ebook2audiobook — self-hosted конвертер, который берёт epub/pdf/mobi и генерирует полноценную аудиокнигу с главами, метаданными и обложкой. Под капотом несколько TTS-движков на выбор: XTTSv2, Bark, VITS, Fairseq, YourTTS, Tacotron2 .

Главные фишки:
🔘Voice cloning — можно скормить аудиофайл с голосом (свой или чей-то) и модель будет читать этим голосом
🔘1110+ языков — включая русский, поддержка через Fairseq
🔘Автоматическое разбиение на главы — лучше всего работает с epub/mobi
🔘Веб-интерфейс на Gradio — не нужно возиться с CLI
🔘Минимальные требования — 4GB RAM, работает на CPU (медленно) или GPU (почти realtime на NVIDIA)

Как запустить:

git clone https://github.com/DrewThomasson/ebook2audiobook.git
cd ebook2audiobook
./ebook2audiobook.sh  # Linux/Mac
# или ebook2audiobook.cmd на Windows

Откроется веб-интерфейс на localhost:7860. Есть готовый Docker-образ с поддержкой GPU.

Выходные форматы: m4b (с главами), mp3, flac, wav, ogg. Проект активно развивается — 13.9k звёзд, 22 контрибьютора.

Репо на гитхабе, на видео демо.

@prog_tools

ChartDB — open-source редактор ER-диаграмм, который работает без подключения к базе. Выполняете один SQL-запрос (Smart Query), копируете JSON-результат в интерфейс — и получаете визуализацию схемы. Пароль от базы не нужен.​

Как это работает: Smart Query — это один большой SELECT по системным таблицам, который вытаскивает метаданные: таблицы, колонки, типы, связи, индексы. Результат в JSON вставляешь в ChartDB — он рисует диаграмму. Поддерживает PostgreSQL, MySQL, SQLite, MariaDB, MSSQL, ClickHouse и CockroachDB.​

Что добавили в последних версиях:

🔘DBML-редактор — можно редактировать диаграмму напрямую через DBML-синтаксис, изменения синхронизируются в обе стороны

🔘Areas — логические области для группировки таблиц по доменам, плюс фильтрация по этим областям

🔘Oracle — полная поддержка с v1.13

🔘Cloudflare D1 — импорт через wrangler CLI

🔘Enums и composite types для PostgreSQL с экспортом в DDL

Из комментариев: народ сравнивает с dbdiagram-io и DBeaver. Разница в том, что DBeaver — это полноценный клиент для работы с базой, а ChartDB заточен именно под визуализацию схем. По сравнению с dbdiagram-io — ChartDB self-hosted и бесплатный.

Деплой через Docker одной командой:

docker run -p 8080:80 ghcr.io/chartdb/chartdb:latest

Репо на GitHub, на картинке пример визуализации.

@prog_tools

RenderCV v2.5 — вышла новая версия генератора резюме для тех, кто не любит возиться с Word.

Идея простая: пишешь контент в YAML-файле, получаешь pixel-perfect PDF без ручной возни с отступами и выравниванием.​

➡️ Как работает
Один YAML-файл → PDF + Markdown + HTML + PNG-превью страниц. Весь контент структурирован: секции experience, education, skills — каждая со своим типом записей. Движок на Typst (раньше был LaTeX), валидация через Pydantic — если опечатка в дате или кривое поле, скажет где и что исправить до рендера.​

➡️ Почему это удобно

🔘Git для резюме — git diff показывает изменения, история коммитов = история карьеры

🔘Автокомплит в VS Code — JSON Schema подсказывает поля прямо в редакторе

🔘Live preview — видишь PDF в реальном времени при редактировании

🔘5 встроенных тем: Classic, Modern, Sb2nov, EngineeringResumes, EngineeringClassic​

➡️ Установка

pip install "rendercv[full]"
rendercv new "Your Name"
rendercv render "Your_Name_CV.yaml"

Требует Python 3.12+. Проект набрал 2500+ звёзд на GitHub и 70k+ скачиваний на PyPI.​ Код на GitHub, доки на сайте.

@prog_tools

Пайплайн для превращения видео в статью без следов AI

Скринкасты, стримы, туториалы — всё это можно конвертировать в готовый текст для документации или блога.

Готовый стек:
➡️ Транскрибация ➡️ перевод ➡️ перефразирование ➡️ грамматика ➡️ проверка на AI

Результат: текст с 31% «машинности» (порог — 50%), проходит проверки на уникальность и читается как написанный человеком.

В статье — разбор на примере видео про t-строки в Python 3.14:
🔘Какие инструменты использовать на каждом этапе
🔘Какой уровень перефразирования не убивает технические термины
🔘Где автоматика даёт 80%, а где без ручной правки не обойтись

@prog_tools