# FluidInference/FluidUse > Локальный computer use на Apple silicon: читает формы в macOS-приложениях через Accessibility API, спрашивает небольшую on-device модель, что вписать в каждое поле, и печатает ответ в реальном приложении. - Магнитуда: 5,0 из 10 — Ранний сигнал - Звёзды: 111 всего · +45 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 60 - Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно - Категория: AI-агенты · Язык: Swift · Лицензия: Apache-2.0 · Создан: 2026-09-21 · Последний коммит: 2026-09-22 - GitHub: https://github.com/FluidInference/FluidUse · Сайт: https://huggingface.co/FluidInference · Страница: https://gitnova.dev/r/FluidInference/FluidUse ## Чем пригодится - Заполнить форму в Safari или WKWebView из профиля Label: value, не отправляя данные в облако - Прогнать laya-модель для choice/score/noul-вопросов о тексте с калиброванными вероятностями - Замерить задержку решений CUA-S1-FORMS и laya на Neural Engine через встроенные бенчмарки ## Почему он здесь - Сегодня уже 45 звёзд, к концу дня ожидается около 60. - Всплеск держится 2 дня подряд — это не случайный выброс. - Репозиторию 1 день, а у него уже 111 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет. - Топ новых репозиториев за неделю: #187. - Около 11 форков в сутки — код забирают себе. - Среди свежих форков — заметные разработчики: @dorucioclea (311 подп.). ## Доверие к звёздам Рост звёзд выглядит естественно. Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду. ## Цифры - Форков: 7 - Issues и pull requests: 5 - Наблюдателей: 0 - В среднем за неделю: 63 в день - Обычный темп: мало истории (меньше двух недель) - Звёзд за последний час (по замерам): 3 - Последний релиз: v0.2.0 (2026-09-21) ## Звёзды по дням за 3 дня (от старых к новым, сегодня — неполный день) 2026-09-20 … 2026-09-22: 2, 65, 45 ## Где замечен сейчас - Топ новых репозиториев за неделю: #187 ## Похожие по описанию 1. **mizorewww/laya-coreml** — 6,9 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +206 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 290 Локальный порт модели Laya на Apple Core ML и Neural Engine: возвращает типизированные решения (выбор, оценка, да/нет) без генерации токенов, с бенчмарками скорости и энергопотребления. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/mizorewww/laya-coreml.md 2. **NandhaKishorM/laya** — 9,2 · Взлёт · AI-агенты · Python · +3 318 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 4 567 Laya — неавторегрессивный движок принятия решений: за один forward pass (~35 мс на GPU) отвечает на типизированные вопросы (choice, score, noul) по любому состоянию (текст, письмо, тикет, JSON) с калиброванными вероятностями. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/NandhaKishorM/laya.md 3. **kraayenjon/awesome-jev** — 3,3 · Ранний сигнал · Обучение и подборки · +10 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 14 Курируемый список ресурсов по Jev — System One модели TypeSafe AI, которая возвращает типизированные решения (Choice, Score, Noul) с калиброванными вероятностями вместо текста. Собран для разработчиков, внедряющих Jev в код. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/kraayenjon/awesome-jev.md 4. **mizorewww/laya-mlx** — 8,6 · Взлёт · Языковые модели · Python · +845 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 1 205 Нативный MLX-рантайм для типизированных решающих моделей Laya: возвращает вероятности выбора, оценки или истинности без генерации текста, работает локально на Apple Silicon. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/mizorewww/laya-mlx.md 5. **daseinlabs/open-jev** — 2,5 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +5 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 8 Локальный сервер и CLI для оценки вариантов ответа языковой моделью: считает log-probability каждого варианта в одном проходе по KV-кэшу без декодирования, работает на Apple Silicon через MLX с Gemma 3 4B. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/daseinlabs/open-jev.md --- Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества. Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз. Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории. Данные на 2026-09-22 17:57 UTC, обновление каждые 30 минут.