10 open-source репозиториев, которые можно форкнуть и превратить в SaaS с выручкой от $50 до $5 млн в год

Подборка проектов с GitHub, у каждого из которых уже есть основатели, поднявшие миллионы на той же кодовой базе. Лицензии позволяют форкать, перепаковывать и продавать как сервис.

Cal.com, open-source аналог Calendly. Форкаешь, делаешь белый лейбл, продаёшь стоматологам и юристам за $200 в месяц. Сами основатели Cal.com сделали $5M ARR за 3 года ровно по этой модели. Репозиторий: github.com/calcom/cal.com

Plausible Analytics, приватная альтернатива Google Analytics. Self-hosted, перепродаёшь агентствам по $50 в месяц за клиента. Два фаундера вытащили проект до семизначной выручки на бутстрапе. Репозиторий: github.com/plausible/analytics

Ghost, open-source движок для блогов и рассылок, прямой конкурент Substack. Маржа стремится к 100%. Тысяча читателей по $5 в месяц, это $60 000 в год, и так каждый год. Репозиторий: github.com/TryGhost/Ghost

n8n, open-source Zapier для автоматизаций. Продаёшь настройку интеграций за $500–$2000 за внедрение, дальше идёт поддержка. Сама n8n подняла $14M, потому что агентская модель поверх их кода работает. Репозиторий: github.com/n8n-io/n8n

Supabase, бесплатная замена Firebase. Поднимаешь SaaS за выходные, берёшь $29–$99 в месяц с пользователя. Сами Supabase подняли $116M, и не просто так. Репозиторий: github.com/supabase/supabase

Medusa, open-source Shopify. Берёшь 5% с каждой продажи навсегда, ничего не отдаёшь самой платформе. Репозиторий: github.com/medusajs/medusa

AppFlowy, open-source Notion. Продаёшь self-hosted версию корпоратам, которые параноят за свои данные. Сама AppFlowy подняла $30M, потому что рынок огромный. Репозиторий: github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy

Coolify, open-source Vercel и Heroku в одном флаконе. Берёшь с разработчиков $20 в месяц за управление деплоями вместо их $200 чека от Vercel. Репозиторий: github.com/coollabsio/coolify

Listmonk, open-source Mailchimp. Шлёшь безлимит писем за стоимость AWS, перепродаёшь агентствам с десятикратной наценкой. Репозиторий: github.com/knadh/listmonk

Penpot, open-source Figma. Продаёшь self-hosted дизайн-инструменты агентствам, которые не готовы заливать файлы клиентов в облако. Репозиторий: github.com/penpot/penpot

Разница между разработчиком, который пишет фичи, и разработчиком, который строит бизнес, это одно решение. Выбираешь проект, форкаешь на выходных, отгружаешь на следующей неделе. Фаундеры этих репозиториев уже доказали, что модель работает. Лицензии 100% свободные, исходники 100% открыты.

В Python 3.14.5 из-за утечек памяти возвращён старый сборщик мусора

Опубликован корректирующий выпуск языка программирования Python 3.14.5, в котором, помимо исправления ошибок и незначительных уязвимостей, осуществлён возврат на старый сборщик мусора, применявшийся до ветки 3.14.x. В качестве причин внесения нетипичного для промежуточных выпусков значительного изменения называются жалобы пользователей на существенное повышение потребления памяти после перевода рабочих систем на ветку 3.14 и появление утечек памяти.

Подробнее:
https://opennet.ru/65445/
https://opennet.me/65445/

Готовы проверить свои знания в Golang?

