Python Portal

前往频道在 Telegram

Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6

显示更多

网络:Times | Финансы 俄罗斯11 864 技术与应用2 545

52 682

订阅者

-1724 小时

-1667 天

-69830 天

4 897

帖子浏览量

~ 2 79824 小时

~ 3 28448 小时

9.29%

参与率

~ 3

每日帖子数

Ads index

beta

数据加载中...

吸引订阅者

六月 '26

六月 '260

在0个频道中

五月 '260

在1个频道中

Get PRO

四月 '260

在0个频道中

Get PRO

三月 '26

+110

在4个频道中

Get PRO

二月 '26

+23

在1个频道中

Get PRO

一月 '26

在4个频道中

Get PRO

十二月 '25

+427

在14个频道中

Get PRO

十一月 '25

+2 968

在330个频道中

Get PRO

十月 '250

在3个频道中

Get PRO

九月 '25

在2个频道中

Get PRO

八月 '25

+17

在1个频道中

Get PRO

七月 '25

+5 086

在266个频道中

Get PRO

六月 '25

+698

在8个频道中

Get PRO

五月 '25

+327

在11个频道中

Get PRO

四月 '25

+25 787

在281个频道中

Get PRO

三月 '25

+2 364

在0个频道中

Get PRO

二月 '25

+2 039

在0个频道中

Get PRO

一月 '25

+3 549

在2个频道中

Get PRO

十二月 '24

+7 547

在401个频道中

Get PRO

十一月 '24

+2 629

在166个频道中

Get PRO

十月 '24

+6 932

在288个频道中

Get PRO

九月 '24

+5 073

在283个频道中

Get PRO

八月 '24

+8 088

在236个频道中

Get PRO

七月 '24

+275

在2个频道中

Get PRO

六月 '240

在0个频道中

Get PRO

五月 '24

在0个频道中

Get PRO

四月 '24

在0个频道中

Get PRO

三月 '24

在0个频道中

Get PRO

二月 '24

在0个频道中

Get PRO

一月 '24

在0个频道中

Get PRO

十二月 '23

在0个频道中

Get PRO

十一月 '23

+10

在0个频道中

Get PRO

十月 '23

+10

在0个频道中

Get PRO

九月 '23

在0个频道中

Get PRO

八月 '23

+13

在0个频道中

Get PRO

七月 '23

在0个频道中

Get PRO

六月 '23

在0个频道中

Get PRO

五月 '23

+12

在0个频道中

Get PRO

四月 '23

在0个频道中

Get PRO

三月 '23

+16

在0个频道中

Get PRO

二月 '23

+13

在0个频道中

Get PRO

一月 '23

+10

在0个频道中

Get PRO

十二月 '22

+11

在0个频道中

Get PRO

十一月 '22

+15

在0个频道中

Get PRO

十月 '22

+25

在0个频道中

Get PRO

九月 '22

+28

在0个频道中

Get PRO

八月 '22

+70

在0个频道中

Get PRO

七月 '22

+995

在0个频道中

Get PRO

六月 '22

+2 844

在0个频道中

Get PRO

五月 '22

+3 896

在0个频道中

Get PRO

四月 '22

+5 470

在0个频道中

Get PRO

三月 '22

+4 758

在0个频道中

日期	订阅者增长	提及	频道
03 六月	0
02 六月	0
01 六月	0

频道帖子

14-дневный туториал, где ты с нуля собираешь на Python code-agent CLI в стиле Claude Code и параллельно разбираешь, как вообще работает Agent Harness. В итоге ты не просто вызываешь готового агента через API, а понимаешь, из каких деталей собирается Claude Code-подобный инструмент. https://github.com/bozhouDev/14days-build-claude-code-cli 👉 @PythonPortal

