52807
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
⚡️ Глава Google Cloud выложил свой личный набор skills для AI-агентов
И это выглядит не как очередная папка с промптами, а как полноценный рабочий pipeline для разработки.
Внутри - 19 skills и 7 slash-команд, которые превращают агента в почти нормальную инженерную систему: от идеи и спецификации до тестов, ревью и релиза.
Логика разбита на 6 этапов:
- Define - помогает сформулировать идею, требования и спецификацию до начала кодинга
- Plan - дробит большую задачу на понятные шаги
- Build - ведёт пошаговую разработку с учётом контекста и нужных API
- Verify - прогоняет проверки через DevTools, ловит баги и помогает их чинить
- Review - смотрит качество кода, безопасность и производительность
- Ship - готовит проект к релизу и доводит до состояния «можно выкатывать»
Самое интересное - это не привязано к одному инструменту.
Сборку можно встроить в Claude Code, Cursor, Antigravity, OpenCode, Gemini CLI и другие агентные IDE / CLI.
По сути это готовый скелет для разработки с AI-агентом: меньше хаоса, меньше «сделай красиво», больше нормального процесса.
https://github.com/addyosmani/agent-skills
#Вакансия #Удаленка #Remote #Fulltime #Research #Python #Backend #CyberSec #InfoSec #Сети #Networking #Pentest #SOC #Middle #Junior
🛡 Python Backend-инженер (CyberSec)
─────────────────
🧪 О нас:
Технологический стартап. Делаем систему детекции аномалий в трафике: защищаем онлайн-сервисы от фрода (ловим VPN/прокси).
Сразу о главном: мы ищем человека в R&D. Наша работа больше похожа на лабораторию кибербеза. Если вы устали клепать одинаковые фичи и хотите применять свой инженерный азарт — вам сюда.
Особенно ждём кандидатов из ИБ/сетей, которые ушли в код: сетевиков, пентестеров, SOC-аналитиков, реверсеров, которые уверенно пишут на Python.
─────────────────
🎯 Задачи:
Работа в связке с research-инженерами: проверять гипотезы, копаться в данных, превращать идеи в production-код.
─────────────────
⚙️ Требования:
▪️Бэкграунд в ИБ/сетях. Профильное образование или подтверждённый опыт: работа в кибербезе/сетевом администрировании, CTF, пет-проекты, open-source — всё считается.
▪️Python от 1 года коммерческого опыта. Чистый масштабируемый код, удобные REST API.
▪️Сети ниже уровня requests/aiohttp. TCP-handshake, TLS ClientHello, DNS. Практика с tcpdump и Wireshark.
▪️Уверенный Linux. Консоль, понимание сетевого стека ядра.
▪️Чтение чужого кода. Легаси и исследовательские скрипты не пугают.
─────────────────
🤝 Soft-skills (для нас критически важно):
▪️Самостоятельность и проактивность. Из вас не нужно «вытягивать» задачи.
▪️Готовность копать вглубь. Логику нашего продукта не нагуглить — её приходится выводить из данных. Вы не один: research-инженеры рядом, гипотезы обсуждаем вместе, спрашивать не стыдно. Главное — не ждать тикета с пошаговой инструкцией, а идти и разбираться.
─────────────────
💼 Условия
▪️Удалёнка, фуллтайм
▪️100–200К на руки (возможны выплаты в USDT). Готовы рассмотреть выше для опытных
▪️Минимум бюрократии, максимум инженерной свободы
▪️Развитие в CyberSec
▪️Локация: РФ или РБ
─────────────────
📩 Как откликнуться:
Заполните анкету: [ссылка]
P.S. Ценим живые ответы, написанные своими словами.
🔒 OpenAI Privacy Filter: Защита Личных Данных
Модель для обнаружения и маскировки персонально идентифицируемой информации (PII) в текстах. Идеальна для высокопроизводительных рабочих процессов по очистке данных, обеспечивая быструю и контекстно осведомлённую обработку. Подходит для локального использования и настройки.
🚀 Основные моменты:
- Двусторонняя классификация токенов для PII.
- Легкая настройка под специфические данные.
- Поддержка длинных контекстов до 128,000 токенов.
- Низкие требования к ресурсам: работает на ноутбуках и в браузерах.
- Гибкость в управлении точностью и полнотой.
📌 GitHub: https://github.com/openai/privacy-filter
#python
Python 3.15 выходит с крутыми новыми фичами 🐍
Самые интересные:
• Ленивые импорты через ключевое слово lazy - ускоряют запуск
• frozendict наконец-то стал встроенным типом
• Распаковка в comprehensions через * и **
• Улучшения JIT-компилятора - на 6-13% быстрее на x86-64 Linux
• Новый высокочастотный статистический профилировщик
Бета выйдет позже на этой неделе.
@pythonl
🚀 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
🔍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.
🤖 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
✔️ 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
🐍 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
🚀 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
@pythonl
#DeepSeek
🚀 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
🔍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.
Продвинутый совет по Django:
Не тащи бизнес-логику в views и serializers. Выноси её в отдельный service layer.
Пока проект маленький, удобно писать всё прямо во view: получил request, дёрнул ORM, что-то посчитал, сохранил, отправил ответ.
Но как только появляются повторяющиеся сценарии, несколько точек входа, celery-задачи, admin, API и тесты, код начинает расползаться.
Хороший паттерн такой:
• view отвечает только за HTTP,
• serializer за валидацию,
• model за данные,
• а вся бизнес-логика живёт в services.
Пример:
# services/order_service.py
from django.db import transaction
from .models import Order, OrderItem
class OrderService:
@staticmethod
@transaction.atomic
def create_order(*, user, items_data):
order = Order.objects.create(user=user, status="new")
order_items = [
OrderItem(
order=order,
product_id=item["product_id"],
quantity=item["quantity"],
price=item["price"],
)
for item in items_data
]
OrderItem.objects.bulk_create(order_items)
return order
def create_order_view(request):
serializer = OrderCreateSerializer(data=request.data)
serializer.is_valid(raise_exception=True)
order = OrderService.create_order(
user=request.user,
items_data=serializer.validated_data["items"],
)
return Response({"order_id": order.id})
🎨🚀 Генерация 3D-моделей из изображений с помощью AI
Modly — это приложение для настольных ПК, позволяющее преобразовывать фотографии в 3D-модели с использованием открытых AI-моделей. Работает на Windows и Linux, с поддержкой macOS в будущем.
🚀Основные моменты:
- Генерация 3D-моделей из изображений.
- Поддержка внешних AI-расширений.
- Открытый исходный код и работа на GPU.
- Доступно для Windows и Linux.
📌 GitHub: https://github.com/lightningpixel/modly
#python
🖼️ ChatGPT2API: Инструмент для работы с изображениями на базе OpenAI
ChatGPT2API предлагает API для генерации и редактирования изображений, совместимый с OpenAI. Он включает функции управления аккаунтами и возможность локального развертывания через Docker. Подходит для учебных и исследовательских целей.
🚀 Основные моменты:
- Генерация и редактирование изображений через API.
- Поддержка нескольких моделей AI для различных задач.
- Функции управления аккаунтами и автоматического обновления.
- Локальное развертывание с помощью Docker.
📌 GitHub: https://github.com/basketikun/chatgpt2api
#python
Python 3.15 beta 1 вышела в релиз 🐍
Это значит, что крупные фичи для релиза фактически зафиксированы. Дальше - бета, тесты, багфиксы и подготовка к финальному релизу.
Что интересного в 3.15:
- lazy imports через ключевое слово lazy
- встроенные frozendict и sentinel
- JIT стал быстрее на x86-64 Linux
- распаковка прямо внутри comprehensions
- новый статистический profiler с низким overhead
- frame pointers включены по умолчанию
Python 3.15.0b1 вышел 7 мая 2026 года, это первая из четырёх запланированных beta-версий и точка feature freeze; финальный релиз запланирован на 1 октября 2026 года.
https://blog.python.org/2026/05/python-3150-beta-1/
🌟 WindsurfAPI - тот самый мост, которого не хватало между Windsurf и привычными AI-инструментами.
Проект поднимает локальный API-прокси и позволяет обращаться к моделям Windsurf через знакомые форматы:
- /v1/chat/completions - OpenAI-compatible API
- /v1/messages - Anthropic-compatible API
То есть можно подключать Windsurf к Claude Code, Cursor, Cline, своим скриптам, агентам и LLM-gateway без переписывания всей инфраструктуры.
Что полезного:
- запуск локально или на своём сервере
- работа через привычные SDK
- совместимость с OpenAI / Anthropic форматами
- переключение между моделями из экосистемы Windsurf
- account pooling для распределения лимитов между аккаунтами
По сути, WindsurfAPI превращает Windsurf из закрытого IDE-инструмента в нормальный API-слой для своих агентных пайплайнов.
Очень практичная штука для тех, кто собирает кастомные AI-workflows и хочет подключать модели к своим инструментам, а не жить только внутри редактора.
Сейчас дают 50+ популярных ИИ через официальные API бесплатно.
GitHub: https://github.com/dwgx/WindsurfAPI
🗺️ LingBot-Map: Инновационная 3D-реконструкция в реальном времени! 🏗️
LingBot-Map — это мощная модель для потоковой 3D-реконструкции, использующая геометрический контекст и трансформеры. Она обеспечивает высокую эффективность и стабильную работу при обработке длинных последовательностей, демонстрируя выдающиеся результаты на различных бенчмарках.
🚀Основные моменты:
- Геометрический контекстный трансформер для объединения координат и геометрических данных.
- Высокая эффективность потокового вывода с частотой ~20 FPS.
- Современные методы реконструкции, превосходящие существующие подходы.
📌 GitHub: https://github.com/Robbyant/lingbot-map
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
🎮 Создание 2D-спрайтов с помощью AI
Agent Sprite Forge позволяет превращать текстовые промпты 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
🖥 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/
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
🚀 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
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.
🚀 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
🗂️ 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
⚡️ Qwen3.6-35B-A3B - ставка на эффективную архитектуру, а не на размер
35B параметров, ~3B активных за счёт MoE.
Главное:
- по agentic coding показывает уровень моделей с ~10x большим активным объёмом
- превосходит Qwen3.5-27B (dense) и предыдущую Qwen3.5-35B-A3B
- нативно мультимодальная архитектура (text + vision)
- в VLM-бенчмарках сопоставима с Claude Sonnet 4.5, в ряде задач выше
- сильные метрики в задачах spatial reasoning
Практическое значение:
- MoE даёт кратное снижение compute без потери качества
- подходит для агентных сценариев, где важны последовательные действия и планирование
- можно использовать как единый стек для code + vision задач
Apache 2.0 - без ограничений для продакшена
qwen.ai/blog?id=qwen3.6-35b-a3b
chat.qwen.ai
huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
@ai_machinelearning_big_data
🔊 В опенсорс вышел самый лёгкий и доступный генератор речи - MOSS-TTS-Nano работает локально на любом процессоре даже без видеокарты.
Ультралёгкий TTS, который можно гонять хоть на тостере - MOSS-TTS.
Это не «демка на поиграться», а нормальный инструмент: запускается на обычном 4-ядерном CPU, тянется даже на уровне Raspberry Pi и при этом выдаёт живую речь без ощутимой задержки.
Модель крошечная - около 100 млн параметров, но звук на уровне: до 48 кГц и вполне чистая озвучка.
Лучше всего справляется с английским, но русский тоже поддерживает.
Умеет не только короткие фразы. Спокойно читает длинные тексты и может клонировать голос, что открывает кучу сценариев - от ботов до локальных ассистентов.
Фактически это TTS, который не требует ни облака, ни GPU, ни сложной инфраструктуры. Запустил и используешь.
https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano
Демо: https://huggingface.co/spaces/OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Nano