book-to-skill

Конвертация технических книг (PDF/EPUB) в структурированные навыки, которые может загружать Claude Code, позволяя использовать структуру и знания книги по запросу во время работы.

book-to-skill — это навык Claude Code, который автоматически извлекает данные из PDF или EPUB технических книг и генерирует структурированные файлы навыков, включая резюме по главам, глоссарии и справочные таблицы по паттернам проектирования.

Основной скрипт extract.py поддерживает несколько инструментов извлечения и автоматически выбирает оптимальный подход в зависимости от типа книги: для технических книг используется Docling для сохранения таблиц и блоков кода; для книг с обычным текстом используется pdftotext для быстрого извлечения. После генерации навык вызывается через /skill-name, и Claude может напрямую отвечать на основе содержимого книги — без необходимости листать PDF и без риска галлюцинаций.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 229

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

phantom-motion

Используй ИИ-агенты для генерации кинематографичных интерактивных HTML5/WebGL-анимаций из чистых текстовых скриптов и рендери их в 60 FPS видео в формате MP4 в 4K, с синхронизацией аудио и видео на уровне микросекунд.

Phantom Motion — это навык генерации анимаций для ИИ-агентов. Основная идея — аудио-ориентированный пайплайн: сначала генерируется TTS-озвучка для фиксации таймлайна, затем используется GSAP для синхронизации движения камеры, визуальных эффектов и фоновой музыки с микросекундной точностью.

С визуальной стороны система объединяет эффекты на базе Three.js с миллионными частицами, кинематографичное управление камерой через GSAP, формулы через KaTeX, кривые данных через D3.js и голографические сцены на базе GLTF. Стиль визуала ориентирован на восточную эстетику.

📁 Language: #Python 37.9%

⭐️ Stars: 124

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

OpenSwarm

Полностью open-source мультиагентная система, которая через совместную работу 8 специализированных агентов умеет генерировать презентации, исследовательские отчёты, визуализации данных, документы, изображения и видео — всего одной командой в терминале.

OpenSwarm распределяет пользовательские задачи между 8 специализированными агентами с чётким разделением ответственности: от ресерча и анализа данных до генерации изображений и видео.

Проект построен на базе Agency Swarm framework и поддерживает интеграцию с внешними сервисами через Composio, включая:

- Gmail;
- Slack;
- GitHub.

Система ориентирована на оркестрацию агентных воркфлоу, где каждый агент отвечает за отдельный этап обработки и передаёт результаты дальше по цепочке.

📁 Language: #Python 88.6%

⭐️ Stars: 1.4к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

CodexSaver

MCP-инструмент, который выносит низкорисковые задачи из Codex в DeepSeek, оставляя дорогим моделям только принятие решений. В тестах на пяти задачах средняя экономия составила 48%, задержка — около 6 секунд.

CodexSaver — MCP-инструмент, который в рамках coding-сессий Codex делегирует низкорисковые задачи (написание тестов, документации, объяснение кода, исправление lint-ошибок и т.д.) в DeepSeek, а высокорисковые задачи (архитектурные решения, security-логика, production-деплои, финальный review) оставляет в Codex.

📁 Language: #Python 100%

⭐️ Stars: 290

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

memoir

Дайте ИИ-агентам многослойную семантическую систему памяти, похожую на систему контроля версий Git, вместо плоских файлов и векторных баз данных.

Memoir переносит механизмы веток, коммитов и откатов из Git в управление памятью ИИ. Вместо UUID-ключей используются семантические пути, а иерархический поиск с сложностью O(log n) работает быстрее и прозрачнее по сравнению с векторным поиском.

Проект решает три практические проблемы:

- память агента начинает путаться после переключения Git-веток;
- плоские файлы памяти ломают префиксные кеши при каждом изменении, из-за чего растут расходы на токены;
- у памяти нет контроля версий, поэтому нельзя нормально изменять данные или отслеживать, кто именно обучил агента определённой информации.

📁 Language: #Python 68%

⭐️ Stars: 1.4к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

minimind-o

Обучение полноценной мультимодальной модели на 0.1B параметров с нуля: одна общая модель обрабатывает текст, речь и изображения, а на выходе генерирует текст и потоковую речь.

MiniMind-O — мультимодальная модель всего на 0.1B параметров с двухконтурной архитектурой Thinker-Talker. Поддерживает текстовые, голосовые и визуальные входные данные, а в качестве вывода умеет генерировать текст и потоковую речь.

В проекте полностью открыты:

- исходный код;
- веса модели;
- тренировочные датасеты;
- технические отчёты.

Базовые алгоритмы реализованы с нуля на PyTorch, а обучение на мини-датасете можно завершить примерно за два часа даже на одной RTX 3090.

