goose

С AI в разработке на более сложных задачах часто приходится несколько раз гонять диалог туда-сюда: править код, дебажить, деплоить. И на каждом шаге нужно следить за процессом. Когда есть время, норм, а когда завал, это становится довольно геморно.

Недавно наткнулся на Goose, open source AI-проект, который уже набрал 31000+ звезд и может полностью автоматически закрывать сложные инженерные задачи.

Ключевая фишка здесь в автономности: достаточно дать инструкцию, и Goose сам проходит весь пайплайн от отладки кода и разработки фич до финального деплоя.

При этом Goose может целиком работать локально, поддерживает подключение любого LLM и протокол MCP, что дает приватность данных и высокую расширяемость.

Есть готовые установочные пакеты: скачиваешь с сайта или со страницы Releases, настраиваешь API Key провайдера модели и можно пользоваться.

Уже немало инженеров применяют его в реальных проектах. Если хочется разгрузиться от рутины и повторяющихся задач, это AI-инструмент, который стоит попробовать.

📁 Language: #Rust 57.4%

⭐️ Stars: 32.1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Можно управлять телефоном через обычный текст: пусть AI сам смотрит на экран, нажимает кнопки и выполняет задачи. Но текущие инструменты автоматизации либо требуют писать скрипты, либо умеют только жёстко заданные сценарии.

Один разработчик выложил в open source проект PhoneDriver. Он работает на визуальной модели Qwen3-VL, умеет понимать, что на экране телефона, и имитировать действия человека.

Достаточно просто описать задачу, например: "Открой настройки и включи Wi-Fi". Модель сама анализирует элементы интерфейса и через команды ADB выполняет клики, свайпы или ввод текста.

Есть визуальный веб-интерфейс: можно в реальном времени смотреть скриншоты с телефона и логи выполнения.

Также поддерживается автоопределение разрешения экрана, плюс можно настраивать параметры модели, задержку действий, число ретраев и т.д.

Для деплоя в основном нужны Python и окружение ADB. Ещё нужна видеокарта с достаточным объёмом VRAM, чтобы тянуть 4B или 8B визуальную модель, а на телефоне должен быть включён USB Debugging.

Если хочется пощупать, как AI-агент реально рулит физическим устройством, или есть задачи по автотестам, проект точно стоит попробовать.

📁 Language: #Python100.0%

⭐️ Stars: 840

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

watchtower

Хочешь быстро понимать, что происходит в мире или на рынках, но в браузере слишком много инфы и непонятно, что читать, а профессиональные развед-инструменты слишком сложные.

Недавно нашел Watchtower: максимально минималистичный терминальный "инфо-дашборд", который сжимает мировые новости прямо в командную строку.

Он агрегирует глобальные RSS-источники, показывает данные по крипте и акциям в реальном времени, и даже умеет выводить локальную погоду.

Еще он может дергать AI и делать дневной дайджест новостей, поддерживает несколько моделей: Groq (бесплатно), OpenAI, Deepseek, Gemini и другие.

Источники данных в основном на бесплатных публичных API. API Key нужен только для AI-сводок, конфиг хранится локально и никуда не отправляется.

Можно быстро поднять через Docker. Хорошая штука для тех, кто не хочет вылезать из терминала, но хочет держать руку на пульсе внешнего мира.

📁 Language: #Go 96.4%

⭐️ Stars: 62

➡️ 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

claude-usage-bar

Это инструмент для отображения текущего использования лимитов Claude в строке состояния.

Он показывает количество использованных токенов, оставшийся бюджет, скорость расхода и время до истощения ресурсов в реальном времени.

Интегрируется с tmux и zsh, позволяя отображать информацию непосредственно в статусной строке или командной строке.

Обновления происходят автоматически, обеспечивая актуальность данных без необходимости ручного вмешательства.

📁 Language: #Svelte 34.4%, #Rust 32.1%

⭐️ Stars: 79

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

map-to-poster

Один приятель с нестандартным мышлением запилил опенсорсное приложение, которое полностью работает в браузере: в нем можно генерить постеры-карты в разных стилях для любой точки мира:

Приложение предлагает различные темы и макеты, а также предоставляет опции экспорта для удобного сохранения созданных постеров.

Работая полностью на стороне клиента, MapToPoster обеспечивает быструю и безопасную обработку данных без необходимости передачи информации на сервер.

📁 Language: #JavaScript 65.2%

⭐️ Stars: 622

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

CPA-Dashboard

Руки чешутся: накупил кучу аккаунтов Gemini, Claude или Antigravity, повесил их на CLIProxyAPI и гоняю сервис.

Самое больное: непонятно, какой аккаунт уже отвалился, и сколько у кого осталось квоты. Каждый раз лезть в логи и выискивать это вручную, дико неэффективно.

Случайно наткнулся на проект CPA-Dashboard. Это визуальная панель управления, заточенная специально под CLIProxyAPI: вместо холодного CLI получаешь понятный веб-интерфейс.

