Набор навыков и методология для кодинг-агентов: сначала уточнить задачу, спланировать, писать тесты, потом код. Агент работает дисциплинированнее.
База репозиториев AI-движения
Лучшие AI-репозитории
224 живых проекта — от агентных фреймворков до защиты от prompt injection. У каждого наше описание: зачем он, кому подойдёт и как начать за три шага.
Звёзды, форки и активность обновляем каждый день через GitHub API · обновлено 6 октября 2026 г.
- репозиториев
- 224
- категорий
- 11
- звёзд суммарно
- 11 млн
- новых звёзд за 30 дней
- +235 тыс.
За 30 дней
Растут быстрее всех
Больше всего новых звёзд за последние 30 дней.
Сервис, который превращает любой сайт в чистый Markdown или структурированные данные для моделей. Умеет искать, скрейпить, обходить сайт целиком и даже кликать по странице.
Небольшая утилита от Microsoft: превращает PDF, Word, PowerPoint, Excel и другие файлы в Markdown, который удобно отдавать языковой модели.
Открытый кодинг-агент для терминала с десктопным приложением. Не привязан к одному провайдеру: подключаешь модели, какие есть.
Набор инструментов для разработки от спецификации: сначала принципы и спека, затем план и задачи, и только потом код. Работает с разными кодинг-агентами.
Лёгкий кодинг-агент от OpenAI, который запускается в терминале и работает с кодом проекта. Написан на Rust.
Категории
Агентные фреймворкиФреймворки и оркестрация: из чего собирают агентов и мультиагентные системы.23 репозиторияКодинг-агенты и CLIАгенты, которые пишут код в терминале и редакторе, и методики работы с ними.21 репозиторийMCPСпецификация, официальные SDK и лучшие серверы Model Context Protocol.20 репозиториевОткрытые модели и инференсОткрытые веса, локальный запуск, быстрый инференс и дообучение.38 репозиториевRAG и векторные БДПоиск по своим данным: парсинг документов, краулеры, векторные базы, графы знаний.19 репозиториевEvals и наблюдаемостьКак измерить качество модели и агента и что происходит у него внутри.17 репозиториевПромптинг и контекстПромпты, структурированный вывод, навыки и контекст-инжиниринг.16 репозиториевГолос, видео, мультимодальностьРаспознавание и синтез речи, голосовые агенты, картинки и видео.19 репозиториевАвтоматизацияВоркфлоу без кода, агенты в браузере и на компьютере.15 репозиториевAwesome-списки и обучениеКурсы, книги и awesome-списки, с которых стоит начинать.21 репозиторийБезопасностьPrompt injection, guardrails, red teaming и сканеры агентов.15 репозиториевНе нашёл свой любимый?Предложи репозиторий — посмотрим и добавим, если он того стоит.Предложить репозиторий →
Каталог
25 репозиториев
Платформа, где агентов собирают в визуальном конструкторе или описывают словами, а потом запускают по расписанию или по триггеру. Есть облачная версия и бесплатный self-host.
Графический конструктор пайплайнов для диффузионных моделей: собираешь генерацию картинок, видео и аудио из узлов. Работает локально и умеет отдавать результат по API.
Движок для программных анимаций, на котором Грант Сандерсон делает видео 3Blue1Brown, в том числе знаменитые ролики про нейросети. Это не AI-библиотека, а инструмент, которым наглядно объясняют математику и ML.
Быстрый многопользовательский редактор кода на Rust от создателей Atom и Tree-sitter, со встроенной работой с ИИ-агентами. Лёгкая альтернатива VS Code.
Подробное руководство по промпт-инжинирингу: техники от few-shot до цепочек рассуждений, статьи, лекции и ноутбуки. Недавно дополнено контекст-инжинирингом и агентами.
Сборник примеров и руководств по работе с API OpenAI: от базовых запросов до вызова функций и RAG. Большая часть кода на Python.
Автономный кодинг-агент в трёх видах: расширение для IDE, CLI и SDK. Умеет работать в фоне, по расписанию и из мессенджеров.
Больше 60 реализаций научных статей на PyTorch с пояснениями рядом с кодом: трансформеры, оптимизаторы, GAN, обучение с подкреплением. Сайт показывает код и заметки бок о бок.
Подборка навыков, субагентов, плагинов, статус-строк и инструментов для Claude Code. Удобная карта экосистемы вокруг кодинг-агента.
Локальная замена облачным API: сервер, совместимый с OpenAI, который запускает текстовые, голосовые и графические модели на любом железе, видеокарта не обязательна.
Один из первых терминальных ИИ-напарников для программирования: правит файлы репозитория и сам делает git-коммиты. Работает почти с любой моделью.
Каталог примеров применения ИИ-агентов по отраслям: медицина, финансы, образование, ритейл. К каждому примеру даны ссылки на открытые проекты.
Открытый кодинг-агент в виде расширения для VS Code, плагина JetBrains и CLI. Репозиторий заморожен: вышла финальная версия 2.0.0, дальше код только для изучения.
Стандартная библиотека для диффузионных моделей в PyTorch: готовые пайплайны для картинок, видео и аудио, которые запускаются в несколько строк.
Набор для кодинг-агента, который работает с кодом по смыслу: находит символы, ссылки и правит код через языковые серверы, а не перечитывает файлы целиком. Экономит контекст на больших проектах.
Открытая платформа агентной разработки: CLI, плагины для IDE и облако. Один из самых популярных открытых кодинг-агентов.
Двенадцать принципов, как строить LLM-приложения, которые не стыдно отдать клиентам: свои промпты, свой контекст, простые агенты, явный контроль потока.
Компактная мультимодальная модель, которая понимает изображения и видео и помещается на телефон или ноутбук. Есть демо в браузере и веб-демо для запуска у себя.
Segment Anything 2 от Meta: выделяет любой объект на картинке или в видео по клику и прослеживает его по кадрам. Репозиторий содержит код, веса и ноутбуки.
Фреймворк для тестирования LLM-приложений в стиле pytest: готовые метрики для RAG, агентов и чат-ботов, проверка по трейсам. Результаты можно выгружать в облако.
Открытые модели генерации видео: из текста или картинки получаешь ролик. Младшая версия 1.3B укладывается примерно в 8 ГБ видеопамяти.
Единый интерфейс к разным провайдерам генеративного ИИ: меняешь только строку вида `openai:gpt-4o` на `anthropic:...`, остальной код остаётся прежним.
Отдаёт кодинг-агенту структуру макета из Figma: слои, отступы, цвета. Код получается ближе к дизайну, чем по скриншоту.
Специальный язык для описания вызовов LLM как типизированных функций: промпт, схема ответа и тесты лежат рядом и компилируются в клиент для вашего языка.
Фреймворк Microsoft для проактивного поиска рисков в генеративных системах. Помогает автоматизировать красную команду против моделей и приложений.
Мы что-то упустили?
Предложить репозиторий
Пришли ссылку на GitHub и пару слов, почему он здесь нужен. Каждую заявку смотрим руками — в каталог попадает не всё.