📁 Language: #Python 71%

⭐️ Stars: 755

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

cronalytics

Преврати стоимость запланированных задач Hermes Agent из «чёрного ящика» в визуальную панель аналитики.

Cronalytics добавляет панель мониторинга стоимости к запланированным задачам Hermes Agent. После каждого выполнения cron-задачи плагин автоматически записывает стоимость, токены, модель, длительность и результат, сохраняя всё в локальной базе SQLite.

Панель включает сводную статистику, рейтинги, сравнение стоимости между моделями, сортируемый список задач и детальные записи каждого запуска при клике на конкретную задачу.

📁 Language: #Python 52.7%

⭐️ Stars: 65

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Academic Research Skills for Codex

Перенесли набор инструментов для академических исследований с Claude Code на Codex, чтобы исследователи могли запускать процессы вроде обзоров литературы, написания статей и peer review напрямую внутри Codex.

Это версия Academic Research Skills для Codex, изначально созданная для Claude Code. Проект объединяет пять исследовательских воркфлоу в один скилл:
→ deep research
→ подготовка научных статей
→ peer review
→ полный исследовательский пайплайн
→ планирование экспериментов

После установки всё вызывается через:

$academic-research-suite

📁 Language: #Python 71.6%

⭐️ Stars: 448

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

MagesticAI

Управление AI-задачами разработки через браузер с использованием мультиагентного взаимодействия, которое закрывает полный цикл: от планирования до написания кода и QA-ревью.

MagesticAI — браузерная платформа управления AI-задачами и оркестрации агентов, использующая режим SDD (разработка, управляемая спецификацией). Платформа предоставляет Kanban-доски задач, интерактивный терминал и редактор кода на базе Monaco, а backend реализован через кооперацию трёх агентов: Planner, Coder и QA.

📁 Language: #Python 69.2%

⭐️ Stars: 27

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

claude-bughunter

Оснасти Claude Code набором skills для bug bounty и red team-пентеста: 51 skill, 574+ шаблона отчётов, 24 категории уязвимостей — установи это, и он мгновенно превратится в опытного исследователя безопасности.

📁 Language: #Python 74.8%

⭐️ Stars: 429

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Remove-AI-Watermarks

Недавно наткнулся на open-source инструмент, который позволяет в один клик удалять различные водяные знаки и метки с AI-изображений — Remove-AI-Watermarks.
Он поддерживает изображения, сгенерированные такими платформами, как Gemini и Midjourney, и способен работать как с видимыми, так и со скрытыми водяными знаками, включая Google SynthID.

Инструмент также умеет удалять метаданные, из-за которых платформы помечают изображения как «сгенерированные ИИ». Для скрытых водяных знаков он восстанавливает пиксели с помощью диффузионной модели, тем самым устраняя встроенные метки.

Кроме того, в нём есть встроенная функция защиты лиц: она автоматически обнаруживает лица на изображении и сохраняет их детали в процессе обработки, чтобы избежать искажений.
Если вы часто генерируете изображения с помощью ИИ, но не хотите, чтобы платформы автоматически помечали их как AI-generated, этот инструмент стоит добавить в закладки и попробовать.

📁 Language: #Python 99.9%

⭐️ Stars: 2.4k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Horizon

Я каждый день скроллю Hacker News, Reddit и Twitter в поисках полезной информации — и каждый раз оказывается, что 80% этого просто шум.

Пока я не наткнулся на этот open-source проект:

- Автоматически агрегирует Hacker News / Twitter / Reddit / GitHub
-AI автоматически выставляет оценку и сразу отфильтровывает низкокачественный контент
-Извлекает ценные инсайты из комментариев
-Автоматически добавляет бэкграунд по незнакомым компаниям и технологиям
-Дедуплицирует одни и те же новости по всему вебу
-Поддерживает двуязычные брифинги на китайском и английском
-Может отправлять дайджесты в Feishu / email / WeChat

В одном предложении: он превращает «поиск информации через бесконечный скролл» в «получение уже отфильтрованной информации».

📁 Language: #Python 99.6%

⭐️ Stars: 5к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

LongCat-Avatar

Китайская лаборатория только что поставила в неудобное положение половину индустрии видеопроизводства.

Вы загружаете фотографию и аудиозапись, а на выходе получаете аватар, который синхронно говорит с аудио. Проект с открытым исходным кодом.

То, для чего раньше требовались агентство, камера и монтаж, теперь больше похоже на Git-репозиторий.

Называется это LongCat-Avatar.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 3.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

14days-build-claude-code-cli

Используй 14-дневный туториал, чтобы с нуля собрать на Python code-agent CLI в стиле Claude Code и разобраться в базовых механизмах Agent Harness.

