Python/ django

🗂️ Живая база лучших AI-инструментов - обновляется с 2023 и держит только актуальное В одном месте собрали весь стек, который реально используют сейчас: - свежие LLM и новые релизы - мультимодалка: изображения, видео, аудио - AI-агенты и автоматизация - dev-платформы и API - инфраструктура, плагины и утилиты Это не статичный список, а постоянно обновляемая карта рынка. Сохрани - пригодится. https://github.com/eudk/awesome-ai-tools

Продвинутый совет по Django: Не тащи бизнес-логику в views и serializers. Выноси её в отдельный service layer. Пока проект маленький, удобно писать всё прямо во view: получил request, дёрнул ORM, что-то посчитал, сохранил, отправил ответ. Но как только появляются повторяющиеся сценарии, несколько точек входа, celery-задачи, admin, API и тесты, код начинает расползаться. Хороший паттерн такой: view отвечает только за HTTP, serializer за валидацию, model за данные, а вся бизнес-логика живёт в services. Пример:

# services/order_service.py

from django.db import transaction
from .models import Order, OrderItem

class OrderService:
    @staticmethod
    @transaction.atomic
    def create_order(*, user, items_data):
        order = Order.objects.create(user=user, status="new")

        order_items = [
            OrderItem(
                order=order,
                product_id=item["product_id"],
                quantity=item["quantity"],
                price=item["price"],
            )
            for item in items_data
        ]
        OrderItem.objects.bulk_create(order_items)

        return order

Во view тогда остаётся только это:

def create_order_view(request):
    serializer = OrderCreateSerializer(data=request.data)
    serializer.is_valid(raise_exception=True)

    order = OrderService.create_order(
        user=request.user,
        items_data=serializer.validated_data["items"],
    )

    return Response({"order_id": order.id})

Что это даёт: код проще тестировать, логика не дублируется, её можно использовать в API, admin и background jobs, и становится меньше шансов сломать что-то при росте проекта. Если коротко: Django-проект становится взрослее в тот момент, когда ты перестаёшь писать всё во views. 🐍 Python полезные ресурсы @pythonl

⚡️ Qwen3.6-35B-A3B - ставка на эффективную архитектуру, а не на размер 35B параметров, ~3B активных за счёт MoE. Главное: - по agentic coding показывает уровень моделей с ~10x большим активным объёмом - превосходит Qwen3.5-27B (dense) и предыдущую Qwen3.5-35B-A3B - нативно мультимодальная архитектура (text + vision) - в VLM-бенчмарках сопоставима с Claude Sonnet 4.5, в ряде задач выше - сильные метрики в задачах spatial reasoning Практическое значение: - MoE даёт кратное снижение compute без потери качества - подходит для агентных сценариев, где важны последовательные действия и планирование - можно использовать как единый стек для code + vision задач Apache 2.0 - без ограничений для продакшена qwen.ai/blog?id=qwen3.6-35b-a3b chat.qwen.ai huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B @ai_machinelearning_big_data

🎨🚀 Генерация 3D-моделей из изображений с помощью AI Modly — это приложение для настольных ПК, позволяющее преобразовывать фотографии в 3D-модели с использованием открытых AI-моделей. Работает на Windows и Linux, с поддержкой macOS в будущем. 🚀Основные моменты: - Генерация 3D-моделей из изображений. - Поддержка внешних AI-расширений. - Открытый исходный код и работа на GPU. - Доступно для Windows и Linux. 📌 GitHub: https://github.com/lightningpixel/modly #python

🔊 В опенсорс вышел самый лёгкий и доступный генератор речи - MOSS-TTS-Nano работает локально на любом процессоре даже без видеокарты. Ультралёгкий TTS, который можно гонять хоть на тостере - MOSS-TTS. Это не «демка на поиграться», а нормальный инструмент: запускается на обычном 4-ядерном CPU, тянется даже на уровне Raspberry Pi и при этом выдаёт живую речь без ощутимой задержки. Модель крошечная - около 100 млн параметров, но звук на уровне: до 48 кГц и вполне чистая озвучка. Лучше всего справляется с английским, но русский тоже поддерживает. Умеет не только короткие фразы. Спокойно читает длинные тексты и может клонировать голос, что открывает кучу сценариев - от ботов до локальных ассистентов. Фактически это TTS, который не требует ни облака, ни GPU, ни сложной инфраструктуры. Запустил и используешь. https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano Демо: https://huggingface.co/spaces/OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Nano

🚀 Claude Code получил open-source инструмент, который снимает лимиты использования и не даёт ему останавливаться посреди задачи. 47 000+ звёзд, бесплатно, и уже называют чит-кодом для power-пользователей. https://github.com/thedotmack/claude-mem

⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде! Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»? Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright. И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом. AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker. На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят. 👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/

🚀 OpenGauss: Умный оркестратор для Lean-работ OpenGauss - это инструмент для управления рабочими процессами в Lean, позволяющий эффективно организовывать задачи, такие как доказательства и формализация. Он интегрирует несколько агентов и упрощает взаимодействие с Lean-экосистемой через удобный CLI. 🚀Основные моменты: - Многоагентная архитектура для Lean-работ - Поддержка различных рабочих процессов: prove, draft, autoprove - Удобное управление проектами и сессиями - Интеграция с Lean tooling и MCP/LSP 📌 GitHub: https://github.com/math-inc/OpenGauss

🚀 GigaChat 3.1 Ultra и GigaChat 3.1 Lightning в опенсорс под MIT лицензией! Обе модели • Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами • MoE + MTP + MLA • Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang Код и веса уже на платформе GitVerse. Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками. В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.

🔥 Linux 7.0 - Торвальд и команда вычистили десятилетия грязного легаси и ОС стала реально быстрее! Линус Торвальдс наконец пошёл на радикальный шаг и начал массовую зачистку старого кода. То, что копилось годами, просто выкинули. Итог - система стала заметно проще, чище и быстрее. Что изменилось по факту: XFS сильно прокачали - файловая система стала надёжнее, меньше рисков потери данных и лучше ведёт себя под нагрузкой Работа с памятью ускорилась примерно на 20%, плюс подтянули сетевой стек - соединения стабильнее при высоких нагрузках Контейнеры теперь стартуют быстрее за счёт улучшений в open_tree - меньше оверхеда при разворачивании В Kconfig наконец дали больше свободы кастомизации - можно заменить Tux на свой логотип Поддержка железа тоже прокачана - AMD и Intel работают эффективнее без ручных оптимизаций Главное здесь не список фич, а тренд. Ядро постепенно избавляется от исторического балласта и становится более предсказуемым и удобным для современных нагрузок. https://github.com/torvalds/linux/releases/tag/v7.0

🚨 Без этого репо ты используешь Claude Code на 10% Практически все, кто реально работает с Claude Code, уже сидят на claude-code-best-practice. Остальные просто не выжимают и половины возможностей. Это не очередной список советов, а собранная база практики: 84 конкретных приёма, примеры внедрения и разбор того, как строят workflow топовые пользователи. Внутри разложено всё, что обычно собираешь по кускам: промптинг, планирование, CLAUDE.md, агенты, команды, skills, hooks, дебаг, утилиты реальные примеры использования каждой ключевой фичи сравнение подходов из крупных репозиториев и методологий оркестрация через цепочку Command → Agent → Skill советы Бориса Черны, собранные из тредов и интервью Есть и практические вещи, которые реально меняют работу: • использование subagents, чтобы разгружать контекст и ускорять задачи • второй Claude как ревьюер перед выполнением плана • контроль размера CLAUDE.md, чтобы модель не деградировала • ручное управление контекстом через /compact • переписывание решений «с нуля», когда уже понял задачу глубже Отдельно - блок с открытыми вопросами, на которые до сих пор нет нормального ответа. Это уже уровень, где начинается настоящая инженерия вокруг Claude Code. Репозиторий залетел в топ GitHub, почти 20K звёзд и активно растёт. https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max @pythonl

🚨 ElevenLabs получил open source конкурента Mistral выкатили Voxtral и это выглядит как серьёзный заход в TTS. Модель всего на 4B параметров. При этом даёт около 70 мс задержки, что уже подходит для голосовых агентов в реальном времени. Поддерживает клонирование голоса буквально с нескольких секунд аудио. Плюс работает на 9 языках и умеет переносить голос между ними. По бенчмаркам заявляют 68.4% побед против ElevenLabs Flash v2.5. Ключевой момент здесь не только в качестве. Веса открыты и доступны на Hugging Face. Это значит, что TTS снова уходит из SaaS в инфраструктуру. Голос можно разворачивать локально, кастомизировать и встраивать без ограничений. Для тех, кто делает voice agents, это сильный сдвиг. Контроль над голосом теперь можно держать у себя. https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-4B-TTS-2603 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max @pythonl

Опенсорс-аналог Claude Cowork, который работает локально и бесплатно Разработчики выкатили Rowboat - open-source ИИ-коворкер, который позиционируют как замену Claude Cowork от Anthropic. Работает полностью локально, на вашей машине, с любой LLM на выбор. Из интересного: поддержка голоса, расширяемость через MCP-тулы, совместимость с Obsidian-хранилищами, фоновые агенты с веб-поиском и автоматическое построение графа знаний по вашим заметкам и письмам. Anthropic, кажется, начинают окружать со всех сторон. Пока они строят закрытую экосистему, комьюнити собирает аналоги на коленке и раздает бесплатно. github.com/rowboatlabs/rowboat

