uz
Feedback

Firibgarlarga uchmang! Telemetrio bunday kanallarni topadi va belgilaydi 👉 Belgini ko‘rmoqchi bo‘lsangiz, obuna bo‘ling

Python/ django

Python/ django

Kanalga Telegram’da o‘tish

📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi

Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 58 544 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 245-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 310-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 58 544 obunachiga ega bo‘ldi.

27 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -144 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.85% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.98% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 014 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 744 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 20 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3Fm...”

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 28 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

58 544
Obunachilar
-524 soatlar
+327 kun
-14430 kun
Postlar arxiv
🚀 Оптимизация LLM для RTX 3090 Репозиторий предлагает конфигурации и патчи для запуска современных языковых моделей на RTX 3
🚀 Оптимизация LLM для RTX 3090 Репозиторий предлагает конфигурации и патчи для запуска современных языковых моделей на RTX 3090. Поддерживает несколько движков и моделей, обеспечивая максимальную производительность и надежность в зависимости от ваших потребностей. 🚀 Основные моменты: - Поддержка двух маршрутов: максимальная производительность или надежность. - Проверенные конфигурации Docker для локального API. - Модель-агностичный подход с поддержкой различных языковых моделей. - Оптимизированные настройки для 1 или 2 RTX 3090. 📌 GitHub: https://github.com/noonghunna/club-3090 #python

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

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи о
🔍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.

🎮 Создание 2D-спрайтов с помощью AI Agent Sprite Forge позволяет превращать текстовые подсказки в готовые к игре 2D-спрайты
🎮 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

photo content

🖥 Курс «Git Pro: от первого коммита до уровня senior» - на Stepik project_final_v2_FINAL_truly_final - знакомо? Значит, пора
🖥 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/

🤖 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

Tencent Hunyuan выложила в open source Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit - офлайн-модель для перевода на мобильных устройствах размером в
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

✔️ The Open Source Computer Science Degree На GitHub есть список курсов, который бесчисленные самоучки считают «альтернативой
✔️ 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

🚀 GigaChat 3.1 Ultra и GigaChat 3.1 Lightning в опенсорс под MIT лицензией! Обе модели • Обучены с нуля — без инициализации
+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.

🚀 Открытый агентский хранилище OpenHarness OpenHarness предлагает легкую инфраструктуру для агентов, включая инструменты, па
🚀 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

🐍 Маленькая, но красивая фишка Python. В большинстве языков, чтобы поменять значения переменных местами, используют временну
🐍 Маленькая, но красивая фишка Python. В большинстве языков, чтобы поменять значения переменных местами, используют временную переменную:

temp = a
a = b
b = temp
В Python всё гораздо проще. Можно сделать обмен значений в одну строку:

a, b = b, a
Без временных переменных, без лишнего кода. Python просто распаковывает значения и меняет их местами. Мелочь, но именно из таких вещей и складывается читаемый и лаконичный код. 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max @pythonl

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.

🚀 DeepSeek-V4 ломает рынок: 1M контекста стал нормой DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года. Д
+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

🚀 50+ команд Claude Code, которые реально ускоряют разработку Если ты используешь Claude Code как обычный чат - ты теряешь 8
🚀 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 задачах

🚀 Автономные исследования на Apple Silicon Порт Karpathy's autoresearch для Apple Silicon, использующий MLX. Проект реализуе
🚀 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

photo content

Когда я прошу Клода провести проверку кода
Когда я прошу Клода провести проверку кода

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи о
🔍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.