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
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.
Семейство открытых моделей Qwen3 от Alibaba, от малых до больших, с режимами рассуждения. В README собраны примеры запуска через Transformers, llama.cpp и Ollama.
Две открытые модели OpenAI, gpt-oss-120b и gpt-oss-20b, и эталонные реализации запуска, включая Metal для Mac. Редкий случай, когда OpenAI выложила веса.
Семейство мультимодальных моделей команды Qwen: понимают изображения, документы и видео, находят объекты на кадре и работают с интерфейсами.
Современное переосмысление рекуррентной сети LSTM с экспоненциальными вентилями и матричной памятью. Авторы обучили на нём языковую модель xLSTM 7B, веса лежат на Hugging Face.
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.










