tsrs

今まさにAI slopして型パズルのためのクライアントサイドオンリーのアプリを作ってるんだけど、@\tsrs/wasmを使っています。 #TSKaigi #TSKaigiSendai github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/npm/tsrs-wa…

Top 5 open source do GitHub | Vol. 18 #shorts Os projetos #5 a #1 do Top 15 open source do GitHub, Vol. 18, 10 segundos para cada um. #5 tsrs: oxc-project/tsrs #4 Lemo-Opuscar: lemomo-ai/lemo-opuscar #3 ComfyUI: Comfy-Org/ComfyUI #2 Ponytail: DietrichGebert/ponytail #1 VoiceStudio: debpalash/VoiceStudio Vídeo completo com os 15: youtu.be Oferecimento: Hallen Tech, hallentech.com #shorts #opensource #github

Mais 15 projetos open source do GitHub que valem o seu tempo | Vol. 18 Mais 15 projetos open source do GitHub que valem o seu tempo, em contagem regressiva e com 10 segundos para cada um: uma alternativa local ao ElevenLabs que clona voz em 646 idiomas, o ComfyUI, o harness de agentes da DeepSeek, o compilador do TypeScript 7 reescrito em Rust, um extrator que não precisa do dobro de espaço no disco e muito mais. 📺 Décimo oitavo volume da série Open source do GitHub. Escolhidos pela análise da lista inteira (estrelas, frequência de commits, último commit, README, documentação, capturas e site), com licença e atividade conferidas em 28/10/2026. Qual desses você vai testar primeiro? Conta nos comentários! ⏱️ CAPÍTULOS E LINKS 0:00 Abertura 0:10 #15 Aurelio: patrimônio, investimentos, ETFs, dinheiro e dívidas num app que roda no seu computador, com um consultor de IA opcional pelo OpenRouter, com a sua chave LosaLosSantos/aurelio-finance 0:20 #14 diff-tour: TUI somente leitura que transforma uma mudança no Git num tour guiado, escrito por Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode ou Copilot CLI init-co-jp/diff-tour 0:30 #13 Open Intelligent UI: versão open source da Intelligent UI do ChatGPT, feita com o OpenUI: respostas com mapas, fotos, gráficos e roteiros interativos thesysdev/open-intelligent-ui 0:40 #12 Motion Prompt: 168 nomes de movimentos de motion graphics, câmeras, componentes e mais, cada um com amostra animada e exemplo de pedido para a IA showheyohtaki/motion-prompt 0:50 #11 reylo: importa arquivos .sql direto no TypeScript, com inferência de tipos completa e sem gerar código, do criador do Zod (1,4 mil estrelas) colinhacks/reylo 1:00 #10 prompt2rig: escreva um movimento, um modelo de vídeo encena e um personagem do Mixamo repete em 3D, com mãos e dedos, pronto para o Blender ou o Unity blendi-remade/prompt2rig 1:10 #9 Atticus: assistente de voz para Mac (macOS 26): segure Control, Option e espaço e fale; move janelas, acha arquivos e lê a tela pelo Claude Code no seu plano, ou com um modelo local SaarthurR/atticus-mac 1:20 #8 HatchZip: extrai ZIP, 7z, RAR e tar no lugar, consumindo o arquivo compactado enquanto extrai, então só precisa de espaço para o resultado; Windows, macOS e Linux (2,3 mil estrelas) xevrion/hatchzip 1:30 #7 DeepSeek Harness: o harness de agentes open source da DeepSeek, em que tudo é plugin; ainda em prévia para desenvolvedores (265 mil estrelas) deepseek-ai/deepseek-harness 1:40 #6 Omnara: plataforma open source de agentes gerenciados, com ferramentas, segredos, permissões e streaming, para rodar no seu servidor (3,3 mil estrelas) omnara-ai/omnara 1:50 #5 tsrs: substituto do compilador e do language server do TypeScript 7 escrito em Rust, com bem menos memória e checagem de tipos mais rápida (2,5 mil estrelas) oxc-project/tsrs 2:00 #4 Lemo-Opuscar: 59 estilos de filme feitos em código para o seu agente dirigir curtas, cada um com um filme de exemplo, sem modelo de vídeo (9,1 mil estrelas) lemomo-ai/lemo-opuscar 2:10 #3 ComfyUI: motor de criação com IA por nós: imagem, vídeo, 3D e áudio, rodando no seu computador (144 mil estrelas) Comfy-Org/ComfyUI 2:20 #2 Ponytail: skill que faz o agente de código escrever só o que a tarefa precisa, sem cortar validação, segurança nem acessibilidade (179 mil estrelas) DietrichGebert/ponytail 2:30 Oferecimento Hallen Tech 2:44 #1 VoiceStudio: alternativa local ao ElevenLabs: clonagem e criação de voz, dublagem de vídeo, ditado, transcrição e audiolivros em 646 idiomas, no computador e no celular (93 mil estrelas) debpalash/VoiceStudio 2:54 Encerramento 🧡 Oferecimento: Hallen Tech, liderança de tecnologia sob demanda, software, cloud e segurança para a sua empresa. Site: hallentech.com E-mail: contato@hallentech.com Instagram: instagram.com LinkedIn da Hallen Tech: linkedin.com LinkedIn do Eddwan: linkedin.com Se curtiu, deixa o like, segue o canal e ativa as notificações para a próxima lista. #opensource #github #programacao #ferramentas

Ускоряем self-hosted Convex в два раза: AOT-компиляция TypeScript-функций в Wasm Обзор Convex – это новый, но набирающий популярность фреймворк для реактивных веб-приложений, который позволяет писать транзакционные квери (queries) и мутации (mutations) на TypeScript с гарантиями консистентности. Вся статья ниже относится к self-hosted версии Convex: convex-backend, а точнее, к моей пропатченной версии оного, так как “официальная” версия не пригодна к работе в продакшене и вряд ли тестировалась на сколь-нибудь нагруженном кейсе. Моя версия работает на виртуальном сервере с 32 ядрами и 64Гб памяти и обрабатывает до 15 тысяч Convex-кверей и мутаций в минуту. Я навайбкодил convex-wasm-compiler, который компилирует Convex-квери и мутации в WebAssembly, и соответствующий патч для convex-backend, позволяющий выполнять скомпилированные в Wasm Convex-функции на файберах Wasmtime прямо в Tokio рантайме convex-backend. TLDR: квери и мутации в среднем работают в 2 раза быстрее, хвосты задержек сократились втрое. Объём памяти, который сервер удерживает под готовые к выполнению окружения (V8-контексты или Wasm-окружения), уменьшился на 80%. До этого для быстрого выполнения Convex-функций приходилось активно кешировать и переиспользовать V8-контексты. Без переиспользования каждая Convex-функция стартует в новом контексте: модули ещё не загружены, JIT не прогрет. Начинается загрузка модулей приложения, необходимых для выполнения функции, и интерпретация её JS-кода. Даже относительно простые Convex-функции в среднем выполняются за 100–150 мс. По мере роста приложения и размера модулей проблема усугубляется. Convex-компоненты помогают сдерживать бесконтрольный рост модулей, но сами добавляют столько накладных расходов и обвязки, что для многих приложений, на мой взгляд, от них больше вреда, чем пользы. Особенно для приложений, которые разрабатывает один человек или пара разработчиков: там нет вопросов разделения ответственности за подсистемы, стабильности API и так далее. Своё отношение к разработке на Convex в стиле «majestic monolith» и к подходу с большим количеством компонентов я описал в посте о своём приложении. Если выполнять Convex-функцию в уже прогретом V8-контексте, где все модули загружены, а код функции скомпилирован в машинный код через TurboFan, время выполнения часто сокращается очень заметно — вплоть до 10 раз. Например, со 100–150 мс до 10–15 мс, при условии, что строки базы данных, которые читает функция, уже закешированы в памяти. Так что переиспользование V8-контекстов было и остаётся необходимым для быстрых и эффективных Convex-приложений. Но у него есть две проблемы. Потребление памяти закешированными V8-контекстами Во-первых, чтобы больше 99% вызовов использовали уже готовые V8-контексты, каждому V8-изоляту в рантайме convex-backend нужно держать не один контекст. Нужен отдельный контекст для каждого модуля — точнее, группы инициализации модулей, — который convex-backend часто назначает на выполнение этому конкретному изоляту. В конфигурации self-hosted convex-backend для моего приложения сейчас используются TinyLFU-кеши размером до 6+1 контекстов (на момент публикации поста о моей конфигурации self-hosted Convex было 5+1). Всего кешируется до 400 контекстов, хотя даже на пике нагрузки одновременно выполняется гораздо меньше 400 Convex-функций. Главная причина такой неэффективности — V8-контексты привязаны к V8-изолятам, и использовать один контекст в разных изолятах нельзя. Каждый V8-контекст занимает около 35 МБ памяти, и эта цифра тоже растёт вместе с приложением: два месяца назад я писал, что в моём приложении один V8-контекст удерживал в среднем 30 МБ. В сумме эти контексты занимают около 14 ГБ памяти на моём сервере convex-backend. Волны инициализации V8-контекстов после деплоя Convex-приложения Вторая проблема переиспользования V8-контекстов в том, что при деплое Convex-приложения часть закешированных контекстов инвалидируется. Это может запустить по всему серверу волну загрузки и компиляции модулей, которая длится около минуты: сотни V8-контекстов приходится создавать и прогревать заново. V8-изоляты не делятся друг с другом оптимизированным машинным кодом. Даже если сериализованный байткод закеширован, инициализация модулей всё равно выполняется отдельно в каждом V8-контексте. Масштаб инвалидации зависит от того, какие модули изменились при деплое. Но если обновились именно ключевые модули с «горячими» Convex-функциями, на которые приходится значительная доля всей серверной нагрузки, большая часть V8-контекстов может пойти под снос и потребовать повторной инициализации. Ведь с каждым таким модулем связано множество V8-контекстов в TinyLFU-кешах разных V8-изолятов. Эта волна повторного прогрева V8-контекстов совпадает с другой волной работы, которую вызывает деплой Convex-приложения: кеш результатов кверей из обновлённых модулей инвалидируется, а квери, на которые у клиентов открыты реактивные подписки, выполняются заново. Это происходит, даже если данные в read set не менялись. То есть серверу приходится не только компилировать код и загружать модули, но ещё и выполнять больше кверей, чем в обычном режиме. На практике из-за этих волн работы после деплоя квери и мутации могут какое-то время выполняться медленнее, а при сильной перегрузке серверу приходится отклонять часть вызовов. Рабочие потоки Tokio рантайма Convex конкурируют с рабочими потоками V8-изолятов и фоновыми потоками V8 Это более общая проблема выполнения Convex-функций в V8-изолятах, не специфичная для переиспользования контекстов. convex-backend ограничивает число воркеров V8-изолятов, которые могут активно выполнять код, через переменную FUNRUN_ISOLATE_ACTIVE_THREADS. Под активным выполнением здесь понимается работа без блокировки на чтении или записи в базу данных и другом I/O. Эту переменную следует выставлять равной CPU-лимиту контейнера convex-backend или чуть ниже. При этом изолировать эти потоки от собственного Tokio рантайма convex-backend и фоновых потоков V8, как правило, не получится без существенного снижения максимальной пропускной способности сервера при длительной нагрузке. Число потоков ОС у Tokio рантайма задаётся переменной RUNTIME_WORKER_THREADS. Фоновые потоки движка V8 отвечают за компиляцию и сборку мусора в V8-контекстах; их число задаётся переменной V8_THREADS. В моей конфигурации сервера CPU-лимит convex-backend составляет 28.5 CPU, FUNRUN_ISOLATE_ACTIVE_THREADS=28, RUNTIME_WORKER_THREADS=28 и V8_THREADS=16. Кроме того, у меня есть несколько пулов выполнения Node, в каждом из которых по 1–2 активных потока. Получается, что теоретически в процессах контейнера с лимитом 28.5 CPU может быть как минимум 75 активных потоков ОС. Такой oversubscription — не катастрофа, но до оптимума далеко. За последнюю неделю, когда Convex-квери и мутации на моём сервере выполнялись в V8, в пятиминутном интервале с наибольшим контеншеном CPU pressure достигал 29%. Разумеется, это пришлось на время деплоя приложения. Практический эффект этого CPU pressure: когда сервер занят — из-за деплоя или просто роста нагрузки, — Convex-функции выполняются медленнее, чем при умеренной нагрузке. И это отдельный эффект, помимо замедления чтения и записи в базу данных, более частого вытеснения записей из кеша результатов кверей, кеша индексов и кеша V8-контекстов. Сама база под Convex, например MySQL или PostgreSQL, при росте транзакционной нагрузки тоже может испытывать повышенный CPU pressure, а её контейнер — попадать под троттлинг. Зачем компилировать TypeScript-функции Convex в Wasm Перенести выполнение горячих функций из V8 в WebAssembly-рантайм вроде Wasmtime, встроенный в Tokio рантайм Convex, — очевидный ответ на описанные проблемы. В начале 2026 года команда Convex объявила, что Wasm-рантайм есть в планах. В августе Wasm-рантайм добавили в репозиторий convex/convex-backend. Однако на следующий день его удалили, и с тех пор он не возвращался. В той реализации использовался интерпретатор QuickJS, скомпилированный в Wasm: сами Convex-функции интерпретировались внутри Wasm, а не компилировались в него. Поэтому реализация была очень медленной и не предназначалась для продакшена. Обычно предполагается — и руководство Convex озвучивало это на разных Q&A-сессиях начиная с августа, — что ради производительности WebAssembly-рантайма разработчики будут писать Convex-функции на компилируемом языке с Wasm-таргетом, прежде всего на Rust. Я начал разрабатывать компилятор обычных Convex-функций, написанных на TypeScript, в байткод WebAssembly с помощью Static Hermes — AOT-компилятора JavaScript с поддержкой Wasm-таргета — в конце июля. Тогда ещё не было известно, что команда Convex собирается ускорить работу над Wasm-рантаймом: до августа Jamie Turner говорил лишь, что тот, скорее всего, появится только в 2027 году. За весь проект, который начался в июле и занял почти три месяца, встраивание Wasmtime в convex-backend оказалось сравнительно небольшой частью работы — возможно, около 10% всех усилий. То есть само по себе добавление Wasm-рантайма в convex-backend — задача относительно простая, и это было мне более-менее понятно с самого начала. Правда, некоторые другие части задачи я сильно недооценил: возможно, я рассчитывал, что на Wasm-рантайм в convex-backend уйдёт 50% усилий. В итоге оказалось только 10%, а весь проект занял в пять раз больше времени, чем я ожидал. Так что вариант переписать части моего Convex-приложения на Rust я рассматривал уже тогда. Но не пошёл по этому пути по нескольким причинам: В приложении было около 350 тысяч строк продакшен-кода только в Convex, причём значительная часть логики была общей с другими частями системы, работавшими на Node.js. Вместе с ними объём продакшен-кода превышал полмиллиона строк. Переписать всё это казалось примерно такой же сложной задачей, как сделать компилятор существующих Convex-функций в WebAssembly. Оглядываясь назад, даже переписывание полумиллиона строк с TypeScript на Rust, вероятно, заняло бы меньше времени, чем трёхмесячная разработка компилятора. Но тогда я этого не предвидел. С другой стороны, у такого проекта наверняка были бы свои существенные риски, о которых я сейчас не знаю, потому что не пробовал. И он точно нарушил бы привычный темп выпуска фич. Меня беспокоило время компиляции Rust и то, насколько оно может замедлить цикл разработки. Эти опасения отчасти подтвердились: с тех пор я полностью написал одну часть приложения на Rust, используя добавленную мной в convex-backend функциональность native resident. Это не Convex action, кверя или мутация, а фоновый Rust-процесс, который деплоится вместе с Convex-приложением и сам вызывает Convex-квери и мутации через loopback. В этой части приложения всего 30 тысяч строк Rust, но каждый раз, когда её код меняется, я ощущаю всю боль медленной компиляции. Мне не хотелось придумывать API для работы с Convex на Rust — аналоги ctx.db.query(), insert(), defineSchema() и так далее, — которые потом вытеснят официальные API команды Convex. В целом я хотел сделать что-то, что могло бы дополнить будущие разработки Convex, а не разойтись с ними или конкурировать. Наконец, делать компилятор мне просто казалось интереснее, чем переписывать приложение на Rust! Устройство convex-wasm-compiler и Wasm-рантайма convex-backend Код Convex-приложения не меняется: это по-прежнему TypeScript с SDK convex-js. Компиляция TypeScript-кода Convex-приложения в Wasm convex-wasm-compiler управляет анализом исходников, сборкой JavaScript-бандлов и нативной компиляцией. С помощью tsrs он находит регистрации Convex-функций и связывает экспортируемые маршруты с исходным кодом, а с помощью esbuild разрешает зависимости и преобразует TypeScript-код приложения в JavaScript-бандлы. Написанный на Rust анализатор использует Oxc, чтобы проверить исходники и граф зависимостей на небезопасное сохранение состояния между запросами и определить, можно ли переиспользовать инициализированные модули. Результаты анализа определяют, что можно допустить к выполнению и как это упаковать; исполняемый код приложения берётся из JavaScript, который генерирует esbuild. Затем компилятор подготавливает этот JavaScript в виде модулей приложения, добавляет bridge к host-операциям Convex и вызывает (Static) Hermes. Здесь и далее «host» — это операции рантайма convex-backend, такие как чтение и запись в базу данных, а «guest» — выполнение функций приложения. Компилятор shermes генерирует C-код, который тулчейн Clang/LLVM из Emscripten компилирует вместе с Hermes рантаймом и нативным адаптером Convex. wasm-ld линкует эти компоненты, а Binaryen оптимизирует полученный Core WebAssembly. Прилинкованный Hermes рантайм обеспечивает внутри Wasm-guest JavaScript-объекты, строки, промисы, исключения и сборку мусора. Асинхронные JS-функции на файберах Wasmtime Static Hermes компилирует асинхронные JavaScript-функции в конечные автоматы, которые могут приостанавливаться и продолжать выполнение с опорой на промисы. Патч для Hermes переносит основную механику промисов в C++: состояние промиса хранится в объектах JSPromise, которыми управляет GC, а реализация Promise на C++ отвечает за resolve, reject и учёт continuations. Это сокращает количество операций с JavaScript-объектами и аллокаций колбэков при асинхронном выполнении. Некоторые высокоуровневые операции Promise по-прежнему используют внутреннюю JavaScript-реализацию Hermes. C+±адаптер Convex, скомпилированный в WebAssembly вместе с Hermes и приложением, содержит цикл, который доводит каждый вызов до завершения. Он вызывает хендлер, обрабатывает очередь микротасок Hermes, выполняя готовые continuations, ждёт чтения и записи в базу данных и других host-операций, а по мере поступления результатов делает resolve или reject соответствующих промисов. Если нужно дождаться асинхронной работы на стороне host, Wasmtime приостанавливает файбер вызова, освобождая рабочий поток Tokio для других задач. Когда результаты готовы, выполнение продолжается в том же файбере. Таким образом, экспортируемая точка входа Wasm возвращает итоговый статус вызова через обычный интерфейс «вызов — возврат»; JavaScript-промисы и continuations остаются внутри guest. Tokio рантайм Convex поллит call_async из Wasmtime, который выполняет точку входа guest в одном файбере Wasmtime. Проверки fuel и epoch обеспечивают соблюдение лимитов выполнения и дают CPU-bound коду внутри guest возможность делать yield. Компиляция Wasm в нативный код и деплой В этой схеме нативная компиляция происходит на машине разработчика или в CI. Компилятор Cranelift из Wasmtime переводит .wasm-модули — приложение, Hermes рантайм и адаптер Convex — в машинный код под целевую архитектуру сервера и конфигурацию Wasmtime. Wasmtime сохраняет этот код и метаданные для его загрузки в .cwasm-файлах. При деплое они отправляются на сервер вместе с переносимыми .wasm-файлами, обычным JavaScript-бандлом Convex и схемой. На сервере convex-backend проверяет, что скомпилированные файлы совместимы с его движком Wasmtime и соответствуют той версии JavaScript-приложения, которая сейчас деплоится. Сохранённые хеши содержимого не позволяют случайно совместить новый JavaScript со старой скомпилированной сборкой. convex-backend загружает скомпилированный код в память и подготавливает изолированные окружения для повторного использования, каждое со своим Hermes рантаймом и JavaScript-состоянием приложения. Инициализация модулей — выполнение кода верхнего уровня, который создаёт объекты модулей и регистрирует экспортируемые функции, — завершается для начального пула окружений ещё до того, как новая версия приложения начинает обслуживать квери и мутации. Позже пул может расти вслед за нагрузкой. Именно эта часть решает описанную выше проблему «Волны инициализации V8-контекстов после деплоя Convex-приложения», характерную для выполнения в V8. Wasm-окружения и управление памятью Wasm-рантайм экономит память по сравнению с V8 за счёт того, что изолированные окружения в пуле совместно используют скомпилированный код и инициализированную память приложения. Эти окружения похожи на V8-изоляты в рантайме Convex, но у них нет выделенных потоков ОС. Их количество ограничено общим бюджетом памяти и жёстким лимитом числа инстансов; число одновременно активных выполнений ограничивается отдельно, исходя из CPU. Каждое окружение управляется Wasmtime Store. В нём есть Hermes рантайм и собственное JavaScript-состояние, и в каждый момент оно обслуживает один вызов Convex-функции. Окружения с одинаковыми скомпилированными модулями совместно используют их машинный код. На Linux convex-backend также сохраняет инициализированную Wasm-память окружения, включая JavaScript-хип, в неизменяемый снапшот в файле. Это происходит после инициализации модулей приложения, но до выполнения в этом окружении первой квери или мутации. Другие окружения мапят этот снапшот с copy-on-write: неизменённые страницы используют общую физическую память, а при записи создаются приватные копии. Каждое окружение заново создаёт собственные таблицы функций и ссылки рантайма, а состояние конкретного вызова Convex-функции хранит отдельно. Перед переиспользованием окружения convex-backend проверяет, что конфигурация и другие зависимости, прочитанные при инициализации, всё ещё актуальны. В сборщик мусора Hermes, Hades, внесён патч, который сохраняет это совместное использование памяти. В данной Wasm-сборке Hades работает в одном потоке внутри guest-вызовов. Подготовленные области хипа исключены из последующих аллокаций и компактизации: это уменьшает количество записей в общую исходную память. При этом сохраняются обычные механизмы обхода графа объектов (tracing), очистки памяти от недостижимых объектов (sweeping) и финализации. В безопасных точках между вызовами сборка мусора и анализ состояния аллокатора находят пустые области nursery и заведомо свободные страницы с данными, чью приватную физическую память host может освободить. Бэкенд учитывает общую физическую память только один раз и резервирует память под приватное состояние и рост каждого окружения. Хуки Wasmtime отслеживают записи и рост памяти, поэтому общий бюджет Wasm-памяти соблюдается как при выполнении вызовов, так и при добавлении окружений в пул. Wasmtime также использует сборщик с отложенным подсчётом ссылок для объектов, которыми владеет сам движок, в том числе перехваченных Wasm-исключений. Это отдельный механизм, не связанный с Hades, который управляет JavaScript-объектами в линейной памяти. Вместе с ограничением числа сохраняемых инстансов и освобождением страниц эти механизмы позволяют переиспользовать инициализированные рантаймы после успешных вызовов, не удерживая бесконечно всю память, которую затрагивали предыдущие выполнения Convex-функций в этом окружении. Wasm vs. V8: результаты замеров производительности В целом среднее время выполнения кверей и мутаций в Wasm сократилось почти на 50% относительно V8: Рантайм Среднее p90 p99 Максимум V8 38.53 мс 62 мс 329 мс 7 463 мс Wasm 19.61 мс 34 мс 139 мс 2 242 мс В среднем каждое Wasm-окружение удерживает 12 МБ полностью приватной памяти, не разделяемой с другими окружениями. Это на 66% меньше, чем 35 МБ у V8-контекста. Кроме того, держать в памяти нужно гораздо меньше Wasm-окружений: 130 против примерно 400 V8-контекстов. Почему V8-контекстов нужно больше, чем одновременно выполняющихся вызовов, я объяснил выше в разделе «Потребление памяти закешированными V8-контекстами». В пятиминутном интервале с наибольшим контеншеном CPU pressure достигал 15%, когда основным рантаймом был Wasm, против 29% для V8. Даже эти 15%, вероятно, отчасти связаны с сохранившимся выполнением в V8. Как я расскажу ниже, я компилирую в Wasm не всё Convex-приложение, а лишь примерно 20% самых горячих модулей, на которые приходится 90% всей нагрузки. Это экономит время компиляции и уменьшает размер артефактов. Остальные 80% модулей по-прежнему выполняются в V8, поэтому для них всё ещё актуальны инвалидация и инициализация контекстов, работа фоновых потоков V8 и так далее. В следующих двух таблицах показано среднее относительное снижение метрик mean/p90/p99/max для отдельных кверей и мутаций в разных группах. Эти средние не взвешены по числу вызовов или суммарному времени выполнения каждой функции. Время выполнения целиком: Группа Среднее p90 p99 Максимум Все квери −57.6% −56.3% −65.3% −82.2% Квери: 20% с наибольшим числом host-операций −39.3% −37.6% −48.4% −82.2% Квери: 20% с наименьшим числом host-операций −69.0% −61.3% −78.0% −84.0% Все мутации −51.5% −33.7% −60.6% −75.1% Мутации: 20% с наибольшим числом host-операций −39.4% −43.6% −48.9% −70.5% Мутации: 20% с наименьшим числом host-операций −51.2% −55.7% −61.5% −70.6% «User» time — оценка времени, которое функции провели непосредственно в guest-рантайме, без ожидания чтения и записи в базу данных и других асинхронных host-операций: Группа Среднее p90 p99 Максимум Все квери −70.6% −66.9% −76.1% −79.8% Квери: 20% с наибольшим числом host-операций −43.5% −41.0% −56.6% −89.0% Квери: 20% с наименьшим числом host-операций −89.5% −82.9% −86.6% −69.8% Все мутации −67.7% −46.5% −72.5% −59.9% Мутации: 20% с наибольшим числом host-операций −41.0% −41.2% −47.7% −39.0% Мутации: 20% с наименьшим числом host-операций −76.9% −78.6% −82.2% −55.0% «20% с наибольшим числом host-операций» и «20% с наименьшим числом host-операций» — это функции, которые в среднем выполняют больше или меньше асинхронных операций, например чтений и записей в базу данных, по сравнению с остальными. Например, функция с единственным ctx.db.get(id) делает одну асинхронную операцию и попадёт в группу «20% с наименьшим числом». А функция, которая в среднем выполняет сотни операций ctx.db, ctx.scheduler и так далее, — в группу «20% с наибольшим числом». Из таблиц видно, что относительное преимущество Wasm перед V8 обычно уменьшается для функций, которые делают очень много асинхронных операций. Возможно, это указывает на слабое место в обработке JS Promise внутри файбера Wasmtime, описанной выше в разделе «Асинхронные JS-функции на файберах Wasmtime». И это несмотря на то, что оптимизации этой части уже уделено много внимания и я не знаю — ладно-ладно, GPT-Astra не знает, — как ускорить её ещё. Другая возможная причина: частые yield из файберов Wasmtime и переключения потока на другие задачи Tokio приводят к тому, что Convex-вызов чаще мигрирует между ядрами CPU, а значит, чаще получает промахи L1-кеша или TLB. А возможно, дело в чём-то ещё. Причина пока не установлена. Преимущество по «user» time тоже не универсально. Есть одна Convex-мутация, у которой среднее user time в Wasm-рантайме на 14% выше, чем в V8, хотя по полному времени выполнения она всё равно быстрее в Wasm. Эта мутация в цикле выполняет численные операции над Float64Array размером более 100 тысяч элементов. Возможно, в V8 для этого есть интринсики или векторизация, которых пока не хватает в пайплайне Hermes → Wasm. Операционные аспекты AOT-компиляции в Wasm Теневое выполнение для постоянного тестирования Я добавил в convex-backend целую сложную подсистему для дифференциального тестирования и теневого выполнения (shadow execution) Convex-функций в рантаймах V8 и Wasm. Она поддерживает основное (primary) и теневое выполнение — в каждой роли может быть как V8, так и Wasm. Заданная доля вызовов, например 5%, случайным образом отбирается для теневого выполнения, после чего система проверяет, что результаты совпадают. Теневые вызовы не блокируют основные. Теневое выполнение работает и для кверей, и для мутаций. В случае мутаций записывается трейс вызовов, меняющих состояние, таких как db.insert(), но сами строки в базе, конечно, не перезаписываются второй раз. Поменять местами основной и теневой рантаймы можно без повторного деплоя приложения. Эта система позволила мне уверенно переключить продакшен на Wasm и найти несколько багов в convex-wasm-compiler. Правда, большинство багов оказалось в самой подсистеме теневого выполнения, сравнения и проверки трейсов. Даже после переключения основного выполнения на Wasm я продолжаю выполнять 5% вызовов в V8 в теневом режиме, чтобы замечать расхождения, если они появятся в будущем. Выборочная компиляция в Wasm И компилятор, и convex-backend поддерживают выборочную компиляцию: в Wasm компилируется и выполняется только часть модулей. Это помогает сократить время компиляции и объём данных, передаваемых при деплое. В своём приложении я выбираю лишь около 20% модулей, на которые приходится более 90% всех вызовов кверей и мутаций. Однако ни объём передачи, ни время компиляции не уменьшаются впятеро: из-за транзитивных зависимостей компилировать и передавать всё равно приходится около 70% всех модулей приложения. Так что, возможно, выигрыш не так уж велик. Время компиляции и объём передачи Выбранные 20% модулей моего Convex-приложения — это 57 модулей и 631 Convex-функция для компиляции в Wasm: 145 кверей и 486 мутаций. Всего компилируется 528 отдельных JS-модулей: 57 выбранных плюс их зависимости. Для этого набора холодная компиляция — когда нужно перекомпилировать большую часть кода или весь код, например после очистки кеша компиляции, — с 16 воркерами AOT-компиляции и лимитом памяти 12 ГБ занимает около 6 минут. Тёплая компиляция, когда часть модулей изменилась, но большинство уже есть в кеше, занимает около 2 минут. До идеала далеко, и я продолжаю над этим работать. Когда я начинал проект, я не ожидал, что именно скорость компиляции, инкрементальность и кеширование окажутся главными инженерными проблемами. Из примерно трёх месяцев работы над проектом AI-агенты суммарно потратили около трёх недель календарного времени исключительно на это направление. При деплое с таким набором скомпилированных модулей на мой self-hosted сервер Convex передаётся около 50 МБ сжатых артефактов. Без Wasm — около 15 МБ, то есть Wasm примерно втрое увеличивает объём данных при деплое. Без выборочной компиляции он, вероятно, был бы примерно в пять раз больше, чем при деплое одного JS-бандла. Эта статья — перевод из моего блога про работу с Convex в продакшене.

oxc-project/tsrs this is huge. I'm so excited about it! Congrats @boshen.github.io and OXC team!

