GitHub-радар
🏆 Топ-5 GitHub за неделю
На этой неделе я залип на двух темах: автономный red team с AI-агентами и запуск мощных моделей локально — с реальными числами, а не маркетингом. Плюс неожиданный кейс: порт RTS 2003 года на iPhone, собранный с помощью Claude Code.
Поставил локально и через час агент уже гонял nmap, DNS-фингерпринт и HTTP-пробы — без отдельных API-ключей, через мой существующий Claude Code. Keyless-архитектура — главная идея: T3MP3ST не тащит свой LLM, а оркестрирует coding-агентов которые уже запущены. Бенчмарки в README честные и впечатляющие: 90.1% pass@1 на 104 черноящичных задачах, 58% CTF-задач решены без подсказок с первого раза, 8/10 точных совпадений файл/строка/CWE на held-out CVE. Опасные post-exploitation модули закрыты явными апрув-гейтами — для такого инструмента это правильно.
Зачем это вайб-кодеру
Если строишь AI-агентов или деплоишь LLM в прод — нужно понимать, что именно автоматизированный атакующий с coding-агентом может сделать. T3MP3ST — самая наглядная демонстрация этой поверхности атаки из всех что я видел.
Прогнал через него 20-минутную запись конференции — извлёк 47 ключевых кадров по scene-change detection и отдал Claude вместе с транскриптом от Whisper. Итог: резюме, которое реально отслеживает логику аргументации, а не просто содержимое слайдов. Дедупликация умная: downscale кадров и реальные пиксельные разницы на скользящем окне, а не просто сравнение таймкодов. Лимит 150 кадров по умолчанию, чувствительность к сценам настраивается (0.30).
Зачем это вайб-кодеру
Фиксированный интервал кадров — главная причина, по которой видеоанализ через LLM раньше был непрактичным: токены тратятся на почти одинаковые кадры. Scene-aware экстракция решает это: часовое видео укладывается в контекстное окно.
Это тот гайд по железу, который я искал несколько месяцев. James O'Beirne документирует реальные конфиги с реальными ценами: базовая система за $5 587 на подержанных EPYC Milan, и 4× RTX 6000 Pro, который гонит GLM-5.2-594B на 80 токенов/секунду при контексте 460k токенов. P2P-пропускная способность GPU — то, что удивило больше всего: 50.4 GB/s двунаправленно с задержкой 0.37–0.45 мкс на PCIe-свитче. Docker-контейнеры для моделей включены и готовы к запуску.
Зачем это вайб-кодеру
Запустить модели уровня фронтира локально — уже реально для серьёзных разработчиков, не только для коллекционеров GPU. Гайд даёт конкретные настройки BIOS, флаги ядра и Docker-конфиги, а не маркетинговые характеристики.
Сначала скептически отнёсся — порт RTS 2003 года на iPad звучит как эмуляция. Но README убедил: используется официальный GPL v3 исходник от EA, реальный C++ движок компилируется под ARM64, DXVK/MoltenVK переводит DirectX-вызовы в Metal на уровне драйвера. Зацепило другое: в README честно написано, что проект строился с Claude Code как основным coding-агентом при архитектурном руководстве человека. Всего 2 200 строк добавлено в GeneralsX для полной поддержки iOS — кампания, схватка и режим Generals Challenge работают.
Зачем это вайб-кодеру
Помимо ностальгии — убедительный кейс AI-ассистированного портирования: сложные, чётко ограниченные задачи с ясными инвариантами — именно там coding-агенты дают реальный рычаг при архитектурном руководстве человека.
Поставил одной командой и получил 33 готовых скилла для Claude Code по 9 трекам: отладка, безопасность, фронтенд, тесты, рефакторинг и другие. С первого запуска adversarial verifier subagent поймал у меня тест, который проходил, но проверял не тот инвариант. Standing-контекст всего 60 строк — минимальные расходы токенов. Работает из коробки с Claude Code, Cursor, Codex и Gemini CLI.
Зачем это вайб-кодеру
Если используешь Claude Code каждый день — это немедленный апгрейд продуктивности. Skill-based архитектура загружает только нужное для текущей задачи, не засоряя агент общими инструкциями.
▌ Ещё находки