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
11 репозиториев
Эталонная модель распознавания речи от OpenAI: транскрибирует аудио на десятках языков, переводит речь и определяет язык.
Клонирование голоса по очень короткому образцу: минуты записи хватает, чтобы дообучить модель синтеза речи. Есть веб-интерфейс для разметки и обучения.
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.
Мгновенное клонирование голоса: по короткому образцу переносит тембр на любой текст и позволяет менять стиль, эмоции и язык. Лицензия MIT, можно использовать в коммерции.
Открытая модель синтеза речи с многоязычной озвучкой и клонированием голоса. Есть документация, Docker-образ и серверный режим.
Открытая модель синтеза речи от Resemble AI с клонированием голоса по короткому образцу. Ставится одной командой из PyPI.
Агентный фреймворк от авторов Pydantic: строгие типы на входе и выходе, много моделей, голос и эмбеддинги. Ошибки ловятся ещё до запуска.
Python-фреймворк для голосовых и мультимодальных агентов в реальном времени: из модулей собираешь пайплайн «речь, модель, речь». Есть клиентские SDK для веба и мобильных.
Фреймворк LiveKit для голосовых ИИ-агентов в реальном времени: агент подключается к звонку или комнате, слушает, думает и отвечает голосом.
Лёгкая модель синтеза речи на 82 млн параметров: звучит заметно лучше, чем можно ждать от такого размера, и быстро работает локально.
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.