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
60 репозиториев
Самый простой способ запустить открытую модель на своём компьютере: одна команда скачивает и запускает её, плюс локальный REST API и библиотеки для Python и JavaScript.
Главная библиотека для работы с моделями: единый код для текста, зрения, звука и мультимодальных задач, и для запуска, и для обучения. Через неё выходит большинство новых открытых моделей.
Рабочее пространство для сборки ИИ-приложений: агентные сценарии, RAG-пайплайны и подключение разных моделей и инструментов в одном интерфейсе. Развёртывается в облаке или у себя.
Коллекция системных промптов и описаний инструментов популярных AI-продуктов: Cursor, Devin, Windsurf, Lovable, Manus и других. Полезна, чтобы изучить, как их строят профессионалы.
Графический конструктор пайплайнов для диффузионных моделей: собираешь генерацию картинок, видео и аудио из узлов. Работает локально и умеет отдавать результат по API.
Эталонная модель распознавания речи от OpenAI: транскрибирует аудио на десятках языков, переводит речь и определяет язык.
Репозиторий большой открытой модели DeepSeek-V3 со смесью экспертов: описание, результаты тестов и инструкции запуска. Показал, что открытая модель может идти вровень с закрытыми.
Открытая модель DeepSeek-R1, обученная рассуждать шаг за шагом с помощью обучения с подкреплением, и её уменьшенные версии на базе Qwen и Llama.
Референсные MCP-серверы от команды протокола: память, git, файловая система и другие. Хороший образец, как устроен сервер, и готовый набор для старта.
Дорожная карта по LLM в трёх частях: основы, «учёный» (как строить модели) и «инженер» (как делать приложения). К темам приложены ноутбуки для Colab.
Инструмент для запуска и дообучения моделей с экономией памяти: есть настольное приложение, веб-интерфейс и библиотека. Дообучать удаётся на скромной видеокарте.
Кодинг-агент, форк Codex, настроенный под дешёвые и открытые модели. Умеет имитировать «обвязку» других агентов, чтобы выжать из слабой модели максимум.
Клонирование голоса по очень короткому образцу: минуты записи хватает, чтобы дообучить модель синтеза речи. Есть веб-интерфейс для разметки и обучения.
Whisper, переписанный на C/C++: быстро работает на обычном процессоре и на Mac, без Python и тяжёлых зависимостей. Удобно встраивать в приложения.
Локальная замена облачным API: сервер, совместимый с OpenAI, который запускает текстовые, голосовые и графические модели на любом железе, видеокарта не обязательна.
Модель синтеза речи, заточенная под живой разговорный диалог: умеет паузы, смех и интонации. Хороша для голосовых помощников и озвучки реплик.
Открытая платформа для обучения, запуска и оценки чат-моделей. Здесь вышла модель Vicuna и работает Chatbot Arena, где люди вслепую сравнивают ответы моделей.
Фреймворк, в котором вместо ручной правки промптов описываешь программу из модулей, а система сама подбирает промпты и примеры под метрику качества.
Мгновенное клонирование голоса: по короткому образцу переносит тембр на любой текст и позволяет менять стиль, эмоции и язык. Лицензия MIT, можно использовать в коммерции.
Быстрый движок для раздачи языковых и мультимодальных моделей. Конкурент vLLM, особенно силён на больших моделях вроде DeepSeek.
Стандартная библиотека для диффузионных моделей в PyTorch: готовые пайплайны для картинок, видео и аудио, которые запускаются в несколько строк.
Открытая модель синтеза речи с многоязычной озвучкой и клонированием голоса. Есть документация, Docker-образ и серверный режим.
Слой долгой памяти для агентов: запоминает факты, связывает их в граф и достаёт по запросу. Базовый сценарий работает локально, даже без ключа LLM.
Код ко всем примерам книги Джея Аламмара и Маартена Гротендорста «Hands-On Large Language Models». Двенадцать глав-ноутбуков: от токенов и трансформеров до RAG, мультимодальности и дообучения.
Давняя платформа для ML, которая теперь умеет и LLM-приложения: трейсинг, оценка, реестр промптов и шлюз к моделям. Подключается к большинству фреймворков.
Семейство открытых моделей Qwen3 от Alibaba, от малых до больших, с режимами рассуждения. В README собраны примеры запуска через Transformers, llama.cpp и Ollama.
Подборка по большим языковым моделям: ключевые статьи, открытые модели, фреймворки обучения и инференса, курсы и книги. Хороший справочник на первое знакомство с областью.
Открытая модель синтеза речи от Resemble AI с клонированием голоса по короткому образцу. Ставится одной командой из PyPI.
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.
Официальный код инференса моделей FLUX.1: генерация и редактирование изображений по тексту, включая режим Kontext, где картинку правят словами.
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.