HUANGCHIHHUNGLeo/claude-real-video

Этот проект позволяет языковым моделям, таким как Claude, анализировать видеофайлы локально. Система извлекает из видео ключевые, нефальсифицированные кадры и транскрипт, создавая контекст для понимания содержимого. Он нужен для того, чтобы ИИ мог эффективно "смотреть" видео по ссылке или локальному файлу, получая структурированную информацию о сценах. ⭐ 1.7k · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Этот проект представляет рабочий процесс Fable, используемый моделью Claude Fable 5. Он разбивает этот процесс на отдельные навыки, которые могут выполнять другие языковые модели. Проект также включает систему оценки, которая проверяет честность выполнения этих навыков. ⭐ 1k · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Это проект, который объединяет инженерный подход к управлению кодом и созданию циклов. Он предоставляет инструменты для эффективной работы с кодом. Проект предназначен для автоматизации и улучшения процесса разработки. ⭐ 827 · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Для тех, кто работает с аудиоконтентом, интервью или хочет сохранять текстовые версии встреч без платных сервисов. 1️⃣ Выберите движок для транскрипции. Для мощных ПК с NVIDIA GPU оптимален faster-whisper — он использует CTranslate2 для ускорения модели Whisper от OpenAI. Если у вас слабый ПК или Mac без видеокарты, установите whisper.cpp — он работает даже на процессорах Apple Silicon и Intel. 2️⃣ Подготовьте аудиофайл. Конвертируйте видео или запись звонка в mono WAV или MP3 с частотой 16 кГц. Можно использовать FFmpeg через командную строку: `ffmpeg -i input.mp4 -ar 16000 output.wav`. Это стандарт для моделей Whisper, который повышает точность. 3️⃣ Запустите расшифровку через терминал. Для faster-whisper команда выглядит как `faster-whisper --model large-v2 audio.wav`. В whisper.cpp сначала скомпилируйте, затем выполните `./main -m models/ggml-large.bin -f audio.wav`. Укажите нужную модель (tiny, base, large) — чем больше, тем точнее, но дольше. 4️⃣ Обработайте и используйте текст. На выходе получите текстовый файл с тайм-кодами. Его можно импортировать в субтитры или редактировать в Obsidian для заметок. Для пакетной обработки множества файлов напишите простой bash- или Python-скрипт. Итог: Полная независимость от онлайн-сервисов, экономия от 10$ в месяц на транскрипции и конфиденциальность данных. Обработка часа аудио займёт 2-5 минут на среднем ПК. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Это GPU-клиент для сети Talos, который работает вместе с учётной записью пользователя. Он выполняет задачи инференса открытых моделей через WebSocket и отслеживает время работы для получения выплат. ⭐ 800 · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Для маркетологов, аналитиков и разработчиков, чтобы получать структурированную информацию из интернета для анализа, обучения моделей или мониторинга без ручного копирования. 1️⃣ Выберите движок для интеллектуального парсинга. Для сложных сайтов с динамическим контентом используйте Firecrawl — он превращает целые веб-страницы в чистый текст или JSON, идеально подходящий для подачи в LLM. Для более гибких и программируемых задач возьмите опенсорсный Crawl4AI, который позволяет кастомизировать процесс извлечения данных под конкретную бизнес-логику. 2️⃣ Настройте целевые URL и параметры извлечения. В том же коде задайте список страниц для сканирования. В Crawl4AI вы можете настроить глубину обхода, фильтры по селекторам CSS и обработку JavaScript, чтобы точно захватывать нужные блоки — например, только цены или описания товаров. 3️⃣ Обработайте сырые данные с помощью языковой модели. После получения HTML-контента отправьте его через API (например, OpenAI GPT или открытую модель через Ollama) с промптом. Попросите ИИ извлечь конкретные поля: имена, даты, цифры, отзывы — и вернуть их в виде структурированной таблицы (CSV) или JSON-объекта. 4️⃣ Автоматизируйте пайплайн и экспортируйте результат. Напишите простой скрипт на Python, который будет запускать скрейпинг по расписанию, обрабатывать данные через LLM и сохранять их в Google Sheets, Notion или вашу базу данных. Это создаст постоянный поток актуальной информации для принятия решений. Итог: Вы сократите время сбора данных с часов до минут, получите структурированные датасеты для анализа конкурентов или тренировки собственных моделей без нарушения ToS сайтов. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Это агент с приоритетом памяти и возможностью самообучения, построенный на EverOS. Он создан для управления задачами и улучшения своей работы с течением времени за счет системы памяти. ⭐ 878 · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Этот инструмент оценивает, можно ли конкретную модель с Hugging Face дообучить на вашем локальном GPU. Он анализирует требования модели к памяти и сравнивает их с доступными ресурсами вашей видеокарты. Это помогает избежать ошибок при планировании тонкой настройки моделей. ⭐ 788 · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

GOD — это платформа для управления, наблюдения и контроля за агентами в реальном времени. Она работает как командный центр для искусственных обществ, состоящих из автономных программ. Проект позволяет отслеживать их деятельность и направлять её в нужное русло. ⭐ 888 · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Это AI-агент для OSINT-исследований с интерактивной консолью и набором из 16 инструментов. Он работает с моделями вроде Claude, GPT-4 или локальными. Проект предназначен исключительно для авторизованных исследований в сфере безопасности. ⭐ 868 · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Автоматизируйте ответы, консультации или развлечения в мессенджере, используя мощь нейросетей. Как создать AI-бота для Telegram с нуля Для предпринимателей, специалистов поддержки и всех, кто хочет автоматизировать общение в самом популярном мессенджере СНГ. 1️⃣ Подготовьте основу бота Создайте заготовку для вашего будущего ассистента в @BotFather — это официальный инструмент Telegram. Получите уникальный API-токен, который позволит вашему коду взаимодействовать с платформой. 2️⃣ Настройте логику на Python Установите библиотеку python-telegram-bot — это каркас для обработки сообщений и команд. Напишите простой скрипт, который будет принимать входящие сообщения от пользователей и готовить их для обработки ИИ. 3️⃣ Добавьте интеллект через API Подключите «мозги» через OpenAI API (GPT-4o, GPT-3.5-Turbo) для мощных и контекстных ответов. Альтернатива: разверните локальную модель через Ollama для полной приватности и бесплатного использования, если не хотите зависеть от платежей OpenAI. 4️⃣ Задеплойте и протестируйте Разместите готового бота на надежном хостинге, например, на Railway или Render, чтобы он работал 24/7. Протестируйте диалог, проверьте стабильность ответов и настройте обработку ошибок. Итог: Вы получаете работающего персонального или бизнес-ассистента в Telegram, который отвечает на вопросы клиентов, генерирует контент или помогает с идеями, экономя ваше время на рутинном общении. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Этот проект обратно спроектировал Windows Copilot в API, совместимый с OpenAI. Он предоставляет доступ к моделям GPT-4 и GPT-5 через простой REST-интерфейс. Для использования не требуются API-ключи и оплата. ⭐ 920 · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Это самый сложный поисковый бенчмарк, который фокусируется на нечётких, многоходовых и проактивных запросах. Он содержит 200 длительных задач с постепенным раскрытием контекста, основанным на персонаже. Оценка производится через проверяемую схему на основе графа знаний, а главной метрикой является точность F1 для троек, а не субъективные оценки. ⭐ 952 · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

😐 Ранее писали про обесценивание опыта из-за AI. Nature собрала первые исследования - и вывод неутешительный: AI-тулзы реально деградируют навыки тех кто ими пользуется. Anthropic (создатели Claude) провели рандомизированный эксперимент на 52 джунах. Учили новую Python-библиотеку - половина с AI-ассистентом, половина руками. Что получилось: 50% на тесте у группы с AI против 67% у тех кто писал сам. Минус 17% знаний - при том что AI-группа сэкономила всего 2 минуты. Две минуты за два буквенных грейда. Самое жёсткое: 🟢Кто юзал AI для вопросов ("как это работает?") - 65%+ на тесте 🟢Кто скидывал AI генерацию кода - ниже 40% 🟢Дебаг-навыки просели сильнее всего Отдельно прилетело врачам. Польские эндоскописты (19 спецов) после месяцев с AI-ассистентом стали хуже находить предраковые образования без него. Минус 6% точности - у людей с 2000+ процедур за карьеру. MIT добавил нейровизуализацию - активность мозга при написании эссе с ChatGPT упала на 47% по сравнению с контрольной группой. Меньше активности = меньше тренировки. Парадокс такой: AI делает тебя быстрее сегодня но глупее завтра. Как калькулятор - считает за тебя, но устный счёт умирает. 🗒 Nature прямым текстом - ранние результаты плохие. Вопрос не "заберёт ли AI работу" а "останутся ли навыки когда AI отключится". Как не деградировать при работе с AI-тулзами - разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

Не заменят голову, но помогут не смотреть в график как в гадальный шар ➖ Tickeron — ищет паттерны, уровни, цели и сигналы по акциям, ETF, крипте и Forex. Теханализ без бубна, но стоп всё равно ставить вам ➖ Danelfin — даёт акциям и ETF AI Score от 1 до 10 по фундаменталу, технике и новостям. Быстрый фильтр: идея это или «просто красиво падает» ➖ Composer — собирает стратегии обычным текстом и делает бэктест. Для тех, кто хочет алготрейдинг, но не хочет воевать с Python ➖ Magnifi — разбирает портфель, риски, сектора и пересечения в ETF. Иногда показывает, что вся «диверсификация» — это Nvidia в разных шапках ➖ Tradytics — следит за опционами, дарк-пулами, китами и крупными сделками. Помогает понять, где большие деньги уже что-то мутят ✔️ AI подкинет идею, но депозит спасает не он, а риск-менеджмент. Сохраняйте и отправьте друзья — они будут благодарны ✔️Crypto invest

Не заменят голову, но помогут не смотреть в график как в гадальный шар ➖ Tickeron — ищет паттерны, уровни, цели и сигналы по акциям, ETF, крипте и Forex. Теханализ без бубна, но стоп всё равно ставить вам ➖ Danelfin — даёт акциям и ETF AI Score от 1 до 10 по фундаменталу, технике и новостям. Быстрый фильтр: идея это или «просто красиво падает» ➖ Composer — собирает стратегии обычным текстом и делает бэктест. Для тех, кто хочет алготрейдинг, но не хочет воевать с Python ➖ Magnifi — разбирает портфель, риски, сектора и пересечения в ETF. Иногда показывает, что вся «диверсификация» — это Nvidia в разных шапках ➖ Tradytics — следит за опционами, дарк-пулами, китами и крупными сделками. Помогает понять, где большие деньги уже что-то мутят 📌 AI подкинет идею, но депозит спасает не он, а риск-менеджмент. Сохраняйте и отправьте друзья — они будут благодарны Crypto 🍋💲

Для тех, кто хочет экономить на сервисах транскрипции и не отправлять записи в облако. 1️⃣ Выберите движок для транскрипции Для работы с видеокартой используйте Faster-Whisper — это оптимизированная версия Whisper от OpenAI для быстрой расшифровки на Python. Если у вас слабый ПК или Mac без видеокарты, установите Whisper.cpp — он работает на чистом процессоре. 2️⃣ Подготовьте аудиодорожку Скачайте видео с YouTube через yt-dlp или извлеките аудио из локального файла. Конвертируйте его в WAV или MP3 с помощью FFmpeg — это стандартный инструмент для работы с мультимедиа через командную строку. 3️⃣ Запустите процесс транскрипции Для Faster-Whisper скачайте модель (например, 'large-v3') и выполните команду в терминале, указав путь к файлу. Whisper.cpp требует компиляции, после чего вы сможете запускать расшифровку простой командой, выбрав подходящую модель по размеру (tiny, base, small). 4️⃣ Обработайте и используйте результат На выходе вы получите текстовый файл с субтитрами (SRT) или чистый текст. Его можно отредактировать в Obsidian для заметок или импортировать в Notion для структурирования контента из подкастов и лекций. Итог: Полная независимость от платных сервисов вроде Otter.ai, экономия от 10$ в месяц и полная конфиденциальность ваших записей. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

😐 Ранее писали про настройку AI-агентов через файлы. Vercel на прошлой неделе запустил Eve - и подход "агент = директория" уже разлетелся. Python-файл = тулза, markdown = скилл, подпапка = субагент. Создаёшь папку, раскидываешь файлы - получаешь рабочего агента. Одна директория работает и на ноуте и в проде. Что в папке: 🟢agent.py - модель и настройки 🟢instructions.md - промпт 🟢tools/ - функции 🟢skills/ - знания по запросу 🟢subagents/ - делегирование Версионируешь в git, ревьюишь на PR, деплоишь как обычный проект. Никаких SDK и доки на 200 страниц. Eve (TypeScript) набрал 1.9к звёзд за 4 дня - Vercel сам гоняет 100+ агентов на нём. Harrison Chase увидел Leve - Python-версию на LangGraph и отметил "very cool work". 🗒 Агенты перестают быть промптами и становятся проектами. Как настраивать AI-агентов - разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

TokenSpeed — это движок для вывода данных (inference) больших языковых модеей, оптимизированный на скорость работы. Проект нацелен на ускорение генерации текста LLM, стремясь к скорости, приближенной к скорости света. Он нужен для более быстрого и эффективного развертывания языковых моделей в продакшене. ⭐ 1.5k · Python 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Для маркетологов, аналитиков и разработчиков, которым нужны структурированные данные с любых сайтов без сложного парсинга. 1️⃣ Выберите инструмент для скрейпинга. Для быстрого старта используйте Firecrawl — он превращает URL сайта в чистый текст или JSON, готовый для анализа ИИ. Если нужен полный контроль и код, установите опенсорсный Crawl4AI, который извлекает данные с JavaScript-сайтов и интегрируется с любыми LLM через API. 2️⃣ Настройте целевые страницы и параметры. В Firecrawl укажите список URL или настройте обход по sitemap. В Crawl4AI задайте селекторы CSS или XPath для точного извлечения нужных блоков (например, цен, описаний, отзывов). Это позволяет собирать только релевантную информацию, экономя время и вычислительные ресурсы. 3️⃣ Обработайте и структурируйте данные с помощью LLM. Отправьте сырой текст, полученный от скрейпера, в языковую модель (например, через OpenAI API или локальную Ollama). С помощью промптов попросите ИИ преобразовать текст в таблицу, выделить ключевые сущности или сравнить данные с разных страниц. 4️⃣ Автоматизируйте пайплайн. Свяжите скрейпер и LLM-модель в единый скрипт на Python, используя библиотеки для работы с API. Настройте периодический запуск для отслеживания изменений на сайтах-конкурентах или мониторинга цен. Результаты можно сохранять в Google Sheets, базу данных или отправлять в Telegram-бот. Итог: Вы сократите время на сбор данных с часов до минут и сможете автоматически анализировать контент сотен страниц в день для конкурентной разведки, исследования рынка или обогащения вашего датасета. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги