3csssss023423

Я собрал сто самых популярных репозиториев - вместе они набрали ⭐7.52 млн звезд на GitHub. Это ИИ-агенты, промпты, вайбкодинг, локальные нейросети, генерация изображений/видео, автоматизация, сервисы для бизнеса и многое другое.

Тут можете скачать удобную таблицу со всеми репозиториями:

Скачать файл здесь →

или тут

Для каждого репо указал, что он умеет, где пригодится и как быстро запустить. Вам потребуется комп, нейросеть вроде ChatGPT или Claude и 10 минут, чтобы разобраться в инструкции. Для большинства проектов достаточно повторить несколько шагов.

Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.

***

1. OpenClaw - личный ИИ-ассистент, который работает на ваших устройствах (⭐387.3 тыс)

Личный ИИ-ассистент, который работает на ваших устройствах и подключается к чатам, моделям и инструментам. Полезен, если хотите постоянного агента в Telegram, Discord или терминале, который помнит контекст и умеет выполнять действия.

Репозиторий: https://github.com/openclaw/openclaw.

2. Superpowers - заставляет ИИ-агента сначала планировать и тестировать код (⭐276.9 тыс)

Набор правил и скиллов для ИИ-кодинга, который заставляет ИИ-агента сначала продумать задачу, составить план, написать тесты и только потом менять код. Полезен, если хотите меньше хаотичного вайбкодинга и больше предсказуемого результата.

Репозиторий: https://github.com/obra/superpowers.

3. Hermes Agent - ИИ-агент с памятью, который учится на прошлых сессиях (⭐235.5 тыс)

ИИ-агент с памятью, который учится на прошлых сессиях и может создавать для себя новые навыки. Полезен, если нужен постоянный помощник, который со временем лучше понимает ваши задачи.

Репозиторий: https://github.com/NousResearch/hermes-agent.

4. n8n - автоматизирует процессы и связывает сервисы, данные и ИИ (⭐202.3 тыс)

Автоматизирует повторяющиеся процессы без большого количества кода: связывает Telegram, почту, таблицы, CRM, базы данных и ИИ-модели. Подойдет, если хотите собрать ИИ-агента или автоматизацию из готовых блоков.

Репозиторий: https://github.com/n8n-io/n8n.

5. AutoGPT - платформа для создания и запуска автономных ИИ-агентов (⭐186.8 тыс)

Платформа для создания и запуска ИИ-агентов, которые выполняют многошаговые задачи по заданной цели. Полезна, если хотите собрать автономного агента или рабочий процесс без написания всей системы с нуля.

Репозиторий: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.

6. Firecrawl - собирает данные с сайтов и превращает их в формат для ИИ (⭐171.7 тыс)

Забирает данные с сайтов и превращает их в чистый текст или структуру, понятную ИИ. Полезен для мониторинга сайтов, исследования конкурентов и наполнения базы знаний для чат-бота.

Репозиторий: https://github.com/firecrawl/firecrawl.

7. Prompts.chat - открытая библиотека готовых промптов для популярных нейросетей (⭐167.8 тыс)

Большая open-source библиотека готовых промптов и примеров промпт-инжиниринга. Полезна, если не знаете, как сформулировать запрос к ChatGPT, Claude или Gemini и хотите взять рабочий пример за основу.

Репозиторий: https://github.com/f/prompts.chat.

8. Stable Diffusion WebUI - веб-интерфейс для локальной генерации изображений (⭐164.6 тыс)

Готовый веб-интерфейс для запуска Stable Diffusion на своем компьютере. Полезен для локальной генерации и редактирования изображений, когда нужен большой выбор моделей, настроек и расширений.

Репозиторий: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.

9. JavaGuide - бесплатный справочник по Java, backend и системному дизайну (⭐158.0 тыс)

Большой бесплатный справочник по Java, backend-разработке, системному дизайну и собеседованиям, в котором есть разделы про ИИ. Полезен прежде всего Java-разработчикам, а не как самостоятельный ИИ-инструмент.

Репозиторий: https://github.com/Snailclimb/JavaGuide.

10. Dify - визуальная платформа для создания чат-ботов и ИИ-агентов (⭐153.4 тыс)

Визуальная платформа для чат-ботов, поиска по своим документам и ИИ-агентов. Подойдет, если хотите собрать ИИ-сервис без разработки всей инфраструктуры с нуля.

Репозиторий: https://github.com/langgenius/dify.

11. Open WebUI - интерфейс как ChatGPT для локальных и облачных моделей (⭐149.8 тыс)

Готовый open-source интерфейс, похожий на ChatGPT, для локальных и облачных LLM. Подойдет, если хотите запустить свой приватный ИИ-чат на компьютере или сервере.

Репозиторий: https://github.com/open-webui/open-webui.

12. LangChain - связывает ИИ-модели, данные и инструменты в одно приложение (⭐144.9 тыс)

Фреймворк для LLM-приложений и ИИ-агентов, который связывает модели, данные и инструменты в одно приложение. Полезен, когда простого запроса к API уже мало и нужен многошаговый сценарий.

Репозиторий: https://github.com/langchain-ai/langchain.

13. System Prompts and Models of AI Tools - архив системных промптов популярных ИИ-сервисов (⭐143.1 тыс)

Большой архив системных промптов и внутренних инструкций популярных ИИ-сервисов и кодинговых агентов. Полезен, если хотите изучать, как устроены правила Claude Code, Cursor, Devin, Replit и других инструментов.

Репозиторий: https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools.

14. Spec Kit - помогает разрабатывать через спецификации и планы для ИИ-агентов (⭐131.1 тыс)

Набор инструментов GitHub для разработки по спецификации: сначала описываете, что нужно сделать, затем превращаете требования в план и задачи для ИИ-агента. Полезен для крупных функций, где одного промпта уже мало.

Репозиторий: https://github.com/github/spec-kit.

15. ComfyUI - визуальный конструктор для генерации изображений, видео, аудио и 3D (⭐129.7 тыс)

Визуальный конструктор для генерации изображений, видео, аудио и 3D с помощью ИИ-моделей. Полезен, если хотите точно управлять процессом и собирать сложные цепочки из блоков.

Репозиторий: https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.

16. Generative AI for Beginners - бесплатный курс Microsoft из 21 урока по генеративному ИИ (⭐118.5 тыс)

Бесплатный курс Microsoft из 21 урока по генеративному ИИ. Подойдет новичку, который хочет разобраться в промптах, моделях и создании ИИ-приложений на практике.

Репозиторий: https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.

17. Supabase - готовая серверная часть для ИИ-приложений (⭐108.3 тыс)

Готовая серверная часть с PostgreSQL, авторизацией, файлами и API. Полезен, если делаете ИИ-приложение и не хотите писать базу данных и систему пользователей с нуля.

Репозиторий: https://github.com/supabase/supabase.

18. Gemini CLI - ИИ-агент Google для работы с кодом прямо в терминале (⭐106.7 тыс)

ИИ-агент Google для терминала: работает с кодом, файлами и командами прямо внутри проекта. Полезен, если хотите использовать Gemini в разработке, а не только через браузер.

Репозиторий: https://github.com/google-gemini/gemini-cli.

19. LLMs from Scratch - пошаговый учебник по созданию языковой модели уровня GPT (⭐103.6 тыс)

Пошаговый учебник по машинному обучению, где вы сами собираете языковую модель уровня GPT на PyTorch. Полезен, если хотите понять устройство LLM изнутри, а не только пользоваться готовыми API.

Репозиторий: https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.

20. Caveman - сжимает ответы кодинговых агентов и экономит токены (⭐100.6 тыс)

Сжимает ответы Claude Code и других агентов в очень короткий стиль, чтобы тратить меньше токенов на длинные объяснения. Полезен при больших кодовых сессиях, где контекст быстро заканчивается.

Репозиторий: https://github.com/JuliusBrussee/caveman.

21. Deep-Live-Cam - меняет лицо на фото и видео в реальном времени (⭐96.1 тыс)

Инструмент для замены лица на фото и видео, в том числе в реальном времени. Полезен для экспериментов с face swap и видеомонтажом, но требует аккуратного использования с согласия людей в кадре.

Репозиторий: https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.

22. Awesome MCP Servers - каталог готовых MCP-серверов для ИИ-агентов (⭐92.7 тыс)

Каталог готовых MCP-серверов, которые подключают ИИ-агентов к файлам, базам данных, браузеру, API и другим сервисам. Полезен, когда ищете готовое расширение возможностей агента.

Репозиторий: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers.

23. Claude Mem - добавляет ИИ-агентам память между сессиями (⭐91.7 тыс)

Добавляет ИИ-агентам память между сессиями: сохраняет важный контекст и подмешивает его в будущие разговоры. Полезен, если агент постоянно забывает решения и устройство проекта.

Репозиторий: https://github.com/thedotmack/claude-mem.

24. RAGFlow - создает RAG-приложения и чат-ботов по своим документам (⭐89.2 тыс)

Система для RAG, поиска ответов по своим документам и создания ИИ-приложений с агентами. Полезна, если хотите чат-бота по базе знаний, инструкций или корпоративных данных.

Репозиторий: https://github.com/infiniflow/ragflow.

25. World Monitor - панель мониторинга мировых событий с ИИ-анализом (⭐84.0 тыс)

Панель мониторинга мировых событий, новостей и инфраструктуры с ИИ-анализом. Полезна для отслеживания геополитики, кризисов и крупных событий в одном интерфейсе.

Репозиторий: https://github.com/koala73/worldmonitor.

26. LobeHub - платформа для управления несколькими ИИ-агентами как командой (⭐82.0 тыс)

Платформа для управления несколькими ИИ-агентами как командой: можно распределять задачи и запускать их постоянно. Полезна, если одного чат-бота уже мало и нужны несколько специализированных помощников.

Репозиторий: https://github.com/lobehub/lobehub.

27. DeerFlow - многофункциональный ИИ-агент ByteDance для длинных задач (⭐80.8 тыс)

Многофункциональный ИИ-агент ByteDance, который умеет исследовать темы, писать код и выполнять длинные задачи через подагентов и инструменты. Полезен для сложной работы на десятки шагов.

Репозиторий: https://github.com/bytedance/deer-flow.

28. Netdata - мониторит серверы и помогает находить проблемы с помощью ИИ (⭐80.3 тыс)

Система мониторинга серверов, приложений и инфраструктуры с ИИ-подсказками по проблемам. Полезна, если нужно быстро понять, почему сервер или сервис тормозит или падает.

Репозиторий: https://github.com/netdata/netdata.

29. Taste Skill - помогает ИИ делать интерфейсы менее шаблонными (⭐80.0 тыс)

Набор правил для ИИ, который помогает делать интерфейсы менее шаблонными и более аккуратными. Полезен для вайбкодинга сайтов и приложений, когда результат выглядит как типичный AI-дизайн.

Репозиторий: https://github.com/Leonxlnx/taste-skill.

30. Scrapling - фреймворк для надежного парсинга и краулинга сайтов (⭐76.2 тыс)

Фреймворк для парсинга сайтов, который умеет обходить изменения верстки и работать от одного запроса до большого краулера. Полезен для сбора данных, мониторинга и подготовки контента для ИИ.

Репозиторий: https://github.com/D4Vinci/Scrapling.

31. Unsloth - ускоряет локальный запуск и дообучение ИИ-моделей (⭐74.6 тыс)

Инструмент для локального запуска нейросетей и дообучения LLM и диффузионных моделей с меньшими требованиями к памяти. Полезен, если хотите обучать модели на своей видеокарте дешевле и быстрее.

Репозиторий: https://github.com/unslothai/unsloth.

32. LlamaFactory - платформа для дообучения 100+ языковых и мультимодальных моделей (⭐74.3 тыс)

Платформа для дообучения более 100 языковых и мультимодальных моделей через единый интерфейс. Полезна, если хотите адаптировать открытую модель под свои данные без сборки тренировочного пайплайна с нуля.

Репозиторий: https://github.com/hiyouga/LlamaFactory.

33. OpenBB - открытая платформа финансовых данных для аналитики и ИИ-агентов (⭐72.2 тыс)

Открытая платформа финансовых данных для аналитиков, разработчиков и ИИ-агентов. Полезна, если нужно подтянуть котировки, отчеты и другие финансовые данные в анализ или своего агента.

Репозиторий: https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB.

34. Daytona - создает изолированные среды для запуска кода ИИ-агентами (⭐71.9 тыс)

Создает безопасные изолированные среды, где ИИ-агент может запускать сгенерированный код. Полезен для сервисов, в которых модель должна выполнять Python, shell-команды или другие программы без доступа к основной системе.

Репозиторий: https://github.com/daytonaio/daytona.

35. Oh My OpenAgent - надстройка для сложной работы кодинговых агентов (⭐68.3 тыс)

Надстройка над кодинговыми агентами для работы со сложными кодовыми базами и длинными задачами. Полезна, если хотите больше автоматизации, распределения подзадач и контроля контекста при разработке.

Репозиторий: https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent.

36. Career Ops - ИИ-помощник для поиска работы и ведения откликов (⭐68.1 тыс)

Помощник для поиска работы: собирает вакансии, оценивает их, адаптирует резюме и помогает вести отклики. Полезен, если хотите превратить поиск работы в понятный процесс внутри Claude Code, Codex или другого агента.

Репозиторий: https://github.com/santifer/career-ops.

37. Headroom - сжимает контекст перед отправкой в LLM и экономит токены (⭐67.4 тыс)

Сжимает логи, файлы, ответы инструментов и другие большие куски контекста до отправки в LLM. Полезен, чтобы агент тратил меньше токенов и дольше работал в одной сессии.

Репозиторий: https://github.com/headroomlabs-ai/headroom.

38. AI for Beginners - бесплатный курс Microsoft по основам ИИ из 24 уроков (⭐66.7 тыс)

Бесплатный курс Microsoft по основам искусственного интеллекта из 24 уроков. Подойдет новичку, который хочет системно пройти базовые концепции ИИ и машинного обучения.

Репозиторий: https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.

39. OpenSpec - помогает сначала зафиксировать спецификацию, а потом писать код (⭐66.1 тыс)

Помогает сначала описать изменение как спецификацию, а уже потом отдавать его кодинговому агенту. Полезен для больших задач, где важно зафиксировать требования и не потерять их по ходу разработки.

Репозиторий: https://github.com/Fission-AI/OpenSpec.

40. Docling - превращает документы в структурированный формат для LLM и RAG (⭐65.5 тыс)

Преобразует PDF, DOCX, PPTX, HTML и другие документы в структурированный формат, удобный для LLM и RAG-систем. Полезен для загрузки документов в базу знаний и извлечения таблиц, текста и структуры.

Репозиторий: https://github.com/docling-project/docling.

41. Claude Code Best Practice - подборка практик и настроек для Claude Code (⭐64.9 тыс)

Большая подборка практик, настроек и примеров для более надежной работы Claude Code. Полезна, если хотите перейти от простого вайбкодинга к более управляемой разработке с агентом.

Репозиторий: https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice.

42. Mem0 - готовый слой памяти для ИИ-агентов и ассистентов (⭐63.9 тыс)

Готовый слой долговременной памяти для ИИ-агентов: сохраняет факты о пользователе и прошлых диалогах и возвращает их, когда они снова нужны. Полезен для персональных ассистентов и долгоживущих агентов.

Репозиторий: https://github.com/mem0ai/mem0.

43. System Prompts Leaks - архив системных промптов популярных ИИ-продуктов (⭐63.4 тыс)

Архив извлеченных системных промптов Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor, Copilot и других ИИ-продуктов. Полезен для изучения того, какими скрытыми инструкциями разработчики управляют поведением моделей.

Репозиторий: https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks.

44. TrendRadar - собирает тренды и новости и делает ИИ-сводки (⭐61.7 тыс)

Собирает тренды и новости с разных площадок, фильтрует их по ключевым словам и может делать ИИ-сводки и уведомления. Полезен для мониторинга инфополя, брендов, конкурентов и горячих тем.

Репозиторий: https://github.com/sansan0/TrendRadar.

45. AutoGen - фреймворк Microsoft для систем из нескольких ИИ-агентов (⭐60.6 тыс)

Фреймворк Microsoft для создания систем из нескольких ИИ-агентов, которые общаются и выполняют роли. Полезен разработчикам, которые хотят строить сложные многоагентные сценарии.

Репозиторий: https://github.com/microsoft/autogen.

46. Meilisearch - быстрый поисковый движок с ИИ-гибридным поиском (⭐59.1 тыс)

Быстрый поисковый движок с обычным и ИИ-гибридным поиском. Полезен, если вашему сайту или приложению нужен быстрый поиск по каталогу, документам или базе знаний.

Репозиторий: https://github.com/meilisearch/meilisearch.

47. MemPalace - долговременная память для ИИ-агентов (⭐58.6 тыс)

Система долговременной памяти для ИИ-агентов, ориентированная на качество поиска прошлых фактов и событий. Полезна для ассистентов, которые должны помнить пользователя и историю работы месяцами.

Репозиторий: https://github.com/MemPalace/mempalace.

48. CrewAI - фреймворк для команды ИИ-агентов с разными ролями (⭐57.6 тыс)

Фреймворк для команды ИИ-агентов с разными ролями, которые вместе решают одну задачу. Полезен для сценариев вроде исследователь + аналитик + автор + проверяющий.

Репозиторий: https://github.com/crewAIInc/crewAI.

49. PrivateGPT - платформа для приватных ИИ-приложений на локальных моделях (⭐57.5 тыс)

Платформа для приватных ИИ-приложений на локальных моделях: поиск по своим документам, инструменты, MCP и API. Полезна, если данные нельзя отправлять во внешние облачные сервисы.

Репозиторий: https://github.com/zylon-ai/private-gpt.

