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

robotics_master

Хочешь системно вкатиться в робототехнику, а курсы в интернете либо слишком разрозненные, либо без нормальной практической глубины, из-за чего сложно собрать цельную базу знаний.

Как раз поэтому на GitHub попалась эта опенсорсная дорожная карта Robotics Master. Она сводит в одну программу хорошие курсы из Боннского университета, Мюнхенского технического университета и MIT, и за 21 месяц предлагает пройти обучение уровня магистратуры по робототехнике.

План разбит на 7 семестров и идет по нарастающей: стартуешь с базы по C++, дальше постепенно углубляешься в мобильных роботов, компьютерное зрение, планирование траекторий, deep learning и другие ключевые направления.

Программа покрывает темы вроде 2D/3D computer vision, планирования маршрутов для автономных систем, методов оптимизации в робототехнике, сенсорики, 3D SLAM. Для каждого семестра есть четкие цели и привязанные видеоматериалы.

Плюс добавлены доп. ресурсы по PyTorch, линейной алгебре, матану и т.п., чтобы подтянуть математику и кодинг. В целом, хороший референс для разработчиков, которые хотят прокачаться в робототехнике не кусками, а по нормальной структуре.

⭐️ Stars: 211

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

RemoveWindowsAI

Обновления Windows 11 становятся все агрессивнее: систему набивают разными обязательными AI-фичами вроде Copilot, Recall, AI в Paint и т.д. Если хочется “чистую” среду, руками отключать все это довольно муторно и долго.

На GitHub нашли RemoveWindowsAI: опенсорсный скрипт, который лезет глубже в систему и предназначен для полного удаления этих вездесущих AI-компонентов.

Достаточно одной команды, чтобы запустить графический интерфейс: отмечаешь, какие AI-функции убрать, жмешь выполнить и получаешь “очистку”. Также заявлены бэкап и откат (backup/restore).

Дополнительно поддерживается установка старых “чистых” версий приложений и блокировка ситуации, когда Windows Update тихо ставит AI-пакеты обратно.

Тем, кто гонится за максимально чистой системой и не хочет, чтобы AI что-то “подсматривал”, может зайти. Так как это изменения на уровне системных компонентов, перед экспериментами рекомендуют сделать резервную копию данных/системы.

📁 Language: #PowerShell 100.0%

⭐️ Stars: 9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

FastScheduler

Писать планировщик задач на Python через стандартную библиотеку хоть и просто, но возможностей там немного. Как только появляются асинхронные задачи, работа с таймзонами, ретраи при фейлах и похожие кейсы, становится тяжко.

На GitHub нашел FastScheduler, это опенсорсный легковесный таск-планировщик для Python. Поддерживает async, таймзоны, Cron-выражения и еще имеет визуальную панель.

За счет очень аккуратного синтаксиса на декораторах задачу можно описать одной строкой. Есть разные варианты расписаний: интервалы, конкретное время, Cron и т.д. Асинхронные функции работают из коробки.

Установка через pip в один шаг, а для персистентности доступны разные хранилища вроде SQLite и PostgreSQL. После рестарта сервиса состояние задач не теряется.

📁 Language: #Python 79.5%

⭐️ Stars: 319

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Rever

В стартапе иногда больше всего выносит мозг не сам продукт, а финпроцессы. Нестандартные компенсации, закупки, какие-то левые инвойсы и purchase order’ы летят со всех сторон, а ты это все сводишь через Excel и переписку в почте. В итоге медленно, легко ошибиться, и вечно что-то не сходится.

Случайно наткнулся на Rever, это опенсорсная платформа для автоматизации финансов с довольно точным позиционированием: AI-driven финансовая автоматизация, по сути “виртуальный CFO”.

Суть в том, что они собирают в одном месте управление поставщиками, закупочные заказы (PO) и обработку счетов (invoices/bills). Плюс есть двухстороннее сопоставление (2-way matching), которое автоматически сверяет PO и счет по количествам и суммам, чтобы не переплатить и не оплатить не то.

Также внутри есть workflow согласований и полный audit log: каждое действие записывается и потом нормально трассируется, что важно для комплаенса. Дальше обещают поддержку трехстороннего сопоставления (3-way matching), управления документами и продвинутой аналитики.

Есть приватный деплой, что для компаний, которым важна финансовая приватность, прям в тему, данные остаются у тебя.

Если ищешь опенсорсный вариант, который может заменить мучения с Excel и разгребание финансового хаоса, проект точно стоит попробовать.

📁 Language: #TypeScript 47.6%

⭐️ Stars: 416

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает?

Homo Manifestans — канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам 🤗

✓ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать?
✓ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей?
✓ Как справиться с прокрастинацией?
✓ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит?

Подписывайтесь на канал @vadimpetrovpsi и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни!

Псс. Заходите в закреп — там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии:
👉 https://news.1rj.ru/str/+bpv2OoXLP_ZkMzY6

HanaVerse

Гонять локальную LLM прикольно, но когда перед тобой только голый терминал или простенькое веб-окно чата, как будто не хватает какого-то интерактива.

Случайно наткнулся на проект HanaVerse — он буквально дает ИИ “аватарку”: чат превращается в анимированное аниме-окно с поддержкой Live2D.

Внутри есть динамический персонаж “Hana”, который не только болтает с тобой, но и реагирует на взаимодействие мимикой и анимациями.

По функционалу тоже все серьезно: есть подсветка кода в Markdown и рендеринг математических формул LaTeX, так что можно и код разбирать, и задачи по матану решать.

Стек — Python + Flask, в качестве бэкенда нужен локально поднятый Ollama, развернуть все это несложно.

В настройках можно переключать разные модели вроде Llama3, Mistral и т.д., а еще задавать свои system prompt’ы и тем самым настраивать персональность ИИ под себя.

Если ты любишь аниме/двач-эстетику или просто хочешь добавить “души” в скучный диалог с ИИ, этот проект точно стоит попробовать.

📁 Language: #JavaScript 65.8%

⭐️ Stars: 43

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer