Constrict

Хочешь скинуть другу видос или залить вложение где-нибудь, а платформа выдает “файл слишком большой”. Приходится искать софт, ковырять настройки и сжимать вручную.

На GitHub как раз попался Constrict — маленький опенсорс-инструмент, заточенный под одну конкретную задачу: ужать видео до нужного размера.

Не нужно возиться с кучей параметров. Просто задаешь целевой размер, а дальше он сам рассчитывает и подбирает битрейт, разрешение и FPS, чтобы ужать ролик максимально точно.

Поддерживаются популярные кодеки вроде H.264, HEVC и AV1. Вся обработка делается локально, без загрузки в облако, так что и приватность сохраняется, и ждать ничего не нужно.

Есть готовые инсталляторы, интерфейс простой и понятный. Если тебе часто нужно ужимать видео под конкретный размер и неохота каждый раз вручную крутить параметры — инструмент прям годный для закладок.

📁 Language: #Python 94.2%

⭐️ Stars: 507

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Lonkero

При пентесте самая боль обычно не в том чтобы найти уязвимость, а в том что сканер насыпает тонну ложных срабатываний и потом полдня сидишь руками проверяешь. В итоге реальные дырки тонут в шуме.

Попался тут Lonkero — опенсорсный сканер безопасности с байесовым движком и умным фильтром. Ложных срабатываний около 5%, что в разы ниже среднего по рынку.

Собран на Rust. Внутри больше 125 профильных сканеров: инъекции, аутентификация, API security, современные фреймворки и прочие штуки. Определяет стек и сам подстраивает стратегию тестирования.

Плюс там встроенная ML-начинка: после каждого прогона учится на ответах и со временем становится точнее. Есть даже федеративный режим — можно делиться весами моделей (без сырых данных) и подтягивать точность всей экосистеме.

Если ищешь пентестовский сканер с низким шумом, нормальным покрытием и поддержкой актуальных стеков, или устал от обычных сканеров с тоннами ложных тревог — Lonkero выглядит вполне стоящим вариантом.

📁 Language: #Rust 100.0%

⭐️ Stars: 719

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

pad.ws

Когда в разработке хочется и рисовать схемы, и писать код, обычно начинаешь прыгать между белой доской и IDE или открывать всё в разных окнах. Место быстро заканчивается, а фокус теряется.

Наткнулся на GitHub на проект pad.ws — довольно креативная штука, которая склеивает белую доску и дев-среду прямо в браузере.

Там Excalidraw отвечает за интерактивный вайборд, а внутри ещё лежит полноценный IDE: можно открыть терминал и VS Code прямо на доске и мгновенно переключаться между визуализацией и кодингом.

Заход работает с любого устройства. Плюс есть десктопный коннект через VS Code и Cursor чтобы подключаться к виртуалке.

Есть готовый хостинг для быстрого прогона, а также Docker для самохоста. Проект пока на ранней стадии, поэтому локальный деплой скорее для тестов, но идея сама по себе очень живая.

📁 Language: #TypeScript 57.7%

⭐️ Stars: 3.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

На Stepik вышел курс по: автоматизации рабочих процессов с помощью n8n

Этот курс знакомит разработчиков с n8n как инструментом для автоматизации и интеграций.

Чему вы научитесь:

✅Базовое понимание автоматизаций и воркфлоу с обработкой событий в реальном времени на триггерах и вебхуках.
✅Уверенные навыки сборки динамической и условной логики через n8n expressions и ноды ветвления.
✅Рабочее владение Code node для написания кастомного JavaScript под специфичные сценарии и сложные трансформации данных.
✅Умение строить, дебажить и делать устойчивые к сбоям автоматизации, которые подключаются к любым API и внешним сервисам.
✅Практический опыт интеграции AI-агентов и LLM, а также построения баз знаний через RAG и векторные хранилища.
✅Навыки создания переиспользуемых воркфлоу и подключения внешних AI-инструментов через MCP
✅Четкое понимание стратегий деплоя и лучшие практики для запуска n8n в продакшен-окружении.

В конце тебя ждет сертификат, который можно добавить в резюме или LinkedIn

Скидка 25%, действует 48 часов

🔗Пройти курс на Stepik

Time Tracker for Browser

Если хочется понять, сколько времени ты реально тратишь на разные сайты каждый день, встроенная история браузера тут вообще не помогает: там видно только количество заходов, а куда ушло время, непонятно.

