Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python Portal
Open in Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Show more52 682
Subscribers
-1724 hours
-1667 days
-69830 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
June '26
June '260
in 0 channels
May '260
in 1 channels
Get PRO
April '260
in 0 channels
Get PRO
March '26
+110
in 4 channels
Get PRO
February '26
+23
in 1 channels
Get PRO
January '26
+5
in 4 channels
Get PRO
December '25
+427
in 14 channels
Get PRO
November '25
+2 968
in 330 channels
Get PRO
October '250
in 3 channels
Get PRO
September '25
+1
in 2 channels
Get PRO
August '25
+17
in 1 channels
Get PRO
July '25
+5 086
in 266 channels
Get PRO
June '25
+698
in 8 channels
Get PRO
May '25
+327
in 11 channels
Get PRO
April '25
+25 787
in 281 channels
Get PRO
March '25
+2 364
in 0 channels
Get PRO
February '25
+2 039
in 0 channels
Get PRO
January '25
+3 549
in 2 channels
Get PRO
December '24
+7 547
in 401 channels
Get PRO
November '24
+2 629
in 166 channels
Get PRO
October '24
+6 932
in 288 channels
Get PRO
September '24
+5 073
in 283 channels
Get PRO
August '24
+8 088
in 236 channels
Get PRO
July '24
+275
in 2 channels
Get PRO
June '240
in 0 channels
Get PRO
May '24
+1
in 0 channels
Get PRO
April '24
+3
in 0 channels
Get PRO
March '24
+7
in 0 channels
Get PRO
February '24
+4
in 0 channels
Get PRO
January '24
+6
in 0 channels
Get PRO
December '23
+3
in 0 channels
Get PRO
November '23
+10
in 0 channels
Get PRO
October '23
+10
in 0 channels
Get PRO
September '23
+7
in 0 channels
Get PRO
August '23
+13
in 0 channels
Get PRO
July '23
+5
in 0 channels
Get PRO
June '23
+8
in 0 channels
Get PRO
May '23
+12
in 0 channels
Get PRO
April '23
+6
in 0 channels
Get PRO
March '23
+16
in 0 channels
Get PRO
February '23
+13
in 0 channels
Get PRO
January '23
+10
in 0 channels
Get PRO
December '22
+11
in 0 channels
Get PRO
November '22
+15
in 0 channels
Get PRO
October '22
+25
in 0 channels
Get PRO
September '22
+28
in 0 channels
Get PRO
August '22
+70
in 0 channels
Get PRO
July '22
+995
in 0 channels
Get PRO
June '22
+2 844
in 0 channels
Get PRO
May '22
+3 896
in 0 channels
Get PRO
April '22
+5 470
in 0 channels
Get PRO
March '22
+4 758
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 03 June | 0 | |||
| 02 June | 0 | |||
| 01 June | 0 |
Channel Posts
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 |  +1Как 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 |
