[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel [PYTHON:TODAY]
Channel [PYTHON:TODAY] (@python2day) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 63 499 subscribers, ranking 2 048 in the Technologies & Applications category and 9 409 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 63 499 subscribers.
According to the latest data from 26 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -270 over the last 30 days and by -16 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 14.49%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 8.03% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 9 202 views. Within the first day, a publication typically gains 5 096 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 67.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, soft, install, pip, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 October, 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.
claude → написал задачу → ждёшь результат, то вы задействуете лишь небольшую часть его возможностей.
В шпаргалке собраны горячие клавиши, slash-команды, работа с MCP, памятью, агентами, Git worktrees и CLI-флагами.
Несколько вещей, которые стоит запомнить сразу:
⌨️ Горячие клавиши
Ctrl+C остановить текущую операцию Ctrl+D выйти из Claude Code Ctrl+R поиск по истории команд Ctrl+G открыть промпт во внешнем редакторе Ctrl+B отправить текущую задачу в фон Esc Esc открыть rewind / откат к прошлому состоянию Shift+Tab переключать permission mode Alt+P сменить модель Alt+T включить/выключить extended thinkingЕсть и быстрые префиксы:
! git statusзапускает shell-команду напрямую,
@src/main.pyдобавляет файл в контекст, а
/ открывает команды Claude Code.
📌 Полезные slash-команды
/clearначать новый разговор с чистым контекстом.
/compactсжать длинную историю и освободить контекст.
/contextпосмотреть, чем забито контекстное окно.
/resumeвернуться к предыдущей сессии.
/branchответвить текущий разговор и попробовать другой путь.
/diffпосмотреть изменения в коде.
/planперевести Claude в режим планирования перед большой задачей.
/security-reviewпроверить изменения на потенциальные уязвимости.
/code-reviewпровести ревью текущего diff.
/btwзадать побочный вопрос, не засоряя основную историю разговора. 🧠 Память проекта
/initсоздаёт
CLAUDE.md, где можно описать архитектуру, правила проекта, команды запуска, стиль кода и инструкции для агента.
Claude Code также понимает:
./CLAUDE.md
.claude/rules/*.md
~/.claude/CLAUDE.md
То есть можно один раз описать правила проекта — и не объяснять их заново в каждой сессии.
⚡️ MCP
Claude Code умеет подключаться к внешним инструментам и API через Model Context Protocol:
claude mcp listпоказывает подключённые серверы. Например, удалённый MCP можно добавить через HTTP:
claude mcp add --transport http NAME URLА локальные инструменты можно запускать через
stdio.
🤖 Агенты и параллельная работа
Для больших задач Claude способен разбивать работу на отдельные части и выполнять их параллельно.
Особенно интересна:
/batchОна может разложить крупную задачу на независимые куски и запустить их в отдельных Git worktree. Для просмотра фоновых сессий есть:
claude agentsА внутри обычной сессии:
/tasksпоказывает выполняющиеся shell-задачи и subagents. 🖥 Claude Code из терминала Обычный запуск:
claudeС готовой задачей:
claude "проанализируй этот проект"Headless-режим:
claude -p "найди потенциальные ошибки"Продолжить последнюю сессию:
claude -cВозобновить конкретную:
claude -r "my-session"
Можно сразу выбрать модель:
claude --model opusИли ограничить бюджет автоматического запуска:
claude -p \
--max-budget-usd 5 \
"проведи ревью проекта"
А для структурированного ответа есть даже:
--json-schema🔥 Claude Code — это далеко не просто «чат в терминале». Тут есть память проекта, Git-интеграция, фоновые задачи, субагенты, worktrees, MCP, автоматическое ревью, security-аудит, headless-режим и полноценная оркестрация разработки. Сохраняем, пригодится 👍 ⬇️ Шпаргалка — на русском, всё на одной странице. #нейросеть #cheatsheet
conda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfr
2. Ставим PyTorch (под свою CUDA)
pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2
3. Устанавливаем зависимости
pip install -r requirements.txt
4. Скачиваем модели
conda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xt
5. Запуск обработки видео
python infer.py \
--config config/infer.yaml \
--task_ids 0 \
--input_path input.mp4 \
--output_dir results/ \
--crop_face_region
Где task_ids:
* 0 — улучшение лица
* 1 — раскраска
* 2 — дорисовка повреждений
Идеальный инструмент, если:
🟢реставрируешь архивные видео;
🟢делаешь исторический контент;
🟢работаешь с нейросетями и видео-эффектами;
🟢хочешь вау-результат без платных сервисов.