На GitHub как раз нашелся Time Tracker for Browser, опенсорсное расширение, которое автоматически считает, сколько ты сидишь на каждом домене, и рисует наглядные отчеты.

Поддерживает Chrome, Edge и Firefox. Поставил и забыл: оно в фоне собирает статистику, а через попап можно быстро посмотреть распределение времени по сайтам за день.

Помимо базового трекинга времени, есть отчеты по анализу данных и “привычкам”, чтобы видеть тренды и как меняется поведение в интернете. Плюс есть блокировки: можно задать правила и ограничить время на конкретных сайтах.

Все данные хранятся локально и никуда не отправляются, так что с приватностью все ок. Если хочешь разобрать свои интернет-привычки или начать жестче контролить время на “залипалках”, расширение точно стоит попробовать.

📁 Language: #TypeScript 97.6%

⭐️ Stars: 746

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

TaxHacker

Каждый раз, когда надо разгрести чеки и инвойсы для налогов, обычно все превращается в ручной ад: по одной бумажке вбивать в таблицу продавца, сумму, дату, налоги и прочие поля. Долго и легко накосячить.

На GitHub недавно нашелся TaxHacker, опенсорсный учетный инструмент под фрилансеров и малый бизнес. Фишка в том, что он с помощью AI автоматически распознает и вытаскивает данные из инвойсов.

Сфоткал чек или загрузил PDF и AI сам вытащит ключевое: названия позиций, суммы, дату, продавца, налоговые поля и т.д. Дальше это сохраняется сразу в структурированную базу, плюс можно добавить кастомные поля, чтобы вытягивать то, что нужно именно тебе.

Есть поддержка 170+ фиатных валют и 14 криптовалют, а также автоматический пересчет по курсу на дату операции. Можно фильтровать записи по дате, категориям, проектам, сумме и другим признакам, и выгружать полный журнал транзакций в CSV.

Отдельно полезно, что можно настраивать промпты для AI, включая системные шаблоны: заставить модель вытаскивать дополнительные атрибуты под твой кейс, например email, адрес, код проекта и т.п.

Для деплоя есть Docker-образ и Docker Compose, можно быстро поднять на своем сервере и держать данные под полным контролем. Также поддерживается подключение к уже существующему PostgreSQL.

📁 Language: #TypeScript 99.7%

⭐️ Stars: 1k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

paperetl

Когда занимаешься исследованием или анализом данных и у тебя сотни или тысячи PDF-статей, каждый раз вручную вытаскивать и раскладывать информацию это ад.

Недавно, пока копался в тулзах для обработки данных, наткнулся на paperetl. Это опенсорсная библиотека для пакетной обработки и парсинга научных публикаций, которая приводит разный входной формат к структурированным данным.

Поддерживает массовый парсинг и преобразование источников в разных форматах: полный текст PDF, PubMed XML, ArXiv XML и другие.

Может складывать неструктурированные статьи прямо в SQLite, выгружать в JSON, а также подключаться к Elasticsearch для полнотекстового поиска.

По сути, одной командой можно прогнать целую папку с файлами и превратить её в БД или набор структурированных файлов, чтобы потом нормально искать, фильтровать и анализировать.

Если ты делаешь литобзор, систематический обзор или хочешь собрать свою базу статей, инструмент точно стоит попробовать.

📁 Language: #Python 96.2%

⭐️ Stars: 490

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

NoLanguageLeftWaiting

Если хочется делать стриминговый перевод для трансляций или прям настоящий синхрон, быстро упираешься в тупняк классических офлайн-моделей: они часто ждут, пока человек договорит фразу целиком, и из-за этого появляется заметная задержка.

На GitHub нашелся опенсорсный проект NoLanguageLeftWaiting. Ребята взяли офлайн-переводчик Meta NLLB и переделали его в режим реального синхронного перевода: модель может переводить на лету, не дожидаясь конца предложения.

Плюс они закрывают типичные боли “псевдо-синхрона”: когда пунктуация вставляется криво, а работа с префиксами и контекстом превращается в кашу.

Что по возможностям:

* перевод между ~200 языками
* два варианта бэкенда: HuggingFace и CTranslate2
* внутри сразу два размера модели: 600M и 1.3B

Сейчас они ещё пилят speculative decoding (спекулятивное декодирование), чтобы ускорить вывод. Идея: часть гипотез быстро “пробрасывать” и потом частично валидировать, чтобы не тормозить на каждом шаге. По их замерам валидация занимает примерно 0.15 секунды.

