Python/ django
الذهاب إلى القناة على Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python/ django
تُعد قناة Python/ django (@pythonl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 58 574 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 247 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 10 312 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 574 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -159، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -23، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.80%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.95% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 985 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 728 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 20.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
58 574
المشتركون
-2324 ساعات
+267 أيام
-15930 أيام
أرشيف المشاركات
58 574
🔥 Stepik Курс: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» ровно про второе.
63 урока, 382 шага, ноль вдохновляющих рассуждений. В каждом уроке разбор темы с рабочим кодом, короткие вопросы и задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и без интернета.
Внутри то, о чём молчат туториалы: структурированный вывод по схеме, RAG, который не выдумывает, агенты с tool calling, evals и ловля регрессий, кэш, лимиты и очереди, инъекции промптов, локальный запуск через Ollama и vLLM, text-to-SQL с правами только на чтение, pgvector с HNSW, MCP и песочница для кода агента.
Плюс то, что окупается в первый же день: разбор входящей почты, отчёты без выдуманных чисел, вебхуки, боты, сценарии в браузере.
Для тех, кто уже пишет на Python и устал от демок.
72 часа скидка 55% процентов, начать учиться - https://stepik.org/a/295921
58 574
🛡️ Uber открыла ADR - систему защиты для корпоративных AI-агентов.
ADR расшифровывается как Agentic AI Detection and Response. Проект уже используется внутри Uber и предназначен для наблюдаемости, тестирования безопасности и обнаружения угроз в агентных системах.
Что умеет ADR:
- собирает телеметрию от AI coding agents;
- отслеживает действия агентов и вызовы инструментов;
- помогает находить подозрительное поведение;
- позволяет строить security monitoring вокруг автономных агентов;
- включает инструменты для security benchmarking и threat detection.
Особенно интересно, что ADR смотрит на AI-агента уже не как на обычное приложение, а как на отдельного участника инфраструктуры, за действиями которого нужно постоянно следить.
Похоже, рядом с EDR для компьютеров и серверов появляется новый класс инструментов - EDR, но уже для автономных AI-агентов.
GitHub:
https://github.com/uber/ADR
#AI #AIAgents #Cybersecurity #Uber #OpenSource
58 574
🐍 Django-разработчикам: `DEBUG=True` в проде опаснее, чем кажется.
Это не просто красивые страницы ошибок. При включённом DEBUG приложение может раскрывать stack trace, настройки, пути файлов, middleware, URL-паттерны и другие детали окружения.
Главная рекомендация - fail closed:
DEBUG = False
DEBUG=False.
Отдельная ловушка - переменные окружения:
DEBUG = os.environ.get("DEBUG", "False") != "False"
DEBUG=false или DEBUG=0 могут неожиданно превратиться в True.
Лучше явно парсить boolean или использовать django-environ.
Мелкая настройка, которая однажды может спасти production от очень неприятной утечки.
https://lincolnloop.com/blog/setting-djangos-debug-safely/
#Python #Django #Backend #Security #DevOps58 574
Запрограммируй робота на Python и поборись за призовой фонд трека 7 500 000 руб на True Tech Champ 2026.
Попробуй себя в треке по программированию роботов. Начать проще, чем кажется: зарегистрируйся, собери команду или объединись с другими участниками на платформе и пройди квалификационный этап до 13 сентября. В онлайн-симуляторе тебе предстоит запрограммировать робособаку и робота-манипулятора для доставки груза через полосу препятствий. Количество попыток не ограничено, а еще тебя будет ждать серия обучающих вебинаров.
Лучшие команды пройдут в финал и будут программировать реальных роботов на офлайн-полигоне 22 октября на большой сцене.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября
Реклама. ООО "МВС", ИНН 7707767501, Erid:2VSb5xGRBaJ
58 574
⚡️ QueryTuner - open-source инструмент, который разбирает SQL-запрос и показывает, почему он может тормозить.
Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику.
Поддерживаются сразу 5 диалектов:
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- SQLite
Внутри два уровня анализа.