▶️ Демо на Hugging Face
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubphonenumbers;
🔣определяет страну, оператора и часовой пояс;
🔣ищет точные упоминания номера через Google / SerpAPI и DuckDuckGo;
🔣ищет номер внутри публичного кода на GitHub;
🔣проверяет упоминания в соц.сетях;
🔣получает дополнительные сведения об операторе и типе линии через Numverify;
🔣автоматически сохраняет результаты в JSON и PDF;
Особенно интересна интеграция с Hudson Rock: если номер присутствует в их infostealer intelligence, SearchPhone выводит статус компрометации и найденные записи. При этом для этого источника отдельный API-ключ не требуется.
⚙️ Установка:
git clone https://github.com/HackUnderway/SearchPhone.git
cd SearchPhone
pip install -r requirements.txt
Создаём конфиг:
cp example.env .env
nano .env
Добавляем ключи:
NUMVERIFY_KEY=...
SERPAPI_KEY=...
GITHUB_TOKEN=...
Для Numverify, SerpAPI и GitHub ключи нужны; Hudson Rock работает без отдельного ключа.
▶️Запуск:
python3 search_phone.py
Дальше вводим номер — утилита валидирует его, запускает поиск по источникам и после завершения формирует сводку и отчёты.
Кросплатформенный: работает в Windows и Linux.
🔗 GitHub/Инструкция
🔥 По сути, SearchPhone — компактный терминальный агрегатор: вместо ручного поиска по нескольким площадкам запускаешь один скрипт и получаешь собранные результаты в одном месте.
#python #github #soft #cybersecgit clone https://github.com/FranckyB/Voice-Clone-Studio.git
cd Voice-Clone-Studio
chmod +x setup-linux.sh
./setup-linux.sh
▶️ Запуск:
С помощью Python
python voice_clone_studio.pyWindows launch.bat Linux
./launch.sh
После запуска открываем:
http://127.0.0.1:7860▶️ Как клонировать голос: 1. Открываем вкладку Prep Audio. 2. Загружаем или записываем примерно 3–10 секунд чистой речи. 3. При необходимости обрезаем запись, нормализуем громкость и удаляем шум. 4. Нажимаем Transcribe или самостоятельно вводим точный текст, который произносится на записи. 5. Сохраняем результат через Save as Sample. 6. Переходим в Voice Clone и выбираем сохранённый голос. 7. Выбираем движок — например Qwen3-TTS, VibeVoice или Fish Speech. 8. Пишем совершенно новый текст и нажимаем Generate. Готово — нейросеть генерирует новую речь на основе выбранного голосового образца. А если собственного образца вообще нет, можно открыть Voice Design и просто описать нужный голос, например:
Мужчина, 35 лет, глубокий спокойный голос, слегка хриплый, уверенная манера речи.ИИ попробует создать подходящий голос с нуля. ♎️ GitHub/Инструкция 🔥 По сути, это целая локальная AI-студия озвучки в одном интерфейсе: 🟢для роликов, 🟢подкастов, 🟢игр, 🟢персонажей, 🟢аудиоконтента и экспериментов с синтезом речи. 🙂 Лайф | 📲 Зеркало Max #python #soft #github #нейросеть
