Awesome GitHub RepositoriesKey Validators

Keyhacks is a command-line tool that tests whether API keys and tokens for dozens of cloud services are valid and active. It automates the verification of discovered credentials during security auditing and penetration testing, confirming if leaked or harvested API keys, tokens, and secrets are still operational. The tool validates credentials by sending lightweight, service-specific HTTP requests to each platform's API endpoint and inspecting the response status or body. Each validation runs independently without storing state between requests, using pre-defined request templates with the co

Pushdeer es un servicio de notificaciones push autohospedado diseñado para enviar alertas instantáneas a dispositivos móviles y hardware IoT. Funciona como un backend centralizado para gestionar y enrutar notificaciones personalizadas a través de un servidor privado. El sistema se distingue por su capacidad de notificaciones push sin necesidad de app, que aprovecha las características nativas del sistema operativo para recibir alertas sin requerir una aplicación cliente dedicada instalada en el terminal. Para la integración IoT, opera como una pasarela de mensajería utilizando el protocolo MQTT para enviar notificaciones de texto e imagen en tiempo real a hardware inteligente. La plataforma incluye una suite de gestión completa para claves API y tokens de registro de dispositivos para asegurar el pipeline de notificaciones. Admite el reenvío de notificaciones externas desde plataformas de terceros mediante formatos JSON personalizados y proporciona enrutamiento basado en temas para dirigir tipos de contenido específicos a dispositivos objetivo. Las capacidades específicas de hardware incluyen el renderizado de imágenes en pantallas de dispositivos, sincronización de tiempo de red y la capacidad de activar alertas físicas como zumbadores. El backend se proporciona como un entorno contenedorizado diseñado para su despliegue utilizando Docker y Compose.

Nixtla is a time series analysis platform centered on a transformer-based foundation model. It provides zero-shot inference for forecasting and anomaly detection, allowing the system to predict future values for new time series without requiring model retraining. The project is designed for large-scale analysis, using distributed inference scaling and forecast parallelization to process millions of data series. It supports fine-tuning adaptation to adjust pretrained weights for domain-specific datasets and offers deployment options ranging from local execution and private containers to integr