Что умеет:

- В вебе прямо включать/выключать сервисы
- В реальном времени смотреть runtime-логи
- Самое полезное: пачкой обновлять квоты аккаунтов, автоматически детектить и помечать протухшие аккаунты, которым нужен повторный логин
- Есть интеграция OAuth-флоу: чтобы добавить новый аккаунт, не надо в терминале набивать сложные команды, пару кликов и готово

Есть one-click скрипты запуска для Windows, macOS и Linux: они сами поднимут Python-окружение, поставят зависимости и подхватят существующий конфиг, так что можно сразу стартовать.

Если ты на CLIProxyAPI строишь свой AI API-сервис, эта панель реально экономит кучу времени на поддержке, стоит задеплоить.

📁 Language: #HTML 51.3%, #Python 42.5%

⭐️ Stars: 212

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Google только что выложили в open-source CLI-утилиту gws.

Можно прямо из терминала работать со всем стеком Google Workspace: Drive, Gmail, Calendar, Sheets и т.д.

Также это можно подключить к Claude Code, чтобы AI помогал, например, проверить календарь, загрузить файлы, отправить письма.

Что заявлено по фичам:

- Автопагинация и preview запросов
- Аутентификация под разные сценарии: локально, в CI и через service account
- Встроенная защита Model Armor, чтобы фильтровать риски инъекций в ответах API
- Плюс 100+ файлов AI Agent skills под типовые воркфлоу и 50 отобранных примеров операций
- Поддержка протокола MCP server, можно напрямую интегрировать в клиенты вроде Claude Desktop и Gemini CLI

📁 Language: #Rust 99.3%

⭐️ Stars: 6.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

symphony

Хотя писать код с помощью AI быстро, за ним всё равно приходится постоянно следить, чтобы он не уехал не туда и не накосячил, а это только добавляет управленческой нагрузки.

В свежем open-source проекте OpenAI под названием Symphony предлагают другой подход: дать AI самостоятельно проходить весь цикл разработки, а нам оставить только управление самой работой.

Он отслеживает задачи на проектной доске, автоматически назначает агентов на их выполнение, а после завершения прикладывает артефакты, подтверждающие результат: статус continuous integration, фидбек code review, анализ сложности и даже демо-видео.

После успешной проверки агент может безопасно смержить код. Весь процесс идёт без необходимости вручную следить, как Codex пишет код, а инженер работает уже на более высоком уровне, управляя самими задачами.

В проекте есть полный набор технических спецификаций, чтобы AI мог реализовать систему на языке, который нам удобен, а ещё есть эталонная реализация на Elixir, которую можно сразу деплоить.

Если хочется прокачать AI-ассистента для программирования до уровня автономного участника команды, на этот проект точно стоит посмотреть.

📁 Language: #Elixir 94.9%

⭐️ Stars: 5800

➡️ 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

PM Skills Marketplace

Работать продакт-менеджером сложно не столько потому, что не хватает идей, сколько потому, что из кучи идей нужно найти ту, которую действительно стоит делать, а потом по правильному фреймворку довести ее до релиза.

Случайно наткнулся на GitHub на open-source проект PM Skills Marketplace. Он превращает продуктовые методологии таких экспертов, как Teresa Torres и Marty Cagan, в 65 AI-скиллов, которые можно вызывать напрямую.

Через 8 плагинов проект покрывает весь жизненный цикл продукта: от discovery, стратегического планирования и delivery до growth и операционки. В каждый скилл уже встроены зрелые продуктовые фреймворки и пошаговые guided-flow сценарии.

Проект специально сделан под Claude Code и Cowork, поддерживает установку всех модулей-плагинов в один клик, а также совместим с другими AI-инструментами вроде Cursor, которые могут использовать его core prompt.

Если ты продакт-менеджер и хочешь прокачать AI до уровня продуктового ассистента, который реально понимает методологии, на проект точно стоит посмотреть.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 3.8k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

clamshell

Это демон для Linux, реализующий режим "clamshell" без зависимости от Systemd.

Он позволяет работать с ноутбуком при закрытой крышке, используя внешние монитор, клавиатуру и мышь.

📁 Language: #Cpp 92.2%

⭐️ Stars: 13

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

CyberStrikeAI

Если занимаешься пентестом, быстро набирается целая куча инструментов, команд в терминале, все приходится вручную собирать в цепочку атак, фиксировать уязвимости и оформлять отчет. В итоге один проект выливается в довольно большой объем работы.

Можно попробовать CyberStrikeAI — это open-source проект, который с помощью AI связывает весь процесс security-тестирования в единый пайплайн, от диалога до автоматизированного поиска уязвимостей.

Через общение на естественном языке он умеет оркестрировать более 100 security-инструментов, автоматически строить граф цепочки атак и при этом позволяет отследить каждый шаг.

Внутри есть 12 преднастроенных ролей для security-тестирования: пентест, CTF, Web-сканирование, API security и другие. У каждой роли свои специальные промпты и ограничения на инструменты.

Также в проекте есть 20+ библиотек security-скиллов, включая SQL-инъекции, XSS, cloud security и другое — AI может вызывать их по мере необходимости.

Плюс поддерживаются очереди пакетных задач: несколько тестовых задач можно выполнять последовательно, и для каждой отдельно сохраняются история диалога и статус-трекинг.

Есть Web-консоль, визуализация цепочки атак, управление уязвимостями, мониторинг задач и другие функции. Все действия пишутся в audit log, так что потом их можно отследить.

Кроме этого, поддерживаются боты для DingTalk и Feishu, так что отправлять тестовые команды можно даже с телефона.

Если хочешь собрать разрозненные security-инструменты и процессы тестирования в единую автоматизированную платформу с трассировкой и возможностью совместной работы, на этот проект стоит посмотреть.

📁 Language: #Go 45.1%

⭐️ Stars: 2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

TorchCode

TorchCode - это self-hosted платформа с задачами для практики по базовым реализациям на PyTorch и вопросам по Transformer, которые часто встречаются на собеседованиях.

→ Собирает в 39 структурированных задачах типовые для ML-собеседований реализации операторов, модулей и архитектур на PyTorch.
→ Дает автопроверку, проверку градиентов, замер времени и мгновенный фидбек, чтобы практика больше напоминала LeetCode для собеседований.
→ Построена на базе Jupyter Notebook, при этом поддерживает сброс в один клик, подсказки, эталонные решения и трекинг прогресса.
→ Покрывает такие частые темы, как ReLU, Softmax, LayerNorm, Attention, RoPE, Flash Attention, LoRA, MoE и другие.
→ Поддерживает онлайн-режим через Hugging Face Spaces, открытие отдельных задач в Google Colab и локальный запуск через Docker.
→ GPU не нужен, подходит тем, кто готовится к собеседованиям на позиции ML Engineer, LLM Engineer и смежные исследовательские роли.

📁 Language: #JupyterNotebook 66.6%

⭐️ Stars: 866

➡️ 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

neko

Хочется посмотреть фильм вместе с другом, который находится в другом месте, но при шаринге экрана часто получается мыльная картинка, высокая задержка, а иногда вообще нет звука.

Или иногда нужен полностью изолированный браузерный окружение, чтобы на локальной машине не оставалось никаких следов.

Проект Neko на GitHub предоставляет решение — самохостируемый виртуальный браузер на базе Docker.

Он использует технологию WebRTC для потоковой передачи изображения с сервера в браузер в реальном времени. Поддерживается одновременная работа нескольких пользователей: можно не только синхронно смотреть видео, но и совместно управлять страницей.

Помимо обычных Chrome и Firefox, можно запускать даже VLC-плеер или полноценное Linux-десктоп-окружение.

Благодаря контейнеризации через Docker всё выполняется на стороне сервера, а данные остаются там же. Это обеспечивает физическую изоляцию и позволяет не переживать о возможной утечке локальной приватной информации.

Если вы хотите удалённо смотреть сериалы вместе с друзьями, нужен безопасный совместный рабочий окружение или просто облачный браузер с доступом из любого места — Neko стоит попробовать.

📁 Language: #Go 37.1%

⭐️ Stars: 19.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

maltrail

Maltrail — это система обнаружения вредоносного сетевого трафика, использующая публично доступные черные списки и пользовательские списки индикаторов компрометации для выявления подозрительных соединений и событий.

Она поддерживает обнаружение по доменным именам, URL, IP-адресам и HTTP User-Agent заголовкам, а также использует эвристические методы для выявления новых угроз.

Maltrail имеет архитектуру, состоящую из сенсора, сервера и клиента, где сенсор пассивно анализирует сетевой трафик, сервер хранит события, а клиент предоставляет интерфейс для их просмотра.

📁 Language: #Python 61.6%

⭐️ Stars: 8.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

CCG Workflow

Используя Claude Code для разработки проектов, при задачах, где переплетаются фронтенд и бэкенд, поручать одному модели обрабатывать все детали оказывается не слишком эффективно. Токены расходуются буквально как вода, что довольно болезненно.

Случайно наткнулся на open-source проект CCG Workflow. Он реализует подход с кооперацией нескольких моделей:
Claude отвечает за общую оркестрацию, Gemini обрабатывает задачи фронтенда, а Codex занимается бэкенд-разработкой.

Благодаря чёткому механизму маршрутизации задач, фронтенд-работа автоматически направляется Gemini, бэкенд-логика — Codex, а Claude сосредоточен на code review и контроле процесса.

Проект предоставляет полноценный шестистадийный процесс разработки — от анализа требований до реализации кода. Все этапы можно быстро вызывать через slash-команды. Также поддерживается режим, управляемый спецификацией OPSX, где требования преобразуются в набор ограничений, что уменьшает «свободную интерпретацию» со стороны моделей.

Кроме того, интегрирована функция параллельного выполнения командой агентов: можно запускать сразу несколько Builder, которые совместно пишут код. Это особенно подходит для модульной разработки сложных проектов.

Установка выполняется одной командой npx, при этом автоматически настраивается окружение Claude Code. В комплекте уже есть полезные инструменты — поиск по коду, Git-утилиты и т.п., так что можно начинать работу сразу после установки.

📁 Language: #Go 56.5%

⭐️ Stars: 3.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer