Developers

Supervision — это ключевой набор инструментов для компьютерного зрения. Он позволяет обрабатывать данные, выполнять детекцию и слежение в реальном времени, а также подсчитывать объекты в зонах. Установка проста: pip install supervision в среде Python>=3.9.

Инструмент не зависит от модели: подключайте любые классификаторы, детекторы или сегментаторы. Встроены коннекторы для Ultralytics, Transformers, MMDetection, Inference и других. Supervision предоставляет настраиваемые аннотаторы для визуализации и утилиты для работы с датасетами (загрузка, разделение, слияние, сохранение).

PM Skills Marketplace — AI-операционная система для улучшения продуктовых решений. Платформа включает 68 навыков, 42 связанных рабочих процесса и 9 плагинов. Разработана для Claude Code и Cowork, но совместима с другими AI-ассистентами. В отличие от обычного ИИ, каждый навык содержит проверенный PM-фреймворк от discovery до стратегии.

Этот репозиторий предоставляет набор навыков (Agent Skills) для продуктов и технологий Google, включая Google Cloud. Он активно развивается. Через командную строку можно выбрать и установить нужные навыки.

Доступны навыки для Gemini API, AlloyDB, BigQuery, Cloud Run, Cloud SQL, Firebase, GKE и других сервисов. Присутствуют рецепты: онбординг в Google Cloud, аутентификация и сетевая наблюдаемость. Фреймворк Well-Architected охватывает безопасность, надежность, оптимизацию затрат и производительность.

GhostTrack — это инструмент для отслеживания местоположения и номеров мобильных телефонов, относящийся к категории OSINT и сбора информации.

В меню IP Track возможно комбинирование с инструментом Seeker для получения IP-адреса цели.

Tolaria — кроссплатформенное десктопное приложение для управления Markdown-базами знаний. Оно используется для второй памяти, корпоративных документов и памяти AI-агентов. Автор ведёт в нём более 10 000 заметок, управляя своей жизнью.

Файлы — обычные markdown, портативные и независимые. Каждое хранилище — git-репозиторий с полной историей. Приложение работает офлайн, без аккаунтов. Открытый код, стандарты — YAML frontmatter. Типы — навигационные метки. Поддержка AI и клавиатуры.

llama.cpp — это высокопроизводительная реализация инференса LLM на C/C++ без зависимостей. Проект оптимизирован для Apple Silicon (ARM NEON, Metal), поддерживает квантизацию от 1.5 до 8 бит, а также бэкенды CUDA, Vulkan, SYCL и гибридный CPU+GPU. Главная цель — минимальная настройка и максимальная скорость на любом оборудовании.

Нововведения включают миграцию кэша Hugging Face, поддержку модели MXFP4 и WebGPU в браузере. Установка возможна через brew, nix, winget, Docker, предварительные бинарники или сборку из исходников. Появились интеграции: Hugging Face Inference Endpoints для GGUF, редактор GGUF, расширения для VS Code и Vim/Neovim.

Проект N.O.M.A.D. представляет собой самодостаточный сервер для работы с информацией и обучением в автономном режиме. Он включает встроенные инструменты и AI, доступные через браузер после установки на Debian-совместимые ОС. Установка производится через терминал с правами root.

goose — это универсальный AI-агент с открытым исходным кодом, работающий на вашем устройстве. Он подходит не только для кода, но и для исследований, написания текстов, автоматизации, анализа данных и других задач.

Проект доступен в виде настольного приложения для macOS, Linux и Windows, а также через CLI и API. goose написан на Rust для производительности. Поддерживает 15+ провайдеров (Anthropic, OpenAI, Google, Ollama и др.) и 70+ расширений через Model Context Protocol.

Taste Skill — это фронтенд-фреймворк для AI-агентов, который улучшает макет, типографику, анимацию и интервалы, заменяя шаблонные UI. Включает навыки генерации изображений для референс-бордов (веб, мобильные, бренд-киты). Используйте с ChatGPT Images или аналогичными инструментами, затем передавайте кадры в Codex, Cursor или Claude Code для реализации.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это библиотека с открытым исходным кодом для компьютерного зрения и машинного обучения. Она включает более 2500 оптимизированных алгоритмов для анализа изображений и видео, таких как обнаружение лиц, распознавание объектов и слежение за движением.

Ресурсы OpenCV включают официальные курсы, документацию, форум поддержки и систему отслеживания ошибок. Вклад в проект осуществляется через pull request'ы с обязательным следованием руководству по стилю кода. Подписывайтесь на YouTube-канал, LinkedIn и Mastodon для новостей сообщества.