Находите качественные проекты с открытым исходным кодом, отправляйте проекты анонимно, заявляйте права на свои проекты и редактируйте их.
Немного любопытства. Мир открытого кода.
THE FIRST COLLECTIONPonytail — это навык/плагин для AI-агентов программирования, который подталкивает их к минимальному необходимому коду с помощью семиступенчатой лестницы решений, а также команд review/audit. Поддерживает Claude Code, Codex, Copilot CLI, Gemini, OpenCode и многие другие инструменты через установку плагинов или файлы правил.
Библиотека с открытым исходным кодом, содержащая 388 готовых к использованию навыков, плагинов и персон для AI-агентов в области кодирования. Совместима с Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, Cursor и 9 другими инструментами, охватывая инженерию, маркетинг, продуктовый менеджмент, соответствие требованиям, консультации на уровне C-suite и исследования.
Headroom сжимает выводы инструментов, логи, фрагменты RAG, файлы и историю диалогов до их попадания в LLM, уменьшая расход токенов при сохранении ключевой информации. Запускается локально как библиотека Python/TypeScript, прокси, сервер MCP или обёртка-агент для Claude Code, Codex, Copilot, Cursor и других.
Маркетплейс агентных плагинов с 94 плагинами, 202 агентами, 183 навыками и 105 командами, созданный из одного исходного файла Markdown для Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenCode, Antigravity CLI и GitHub Copilot.
Инструментарий для разработки с приоритетом ИИ, который предоставляет специализированные знания, рабочие процессы и стандарты, чтобы превратить ИИ-агентов по написанию кода в старших мобильных инженеров.
A community-curated collection of custom agents, instructions, skills, hooks, workflows, and plugins for GitHub Copilot, with a searchable website, Learning Hub, and installable plugin marketplace.
Подобранная библиотека машиночитаемых промптов задач и Agent Skills для агентов-кодировщиков, ориентированная на типичные сбои агентов: сломанные скрипты установки, расплывчатые issues и тесты, требующие недоступных сервисов. Включает фикстуры с заложенными дефектами для валидации.
Архив прозрачности, собирающий извлечённые системные промпты и инструкции от ведущих AI-моделей и агентов, включая OpenAI, Google, Anthropic, xAI, Perplexity, Cursor и других, для общественного доступа.
Это подборка открытых книг и учебных пособий по AI-агентам, включающая популярные репозитории GitHub: книги, курсы и код. Охватывает китайские и английские ресурсы, код к коммерческим книгам, списки статей, правила для агентов, эксперименты по написанию книг, экосистему Harness и основные фреймворки. Ежедневно обновляет звёзды и сортирует по популярности, предлагая маршруты для чтения.
AgnosticUI Local (v2) — это CLI-библиотека UI-компонентов, независимая от фреймворка, которая копирует исходный код, стили и тесты напрямую в проект для React, Vue, Svelte или Lit. Включает 55 доступных компонентов и AI-плейбуки.
Бесплатный курс Microsoft из 21 урока для начинающих по созданию приложений генеративного ИИ: LLM, промпт-инжиниринг, RAG, агенты, дообучение и другое, с примерами на Python/TypeScript.
Caveman — это навык и прокси, сжимающие текстовые ответы кодирующих помощников ИИ, сокращая выходные токены на 65% и входные на треть. Он работает с более чем 30 агентами через простую CLI, предоставляет данные по тестам производительности и включает в себя конфиденциальность-ориентированные функции телеметрии.
Deep Suite — это слой-обвязка для ИИ-агентов программирования (Claude Code, Codex, Grok), обеспечивающий структурированную и проверяемую разработку: планирование до кода, независимую проверку, устойчивость между сессиями и накопление знаний через десять компонуемых плагинов.
Комплексное открытое руководство по промпт-инжинирингу, RAG, AI-агентам и оптимизации LLM. Включает туториалы, научные статьи, инструменты и notebooks для эффективной работы с большими языковыми моделями.
HermesMade — это набор из шести автономных инструментов командной строки, разработанных для решения распространенных проблем пользователей ИИ. Инструменты охватывают анализ рисков цензуры, мониторинг качества моделей, оптимизацию затрат на API, развертывание локальных LLM, проверку кода и оценку затрат на задачи.
Context Engineering Protocol (CEP) — набор переносимых навыков для ИИ-агентов кодирования, подготавливающий проверенный контекст (граф кода, требования, соглашения, ограничения) до генерации. Выявляет пробелы, конфликты и устаревание, требует одобрения человека. Поддерживает Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и OpenAI Codex.