Интенсив для всех, кто хочет создавать искусственный интеллект Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает онлайн-интенсив по подготовке к поступлению в онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект». На программе обучают всем шагам из цикла разработки моделей и навыкам написания высоконагруженного кода для промышленной эксплуатации. Присоединяйтесь, если хотите: ⚪️ Укрепить знания по высшей математике, анализу данных и Python ⚪️ Получить практическое понимание структуры экзамена и требований программы ⚪️ Быстро и эффективно подготовиться к вступительным испытаниям Интенсив проведут эксперты и преподаватели Высшей школы экономики. 📆 Когда: 8-24 апреля, 19:30 (мск) 💻 Формат: онлайн и бесплатно, для участия нужно лишь зарегистрироваться до 24 апреля 🐭 Зарегистрироваться

🐍 Почему ошибки валидации в Python иногда так сложно найти Чем глубже вложена структура данных, тем сложнее понять, где именно произошла ошибка. Если использовать обычные dataclass, вы чаще всего увидите только значение, которое не прошло проверку — но не путь к полю, где возникла проблема. В сложных вложенных структурах это превращает отладку в настоящую боль. Pydantic решает эту проблему. Он показывает полный путь до поля, которое вызвало ошибку — от корневой модели до конкретного атрибута. В результате сразу понятно, где искать проблему. Пример:

from pydantic import BaseModel, Field

class Address(BaseModel):
    zip_code: str = Field(pattern=r"^\d{5}$")

class Customer(BaseModel):
    name: str
    address: Address

customer = Customer(
    name="Alice",
    address={"zip_code": "9ABC1"}
)

Ошибка будет выглядеть так: ValidationError: address.zip_code String should match pattern '^\d{5}$' То есть Pydantic сразу показывает: address.zip_code А не просто сообщает, что «где-то внутри данных ошибка». Для сложных JSON, API-ответов и вложенных моделей это сильно упрощает дебаг. #Python #Pydantic #Backend #DataValidation 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max @pythonl

⚡️ Z ai выпустила GLM-5.1. Китайская лаборатория релизнула GLM-5.1 - флагманскую MoE-модель с 754B параметров нового поколения, ориентированную на агентную инженерию. Фокус релиза - на кодинг и долгие агентные сессии. 🟡Тесты 🟢На SWE-Bench Pro модель берет 58,4, обходя Claude Opus 4.6 (57,3), GPT-5.4 (57,7) и Gemini 3.1 Pro (54,2). 🟢На Terminal-Bench 2.0 результат 63,5, а в связке с Claude Code - 66,5. 🟢В CyberGym GLM-5.1 выбивает 68,7 против 48,3 у предыдущей GLM-5 🟢В BrowseComp - 68,0 без внешнего менеджера контекста. 🟠На бенчмарках HLE, AIME 2026 и GPQA-Diamond модель держится на уровне конкурентов, но не лидирует: здесь впереди Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4. GLM-5.1 построена так, чтобы оставаться продуктивной на длинной дистанции: декомпозировать задачу, запускать эксперименты, читать результаты, находить блокеры и пересматривать стратегию. Z ai утверждает, что модель устойчиво оптимизирует решение на протяжении сотен итераций и тысяч вызовов инструментов, то есть результат тем заметнее, чем дольше она запускают. API доступен на платформе Z ai, веб-версия на chat.z.ai обещана в ближайшие дни. Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT.

Для локального развертывания уже готовы сборки под SGLang 0.5.10+, vLLM 0.19.0+, xLLM, KTransformers и свежую ветку Transformers.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔊 Собрали жирный пак инструментов для работы со звуком - без облаков и подписок. Что внутри: Клонирование голоса, изменение тона и обработка аудио Хватает 2–3 секунд записи, чтобы воспроизвести голос Поддержка десятков языков: русский, английский, китайский Сохраняется оригинальный тембр Всё работает локально - никакие данные никуда не улетают Запускается даже на слабом железе Есть гайды под Docker и запуск через bash Забирай, пока не разнесли. https://github.com/0xSojalSec/free-voice-clone 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max @pythonl

🔥 Самый полный набор для Claude Code - выложили в open-source 27 агентов, 64 навыка, 33 команды + встроенный AgentShield с 1 282 тестами безопасности Закрывает всё: планирование, код-ревью, фиксы, TDD, оптимизация токенов и многое другое Работает в Cursor, OpenCode, Codex CLI - один репозиторий заменяет недели настройки, полностью бесплатно Repo: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code