Русский
← На главную

Инструменты разработки ИИ

Возможности, установка и применение инструментов разработки ИИ

Эти инструменты добавляют генерацию кода, поиск, тестирование и автоматизацию в процессы разработки. Разрешения, поддерживаемые среды и зрелость различаются, поэтому перед использованием сверяйтесь с официальной документацией и ограничениями безопасности.

Открытые инструменты и платформы

У этих открытых инструментов и платформ есть публичные репозитории GitHub; число звёзд синхронизируется ежедневно с указанием даты. Лицензии кода и моделей, а также условия размещённых сервисов следует проверять отдельно в официальных источниках.

💻

Claude Code

ИИ-партнёр для программирования

⭐ 144k · синхронизировано 2026-09-07

Claude Code — агентный инструмент Anthropic для программирования в терминале и IDE. Он может исследовать репозитории, редактировать файлы, запускать команды и тесты, а также работать с системой контроля версий в рамках настраиваемых разрешений.

Ключевые возможности

  • Понимание целых кодовых баз
  • Написание и изменение кода
  • Запуск тестов и сборок
  • Выполнение операций Git
  • Использование команд терминала
  • Интерактивный диалог о программировании

Установка

Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.

# Mac/Linux (рекомендуется)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Windows (рекомендуется)
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

# Homebrew (macOS/Linux)
brew install --cask claude-code

# WinGet (Windows)
winget install Anthropic.ClaudeCode

# Примечание: `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` устарел
Проверка
Среда
macOS / Linux / Windows · zsh / bash / PowerShell
Источник
Claude Code

Использование

# Запустить интерактивную сессию в любой директории
claude

# Возобновить предыдущую сессию
claude --continue

# Обновить до последней версии
claude update

# Одиночный промпт
claude -p "объясни поток аутентификации в этом репозитории"

# Список встроенных слэш-команд
claude /help
🔗

MCP (Model Context Protocol)

Открытый стандарт подключения ИИ

⭐ 90k · синхронизировано 2026-09-07

MCP — открытый стандартный протокол, представленный Anthropic для установления стандартизированных подключений между ИИ-моделями и внешними инструментами/источниками данных. Его называют «интерфейсом USB-C» для ИИ, обеспечивающим гибкое взаимодействие с различными инструментами и данными.

Ключевые возможности

  • Единый стандарт подключения инструментов
  • Поддержка множества источников данных
  • Безопасный механизм авторизации
  • Расширяемая архитектура

Установка

Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.

# MCP сам по себе является протоколом — он используется через клиент вроде Claude Desktop или Claude Code.

# 1. Отредактируйте файл конфигурации:
#    macOS:   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
#    Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
# 2. Добавьте блок mcpServers (см. пример ниже).
# 3. Перезапустите клиент.

# 4. Или установите сервер-референс напрямую:
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder
Проверка
Среда
зависит от клиента · zsh / bash / PowerShell

Использование

В Claude Desktop добавьте серверы MCP через меню настроек, чтобы начать ими пользоваться.
🧠

OpenAI Codex CLI

Терминальный агент кодинга OpenAI

⭐ 122k · синхронизировано 2026-09-07

openai/codex — лёгкий терминальный агент кодинга от OpenAI (github.com/openai/codex, написан на Rust). Работает локально в терминале, поддерживает модели GPT-5 / o-series, входит через OAuth ChatGPT и может загружать MCP-серверы. Codex CLI — аналог Claude Code в экосистеме OpenAI.

Ключевые возможности

  • Open source от OpenAI
  • TUI на Rust
  • Поддержка GPT-5 / o-series
  • OAuth-вход через ChatGPT
  • Загрузка MCP-серверов
  • Песочница для кода

Установка

Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.

# Mac/Linux (рекомендуется)
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

# Windows (рекомендуется)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"

# npm глобально
npm install -g @openai/codex

# Homebrew (macOS/Linux)
brew install --cask codex
Проверка
Среда
macOS / Linux / Windows · zsh / bash / PowerShell
Источник
OpenAI Codex CLI

Использование

# Запустить интерактивную сессию (OAuth автоматически)
codex

# Разовая задача (headless режим)
codex exec "объясни все .ts файлы в src/"

# Сменить модель: см. https://github.com/openai/codex
🌐

browser-use

ИИ-автоматизация браузера

⭐ 113k · синхронизировано 2026-09-07

browser-use — самая популярная на GitHub библиотека для автоматизации браузера с помощью ИИ (github.com/browser-use/browser-use). Позволяет LLM работать с реальным браузером как человек (кликать, печатать, прокручивать, делать скриншоты), идеально подходит для сценариев, где нужно взаимодействовать с сайтами без API. Используется как Python-библиотека или как MCP-сервер для Claude Code и других клиентов.

Ключевые возможности

  • Поддержка всех основных LLM (GPT / Claude / Gemini / локальные)
  • Python-библиотека ИЛИ MCP-сервер
  • Поддержка реального браузера (Chrome / Chromium)
  • Понимание vision + DOM
  • Скриншоты передаются LLM

Установка

pip install browser-use

uvx --from 'browser-use[cli]' browser-use --mcp
Проверка
Среда
macOS / Linux / Windows · zsh / bash / PowerShell
Источник
browser-use

Использование

# В Python-скрипте:
from browser_use import Agent, ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-5")
agent = Agent(
    task="Зайти на https://news.ycombinator.com и найти 5 главных новостей ИИ сегодня",
    llm=llm,
)
result = await agent.run()
print(result)

# Как MCP-сервер:
# 1. Сконфигурируйте .mcp.json
# 2. Claude Code загружает автоматически при старте
🦞

OpenCLAW

ИИ-помощник с открытым исходным кодом (⭐ 373 тыс.)

⭐ 389k · синхронизировано 2026-09-07

OpenCLAW — проект ИИ-помощника с открытым исходным кодом, означающий «Путь омара». Он может работать на любой ОС и платформе в качестве вашего персонального ИИ-помощника. Это полностью открытое решение, позволяющее каждому иметь собственного ИИ-помощника.

Ключевые возможности

  • Полностью открытый исходный код
  • Кроссплатформенная поддержка
  • Самостоятельное развёртывание
  • Активное сообщество
  • Несколько поставщиков моделей (выбор при настройке)

Установка

# Требование к runtime: Node.js 24 (рекомендуется) или Node.js 22.19+

# Глобальная установка (npm)
npm install -g openclaw@latest

# Или через pnpm
pnpm add -g openclaw@latest

# Запустите мастер онбординга (устанавливает демон как пользовательский сервис)
openclaw onboard --install-daemon

# Проверьте статус шлюза
openclaw gateway status
Проверка
Среда
macOS / Linux / Windows · zsh / bash / PowerShell
Источник
OpenCLAW

Использование

# 1. Сначала запустите мастер
openclaw onboard --install-daemon

# 2. Отправьте тестовое сообщение
openclaw gateway status

# 3. Опционально: запуск на переднем плане (режим отладки)
openclaw gateway stop
openclaw gateway --port 18789 --verbose

# 4. Документация: https://docs.openclaw.ai
🧠

Hermes-Agent

Растущий ИИ-агент (⭐ 159 тыс.)

⭐ 243k · синхронизировано 2026-09-07

Hermes-Agent — «Агент, который растёт вместе с вами» — ИИ-агент, непрерывно развивающийся в процессе использования. Он может самостоятельно обучаться привычкам пользователя, оптимизировать выполнение задач и предоставлять всё более персонализированные услуги.

Ключевые возможности

  • Адаптивное обучение
  • Долгосрочная память
  • Персонализированные услуги
  • Непрерывная оптимизация задач
  • Мультимодальная поддержка

Установка

Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.

# Runtime: Python 3.11+ (устанавливается инсталлятором автоматически)

# Mac/Linux (одной строкой)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1)

# Установщик сам развернёт uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg и портативный Git Bash
Проверка
Среда
macOS / Linux · zsh / bash
Источник
Hermes-Agent

Использование

# 1. Запустите мастер настройки (модель + инструменты)
hermes setup

# 2. Или: войдите через OAuth Nous Portal одной командой
hermes setup --portal

# 3. Запустите терминальный UI
hermes

# 4. Или: запустите шлюз и общайтесь через Telegram/Discord/Slack
hermes gateway setup
hermes gateway start

# 5. Смените модель (OpenRouter предлагает 200+ моделей)
hermes model

# Документация: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
🧰

Anthropic Skills

Официальный репозиторий реализации Claude Skills

⭐ 175k · синхронизировано 2026-09-07

anthropics/skills — официальный репозиторий эталонной реализации Claude Skills от Anthropic: папки с инструкциями, скриптами и ресурсами, которые Claude может динамически загружать для выполнения специализированных задач. Skills обучают Claude повторяемым рабочим процессам: применять бренд-гайдлайны, анализировать данные по конвенциям вашей организации, автоматизировать личные задачи и т. д.

Ключевые возможности

  • Поддерживается Anthropic
  • Динамически загружаемая спецификация Skills
  • Пример интеграции Skills API
  • Охватывает документы, данные и рабочие процессы
  • Шаблоны для пользовательских Skills
  • Соответствует стандарту agentskills.io

Установка

/plugin marketplace add anthropics/skills

/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
Проверка
Среда
Claude Code / Claude API · Claude Code / HTTP
Источник
Anthropic Skills

Использование

Claude Code: укажите установленный Skill по имени в запросе.

Claude API: запускайте Skills через поле `container.skills` Messages API с документированными beta-заголовками и инструментом выполнения кода. `GET /v1/skills` только перечисляет Skills и не запускает их.
https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide
🛡️

Claude Code Security Review

Официальный PR-сканер безопасности Anthropic (GitHub Action)

⭐ 6.2k · синхронизировано 2026-09-07

claude-code-security-review — официальный GitHub Action от Anthropic (github.com/anthropics/claude-code-security-review), использующий Claude для автоматического ревью PR-diff'ов на уязвимости. Поддерживает diff-aware сканирование (только изменённые файлы), публикует находки в виде построчно привязанных review-комментариев и содержит встроенный фильтр ложных срабатываний, автоматически исключающий категории DoS, rate-limiting, истощение памяти/CPU, общую валидацию ввода и open-redirect.

Ключевые возможности

  • Поддерживается Anthropic
  • Diff-aware сканирование (только изменённые файлы)
  • Построчно привязанные PR-комментарии
  • FP-фильтр для 5 шумных категорий
  • Нативная интеграция с GitHub Action
  • Настраиваемая модель Claude (по умолчанию Opus 4.1)

Установка

# Создать .github/workflows/security-review.yml

name: Claude Code Security Review
on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize, reopened]
jobs:
  security-review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 1
      - uses: anthropics/claude-code-security-review@v0
        env:
          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}

# ⚠️ Этот Action НЕ защищён от prompt injection.
# Используйте только для доверенных PR в сочетании с настройкой GitHub
# «Require approval for all external contributors».
Проверка
Среда
GitHub Actions · YAML / bash

Использование

# 1. Добавить secret ANTHROPIC_API_KEY в репозиторий
# 2. При открытии/обновлении PR Action автоматически анализирует diff'ы
#    и публикует находки как review-комментарии
# 3. Мейнтейнеры видят уровень риска и строку в обсуждении PR
🦙

Ollama

Локальная среда выполнения моделей

⭐ 180k · синхронизировано 2026-09-07

Ollama загружает и запускает модели в macOS, Linux и Windows, предоставляя CLI и локальный HTTP API. Полностью ли обработка остаётся локальной, сколько ресурсов требуется и передаются ли данные удалённому сервису, зависит от выбранной модели и конфигурации.

Ключевые возможности

  • Локальная загрузка и запуск моделей
  • Библиотека моделей и Modelfile
  • CLI и локальный API
  • Эмбеддинги, зрение и вызов инструментов
  • Библиотеки Python и JavaScript
  • Необязательные облачные модели

Установка

Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.

# macOS / Windows
# Скачайте установщик с https://ollama.com/download

# Linux (проверьте удалённый скрипт перед запуском)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Проверка
Среда
macOS / Linux / Windows · zsh / bash / PowerShell
Источник
Ollama

Использование

# Запустите диалог с моделью
ollama run gemma4

# Проверьте установленную версию
ollama -v
🤗

Hugging Face Hub

Открытая платформа для совместной работы с ИИ

⭐ 3.9k · синхронизировано 2026-09-07

Hugging Face Hub — платформа для поиска, публикации и совместной разработки публичных и приватных моделей, наборов данных и Spaces. Библиотека huggingface_hub и CLI hf поддерживают поиск, загрузку, отправку, управление кешем и сервисы инференса. Лицензию каждой модели и каждого набора данных необходимо проверять отдельно.

Ключевые возможности

  • Модели, наборы данных и Spaces
  • Публичные и приватные репозитории
  • Карточки моделей, наборов данных и сведения о лицензиях
  • CLI hf и библиотека Python
  • Inference Providers и Endpoints
  • Интеграции MCP и Skill для ИИ-агентов

Установка

# Установите CLI Hugging Face Hub и библиотеку Python
pip install -U "huggingface_hub"

# Войдите только для приватного доступа или отправки файлов
hf auth login
Проверка
Среда
macOS / Linux / Windows / hosted · zsh / bash / PowerShell / Python
Источник
Hugging Face Hub

Использование

# Загрузите файл из публичного репозитория модели
hf download gpt2 config.json

# Найдите модели и ограничьте число результатов
hf models ls --search bert --limit 5

Абстрактные концепции

AI Agent, Skill и Harness — абстрактные понятия, которыми этот сайт упорядочивает область; единого репозитория GitHub у них нет. Они обозначают приёмы, общие для разных реализаций, а не функции конкретного продукта.

🤖

AI Agent

ИИ-системы для автономного выполнения задач

AI Agent — система, которая самостоятельно планирует и выполняет сложные задачи. В отличие от взаимодействия в формате вопрос-ответ, Agent интерпретирует цель, строит план, вызывает инструменты, оценивает результаты и корректирует поведение по обратной связи. Это общее понятие, охватывающее разные реализации, а не отдельный продукт: Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw и Hermes Agent на этой странице — его конкретные реализации.

Ключевые возможности

  • Автономное планирование задач
  • Способность использования инструментов
  • Оценка результатов и обратная связь
  • Обработка многошаговых сложных задач
  • Понимание и работа с кодовой базой

Установка

Agent — это понятие, а не отдельно устанавливаемый продукт. Чтобы запустить Agent, устанавливают конкретную реализацию; в разделе открытых инструментов и платформ на этой странице у каждой записи указан свой способ установки.
Проверка
Среда
implementation-dependent · n/a
Источник
AI Agent

Использование

Способ вызова зависит от реализации: Harness в командной строке обычно принимает описанную задачу как есть, а библиотечные реализации задают цель и доступные инструменты в коде. Подробности — в описании использования соответствующей записи.
🛠️

Skill

Способы расширения возможностей ИИ

Skill объединяет предметные знания, порядок действий и переиспользуемые подсказки в модуль, который загружается по мере надобности. Обычно это каталог с файлом SKILL.md, поля name и description которого определяют, когда модуль вызывается. Формат появился в Anthropic и опубликован, поэтому не привязан к одному клиенту.

Ключевые возможности

  • Пользовательские команды
  • Автоматизация рабочих процессов
  • Знания предметной области
  • Многоразовые шаблоны промптов

Установка

Каталог с файлом SKILL.md помещают в ~/.claude/skills/ для личного использования либо в .claude/skills/ проекта. Skill можно также загрузить через конечную точку Skills в Claude API.
Проверка
Среда
Claude Code · n/a
Источник
Skill

Использование

Skill обычно распознаётся и вызывается автоматически по его description; его также можно запустить явно через /skill-name.
🧩

Harness (каркас агента)

Слой runtime-хоста для агентов

Harness — это слой runtime, который собирает system prompt, цикл инструментов, память и плагины в работающего агента. Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent и OpenClaw — все это конкретные реализации Harness — редактировать конфиг Harness — всё равно что переподключать провода в хосте, написать новый Skill — всё равно что подключить к хосту новый инструмент. См. страницу MCP для связи с MCP/Agent/Skill.

Ключевые возможности

  • Сборка system prompt
  • Управление циклом инструментов
  • Состояние сессии и долговременная память
  • Планирование Skill и MCP
  • Права и песочница
  • Размещение в разных формах (CLI/IDE/Serverless)

Установка

Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.

Сам Harness — это паттерн, а не отдельно устанавливаемый продукт. Чтобы «использовать Harness», установите одну из его реализаций:

# Claude Code (Node 18+)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Codex CLI
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

# OpenClaw (Node 24+)
npm install -g openclaw@latest
Проверка
Среда
implementation-dependent · n/a

Использование

Перечисленные на этой странице Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw / Hermes Agent — все это экземпляры Harness. У каждого Harness своя команда запуска (см. раздел «Использование» каждого пункта). Минимальный Harness можно написать и самому: собрать system prompt + цикл инструментов + загрузку MCP/Skill.

Проприетарные продукты

Проприетарные коммерческие продукты без публичного репозитория GitHub для отслеживания.

Cursor

Редактор кода на основе ИИ

Cursor — ИИ-усиленный редактор кода на основе VS Code со встроенными ИИ-возможностями, аналогичными GPT-4. Он может интеллектуально дополнять код, генерировать функции, объяснять код и исправлять ошибки. В настоящее время это один из самых популярных инструментов ИИ-программирования.

Ключевые возможности

  • Интеллектуальное автодополнение кода
  • Генерация целых функций
  • Объяснение и рефакторинг кода
  • Взаимодействие в режиме чата
  • Встроенный терминал

Установка

# Скачайте с официального сайта (рекомендуется)
# https://cursor.com

# Или через WinGet (Windows)
winget install Cursor.Cursor

# Или через Homebrew (macOS)
brew install --cask cursor
Проверка
Среда
macOS / Linux / Windows · IDE terminal
Источник
Cursor

Использование

# 1. Запустить Cursor
# 2. Открыть папку проекта
# 3. Cmd+K (инлайн-редактирование) или Cmd+L (чат)
# 4. Режим Agent: Cmd+I открывает Composer
# 5. Войдите в аккаунт, чтобы активировать функции Pro/Ultra

Заключение

Эти инструменты могут изменить процессы программирования, проверки и автоматизации, но результат зависит от задачи, модели и конфигурации. Перед внедрением оцените разрешения, обработку данных, сопровождение и требования команды к проверке.