2	Наткнулся на open-source PDF-парсер, который конвертирует PDF в Markdown со скоростью до 100 страниц в секунду. На CPU. Без GPU, облака и API-ключей. Что умеет: • Таблицы • Сложные макеты документов • Вложенные структуры • OCR для 80+ языков • Интеграция с LangChain Называется OpenDataLoader. По бенчмаркам авторов сейчас занимает первое место среди PDF → Markdown решений. Для контекста: • Docling показывает хорошие результаты, но работает примерно в 15 раз медленнее • Marker требует GPU и значительно медленнее • PyMuPDF4LLM быстрый, но заметно хуже справляется с таблицами Отдельно удивило, что проект делали вместе с PDF Association и командой veraPDF. То есть не просто очередной AI-стартап с громкими заявлениями, а люди, которые много лет работают с самим PDF-форматом. Если собираете RAG, индексируете документацию или регулярно разбираете PDF-файлы, выглядит как проект, на который стоит посмотреть. https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf 👉 @PythonPortal	2 159
3	👊👊👊	2 719
4	DuckDuckGo официально добавила режим No-AI 🦆 Он автоматически отключает AI-функции и скрывает AI-сгенерированные изображения из результатов поиска. Что входит: → Без AI-ответов в поиске → Без Duck.ai и AI-чата → Фильтрация AI-сгенерированных изображений → Обычная выдача без AI-вставок Забавно наблюдать, как после нескольких лет гонки за внедрением ИИ поисковики начали добавлять кнопку «выключить ИИ». Похоже, классический поиск снова стал фичей :) 👉 @PythonPortal	3 347
5	PewDiePie продолжает вайбкодить: 15 миллионов звёзд на GitHub менее чем за 24 часа. Он назвал его Odysseus и это своего рода аналог ChatGPT и Claude, но ориентированный на локальный запуск ИИ. Сейчас он стремительно набирает популярность. 👃 Он описывает его как «селф-хост интерфейс для работы с языковыми моделями», в котором есть чат, автономные агенты, инструменты, запуск и обслуживание моделей, почта, ресёрч и другие возможности. https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus 👉 @PythonPortal	4 043
6	Признавайтесь, кто?	4 221
7	Новый терминал для вайбкодеров Специально создан для работы с ИИ. ✓ Всего 7 МБ. Очень высокая производительность ✓ Поддерживает Windows, macOS и Linux ✓ Встроены редактор, Git, агенты и предпросмотр веб-страниц ✓ Без телеметрии и регистрации Бесплатный и с открытым исходным кодом 🥩🥩🥩 👉 @PythonPortal	4 119
8	Этот инструмент показывает промпт, стоящий за любым GitHub-репозиторием. Пользоваться им очень просто: → Замените github на gitreverse в URL репозитория → Сервис покажет промпт, с помощью которого можно воспроизвести проект Ничего не нужно устанавливать или настраивать. Достаточно изменить URL. Реверс-инжиниринг любого проекта за считанные секунды. На 100% бесплатно. https://www.gitreverse.com/ 👉 @PythonPortal	3 997
9	Выглядит как одна из самых практичных идей вокруг Claude Skills за последнее время. book-to-skill превращает книгу не просто в заметки или summary, а в набор структурированных skill-файлов, которые Claude может подгружать по запросу. Вместо того чтобы каждый раз скармливать модели PDF на сотни страниц, инструмент разбивает материал на главы, вытаскивает ключевые концепции, паттерны, glossary и cheatsheet. Самая интересная часть не в конвертации PDF, а в том, что книга начинает работать как часть контекста агента: /database-internals replication и Claude подгружает только нужный раздел, а не весь документ целиком. Это сильно экономит контекстное окно и уменьшает количество галлюцинаций, потому что ответы строятся на содержимом конкретной главы. Для разработчиков это особенно полезно на книгах вроде: - Designing Data-Intensive Applications - Database Internals - Computer Systems: A Programmer's Perspective - Operating Systems: Three Easy Pieces Обычно такие книги содержат огромное количество деталей, которые сложно держать в голове. Skill-формат превращает их в что-то вроде локального экспертного консультанта по конкретной теме. По сути это ещё один шаг к модели: PDF ↓ Knowledge Extraction ↓ Structured Skill ↓ On-demand Context Loading ↓ AI Agent То есть книга перестаёт быть статичным файлом и становится частью рабочего процесса агента. Идея вообще хорошо ложится на текущий тренд вокруг Agent Skills, где знания хранятся как отдельные SKILL.md файлы и подгружаются только при необходимости. Это позволяет держать сотни навыков без раздувания постоянного контекста. 👉 @PythonPortal	3 736
10	Опытный разработчик с реддита, показал, как превратить Claude Code в персонального аналитика, который сам собирает для вас информацию из интернета каждое утро. Пока вы спите. Схема выглядит так: → Использовать команду /schedule в Claude Code для запуска постоянных облачных задач → Подключить Brave Search MCP для поиска актуальной информации в интернете → Подключить своё хранилище Obsidian через Filesystem MCP → Создать файл CLAUDE.md с темами интересов и фильтрами «не показывать» → Дать инструкцию: «Каждый будний день в 6:00 ищи новые события по этим темам и сохраняй сводку в Obsidian» После этого Claude сам преобразует инструкцию на естественном языке в cron-задачу. Без N8N. Без собственного сервера. Без необходимости держать компьютер включённым. 👉 @PythonPortal	3 678
11	Стоп Слоп: нашли скилл для Claude и других LLM, который учит их избавляться от предсказуемых фраз и конструкций, из-за которых сгенерированный текст звучит по-машинному. 😁 - Находит и удаляет запрещённые речевые шаблоны: вводные разогревающие фразы, слова-паразиты для усиления акцента и любые наречия. - Убирает структурные клише, такие как противопоставления по схеме «не X, а Y» и искусственно драматизированное дробление текста на короткие фразы. - Применяет правила на уровне предложений: запрет на начало предложений с вопросительных слов (Wh- words) и использование только активного залога. - Включает систему оценки по пяти измерениям для анализа прямоты изложения, ритма текста и его естественности. https://github.com/hardikpandya/stop-slop 👉 @PythonPortal	3 801
12	Когда PM и TL ставят задачи, а LLM вежливо просит реализовать.	3 645
13	Перестаньте искать Python-библиотеки для машинного обучения по случайным туториалам. Best-of Machine Learning with Python — это курируемый GitHub-индекс open-source библиотек для машинного обучения на Python, созданный для разработчиков, которым нужен более быстрый способ ориентироваться в экосистеме и сравнивать инструменты между собой. Проект помогает составить шорт-лист подходящих решений, группируя библиотеки по категориям и ранжируя их с помощью оценки качества проекта, основанной на метриках из GitHub и менеджеров пакетов. Ключевые особенности: • Индекс из 920 проектов — большая и удобная для навигации карта open-source ML-проектов на Python • 34 категории — поиск по направлениям: ML-фреймворки, NLP, обработка изображений, AutoML, деплой, интерпретируемость моделей и многое другое • Рейтинг по оценке качества — проекты сортируются на основе автоматически рассчитываемого рейтинга, использующего сигналы из репозиториев и менеджеров пакетов • Подробная метаинформация о проектах — для каждого проекта доступны такие показатели, как количество звёзд, форков, issues, контрибьюторов, активность разработки, загрузки и зависимости • Еженедельные обновления и вклад сообщества — список регулярно обновляется, а улучшения можно вносить через issues, pull request'ы или редактирование файла projects.yaml Проект полностью открыт и распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0. 👉 @PythonPortal	3 689
14	На Stepik вышла программа «Фундамент DevOps» Это комплексная программа из 4 практических курсов по ключевым технологиям современного DevOps: Linux, Git, Docker и Kubernetes. Вы последовательно пройдёте путь от работы в Linux и Git до контейнеризации приложений и управления ими в Kubernetes. Что вы изучите: • уверенную работу в Linux и терминале • Git и контроль версий в реальных проектах • Docker и контейнеризацию приложений • Kubernetes и оркестрацию контейнеров • основы сетей, безопасности и хранения данных • автоматизацию задач и диагностику инфраструктуры ... и многому другому Все знания закрепляются на практике с помощью заданий с автопроверкой. Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, с большим количеством примеров, схем и демонстраций. После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. Отдельно курсы стоят 16 600 ₽, но в составе программы доступны всего за 7 990 ₽: открыть на Stepik	2 878
15	Создавайте LLM с нуля Наткнулся на отличную находку от Vizuara — серию из 43 лекций, которая действительно выполняет своё обещание: показать, как построить большую языковую модель с нуля. Большинство людей пользуются ChatGPT. Но лишь немногие действительно понимают, как он устроен под капотом. Этот плейлист пошагово разбирает все ключевые концепции, не перегружая сложными объяснениями. Что вы изучите: → Архитектуру Transformer → Внутреннее устройство GPT → Токенизацию и BPE → Механизмы внимания (Attention) → Процесс обучения LLM → Полноценные реализации на Python Подойдёт для: • ML-инженеров • Энтузиастов ИИ • Разработчиков, входящих в сферу GenAI • Всех, кто устал от объяснений ИИ как «чёрного ящика» Если вы действительно хотите понять, что лежит в основе таких моделей, как ChatGPT, Claude и Gemini, — этот материал стоит посмотреть. 🔗 Ссылка на плейлист 👉 @PythonPortal	4 066
16	+1 Как строить box plotы в Python На этот раз — битва между pandas 🐼 и seaborn ⛵️ 👉 @PythonPortal	4 450
17	🤭🤭🤭	4 827
18	Сборка GPT-подобных LLM с нуля на PyTorch. https://github.com/analyticalrohit/llms-from-scratch 10 ноутбуков. Пошаговое объяснение. Разбирает архитектуру LLM на простые части. Подходит для новичков. Полностью hands-on. 👉 @PythonPortal	4 855
19	Парни, создали самый быстрый PDF-парсер в мире ⚡️ И при этом он точнее любого другого open-source PDF-парсера без использования моделей (pymupdf, pypdf, markitdown, pdftotext, opendataloader, pymupdf4llm). Презентовали LiteParse v2. Девелоперы полностью переписали библиотеку на Rust и адаптировали её как нативные пакеты для Python и Node.js. Поддерживается более 50 различных форматов документов. LiteParse можно вызывать напрямую или устанавливать прямо внутрь вашего любимого AI-агента. Чуть подробнее и обширней в их блоге 👉 @PythonPortal	4 702
20	customerOrientedAlways	4 433

查看所有帖子