Пройдите быстрый тест, чтобы выявить сильные и слабые стороны и стать еще круче в Go 😎

5 вопросов по синтаксису и стандартной библиотеке разных уровней сложности ждут вас 👇

ПРОЙТИ ТЕСТ

Что выведет код?

def maker(f, args, kwargs):
    return 1 + f(*args, **kwargs)
m1 = maker(lambda a, b: a + b, (5, ), {"b": 2})
m2 = maker(lambda a, b: a * b, [4, 5], {})
print(m1 + m2)

⚡️ Студкемп от Яндекса Образования и Томского политеха: 2 недели погружения в компьютерное зрение на реальных данных

Интенсив с упором на практику пройдет с 10 по 23 августа. Вот что вас ждет за это время:

— Обучение системам компьютерного зрения для робототехники, медицины, контроля качества.
— Погружение в современные технологии: от архитектур до мультиагентных систем на основе VLM.
— Нетворкинг со студентами и ML-специалистами со всей России.
— Практика на исследовательских данных и работа над собственным проектом.

Студкемп пройдёт на базе ТПУ. Участие бесплатное, для прошедших отбор Яндекс Образование оплатит дорогу и проживание. Потребуются знания линейной алгебры, теории вероятностей, матстата. Python + базовые ML/CV-библиотеки.

Регистрируйтесь на студкемп по ссылке, до 14 июня

Pyinstrument - профилировщик Python, который показывает, где код реально тормозит 👀

Pyinstrument помогает быстро найти самые медленные участки Python-кода, чтобы не оптимизировать вслепую.

Что умеет:

- поддерживает Python 3.8+
- ставится обычным pip install pyinstrument
- строит интерактивные HTML-профили
- показывает выполнение в timeline mode
- интегрируется с Django через middleware
- работает с FastAPI
- автоматически подстраивает точность отображения времени под интервал профилирования

Удобная штука, когда нужно понять не «какая функция кажется подозрительной», а где программа действительно теряет время.

Для Python-проектов это один из тех инструментов, которые лучше подключить до того, как оптимизация превращается в гадание по логам.

https://github.com/joerick/pyinstrument

🐍 Python Pop Quiz: что окажется внутри `silly_dict`?

Вопрос звучит просто, но тут ловушка в том, как Python работает с ключами словаря.

Варианты:

A) {"py": "amazing"}
B) {"py": 10}
C) {"py": "amazing", <__main__.MyClass object at ...>: 10}
D) None of the above

Суть в том, что ключи в dict сравниваются не по тому, как они выглядят в коде, а через __hash__ и __eq__.

Если объект пользовательского класса имеет такой же хеш, как строка "py", и при сравнении считается равным этой строке, то Python решит: это один и тот же ключ.

В таком случае новое значение просто перезапишет старое.

Ответ: B) `{"py": 10}`

Маленький пример, но отлично показывает важную вещь: в Python ключ словаря - это не “текстовое имя”, а объект с правилами хеширования и сравнения.

🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»

На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.

Маршрут собран под современный Python:

- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура

В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.

Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.

Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.

Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.

https://github.com/justxor/pythonroamap2026

Агенты наконец-то получают нормальную память

agentmemory - это локальный слой памяти для AI coding agents, который решает одну из самых раздражающих проблем: каждый новый сеанс агент снова «забывает» архитектуру проекта, ваши правки, договорённости, баги и стиль работы.

Вместо того чтобы каждый раз заново объяснять Claude Code, Cursor, Codex или другому агенту, как устроен проект, agentmemory тихо сохраняет полезный контекст, сжимает его в searchable memory и подставляет нужные куски в следующих сессиях.

Что важно:

- работает с Claude Code, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI, Windsurf, Roo Code, Cline, Aider и другими агентами
- поддерживает MCP, hooks и REST API
- один общий memory server для разных инструментов
- память шарится между агентами, а не живёт внутри одного клиента
- можно поднимать локально, без завязки на внешний сервис
- помогает не раздувать CLAUDE.md, .cursorrules и другие ручные файлы контекста

Идея простая: агент должен не просто выполнять задачу, а накапливать опыт по проекту.

https://github.com/rohitg00/agentmemory

Ночью сервер сломался, конфиг «никто не трогал», а деплой «точно не виноват»?

Есть простая команда:

find /etc -mtime -1 -type f

Она покажет все файлы в /etc, которые менялись за последние 24 часа.

Нужно проверить сайт - меняешь /etc на /var/www.

Когда все говорят «это не я», find быстро показывает, что реально трогали.