1. Детерминированный heuristic engine
Он мгновенно ищет типичные anti-patterns:
-
SELECT *
- функции внутри WHERE
- leading wildcard в LIKE
- потенциально отсутствующие индексы
- ORDER BY без ограничения результата
- другие проблемы производительности
Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API.
2. Опциональный AI-слой
Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет:
- объяснять проблему человеческим языком;
- переписывать запрос;
- предлагать CREATE INDEX;
- объяснять, зачем конкретный индекс нужен.
Особенно интересно, что можно передать ещё и CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы.
Например, для такого запроса:
SELECT *
FROM orders
WHERE YEAR(created_at) = 2026;58 574
🚀 Django 6.1 вышел: меньше магии, больше контроля
Новая версия Django приносит улучшения для production-приложений и работы с базой данных.
Главное новшество — новый подход к загрузке данных моделей.
Теперь можно контролировать, когда Django делает дополнительные запросы:
from django.db import models
books = Book.objects.fetch_mode(
models.FETCH_PEERS
)
FETCH_ONE — загружать данные только для текущего объекта;
- FETCH_PEERS — догружать данные сразу для группы объектов;
- RAISE — запрещать неожиданные запросы и ловить проблемы заранее.
Также в Django 6.1:
- поддержка Python 3.12, 3.13 и 3.14;
- PostgreSQL 15+;
- MySQL 8.4+;
- MariaDB 10.11+;
- улучшения cache и внутренних механизмов.
Главная идея релиза:
Django всё меньше скрывает стоимость операций и даёт разработчикам больше контроля над тем, что происходит под капотом.
Подробнее:
https://www.djangoproject.com/weblog/2026/aug/05/django-61-released/58 574
🚀 LLMs-from-scratch пробил 100 000 звёзд на GitHub - и это уже одна из лучших практических баз по устройству современных LLM.
Проект Себастьяна Рашки показывает весь путь с нуля - без магии высокоуровневых библиотек:
- токенизация и attention;
- pretraining;
- классификация;
- instruction fine-tuning;
- LoRA, DPO и evaluation;
- KV cache и оптимизация памяти;
- эффективная загрузка весов.
Причём репозиторий давно вышел за рамки «соберём маленький GPT».
Там уже есть реализации Llama, Qwen, Gemma и OLMo с нуля, а также современные архитектурные техники:
- GQA;
- MLA;
- Sliding Window Attention;
- Gated DeltaNet;
- DeepSeek Sparse Attention;
- cross-layer KV sharing;
- Mixture-of-Experts.
Самое полезное - уменьшенные версии моделей можно запускать локально и подключать к тем же training scripts, чтобы реально экспериментировать с архитектурой, а не только читать статьи.
Рашка продолжит добавлять новые варианты attention и архитектуры, а RL и Reasoning From Scratch развивает в отдельных репозиториях.
Если хочется не просто использовать LLM через API, а действительно понять, что происходит внутри трансформера - это один из тех репозиториев, которые стоит пройти руками.
🔗
github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
#AI #LLM #MachineLearning #DeepLearning #OpenSource58 574
XY - новая open-source библиотека визуализации от команды Reflex. Она пытается объединить удобство Matplotlib с интерактивностью браузерных графиков и производительностью Rust.
Для больших датасетов Rust-ядро XY вычисляет только то, что реально можно показать при текущем разрешении экрана. При приближении данные уточняются и появляются исходные точки.
import xy
chart = xy.line_chart(
xy.line(
[1, 2, 3, 4, 5],
[120, 180, 165, 240, 310]
)
)
chart
import xy.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()
Python API
↓
ColumnStore
↓
Rust compute
↓
binary buffers
↓
WebGL2 / Canvas
pip install xy
58 574
+1Prime Agent - новый open-source coding harness для задач, которые продолжаются часами или даже несколькими сессиями.
Вместо десятков отдельных инструментов модель получает один постоянный IPython-кernel. Через Python она может:
- искать информацию во всей истории диалога;
- вызывать системные инструменты;
- запускать субагентов параллельно;
- сохранять промежуточные данные вне активного контекста;
- возвращаться к старым агентам после сжатия истории;
- превращать удачные решения в память и повторно используемые навыки.
Разработчики описывают подход так:
> Контекст становится переменной, а делегирование субагентам - вызовом функции внутри REPL.
Агент может написать код, найти нужный фрагмент истории и обработать данные программно.
Есть и механизм
/refine: Prime Agent анализирует собственную траекторию и может обновлять вспомогательные промпты, память, навыки и настройки субагентов. Изменения сохраняются между сессиями и при необходимости откатываются.
По собственным тестам Prime Intellect, связка Prime Agent + Opus 5 набрала 95,5% на ARC-AGI-3 - немного выше указанного авторами бенчмарка результата экспертов в 95,4%.
В предварительном EmulatorBench агент также смог с нуля написать на Rust работающие эмуляторы SEGA Genesis и Game Boy Color без доступа к готовым реализациям.
Prime Agent распространяется под MIT-лицензией и работает на macOS и Linux.
Важный нюанс: это не изолированная песочница. Агент запускает сгенерированный код с правами текущего пользователя, поэтому тестировать его безопаснее в отдельной копии репозитория.
GitHub:
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
Подробности:
https://www.primeintellect.ai/blog/prime-agent58 574
🔥 Harbor - единый фреймворк для тестирования и улучшения AI-агентов
Сравнивать Claude Code, OpenHands, Codex CLI и других агентов сложно: у каждого свои команды, окружения и форматы результатов.
Harbor превращает это в единый воспроизводимый пайплайн. Он позволяет запускать разные модели и coding-агентов на одинаковых задачах в изолированных контейнерах.
Что умеет Harbor:
- тестировать разные модели и AI-агенты;
- запускать Terminal-Bench, SWE-Bench и Aider Polyglot;
- создавать собственные бенчмарки и окружения;
- параллельно проводить тысячи экспериментов;
- собирать rollouts для RL-оптимизации;
- работать локально через Docker или в облачных sandbox-сервисах.
Установка:
uv tool install harbor
harbor run \
--dataset terminal-bench@2.0 \
--agent claude-code \
--model anthropic/claude-opus-4-1 \
--n-concurrent 458 574
Займи слот ИТ-Пикником от Т-Банка
8 августа — время отложить ноутбуки и встретиться офлайн на ИТ-Пикнике от Т-Банка в музее-заповеднике «Коломенское». Вот сколько всего запланировано:
— научпоп-лекции;
— мастер-классы;
— дискуссии об ИИ и больших языковых моделях;
— доклады о кибербезопасности;
— примеры, как данные из логов становятся решениями;
— много музыки — Сream Soda, IOWA, LAB Антона Беляева и другие артисты.
Бери с собой друзей, супругов и детей — каждый найдет себе что-то по душе.
Зарегистрироваться и узнать больше можно здесь
58 574
🚀 Neo4j без сервера: GraphForge запускает полноценный Cypher прямо внутри Python-скрипта
GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории.
Что внутри:
- четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution;
- результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table;
- данные легко передаются в Pandas и Polars;
- постоянное хранение построено на Parquet;
- встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск;
- Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.
from graphforge import GraphForge
graph = GraphForge("research/")
result = graph.execute("""
MATCH (a)-[:CITES]->(b)
RETURN a.title, b.title
""")
print(result.to_pandas())
58 574
Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓
В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.
Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?
Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.
Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация ↩️
58 574
🖥 NVIDIA открыла бесплатный доступ к мощным ИИ-моделям через API
В каталоге NVIDIA NIM можно использовать DeepSeek V4, GLM 5.2, Kimi K2.6, Nemotron и десятки других моделей без оплаты каждого запроса.
Подключение занимает несколько минут:
1. Открываем NVIDIA NIM и создаём бесплатный аккаунт NVIDIA Developer.
2. Выбираем модель и нажимаем
Get API Key.
3. Копируем ключ.