Go製TypeScript 7の公開から約3か月後、なぜRust製の別実装が相次いだのか はじめに 2026 年 7 月 8 日、Go で実装された TypeScript 7.0 が正式にリリースされました。公式発表では従来の TypeScript 6 と比べてフルビルドが概ね 8〜12 倍速くなったと報告されています。 そこから約 3 か月後の 10 月、Go 版をもとにした Rust 製の別実装の動きが目立つようになりました1。10 月 10 日には Bun 1.4.3 が bun check を公開し、20 日には Cloudflare と VoidZero が tsrs への協力体制 を発表しています。 tsc-rs も含め、Rust に移植するプロジェクトが複数進んでいます。公式の Go 実装も引き続き開発されており、Rust 版は別プロジェクトです。 TypeScript チームは Rust も検討したうえで Go を選んでいます。それなのに、今度は Rust への移植がいくつも進んでいるのが気になったため、これまでの経緯と各実装の特徴を調べてみました。 この記事では TypeScript 5 から Go 移植までを振り返り、各実装の特徴を見ながら、Rust 製の別実装が相次いだ背景を考えてみます。公開ベンチマークや、Rust 以外の方法で高速化する処理系も紹介します。 ※情報は 2026 年 10 月 27 日時点のものです。ベンチマークは開発元や測定者が公開した結果を引用しており、自分の環境で測定したものではありません。 型チェックとトランスパイルについて TypeScript の型注釈の除去や構文の変換によって JavaScript を生成するのがトランスパイルです。一方、代入や関数呼び出しが型のルールに合っているかを調べるのが型チェックです。 const count: number = "3"; このコードは型注釈を取り除けば JavaScript として実行できますが、型チェックではエラーになります。 esbuild は TypeScript を変換できますが、型チェックは行いません。公式ドキュメント でも、型チェックには別途 tsc --noEmit を使うよう説明されています。SWC や Oxc も TypeScript の変換機能を提供していますが、今回の中心は型チェック自体を高速化する処理系です。 TypeScript 5 から Go 移植まで TypeScript は 2012 年 10 月に公開 され、長く TypeScript で書かれたコンパイラを JavaScript にして動かしてきました。Go に移植する前にも、既存実装の高速化は続いています。 日付 出来事 コンパイラの変化 2025 年 3 月 11 日 Go への移植を発表 ネイティブコードと並列処理による高速化を目指す 2025 年 5 月 22 日 Native Preview 公開 npm から Go 版を試せるようになる 2026 年 3 月 23 日 TypeScript 6.0 公開 JavaScript ベースの最後のメジャーリリースとする方針 2026 年 7 月 8 日 TypeScript 7.0 公開 Go 製コンパイラを正式に提供 TypeScript 5.0 では、内部オブジェクトの構造をそろえて JavaScript エンジンが処理しやすくするなどの改善が行われました。7.0 ではネイティブコードで動かし、複数の CPU コアも利用するようになった、という流れです。 ちなみに、tsc は公式コンパイラのコマンド名で、7.0 では Go 製の実行ファイルを起動します。tsgo はプレビュー時のコマンド名であり、Go 実装を指す名前としても使われます。この記事でも、従来の JavaScript 実装と区別するときに使っています。 なぜ Go が選ばれたのか 既存の挙動を保って移植したかった 公式の Why Go? では、言語選定の最大の条件として既存実装との互換性を挙げています。型チェックの結果に加えて、コードの構造を似せることも重視していました。 旧実装と新実装を並行して保守するには、片方の変更をもう片方に移しやすい方が便利です。Go は既存のコーディングパターンに近く、メモリ配置を制御しながら、不要なメモリを回収する GC も使えます。 TypeScript の内部では、構文を表す AST、名前と宣言を結ぶ Symbol、型情報などが相互に参照します。構文の親子関係は木構造ですが、実装には子から親へ戻る参照もあり、参照をたどると循環します。こうした参照関係を保ちやすいことが、Go を選ぶ理由になっていました。 Rust への移植で難しかったこと Anders Hejlsberg は インタビュー で、Rust も試したものの、循環するデータ構造を多用する既存実装の移植には適さなかったと説明しています。 自分は GC を前提にした参照や後からの書き換えを、従来の構造を保って Rust に移す作業の難しさを説明している、と理解しました。Rust で循環参照を扱う方法は、この後の tsrs でも使われています。 Rust で書くなら、参照の表現やメモリを解放する単位などを別途設計できます。ただし、その分だけ移植の作業も増えます。互換性を保ちつつ少ない変更で高速化したい、という目的では Go が適していたということですね。 このあたりの歴史や構造は、TSKaigi 2026 の 制約と時代から読み解く TypeScript コンパイラ設計史 でも詳しく解説されています。 その後の TypeScript 処理系 2026 年 10 月時点の主な処理系を、ざっくり整理してみました。 処理系 実装と由来 主な特徴 tsc / tsgo Go 製の公式実装 互換性を比較する基準 tsrs Go 版を Rust に移植 メモリ配置の最適化、WebAssembly 対応 tsc-rs Go 版を Rust に移植した別プロジェクト AI による移植、Effect 向けの診断機能 bun check Go 版を移植し、Rust 製の Bun に統合 実行・テスト・ビルド前に型チェック tsz Rust 製の TypeScript 互換実装 Checker と Solver を分ける設計 tsc-ts Go 版を TypeScript に移植 scriptc でネイティブコードにコンパイル 移植元を図にすると、以下のようになります。tsz は設計を組み直した互換実装なので、同じ方式の移植としては結んでいません。 tsrs 2026 年 10 月 20 日、Cloudflare と VoidZero は、Owner.com の Max Schwenk 氏とともに tsrs に取り組むと発表しました。Oxc のツールチェーンの一部として開発し、TypeScript チームとも協力する方針です。 移植ガイド によると、tsrs は Go 版のアルゴリズムや関数の分割、処理順序を保つ方針です。一方、メモリ管理には独自の実装を使っています。 循環参照するオブジェクトは、メモリをまとめて管理するアリーナに確保します。オブジェクト同士は P<T> という型で参照します。 型チェック用のスレッド内だけで使うデータの更新には、Cell や RefCell などの内部可変性を使います。複数のスレッドで共有する AST などには独自の OwnedCell / FrozenCell を使い、原則として型チェック前に更新を終えます。遅延初期化が必要な共有データは、ロックなどで同期します。 こうするとオブジェクト間の参照関係と、メモリを所有・解放する単位を分けられます。親子が互いを参照していても、個々のノードが相手のメモリを所有する必要はありません。 Unix 向けの既定構成では ポインター圧縮 を使い、予約したアドレス範囲内の位置を 32 ビットのハンドルで表します。大量のノードや型が持つ参照を小さくすることで、メモリ使用量を減らす設計です。通常のポインターを使う設定もあります。 この実装には unsafe も含まれます。いつデータを解放し、どのスレッドで更新できるかは実装側で確認する必要があり、監査やチェック方法は Rust 実装上のルール にも文書化されています。 以前の Rust 移植で難しかった部分に対して、こうした設計を用意しているわけですね。個人的には言語を置き換えるだけでなく、メモリの扱いまで変えているところが面白いと感じました。 なお、互換性についてのドキュメント では、完全な互換性を安定版の目標としています。通常モードと高速化用の fast モードも区別され、後者では型チェックの順序などの変更に伴うエラーの差が明記されています。 tsc-rs Theo Browne 氏の ts-rust は npm では tsc-rs という名前で提供されています。こちらも Go 版を Rust に移植し、コンパイラや言語サーバーを対象にした実験的なリリースです。 特徴的なのは、開発者自身が LLM による移植の実験として説明していることです。README には移植の試行やモデルを変えた経緯も書かれています。 ちなみに冒頭で紹介した 10 月 20 日の発表では、tsrs と tsc-rs を単一のパッケージに統合するため協力していることにも触れています。別々の実装として増え続ける、という状況でもなさそうです。 bun check Bun 1.4.3 は 2026 年 10 月 10 日に bun check を公開しました。Go 版の移植を組み込み、tsconfig.json を読んで型チェックします。Bun 本体も 1.4 で Zig から Rust への移行を発表しています。 型チェックのドキュメント にあるように、bun run --check、bun test --check、bun build --check と普段の開発コマンドに組み込めるのが特徴です。型エラーがあれば実行やテストの前に止められます。 ただし、bun check は JavaScript や .d.ts の出力、言語サーバーを提供しません。エディターは別の TypeScript を使うため、診断結果をそろえるには、Bun が対応するバージョンを確認してエディター側も合わせます。 tsz tsz は、型チェック、JavaScript の生成、言語サービスを扱う Rust 製の互換実装です。アーキテクチャの説明 では、Checker と Solver を分ける設計を紹介しています。 Checker はソースコードのどこを調べ、どの位置にエラーを報告するかを扱います。Solver は型推論や、ある型の値を別の型に代入できるかの判定を担当します。同じ構造の型を共有し、TypeId で参照する設計も説明されています。 Go 版の関数との対応を重視する tsrs と比べると、型を判定する処理をどう分けるかに違いがあります。ただし、既存処理の整理は続いており、すべての処理が完全に分離されているわけではありません。公式との互換性についての課題 も公開されています。 tsc-ts Rust 以外の言語による別実装として、tsc-ts も紹介します。Go 製 TypeScript 7.0.2 を TypeScript に移植した実験的なコンパイラで、そのコードを scriptc でコンパイルし、ネイティブ実行ファイルとして提供します。 TypeScript に戻したのに速くなる、というのが少し不思議に見えますが、従来とは実行方法が違います。JavaScript にして動かす代わりに、コンパイラ自身を機械語にしています。 scriptc は型情報を使って値の表現を決め、LLVM でコードを生成します。コンパイルできる範囲には制限があり、未対応の処理は報告されます。 なぜこの時期に別実装が相次いだのか tsrs や tsc-rs には、Go 版という移植元と公開テストがあります。言語の挙動やアルゴリズムを一から設計するのとは出発点が違い、元の実装と比較しながら開発できます。こうした蓄積も後発の移植を支えているのではないかと考えています。 移植に使う手段も変わっています。tsc-rs は LLM による移植の実験で、先ほどの tsrs の発表でも AI が大規模な移植を進められるようになったことを背景に挙げています。ただし、Rust 側のメモリ管理の設計や、元と同じエラーを出すかの確認は残ります。 さらに、各実装が目指す使い方も異なります。tsrs は速度に加えて、メモリ使用量や WebAssembly（Wasm）での実行を重視しています。bun check は実行・テスト・ビルドと型チェックをまとめています。こうした用途に合わせてメモリ管理や組み込み方を変えることも、別実装を作る動機になっていると感じました。 公開ベンチマークを見てみる 公開されている測定結果をいくつか載せます。 測定環境や対象コードが異なるので、別々の表の秒数を比べて順位は付けられません。処理系による違いに加えて、同じ処理系でも対象コードによって差が出る点を見ていただければと思います。 tsgo・tsrs・bun check の比較 tsrs の 公開ベンチマーク から、型チェックを並列に行うワーカー数を 4 にそろえた測定を抜粋しました。これは 0.19.0 beta より前に行われた測定の記録です。 対象 tsgo tsrs bun check VS Code 10.94 秒 2.21 秒 4.48 秒 Playwright 1.23 秒 0.24 秒 0.50 秒 16 vCPU / 63 GB RAM の AMD EPYC / Linux で、--noEmit による型チェックを測っています。tsgo は 7.0.2、tsrs はコミット d57703ab5f07 の PGO（事前に集めた実行プロファイルを使う最適化）適用ビルド、Bun は 1.4.4-canary.1+5f5799ed1 です。中央値を使っていますが、測定回数は tsgo が 3 回、ほかは 10 回です。 この結果では tsrs が速いものの、移植元は 7.1 の開発版（b85298b6）で、tsgo の 7.0.2 とはバージョンが違います。VS Code ではエラー数にも差があり、公開資料では対応する Go の開発版と照らして説明しています。速度と互換性は分けて見る必要がありそうです。 tsc-rs の比較 tsc-rs の開発元も実際のアプリを使った 測定結果 を公開しています。入力コードや各回の記録は、測定データ から確認できます。 対象 tsgo tsc-rs tsc-rs --fast VS Code 9.57 秒 4.81 秒 2.64 秒 Sentry 13.49 秒 5.30 秒 2.97 秒 Playwright 0.82 秒 0.41 秒 0.33 秒 測定日は 2026 年 10 月 13 日で、16 AMD EPYC vCPU / Linux、ウォームアップ 1 回後の 5 回の中央値です。--noEmit --incremental false を使い、並列数は各ツールのデフォルトのままです。 tsc-rs は 0.6.0 の release PGO ビルドで、BOLT は使っていません。比較する Go 版は移植元と同じ 7.1.0-dev.20261008.1 です。この測定では、通常モードと fast モードの両方で Go 版と診断結果が一致したと報告されています。互換性の確認はこの測定対象の範囲です。 tsz は対象によって結果が変わる tsz の 公開結果 では、速いケースと遅いケースの両方が見られます。 対象 tsgo tsz RxJS 129 ミリ秒 51 ミリ秒 ts-essentials 100 ミリ秒 109 ミリ秒 これは 2026 年 10 月 25 日 04:55 UTC 生成の一覧ページに掲載された値です。tsz はコミット 0b4641a、PGO なしの release ビルドです。GitHub Actions の Linux 上で、Intel Xeon Platinum 8370C、4 CPU / 15.6 GiB RAM という条件の測定です。 同じ一覧には、Zod では tsz の型チェックに Go 版の約 19.4 倍の時間がかかることや、型チェックが完了しなかったケースも記載されています。なお、一覧ページだけでは Go 版の厳密なコミットや測定回数を確認できませんでした。一覧と個別ページの表示値にも差があるため、ここでは一覧に掲載された結果の紹介にとどめます。 tsc-ts の公開された測定例 tsc-ts については、enyst 氏が手順と記録を公開しているベンチマーク がありました。以下は GitHub Actions 上の結果です。 対象 従来の tsc tsgo tsc-ts Canvas 29.071 秒 5.452 秒 3.770 秒 SDK の TypeScript クライアント 2.253 秒 0.319 秒 0.334 秒 SmolPaws server 2.647 秒 0.898 秒 0.546 秒 測定日は 2026 年 10 月 17〜18 日で、Ubuntu 24.04 / x86-64、4 論理 CPU のランナー上の結果です。--noEmit の新規プロセスを起動し、ウォームアップ後に 5 回ずつ交互に測った中央値を使っています。各プロジェクトは別ジョブで、並列数は各ツールのデフォルトのままです。 tsc-ts は 0.0.2、Go 版は @typescript/native-preview@7.0.0-dev.20260707.2 という正式公開前のプレビューです。従来の tsc は Canvas と SDK が 6.0.3、server が 5.9.3 です。Canvas では baseUrl を削除し、paths に相当する指定を追加した共通設定を 3 ツールで使っています。互換性の確認は、意図的に追加した少数の型エラーに対するものです。 Canvas と server では tsc-ts が速く、SDK では Go 版が少し速い結果でした。比較対象の Go 版が古いため、現在の公式実装にも同じ差があるとは言えませんが、TypeScript 製のコンパイラをネイティブで動かす例として興味深いです。 「何倍速い」の前提も確認したい 公式実装も改善を続けています。10 月 20 日公開の TypeScript 7.1 Beta では、4 ワーカー、--noEmit の条件で、7.0 から 1.2〜1.9 倍の高速化が報告されています。 先ほどの tsrs の発表でも、一部の最適化が公式実装に取り込まれたと説明されています。Rust と Go の実装が別々に速くなるだけでなく、改善を共有しているのも面白いところです。 おわりに 今回調べてみて、Go 版や公開テストを利用でき、AI で移植を進める手段も増えたことが、別実装を作りやすくしているのではないかと感じました。後発の実装は公式の成果を使いながら、用途に合わせてメモリ管理や実行方法を工夫しています。 エディターとの連携や CI の高速化、ブラウザー内での実行など、用途によって選ぶ処理系も変わっていくのではないかと思います。 一方で、公式の変更を追って互換性を保ち続ける作業は残ります。個人的には速度だけでなく、各実装がどのように変更を取り込み、協力・統合していくのかも引き続き追っていきたいと思います。 脚注 「約 3 か月後」は、7.0 の正式公開から、10 月に型チェック機能の公開や協力体制の発表が続いた時期までの間隔です。各プロジェクトの開発開始日や、移植にかかった期間を示すものではありません。 ↩︎

53万行のプルリクに対してレビュアーが「目をつぶってマージすればええんか？（意訳）」と返していて草 feat: tsrslint by camc314 · Pull Request #624 · oxc-project/tsrs tsrs#624

Copilot Rewrote Its Own Engine in Rust: 832,000 Lines Copilot rewrote its own engine in Rust: GitHub ported the Copilot agent runtime to 832,378 lines of Rust, mostly by one developer steering agents. Then agents rewrote the TypeScript type checker too, and that one, tsrs, you can try today. Stephen Toub ported the engine behind Copilot CLI, the Copilot app and the SDK from TypeScript one pull request at a time over about 14.5 weeks (May 12 to Aug 21, 2026), with 468,689 lines of Rust tests as the safety net; GitHub estimates the job would have taken "a whole team of developers a year or two" before agents. GitHub's speed numbers come from its C# SDK benchmark with model calls stubbed: one turn went from 5.25 s to 1.33 s, 4x faster by default, and the 18x (292 ms) is only with the engine loaded in-process, which is opt-in; GitHub says other changes landed in the same months, so take them "with some grains of salt". tsrs, the Rust port of the TypeScript compiler written by agents per its creator Max Schwenk and now incubated in Oxc by Cloudflare and VoidZero, is "up to 8x faster" than TypeScript 7.0 with ~70% less memory in Cloudflare's early benchmarks at the same number of worker threads, and the maintainers' own per-project figures vary widely. It is experimental: npm release 0.18.0 (published Oct 19) does not include the fix for issue #725, where errors can appear or disappear between runs (fixed Oct 24), so compare its error counts against your usual check; every number here is the makers' own, and I did not measure either rewrite. TIMESTAMPS 0:00 - Copilot rewrote its own engine in Rust 0:22 - Where your agent waits 0:45 - One developer, a lot of agents 1:26 - What GitHub measured: 4x default, 18x opt-in 2:03 - tsrs: the TypeScript checker is next 2:33 - What Cloudflare says: up to 8x 2:59 - Try tsrs on your repo 3:24 - Reality check: new bugs 3:46 - Verdict: try tsrs if, skip if LINKS & RESOURCES - GitHub, Migrating the Copilot runtime to Rust: github.blog - Cloudflare, tsrs announcement: blog.cloudflare.com - Max Schwenk, how tsrs was built: building.owner.com - tsrs repository and README: oxc-project/tsrs - tsrs benchmark results: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrs issue #725: tsrs#725 - tsrs on npm: registry.npmjs.org - TypeScript 7.0 announcement: devblogs.microsoft.com - Photo: Stephen Toub (GitHub profile avatar, author photo on the cited post), license unknown, github.blog MORE ON THIS CHANNEL - 2,000 AI Agents Rewrote a Coding Agent in Rust: youtu.be - Claude Rewrote 1 Million Lines of Bun in 11 Days: youtu.be - Rust Cut React's Compiler From 14.3s to 0.81s: youtu.be TAGS #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [ar] Copilot تعيد كتابة محركها بلغة Rust: 832,000 سطر برمجي أعاد Copilot كتابة محركه الخاص بلغة Rust: قام GitHub بنقل بيئة تشغيل وكيل Copilot إلى 832,378 سطرًا من Rust، معظمها من قِبل مطور واحد يُشرف على الوكلاء. ثم أعاد الوكلاء كتابة مدقق أنواع TypeScript أيضًا، ويمكنك تجربته اليوم. قام ستيفن توب بنقل المحرك الذي يدعم واجهة سطر أوامر Copilot، وتطبيق Copilot، وSDK من TypeScript، طلب سحب تلو الآخر على مدار 14.5 أسبوعًا تقريبًا (من 12 مايو إلى 21 أغسطس 2026)، مع 468,689 سطرًا من اختبارات Rust كإجراء احترازي؛ ويُقدّر GitHub أن هذه المهمة كانت ستستغرق "عامًا أو عامين من قِبل فريق كامل من المطورين" قبل أن يصبح الوكلاء جاهزين. تستند أرقام سرعة GitHub إلى معيار أداء C# SDK مع تعطيل استدعاءات النماذج: انخفضت مدة تنفيذ دورة واحدة من 5.25 ثانية إلى 1.33 ثانية، أي أسرع بأربع مرات افتراضيًا، أما الزيادة بمقدار 18 ضعفًا (292 مللي ثانية) فتتحقق فقط عند تحميل المحرك داخل العملية، وهو خيار اختياري. تشير GitHub إلى أن تغييرات أخرى طُبقت في نفس الأشهر، لذا يجب أخذ هذه الأرقام بحذر. أما tsrs، وهو منفذ Rust لمترجم TypeScript الذي كتبه وكلاء وفقًا لمنشئه ماكس شوينك، والذي يتم تطويره حاليًا في Oxc بواسطة Cloudflare وVoidZero، فهو أسرع بثمانية أضعاف من TypeScript 7.0 مع استهلاك ذاكرة أقل بنسبة 70% تقريبًا في معايير الأداء الأولية لـ Cloudflare عند نفس عدد سلاسل العمل، وتختلف أرقام المطورين لكل مشروع على حدة بشكل كبير. هذه نسخة تجريبية: إصدار npm 0.18.0 (المنشور في 19 أكتوبر) لا يتضمن إصلاح المشكلة رقم 725، حيث قد تظهر الأخطاء أو تختفي بين عمليات التشغيل (تم إصلاحها في 24 أكتوبر)، لذا قارن عدد الأخطاء فيه مع فحصك المعتاد؛ جميع الأرقام المذكورة هنا هي أرقام المطورين أنفسهم، ولم أقم بقياس أي من النسختين. الطوابع الزمنية 0:00 - أعاد Copilot كتابة محركه الخاص بلغة Rust 0:22 - أين ينتظر وكيلك 0:45 - مطور واحد، العديد من الوكلاء 1:26 - قياسات GitHub: 4 أضعاف افتراضيًا، 18 ضعفًا اختياريًا 2:03 - tsrs: مدقق TypeScript هو الخطوة التالية 2:33 - ما تقوله Cloudflare: يصل إلى 8 أضعاف 2:59 - جرّب tsrs على مستودعك 3:24 - نظرة واقعية: أخطاء جديدة 3:46 - الخلاصة: جرّب tsrs إذا، وتجاوزه إذا الروابط والموارد - GitHub، ترحيل وقت تشغيل Copilot إلى Rust: github.blog - Cloudflare، إعلان tsrs: blog.cloudflare.com - ماكس شوينك، كيف تم بناء tsrs: building.owner.com - مستودع tsrs وملف README: oxc-project/tsrs - نتائج اختبار أداء tsrs: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - مشكلة tsrs رقم 725: tsrs#725 - tsrs على npm: registry.npmjs.org - إعلان TypeScript 7.0: devblogs.microsoft.com - الصورة: ستيفن توب (صورة الملف الشخصي على GitHub، صورة المؤلف في المنشور المذكور)، الترخيص غير معروف. github.blog المزيد على هذه القناة - 2000 وكيل ذكاء اصطناعي أعادوا كتابة وكيل برمجة بلغة Rust: youtu.be - كلود أعاد كتابة مليون سطر برمجي في 11 يومًا: youtu.be - Rust قلل وقت مُصرّف React من 14.3 ثانية إلى 0.81 ثانية: youtu.be الوسوم #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [bn] Copilot তার নিজস্ব ইঞ্জিন Rust-এ নতুন করে লিখেছে: ৮,৩২,০০০ লাইন কোপাইলট তার নিজস্ব ইঞ্জিনটি রাস্ট (Rust) ভাষায় নতুন করে লিখেছে: গিটহাব কোপাইলট এজেন্ট রানটাইমটিকে ৮৩২,৩৭৮ লাইনের রাস্ট কোডে পোর্ট করেছে, যার বেশিরভাগটাই এজেন্টদের পরিচালনাকারী একজন ডেভেলপারের দ্বারা সম্পন্ন হয়েছে। এরপর এজেন্টরা টাইপস্ক্রিপ্ট টাইপ চেকারটিও নতুন করে লিখেছে, এবং সেটি, tsrs, আপনি আজই ব্যবহার করে দেখতে পারেন। স্টিফেন টুব প্রায় ১৪.৫ সপ্তাহ ধরে (১২ই মে থেকে ২১শে আগস্ট, ২০২৬) একবারে একটি করে পুল রিকোয়েস্টের মাধ্যমে কোপাইলট CLI, কোপাইলট অ্যাপ এবং SDK-এর পেছনের ইঞ্জিনটি টাইপস্ক্রিপ্ট থেকে পোর্ট করেছেন, এবং এর সাথে সুরক্ষাকবচ হিসেবে ৪৬৮,৬৮৯ লাইনের রাস্ট টেস্ট ব্যবহার করেছেন; গিটহাবের অনুমান অনুযায়ী, এজেন্টদের আসার আগে এই কাজটি করতে "ডেভেলপারদের একটি পুরো দলের এক বা দুই বছর" সময় লাগত। গিটহাবের স্পিডের পরিসংখ্যান এসেছে এর C# SDK বেঞ্চমার্ক থেকে, যেখানে মডেল কলগুলো স্টাব করা হয়েছে: একটি টার্নের সময় ৫.২৫ সেকেন্ড থেকে কমে ১.৩৩ সেকেন্ড হয়েছে, যা ডিফল্টভাবে ৪ গুণ দ্রুততর, এবং এই ১৮ গুণ (২৯২ মিলিসেকেন্ড) পার্থক্যটি শুধুমাত্র তখনই দেখা যায় যখন ইঞ্জিনটি ইন-প্রসেস লোড করা থাকে, যা ঐচ্ছিক; গিটহাবের মতে, একই মাসগুলোতে অন্যান্য পরিবর্তনও আনা হয়েছে, তাই এই পরিসংখ্যানগুলোকে "কিছুটা সন্দেহের চোখে" গ্রহণ করা উচিত। tsrs, যা এর নির্মাতা ম্যাক্স শোয়েঙ্কের মতে এজেন্টদের দ্বারা লিখিত টাইপস্ক্রিপ্ট কম্পাইলারের রাস্ট পোর্ট এবং বর্তমানে ক্লাউডফ্লেয়ার ও ভয়েডজিরোর তত্ত্বাবধানে Oxc-তে ইনকিউবেটেড, ক্লাউডফ্লেয়ারের প্রাথমিক বেঞ্চমার্কে একই সংখ্যক ওয়ার্কার থ্রেডে প্রায় ৭০% কম মেমরি ব্যবহার করে টাইপস্ক্রিপ্ট ৭.০-এর চেয়ে "৮ গুণ পর্যন্ত দ্রুততর", এবং মেইনটেইনারদের নিজস্ব প্রজেক্ট-ভিত্তিক পরিসংখ্যানের মধ্যে ব্যাপক ভিন্নতা দেখা যায়। এটি পরীক্ষামূলক: npm রিলিজ 0.18.0 (১৯ অক্টোবর প্রকাশিত)-এ ইস্যু #725-এর সমাধানটি অন্তর্ভুক্ত নেই, যেখানে রানগুলোর মধ্যে ত্রুটি দেখা দিতে বা অদৃশ্য হয়ে যেতে পারত (২৪ অক্টোবর সমাধান করা হয়েছে), তাই এর ত্রুটির সংখ্যা আপনার নিয়মিত যাচাইয়ের সাথে তুলনা করুন; এখানকার প্রতিটি সংখ্যা নির্মাতাদের নিজস্ব, এবং আমি কোনো পুনর্লিখন পরিমাপ করিনি। টাইমস্ট্যাম্প ০:০০ - কোপাইলট তার নিজস্ব ইঞ্জিন রাস্ট-এ নতুন করে লিখেছে ০:২২ - আপনার এজেন্ট কোথায় অপেক্ষা করে ০:৪৫ - একজন ডেভেলপার, অনেক এজেন্ট ১:২৬ - গিটহাব যা পরিমাপ করেছে: ডিফল্টের চেয়ে ৪ গুণ, অপ্ট-ইন-এর চেয়ে ১৮ গুণ ২:০৩ - টিএসআরএস: পরবর্তী টাইপস্ক্রিপ্ট চেকার ২:৩৩ - ক্লাউডফ্লেয়ার যা বলছে: ৮ গুণ পর্যন্ত ২:৫৯ - আপনার রিপো-তে টিএসআরএস ব্যবহার করে দেখুন ৩:২৪ - বাস্তবতার যাচাই: নতুন বাগ ৩:৪৬ - সিদ্ধান্ত: টিএসআরএস ব্যবহার করে দেখুন, যদি প্রয়োজন হয় তবে এড়িয়ে যান লিঙ্ক ও রিসোর্স - গিটহাব, কোপাইলট রানটাইম রাস্ট-এ মাইগ্রেট করা: github.blog - ক্লাউডফ্লেয়ার, টিএসআরএস ঘোষণা: blog.cloudflare.com - ম্যাক্স শ্বেঙ্ক, যেভাবে tsrs তৈরি করা হয়েছিল: building.owner.com - tsrs রিপোজিটরি এবং README: oxc-project/tsrs - tsrs বেঞ্চমার্ক ফলাফল: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrs ইস্যু #৭২৫: tsrs#725 - npm-এ tsrs: registry.npmjs.org - TypeScript ৭.০ ঘোষণা: devblogs.microsoft.com - ছবি: স্টিফেন টুব (গিটহাব প্রোফাইল অ্যাভাটার, উল্লিখিত পোস্টে লেখকের ছবি), লাইসেন্স অজানা, github.blog এই বিষয়ে আরও চ্যানেল - ২,০০০ এআই এজেন্ট রাস্ট (Rust) ব্যবহার করে একটি কোডিং এজেন্ট নতুন করে লিখেছে: youtu.be - ক্লদ (Claude) ১১ দিনে ১০ লক্ষ লাইনের ‘বান’ (Bun) নতুন করে লিখেছে: youtu.be - রাস্ট (Rust) রিয়্যাক্ট (React)-এর কম্পাইলারের সময় ১৪.৩ সেকেন্ড থেকে কমিয়ে ০.৮১ সেকেন্ড করেছে: youtu.be ট্যাগ #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [de-DE] Copilot hat seine eigene Engine in Rust neu geschrieben: 832.000 Zeilen Copilot hat seine Engine in Rust neu geschrieben: GitHub portierte die Copilot-Agent-Laufzeitumgebung auf 832.378 Zeilen Rust, größtenteils von einem Entwickler, der die Agenten steuerte. Anschließend schrieben die Agenten auch den TypeScript-Typchecker neu, und diesen, tsrs, können Sie heute testen. Stephen Toub portierte die Engine hinter der Copilot-CLI, der Copilot-App und dem SDK über einen Zeitraum von etwa 14,5 Wochen (12. Mai bis 21. August 2026) schrittweise von TypeScript, indem er Pull Requests für Pull Request bearbeitete. Als Sicherheitsnetz dienten 468.689 Zeilen Rust-Tests. GitHub schätzt, dass ein ganzes Entwicklerteam vor der Einführung der Agenten für diese Aufgabe „ein bis zwei Jahre“ gebraucht hätte. Die Geschwindigkeitsangaben von GitHub stammen aus dem C#-SDK-Benchmark mit simulierten Modellaufrufen: Ein Durchlauf verkürzte sich von 5,25 s auf 1,33 s, was einer standardmäßigen vierfachen Beschleunigung entspricht. Die 18-fache Beschleunigung (292 ms) wird nur erreicht, wenn die Engine im Prozess geladen ist (optional). GitHub weist darauf hin, dass in denselben Monaten weitere Änderungen vorgenommen wurden, daher sollten diese Angaben mit Vorsicht betrachtet werden. tsrs, die Rust-Portierung des TypeScript-Compilers, die von Agenten gemäß ihrem Entwickler Max Schwenk geschrieben und nun von Cloudflare und VoidZero im Oxc-Inkubator betreut wird, ist in frühen Benchmarks von Cloudflare bei gleicher Anzahl an Worker-Threads bis zu achtmal schneller als TypeScript 7.0 und benötigt dabei rund 70 % weniger Speicher. Die Angaben der einzelnen Projekte der Entwickler variieren jedoch stark. Es handelt sich um eine experimentelle Version: Die npm-Version 0.18.0 (veröffentlicht am 19. Oktober) enthält noch nicht die Behebung für Problem #725, bei dem Fehler zwischen den Ausführungen auftreten oder verschwinden konnten (behoben am 24. Oktober). Vergleichen Sie daher die Fehleranzahl mit Ihrer üblichen Überprüfung. Alle hier angegebenen Zahlen stammen von den Entwicklern, und ich habe die Fehleranzahl bei keiner der Überarbeitungen gemessen. ZEITSTEMPEL 0:00 – Copilot hat seine eigene Engine in Rust neu geschrieben 0:22 – Wo Ihr Agent wartet 0:45 – Ein Entwickler, viele Agenten 1:26 – GitHubs Messung: 4-fache Standardleistung, 18-fache optionale Leistung 2:03 – tsrs: Der TypeScript-Checker ist der nächste Schritt 2:33 – Cloudflares Aussage: Bis zu 8-fache Leistung 2:59 – Testen Sie tsrs in Ihrem Repository 3:24 – Realitätscheck: Neue Fehler 3:46 – Fazit: tsrs testen, ansonsten überspringen LINKS & RESSOURCEN - GitHub, Migration der Copilot-Laufzeitumgebung nach Rust: github.blog - Cloudflare, tsrs-Ankündigung: blog.cloudflare.com - Max Schwenk, wie tsrs wurde erstellt: building.owner.com - tsrs-Repository und README: oxc-project/tsrs - tsrs-Benchmark-Ergebnisse: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrs-Problem #725: tsrs#725 - tsrs auf npm: registry.npmjs.org - Ankündigung von TypeScript 7.0: devblogs.microsoft.com - Foto: Stephen Toub (GitHub-Profilbild, Autorenfoto im zitierten Beitrag), Lizenz unbekannt github.blog MEHR AUF DIESEM KANAL - 2.000 KI-Agenten haben einen Programmieragenten in Rust neu geschrieben: youtu.be - Claude hat 1 Million Zeilen von Bun in 11 Tagen neu geschrieben: youtu.be - Rust hat den React-Compiler von 14,3 Sekunden auf 0,81 Sekunden verkürzt: youtu.be TAGS #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [es-US] Copilot reescribió su propio motor en Rust: 832,000 líneas Copilot reescribió su propio motor en Rust: GitHub migró el entorno de ejecución del agente de Copilot a 832.378 líneas de Rust, principalmente por un desarrollador que gestionaba los agentes. Posteriormente, los agentes también reescribieron el verificador de tipos de TypeScript, que ya puedes probar. Stephen Toub migró el motor de la CLI de Copilot, la aplicación Copilot y el SDK desde TypeScript, mediante solicitudes de extracción, durante aproximadamente 14,5 semanas (del 12 de mayo al 21 de agosto de 2026), con 468.689 líneas de pruebas en Rust como medida de seguridad. GitHub estima que este trabajo habría requerido "un equipo completo de desarrolladores durante uno o dos años" antes de la llegada de los agentes. Las cifras de velocidad de GitHub provienen de su prueba de rendimiento del SDK de C# con llamadas al modelo simuladas: una vuelta pasó de 5,25 s a 1,33 s, 4 veces más rápido por defecto, y el 18x (292 ms) es solo con el motor cargado en el proceso, que es opcional; GitHub dice que otros cambios se implementaron en los mismos meses, así que tómelos "con un poco de sal". tsrs, el puerto de Rust del compilador de TypeScript escrito por agentes según su creador Max Schwenk y ahora incubado en Oxc por Cloudflare y VoidZero, es "hasta 8 veces más rápido" que TypeScript 7.0 con ~70% menos de memoria en las primeras pruebas de rendimiento de Cloudflare con el mismo número de subprocesos de trabajo, y las cifras por proyecto de los propios mantenedores varían ampliamente. Es experimental: la versión 0.18.0 de npm (publicada el 19 de octubre) no incluye la solución para el problema n.° 725, donde los errores pueden aparecer o desaparecer entre ejecuciones (solucionado el 24 de octubre). Por lo tanto, compare el número de errores con su método habitual; todas las cifras que aparecen aquí son proporcionadas por los desarrolladores y no he realizado ninguna medición en ninguna de las reescrituras. MARCAS DE TIEMPO 0:00 - Copilot reescribió su propio motor en Rust 0:22 - Dónde espera tu agente 0:45 - Un desarrollador, muchos agentes 1:26 - Lo que midió GitHub: 4 veces por defecto, 18 veces con activación voluntaria 2:03 - tsrs: el verificador de TypeScript es el siguiente 2:33 - Lo que dice Cloudflare: hasta 8 veces más rápido 2:59 - Prueba tsrs en tu repositorio 3:24 - Prueba de realidad: nuevos errores 3:46 - Veredicto: prueba tsrs si, omítelo si no ENLACES Y RECURSOS - GitHub, Migración del entorno de ejecución de Copilot a Rust: github.blog - Cloudflare, anuncio de tsrs: blog.cloudflare.com - Max Schwenk, cómo se construyó tsrs: building.owner.com - Repositorio y README de tsrs: oxc-project/tsrs - Resultados de la prueba de rendimiento de tsrs: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - Problema n.° 725 de tsrs: tsrs#725 - tsrs en npm: registry.npmjs.org - Anuncio de TypeScript 7.0: devblogs.microsoft.com - Foto: Stephen Toub (avatar del perfil de GitHub, foto del autor en la publicación citada), licencia desconocida. github.blog MÁS EN ESTE CANAL - 2000 agentes de IA reescribieron un agente de codificación en Rust: youtu.be - Claude reescribió 1 millón de líneas de Bun en 11 días: youtu.be - Rust redujo el tiempo de compilación de React de 14,3 s a 0,81 s: youtu.be ETIQUETAS #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [fr-FR] Copilot a réécrit son propre moteur en Rust : 832 000 lignes Copilot a réécrit son propre moteur en Rust : GitHub a porté l'environnement d'exécution de l'agent Copilot vers 832 378 lignes de Rust, principalement grâce au travail d'un seul développeur. Les agents ont ensuite réécrit le vérificateur de types TypeScript, tsrs, que vous pouvez tester dès aujourd'hui. Stephen Toub a porté le moteur de l'interface de ligne de commande Copilot, l'application Copilot et le SDK depuis TypeScript, une requête d'extraction à la fois, sur une période d'environ 14,5 semaines (du 12 mai au 21 août 2026), avec 468 689 lignes de tests Rust comme filet de sécurité. GitHub estime que ce travail aurait nécessité « une équipe complète de développeurs pendant un an ou deux » avant l'arrivée des agents. Les chiffres de vitesse de GitHub proviennent de son benchmark du SDK C# avec les appels de modèle simulés : un tour est passé de 5,25 s à 1,33 s, soit 4 fois plus rapide par défaut, et le gain de 18x (292 ms) n'est obtenu qu'avec le moteur chargé en interne, une option à activer. GitHub précise que d'autres modifications ont été apportées durant les mêmes mois ; il convient donc d'interpréter ces chiffres avec prudence. tsrs, le portage Rust du compilateur TypeScript écrit par agents selon son créateur Max Schwenk et désormais incubé chez Oxc par Cloudflare et VoidZero, est « jusqu'à 8 fois plus rapide » que TypeScript 7.0 avec environ 70 % de mémoire en moins d'après les premiers benchmarks de Cloudflare, pour un même nombre de threads de travail. Les chiffres fournis par les mainteneurs varient considérablement d'un projet à l'autre. Il s'agit d'une version expérimentale : la version 0.18.0 de npm (publiée le 19 octobre) ne corrige pas le problème n° 725, où des erreurs pouvaient apparaître ou disparaître entre les exécutions (corrigé le 24 octobre). Comparez donc le nombre d'erreurs affiché avec votre méthode de vérification habituelle ; les chiffres indiqués ici sont ceux des développeurs et je n'ai effectué aucune mesure avec les deux réécritures. HORODATAGE 0:00 - Copilot a réécrit son moteur en Rust 0:22 - Où votre agent attend 0:45 - Un développeur, de nombreux agents 1:26 - Mesures GitHub : x4 par défaut, x18 avec option d'activation 2:03 - tsrs : le vérificateur TypeScript arrive bientôt 2:33 - Avis de Cloudflare : jusqu'à x8 2:59 - Testez tsrs sur votre dépôt 3:24 - Constat : nouveaux bugs 3:46 - Verdict : essayez tsrs si nécessaire, ignorez-le sinon LIENS ET RESSOURCES - GitHub, Migration du runtime Copilot vers Rust : github.blog - Cloudflare, Annonce tsrs : blog.cloudflare.com - Max Schwenk, comment tsrs a été construit : building.owner.com - Dépôt et fichier README de tsrs : oxc-project/tsrs - Résultats des tests de performance de tsrs : github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - Problème n° 725 concernant tsrs : tsrs#725 - tsrs sur npm : registry.npmjs.org - Annonce de TypeScript 7.0 : devblogs.microsoft.com - Photo : Stephen Toub (avatar de profil GitHub, photo de l’auteur dans l’article cité), licence inconnue github.blog PLUS DE VIDÉOS SUR CETTE CHAÎNE - 2 000 agents IA ont réécrit un agent de codage en Rust : youtu.be - Claude a réécrit 1 million de lignes de Bun en 11 jours : youtu.be - Rust a réduit le temps de compilation de React de 14,3 s à 0,81 s : youtu.be TAGS #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [hi] Copilot ने Rust में अपना इंजन फिर से लिखा: 8,32,000 लाइन्स कोपायलट ने अपने इंजन को रस्ट में फिर से लिखा: गिटहब ने कोपायलट एजेंट रनटाइम को 832,378 लाइनों के रस्ट कोड में पोर्ट किया, जिसमें से अधिकांश काम एक ही डेवलपर ने एजेंटों को निर्देशित करते हुए किया। फिर एजेंटों ने टाइपस्क्रिप्ट टाइप चेकर को भी फिर से लिखा, और आप आज ही उसका उपयोग कर सकते हैं (tsrs)। स्टीफन टौब ने कोपायलट सीएलआई, कोपायलट ऐप और एसडीके के इंजन को टाइपस्क्रिप्ट से पोर्ट किया, जिसमें एक-एक पुल रिक्वेस्ट के माध्यम से लगभग 14.5 सप्ताह (12 मई से 21 अगस्त, 2026) का समय लगा, और सुरक्षा कवच के रूप में 468,689 लाइनों के रस्ट टेस्ट का उपयोग किया गया; गिटहब का अनुमान है कि एजेंटों के आने से पहले इस काम में "डेवलपर्स की एक पूरी टीम को एक या दो साल" लग जाते। GitHub के गति संबंधी आंकड़े इसके C# SDK बेंचमार्क से प्राप्त हुए हैं, जिसमें मॉडल कॉल को स्टब किया गया है: एक टर्न का समय 5.25 सेकंड से घटकर 1.33 सेकंड हो गया, जो डिफ़ॉल्ट रूप से 4 गुना तेज़ है, और 18 गुना (292 मिलीसेकंड) की गति केवल तब प्राप्त होती है जब इंजन को इन-प्रोसेस लोड किया जाता है, जो वैकल्पिक है; GitHub का कहना है कि अन्य परिवर्तन भी उसी महीने में लागू किए गए थे, इसलिए इन आंकड़ों को पूरी तरह से विश्वसनीय न मानें। tsrs, जो कि इसके निर्माता मैक्स श्वेंक द्वारा एजेंटों के माध्यम से लिखा गया TypeScript कंपाइलर का Rust पोर्ट है और अब Cloudflare और VoidZero द्वारा Oxc में विकसित किया जा रहा है, Cloudflare के शुरुआती बेंचमार्क में समान संख्या में वर्कर थ्रेड्स पर TypeScript 7.0 की तुलना में लगभग 70% कम मेमोरी के साथ "8 गुना तक तेज़" है, और मेंटेनर्स के अपने प्रति-प्रोजेक्ट आंकड़े काफी भिन्न हैं। यह प्रायोगिक है: npm रिलीज़ 0.18.0 (19 अक्टूबर को प्रकाशित) में समस्या #725 का समाधान शामिल नहीं है, जिसमें त्रुटियाँ रन के बीच प्रकट या गायब हो सकती हैं (24 अक्टूबर को ठीक किया गया), इसलिए इसकी त्रुटि गणना की तुलना अपनी सामान्य जाँच से करें; यहाँ दी गई प्रत्येक संख्या निर्माताओं की स्वयं की है, और मैंने किसी भी पुनर्लेखन को नहीं मापा है। समय-सारणी 0:00 - कोपायलट ने अपने इंजन को रस्ट में फिर से लिखा 0:22 - आपका एजेंट कहाँ प्रतीक्षा करता है 0:45 - एक डेवलपर, कई एजेंट 1:26 - GitHub ने क्या मापा: डिफ़ॉल्ट से 4 गुना, ऑप्ट-इन से 18 गुना 2:03 - tsrs: टाइपस्क्रिप्ट चेकर अगला कदम है 2:33 - क्लाउडफ्लेयर क्या कहता है: 8 गुना तक 2:59 - अपने रिपॉजिटरी पर tsrs आज़माएँ 3:24 - वास्तविकता की जाँच: नए बग 3:46 - निष्कर्ष: यदि आवश्यक हो तो tsrs आज़माएँ, अन्यथा छोड़ दें लिंक और संसाधन - GitHub, कोपायलट रनटाइम को रस्ट में माइग्रेट करना: github.blog - क्लाउडफ्लेयर, tsrs घोषणा: blog.cloudflare.com - मैक्स श्वेन्क, tsrs कैसे बनाया गया: building.owner.com - tsrs रिपॉजिटरी और README: oxc-project/tsrs - tsrs बेंचमार्क परिणाम: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrs समस्या #725: tsrs#725 - npm पर tsrs: registry.npmjs.org - TypeScript 7.0 की घोषणा: devblogs.microsoft.com - फोटो: स्टीफन टौब (GitHub प्रोफ़ाइल अवतार, उद्धृत पोस्ट पर लेखक की फोटो), लाइसेंस अज्ञात। github.blog इस चैनल पर और देखें - 2,000 AI एजेंटों ने रस्ट में एक कोडिंग एजेंट को फिर से लिखा: youtu.be - क्लाउड ने 11 दिनों में 10 लाख लाइनें लिखीं: youtu.be - रस्ट ने रिएक्ट के कंपाइलर का समय 14.3 सेकंड से घटाकर 0.81 सेकंड कर दिया: youtu.be टैग #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [id] Copilot Menulis Ulang Mesinnya dengan Rust: 832.000 Baris Kode Copilot menulis ulang mesinnya sendiri dalam Rust: GitHub memindahkan runtime agen Copilot ke 832.378 baris kode Rust, sebagian besar oleh satu pengembang yang mengarahkan agen. Kemudian agen juga menulis ulang pemeriksa tipe TypeScript, dan yang satu itu, tsrs, dapat Anda coba hari ini. Stephen Toub memindahkan mesin di balik Copilot CLI, aplikasi Copilot, dan SDK dari TypeScript satu permintaan pull pada satu waktu selama sekitar 14,5 minggu (12 Mei hingga 21 Agustus 2026), dengan 468.689 baris pengujian Rust sebagai jaring pengaman; GitHub memperkirakan pekerjaan itu akan membutuhkan "seluruh tim pengembang selama satu atau dua tahun" sebelum agen. Angka kecepatan GitHub berasal dari benchmark SDK C# mereka dengan panggilan model yang di-stub: satu putaran turun dari 5,25 detik menjadi 1,33 detik, 4x lebih cepat secara default, dan 18x (292 ms) hanya terjadi ketika mesin dimuat dalam proses, yang bersifat opsional; GitHub mengatakan perubahan lain juga terjadi pada bulan yang sama, jadi anggaplah angka-angka tersebut "dengan sedikit keraguan". tsrs, port Rust dari kompiler TypeScript yang ditulis oleh agen sesuai dengan penciptanya Max Schwenk dan sekarang diinkubasi di Oxc oleh Cloudflare dan VoidZero, "hingga 8x lebih cepat" daripada TypeScript 7.0 dengan memori ~70% lebih sedikit dalam benchmark awal Cloudflare pada jumlah thread pekerja yang sama, dan angka per proyek dari para pengelola sangat bervariasi. Ini bersifat eksperimental: rilis npm 0.18.0 (diterbitkan 19 Oktober) tidak menyertakan perbaikan untuk masalah #725, di mana kesalahan dapat muncul atau hilang di antara eksekusi (diperbaiki 24 Oktober), jadi bandingkan jumlah kesalahannya dengan pemeriksaan Anda yang biasa; setiap angka di sini adalah milik pembuatnya sendiri, dan saya tidak mengukur penulisan ulang mana pun. CAP WAKTU 0:00 - Copilot menulis ulang mesinnya sendiri dalam Rust 0:22 - Di mana agen Anda menunggu 0:45 - Satu pengembang, banyak agen 1:26 - Apa yang diukur GitHub: 4x default, 18x opt-in 2:03 - tsrs: pemeriksa TypeScript selanjutnya 2:33 - Apa kata Cloudflare: hingga 8x 2:59 - Coba tsrs di repositori Anda 3:24 - Pengecekan realitas: bug baru 3:46 - Putusan: coba tsrs jika, lewati jika TAUTAN & SUMBER DAYA - GitHub, Migrasi runtime Copilot ke Rust: github.blog - Cloudflare, pengumuman tsrs: blog.cloudflare.com - Max Schwenk, bagaimana tsrs dibangun: building.owner.com - Repositori tsrs dan README: oxc-project/tsrs - Hasil benchmark tsrs: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - Masalah tsrs #725: tsrs#725 - tsrs di npm: registry.npmjs.org - Pengumuman TypeScript 7.0: devblogs.microsoft.com - Foto: Stephen Toub (avatar profil GitHub, foto penulis pada postingan yang dikutip), lisensi tidak diketahui, github.blog LEBIH LANJUT DI SALURAN INI - 2.000 Agen AI Menulis Ulang Agen Pemrograman dalam Rust: youtu.be - Claude Menulis Ulang 1 Juta Baris Bun dalam 11 Hari: youtu.be - Rust Memangkas Kompilator React dari 14,3 detik menjadi 0,81 detik: youtu.be TAGS #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [it] Copilot ha riscritto il suo motore in Rust: 832.000 righe di codice Copilot ha riscritto il proprio motore in Rust: GitHub ha portato il runtime degli agenti di Copilot su 832.378 righe di codice Rust, principalmente grazie al lavoro di un singolo sviluppatore. Successivamente, gli agenti hanno riscritto anche il type checker di TypeScript, che, tsrs, è disponibile per la prova immediata. Stephen Toub ha portato il motore alla base di Copilot CLI, dell'app Copilot e dell'SDK da TypeScript, una pull request alla volta, in circa 14,5 settimane (dal 12 maggio al 21 agosto 2026), con 468.689 righe di test in Rust a garanzia della sicurezza; GitHub stima che, prima degli agenti, un intero team di sviluppatori avrebbe impiegato uno o due anni per completare il lavoro. I dati sulla velocità di GitHub provengono dal benchmark dell'SDK C# con le chiamate al modello simulate: un'operazione è passata da 5,25 s a 1,33 s, 4 volte più veloce di default, e il 18x (292 ms) si riferisce solo al caricamento del motore in-process, che è opzionale; GitHub afferma che altre modifiche sono state implementate negli stessi mesi, quindi è bene prenderle "con le pinze". tsrs, la versione Rust del compilatore TypeScript scritta da agenti secondo il suo creatore Max Schwenk e ora incubata in Oxc da Cloudflare e VoidZero, è "fino a 8 volte più veloce" di TypeScript 7.0 con circa il 70% di memoria in meno nei primi benchmark di Cloudflare con lo stesso numero di thread di lavoro, e le cifre per progetto fornite dagli stessi manutentori variano notevolmente. Si tratta di una versione sperimentale: la release 0.18.0 di npm (pubblicata il 19 ottobre) non include la correzione per il problema n. 725, in cui gli errori potevano comparire o scomparire tra un'esecuzione e l'altra (risolto il 24 ottobre). Pertanto, confrontate il numero di errori riportato con il vostro controllo abituale; tutti i dati qui riportati sono forniti dagli sviluppatori e non ho effettuato misurazioni con nessuna delle due versioni. INDICE DEI CONTENUTI 0:00 - Copilot ha riscritto il proprio motore in Rust 0:22 - Dove attende il tuo agente 0:45 - Un solo sviluppatore, molti agenti 1:26 - Cosa ha misurato GitHub: 4 volte di default, 18 volte opt-in 2:03 - tsrs: il checker TypeScript è il prossimo 2:33 - Cosa dice Cloudflare: fino a 8 volte 2:59 - Prova tsrs sul tuo repository 3:24 - Verifica della realtà: nuovi bug 3:46 - Verdetto: prova tsrs se necessario, altrimenti no LINK E RISORSE - GitHub, Migrazione del runtime di Copilot a Rust: github.blog - Cloudflare, annuncio di tsrs: blog.cloudflare.com - Max Schwenk, come è stato creato tsrs: building.owner.com - Repository e README di tsrs: oxc-project/tsrs - Risultati del benchmark di tsrs: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - Problema n. 725 di tsrs: tsrs#725 - tsrs su npm: registry.npmjs.org - Annuncio di TypeScript 7.0: devblogs.microsoft.com - Foto: Stephen Toub (avatar del profilo GitHub, foto dell'autore nel post citato), licenza sconosciuta. Italiano: github.blog ALTRI CONTENUTI SU QUESTO CANALE - 2.000 agenti AI hanno riscritto un agente di programmazione in Rust: youtu.be - Claude ha riscritto 1 milione di righe di codice di Bun in 11 giorni: youtu.be - Rust ha ridotto il tempo di compilazione di React da 14,3 secondi a 0,81 secondi: youtu.be TAG #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [iw] Copilot שכתב את המנוע שלו ב-Rust: 832,000 שורות קוד Copilot כתב מחדש את המנוע שלו ב-Rust: GitHub העביר את זמן הריצה של סוכן Copilot ל-832,378 שורות של Rust, בעיקר על ידי מפתח אחד שמנהל סוכנים. לאחר מכן סוכנים כתבו מחדש גם את בודק הסוגים של TypeScript, ואת זה, tsrs, אתם יכולים לנסות היום. סטיבן טוב העביר את המנוע מאחורי Copilot CLI, את אפליקציית Copilot ואת ה-SDK מ-TypeScript בקשת משיכה אחת בכל פעם במשך כ-14.5 שבועות (12 במאי עד 21 באוגוסט, 2026), עם 468,689 שורות של בדיקות Rust כרשת ביטחון; GitHub מעריך שהמשימה הייתה דורשת "לצוות שלם של מפתחים שנה או שנתיים" לפני סוכנים. נתוני המהירות של GitHub מגיעים ממבחן הביצועים של SDK ב-C# עם קריאות מודל שנמחקו: סיבוב אחד עבר מ-5.25 שניות ל-1.33 שניות, פי 4 מהר יותר כברירת מחדל, ו-18x (292 אלפיות שנייה) הוא רק כאשר המנוע טעון בתהליך, שהוא opt-in; גיטהאב אומר ששינויים אחרים נחתו באותם חודשים, אז קחו אותם "עם קצת מלח". tsrs, פורט ה-Rust של מהדר TypeScript שנכתב על ידי סוכנים לפי יוצרו מקס שוונק וכעת מודגם ב-Oxc על ידי Cloudflare ו-VoidZero, הוא "מהיר עד פי 8" מ-TypeScript 7.0 עם כ-70% פחות זיכרון במבחני הביצועים המוקדמים של Cloudflare באותו מספר של הליכי עבודה, והנתונים של המתחזקים עצמם לכל פרויקט משתנים מאוד. זהו ניסיוני: גרסה 0.18.0 של npm (פורסמה ב-19 באוקטובר) אינה כוללת את התיקון לבעיה #725, שבה שגיאות יכולות להופיע או להיעלם בין ריצות (תוקנה ב-24 באוקטובר), אז השוו את ספירת השגיאות שלה לבדיקה הרגילה שלכם; כל מספר כאן הוא של היוצרים, ולא מדדתי אף אחד מהכתיבות מחדש. חותמות זמן 0:00 - Copilot כתב מחדש את המנוע שלו ב-Rust 0:22 - היכן שהסוכן שלך מחכה 0:45 - מפתח אחד, הרבה סוכנים 1:26 - מה GitHub מדד: פי 4 ברירת מחדל, פי 18 הצטרפות 2:03 - tsrs: בודק TypeScript הבא בתור 2:33 - מה Cloudflare אומר: עד פי 8 2:59 - נסה tsrs במאגר שלך 3:24 - בדיקת מציאות: באגים חדשים 3:46 - פסק דין: נסה tsrs if, דלג על if קישורים ומשאבים - GitHub, העברת זמן הריצה של Copilot ל-Rust: github.blog - Cloudflare, הכרזה על tsrs: blog.cloudflare.com - מקס שוונק, איך tsrs נבנה: building.owner.com - מאגר tsrs וקובץ README: oxc-project/tsrs - תוצאות בדיקת benchmark של tsrs: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - גיליון tsrs #725: tsrs#725 - tsrs ב-npm: registry.npmjs.org - הכרזה על TypeScript 7.0: devblogs.microsoft.com - צילום: סטיבן טוב (דמות בפרופיל GitHub, תמונת המחבר בפוסט המצוטט), רישיון לא ידוע, github.blog עוד על כך ערוץ - 2,000 סוכני בינה מלאכותית כתבו מחדש סוכן קידוד ב-Rust: youtu.be - קלוד כתב מחדש מיליון שורות של Bun ב-11 ימים: youtu.be - Rust קיצץ את המהדר של React מ-14.3 שניות ל-0.81 שניות: youtu.be תגיות #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [ja] CopilotのエンジンがRustで書き換えられた：83万2000行のコード Copilotは独自のエンジンをRustで書き直しました。GitHubはCopilotエージェントランタイムを832,378行のRustコードに移植しましたが、そのほとんどは一人の開発者がエージェントを操ることで実現しました。その後、エージェントはTypeScriptの型チェッカーも書き直し、その「tsrs」は現在利用可能です。 Stephen Toub氏は、Copilot CLI、Copilotアプリ、SDKのエンジンをTypeScriptから移植しました。移植作業は、約14.5週間（2026年5月12日から8月21日）にわたり、プルリクエストを一つずつ積み重ねて行われました。安全策として468,689行のRustテストが用いられました。GitHubは、エージェントが登場する前であれば、この作業には「開発者チーム全体で1～2年」かかっただろうと推定しています。 GitHub の速度数値は、モデル呼び出しをスタブ化した C# SDK ベンチマークから得られたものです。1 回の処理は 5.25 秒から 1.33 秒に短縮され、デフォルトでは 4 倍高速化されています。18 倍 (292 ms) は、オプトインのプロセス内エンジンロード時のみの高速化です。GitHub は、同じ月に他の変更も行われたため、「多少割り引いて考える」必要があると述べています。tsrs は、作成者の Max Schwenk 氏によるとエージェントによって書かれた TypeScript コンパイラの Rust ポートで、現在は Cloudflare と VoidZero によって Oxc でインキュベートされていますが、Cloudflare の初期ベンチマークでは、同じ数のワーカー スレッドで TypeScript 7.0 より最大 8 倍高速で、メモリ使用量は約 70% 少なく、メンテナーのプロジェクトごとの数値は大きく異なります。これは実験的な機能です。npmリリース0.18.0（10月19日公開）には、実行ごとにエラーが発生したり消えたりする問題（10月24日修正済み）の修正は含まれていません。そのため、エラー数を通常のチェック結果と比較してください。ここに記載されている数値はすべて開発者によるものであり、私はどちらの書き換えも計測していません。 タイムスタンプ 0:00 - Copilotが独自のエンジンをRustで書き直しました 0:22 - エージェントの待機場所 0:45 - 1人の開発者、多数のエージェント 1:26 - GitHubの測定結果：デフォルト4倍、オプトイン18倍 2:03 - tsrs：TypeScriptチェッカーが次期バージョン 2:33 - Cloudflareの見解：最大8倍 2:59 - リポジトリでtsrsを試してみましょう 3:24 - 現実検証：新たなバグ 3:46 - 結論：tsrsを試すべき場合、試すべきでない場合 リンクとリソース - GitHub、CopilotランタイムのRustへの移行：github.blog - Cloudflare、tsrsの発表： blog.cloudflare.com - Max Schwenk氏によるtsrsの構築方法：building.owner.com - tsrsリポジトリとREADME：oxc-project/tsrs - tsrsベンチマーク結果：github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrsイシュー#725：tsrs#725 - npm上のtsrs：registry.npmjs.org - TypeScript 7.0の発表：devblogs.microsoft.com - 写真：Stephen Toub氏（GitHubプロフィールのアバター、引用記事の著者写真）、ライセンス不明github.blog このチャンネルのその他の動画 - 2,000個のAIエージェントがコーディングエージェントをRustで書き直しました：youtu.be - Claudeが11日間で100万行のBunを書き直しました：youtu.be - RustでReactコンパイラの実行時間を14.3秒から0.81秒に短縮しました：youtu.be タグ #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [ko] Copilot이 엔진을 Rust로 재작성하다: 832,000줄의 코드 Copilot은 자체 엔진을 Rust로 재작성했습니다. GitHub는 Copilot 에이전트 런타임을 832,378줄의 Rust 코드로 포팅했는데, 대부분 한 명의 개발자가 에이전트를 관리하며 진행했습니다. 에이전트들은 TypeScript 타입 체커도 Rust로 재작성했고, 이 체커는 오늘 바로 사용해 볼 수 있습니다. Stephen Toub는 Copilot CLI, Copilot 앱, SDK의 엔진을 TypeScript에서 Rust로 포팅하는 작업을 약 14.5주(2026년 5월 12일~8월 21일)에 걸쳐 풀 리퀘스트를 하나씩 제출하며 진행했고, 468,689줄의 Rust 테스트 코드를 안전망으로 활용했습니다. GitHub는 에이전트가 없었다면 이 작업에 "개발자 팀 전체가 1~2년은 걸렸을 것"이라고 추정합니다. GitHub의 속도 수치는 모델 호출이 스텁 처리된 C# SDK 벤치마크에서 나온 것입니다. 한 번의 턴 처리 시간이 5.25초에서 1.33초로 단축되어 기본적으로 4배 빨라졌으며, 18배(292ms) 단축은 엔진을 인프로세스로 로드했을 때만 나타나는 결과입니다. 인프로세스 로드는 선택 사항입니다. GitHub는 같은 달에 다른 변경 사항도 적용되었으므로 이 수치는 "어느 정도 참고용"이라고 밝혔습니다. Max Schwenk가 개발한 TypeScript 컴파일러의 Rust 포트인 tsrs는 현재 Cloudflare와 VoidZero가 Oxc에서 인큐베이팅하고 있으며, Cloudflare의 초기 벤치마크에서 동일한 워커 스레드 수에서 TypeScript 7.0보다 "최대 8배" 빠르고 메모리 사용량은 약 70% 적었습니다. 프로젝트별 성능 수치는 개발자마다 크게 다릅니다. 이 기능은 실험적입니다. npm 릴리스 0.18.0(10월 19일 게시)에는 실행 간 오류가 발생하거나 사라지는 문제 #725에 대한 수정 사항(10월 24일 수정됨)이 포함되어 있지 않으므로, 평소 검사 방식과 오류 발생 횟수를 비교해 보시기 바랍니다. 여기에 제시된 모든 수치는 개발자가 제공한 것이며, 저는 재작성 과정에서 직접 측정하지 않았습니다. 타임스탬프 0:00 - Copilot, 자체 엔진을 Rust로 재작성 0:22 - 에이전트 대기 위치 0:45 - 개발자 한 명, 에이전트 수 1:26 - GitHub 측정 결과: 기본 4배, 선택 사용 시 18배 2:03 - tsrs: TypeScript 검사기 출시 예정 2:33 - Cloudflare 발표: 최대 8배 2:59 - 리포지토리에서 tsrs 사용해 보기 3:24 - 현실 점검: 새로운 버그 발견 3:46 - 결론: tsrs 사용 권장, 권장하지 않음 링크 및 자료 - GitHub, Copilot 런타임을 Rust로 마이그레이션: github.blog - Cloudflare, tsrs 발표: blog.cloudflare.com - Max Schwenk, tsrs 개발 과정: building.owner.com - tsrs 저장소 및 README: oxc-project/tsrs - tsrs 벤치마크 결과: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrs 이슈 #725: tsrs#725 - npm의 tsrs: registry.npmjs.org - TypeScript 7.0 발표: devblogs.microsoft.com - 사진: Stephen Toub (GitHub 프로필 아바타, 인용된 게시물의 작성자 사진), 라이선스 미상 github.blog 이 채널의 다른 영상들 - 2,000개의 AI 에이전트가 Rust로 코딩 에이전트를 재작성했습니다: youtu.be - Claude가 11일 만에 Bun의 백만 줄 코드를 재작성했습니다: youtu.be - Rust로 React 컴파일러 실행 시간을 14.3초에서 0.81초로 단축했습니다: youtu.be 태그 #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [ml] Copilot സ്വന്തം എൻജിൻ Rust-ൽ പുനർനിർമ്മിച്ചു: 832,000 വരികൾ കോപൈലറ്റ് റസ്റ്റിൽ സ്വന്തം എഞ്ചിൻ വീണ്ടും എഴുതി: GitHub കോപൈലറ്റ് ഏജന്റ് റൺടൈം 832,378 ലൈനുകളിലേക്ക് റസ്റ്റിലേക്ക് പോർട്ട് ചെയ്തു, കൂടുതലും ഒരു ഡെവലപ്പർ സ്റ്റിയറിംഗ് ഏജന്റുകൾ. പിന്നീട് ഏജന്റുമാർ ടൈപ്പ്സ്ക്രിപ്റ്റ് ടൈപ്പ് ചെക്കറും വീണ്ടും എഴുതി, അത്, ടിഎസ്ആർഎസ്, നിങ്ങൾക്ക് ഇന്ന് തന്നെ ശ്രമിക്കാം. ഏകദേശം 14.5 ആഴ്ചകൾ (മെയ് 12 മുതൽ ഓഗസ്റ്റ് 21, 2026 വരെ) ടൈപ്പ്സ്ക്രിപ്റ്റ് വൺ പുൾ റിക്വസ്റ്റിൽ നിന്ന് കോപൈലറ്റ് സിഎൽഐ, കോപൈലറ്റ് ആപ്പ്, എസ്ഡികെ എന്നിവയ്ക്ക് പിന്നിൽ എഞ്ചിൻ സ്റ്റീഫൻ ടൗബ് പോർട്ട് ചെയ്തു, സുരക്ഷാ വലയായി 468,689 ലൈൻ റസ്റ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തി; ഏജന്റുമാർക്ക് മുമ്പ് "ഒരു വർഷം അല്ലെങ്കിൽ രണ്ട് വർഷം മുഴുവൻ ഡെവലപ്പർമാരുടെ ഒരു ടീം" ഈ ജോലിക്ക് എടുക്കുമായിരുന്നുവെന്ന് GitHub കണക്കാക്കുന്നു. GitHub-ന്റെ സ്പീഡ് നമ്പറുകൾ അതിന്റെ C# SDK ബെഞ്ച്മാർക്കിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്, മോഡൽ കോളുകൾ സ്റ്റബ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു: ഒരു ടേൺ 5.25 സെക്കൻഡിൽ നിന്ന് 1.33 സെക്കൻഡിലേക്ക് പോയി, സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി 4 മടങ്ങ് വേഗത, 18x (292 ms) എഞ്ചിൻ പ്രോസസ്സിൽ ലോഡ് ചെയ്‌തിരിക്കുമ്പോൾ മാത്രമേ ഉള്ളൂ, അത് ഓപ്റ്റ്-ഇൻ ആണ്; മറ്റ് മാറ്റങ്ങൾ അതേ മാസങ്ങളിൽ വന്നതായി GitHub പറയുന്നു, അതിനാൽ അവയെ "കുറച്ച് തരികൾ ഉപ്പ് ഉപയോഗിച്ച്" എടുക്കുക. ടിഎസ്ആർഎസ്, ടൈപ്പ്സ്ക്രിപ്റ്റ് കംപൈലറിന്റെ റസ്റ്റ് പോർട്ട്, അതിന്റെ സ്രഷ്ടാവായ മാക്സ് ഷ്വെങ്ക് പ്രകാരം ഏജന്റുമാർ എഴുതിയതും ഇപ്പോൾ ക്ലൗഡ്ഫ്ലെയറും വോയിഡ്സീറോയും ഓക്‌സിയിൽ ഇൻകുബേറ്റ് ചെയ്‌തതുമാണ്, ടൈപ്പ്സ്ക്രിപ്റ്റ് 7.0 നേക്കാൾ "8 മടങ്ങ് വരെ വേഗതയുള്ളതാണ്", അതേ എണ്ണം വർക്കർ ത്രെഡുകളിൽ ക്ലൗഡ്ഫ്ലെയറിന്റെ ആദ്യകാല ബെഞ്ച്മാർക്കുകളിൽ ഏകദേശം 70% കുറവ് മെമ്മറിയുണ്ട്, കൂടാതെ പരിപാലകരുടെ സ്വന്തം ഓരോ പ്രോജക്റ്റിനും കണക്കുകൾ വ്യാപകമായി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ഇത് പരീക്ഷണാത്മകമാണ്: npm റിലീസ് 0.18.0 (ഒക്ടോബർ 19 ന് പ്രസിദ്ധീകരിച്ചത്) ലക്കം #725 നുള്ള പരിഹാരം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല, അവിടെ പിശകുകൾ റണ്ണുകൾക്കിടയിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുകയോ അപ്രത്യക്ഷമാകുകയോ ചെയ്യാം (ഒക്ടോബർ 24 ന് പരിഹരിച്ചു), അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ പതിവ് പരിശോധനയുമായി അതിന്റെ പിശക് എണ്ണങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക; ഇവിടെയുള്ള ഓരോ സംഖ്യയും നിർമ്മാതാക്കളുടേതാണ്, ഞാൻ രണ്ടും വീണ്ടും എഴുതിയതായി കണക്കാക്കിയിട്ടില്ല. TIMESTAMPS 0:00 - കോപൈലറ്റ് റസ്റ്റിൽ സ്വന്തം എഞ്ചിൻ വീണ്ടും എഴുതി 0:22 - നിങ്ങളുടെ ഏജന്റ് കാത്തിരിക്കുന്നിടത്ത് 0:45 - ഒരു ഡെവലപ്പർ, ധാരാളം ഏജന്റുമാർ 1:26 - GitHub അളന്നത്: 4x ഡിഫോൾട്ട്, 18x ഓപ്റ്റ്-ഇൻ 2:03 - tsrs: അടുത്തത് ടൈപ്പ്സ്ക്രിപ്റ്റ് ചെക്കറാണ് 2:33 - ക്ലൗഡ്ഫ്ലെയർ പറയുന്നത്: 8x വരെ 2:59 - നിങ്ങളുടെ റിപ്പോയിൽ tsrs പരീക്ഷിക്കുക 3:24 - റിയാലിറ്റി പരിശോധന: പുതിയ ബഗുകൾ 3:46 - വിധി: tsrs if പരീക്ഷിക്കുക, is ഒഴിവാക്കുക ലിങ്കുകളും റിസോഴ്‌സുകളും - GitHub, കോപൈലറ്റ് റൺടൈം റസ്റ്റിലേക്ക് മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നു: github.blog - ക്ലൗഡ്ഫ്ലെയർ, ടിഎസ്ആർഎസ് പ്രഖ്യാപനം: blog.cloudflare.com - മാക്സ് ഷ്വെങ്ക്, tsrs എങ്ങനെയാണ് നിർമ്മിച്ചത്: building.owner.com - tsrs റിപ്പോസിറ്ററിയും README-യും: oxc-project/tsrs - tsrs ബെഞ്ച്മാർക്ക് ഫലങ്ങൾ: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrs ലക്കം #725: tsrs#725 - npm-ലെ tsrs: registry.npmjs.org - ടൈപ്പ്സ്ക്രിപ്റ്റ് 7.0 പ്രഖ്യാപനം: devblogs.microsoft.com - ഫോട്ടോ: സ്റ്റീഫൻ ടൗബ് (GitHub പ്രൊഫൈൽ അവതാർ, ഉദ്ധരിച്ച പോസ്റ്റിലെ രചയിതാവിന്റെ ഫോട്ടോ), ലൈസൻസ് അജ്ഞാതം, github.blog ഈ ചാനലിൽ കൂടുതൽ - 2,000 AI ഏജന്റുമാർ റസ്റ്റിൽ ഒരു കോഡിംഗ് ഏജന്റിനെ പുനരെഴുതി: youtu.be - ക്ലോഡ് 11 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ 1 ദശലക്ഷം ബൺ വരികൾ പുനരെഴുതി: youtu.be - റസ്റ്റ് കട്ട് റിയാക്റ്റിന്റെ കംപൈലർ 14.3 സെക്കൻഡിൽ നിന്ന് 0.81 സെക്കൻഡിലേക്ക്: youtu.be ടാഗുകൾ #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [nl-NL] Copilot herschreef eigen engine in Rust: 832.000 regels code Copilot heeft zijn eigen engine herschreven in Rust: GitHub heeft de runtime van de Copilot-agent geporteerd naar 832.378 regels Rust-code, grotendeels door één ontwikkelaar die de agents aanstuurde. Vervolgens hebben de agents ook de TypeScript-typechecker herschreven, en die kun je vandaag nog uitproberen. Stephen Toub heeft de engine achter de Copilot CLI, de Copilot-app en de SDK geporteerd van TypeScript, één pull request per keer, gedurende ongeveer 14,5 weken (12 mei tot 21 augustus 2026), met 468.689 regels Rust-tests als vangnet; GitHub schat dat het werk "een heel team van ontwikkelaars een jaar of twee" zou hebben gekost voordat de agents er waren. De snelheidscijfers van GitHub zijn afkomstig van hun C# SDK-benchmark met gesimuleerde modelaanroepen: één beurt ging van 5,25 s naar 1,33 s, standaard 4x sneller, en de 18x (292 ms) is alleen met de engine in-process geladen, wat optioneel is; GitHub zegt dat er in dezelfde maanden ook andere wijzigingen zijn doorgevoerd, dus neem ze "met een korreltje zout". tsrs, de Rust-port van de TypeScript-compiler geschreven door agents volgens de maker Max Schwenk en nu geïncubeerd in Oxc door Cloudflare en VoidZero, is "tot 8x sneller" dan TypeScript 7.0 met ~70% minder geheugen in de eerste benchmarks van Cloudflare bij hetzelfde aantal worker threads, en de eigen cijfers per project van de beheerders lopen sterk uiteen. Het is experimenteel: npm release 0.18.0 (gepubliceerd op 19 oktober) bevat niet de oplossing voor probleem #725, waarbij fouten tussen uitvoeringen kunnen verschijnen of verdwijnen (opgelost op 24 oktober). Vergelijk daarom het aantal fouten met uw gebruikelijke controle; alle getallen hier zijn afkomstig van de makers zelf, en ik heb geen van beide herschrijvingen gemeten. TIJDSTEMPELS 0:00 - Copilot heeft zijn eigen engine herschreven in Rust 0:22 - Waar je agent wacht 0:45 - Eén ontwikkelaar, veel agents 1:26 - Wat GitHub heeft gemeten: 4x standaard, 18x opt-in 2:03 - tsrs: de TypeScript-checker is de volgende stap 2:33 - Wat Cloudflare zegt: tot 8x 2:59 - Probeer tsrs op je repository 3:24 - Realiteitscheck: nieuwe bugs 3:46 - Oordeel: probeer tsrs als, sla over als LINKS & BRONNEN - GitHub, De Copilot-runtime migreren naar Rust: github.blog - Cloudflare, aankondiging van tsrs: blog.cloudflare.com - Max Schwenk, hoe tsrs is gebouwd: building.owner.com - tsrs-repository en README: oxc-project/tsrs - tsrs-benchmarkresultaten: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrs-probleem #725: tsrs#725 - tsrs op npm: registry.npmjs.org - Aankondiging TypeScript 7.0: devblogs.microsoft.com - Foto: Stephen Toub (GitHub-profielavatar, auteursfoto in het genoemde bericht), licentie onbekend github.blog MEER OP DIT KANAAL - 2000 AI-agenten herschreven een codeeragent in Rust: youtu.be - Claude herschreef 1 miljoen regels Bun in 11 dagen: youtu.be - Rust verkortte de compilertijd van React van 14,3s naar 0,81s: youtu.be TAGS #GitHubCopilot #Rust #TypeScript #AICodingAgents [pa] Copilot ਨੇ ਆਪਣਾ ਇੰਜਣ Rust ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਲਿਖਿਆ: 832,000 ਲਾਈਨਾਂ ਕੋਪਾਇਲਟ ਨੇ ਰਸਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਇੰਜਣ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ: GitHub ਨੇ Copilot ਏਜੰਟ ਰਨਟਾਈਮ ਨੂੰ Rust ਦੀਆਂ 832,378 ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਪੋਰਟ ਕੀਤਾ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ। ਫਿਰ ਏਜੰਟਾਂ ਨੇ TypeScript ਟਾਈਪ ਚੈਕਰ ਨੂੰ ਵੀ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ, ਅਤੇ ਉਹ, tsrs, ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਹੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਟੀਫਨ ਟੌਬ ਨੇ Copilot CLI, Copilot ਐਪ ਅਤੇ SDK ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੰਜਣ ਨੂੰ TypeScript ਤੋਂ ਇੱਕ ਪੁੱਲ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਲਗਭਗ 14.5 ਹਫ਼ਤਿਆਂ (12 ਮਈ ਤੋਂ 21 ਅਗਸਤ, 2026) ਵਿੱਚ ਪੋਰਟ ਕੀਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ Rust ਟੈਸਟਾਂ ਦੀਆਂ 468,689 ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ; GitHub ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਵਿੱਚ "ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਸਾਲ" ਲੱਗ ਗਏ ਹੋਣਗੇ। GitHub ਦੇ ਸਪੀਡ ਨੰਬਰ ਇਸਦੇ C# SDK ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕਾਲਾਂ ਸਟੱਬਡ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ ਵਾਰੀ 5.25 ਸਕਿੰਟ ਤੋਂ 1.33 ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ ਗਈ, ਡਿਫੌਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼, ਅਤੇ 18x (292 ms) ਸਿਰਫ ਇੰਜਣ ਲੋਡ ਇਨ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਔਪਟ-ਇਨ ਹੈ; GitHub ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਬਦਲਾਅ ਉਸੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਏ, ਇਸ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਕੁਝ ਲੂਣ ਦੇ ਦਾਣਿਆਂ ਨਾਲ" ਲਓ। tsrs, ਟਾਈਪਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੰਪਾਈਲਰ ਦਾ ਰਸਟ ਪੋਰਟ ਜੋ ਇਸਦੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਮੈਕਸ ਸ਼ਵੇਂਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਹੁਣ ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਅਤੇ ਵੋਇਡਜ਼ੀਰੋ ਦੁਆਰਾ Oxc ਵਿੱਚ ਇਨਕਿਊਬੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਟਾਈਪਸਕ੍ਰਿਪਟ 7.0 ਨਾਲੋਂ "8 ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼" ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਕਰ ਥ੍ਰੈੱਡਾਂ ਦੀ ਇੱਕੋ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ~70% ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅੰਕੜੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਹੈ: npm ਰੀਲੀਜ਼ 0.18.0 (ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ 19 ਅਕਤੂਬਰ) ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਾ #725 ਲਈ ਫਿਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਅਲੋਪ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ (24 ਅਕਤੂਬਰ ਨੂੰ ਸਥਿਰ), ਇਸ ਲਈ ਇਸਦੀ ਗਲਤੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਆਪਣੀ ਆਮ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਕਰੋ; ਇੱਥੇ ਹਰ ਨੰਬਰ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮਾਪਿਆ। TIMESTAMPS 0:00 - Rust ਵਿੱਚ ਕੋਪਾਇਲਟ ਨੇ ਆਪਣਾ ਇੰਜਣ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ 0:22 - ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਏਜੰਟ ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ 0:45 - ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਏਜੰਟ 1:26 - GitHub ਨੇ ਕੀ ਮਾਪਿਆ: 4x ਡਿਫੌਲਟ, 18x ਔਪਟ-ਇਨ 2:03 - tsrs: TypeScript ਚੈਕਰ ਅੱਗੇ ਹੈ 2:33 - Cloudflare ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: 8x ਤੱਕ 2:59 - ਆਪਣੇ ਰੈਪੋ 'ਤੇ tsrs ਅਜ਼ਮਾਓ 3:24 - ਅਸਲੀਅਤ ਜਾਂਚ: ਨਵੇਂ ਬੱਗ 3:46 - ਫੈਸਲਾ: tsrs ਅਜ਼ਮਾਓ ਜੇਕਰ, ਛੱਡੋ ਜੇਕਰ ਲਿੰਕ ਅਤੇ ਸਰੋਤ - GitHub, Copilot ਰਨਟਾਈਮ ਨੂੰ Rust ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨਾ: github.blog - Cloudflare, tsrs ਘੋਸ਼ਣਾ: blog.cloudflare.com - ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਵੇਂਕ, tsrs ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ: building.owner.com - tsrs ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਅਤੇ README: oxc-project/tsrs - tsrs ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜੇ: github.com/oxc-project/tsrs/blob/main/bench/RESUL… - tsrs ਮੁੱਦਾ #725: tsrs#725 - npm 'ਤੇ tsrs: registry.npmjs.org - TypeScript 7.0 ਘੋਸ਼ਣਾ: devblogs.microsoft.com - ਫੋਟੋ: ਸਟੀਫਨ ਟੌਬ (GitHub ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਅਵਤਾਰ, ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੀ ਪੋਸਟ 'ਤੇ ਲੇਖਕ ਦੀ ਫੋਟੋ), ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਣਜਾਣ, github.blog ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ

[오픈소스] 개발자를 위한 필수 오픈소스 데브툴 20개 완벽 분석 | 코더에서 AI 에이전트를 이끄는 지휘자로 00:00 최신 오픈소스 데브툴 생태계 소개 01:31 20개 데브툴 프로젝트의 5가지 영역 조감도 02:55 AI 에이전트의 터미널 작업과 병렬 제어 05:05 에이전트의 기억 관리와 컨텍스트 압축 기술 07:44 에이전트 툴킷 매트릭스 구조화 정리 08:33 강력한 앱 백엔드 및 인프라 도구 11:19 생성형 미디어와 비주얼 워크플로우 13:45 코드베이스 분석 및 리버스 엔지니어링 16:06 실생활 유틸리티와 실용적인 개발 도구 18:13 옥토퍼스 X 크리에이터 챌린지 스페셜 이벤트 19:25 상호 연결된 AI 개발 생태계의 결론 ai-job-search : MadsLorentzen/ai-job-search OctopusX AI FREE : octopusx.ai vllm : vllm-project/vllm orca : stablyai/orca headroom : headroomlabs-ai/headroom ponytail : DietrichGebert/ponytail ComfyUI : Comfy-Org/ComfyUI supabase : supabase/supabase twenty : twentyhq/twenty freehire : strelov1/freehire ai-memory : akitaonrails/ai-memory graphify : Graphify-Labs/graphify rea : morluto/rea hyperframes : heygen-com/hyperframes CLI-Anything : HKUDS/CLI-Anything opencode : anomalyco/opencode agents : wshobson/agents t3code : pingdotgg/t3code cleanyourtv : Gathin23/cleanyourtv tsrs : oxc-project/tsrs mineflayer : PrismarineJS/mineflayer [en-US] [Open Source] A Complete Analysis of 20 Essential Open Source Dev Tools for Developers | From Cod... 00:00 Introduction to the Latest Open Source Dev Tool Ecosystem 01:31 A Bird's-Eye View of 5 Areas of 20 Dev Tool Projects 02:55 Terminal Operations and Parallel Control of AI Agents 05:05 Agent Memory Management and Context Compression Techniques 07:44 Summary of Structuring the Agent Toolkit Matrix 08:33 Powerful App Backend and Infrastructure Tools 11:19 Generative Media and Visual Workflows 13:45 Codebase Analysis and Reverse Engineering 16:06 Real-Life Utilities and Practical Development Tools 18:13 Octopus X Creator Challenge Special Event 19:25 Conclusion on the Interconnected AI Development Ecosystem ai-job-search : MadsLorentzen/ai-job-search OctopusX AI FREE : octopusx.ai vllm : vllm-project/vllm orca : stableai/orca headroom: headroomlabs-ai/headroom ponytail: DietrichGebert/ponytail ComfyUI: Comfy-Org/ComfyUI supabase: supabase/supabase twenty : twentyhq/twenty freehire: strelov1/freehire ai-memory: akitaonrails/ai-memory graphify: Graphify-Labs/graphify rea: morluto/rea hyperframes: heygen-com/hyperframes CLI-Anything: HKUDS/CLI-Anything opencode: anomalyco/opencode agents: wshobson/agents t3code: pingdotgg/t3code cleanyourtv: Gathin23/cleanyourtv tsrs: oxc-project/tsrs mineflayer: PrismarineJS/mineflayer [id] [Open Source] Analisis Lengkap 20 Alat Pengembangan Open Source Esensial untuk Developer | Dari K... 00:00 Pengantar Ekosistem Alat Pengembangan Sumber Terbuka Terbaru 01:31 Tinjauan Umum 5 Area dari 20 Proyek Alat Pengembangan 02:55 Operasi Terminal dan Kontrol Paralel Agen AI 05:05 Manajemen Memori Agen dan Teknik Kompresi Konteks 07:44 Ringkasan Struktur Matriks Perangkat Agen 08:33 Alat Backend dan Infrastruktur Aplikasi yang Canggih 11:19 Media Generatif dan Alur Kerja Visual 13:45 Analisis Basis Kode dan Rekayasa Balik 16:06 Utilitas Kehidupan Nyata dan Alat Pengembangan Praktis 18:13 Acara Khusus Tantangan Kreator Octopus X 19:25 Kesimpulan tentang Ekosistem Pengembangan AI yang Saling Terhubung ai-job-search: MadsLorentzen/ai-job-search OctopusX AI GRATIS: octopusx.ai vllm : vllm-project/vllm orca : stableai/orca headroom: headroomlabs-ai/headroom ponytail: DietrichGebert/ponytail ComfyUI: Comfy-Org/ComfyUI supabase: supabase/supabase twenty : twentyhq/twenty freehire: strelov1/freehire ai-memory: akitaonrails/ai-memory graphify: Graphify-Labs/graphify rea: morluto/rea hyperframes: heygen-com/hyperframes CLI-Anything: HKUDS/CLI-Anything opencode: anomalyco/opencode agents: wshobson/agents t3code: pingdotgg/t3code cleanyourtv: Gathin23/cleanyourtv tsrs: oxc-project/tsrs mineflayer: PrismarineJS/mineflayer

GitHub Trending Weekly #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey This is GitHub Trending Weekly #55. 35 trending open-source projects on GitHub right now. Paid channel subscription: youtube.com Text version link: githubawesome.com 00:00 - Introduction 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher Thank you so much for watching. Please like the video and subscribe to our channel. #github #ai #opensource Notice: The content was created with the assistance of AI and may contain inaccuracies or errors. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Contact me 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Buy Me A Coffee link.githubawesome.com [ar] أبرز مشاريع GitHub لهذا الأسبوع #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openter... هذا هو العدد 55 من نشرة GitHub الأسبوعية لأكثر المشاريع رواجاً. يضم هذا العدد 35 مشروعاً مفتوح المصدر رائجاً على GitHub حالياً. الاشتراك المدفوع في القناة: youtube.com رابط النسخة النصية: githubawesome.com 00:00 - مقدمة 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher شكرًا جزيلًا على المشاهدة. يُرجى الإعجاب بالفيديو والاشتراك في قناتنا. #جيت_هاب #الذكاء_الاصطناعي #المصادر_المفتوحة ملاحظة: تم إنشاء هذا المحتوى بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وقد يحتوي على بعض الأخطاء أو عدم الدقة. ▬▬▬▬▬▬ 👋 تواصل معي 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ لينك تري: link.githubawesome.com ➡ ادعمنا: link.githubawesome.com [bn] গিটহাব ট্রেন্ডিং উইকলি #৫৫: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey এটি গিটহাব ট্রেন্ডিং উইকলি #৫৫। এই মুহূর্তে গিটহাবে ৩৫টি ট্রেন্ডিং ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট। পেইড চ্যানেল সাবস্ক্রিপশন: youtube.com টেক্সট ভার্সনের লিঙ্ক: githubawesome.com ০০:০০ - ভূমিকা ০০:১১ - owly t4t5/owly ০০:৩৮ - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search ০১:০৩ - tsrs oxc-project/tsrs ০১:২৯ - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar ০১:৫২ - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill ০২:১৮ - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh ০২:৪৩ - laya NandhaKishorM/laya ০৩:১০ - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything ০৩:৩৩ - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill ০৪:০২ - reylo colinhacks/reylo ০৪:২৯ - openterminal spovalova/openterminal ০৪:৫৫ - hatchzip xevrion/hatchzip ০৫:২৩ - dquickts stencil-hq/dquickts ০৫:৪৭ - ming-voice JMS1717/ming-voice ০৬:১৪ - onkey dsmurrell/onkey ০৬:৪১ - Sumi.css vladocar/Sumi.css ০৭:০৭ - rl-env-use browser-use/rl-env-use ০৭:৩৫ - img2interior img2threejs/plugin-interior ০৮:০২ - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang ০৮:২৮ - motion2code lovisdotio/motion2code ০৮:৫৪ - omnara omnara-ai/omnara ০৯:২০ - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal ০৯:৪৪ - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig ১০:০৮ - ভিডিও-শর্ট petergyang/video-short ১০:৩৪ - পেনমেন্টর AbdullahAlhariri/penmentor ১১:০২ - রেক recursive-oss/rec ১১:৩০ - বিটকিন্ডল tombkeeper/BitKindle ১১:৫৫ - ওপাল xingjian-bai/opal ১২:২২ - বার্সার Samsara-1999/Bursar ১২:৪৭ - ওপেনভিএলহারনেস uclanlp/OpenVLHarness ১৩:১০ - ভিডিও-এডিটর-স্কিলস appariciojunior/video-editor-skills ১৩:৩৬ - ওপেন-ম্যাথ-হারনেস openmathmodel/open-math-harness ১৪:০২ - বাম্বু-বার rolottr/bambu-bar ১৪:২৫ - হাইথ্রিডিভি১.০ hi3d-official/Hi3Dv1.0 ১৪:৫১ - প্লুম_লঞ্চার aradhyas8/Plume_Launcher দেখার জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ। অনুগ্রহ করে ভিডিওটি লাইক করুন এবং আমাদের চ্যানেলটি সাবস্ক্রাইব করুন। #github #ai #opensource বিজ্ঞপ্তি: এই কন্টেন্টটি এআই (AI)-এর সহায়তায় তৈরি করা হয়েছে এবং এতে ভুল বা ত্রুটি থাকতে পারে। ▬▬▬▬▬▬ 👋 আমার সাথে যোগাযোগ করুন 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ লিঙ্কট্রি: link.githubawesome.com ➡ বাই মি এ কফি: link.githubawesome.com [de-DE] GitHub Trending Weekly #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey Dies ist GitHub Trending Weekly #55. 35 aktuell angesagte Open-Source-Projekte auf GitHub. Abonnement des kostenpflichtigen Kanals: youtube.com Link zur Textversion: githubawesome.com 00:00 – Einführung 00:11 – owly t4t5/owly 00:38 – ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 – tsrs oxc-project/tsrs 01:29 – new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 – security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 – dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - Video-Editor-Fähigkeiten appariciojunior/video-editor-skills 13:36 – Open Math Harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 – Bambus Bar rolottr/bambu-bar 14:25 – Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 – Plume Launcher aradhyas8/Plume_Launcher Vielen Dank fürs Zuschauen! Bitte liken Sie das Video und abonnieren Sie unseren Kanal. #github #ai #opensource Hinweis: Der Inhalt wurde mithilfe von KI erstellt und kann Ungenauigkeiten oder Fehler enthalten. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Kontakt 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Unterstütze mich mit einer Spende: link.githubawesome.com [es-US] GitHub Tendencias Semanal #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal,... Este es el GitHub Trending Weekly #55. 35 proyectos de código abierto que son tendencia en GitHub en este momento. Suscripción de pago al canal: youtube.com Enlace a la versión en texto: githubawesome.com 00:00 - Introducción 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher Muchas gracias por ver el video. Dale me gusta y suscríbete a nuestro canal. #github #ai #opensource Aviso: El contenido se creó con la ayuda de IA y puede contener imprecisiones o errores. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Contáctame 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Invítame a un café: link.githubawesome.com [fr-FR] GitHub Trending Weekly #55 : owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, o... Voici le top 55 des tendances hebdomadaires sur GitHub. Découvrez 35 projets open source populaires sur GitHub en ce moment. Abonnement payant à la chaîne : youtube.com Lien vers la version texte : githubwesome.com 00:00 - Introduction 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - Compétences en montage vidéo : appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - OpenMathHarness : openmathmodel/open-math-harness 14:02 - Bambu-bar : rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 : hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher : aradhyas8/Plume_Launcher Merci beaucoup d'avoir regardé cette vidéo. N'hésitez pas à la liker et à vous abonner à notre chaîne. #github #ai #opensource Avertissement : Ce contenu a été créé avec l'aide d'une IA et peut contenir des inexactitudes ou des erreurs. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Contactez-moi 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree : link.githubawesome.com ➡ Offrez-moi un café : link.githubawesome.com [hi] GitHub ट्रेंडिंग वीकली #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey यह GitHub ट्रेंडिंग वीकली का 55वां अंक है। GitHub पर इस समय ट्रेंडिंग 35 ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स की सूची। चैनल की सशुल्क सदस्यता: youtube.com टेक्स्ट संस्करण का लिंक: githubawesome.com 00:00 - परिचय 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - लाया NandhaKishorM/laya 03:10 - 3डी-मॉडल-एनीथिंग wesbos/3%E0%A4%A1%E0%A5%80-%E0%A4%AE%E0%A5%89%E0%A4%A1%E0%A4%B2-%E0%A4%8F%E0%A4%A8%E0%A5%80%E0%A4%A5%E0%A4%BF%E0%A4%82%E0%A4%97 03:33 - रॉसार्क-मोशन-स्किल rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - रेयलो colinhacks/reylo 04:29 - ओपनटर्मिनल spovalova/openterminal 04:55 - हैचज़िप xevrion/hatchzip 05:23 - डीक्विक्ट्स stencil-hq/dquickts 05:47 - मिंग-वॉइस JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - वीडियो एडिटर स्किल्स appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - ओपन मैथ हार्नेस openmathmodel/open-math-harness 14:02 - बंबू बार rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - प्लूम लॉन्चर aradhyas8/Plume_Launcher वीडियो देखने के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद। कृपया वीडियो को लाइक करें और हमारे चैनल को सब्सक्राइब करें। #github #ai #opensource सूचना: यह सामग्री AI की सहायता से बनाई गई है और इसमें कुछ त्रुटियाँ या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। ▬▬▬▬▬▬ 👋 मुझसे संपर्क करें 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ लिंक ट्री: link.githubawesome.com ➡ मुझे कॉफ़ी पिलाएँ: link.githubawesome.com [id] GitHub Trending Mingguan #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, ... Ini adalah GitHub Trending Weekly #55. 35 proyek open-source yang sedang tren di GitHub saat ini. Langganan saluran berbayar: youtube.com Tautan versi teks: githubawesome.com 00:00 - Pendahuluan 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher Terima kasih banyak telah menonton. Silakan sukai video ini dan berlangganan saluran kami. #github #ai #opensource Peringatan: Konten ini dibuat dengan bantuan AI dan mungkin mengandung ketidakakuratan atau kesalahan. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Hubungi saya 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Dukung saya dengan membeli kopi: link.githubawesome.com [it] GitHub Trending Weekly #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey Questa è la rubrica settimanale "GitHub Trending #55". 35 progetti open source di tendenza su GitHub in questo momento. Abbonamento a pagamento al canale: youtube.com Link alla versione testuale: githubawesome.com 00:00 - Introduzione 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh Italiano: dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice Italiano: JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal Italiano: ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness Italiano: uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - Video Editor Skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - OpenMath Harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - Bambu Bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume Launcher aradhyas8/Plume Launcher Grazie mille per aver guardato il video. Metti mi piace e iscriviti al nostro canale. #github #ai #opensource Nota: il contenuto è stato creato con l'aiuto dell'IA e potrebbe contenere imprecisioni o errori. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Contattami 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Offrimi un caffè link.githubawesome.com [iw] GitHub Trending Weekly #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey זהו מגזין GitHub Trending Weekly #55. 35 פרויקטים בקוד פתוח פופולריים ב-GitHub כרגע. מנוי לערוץ בתשלום: youtube.com קישור לגרסת טקסט: githubawesome.com 00:00 - מבוא 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - לאיה NandhaKishorM/laya 03:10 - מודל תלת-ממדי wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - ריילו colinhacks/reylo 04:29 - טרמינל פתוח spovalova/openterminal 04:55 - האצ'יפ xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - מינג-קול JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - סרטון קצר petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - מיומנויות עריכת וידאו appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - רתמת מתמטיקה פתוחה openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher תודה רבה שצפיתם. אנא עשו לייק לסרטון והירשמו לערוץ שלנו. #github #ai #opensource הערה: התוכן נוצר בעזרת בינה מלאכותית ועשוי להכיל אי דיוקים או שגיאות. ▬▬▬▬▬▬ 👋 צרו איתי קשר 👋 ▬▬▬▬▬▬▬ ➡ לינקטרי: link.githubawesome.com ➡ תקנה לי קפה link.githubawesome.com [ja] GitHub週間トレンド #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey こちらはGitHubトレンドウィークリー第55回です。現在GitHubで注目を集めているオープンソースプロジェクト35件をご紹介します。 有料チャンネル登録：youtube.com テキスト版リンク：githubawesome.com 00:00 - はじめに 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher ご視聴いただきありがとうございました。動画への「いいね」とチャンネル登録をお願いします。 #github #ai #opensource 注意：このコンテンツはAIの支援を受けて作成されたため、不正確な情報や誤りが含まれている可能性があります。 ▬▬▬▬▬▬ 👋 ご連絡ください 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Buy Me A Coffee: link.githubawesome.com [ko] GitHub 주간 트렌딩 #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey GitHub 주간 인기 프로젝트 #55입니다. 지금 GitHub에서 가장 인기 있는 오픈소스 프로젝트 35개를 소개합니다. 유료 채널 구독: youtube.com 텍스트 버전 링크: githubwesome.com 00:00 - 소개 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher 시청해 주셔서 감사합니다. 영상에 좋아요를 누르고 채널 구독도 부탁드립니다. #github #ai #opensource 주의: 본 콘텐츠는 AI를 이용하여 제작되었으며, 부정확하거나 오류가 포함될 수 있습니다. ▬▬▬▬▬▬ 👋 연락처 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ 링크트리: link.githubawesome.com ➡ 커피 한 잔 사주세요: link.githubawesome.com [ml] GitHub ട്രെൻഡിംഗ് വീക്ക്‌ലി #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, opentermina... ഇതാണ് GitHub ട്രെൻഡിംഗ് വീക്ക്‌ലി #55. GitHub-ൽ ഇപ്പോൾ ട്രെൻഡിംഗ് ആയ 35 ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്രോജക്ടുകൾ. പണമടച്ചുള്ള ചാനൽ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ: youtube.com ടെക്‌സ്റ്റ് പതിപ്പ് ലിങ്ക്: githubawesome.com 00:00 - ആമുഖം 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - ലായ NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - റോസാർക്ക്-മോഷൻ-സ്കിൽ rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - റെയ്ലോ colinhacks/reylo 04:29 - ഓപ്പൺടെർമിനൽ spovalova/openterminal 04:55 - ഹാച്ച്സിപ്പ് xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - മിംഗ്-വോയ്‌സ് JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - വീഡിയോ-ഷോർട്ട് petergyang/video-short 10:34 - പെൻമെന്റർ AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - ബർസാർ Samsara-1999/Bursar 12:47 - ഓപ്പൺവിഎൽഹാർനെസ് uclanlp/OpenVL%E0%B4%B9%E0%B4%BE%E0%B5%BC%E0%B4%A8%E0%B5%86%E0%B4%B8%E0%B5%8D 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher കണ്ടതിന് വളരെ നന്ദി. ദയവായി വീഡിയോ ലൈക്ക് ചെയ്യുകയും ഞങ്ങളുടെ ചാനൽ സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. #github #ai #opensource ശ്രദ്ധിക്കുക: ഉള്ളടക്കം AI യുടെ സഹായത്തോടെ സൃഷ്ടിച്ചതാണ്, അതിൽ കൃത്യതയില്ലായ്മകളോ പിശകുകളോ അടങ്ങിയിരിക്കാം. ▬▬▬▬▬▬ 👋 എന്നെ ബന്ധപ്പെടുക 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ ലിങ്ക്ട്രീ: link.githubawesome.com ➡ എനിക്ക് ഒരു കാപ്പി വാങ്ങിത്തരൂ link.githubawesome.com [nl-NL] GitHub Trending Weekly #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey Dit is GitHub Trending Weekly #55. 35 populaire open-sourceprojecten op GitHub van dit moment. Betaald kanaalabonnement: youtube.com Link naar tekstversie: githubawesome.com 00:00 - Introductie 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher Hartelijk dank voor het kijken. Geef de video een like en abonneer je op ons kanaal. #github #ai #opensource Let op: De inhoud is gemaakt met behulp van AI en kan onnauwkeurigheden of fouten bevatten. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Neem contact met me op 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Koop me een koffie: link.githubawesome.com [pa] GitHub ਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ ਵੀਕਲੀ #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey ਇਹ GitHub ਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ ਵੀਕਲੀ #55 ਹੈ। GitHub 'ਤੇ ਇਸ ਵੇਲੇ 35 ਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। ਭੁਗਤਾਨਸ਼ੁਦਾ ਚੈਨਲ ਗਾਹਕੀ: youtube.com ਟੈਕਸਟ ਵਰਜਨ ਲਿੰਕ: githubawesome.com 00:00 - ਜਾਣ-ਪਛਾਣ 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - ਲਾਯਾ NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - ਰੋਸਾਰਕ-ਮੋਸ਼ਨ-ਸਕਿੱਲ rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - ਰੀਲੋ colinhacks/reylo 04:29 - ਓਪਨਟਰਮੀਨਲ spovalova/openterminal 04:55 - ਹੈਚਜ਼ਿਪ xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ਮਿੰਗ-ਵੌਇਸ JMS1717/ming-voice 06:14 - ਓਨਕੀ dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - ਵੀਡੀਓ-ਸ਼ਾਰਟ petergyang/video-short 10:34 - ਪੈਨਮੈਂਟਰ AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - ਬਿਟਕਿੰਡਲ tombkeeper/BitKindle 11:55 - ਓਪਲ xingjian-bai/opal 12:22 - ਬਰਸਰ Samsara-1999/Bursar 12:47 - ਓਪਨਵੀਐਲਹਾਰਨੈਸ uclanlp/OpenVL%E0%A8%B9%E0%A8%BE%E0%A8%B0%E0%A8%A8%E0%A9%88%E0%A8%B8 13:10 - ਵੀਡੀਓ-ਐਡੀਟਰ-ਸਕਿੱਲਸ appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher ਦੇਖਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਬਹੁਤ ਧੰਨਵਾਦ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਸਬਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰੋ। #github #ai #opensource ਨੋਟਿਸ: ਸਮੱਗਰੀ AI ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ▬▬▬▬▬▬ 👋 ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ ਲਿੰਕਟ੍ਰੀ: link.githubawesome.com ➡ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਫੀ ਖਰੀਦੋ link.githubawesome.com [pl] GitHub Trending Weekly #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey Oto GitHub Trending Weekly nr 55. 35 najpopularniejszych projektów open source na GitHubie. Płatna subskrypcja kanału: youtube.com Link do wersji tekstowej: githubwesome.com 00:00 - Wprowadzenie 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - krótki film petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - umiejętności edytora wideo appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher Dziękujemy za obejrzenie. Polub film i zasubskrybuj nasz kanał. #github #ai #opensource Uwaga: Treść została stworzona przy pomocy sztucznej inteligencji i może zawierać nieścisłości lub błędy. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Skontaktuj się ze mną 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubwesome.com ➡ Kup mi kawę link.githubwesome.com [pt-BR] GitHub Trending Weekly #55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey Esta é a lista #55 dos projetos de código aberto mais populares do GitHub neste momento. 35 projetos de código aberto em alta no GitHub. Assinatura paga do canal: youtube.com Link para a versão em texto: githubawesome.com 00:00 - Introdução 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 04:29 - openterminal spovalova/openterminal 04:55 - hatchzip xevrion/hatchzip 05:23 - dquickts stencil-hq/dquickts 05:47 - ming-voice JMS1717/ming-voice 06:14 - onkey dsmurrell/onkey 06:41 - Sumi.css vladocar/Sumi.css 07:07 - rl-env-use browser-use/rl-env-use 07:35 - img2interior img2threejs/plugin-interior 08:02 - Rubix-lang tek-sys-hub/Rubix-lang 08:28 - motion2code lovisdotio/motion2code 08:54 - omnara omnara-ai/omnara 09:20 - ELYTerminal ELY-Open-Source/ELYTerminal 09:44 - prompt2rig blendi-remade/prompt2rig 10:08 - video-short petergyang/video-short 10:34 - penmentor AbdullahAlhariri/penmentor 11:02 - rec recursive-oss/rec 11:30 - BitKindle tombkeeper/BitKindle 11:55 - opal xingjian-bai/opal 12:22 - Bursar Samsara-1999/Bursar 12:47 - OpenVLHarness uclanlp/OpenVLHarness 13:10 - video-editor-skills appariciojunior/video-editor-skills 13:36 - open-math-harness openmathmodel/open-math-harness 14:02 - bambu-bar rolottr/bambu-bar 14:25 - Hi3Dv1.0 hi3d-official/Hi3Dv1.0 14:51 - Plume_Launcher aradhyas8/Plume_Launcher Muito obrigado por assistir. Por favor, curta o vídeo e inscreva-se no nosso canal. #github #ai #opensource Aviso: O conteúdo foi criado com o auxílio de IA e pode conter imprecisões ou erros. ▬▬▬▬▬▬ 👋 Entre em contato comigo 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Compre-me um café: link.githubawesome.com [ru] GitHub Trending Weekly №55: owly, ai-job-search, tsrs, dev-null.sh, laya, reylo, openterminal, onkey Это еженедельный обзор трендов GitHub № 55. 35 самых популярных проектов с открытым исходным кодом на GitHub прямо сейчас. Платная подписка на канал: youtube.com Ссылка на текстовую версию: githubawesome.com 00:00 - Введение 00:11 - owly t4t5/owly 00:38 - ai-job-search ai-job-search-dev/ai-job-search 01:03 - tsrs oxc-project/tsrs 01:29 - new-term-radar zhuyansen/new-term-radar 01:52 - security-audit-skill cloudflare/security-audit-skill 02:18 - dev-null.sh dev-null-sh/dev-null.sh 02:43 - laya NandhaKishorM/laya 03:10 - 3d-model-anything wesbos/3d-model-anything 03:33 - rossark-motion-skill rossark0/rossark-motion-skill 04:02 - reylo colinhacks/reylo 0