local-deep-research

Локальный ИИ-ассистент для ресерча, который работает на устройстве — автоматически ищет информацию, пишет саммари, расставляет цитирования, при этом данные шифруются и не покидают локальную машину.

Local Deep Research — это инструмент для ресерча с локальным деплоем, который интегрируется с моделями вроде Ollama, OpenAI и Anthropic, и поддерживает более десятка поисковых движков, включая arXiv, PubMed и SearXNG, с возможностью гибкого выбора.

Достигает около 95% точности на бенчмарке SimpleQA, имеет три режима — быстрый поиск, глубокий ресерч и генерация отчёта, между которыми можно переключаться по необходимости, плюс стратегия автономного агента на базе LangGraph.

📁 Language: #Python 84.0%

⭐️ Stars: 4,7k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

book-to-skill

Конвертация технических книг (PDF/EPUB) в структурированные навыки, которые может загружать Claude Code, позволяя использовать структуру и знания книги по запросу во время работы.

book-to-skill — это навык Claude Code, который автоматически извлекает данные из PDF или EPUB технических книг и генерирует структурированные файлы навыков, включая резюме по главам, глоссарии и справочные таблицы по паттернам проектирования.

Основной скрипт extract.py поддерживает несколько инструментов извлечения и автоматически выбирает оптимальный подход в зависимости от типа книги: для технических книг используется Docling для сохранения таблиц и блоков кода; для книг с обычным текстом используется pdftotext для быстрого извлечения. После генерации навык вызывается через /skill-name, и Claude может напрямую отвечать на основе содержимого книги — без необходимости листать PDF и без риска галлюцинаций.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 229

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer