Python/ django
Открыть в Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 557 подписчиков, занимая 2 245 место в категории Технологии и приложения и 10 310 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 557 подписчиков.
Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -144, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.85%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.98% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 014 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 744 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
58 557
Подписчики
-524 часа
+327 дней
-14430 дней
Архив постов
58 558
Как за 1 час собрать рабочий Skill в Claude
Это не теория, а простой пайплайн, который реально работает.
Сначала идея
Берёшь повторяющуюся задачу и сразу формулируешь, что именно должен делать скилл. Лучше максимально конкретно.
Дальше сборка
Запускаешь skill-creator и отвечаешь на вопросы. На выходе получаешь папку и SKILL.md с логикой, триггерами и инструкциями.
Потом тест
Пробуешь на реальных запросах. Смотришь, срабатывает ли там, где нужно.
Оценка
Смотришь eval. Это шаг, который почти все пропускают, а зря. Он показывает, где скилл ведёт себя нестабильно.
Доработка
Чистишь формулировки, уточняешь триггеры, убираешь лишние срабатывания.
Финал
Загружаешь в Capabilities → Skills и проверяешь уже в живом чате.
Как ускорить процесс
Открой Claude Cowork
Выбери Opus + Extended Thinking
И просто напиши:
"Помоги создать скилл для моей повторяющейся задачи"
Главное правило
Если скилл срабатывает лишний раз, проблема почти всегда в описании.
Хороший скилл - это не код, а правильно заданный контекст.
https://www.youtube.com/shorts/GhgKXX0mdxk
58 558
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
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.
58 558
🎮 Создание 2D-спрайтов с помощью AI
Agent Sprite Forge позволяет превращать текстовые подсказки в готовые к игре 2D-спрайты и карты. Используя Codex, вы можете создавать анимации, экспортировать чистые прозрачные листы и данные сцен для игр.
🚀 Основные моменты:
- Генерация спрайтов и анимаций из текстовых команд.
- Поддержка создания карт и игровых объектов.
- Возможность разработки полноценных игр с помощью AI.
- Интуитивно понятный интерфейс для планирования и рендеринга.
📌 GitHub: https://github.com/0x0funky/agent-sprite-forge
#python
58 558
🖥 Курс «Git Pro: от первого коммита до уровня senior» - на Stepik
project_final_v2_FINAL_truly_final - знакомо?
Значит, пора.
Большинство разработчиков знают 5 команд Git и боятся шестую. Коммитят в main, гуглят «how to undo» и копируют папку «на всякий случай».
Это не работа - это выживание.
После курса вы:
— делаете rebase, не задерживая дыхание;
— разбираете конфликт на 200 файлов по алгоритму;
— возвращаете «потерянные навсегда» коммиты за 30 секунд через reflog;
— пишете историю, которую не стыдно показать на code review.
Git Flow, trunk-based, Pull Request, защита веток, CI/CD-хуки — всё, что отличает джуна от senior в командной работе.
Скидка 53%, 48 часов: https://stepik.org/course/284799/
58 558
🤖 Полимаркет: бот для арбитражной торговли
Этот бот предназначен для автоматизации арбитражной торговли на платформе Polymarket. Он анализирует цены на различные рынки и выполняет сделки для получения прибыли от разницы в ценах. Простота использования и возможность настройки делают его отличным инструментом для трейдеров.
🚀 Основные моменты:
- Автоматическая торговля на Polymarket
- Анализ цен в реальном времени
- Настраиваемые параметры торговли
- Поддержка нескольких рынков
- Легкий в использовании интерфейс
📌 GitHub: https://github.com/apechurch/polymarket-arbitrage-trading-bot
#python
58 558
Tencent Hunyuan выложила в open source Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit - офлайн-модель для перевода на мобильных устройствах размером всего 440 МБ. Поддерживает 33 языка и работает без интернета.
Базовая модель на 1,8B параметров по качеству сопоставима с коммерческими API для перевода и моделями масштаба 235B.
По бенчмаркам она обходит Google Translate и Baidu Translate.
Версия на 440 МБ достигает этого за счёт Sherry - разреженной тернарной квантизации 1.25-bit, принятой на ACL 2026. Схема такая: параметры группируются по 4, три хранятся в 1-bit, один зануляется. В среднем получается 1.25 bit на параметр.
Также доступна версия на 574 МБ с 2-bit SEQ-квантизацией: почти без потери качества и быстрее на устройствах с Arm SME2.
Android-демо уже доступно.
🤖 https://modelscope.cn/collections/AngelSlim/Hy-MT15-18b-quant
📄 https://modelscope.cn/papers/2601.07892
📄 https://modelscope.cn/papers/2512.24092
58 558
✔️ The Open Source Computer Science Degree
На GitHub есть список курсов, который бесчисленные самоучки считают «альтернативой бакалавриату по компьютерным наукам»: open-source-cs, уже набравший более 20 000 звёзд.
Здесь бесплатные открытые курсы из ведущих вузов, таких как MIT, Стэнфорд, Принстон и других, по традиционной траектории подготовки CS-бакалавров: от основ до продвинутого уровня, от теории до практики, репо прокладывает чёткий путь обучения.
Полное покрытие: программирование, математика, системы, алгоритмы и приложения; для каждого курса заботливо указаны часы обучения, уровень сложности и здесь описаны предварительные требования, чтобы вы меньше спотыкались и не терялись.
GitHub: http://github.com/ForrestKnight/open-source-cs
58 558
+1🚀 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.
58 558
🚀 Открытый агентский хранилище OpenHarness
OpenHarness предлагает легкую инфраструктуру для агентов, включая инструменты, память и координацию между агентами. Это решение для разработки открытых агентов с поддержкой интеграции CLI и множеством инструментов.
🚀 Основные моменты:
- Легкая архитектура для агентов
- Поддержка 43+ инструментов и плагинов
- Механизмы управления и разрешений
- Контекст и память для улучшенной работы
- Координация между несколькими агентами
📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/OpenHarness
#python
58 558
🐍 Маленькая, но красивая фишка Python.
В большинстве языков, чтобы поменять значения переменных местами, используют временную переменную:
temp = a
a = b
b = temp
a, b = b, a
58 558
Документальный короткометражный фильм о команде разработки товарных операций Ozon Tech уже доступен к просмотру.
Товарные операции - это весь цикл работы с посылкой до отправки покупателю: хранение, перемещение по складу, упаковка, сортировка и подготовка к отгрузке. Речь идёт о более чем 55 000 000 операций ежедневно. Значительная часть процессов уже автоматизирована, остальное продолжает активно развиваться и масштабироваться.
В фильме показано, как устроена работа команды разработки, какие задачи они решают и как их решения связаны с реальными физическими процессами.
Посмотреть можно здесь: VK Видео | YouTube
Если интересно, как выглядит разработка на стыке IT и логистики, стоит взглянуть.
58 558
+3🚀 DeepSeek-V4 ломает рынок: 1M контекста стал нормой
DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года. Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.
V4-Pro выглядит как заявка на прямую конкуренцию с закрытыми моделями. 49B активных параметров дают уровень reasoning, который раньше был доступен только в дорогих API. Агентные задачи закрываются на уровне SOTA среди open-source.
V4-Flash почти не отстает по качеству, зато быстрее и заметно дешевле. Это уже не про исследования. Это про продакшен, где важна цена за каждый запрос.
Новый attention с компрессией токенов и sparse-подходом делает 1M контекста не просто возможным, а экономически адекватным. Раньше длинный контекст стоил как эксперимент. Теперь это рабочий инструмент.
DeepSeek явно ставит ставку на агентов. Интеграция с Claude Code, OpenClaw и другими системами показывает, куда они целятся. Не чат. Автоматизация процессов, цепочки действий, реальные workflow.
И еще один важный момент. Теперь есть выбор между thinking и non-thinking режимами. Можно управлять тем, тратить ли ресурсы на глубокое рассуждение или получать быстрый ответ.
В итоге меняется базовая логика рынка. Если раньше ты выбирал между качеством и ценой, то теперь появляется третья точка. Длинный контекст плюс агентность при адекватной стоимости.
Это новый baseline, под который придется перестраиваться всем.
📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek
58 558
🚀 50+ команд Claude Code, которые реально ускоряют разработку
Если ты используешь Claude Code как обычный чат - ты теряешь 80% его мощности.
Это не просто AI. Это полноценная система разработки внутри терминала.
Вот как его правильно использовать:
База, без которой никуда:
-
/init - создаёт CLAUDE.md и память проекта
- /memory - открывает контекст проекта
- /add-dir - подключает новые директории
- /compact - чистит контекст и экономит токены
Работа с кодом:
- /diff - показывает изменения
- /review - ревью кода
- /simplify - 3 агента анализируют код
- /debug - системный дебаг
Контроль процесса:
- /plan - сначала думает, потом пишет код
- /permissions - контроль действий
- --dangerously-skip-permissions - полный автопилот
Продвинутые фичи:
- /agents - параллельные агенты
- /loop - повтор задач
- /bash - выполнение команд
- /remote-control - управление через браузер
Модели и режимы:
- /model - переключение моделей
- /effort - глубина мышления
- /fast - быстрый режим
Что важно знать:
- Claude Code = не чат, а инженер внутри проекта
- память (CLAUDE.md) решает больше, чем промпты
- агенты дают x2-x5 ускорение на сложных задачах58 558
🚀 Автономные исследования на Apple Silicon
Порт Karpathy's autoresearch для Apple Silicon, использующий MLX. Проект реализует автономные исследовательские циклы с фиксированным временем и управлением через program.md. Основные файлы включают train.py для обучения и prepare.py для подготовки данных.
🚀 Основные моменты:
- Нативная поддержка Apple Silicon без PyTorch/CUDA
- Фиксированный 5-минутный бюджет на обучение
- Логирование результатов в results.tsv
- Простая структура для автономного эксперимента
- Оптимизация моделей для повышения эффективности
📌 GitHub: https://github.com/trevin-creator/autoresearch-mlx
#python
58 558
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
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.
58 558
🗂️ 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