50. GPT Engineer - генерирует черновую кодовую базу из описания проекта (⭐55.1 тыс)

CLI-инструмент для экспериментов с генерацией кода из текстового описания проекта. Полезен, если хотите быстро получить черновую кодовую базу и посмотреть, насколько далеко модель сможет продвинуться сама.

Репозиторий: https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer.

51. ChatGPT Desktop - неофициальное настольное приложение для ChatGPT (⭐54.5 тыс)

Неофициальное настольное приложение для ChatGPT на Windows, macOS и Linux. Полезно, если удобнее работать с ChatGPT отдельным приложением, а не во вкладке браузера.

Репозиторий: https://github.com/lencx/ChatGPT.

52. Goose - открытый ИИ-агент для разработки из терминала (⭐53.4 тыс)

Открытый ИИ-агент для разработки: может устанавливать зависимости, запускать команды, менять и тестировать код с разными LLM. Полезен, если нужен самостоятельный помощник для работы с проектом из терминала.

Репозиторий: https://github.com/aaif-goose/goose.

53. DBeaver - универсальный клиент для десятков баз данных (⭐51.5 тыс)

Универсальный клиент для PostgreSQL, MySQL, SQLite и десятков других баз данных. Это не ИИ-фреймворк, но пригодится при работе с данными, базами знаний и хранилищами для ИИ-приложений.

Репозиторий: https://github.com/dbeaver/dbeaver.

54. Voicebox - открытая студия для клонирования голоса и генерации речи (⭐51.3 тыс)

Открытая студия для ИИ-голоса: клонирование голоса, диктовка и генерация речи нейросетью. Полезна для озвучки видео, подкастов и голосовых интерфейсов при наличии прав на используемый голос.

Репозиторий: https://github.com/jamiepine/voicebox.

55. OpenMontage - автоматизирует производство видео с помощью ИИ-агентов (⭐50.0 тыс)

Система для генерации видео с помощью ИИ-агентов: объединяет сценарий, изображения, озвучку, монтаж и другие этапы. Полезна, если хотите автоматизировать создание роликов целиком, а не использовать отдельные генераторы вручную.

Репозиторий: https://github.com/calesthio/OpenMontage.

56. ClickHouse - быстрая база данных для аналитики больших потоков данных (⭐49.4 тыс)

Быстрая база данных для аналитики больших потоков данных в реальном времени. Полезна для логов, событий, метрик и аналитики ИИ-сервисов, когда обычная база уже не справляется с объемом.

Репозиторий: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.

57. Upscayl - бесплатно увеличивает разрешение изображений с помощью ИИ (⭐48.7 тыс)

Бесплатно увеличивает разрешение изображений с помощью ИИ на Windows, macOS и Linux. Полезен для улучшения старых, маленьких или сжатых картинок без облачных сервисов.

Репозиторий: https://github.com/upscayl/upscayl.

58. LocalAI - локальный движок для LLM, зрения, речи, изображений и видео (⭐48.7 тыс)

Локальный движок для запуска LLM, нейросетей, моделей зрения, речи, изображений и видео на своем железе. Полезен, если хотите заменить облачный ИИ-API локальными моделями и не отправлять данные наружу.

Репозиторий: https://github.com/mudler/LocalAI.

59. AI Engineering from Scratch - практический учебник по созданию ИИ-приложений (⭐48.1 тыс)

Учебный репозиторий по практической ИИ-разработке с проектами, которые можно разбирать и повторять самостоятельно. Полезен новичку, который хочет перейти от теории к сборке реальных ИИ-приложений.

Репозиторий: https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.

60. GitHubDaily - большая подборка интересных проектов с GitHub (⭐47.5 тыс)

Большая подборка интересных и полезных проектов с GitHub, которую авторы регулярно пополняют. Это не чисто ИИ-каталог, но пригодится для поиска новых инструментов, библиотек и идей.

Репозиторий: https://github.com/GitHubDaily/GitHubDaily.

61. JeecgBoot - корпоративная low-code платформа с ИИ-функциями (⭐47.5 тыс)

Корпоративная low-code платформа, где ИИ помогает создавать формы, процессы, отчеты, код и приложения на Java. Полезна командам, которым нужно быстро собирать внутренние бизнес-системы и ИИ-функции.

Репозиторий: https://github.com/jeecgboot/JeecgBoot.

62. CL4R1T4S - архив системных промптов популярных ИИ-продуктов (⭐47.1 тыс)

Архив найденных системных промптов ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Cursor и других ИИ-продуктов. Полезен для изучения того, какими скрытыми инструкциями разработчики управляют поведением моделей.

Репозиторий: https://github.com/elder-plinius/CL4R1T4S.

63. CowAgent - персональный ИИ-ассистент с памятью и навыками (⭐46.7 тыс)

Открытый персональный ИИ-ассистент с памятью, инструментами, навыками и поддержкой разных моделей и мессенджеров. Полезен, если хотите собрать собственного помощника, который работает сразу в нескольких каналах.

Репозиторий: https://github.com/zhayujie/CowAgent.

64. Kong - шлюз для управления API и ИИ-моделями (⭐44.0 тыс)

Шлюз для управления API и ИИ-моделями: маршрутизация, авторизация, лимиты и контроль трафика в одном месте. Полезен, если приложение работает сразу с несколькими API или LLM-провайдерами.

Репозиторий: https://github.com/Kong/kong.

65. Fabric - набор готовых ИИ-сценариев и промптов для конкретных задач (⭐43.5 тыс)

Набор готовых ИИ-сценариев и промптов для конкретных задач: анализ текста, обучение, исследования, письмо и другое. Полезен для промпт-инжиниринга и повторяемых ИИ-команд из терминала вместо написания запросов каждый раз.

Репозиторий: https://github.com/danielmiessler/Fabric.

66. Hyperframes - программное создание видео из HTML-сцен (⭐42.4 тыс)

Инструмент для программного создания видео: описываете сцену в HTML, а система превращает ее в ролик. Полезен агентам и разработчикам, которым нужно автоматически генерировать много видео по шаблонам.

Репозиторий: https://github.com/heygen-com/hyperframes.

67. LibreChat - приватный интерфейс в стиле ChatGPT для разных моделей (⭐42.4 тыс)

Самостоятельно размещаемый интерфейс в стиле ChatGPT с поддержкой множества моделей, агентов, MCP и инструментов. Полезен, если хотите единый приватный чат для OpenAI, Claude, Gemini и других провайдеров.

Репозиторий: https://github.com/danny-avila/LibreChat.

68. Agno - фреймворк для создания и управления ИИ-агентами (⭐41.9 тыс)

Фреймворк для создания, запуска и управления ИИ-агентами и целыми агентскими платформами. Полезен разработчикам, которым нужны память, инструменты, команды агентов и готовая инфраструктура вокруг них.

Репозиторий: https://github.com/agno-agi/agno.

69. Reactive Resume - бесплатный конструктор резюме с открытым кодом (⭐41.6 тыс)

Бесплатный конструктор резюме с открытым исходным кодом и возможностью самостоятельного размещения. Это не ИИ-фреймворк, но репозиторий размечен темой AI и пригодится для создания и хранения резюме без сторонних сервисов.

Репозиторий: https://github.com/amruthpillai/reactive-resume.

70. ColossalAI - ускоряет обучение и запуск больших ИИ-моделей (⭐41.4 тыс)

Инструменты для ускорения и удешевления обучения и запуска больших ИИ-моделей на нескольких GPU. Полезны тем, кто работает с крупными LLM и упирается в память, скорость или стоимость вычислений.

Репозиторий: https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.

71. TiDB - распределенная SQL-база с аналитикой и векторным поиском (⭐40.5 тыс)

Распределенная SQL-база, которая совмещает обычные транзакции, аналитику и векторный поиск. Полезна ИИ-приложениям, которым нужно хранить бизнес-данные и эмбеддинги в одной масштабируемой системе.

Репозиторий: https://github.com/pingcap/tidb.

72. LangGraph - фреймворк для надежных ИИ-агентов с состоянием и ветвлениями (⭐40.4 тыс)

Фреймворк для надежных агентных систем и ИИ-агентов с состоянием, ветвлениями, циклами и длительными процессами. Полезен, когда агент должен выполнять сложный сценарий и продолжать работу после ошибок или пауз.

Репозиторий: https://github.com/langchain-ai/langgraph.

73. PhotoPrism - самостоятельная фототека с ИИ-поиском и классификацией (⭐40.1 тыс)

Самостоятельно размещаемая фототека, которая использует ИИ для поиска, классификации и организации фотографий. Полезна, если хотите собственную альтернативу облачным фотосервисам с умным поиском.

Репозиторий: https://github.com/photoprism/photoprism.

74. MindsHub - связывает ИИ-модели с данными и инструментами (⭐39.6 тыс)

Рабочая среда, которая связывает открытые ИИ-модели с данными и инструментами, чтобы они могли выполнять практические задачи. Полезна для сборки внутренних ИИ-помощников и автоматизаций вокруг своих данных.

Репозиторий: https://github.com/mindsdb/mindshub.

75. AstrBot - фреймворк для ИИ-ассистента в разных мессенджерах (⭐39.6 тыс)

Фреймворк для ИИ-ассистента, который подключается к разным мессенджерам, моделям и плагинам. Полезен, если хотите запустить своего бота сразу в нескольких чат-платформах и постепенно расширять его навыки.

Репозиторий: https://github.com/AstrBotDevs/AstrBot.

76. Quivr - готовые компоненты для RAG и поиска по своим документам (⭐39.4 тыс)

Готовые компоненты для RAG: поиск ответов по своим документам с поддержкой разных LLM и векторных баз. Полезны, если хотите добавить чат по базе знаний в существующий продукт, не собирая весь RAG с нуля.

Репозиторий: https://github.com/QuivrHQ/quivr.

77. Folo - RSS-ридер с ИИ-функциями для мониторинга источников (⭐38.9 тыс)

Современный RSS-ридер с ИИ-функциями для чтения и отбора материалов из множества источников. Полезен для мониторинга сайтов, блогов и новостей без ручного обхода десятков страниц.

Репозиторий: https://github.com/RSSNext/Folo.

78. Google Research - архив исследовательского кода и экспериментов Google (⭐38.6 тыс)

Большой архив исследовательского кода и экспериментов Google Research по машинному обучению и другим направлениям. Полезен для изучения реализаций идей из научных работ, а не как один готовый ИИ-продукт.

Репозиторий: https://github.com/google-research/google-research.

79. Awesome Copilot - готовые инструкции, агенты и скиллы для GitHub Copilot (⭐38.2 тыс)

Подборка готовых инструкций, агентов, скиллов и конфигураций для GitHub Copilot. Полезна для ИИ-программирования, если хотите расширить Copilot готовыми рабочими сценариями вместо написания всех инструкций самостоятельно.

Репозиторий: https://github.com/github/awesome-copilot.

83. MockingBird - клонирует голос по короткому образцу и генерирует речь (⭐36.9 тыс)

Клонирует голос по короткому образцу и генерирует новую речь похожим голосом. Полезен для экспериментов с синтезом речи и озвучкой при наличии разрешения владельца голоса.

Репозиторий: https://github.com/babysor/MockingBird.

84. Dokploy - самостоятельная платформа для развертывания приложений и баз (⭐36.8 тыс)

Самостоятельно размещаемая альтернатива Vercel, Netlify и Heroku для развертывания приложений и баз данных. Полезна, если хотите размещать свои ИИ-сервисы на собственном сервере через удобную панель.

Репозиторий: https://github.com/Dokploy/dokploy.

85. Khoj - персональный ИИ-помощник для документов, интернета и автоматизаций (⭐36.7 тыс)

Персональный ИИ-помощник, который ищет по вашим документам и интернету, проводит исследования и запускает автоматизации. Полезен как самостоятельный "второй мозг" на локальных или облачных моделях.

Репозиторий: https://github.com/khoj-ai/khoj.

86. AgentGPT - запускает автономных ИИ-агентов прямо в браузере (⭐36.3 тыс)

Веб-приложение для настройки и запуска автономных ИИ-агентов прямо в браузере. Полезно для простых экспериментов с агентами, когда не хочется сразу собирать собственный backend.

Репозиторий: https://github.com/reworkd/AgentGPT.

87. Continue - открытый кодинговый агент для работы с выбранными моделями (⭐35.6 тыс)

Открытый кодинговый агент, который помогает писать, менять и разбирать код с выбранными вами моделями. Полезен, если нужна альтернатива закрытым ИИ-помощникам для разработки.

Репозиторий: https://github.com/continuedev/continue.

88. Frigate - локальное видеонаблюдение с распознаванием объектов (⭐35.3 тыс)

Локальная система видеонаблюдения с распознаванием объектов на камерах в реальном времени. Полезна для умного дома и видеонаблюдения, когда нужно определять людей, машины и другие объекты без отправки видео в облако.

Репозиторий: https://github.com/blakeblackshear/frigate.

95. AI Job Search - локальные процессы для поиска работы через Claude Code (⭐33.6 тыс)

Локальный набор процессов для поиска работы через Claude Code: оценка вакансий, адаптация резюме, сопроводительные письма и подготовка к интервью. Полезен, если хотите систематизировать поиск работы и хранить данные у себя.

Репозиторий: https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search.

96. Netron - визуализирует структуру нейросетей и ML-моделей (⭐33.4 тыс)

Визуализатор нейросетей и моделей машинного обучения: показывает слои, связи и параметры модели в понятной схеме. Полезен, когда нужно быстро разобраться в структуре ONNX, TensorFlow, PyTorch и других моделей.

Репозиторий: https://github.com/lutzroeder/netron.

97. AI Website Cloner Template - помогает ИИ-кодеру воспроизводить сайты по образцу (⭐33.0 тыс)

Шаблон, который помогает ИИ-кодинговому агенту воспроизвести структуру и внешний вид сайта по образцу. Полезен для собственных сайтов, прототипов и разрешенных копий интерфейсов, когда нужно быстро получить стартовую версию.

Репозиторий: https://github.com/JCodesMore/ai-website-cloner-template.

98. ZeroClaw - легкая инфраструктура для персонального ИИ-ассистента (⭐32.6 тыс)

Легкая инфраструктура для автономного персонального ИИ-ассистента, которую можно запускать на разных ОС и серверах. Полезна, если нужен небольшой самостоятельный агент без тяжелой платформы.

Репозиторий: https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw.

99. SillyTavern - мощный интерфейс для общения с разными LLM (⭐32.6 тыс)

Мощный интерфейс для общения с разными LLM с большим количеством настроек, персонажей и расширений. Полезен опытным пользователям, которым обычного чат-интерфейса мало.

Репозиторий: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.

100. AionUi - единый графический интерфейс для нескольких CLI-агентов (⭐32.2 тыс)

Графическая рабочая среда для OpenClaw, Hermes, Claude Code, Codex, OpenCode и других CLI-агентов. Полезна, если хотите управлять несколькими ИИ-агентами из одного интерфейса и объединять их в команду.

Репозиторий: https://github.com/iOfficeAI/AionUi.

Другие мои подборки и гайды

1. 1000+ нейросетей для создания контента

2. 30 примеров, на что способен NotebookLM для телеграм-каналов

3. Как создать сайт с помощью Codex и GPT-5.6

4. 10 способов как вирусные темы для контента с помощью ИИ

5. Как проверить бизнес-идею в NotebookLM

6. Как мониторить свою нишу автоматически в ChatGPT

7. 100% бесплатные API для 150+ ИИ-моделей

8. 100 гайдов по промпт-инжинирингу от OpenAI, Google, Microsoft, Яндекса

***

Спасибо, что дочитали

Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.

Почему Reddit?

Это самое крупное в мире сообщество по промт-инжинирингу. Отсюда блогеры копируют промты в Telegram, TikTok и другие соцсети. На Reddit работает простая механика: наверх всплывают только лучшие промты - неочевидные, остроумные, сложные. Остальные тонут в ленте. Я нашел самые популярные за все время и собрал в одну подборку.

Ниже десять лучших промтов.

А остальное в таблице:

Скачать файл здесь →

или тут

В одну статью такой большой объем пихать смысла нет.

Используйте как есть или адаптируйте для своих задач.

Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.

***

1. Наконец-то я нашел промт, который заставляет ChatGPT писать естественно (🔥 7.5 тыс. голосов)

Этот промт убирает из текста весь типичный нейросетевой налет: пафос, канцелярит, рекламные формулировки и фразы вроде “давайте погрузимся”. В итоге ChatGPT пишет короче, проще и ближе к обычной человеческой речи.

Промт для стиля письма

Вставьте перед основным запросом или сохраните в настройках чат-бота.

Используй простой язык: пиши ясно и короткими предложениями. Пример: "Мне нужна помощь с этой проблемой".

Не используй фразы, по которым сразу видно текст ИИ: не пиши клише вроде "давайте погрузимся" или "раскройте свой потенциал". Избегай: "Давайте погрузимся в это революционное решение". Вместо этого: "Вот как это работает".

Пиши прямо и кратко: переходи к сути, убирай лишние слова. Пример: "Нам стоит встретиться завтра".

Сохраняй естественный тон: пиши так, как говоришь обычно. Можно начинать предложение с "и" или "но". Пример: "И поэтому это важно".

Не используй маркетинговый язык: без хайпа и рекламных слов. Вместо "Этот революционный продукт изменит вашу жизнь" пиши "Этот продукт может вам помочь".

Будь честным: не изображай дружелюбие, если оно неуместно. Пример: "Не думаю, что это лучшая идея".

Не усложняй грамматику: не стремись к идеалу, если это не нужно стилю. Можно не писать "я" с заглавной буквы, если это соответствует вашему стилю. Пример: "я думаю, мы можем попробовать".

Убирай воду: не добавляй ненужные прилагательные и наречия. Пример: "Мы закончили задачу".

Ставь ясность выше всего: текст должен быть простым для понимания. Пример: "Пожалуйста, пришлите файл до понедельника".

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1h2bkr...

2. Знаете ли вы, что у ChatGPT есть секретные коды? (🔥 5.6 тыс. голосов)

Автор собрал пять коротких команд для ChatGPT, которые можно дописывать к запросу вместо длинных промтов. Это не “секретные коды” ИИ-модели, а обычные сокращения и понятные модели команды.

ELI5: объясни как пятилетнему

Нужен, когда тему надо разобрать без терминов.

ELI5: [ваша тема]

TLDR: сожми длинный текст

Поставьте метку перед текстом, который хотите сократить.

TLDR: [длинный текст]

Jargonize: профессиональный тон

Автор предлагает добавлять метку перед исходным текстом.

Jargonize: [ваш текст]

Humanize: более естественный тон

Короткая просьба сделать ответ разговорнее.

Humanize: [ваш запрос]

Техника Фейнмана

Помогает глубже разобраться в сложной теме. Разберите ее в четыре шага:

• объясни как ребенку (ELI5)

• найди пробелы в знаниях

• упрости и проясни

• повтори разбор еще раз

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1lolmc...

3. Все еще используете в ChatGPT промт "Ты эксперт…"? (🔥 3.7 тыс. голосов)

Автор собрал не “магическую формулу”, а простые приемы, чтобы использовать ChatGPT немного точнее. Можно проверить, правильно ли вы поняли тему, сократить длинный текст, вытащить главное по принципу 80/20, попросить ИИ оценить вашу работу или сразу ограничить длину ответа.

1. Подобрать подходящее лекарство

Когда вы заболели, сфотографируйте все блистеры с лекарствами и попросите ChatGPT порекомендовать то, что подходит при ваших симптомах (это не заменяет поход к врачу, всегда читайте инструкцию и советуйтесь с врачом или аптекарем).

Промт:

На фотографии — несколько лекарств. Перечисли, что это за препараты, и скажи, какое из них обычно применяют при следующих симптомах: [опишите симптомы]. Объясни ограничения и противопоказания. Не ставь диагноз и прямо укажи, когда нужно обратиться к врачу.

2. Снизить риск выдуманных ответов

К любому вопросу добавитьте короткую фразу, которая заставляет модель сначала свериться с интернет-источниками.

Промт:

Сделай веб-поиск, а затем ответь.

3. Техника Фейнмана

Сначала спросите у ChatGPT, что он имеет в виду. Потом перескажите сами это своими словами. И в конце проверьте, все ли вы правильно поняли.

Промт:

Вот как я понял твое объяснение: [перескажите тему своими словами]. Верно?

4. Фото в текст

Можно загрузить фотографию страницы, записи или документа и попросить чат-бота распознать текст.

Промт:

Перепиши весь текст с этой фотографии. Сохрани абзацы, заголовки, списки и порядок элементов. Неразборчивые места пометь как [неразборчиво], ничего не додумывай.

5. Сократить материал с помощью TL;DR

Используйте ChatGPT, чтобы быстро сокращать код, длинные тексты, электронные письма, страницы книг, новости и статьи.

Промт:

TL;DR: кратко перескажи следующий материал, сохранив главную мысль, ключевые факты и выводы: [вставьте текст, письмо, статью, код или загрузите скрин страницы].

6. Изучить тему по принципу Парето

Запрос помогает выделить те 20% знаний, которые дают 80% практического понимания темы.

Промт:

Я хочу изучить [тему]. Используй принцип Парето, или правило 80/20, и составь для меня курс.

7. Рекомендации для фильмов

Чат-бота можно попросить подобрать фильмы по любимым жанрам, актерам или языкам, еще пусть даст отзывы без спойлеров.

Промт:

Порекомендуй мне фильмы без спойлеров. Мне нравятся жанры [жанры], актеры [актеры] и языки [языки]. Для каждого фильма кратко объясни, почему он мне подойдет, и дай короткий отзыв без раскрытия сюжета.

8. Поиск в интернете

Пусть чат-бот найдет нужную информацию в интернете.

Промт:

Найди в интернете актуальную информацию по вопросу: [вопрос]. Дай прямой ответ, перечисли ключевые факты и приложи ссылки на использованные источники.

9. Оценить свою работу

Пригодится для кода, статей и просто чтобы понять тему: чат-бот должен не только поставить оценку, но и показать, что именно улучшить.

Промт:

Оцени приведенный выше [материал] по разным параметрам и предложи, как я могу улучшить его в этих аспектах.

10. Короткий ответ

Добавьте эту фразу в конец запроса, чтобы убрать длинные вступления, которые пишет чат-бот в ответе.

Промт:

Дай краткий, ясный ответ, включающий все ключевые детали. Будь лаконичен, но информативен.

11. Включите режим инкогнито

В ChatGPT есть временный чат. Если его включить, ваши сообщения не сохраняются и не используются для обучения. Правда, данные могут храниться до 30 дней на серверах разработчика.

Действие:

Откройте новый чат, нажмите кнопку “Временный чат” в правом верхнем углу и ведите диалог с нейросетью в этом режиме.

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1hhndk...

4. Промт для переговоров по методике бывшего переговорщика ФБР (🔥 3.2 тыс. голосов)

Пригодится, если нужно выбить скидку, сохранить старую цену или договориться о лучших условиях. ChatGPT пишет ответ по методике Криса Восса, бывшего переговорщика ФБР. Автор так отбил повышение цены на SaaS на 20%.

Первый промт:

Контекст - поставщик только что написал мне, что повышает цену на 20%. Цель - добиться сохранения прежней цены, иначе я уйду.

Ограничения:

1. Не используй логику и аргументы про бюджет.

2. Не извиняйся.

3. Используй labeling, чтобы показать, что понимаешь их позицию.

4. Закончи калиброванным вопросом, который заставит их самим искать решение моей проблемы.

5. Тон: спокойный, неторопливый, уважительный, но непреклонный.

Второй промт:

Роль: действуй как Крис Восс, переговорщик ФБР. Задача: перепиши письмо о переговорах, используя максимальную тактическую эмпатию.

Инструкции:

1. Давление. Начни с предположения, что менеджера подталкивает руководство выполнить квартальный план по выручке. Обозначь это давление.

2. Ценность. Покажи, что понимаешь: вероятно, они считают свой продукт более ценным, чем цена, которую я сейчас плачу.

3. Реальность. Упомяни, что мое использование продукта не выросло.

4. Калиброванный вопрос. Свяжи повышение цены и неизменное использование в вопросе, начинающемся с “Как”, чтобы повышение было трудно принять, не говоря прямо “нет”.

Стиль:

- Убери всю воду.

- Без приветствий и прощаний.

- Не будь агрессивным.

- Звучи скорее озадаченно и уважительно, но не уступай.

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1qebnu...

5. Генеральный директор Microsoft только что раскрыл свои секретные ИИ-промты, и они действительно крутые (🔥 2.5 тыс. голосов)

Подойдет руководителям, менеджерам и тем, у кого много встреч, писем и проектов. Идея простая: использовать ИИ как помощника, который готовит к встречам, собирает статус проекта, проверяет сроки и показывает, куда уходит рабочее время. На основе выступления Сатьи Наделлы, главы Microsoft в 2025 году.

1. Подготовиться к встрече

На основе моих прошлых взаимодействий с [человек] назови 5 тем, которые, скорее всего, будут для него главными на нашей следующей встрече.

Чат-бот смотрит на историю общения и пытается предсказать, что собеседник захочет обсудить.

2. Получить статус проекта

Подготовь обновление по проекту на основе писем, чатов и всех встреч из [серия]: KPI против целей, успехи и провалы, риски, действия конкурентов, а также вероятные сложные вопросы и ответы на них.

Вместо пересказа от команды чат-бот собирает картину проекта из рабочих коммуникаций.

3. Проверить, успеваем ли к дедлайну

Успеваем ли мы запустить [продукт] в ноябре? Проверь прогресс разработки, результаты пилота и риски. Дай оценку вероятности.

Промт просит не просто ответить "да" или "нет", а дать вероятностную оценку на основе прогресса и рисков.

4. Понять, куда уходит время

Проанализируй мой календарь и почту за последний месяц. Разбей работу на 5-7 основных направлений, укажи процент времени на каждое и дай короткое описание.

Помогает понять, на что на самом деле уходит рабочее время и какие проекты съедают больше всего внимания.

5. Подготовиться к следующей встрече

Изучи [выбранное письмо] и подготовь меня к следующей встрече из [серия], учитывая прошлые обсуждения с руководителем и командой.

ИИ собирает контекст из письма и прошлых обсуждений, чтобы заранее подготовить вас к следующему разговору.

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1n2ug9...

6. Безусловно, лучший промт для генератора историй в ChatGPT (🔥 2.8 тыс. голосов)

Вы даете идею истории, а ChatGPT запускает “совет” из пяти экспертов: они по очереди разбирают персонажей, сцены, конфликты и повороты сюжета, спорят друг с другом и постепенно собирают план. После этого можете писать сцены. Пригодится тем, кто пишет рассказы, сценарии или просто хочет быстрее проработать сюжет.

1. Запуск

Мы будем играть в игру. Ты - NovelGPT, ИИ, который ведет обсуждение между мной и пятью экспертами по созданию историй. Я даю идею истории, после этого эксперты начинают обсуждать ее между собой, улучшая персонажей, сцены, конфликт, сюжет и детали. Эксперты не задают мне вопросы напрямую, а спорят, дополняют и критикуют идеи друг друга. После каждого раунда показывай варианты: [продолжить] [план]. Если я пишу [продолжить], продолжай обсуждение. Если я пишу [план], собери все элементы истории в единый план.

2. Роли экспертов

Мастер идей отвечает за необычные задумки, структуру, разные точки зрения, флешбеки и намеки на будущие события. Мастер конфликта добавляет напряжение, столкновения и более жесткие элементы. Мастер поворотов придумывает неожиданные изменения сюжета. Редактор следит за логикой и делает идеи ярче и понятнее. Сводный редактор собирает идеи остальных и превращает их в цельную концепцию.

3. Правила обсуждения

В каждом раунде обсуждай только один элемент истории: одну сцену, одного персонажа, один конфликт или одну деталь. Каждый эксперт должен предложить свою идею или улучшить идею другого. Не переходи к следующему элементу, пока текущий не будет проработан достаточно подробно.

4. Команда для плана

Когда я пишу "план", останови обсуждение и выдай все элементы истории в понятной структуре: место действия, персонажи, сцены, конфликты и повороты сюжета. В конце покажи варианты: [продолжить обсуждение] [написать сцену].

5. Написание сцены

Если я выбираю "написать сцену", сначала спроси, какую сцену нужно написать и в каком тоне. После ответа напиши сцену с подробными описаниями, живыми диалогами, деталями, которые помогают представить происходящее, и действиями, которые двигают сюжет. Избегай клише и не завершай историю раньше времени. После сцены спроси, хочу ли я внести изменения или перейти к другой сцене.

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/16pirb...

7. Еще один промты для “очеловечивания” ИИ-текстов (🔥 2.7 тыс. голосов)

Пригодится для статей, постов, писем и любых текстов, где ChatGPT звучит слишком шаблонно. Промт просит писать проще, короче и живее, убирать рекламный пафос, штампы, лишние слова и типичные нейросетевые фразы. Также он советует чередовать длину предложений, обращаться к читателю напрямую и чаще использовать активный залог.

Промт для текстов:

Пиши ясно и коротко. Сразу переходи к сути и убирай лишние слова. Используй простые формулировки и короткие предложения. Например, вместо “Важно отметить, что дедлайн приближается” пиши “Дедлайн приближается”. Вместо “Этот революционный продукт изменит вашу жизнь” пиши “Этот продукт может вам помочь”. Не используй лишние прилагательные, рекламный пафос и канцелярит.

Пиши естественно, как в обычной речи. Можно начинать предложения с “и” или “но”. Чередуй короткие, средние и длинные предложения, обращайся к читателю напрямую и используй активный залог. Например, вместо “Отчет был отправлен командой” пиши “Команда отправила отчет”. Не используй типичные ИИ-фразы вроде “давайте погрузимся” и “раскройте свой потенциал”. Вместо “Давайте погрузимся в это революционное решение” пиши “Вот как это работает”.

Избегай штампов, жаргона, хэштегов, точек с запятой, смайлов и лишнего форматирования. Не повторяй одну и ту же мысль разными словами. Если можно сказать уверенно, не используй “возможно”, “может” и “вероятно”. Не вставляй ключевые слова туда, где они ломают естественное чтение.

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1jslcw...

8. Промт для проверки резюме глазами нанимающего менеджера. Google, Meta и Microsoft одобрили! (🔥 2.3 тыс. голосов)

Пригодится перед откликом на вакансию. ChatGPT берет роль опытного нанимающего менеджера, сравнивает резюме с требованиями вакансии и показывает, какие навыки, опыт и достижения должны быть у сильного кандидата, чего не хватает и какие ошибки могут снизить шансы.

Промт для проверки резюме для конкретной вакансии:

Выступи в роли старшего нанимающего менеджера с опытом более 20 лет в [НУЖНАЯ ОТРАСЛЬ]. Ты хорошо знаешь работу на позиции [ЖЕЛАЕМАЯ ДОЛЖНОСТЬ] и понимаешь, что требуется для успеха на этой роли. Твоя задача - определить, каким должен быть идеальный кандидат на основе его резюме и требований из [ОПИСАНИЕ ВАКАНСИИ].

Разбери ключевые требования к кандидату: профессиональные и личные навыки, необходимый опыт и проекты, которые помогут выделиться. Укажи важные сертификаты, знания отрасли и объясни, какие результаты на прошлых местах работы повышают ценность кандидата. Также оцени лидерские качества, умение решать проблемы, способность адаптироваться к изменениям и, если это важно для вакансии, навыки командной работы и общения.

В конце дай понятную схему оценки сильного резюме: каким оно должно быть, какие признаки должны насторожить работодателя и чем хороший кандидат отличается от идеального. Ориентируйся на реальные практики найма.

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1k2vlu...

9. Я "газлайтил" свой ИИ, и простые трюки с промтами дали безумно лучшие результаты (🔥 2.3 тыс. голосов)

Автор советует не усложнять запрос, а менять контекст. Можно создать у чат-бота ощущение, что вы продолжаете разговор, задать роль, добавить спор. По его опыту, это заставляет ИИ-модель отвечать более подробно, критично или креативно.

1. Скажите, что ИИ уже объяснял это раньше

Ты объяснял мне это вчера, но я забыл часть про [ТЕМА]. Объясни ее еще раз.

В примере автор пишет: “Ты вчера объяснял мне хуки React, но я забыл часть про useEffect”. По его наблюдению, модель старается продолжить якобы прошлое объяснение и чаще сразу уходит в детали.

2. Задайте высокий уровень эксперта

Ты специалист по [ТЕМА] с IQ 145. Проанализируй [ЗАДАЧА].

Автор утверждает, что с более высоким числом ответы становятся сложнее и подробнее. Но в комментариях справедливо отмечают, что это может просто делать текст более сложным, а не более правильным.

3. Подтолкните модель возразить

Очевидно, что [СПОРНОЕ УТВЕРЖДЕНИЕ], верно?

Например: “Очевидно, Python лучше JavaScript для веб-приложений, верно?” Автор заметил, что такая формулировка чаще провоцирует ChatGPT не соглашаться автоматически, а разбирать нюансы и поправлять ошибочное утверждение.

4. Добавьте аудиторию

Объясни [ТЕМА] так, будто ты рассказываешь ее полному залу слушателей.

По словам автора, меняется сама подача: появляется более четкая структура, примеры, акценты и ответы на возможные вопросы слушателей.

5. Добавьте необычное ограничение

Объясни [ТЕМА], используя только аналогии с кухней.

Вместо кухни можно использовать спорт, фильмы, природу или другую область. Ограничение заставляет модель искать менее очевидные связи и придумывать новые объяснения.

6. Добавьте условные ставки

Давай поспорим на 100 долларов: [ВОПРОС].

Например: “Давай поспорим на 100 долларов: этот код эффективен?” По наблюдению автора, модель начинает тщательнее проверять ответ, искать крайние случаи и осторожнее формулировать вывод.

7. Скажите, что кто-то не согласен

Мой коллега говорит, что этот подход неправильный. Защити его или признай, что коллега прав.

Так ChatGPT приходится не просто объяснять идею, а сравнивать аргументы за и против и занимать более обоснованную позицию.

8. Попросите “версию 2.0”

Дай мне версию 2.0 этой идеи.

Автор считает, что это работает интереснее, чем обычное “улучши”. Вместо мелких правок модель чаще пытается заметно переработать саму идею и добавить что-то новое.

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1nzp6m...

10. Одна фраза резко улучшила мои результаты в ChatGPT (🔥 2.2 тыс. голосов)

Автор рекомендует добавить в конец запроса фразу: если модели не хватает данных, она должна сначала уточнить детали, а затем отвечать. По его мнению, это уменьшает количество догадок и делает ответы нейросети более точными.

Промт:

Перед ответом оцени неопределенность своего ответа. Если она выше 0.1, задай мне уточняющие вопросы и продолжай спрашивать, пока неопределенность не станет 0.1 или ниже.

https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1lhvtb...

Другие мои подборки и гайды

1. 1000+ нейросетей для создания контента

2. 30 примеров, на что способен NotebookLM для телеграм-каналов

3. Как создать сайт с помощью Codex и GPT-5.6

4. 10 способов как вирусные темы для контента с помощью ИИ

5. Как проверить бизнес-идею в NotebookLM

6. Как мониторить свою нишу автоматически в ChatGPT

7. 100% бесплатные API для 150+ ИИ-моделей

8. 100 гайдов по промпт-инжинирингу от OpenAI, Google, Microsoft, Яндекса

***

Спасибо, что дочитали

Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.

В этом гайде подключим к ChatGPT Work бесплатный навык Humanizer (⭐37 тыс звезд на GitHub), который ищет признаки ИИ-текста и переписывает его более живым языком.

Humanizer - это бесплатный навык с открытым исходным кодом и лицензией MIT. Он ищет в тексте 35 типичных признаков ИИ-письма, которые Wikipedia собрала для своих авторов, чтобы те быстрее находили нейросетевой текст.

Главное отличие от обычного промта в том, что Humanizer работает по конкретному набору правил.

Он сначала ищет косяки, затем переписывает текст и проверяет результат. При этом сохраняет исходные факты, ваш стиль и не добавляет отсебятину.

Пригодится авторам и контент-командам, которые пишут статьи, посты, письма, обучающие материалы. Сохраняйте все, кому надоело вычищать мусор из текстов, созданных искусственным интеллектом.

Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.

* * *

Шаг 1. Установка навыка Humanizer

Сначала установим Node.js. Это среда, которая нужна для запуска команды npx и установки Humanizer.

Скачайте установщик с официального сайта и запустите.

Откройте десктоп-приложение ChatGPT Work.

Если еще не скачали, вот ссылка:

https://chatgpt.com/ru-RU/download/.

Нажмите Ctrl + J, чтобы запустить терминал (или Новый чат → нажмите значок в верхнем правом углу приложения).

Вставьте команду:

npx skills add blader/humanizer --global

Пример:

Система может попросить выбрать агента:

1. Стрелками ↑ ↓ наведите курсор на Codex (если его нет жмите на Universal (.agents/skills) уже включен автоматически)

2. Нажмите Enter, чтобы подтвердить установку.

Если не дает выбрать Codex, это не критично. Жмите просто Enter, так как по умолчанию будет активирован Universal (.agents/skills).

После установки перейдите в Плагины → Навыки.

Здесь появится навык Humanizer.

Если он есть, можно приступать к текстам.

Проверьте, чтобы был включен.

Шаг 2. “Очеловечиваем” первый текст

Создайте новый чат в ChatGPT Work.

Вставьте текст, который хотите отредактировать.

Промт:

/humanizer перепиши этот текст естественнее, сохрани все факты и смысл: [текст].

Отправляем текст на корректировку

Humanizer найдет типичные ИИ-признаки и перепишет текст.

По умолчанию он также проверит, не потерялись ли факты во время редактирования.

Результат:

ИИ-детектор показал что пост будто был полностью написан человеком:

Не воспринимайте результат как готовый текст без проверки. Проверьте правильно ли сохранены факты, термины, числа и ваша мысль.

Чем конкретнее ваши мысли, примеры и факты, тем меньше текст будет похож на типовую генерацию.

Шаг 3. Попробуйте использовать ASD-STE100, чтобы улучшить текст

Если ИИ пишет не так как надо, попробуйте добавить в запрос:

Пиши на техническом русском, используя принципы ASD-STE100 как ориентир.

ASD-STE100 Simplified Technical English - это международный стандарт технического письма: короткие предложения, одна мысль на предложение, активный залог, простые и однозначные слова.

Формально написать текст “по стандарту ASD-STE100” на русском нельзя. Но мы берем только его правила ясного письма и переносим их на русский.

Сравните результат с оригинальным текстом и решите, нравится ли вам такой прямолинейный стиль.

Если вы хотите, чтобы ответы были короче во всем проекте, добавьте то же правило в инструкции к проекту или в файл AGENTS.md.

Это обычный текстовый файл с инструкциями для Codex, который вы сами создаете в папке проекта. Codex автоматически читает такие файлы перед работой.

Например, структура проекта может быть такой:

my-project/

├─ AGENTS.md

├─ article.md

└─ other-files/

В AGENTS.md можно записать постоянные правила:

Пиши по-русски.

Используй принципы ASD-STE100 как ориентир:

- короткие предложения;

- простые и однозначные слова;

- одна мысль на предложение;

- активный залог;

- минимум вводных конструкций и повторов.

Если AGENTS.md лежит в корне проекта, эти инструкции будут действовать на весь проект. Можно также класть дополнительные AGENTS.md глубже по папкам, тогда они задают более локальные правила.

***

Мои подборки и гайды

• 1000+ нейросетей для создания контента

• 30 примеров, на что способен NotebookLM для телеграм-каналов

• Как создать сайт с помощью Codex и GPT-5.6

• 10 способов как вирусные темы для контента с помощью ИИ

• Как проверить бизнес-идею в NotebookLM

• Как мониторить свою нишу автоматически в ChatGPT

• 100% бесплатные API для 150+ ИИ-моделей

• 100 гайдов по промпт-инжинирингу от OpenAI, Google, Microsoft, Яндекса

17-летняя девушка зарабатывает 10+ тыс долларов в неделю на создании сайтов с помощью ИИ. Она просто находит на картах компании с устаревшими сайтами и предлагает им свои услуги. Затем за 20-30 минут вайбкодит новый сайт в Claude или Lovable и продает готовый результат клиенту. Гениально.

Видео из соцсетей:

А теперь, почему это чушь полная.

Новость подана так: нашла плохой сайт на картах, написала владельцу, продала новый за тысячи баксов. Но кто ответит ноунейму? По данным Hunter, 71% руководителей шлют входящие холодные письма лесом, так как не видят в них пользы.

Представьте, у вас бизнес, у вас сотрудники, клиенты, поставщики и еще десять проблем на сегодня (про налоги, бензин, БПЛА я вообще молчу). И тут пишет какая-то семнадцатилетка: “Я посмотрела ваш сайт, он устарел. Вот новый, будете покупать?”. Первая мысль: “Гениально! Куда переводить $5000?”. А вторая: “Да епт твою мать, кто ты вообще такая и зачем мне это нужно?”.

Плохой сайт не означает, что владелец хочет новый. У человека может быть убогий сайт а-ля 2012 года, но при этом он получает заказы через объявления, карты, маркетплейсы, сарафанное радио. Ему без разницы, как модно выглядит первый экран. Он, может, сделал его, чтобы был как у всех, и забыл.

Ну хорошо, а что если искать заказчика на фрилансе?

Отличная идея!

Проблема в том, что вы не один такой умный. Ваши главные конкуренты: студенты и домохозяйки, насмотревшиеся видосов про успешных вайбкодеров. Изюминка на торте: по данным hh.ru, в IT число вакансий за год рухнуло на 39%, а резюме стало на 30% больше. На одну вакансию приходится уже 21 резюме. Сам HH считает все, что выше 12, “крайне высокой конкуренцией”. Угадайте, куда пошли эти люди?

Да, нейросеть соберет сайт за полчаса.

Но на правки уйдет в пять раз больше времени.

Первая версия - всегда косячная.

Текст наезжает на визуал, едет мобильная верстка, сайт тормозит из-за анимации, нет SEO-оптимизации.

И это простой сайт.

Добавьте отправку заявок в форме, аналитику, оплату. Еще установка сайта: нужен хостинг, домен, SSL-сертификат. Надо настроить. А пережить хотелки клиента? “А давайте эту кнопку сделаем левее”, “шрифт не нравится”, “можно как у конкурента Васи, только лучше?”. И вот ваши 20 минут превращаются в несколько часов нудных тестов и исправлений.

Ну и последнее.

Было бы странным, если бы эта схема монетизации ИИ работала так просто. Рынок давно бы уже забился людьми, которые зарабатывают на сайтах, сгенерированных за 20 минут.

Но этого не происходит.

Деньги тут зарабатываются не с помощью волшебного ИИ, а как и раньше, все зависит от: как ты найдешь клиента, как убедишь его заплатить, как сдашь сайт и будешь ли отвечать за него, чтобы укрепить репутацию и привлечь новых клиентов.

NEO от компании 1X Technologies - домашний гуманоид в мягком тканевом костюме. Убирается по дому, выносит мусор в коробках до 25 кг, запоминает владельца и планировку дома, когда грустно дарит ромашки и наливает винишко.

Часть покупателей получат роботов до конца года.

Но есть важное ограничение.

Первых роботов отгрузят только с базовой автономностью.

Например, какой-нибудь старый извращенец попросит NEO надеть на него костюм медсестры для ролевых игр. Робот увидит незнакомый предмет, зависнет и вызовет оператора. И вот уже сотрудник из офиса натягивает деду трусы ну и все такое.

Прикольно, что каждое такое вмешательство разработчики будут использовать как учебный материал для следующей партии роботов. То есть первые, кто выложат двадцать кусков баксов, выступят в роли бесплатных тестеров.

Заказать можно на сайте.

Правда я бы обождал.

Годик другой.

Гляди, и оператор внутри уже будет обученный.

Это вам, чтобы не отставать от индустрии🤣.

Начнем.

1. Нейросети

• “ХуйХуй”* - экспериментальная открытая нейросеть без цензуры, можно запускать локально. Безопасность и точность ответов не гарантированы (10 тыс пересылок)

• GLM-5.2* - вирусная китайская открытая модель для кодинга, говорят дешевле Claude Opus 4.8 и почти не уступает ему в задачах по разработке (37 тыс просмотров)

• OpenPencil* - локальный редактор .fig-файлов, нужен, чтобы ИИ-агенты могли открывать и править дизайн-макеты Figma напрямую (1.8 тыс пересылок)

• VideoSOS* - ИИ-видеоредактор в браузере: генерит видео, есть озвучка, апскейл и монтаж на таймлайне (970+ пересылок)

• Lift* - для извлечения инфы из PDF и картинок, выдает структурированный JSON (540+ пересылок)

• Heretic* - снимает цензурные тормоза у локальной модели (940+ пересылок)

• Loops* - библиотека готовых сценариев для ИИ-агентов, задаете цель, а Claude Code, Codex или Cursor сами идут по шагам, проверяют себя и доводят задачу до результата (507 пересылок)

• SnapOtter* - более 50 ИИ-инструментов для правки изображений: удалить фон, сжать, конвертировать, апскейлить, реставрировать и т. п. (4.2 тыс пересылок)

• Artificial Analysis* - сравнивает ИИ-модели по качеству, цене и скорости.

* Есть бесплатный тариф или полностью бесплатно

2. Гайды

• Как использовать Claude Cowork, Design и Code для бизнеса и креативных отраслей (15 тыс просмотров)

• Vibecode по дешевке — домашний сервер с Qwen Code за 25к, который не отключит Anthropic (350+ закладки)

• Как создать второй мозг на основе ИИ с помощью Claude и Obsidian, англ (7 млн просмотров)

• Стэнфордский метод STORM: как за минуты провести исследование по методу Клода, англ (17 тыс закладок)

• Local LLM Optimization, англ - гайд по выжиманию скорости из локальных LLM: какие модели выбрать, как настроить llama.cpp и как не упереться в VRAM, RAM и KV-кэш (13 тыс просмотров).

***

Спасибо, что дочитали

Присоединяйтесь к 18 000+ подписчиков в телеграм-канал Бегин (или канал в Максе), где я выкладываю топовые подборки по нейросетям каждую неделю.

Каждые двенадцать часов Рубен Хассид публикует один гайд: как настроить Claude, как запилить диаграмму, как написать промт, как очеловечить тексты и другие полезности.

Одна тема - как работать с нейросетью.

Один инструмент - Claude.

Один шаблон - пошаговый гайд до 300 слов и картинка (инфографика, скрин).

Каждый пост набирает сотни комментариев, сотни пересылок, тысячи лайков.

Подписчики делятся контентом Рубена с друзьями и, помимо алгоритмов LinkedIn, он получает бесплатный органический трафик по сарафанному радио.

То есть люди сами идут к нему.

Я разбираю ИИ-проекты блогеров, стартаперов каждую неделю.

Реальные механики продвижения и монетизации.

📌 Присоединяйтесь к 18 000+ подписчиков в телеграм-канал Бегин (или макс-канал), чтобы не пропустить разбор на следующей неделе.

Начнем.

Как зарабатывает Рубен?

Рекламы в ленте нет.

Курсы не продает.

???

Рубен применяет стратегию: “Игла в яйце, яйцо в утке…”.

Это, блин, что еще такое?

Аналогия очень подходит, правда.

Дело в том, что краткие ИИ-шпаргалки, которые Рубен постит в LinkedIn, служат лид-магнитом (шаг 1 - Утка в зайце), который тянет читателей на ruben.substack.com (шаг 2 - Яйцо в утке) - это бесплатная рассылка Substack, контент читается как статьи - там выложены полные версии гайдов.

Читатель видит что Рубен шарит в нейронки и платит 16.67 долларов в месяц, чтобы перейти в закрытый клуб (шаг 3 - Игла в яйце). Внутри продвинутый контент, возможность задать вопрос Рубену, можно поболтать с участниками клуба.

В описании тарифа видим 1.2 тысяч платных подписчиков.

Аудитория LinkedIn внушительна, почему нет?

Тогда получается, что Рубен зарабатывает 20 000 долларов (1.5 млн рублей) в месяц на одном только закрытом клубе. Если бы у меня был такой клуб, я бы, наверное, загонял еще рефералки нейросетей, консультации, рекламу брендов. Ценник можно ставить посерьезней, чем в открытом доступе, ведь платная аудитория в клубе уже прогретая.

Как Рубен цепляет аудиторию?

Рубен создает фаст-фуд контент на тему ИИ - краткий, высокого качества, вызывающий привыкание. Разберем, какие способы он использует, чтобы набрать и удерживать сотни тысяч подписчиков в Linkedin.

Рубен ведет блог 4 года и утверждает, что не покупал рекламу для набора подписчиков.

Я не верю в это, но охотно соглашусь, что большую часть аудитории он действительно набрал через посты на LinkedIn. Рубен знает, как зацепить читателя. Но, думаю, без сверхпопулярной темы ИИ число его подписчиков было бы в десять раз меньше.

1. Заголовок-приманка

В Linkedin заголовком считается два верхних предложения по 55 символов. Чтобы прочитать пост целиком, людям приходится нажимать “…Еще”. Если заголовок пустой, не обещает выгоды, не нарушает привычный ход мыслей читателя вся работа насмарку.

Что пишет Рубен:

• Хватит покупать дорогие курсы за $500, чтобы изучать ИИ. Я уже сделал это для тебя

• Как использовать Claude 25 разными способами. Это экономит 60 часов

• Хватит писать 500-словесные промты, которые не работают. Этот промт на 35 слов справится с задачей лучше остальных

и тому подобное.

Классика жанра.

Заголовки бьют по больному - по кошельку, по времени (всегда не хватает, не хочется тратить зря). Есть цифры, они любую задротную инфу превращают из тыквы в золотую карету. Например, “60 часов” лучше, чем аморфное “много времени”. Звучит так, как будто автор проверил 25 способов на себе.

2. Инфографика

Картинка в Linkedin занимает большую часть экрана.

Вы знали, что 80% людей не будут покупать книгу, если обложка говно?

Вот тут примерно также.

Что поставить на Как использовать Claude? Большинство авторов сделает так: иконка нейросети, фрилансер сидит за ноутбуком, скриншот. Унылая муть.

Рубен ставит инфографику. Это шпаргалка, поделенная на модули: настройки, промты, частые ошибки, примеры. Сложно, красиво - человек явно старался (не правда, это генерация, но всем пофигу). Глядишь на такой фомо-бутерброд и рука сама тянется забрать в закладки.

3. Темы постов

Рубен не постит фото завтраков в Таиланде и не пишет о том, как ИИ изменит мир через 5 лет. Личные посты не дают трафик, они больше про эмоции.

Рубен решает одну бытовую задачу: “как запилить диаграмму”, “как настроить Claude Cowork”, “как сгенерить сайт в Claude Design”.

Его темы - это всегда как сделать жизнь подписчика проще.

Ты кликаешь пост Рубена, кушаешь его готовое решение за 30 секунд и ковыляешь по своим делам дальше. Не важно - пойдет это в дело или нет. Вдруг пригодится?

Как итог - читатель подсаживается на автора, фильтрующего за него что-то там полезное и избавляет от чувства, что ты безнадежно отстал.

4. Новый пост - каждые 12 часов

Чистая игра на охваты.

Не каждый пост выстрелит, но если заливать дважды в день, шансы пробить алгоритмы Linkedin выше. Да и воронка, проглатывающая новых подписчиков в платный клуб, работает круглые сутки.

Что еще?

Я уже говорил, что Рубен пишет посты как ИИ-шпаргалки (пошаговые гайды).

Почему?

Это самый востребованный тип контента, опережающий по популярности даже подборки. В мире, где все хнычут от перегруза инфой, люди подписываются на тех, кто уже все решил за них и просто говорит, что нажать.

Еще Рубен отвечает на комментарии.

Во-первых, это вызывает доверие.

Конвертировать обычного читателя в платного подписчика в клубе становится проще.

Во-вторых, алгоритмы Linkedin заточены продвигать посты с активной аудиторией.

Ну и еще Рубен призывает поделиться постом с друзьями. В итоге охваты выше.

Другие мои разборы ИИ-проектов

• Как зарабатывает гламурная ИИ-старуха Granny Spills (дает токсичные советы женщинам в соцсетях), которая набрала 3.6 млн подписчиков за 5 месяцев

• Не ест, не спит, но зарабатывает по 3 млн рублей за пост. Сколько получают ИИ-инфлюенсеры, к которым бренды стоят в очередь?

• 15 идей как зарабатывать на нейросетях в 2026 году. Я посмотрел лекции Отли, Могилко, Мартела и выписал главное

***

Спасибо, что дочитали

Присоединяйтесь к 18 000+ подписчиков в телеграм-канал Бегин (или макс-канал), где я разбираю, как люди монетизируют ИИ-проекты.