantica

Semantica — опенсорсная альтернатива корпоративному слою аналитики Palantir.

Она добавляет в работу ИИ-агентов контекстные графы, объяснимые цепочки рассуждений и постоянный журнал аудита.

📁 Language: #Python 90.3%

⭐️ Stars: 1.7k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Future AGI

Future AGI — опенсорсная платформа, которая объединяет оценку качества, трассировку и защитные механизмы, помогая командам выпускать самообучающихся ИИ-агентов.

📁 Language: #Python 43.9%

⭐️ Stars: 1.6k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Auto-Deep-Research

Auto-Deep-Research — это open-source альтернатива Deep Research от OpenAI для полностью автоматизированного персонального ИИ-ассистента.

📁 Language: #Python 100%

⭐️ Stars: 1.6k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Deep Eye

Deep Eye — инструмент для тестирования на проникновение на базе ИИ, который оркестрирует такие модели, как OpenAI, Claude и Grok, чтобы автоматически сканировать цели на наличие более чем 45 типов уязвимостей и формировать профессиональные отчёты о соответствии требованиям.

📁 Language: #Python 100%

⭐️ Stars: 1.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

httptap

httptap — CLI-инструмент на Python, который раскладывает HTTP-запрос по отдельным этапам: DNS-резолвинг, TCP-соединение, TLS-рукопожатие и передача данных.

На выходе показывает подробный waterfall-таймлайн, чтобы было видно, на каком именно этапе запрос теряет время.

📁 Language: #Python 99%

⭐️ Stars: 526

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer