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
Каталог
6 репозиториев
Движок для быстрой раздачи моделей на видеокартах: экономно расходует память и держит много запросов одновременно. Стандартный выбор, когда модель нужно отдавать как сервис.
Слой памяти для агентов: запоминает факты о пользователе между сессиями и достаёт нужное в нужный момент, чтобы не раздувать контекст.
Слой долгой памяти для агентов: запоминает факты, связывает их в граф и достаёт по запросу. Базовый сценарий работает локально, даже без ключа LLM.
Фреймворк для сборки LLM-приложений из модульных конвейеров с явным контролем поиска, маршрутизации и памяти. Силён в RAG и поисковых системах.
Быстрая и экономная по памяти реализация механизма внимания, на которой держится обучение и запуск больших моделей на GPU. Результат точный, без приближений.
Бывший MemGPT: платформа агентов с долгой памятью, которые учатся на опыте. Сегодня живёт как терминальный клиент Letta Code с серверным режимом.
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.










