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
13 репозиториев
Лёгкий кодинг-агент от OpenAI, который запускается в терминале и работает с кодом проекта. Написан на Rust.
Быстрый многопользовательский редактор кода на Rust от создателей Atom и Tree-sitter, со встроенной работой с ИИ-агентами. Лёгкая альтернатива VS Code.
Кодинг-агент, форк Codex, настроенный под дешёвые и открытые модели. Умеет имитировать «обвязку» других агентов, чтобы выжать из слабой модели максимум.
Единый шлюз к сотне с лишним LLM-провайдеров в формате OpenAI: SDK для Python и прокси-сервер с учётом расходов, балансировкой и логами. Меняешь модель, не меняя код.
Открытый расширяемый агент, который не ограничивается кодом: исследует, пишет, автоматизирует. Работает с 15+ провайдерами и 70+ расширениями через MCP.
Настольное приложение-аналог ChatGPT, которое работает полностью офлайн: скачиваешь модель и общаешься, ничего не уходит в облако.
Быстрая векторная база на Rust с фильтрацией по полям, гибридным поиском, квантованием и распределённым режимом. Доступна как контейнер и как облако.
Самая простая в старте векторная база: работает прямо в процессе приложения, хранит документы и находит похожие. Хороша для прототипов, есть клиент-серверный режим и облако.
Инструменты для агентов, которые управляют компьютером: драйверы для разных ОС, виртуальные машины и бенчмарки для обучения и оценки.
Платформа для разработчиков: скрипты превращаются в вебхуки, воркфлоу и интерфейсы. Быстрый движок задач, открытая альтернатива Retool и Temporal.
Бесплатный курс по MCP от Microsoft: от основ и безопасности до первых серверов, с примерами на C#, Java, JavaScript, Rust, Python и TypeScript.
Встраиваемая база для поиска, как SQLite для эмбеддингов: хранит данные в файлах, ищет по ключевым словам, векторам и SQL. Удобна для мультимодальных данных.
Специальный язык для описания вызовов LLM как типизированных функций: промпт, схема ответа и тесты лежат рядом и компилируются в клиент для вашего языка.
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.