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

rag-from-scratch

Хотим, чтобы модель знала нашу “внутреннюю кухню”, но финтюн — дорогой, долгий и часто дает так себе результат. Поэтому сейчас в проде в основном используют RAG (retrieval-augmented generation).

Как раз на GitHub есть годный опенсорс-туториал rag-from-scratch от команды LangChain.

Они начинают с базы: индекс, поиск, генерация, а потом постепенно заходят в продвинутые штуки вроде преобразования запросов, роутинга, multi-query retrieval и так далее. Плюс разбирают практические паттерны вроде adaptive RAG и “корректирующего” RAG.

Каждый блок снабжен подробным Jupyter Notebook с кодом и отдельным видеоразбором, можно параллельно смотреть и сразу запускать, чтобы прочувствовать, как RAG работает изнутри.

Туториал не просто показывает “как прикрутить RAG”, а именно через код объясняет, что под капотом, поэтому отлично заходит тем, кто хочет системно освоить разработку LLM-приложений.

⭐️ Stars: 6.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

T-Sync Conf

Инженерные конференции часто выглядят одинаково: с докладами, слайдами, вопросами из зала и ощущение, что половина тебе никак не откликается

T-Sync Conf решает эту проблему через формат. 7 февраля Т-Технологии проведут масштабную конференцию для инженеров, где вместо одного общего маршрута — восемь технических контуров, из которых каждый может собрать свою траекторию: AI, Data, R&D, Security, UX/UI, Productivity, Observability, Platform.

Фокус не на рассказах, а на практике: демо-стенды с AI- и Data- платформами, инженерные диалоги с разбором кейсов, хакатон и публичная сборка сервиса. Плюс отдельные форматы для обсуждения UX/UI инструментов — от интерфейсов до дизайн-систем. Пройдет все на площадке TAU в Москве. Проход бесплатный, но рега обязательна

➡️ Ссылка на регистрацию

📱 @git_developer

add-skill

Сейчас AI-инструментов для кодинга развелось куча, почти все умеют ставить Skills, но у каждого свои пути конфигов. В итоге полный бардак: где что лежит, как синкать, как не забыть обновить.

Хорошая новость: команда Vercel Labs недавно выложила в опенсорс add-skill. Это штука в стиле npm, которая приводит управление скиллами к одному формату.

Идея простая: одной командой берёшь skill-репу с GitHub и раскатываешь её локально во все свои Agent-инструменты. Тем самым закрывается боль с разными директориями и вечной рассинхронизацией конфигов.

Сейчас поддерживаются OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor и ещё в сумме 13 популярных тулов. Установка максимально “из коробки”: инструмент сам пытается определить, что у тебя стоит, и кладёт конфиги куда надо.

Плюс под это есть Skills-маркет: там много готовых скиллов, у каждого есть описание, и всё отсортировано по установкам. Понравилось - просто копируешь команду и ставишь.

Если ты пользуешься несколькими AI-кодинг тулзами одновременно, это реально удобный менеджер скиллов, есть смысл поставить и потестить.

📁 Language: #TypeScript 62.6%

⭐️ Stars: 1.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer