Python/ django
Open in Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 997 subscribers, ranking 2 166 in the Technologies & Applications category and 10 177 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 997 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -302 over the last 30 days and by -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.27%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.40% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 702 views. Within the first day, a publication typically gains 2 006 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
58 997
Subscribers
-524 hours
+1267 days
-30230 days
Posts Archive
58 985
🚨 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
58 985
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
58 985
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
58 985
🐍 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"}
)
58 985
Repost from Machinelearning
⚡️ 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
58 985
🔊 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
58 985
🔥 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
58 985
🚀 Самые быстрорастущие GitHub-репозитории недели
Неделя прошла под знаком голосового AI и саморазвивающихся агентов
1. https://github.com/microsoft/VibeVoice — опенсорс voice AI: клонирование голоса и транскрипция до 60 минут за один проход
2. https://github.com/bytedance/deer-flow — SuperAgent от ByteDance: сам исследует, кодит и выполняет задачи
3. https://github.com/NousResearch/hermes-agent — агент с памятью, который развивается со временем
4. https://github.com/mvanhorn/last30days-skill — агент ищет инфу по теме сразу в Reddit, X, YouTube, HN
5. https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam — realtime face swap по одной картинке
6. https://github.com/TauricResearch/TradingAgents — мультиагентный трейдинг на LLM
7. https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code — лучшие skills и плагины для Claude Code
8. https://github.com/google-research/timesfm — foundation-модель для таймсерий, zero-shot прогнозы
9. https://github.com/datalab-to/chandra — OCR для сложных таблиц и рукописного текста
10. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 — автоматизация научных открытий через агентов
@pythonl
58 985
🚀 Самые быстрорастущие GitHub-репозитории недели
Неделя прошла под знаком голосового AI и саморазвивающихся агентов
1. https://github.com/microsoft/VibeVoice — опенсорс voice AI: клонирование голоса и транскрипция до 60 минут за один проход
2. https://github.com/bytedance/deer-flow — SuperAgent от ByteDance: сам исследует, кодит и выполняет задачи
3. https://github.com/NousResearch/hermes-agent — агент с памятью, который развивается со временем
4. https://github.com/mvanhorn/last30days-skill — агент ищет инфу по теме сразу в Reddit, X, YouTube, HN
5. https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam — realtime face swap по одной картинке
6. https://github.com/TauricResearch/TradingAgents — мультиагентный трейдинг на LLM
7. https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code — лучшие skills и плагины для Claude Code
8. https://github.com/google-research/timesfm — foundation-модель для таймсерий, zero-shot прогнозы
9. https://github.com/datalab-to/chandra — OCR для сложных таблиц и рукописного текста
10. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 — автоматизация научных открытий через агентов
Главный тренд:
агенты становятся автономнее
голос - новой точкой интерфейса
58 985
✔️ AutoAgent: агенты теперь улучшают себя сами
Вышла мощная open source библиотека для автономной самооптимизации AI-агентов. Мета-агент сам подбирает промпты, инструменты и оркестрацию - и занял #1 на SpreadsheetBench (96.5%) и TerminalBench (55.1%).
В процессе оптимизации агент сам придумал несколько трюков, которые никто не закладывал. Spot checking – запуск отдельных задач для маленьких правок вместо полного прогона, что сэкономило кучу compute.
Принудительные верификационные циклы - агент встроил детерминированные self-check-и и валидаторы, выделив бюджет на основную задачу и бонусные шаги для проверки.
Написание тестов - агент начал сам писать юнит-тесты под каждую задачу.
Progressive disclosure – при переполнении контекста агент начал дампить длинные данные в файлы. Оркестрация субагентов – при необходимости агент создавал task-specific субагентов и передавал им управление.
GitHub: https://github.com/kevinrgu/autoagent
Подробнее: https://uproger.com/autoagent-agenty-teper-uluchshayut-sebya-sami/
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
58 985
🚀 Открытый радиолокационный комплекс AERIS-10
AERIS-10 — это модульная, доступная радиолокационная система с фазированной антенной решеткой, работающая на частоте 10.5 ГГц. Проект ориентирован на исследователей и разработчиков дронов, предлагая возможность экспериментов с обработкой сигналов и отслеживанием целей.
🚀 Основные моменты:
- Полностью открытое аппаратное и программное обеспечение
- Две версии: AERIS-10N (3 км) и AERIS-10X (20 км)
- Электронное управление направлением луча ±45°
- Интуитивно понятный интерфейс на Python с интеграцией карт
- Модульная архитектура для легкой настройки
📌 GitHub: https://github.com/NawfalMotii79/PLFM_RADAR
#python
58 985
Python-ремейк спас проект от мгновенной смерти
На GitHub случилась почти киношная история. Вирусный форк утекшего Claude Code мог исчезнуть в любой момент: предыдущие зеркала сносили почти сразу, а риск DMCA висел над репозиторием с первой минуты.
Но вместо того чтобы просто прятать архив, автор пошёл другим путём. Он использовал OpenAI Codex и за ночь переписал весь исходник с нуля: огромную TypeScript-кодовую базу примерно на 512 тысяч строк превратил в clean-room реализацию на Python. Без копирования оригинальных строк, но с сохранением логики, инструментов и поведения агента.
И вот тут началось самое интересное. Проект из юридической мины превратился в "безопасную" open-source-версию, которую сообщество тут же понесло в звёзды. 47 тысяч stars за 5 часов - это уже не просто хайп, а сигнал, насколько людям нужен такой инструмент.
Самое показательное в этой истории даже не скорость роста. А то, как меняется сама разработка. Раньше утечка кода означала либо архив, либо бан, либо бесконечные споры. Теперь достаточно сильной модели, чтобы за ночь пересобрать систему в другом языке и фактически дать проекту вторую жизнь.
Автор и не скрывает амбиций: цель уже не просто сохранить артефакт утечки, а сделать более сильную и практичную harness-платформу. И да, следующий шаг у них уже на горизонте - переписывание в Rust.
https://x.com/Fried_rice/status/2038894956459290963
@pythonl
58 985
⚡️ Alibaba DAMO Academy (лаборатория, которая создала Qwen) открыла исходный код AgentScope - Python-фреймворка для построения систем из нескольких AI-агентов.
Чем он отличается от остальных:
Вы описываете задачу - система строит архитектуру сама. Планировщик, исследователь, программист, критик - каждый агент получает свои инструменты, память и логику рассуждений.
Они работают в связке и возвращают готовый результат.
Что внутри из коробки:
• Визуальный конструктор агентов, проектируете систему до написания кода
• Поддержка MCP-инструментов - подключаете любые внешние сервисы напрямую
• Встроенная память - агенты помнят контекст, решения и историю между сессиями
• RAG-конвейер - подключаете свои документы и базы знаний
• Модули рассуждений - агенты планируют, рефлексируют и исправляют ошибки без участия человека
Это фреймворк, где агент - первичная единица мышления с самого начала проектирования.
Лицензия: Apache 2.0. Полностью бесплатно.
https://github.com/agentscope-ai/agentscope
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
58 985
Repost from МосХаб.Сколково
+4
МосХаб.Сколково — точка сборки ИТ-сообщества и пространство для открытого диалога отрасли, города и общества. Здесь обсуждения превращаются в решения и реальные проекты.
Рассказываем о мероприятиях, прошедших на площадке за последнее время.
🔴 VI Международный форум «Умный город — безопасная среда» и первая Национальная премия «Безопасный город». Москва взяла Гран-при и две награды: Mos.Hub победил в номинации «Сделано в России», городская система видеоаналитики в Москве — в «Технологиях будущего».
🔴Конференция издания «Компьютерра», которая была посвящена практическому применению ИИ в бизнесе: участники обсуждали реальные кейсы внедрения, барьеры и переход от пилотов к системным решениям. Логичным продолжением стала презентация второго номера издания и церемония премии «Герои нового энтерпрайза».
🔴Финальный этап отбора на стажировку «ИТ-город» в Правительстве Москвы. Участники работали в двух потоках: по направлению «Аналитика данных» решали задачи с использованием SQL, а в треке «Машинное обучение» — анализировали датасеты и обучали модели, загружая решения в облачный репозиторий Mos.Hub.
🔴 Встреча клуба «Цифровые лидеры бизнеса». Дискуссию о технологических трендах и развитии умных городов открыл Дмитрий Онтоев, который представил подход города к адаптации глобальных практик. Участники также обсудили применение ИИ, больших данных и кибербезопасности в бизнесе и городской среде.
🔴 Хакатон SkillOut — два дня интенсивной работы, где команды за 24 часа создавали AI-видеоролики по рекламным брифам. Процесс был выстроен как открытое шоу: с рабочими сессиями, лекциями и живым общением, а также прямым эфиром с площадки, позволяющим следить за происходящим в реальном времени.
Впереди новые события и форматы.
58 985
🔥 dots.ocr-1.5 — OCR-модель на 3B параметров от Rednote-hilab.
SOTA для мультиязычного парсинга документов — поддерживает практически любую систему письма.
📊 Elo 1089 на olmOCR-Bench и 1157 на XDocParse — выше, чем у GLM-OCR и PaddleOCR-VL-1.5
📄 На OmniDocBench (text edit 0.031) обгоняет Qwen3-VL-235B (0.069) и Gemini 2.5 Pro (0.075)
🎨 Может генерировать SVG-код для графиков, диаграмм и химических формул
🌐 Поддерживает парсинг веб-страниц, распознавание текста в сценах и подсчёт объектов
⚡ Работает через vLLM и запускается на одной GPU
🤖 Модель: https://modelscope.cn/models/rednote-hilab/dots.ocr-1.5
🔗 GitHub: https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
🎠 Демо: https://dotsocr.xiaohongshu.com
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
58 985
🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире
31 марта(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
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.
58 985
📢 Mistral выпустили Voxtral TTS - open-weight голосовую модель, которая метит в уровень ElevenLabs, но без платных ограничений
Главное:
- всего ~3B параметров - работает даже на ноутбуке
- скорость ~6x быстрее реального времени
- ~90 мс до первого звука
- ~3GB RAM после квантования
- 9 языков + клонирование голоса по 5 секундам аудио (даже между языками)
Как устроено:
- 3.4B - понимает текст и планирует речь
- 390M - отвечает за ритм, произношение, интонацию
- 300M - превращает всё в финальный аудио сигнал
Такое разделение ускоряет модель и делает её легче, чем один большой монолит
По тестам:
- 62.8% предпочли её ElevenLabs Flash (дефолтные голоса)
- 69.9% - на кастомных голосах
Главное изменение:
голосовые модели становятся локальными
без API
без утечек данных
с контролем и низкой задержкой
Вывод:
голосовой AI уходит в open-source
и это сильно ускорит появление голосовых продуктов и ассистентов
https://mistral.ai/news/voxtral-tts
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
58 985
🚨 PyPI снова взломали. Теперь под ударом пакет telnyx
Очередной удар по supply chain от TeamPCP. И это уже не единичный случай - это целая атака по экосистеме разработчиков.
Что произошло:
• Популярный Python-пакет telnyx на PyPI был скомпрометирован
• Вредоносный код внедрили прямо в официальные версии
• Payload срабатывает при обычном
import — без действий пользователя
Что делает malware:
• крадёт SSH-ключи, токены, .env, криптокошельки
• шифрует и отправляет данные на сервер злоумышленников
• закрепляется в системе (persistency)
• может распространяться дальше по инфраструктуре
Это не просто вредоносный пакет - это полноценаая атака:
1. Сначала взломали Trivy (инструмент безопасности)
2. Через него украли токены CI/CD
3. Затем заразили npm (CanisterWorm)
4. Потом PyPI (LiteLLM, telnyx и др.) :contentReference[oaicite:2]{index=2}
👉 Один заражённый пакет = полный доступ к инфраструктуре
Теперь правило №1:
• фиксируй версии (pin dependencies)
• проверяй хэши
• не доверяй последним релизам вслепую
Это уже не баги.
Это война за supply chain.
https://www.aikido.dev/blog/telnyx-pypi-compromised-teampcp-canisterworm
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl58 985
Deep-Live-Cam 2.1 — бесплатный open-source инструмент, который в реальном времени меняет лицо на любой веб-камер
Одно фото. Один клик. Никакого обучения, никаких датасетов.
Deep-Live-Cam уже стал #1 репозиторием дня на GitHub.
Видеозвонк теперь не даёт гарантий, что ты видишь того, кем кажется собеседник.
https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