4. В Cursor, Cline, OpenCode или другом совместимом клиенте указываем endpoint:
https://integrate.api.nvidia.com/v1
58 574
🔴 Завтра тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
58 574
🔥 Claude Thermos снижает расходы Claude Code, не давая prompt cache «остыть»
Когда основной агент ждёт subagent дольше пяти минут, кеш контекста может истечь. После возвращения Claude приходится заново кодировать всю историю диалога по повышенному тарифу. В длинных сессиях это могут быть сотни тысяч токенов.
claude-thermos запускает Claude Code через локальный прокси и периодически отправляет минимальный запрос с max_tokens: 1.
Он не генерирует полезный ответ, а просто обновляет TTL кеша. Когда subagent заканчивает работу, основной агент читает дешёвый кеш вместо полной перезаписи контекста.
Запуск:
uvx claude-thermos
58 574
One Day Offer для Python-разработчиков!💚
15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️
Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.
Чем предстоит заниматься:
✔️ развивать backend на Python
✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG
✔️ строить пайплайны оценки качества агентов
✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода
Встречаемся 15 августа онлайн.
Регистрируйся по ссылке
58 574
+2
🚀 LoopX удерживает ИИ-агента в одной задаче более 200 часов
Главная проблема долгих агентных сценариев - ограниченный контекст. Модель забывает решения, теряет цель, повторяет работу и не понимает, что делать после ожидания, ревью или смены сессии.
LoopX выносит состояние за пределы LLM и хранит его в отдельной контрольной плоскости:
- цель и ограничения;
- текущие задачи и ответственных;
- решения, требующие участия человека;
- доказательства выполненной работы;
- квоты и расписание запусков;
- handoff для восстановления после смены модели, сессии или хоста.
Каждый запуск агента ограничен конкретным шагом. После выполнения он записывает результат, доказательства и следующую задачу. Затем LoopX решает: продолжать, ждать внешнего события или запросить решение человека.
В открытых демонстрациях циклы исправления Issue/PR в OpenViking и AutoML-эксперимента сохраняли состояние более 200 часов. Это время всей траектории с ожиданием, ревью и повторными запусками, а не непрерывная работа модели.
По сути, LoopX - это Kanban-доска, превращённая в систему выполнения для агентов. Её состояние напрямую определяет следующий допустимый шаг.
Поддерживаются Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode и собственные рантаймы. Проект распространяется по лицензии MIT.
https://github.com/huangruiteng/loopx
#AI #AIAgents #OpenSource #Codex #ClaudeCode #Automation
58 574
🎬 Seedance 2.0 превратили в полноценную операционную систему для ИИ-режиссёра
Seedance 2.0 Skill OS - открытый набор навыков и пайплайнов, который помогает создавать видео не через набор слов вроде «cinematic, epic, beautiful», а через режиссёрскую постановку сцены.
Система определяет драматическую задачу эпизода и согласует под неё:
— движение камеры и характер объектива;
— свет, композицию и действия персонажей;
— звук, диалоги и темп;
— роли изображений, видео и аудиореференсов;
— переходы между несколькими связанными клипами.
Есть отдельные модули для text-to-video, image-to-video, продолжения роликов, первого и последнего кадров, устранения проблем и сохранения персонажей между сценами.
Для длинных историй инструмент анализирует реальный финал готового клипа и только после этого пишет промпт для следующего, поэтому сюжет не разваливается из-за расхождения генерации с первоначальным планом.
Также внутри есть готовые процессы для раскадровки, монтажа, цветокоррекции, локализации, звука и финального контроля качества. Поддерживается работа на русском языке. Проект распространяется под MIT License.
GitHub:
https://github.com/Emily2040/seedance-2.0
58 574
🐍 Python-совет: как объединить списки разной длины и не потерять данные
Обычный zip() останавливается на самом коротком списке:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
letters = ["a", "b", "c"]
print(list(zip(numbers, letters)))
# [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
from itertools import zip_longest
result = zip_longest(
numbers,
letters,
fillvalue="нет значения",
)
print(list(result))
[
(1, "a"),
(2, "b"),
(3, "c"),
(4, "нет значения"),
(5, "нет значения"),
]
zip(numbers, letters, strict=True)