Это учебный проект, где с нуля на Python реализуется agent-code CLI в стиле Claude Code. Туториал разбит на 14 дней: каждый день разбирается одна возможность harness-слоя: CLI runtime, Agent Loop, tool calling, permissions, file editing, command execution, session memory, hooks, skills, subagents, worktree, MCP.

📁 Language: #MDX 41.2% #Python 38.0%

⭐️ Stars: 174

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

claude-tap

claude-tap — это локальный прокси и просмотрщик трассировок, который перехватывает и отображает весь API-трафик AI-агентов для программирования, чтобы упростить отладку и анализ.

- Просмотр системных промптов, истории диалога, схем инструментов и потоковых ответов
- Сравнение структурированных diff'ов между соседними запросами для точного понимания, что изменилось
- Экспорт трассировок в автономный HTML-просмотрщик для обмена или архивирования
- Работает с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Kimi CLI и другими инструментами подобного класса

📁Language: #Python 78.8%

⭐️ Stars: 1.3к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

defending-code-reference-harness

Референсная реализация для автоматизированного поиска уязвимостей и их исправления с помощью Claude, охватывающая весь процесс: от моделирования угроз до автоматического применения патчей в рамках единого конвейера.

Open-source реализация от Anthropic для автоматизации задач безопасности, объединяющая интерактивные навыки Claude Code и автономные пайплайны.
Пайплайн состоит из семи этапов:

• сборка (build)
• разведка (reconnaissance)
• поиск уязвимостей (discovery)
• верификация (verification)
• дедупликация (deduplication)
• формирование отчётов (reporting)
• применение патчей (patching)

Для поиска уязвимостей, связанных с памятью в C/C++, используются Docker и ASAN (AddressSanitizer).

📁Language: #Python 92.7%

⭐️ Stars: 2.2к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Surya

Surya — open-source OCR-модель на 650 млн параметров, которая показывает 83.3% на olmOCR-bench и обрабатывает до 5 страниц в секунду на RTX 5090.

Что умеет:

• 83.3% на olmOCR-bench — лучший результат среди моделей меньше 3 млрд параметров
• до 5 страниц в секунду на RTX 5090
• 87.2% на мультиязычном бенчмарке для 91 языка
• встроенный анализ структуры документа
• определение порядка чтения текста
• распознавание таблиц без дополнительных моделей

Подходит для извлечения текста из PDF, сканов, книг, отчётов и других документов, где важна не только OCR-часть, но и понимание структуры страницы.

📁Language: #Python 94.4%

⭐️ Stars: 20к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

ChatTTS-ui

Нужен локальный аналог облачных TTS-сервисов?

ChatTTS-ui оборачивает модель ChatTTS в удобный веб-интерфейс и API, которые можно запускать полностью локально.

Что умеет:

• синтезирует речь из текста с поддержкой китайского, английского языка и чисел в одном запросе;
• есть готовая сборка для Windows, можно запустить без настройки исходников;
• поддерживает запуск через Docker на Linux как с GPU, так и на CPU;
• помимо веб-интерфейса предоставляет API для интеграции в свои проекты.

Удобный вариант, если нужен локальный TTS без зависимости от облачных сервисов.

📁Language: #Python 90.7%

⭐️ Stars: 7.6к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

agentic-stack

Claude Code, OpenClaw и Hermes Agent теперь могут использовать общий слой памяти и навыков.

Одна папка .agent/ работает сразу в 8 разных агентных harness'ах для программирования.

Меняете инструмент, а накопленная память, навыки и весь опыт остаются на месте.

По сути, один переносимый слой памяти для разных кодовых агентов. Никакой привязки к конкретному инструменту и никакой потери накопленных знаний при миграции. Open source.

📁Language: #Python 96.7%

⭐️ Stars: 2.1к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Back In Time

Графическая оболочка для rsync, которая делает инкрементальные резервные копии и экономит место с помощью жёстких ссылок. В новые бэкапы попадают только изменённые файлы.

- Графический интерфейс на Qt и поддержка командной строки
- Локальные и удалённые резервные копии по SSH
- Планирование резервного копирования и восстановления через файловый менеджер, CLI или встроенный GUI
- Написан на Python 3, доступен для большинства GNU/Linux-дистрибутивов
- Проект активно поддерживается, основной фокус сейчас — стабилизация кодовой базы и исправление критических проблем

Подойдёт тем, кому нужен простой аналог Time Machine для Linux без лишней сложности и с использованием проверенного rsync под капотом.

📁Language: #Python 99%

⭐️ Stars: 2.6к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer