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Del prompt al entorno profesional: el stack de desarrollo con agentes de IA Escribir código con inteligencia artificial es cada vez más accesible. Construir software que resuelva el problema correcto, sea mantenible y no introduzca riesgos sigue requiriendo criterio. Por eso, aprender a trabajar con agentes no debería reducirse a encontrar el prompt perfecto. También necesitamos entender qué modelo utilizamos, qué entorno lo ejecuta, qué información recibe, qué puede modificar y cómo comprobaremos el resultado. Esta guía está pensada para quienes comienzan con estas herramientas y para quienes ya las usan, pero quieren ordenar las piezas de su flujo de desarrollo. La idea central es sencilla: la IA amplía nuestra capacidad de producir software; nosotros seguimos siendo responsables de dirigir y verificar ese trabajo. Adaptarnos sin renunciar a comprender En un mensaje de octubre de 2026 sobre contribuciones al kernel, Linus Torvalds rechazó prohibiciones generales sobre el uso de herramientas de IA y exigió que los desarrolladores entendieran lo que estaban haciendo. Eso no significa que obligara a utilizar IA ni que considerara absurdo trabajar sin ella. Robert C. Martin, para los conocidos, Uncle Bob, explicó en una entrevista publicada por Aviator que había cambiado su opinión sobre estas herramientas al observar su evolución. Su entusiasmo no elimina la disciplina de pruebas ni la responsabilidad humana; te invito a que busques en su github ejemplos de cómo usa herramientas deterministas para evaluar la calidad del código generado por sus agentes. Ambas son opiniones relevantes para entender el cambio, no pruebas de que cualquier adopción de IA mejore nuestros resultados. La conclusión que propongo es adaptarnos con responsabilidad, sin convertir ni el rechazo ni el entusiasmo en sustitutos del análisis. Más código no equivale a mejor software El Octoverse 2026 de GitHub muestra un crecimiento importante de actividad. Sus cifras redondeadas pasan de 538 millones de pull requests fusionadas en 2025 a unos 1.300 millones en 2026. La comparación incluye repositorios públicos y privados, en períodos de doce meses terminados en septiembre. GitHub recalculó los años anteriores con las mismas definiciones. Estos datos describen volumen. Por sí solos no demuestran mayor calidad, más valor entregado ni que todo el crecimiento se deba a la IA. Podemos producir más cambios y, al mismo tiempo, generar más trabajo de revisión, duplicar lógica o implementar requisitos mal entendidos. La productividad necesita considerar también correcciones, mantenimiento y utilidad para las personas que usan el sistema. Soy fiel creyente de que para aprovechar esta capacidad, primero necesitamos entender qué hay detrás de la herramienta. LLM, harness y agente: tres conceptos distintos Para esta guía, usaremos estas definiciones operativas: | Concepto | Función | |---|---| | LLM | El modelo que interpreta el contexto y genera respuestas o solicitudes de acciones. | | Harness | El entorno que ejecuta el ciclo de trabajo y gestiona herramientas, contexto y controles. | | Agente | El sistema que utiliza el modelo y ese entorno para avanzar hacia un objetivo mediante acciones y resultados. | !Representación visual de composición de un agente Las fronteras terminológicas varían entre proyectos. La distinción útil es separar el modelo del sistema que le permite actuar. Por ejemplo: el modelo propone ejecutar una prueba; el harness llama a la herramienta, recoge su salida y la devuelve al modelo; el agente usa ese resultado para decidir qué hacer después. En la distinción de Anthropic entre workflows y agentes, un workflow sigue rutas predefinidas, mientras que un agente deja al modelo decidir dinámicamente parte del proceso. No toda automatización que usa un LLM es, por eso, un agente autónomo. Qué significa harness engineering Podemos entenderlo como diseñar, probar y mejorar el entorno donde trabaja el agente. Incluye decidir qué contexto recibe, qué herramientas puede utilizar, qué permisos necesita y cuándo debe detenerse o pedir ayuda. También exige definir cómo se verifica lo que produce. La pregunta deja de ser solamente «¿qué le escribo?» y pasa a ser «¿qué condiciones necesita para trabajar correctamente?». El artículo de Anthropic sobre diseño de harnesses desarrolla esta perspectiva. La complejidad debe justificarse Añadir herramientas, reglas o agentes puede resolver una necesidad. También puede introducir ruido y más puntos de fallo. Dos casos ayudan a entenderlo, sin convertirlos en una ley universal: - Anthropic: en evaluaciones internas de MCP, reportó que Opus 4 pasó del 49% al 74% de precisión al descubrir herramientas bajo demanda. El cambio fue cómo se cargaban sus definiciones, no eliminar la biblioteca de herramientas. Fuente original. - Vercel: al simplificar su agente interno de consultas SQL, reportó pasar de cuatro a cinco consultas resueltas sobre una muestra de cinco. También cambió la arquitectura y el contexto: el resultado no aísla solamente la cantidad de herramientas. Fuente original. No son experimentos equivalentes ni estudios independientes que prueben que «menos siempre es mejor». El criterio práctico es utilizar la complejidad suficiente para resolver la tarea y conservar los controles necesarios. Quitar una integración innecesaria puede ayudar. Quitar validación o revisión para simplificar puede empeorar el sistema. Orquestación: cuándo tiene sentido delegar Un orquestador puede dividir un objetivo en encargos, proporcionar contexto a subagentes e integrar sus resultados. Es el patrón orchestrator-workers. Un ejemplo: mientras el coordinador revisa la implementación de un fallo, un subagente investiga el comportamiento de una dependencia. Si las tareas son independientes, pueden avanzar en paralelo. Si una necesita el resultado de la otra, esa dependencia no desaparece por utilizar varios agentes. Cada encargo necesita alcance, contexto, límites y un criterio de finalización. El coordinador no debería asumir que el subagente recibe automáticamente todo su historial ni aceptar sus conclusiones sin evidencia. Delegar consume contexto, tiempo y revisión. Para una tarea pequeña, un solo agente puede ser la mejor decisión. Abrir varias terminales tampoco equivale a coordinar trabajo. Agentes que podemos utilizar Probablemente ya escuchaste hablar de Claude Code, Codex y OpenCode. Quiero detenerme en Pi porque propone un enfoque que me resulta especialmente interesante: partir de un núcleo mínimo y ampliarlo según las necesidades del proyecto. Más que presentarlo como una evolución superior a los demás, lo veo como una alternativa para quienes buscan adaptar el entorno del agente a su propia forma de trabajar. Pi: un núcleo mínimo que se adapta al flujo Mario Zechner creó Pi porque quería recuperar el control sobre la herramienta con la que trabajaba: entender qué contexto recibía el modelo, inspeccionar lo que ocurría y modificar el entorno cuando lo necesitara. En su artículo original cuenta cómo llegó a esa decisión. Lo interesante de Pi es que parte de un núcleo pequeño que podés ampliar según tu forma de trabajar. Permite leer y modificar archivos, ejecutar comandos, cambiar de proveedor y ajustar el flujo mediante extensiones y skills. Para mí, ahí está su atractivo: tener una base que podés adaptar sin incorporar de entrada funciones que quizás no necesitás. Esa libertad también exige prestar atención a los permisos y controles que requiere tu proyecto. Y hay un detalle importante si buscás información sobre Pi: en aquel artículo Mario explicaba por qué no incorporaba MCP, pero el sitio actual ya anuncia soporte integrado. Conviene separar la historia del proyecto de lo que ofrece hoy. Skills: procedimientos reutilizables Una skill reúne instrucciones y recursos para una tarea. En el formato Agent Skills, una carpeta contiene un archivo SKILL.md y puede incluir referencias, ejemplos o scripts. El cliente puede descubrirla y cargar sus instrucciones cuando corresponde. La skill orienta el procedimiento. Una herramienta ejecuta acciones. Una skill de Playwright, por ejemplo, enseña cómo utilizar Playwright CLI; no reemplaza esa herramienta. Estos ejemplos cubren necesidades diferentes: | Skill o proyecto | Propósito | |---|---| | Impeccable | Orientar la creación, revisión y mejora de interfaces. | | Frontend Design | Guiar decisiones visuales para interfaces web. | | Playwright CLI Skills | Guiar navegación, interacción y comprobación de flujos web. | | Caveman | Orientar respuestas más concisas; el proyecto también ofrece un proxy, que es otro componente. | | Ponytail | Priorizar cambios mínimos y reutilizar lo existente sin eliminar controles necesarios. | No hace falta instalar todas (ni lo recomiendo, ya lo expliqué más arriba). Algunas se solapan y sus instrucciones pueden competir. Conviene revisar su contenido y procedencia, especialmente si incluyen scripts. Una skill no reentrena el modelo ni garantiza que siga siempre el procedimiento (mantené esto siempre en mente). Las promesas de ahorro de código o tokens también necesitan evaluarse en el contexto real. Contexto y memoria no cumplen la misma función El agente necesita información del trabajo actual y puede beneficiarse de recuperar conocimiento anterior. Son necesidades relacionadas, pero distintas. | Necesidad | Ejemplo | Qué aporta | |---|---|---| | Comprender el repositorio | CodeGraph | Consultas sobre relaciones entre elementos del código. | | Consultar bibliotecas | Context7 | Documentación y ejemplos, con información de versiones cuando está disponible. | | Recuperar decisiones previas | Engram | Memoria persistente de conocimiento seleccionado. | | Mantener notas legibles | Basic Memory | Conocimiento en archivos Markdown, con uso local y nube opcional. | | Relacionar hechos | Memory de MCP | Implementación básica de memoria con entidades, observaciones y relaciones. | El servidor Memory es una implementación de referencia, no necesariamente un sustituto completo de los otros productos. La memoria útil requiere mantenimiento: seleccionar qué guardar, recuperar lo pertinente y corregir información obsoleta. Un grafo desactualizado o una decisión antigua pueden orientar mal al agente. No conviene guardar secretos ni asumir que instalar memoria captura automáticamente todas las conversaciones. En lo personal, he trabajado mucho con Engram y ha sido de mucha ayuda para trabajar en equipo o trabajar entre distintos proveedores de modelos o agentes sin perder contexto. MCP: conectar al agente con el trabajo del equipo MCP es un protocolo de integración, no una categoría funcional como memoria o análisis estático. Un servidor puede ofrecer información, acciones o ambas. Tres integraciones ilustran el flujo: - GitHub MCP: repositorios, issues, pull requests y ejecuciones de Actions. - Notion MCP: documentación, páginas y conocimiento del proyecto. - Figma MCP: contexto de diseños, componentes y variables para orientar la implementación. Obviamente hay muchísimos mcp para múltiples casos de uso, pero al igual que te dije en las skills, no es necesario que los instales todos; úsalos en base a la necesidad de los proyectos. Un ejemplo práctico de los anteriores mencionados puede ser imaginar un cambio que parte de requisitos en Notion, consulta un diseño en Figma y termina en un PR de GitHub. La conexión no autoriza cualquier operación: leer un documento y modificarlo son permisos diferentes. Verificar antes de aceptar El código generado necesita controles independientes de la explicación del agente. Una respuesta convincente no demuestra que el cambio funcione. En este caso te recomiendo que revises los tipos de perfiles que ofrece gentle-shell para cubrir este escenario de verificación de lo que genera el agente. Análisis estático con SonarQube SonarQube ayuda a identificar defectos potenciales, riesgos de seguridad y problemas de mantenibilidad. Puede aportar reglas y criterios de calidad al flujo de revisión. Complementa las pruebas. La cobertura que muestra procede de reportes generados por otras herramientas: no significa que SonarQube haya ejecutado esas pruebas ni que sean suficientes. Dependencias y configuración con Trivy Trivy permite buscar vulnerabilidades conocidas, secretos y configuraciones inseguras en objetivos compatibles. Lo que revisa depende del objetivo y de los escáneres habilitados. También necesitamos verificar la procedencia de nuestras herramientas de seguridad. Trivy sufrió un incidente de cadena de suministro en marzo de 2026; el proyecto publicó sus conclusiones y medidas de remediación. Antes de incorporarlo a una demo o pipeline, corresponde revisar los avisos y la integridad de la distribución elegida. Ningún escáner limpio demuestra ausencia de vulnerabilidades. Estas herramientas no sustituyen pruebas funcionales, revisión humana ni una evaluación de seguridad cuando el riesgo la exige. Organizar sesiones y continuar desde el celular Después de preparar un agente y definir sus controles, podemos pensar en gestionar varias sesiones. Herdr TUI es un multiplexor de terminal orientado a agentes. Organiza paneles y sesiones y permite observar qué trabajos necesitan atención. Orca se presenta como un ADE: un entorno de desarrollo para agentes que combina terminales, navegador y trabajo por tareas con git worktrees. Un worktree es otra carpeta de trabajo del repositorio; separa cambios, pero no es un sandbox de seguridad. Para acceder desde otros dispositivos, las piezas vuelven a tener funciones diferentes: | Pieza | Función | |---|---| | Termux | Terminal y entorno Linux en Android, con posibilidad de acceso remoto mediante SSH. | | Moshi y sus hooks | Acceso desde iOS o Android y eventos de agentes compatibles, incluidas solicitudes de aprobación. | | Tailscale | Conectividad privada entre dispositivos, con tráfico cifrado de extremo a extremo. | En un flujo remoto, el celular puede actuar como cliente mientras el agente trabaja en otra máquina. Esa máquina debe seguir encendida y accesible. El multiplexor, el cliente móvil y la red no se reemplazan entre sí. El cifrado tampoco reemplaza permisos o autenticación. Y que una conexión utilice Tailscale no significa que todas las comunicaciones de las aplicaciones circulen por ella. Conviene revisar por separado la privacidad de Moshi, sus notificaciones y la configuración utilizada. Un ejemplo de flujo completo, sin instalarlo todo Supongamos que necesitamos corregir una validación incorrecta en un formulario. Un recorrido posible sería: 1. Definir el comportamiento esperado y cómo comprobarlo. 2. Pedir al agente que identifique el código relevante, utilizando contexto adicional solo si hace falta. 3. Consultar documentación de una dependencia si existe una duda concreta. 4. Solicitar el cambio mínimo que resuelva el caso y una prueba que lo verifique. 5. Ejecutar las comprobaciones pertinentes y revisar el diff y los resultados. 6. Documentar una decisión duradera si realmente aporta valor y preparar el PR para revisión. Es un ejemplo propuesto, no una demostración ejecutada ni una receta que exija todas las herramientas mencionadas. La orquestación, la memoria y el acceso móvil entran cuando resuelven una necesidad observada. No deberían convertirse en requisitos previos para comenzar. El stack profesional empieza por el criterio Un buen entorno de desarrollo con agentes permite saber qué está ocurriendo: qué se pidió, qué información recibió el sistema, qué acciones realizó y qué evidencia respalda el resultado. El punto de partida puede ser pequeño: un agente, una tarea delimitada y una forma de comprobarla. Las demás piezas se incorporan cuando justifican su coste. La ventaja no está en producir la mayor cantidad de código. Está en convertir esa capacidad en cambios útiles, verificables y mantenibles.

Uncle Bob's Agent Skill

Rules in a prompt are easy for an agent to drift from. A number it has to get under is harder to argue with. Catch: the gates need his companion tools (crapper, dryer, mutator) installed. unclebob/ub-mode

Uncle Bob 上週公開 ub-mode 的 AI Skill。 » unclebob/ub-mode ub-mode 的做法不靠模型自己說「完成了」，改用三個工具出數字： ➊ crapper 算 CRAP 分數，每個函式要低於 10 ➋ dryer 抓結構重複，相似度 0.8 以上要處理 ➌ mutator 故意把程式改壞，測試沒抓到的 mutant 就叫「存活」，要砍

GitHub Top 10 This Week — Week of October 30, 2026 (Ep. 008) | Best New Open Source Repos 🔥 GitHub Top 10 for Week of October 30, 2026 — the most-starred new open source repositories this week, curated every Friday by TheMrOzz. This week's top picks: ub-mode, android-ad-cleaner, ai-pose-gallery-zh — and 7 more you need to see! Whether you're a software engineer, indie developer, or just love open source, this weekly series keeps you on the cutting edge of GitHub trending repos — AI tools, developer utilities, programming frameworks, and more. 📌 TIMESTAMPS: 0:00 Intro — Week of October 30, 2026 0:10 #1 unclebob/ub-mode (5,236 ⭐) 0:55 #2 rddmwmddr/android-ad-cleaner (5,014 ⭐) 1:40 #3 anhao/ai-pose-gallery-zh (3,861 ⭐) 2:25 #4 interplains/Zero-Breach-Toolkit (3,789 ⭐) 3:10 #5 designfuchen/word-atlas (3,341 ⭐) 3:55 #6 t3dotgg/tstack (2,451 ⭐) 4:40 #7 ccch1mneyyy/dsh-Go (2,129 ⭐) 5:25 #8 andyhuo520/digital-human-koubo (1,545 ⭐) 6:10 #9 DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research (1,295 ⭐) 6:55 #10 qybaihe/bla (1,268 ⭐) 7:40 Outro 💡 Featured languages this week: Python, HTML, TypeScript, Dart 📂 Full list: #1 unclebob/ub-mode — 5,236 stars | unclebob/ub-mode #2 rddmwmddr/android-ad-cleaner — 5,014 stars | rddmwmddr/android-ad-cleaner #3 anhao/ai-pose-gallery-zh — 3,861 stars | anhao/ai-pose-gallery-zh #4 interplains/Zero-Breach-Toolkit — 3,789 stars | interplains/Zero-Breach-Toolkit #5 designfuchen/word-atlas — 3,341 stars | designfuchen/word-atlas #6 t3dotgg/tstack — 2,451 stars | t3dotgg/tstack #7 ccch1mneyyy/dsh-Go — 2,129 stars | ccch1mneyyy/dsh-Go #8 andyhuo520/digital-human-koubo — 1,545 stars | andyhuo520/digital-human-koubo #9 DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research — 1,295 stars | DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research #10 qybaihe/bla — 1,268 stars | qybaihe/bla 🔔 New episode every Friday at 10 PM TRT / 7 PM UTC. Subscribe so you never miss a GitHub trend! #github #opensource #programming #developer #githubtrending #coding #TheMrOzz #weeklytop10 #tech #openSource #devtools #softwareengineering #repositories #newrepos #buildInPublic

GitHub Trending Weekly #56: Kero, ub-mode, dossier, OXR, Strata, motty, floorplan, OpenDuet, bygga This is GitHub Trending Weekly #56. 35 trending open-source projects on GitHub right now. 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Kanalabonnement (kostenpflichtig): youtube.com Link zur Textversion: githubawesome.com 00:00 – Einführung 00:11 – Kero egoist/kero 00:36 – ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 – dossier AienTech/dossier 01:33 – OXR SoMarkAI/OXR 02:00 – Strata Niko1221/Strata 02:26 – print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 – motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - calender-app-design kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs Vielen Dank fürs Zuschauen! 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Suscripción de pago al canal: youtube.com Enlace a la versión en texto: githubawesome.com 00:00 - Introducción 00:11 - Kero egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - dossier AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - calender-app-design kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs Muchas gracias por ver el video. 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Abonnement payant à la chaîne : youtube.com Lien vers la version texte : githubwesome.com 00:00 - Introduction 00:11 - Kero : egoist/kero 00:36 - ub-mode : unclebob/ub-mode 01:05 - dossier : AienTech/dossier 01:33 - OXR : SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata : Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic : aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - calender-app-design kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs Merci beaucoup d'avoir regardé ! 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Abbonamento a pagamento al canale: youtube.com Link alla versione testuale: githubawesome.com 00:00 - Introduzione 00:11 - Kero egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - dossier AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - calender-app-design kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm Italiano: anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs Grazie mille per aver guardato il video. 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בונה Nutlope/bygga 05:45 - קנסאקו yjid/kensaku 06:10 - במה daveebbelaar/bama 06:34 - הוקום anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - מדריך אנליטיקה atlanai/analytics-playbook 08:44 - קינטוגרף 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - הישרדות-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - טלפון איי oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - גליף-אורז Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - מנוף github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - וידאו-למשחק lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - דיאטת-סקיל nicobailon/skill-diet 13:54 - סוכן-לולאה smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs 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 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ תקנו לי קפה link.githubawesome.com [ja] GitHubトレンド週間ランキング #56：Kero、ub-mode、dossier、OXR、Strata、motty、floorplan、OpenDuet、bygga こちらはGitHubトレンドウィークリー第56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 - Kero egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - dossier AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - calendar-app-design kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs ご視聴いただきありがとうございます。ぜひ動画に「いいね！」をして、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。 ▬▬▬▬▬▬ 👋 お問い合わせ 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ Buy Me A Coffee link.githubawesome.com [ko] GitHub 주간 트렌드 #56: Kero, ub-mode, dossier, OXR, Strata, motty, floorplan, OpenDuet, bygga GitHub 주간 인기 프로젝트 #56입니다. 지금 GitHub에서 가장 인기 있는 오픈소스 프로젝트 35개를 소개합니다. 유료 채널 구독: youtube.com 텍스트 버전 링크: githubwesome.com 00:00 - 소개 00:11 - Kero egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - dossier AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - calender-app-design kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs 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 #56: Kero, ub-mode, dossier, OXR, Strata, motty, floorplan, OpenDuet,... ഇതാണ് GitHub ട്രെൻഡിംഗ് വീക്ക്‌ലി #56. GitHub-ൽ ഇപ്പോൾ ട്രെൻഡിംഗ് ആയ 35 ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്രോജക്ടുകൾ. പണമടച്ചുള്ള ചാനൽ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ: youtube.com ടെക്‌സ്റ്റ് പതിപ്പ് ലിങ്ക്: githubawesome.com 00:00 - ആമുഖം 00:11 - കീറോ egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - ഡോസിയർ AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - സ്ട്രാറ്റ Niko1221/Strata 02:26 - പ്രിന്റ്-മൈ-പ്രൊഫൈൽ-പിക് aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - മോട്ടി t8y2/motty 03:16 - ലോക്കൽ-ഇൻഫെറൻസ് NVIDIA/local-inference 03:39 - ഫ്ലോർപ്ലാൻ haydenschmitty/floorplan 04:04 - ഓപ്പൺഡ്യൂറ്റ് CopilotKit/OpenDuet 04:30 - കലണ്ടർ-ആപ്പ്-ഡിസൈൻ kargulstudio/calender-app-design 04:56 - സീറോ-ബ്രീച്ച്-ടൂൾകിറ്റ് interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - കെൻസകു yjid/kensaku 06:10 - ബാമ daveebbelaar/bama 06:34 - ഹോകം anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - ഡക്ക്പാഡ് hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - അനലിറ്റിക്സ്-പ്ലേബുക്ക് atlanai/analytics-playbook 08:44 - കൈനറ്റോഗ്രാഫ് 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - AI-ഫോൺ oxnw/ai-phone 10:29 - ലൈറ്റ്പോസ്റ്റ് brainstormity/LightPost 10:52 - ഗ്ലിഫ്-റൈസ് Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - ലിവർ github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - വീഡിയോ-ടു-ഗെയിം lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - സ്കിൽ-ഡയറ്റ് nicobailon/skill-diet 13:54 - ഏജന്റ്ലൂപ്പ് smhanov/agentloop 14:19 - ഫിലിമിക് DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs 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 👋 ▬▬▬▬▬▬ ➡ LinkTree: link.githubawesome.com ➡ എനിക്ക് ഒരു കോഫി വാങ്ങൂ link.githubawesome.com [nl-NL] GitHub Trending Weekly #56: Kero, ub-mode, dossier, OXR, Strata, motty, floorplan, OpenDuet, bygga Dit is GitHub Trending Weekly #56. 35 trending open-sourceprojecten op GitHub op dit moment. Betaald kanaalabonnement: youtube.com Link naar tekstversie: githubawesome.com 00:00 - Introductie 00:11 - Kero egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - dossier AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - calender-app-design kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs Hartelijk dank voor het kijken. 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Płatna subskrypcja kanału: youtube.com Link do wersji tekstowej: githubwesome.com 00:00 - Wprowadzenie 00:11 - Kero egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - dossier AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - plan piętra haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - projekt aplikacji kalendarza kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glif-ryż Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - dźwignia github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - wideo-do-gry lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs 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.githubawesome.com ➡ Kup mi kawę link.githubawesome.com [pt-BR] GitHub Trending Weekly #56: Kero, ub-mode, dossier, OXR, Strata, motty, floorplan, OpenDuet, bygga Esta é a edição nº 56 do GitHub Trending Weekly. 35 projetos de código aberto em alta no GitHub neste momento. Assinatura paga do canal: youtube.com Link para a versão em texto: githubawesome.com 00:00 - Introdução 00:11 - Kero egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - dossier AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - inferência local NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - design de aplicativo de calendário kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs Muito obrigado por assistir. 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Платная подписка на канал: youtube.com Ссылка на текстовую версию: githubawesome.com 00:00 - Введение 00:11 - Kero egoist/kero 00:36 - ub-mode unclebob/ub-mode 01:05 - dossier AienTech/dossier 01:33 - OXR SoMarkAI/OXR 02:00 - Strata Niko1221/Strata 02:26 - print-my-profile-pic aschmelyun/print-my-profile-pic 02:53 - motty t8y2/motty 03:16 - local-inference NVIDIA/local-inference 03:39 - floorplan haydenschmitty/floorplan 04:04 - OpenDuet CopilotKit/OpenDuet 04:30 - calender-app-design kargulstudio/calender-app-design 04:56 - Zero-Breach-Toolkit interplains/Zero-Breach-Toolkit 05:19 - bygga Nutlope/bygga 05:45 - kensaku yjid/kensaku 06:10 - bama daveebbelaar/bama 06:34 - hokum anomalyco/hokum 07:00 - devbox rudderlabs/devbox 07:26 - duckpad hugues31/duckpad 07:52 - Pika-H3-Flex Pika-Labs/Pika-H3-Flex 08:17 - analytics-playbook atlanai/analytics-playbook 08:44 - kinetograph 0xS4N4TG/kinetograph 09:10 - esp32-usb-to-airprint ngxson/esp32-usb-to-airprint 09:34 - survival-llm anonnerdfrenzy/survival-llm 10:02 - ai-phone oxnw/ai-phone 10:29 - LightPost brainstormity/LightPost 10:52 - glyph-rice Nebelung-cloud/glyph-rice 11:17 - MiniCPM-OCR OpenBMB/MiniCPM-OCR 11:40 - lever github/lever 12:08 - dontallow johncassil/dontallow 12:31 - video-to-game lovisdotio/video-to-game 12:55 - grim-prompter jmanico/grim-prompter 13:24 - skill-diet nicobailon/skill-diet 13:54 - agentloop smhanov/agentloop 14:19 - Filmimic DreamyLab30/Filmimic 14:46 - english-rs Aaryan-Kapoor/english-rs Большое сп

Топ-10 GitHub за 3 дня · 27–29 октября 2026: dsh-our-free-model, DeepTutor, LinkSwift Топ-10 GitHub за 3 дня · 27–29 октября 2026 (без повторов прошлого выпуска) Самые быстрорастущие open-source проекты GitHub за 3 дня: Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model, HKUDS/DeepTutor, hmjz100/LinkSwift и ещё 7. 1. Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model — +5 832 ★ — Плагин для DeepSeek Harness (dsh), подключающий бесплатные модели через публичные шлюзы OpenCode Zen и Kilo AI. Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model 2. HKUDS/DeepTutor — +5 706 ★ — ИИ-репетитор для персонального обучения на протяжении жизни: мультиагентная система с RAG и CLI HKUDS/DeepTutor 3. hmjz100/LinkSwift — +4 839 ★ — JavaScript-инструмент, который получает прямые ссылки на скачивание файлов с восьми облачных дисков. hmjz100/LinkSwift 4. debpalash/VoiceStudio — +4 455 ★ — Локальный открытый аналог ElevenLabs: клонирование голосов, дубляж видео, диктовка и транскрибация на 646 языках. debpalash/VoiceStudio 5. google/elephant-goldfish-model — +3 991 ★ — Плагин со скиллами для Claude Code, Codex и Antigravity: агенты пишут спецификации и проводят их ревью. google/elephant-goldfish-model 6. unclebob/ub-mode — +3 773 ★ — Скилл для ИИ-агентов: заставляет писать код по строгим инженерным принципам — TDD, рефакторинг, контроль качества. unclebob/ub-mode 7. interplains/Zero-Breach-Toolkit — +3 595 ★ — Офлайн-проверка компьютеров, Android-телефонов и бэкапов iPhone на следы известного шпионского ПО вроде Pegasus. interplains/Zero-Breach-Toolkit 8. KnifeLemon/Filee — +3 570 ★ — Бесплатный офлайн-конвертер файлов: перетаскиваете файл на кольцо форматов у курсора и получаете результат. KnifeLemon/Filee 9. anhao/ai-pose-gallery-zh — +3 127 ★ — Китайская версия галереи ИИ-референсов поз: зеркало японского сайта с переводом и статичным фронтендом. anhao/ai-pose-gallery-zh 10. obra/superpowers — +2 936 ★ — Фреймворк навыков и методология разработки для кодинг-агентов: от уточнения спецификации до реализации субагентами. obra/superpowers Сообщество вайбкодеров в Telegram - vibeecode.ru Запускай и дорабатывай такие проекты с ИИ в Приложении ВайбКод - vibeecode.ru Новые звёзды за 3 дня по официальной истории звёзд GitHub, сутки по UTC. #github #opensource #программирование #нейросети #вайбкодинг

Роберт Мартин выпустил скилл для улучшения качества кода Автор «Чистого кода» Роберт Мартин представил инструмент ub-mode. Он помогает ИИ-агентам писать качественный код: убирает сложные функции, повторения и лишние тесты. Инструмент работает по принципу... unclebob/ub-mode

Baidu выкатили Unlimited-OCR 2. Китайцы прокачали нейронку для оцифровки PDF, сканов и книг. Теперь она может переваривать огромные документы за один запрос, сохраняя связи между страницами. Что улучшили: • Научили обрабатывать сотни страниц за раз. •... unclebob/ub-mode

Uncle bob made a skill that grades your agent's code, not just its vibes. ub-mode turns clean code into a slash command — tdd first, then deterministic gates score complexity, duplication and mutation-test survivors before it ships. unclebob/ub-mode