# xingjian-bai/opal

> Обёртка над оптимизатором PyTorch, позволяющая кодинг-агенту переписывать программу оптимизатора прямо во время обучения. Для ML-инженеров, которым нужно, чтобы правило обновления, learning rate и расписания адаптировались автоматически по ходу тренировки модели.

- Магнитуда: 4,4 из 10 — Ранний сигнал
- Звёзды: 125 всего · +8 звёзд по замерам 2026-10-22, 09:11–11:27 UTC, к вечеру ≈ 37
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: AI-агенты · Язык: Python · Лицензия: MIT · Создан: 2026-10-21 · Последний коммит: 2026-10-22
- GitHub: https://github.com/xingjian-bai/opal · Сайт: https://xingjianbai.com/reactive-optimizers/ · Страница: https://gitnova.dev/r/xingjian-bai/opal

## Чем пригодится

- Обернуть существующий цикл обучения PyTorch, чтобы агент менял learning rate и momentum по ходу запуска.
- Запустить dry-run с backend="keep", чтобы убедиться, что обёрнутый оптимизатор совпадает с обычным шаг за шагом.
- Оценить время ожидания агента и стоимость до запуска реального прогона с лимитом затрат.

## Почему он здесь

- По замерам счётчика за 2026-10-22 (UTC), 09:11–11:27: 117 → 125 звёзд (+8). Это прирост за указанный интервал.
- Расчётный прогноз на конец суток: около +37 звёзд; учитывает наблюдаемый прирост и предыдущий день.
- Репозиторию 1 день, а у него уже 125 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #186.

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 4
- Issues и pull requests: 6
- Наблюдателей: 1
- В среднем за неделю: 66 в день
- Обычный темп: мало истории (меньше двух недель)
- Звёзд за последний час (по замерам): 1
- Последний релиз: v0.3.5 (2026-10-22)

## Звёзды по дням за 2 дня (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-10-21 … 2026-10-22: 95, 8

## Где замечен сейчас

- Топ новых репозиториев за неделю: #186

## Ещё в этой категории

1. **google-research/harness2** — 7,9 · На пике · AI-агенты · Python · +429 звёзд по замерам 2026-10-22, 00:37–11:25 UTC, к вечеру ≈ 1 017
   Фреймворк для рекурсивной оптимизации harness-обвязки AI-агентов (промпты, инструменты, память, скиллы) без дообучения весов модели, с бенчмарками JobBench, LAB и WorkBuddy-Bench.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/google-research/harness2.md
2. **Graphify-Labs/graphify** — 7,0 · Взлёт · AI-агенты · Python · +616 звёзд по замерам 2026-10-22, 00:37–11:25 UTC, к вечеру ≈ 1 306
   Инструмент превращает кодовую базу, документацию, SQL-схемы, конфиги и PDF в граф знаний, по которому можно делать запросы вместо поиска по файлам. Работает как скилл /graphify в Claude Code, Cursor, Codex и Gemini CLI с локальным…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/Graphify-Labs/graphify.md
3. **ai-job-search-dev/ai-job-search** — 7,0 · На пике · AI-агенты · Python · +286 звёзд по замерам 2026-10-22, 00:37–11:25 UTC, к вечеру ≈ 884
   Фреймворк для поиска работы на базе Claude Code: оценивает вакансии, адаптирует CV и пишет сопроводительные письма. Работает локально, ориентирован на датский рынок труда.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/ai-job-search-dev/ai-job-search.md
4. **omnara-ai/omnara** — 6,5 · Взлёт · AI-агенты · Go · +133 звезды по замерам 2026-10-22, 00:01–11:26 UTC, к вечеру ≈ 230
   Omnara — открытая self-hosted платформа для запуска управляемых AI-агентов на любой модели и любой машине со встроенными инструментами, секретами, правами доступа и стримингом. Альтернатива Claude Managed Agents и OpenAI Agents API.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/omnara-ai/omnara.md
5. **bowenliang123/dsh-context** — 6,2 · Взлёт · AI-агенты · TypeScript · +185 звёзд по замерам 2026-10-22, 00:37–11:26 UTC, к вечеру ≈ 396
   Плагин для DeepSeek Harness, который показывает состав, статистику и эволюцию контекста агента: панель, браузер, боковая панель и команда /context. Помогает понять, из чего складывается контекстное окно и как оно меняется.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/bowenliang123/dsh-context.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 2026-10-22 11:38 UTC, обновление каждые 30 минут.