Если делаешь голосовой перевод, субтитры для стрима или любой кросс-языковой созвон, где задержка решает, проект прям стоит потыкать.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 41

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

local_ai_ocr

Если нужно вытаскивать текст из документов или PDF, загружать файлы в онлайн-конвертеры всегда как-то стрёмно. А у многих локальных тулов то распознавание так себе, то форматирование превращается в кашу.

Случайно наткнулся на GitHub на open-source проект local_ai_ocr: он собран на модели DeepSeek-OCR и заточен под локальное офлайн-распознавание текста на Windows.

Он умеет с GPU-ускорением обрабатывать картинки и PDF: не просто точно вытягивает текст, но и может сразу экспортировать в Markdown, чтобы сохранить сложные таблицы и верстку.

Работает полностью офлайн: ничего не нужно отправлять в облако. Скачал, распаковал, запустил init-скрипт и можно пользоваться, без сложной настройки окружения.

Если для тебя критична приватность данных или нужна максимально точная “реконструкция” форматирования документа, штука точно стоит того, чтобы попробовать.

📁 Language: #Python 67%

⭐️ Stars: 493

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Neoflow

Когда команда устраивает брейншторм или рисует схемки, за нормальные коммерческие whiteboard-инструменты приходится платить, а бесплатные обычно душат лимитами и пользоваться ими бесит.

На GitHub как раз попался Neoflow — опенсорсный whiteboard, который полностью бесплатный и при этом не урезанный. Заточен под простую коллаборацию.

Собран на базе tldraw, поэтому интерфейс приятный и лёгкий. Есть realtime совместное редактирование — несколько человек могут двигать блоки одновременно без лагов.

Плюс завезли AI-фичи, которые реально помогают в работе — авто-организация канваса, распознавание фигур и прочие полезные штуки.

Лицензия MIT. Можно поднять локально через Docker или npm — без танцев и без привязки к SaaS.

Подходит дизайнерам для набросков и идей, а дев-команде — для обсуждения архитектур и процессов. Хорошая альтернатива коммерческим whiteboard-сервисам.

📁 Language: #JavaScript 87.1%

⭐️ Stars: 142

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

json-render

Идея про AI-генерацию UI сейчас реально меняется. Команда Vercel Labs недавно выложила в опенсорс json-render и по сути ломает старые правила.

Вместо привычной (и часто нестабильной) генерации кода они предлагают новый пайплайн: AI → JSON → UI. За какие-то три дня проект собрал 6000+ звезд.

Ключевая мысль: не давать AI “свободно творить”, а заставить работать внутри “ограждений”, чтобы на выходе были полностью предсказуемые структурированные данные.

Тебе нужно лишь описать библиотеку компонентов в нужной директории, а дальше AI заполняет данные. Так можно практически полностью убрать галлюцинации.

Это не только лечит вечную проблему “поплыл стиль”, но и дает стриминговый рендер с задержками на уровне миллисекунд, скорость там прям безумная.

Если хочешь собирать “абсолютно контролируемый” генеративный интерфейс, эту фронтенд-библиотеку точно стоит покопать.

📁 Language: #TypeScript 98.1%

⭐️ Stars: 6.7k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

web-check

Чтобы нормально разобрать техархитектуру сайта, его security-настройки и потенциальные риски, вручную проверять DNS, SSL, инфу по серверу и т.д. обычно значит открыть кучу разных тулзов. Это реально неудобно.

Случайно наткнулся на Web-Check, опенсорс-проект: на одной странице можно прогнать десятки проверок по сайту, от IP-информации до security-конфига, всё видно сразу.

Он делает и браузерные, и серверные проверки. Вводишь домен, и дальше автоматически запускаются: поиск IP, разбор цепочки SSL-сертификатов, парсинг DNS-записей, проверка cookie, анализ HTTP-заголовков и ещё больше 30 разных тестов.

Помимо базового определения техстека, геолокации/размещения сервера и скана портов, он умеет проверять DNSSEC, тип фаервола, безопасность TLS-наборов шифров и даже считать углеродный след сайта. Плюс есть полезные штуки вроде превью со скриншотом, поиска по историческим снапшотам, глобального рейтинга и т.п.

Проект поддерживает деплой одной командой через Docker, а ещё его можно задеплоить на Netlify или Vercel. Если нужно глубже понять архитектуру сайта или сделать security-оценку, инструмент точно стоит сохранить.

📁 Language: #TypeScript 65.5%

⭐️ Stars: 30.3k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer