Mozilla AI выпустила AnyAgent — универсальную библиотеку для работы с ИИ-агентами

Представьте. Вы один раз пишете код для ИИ-агента, а запускаете его где угодно --> LangChain, OpenAI Agents SDK, Agno AI, Google ADK и другие. Без единой правки.

AnyAgent — это Python-библиотека с единым интерфейсом для популярных фреймворков ИИ-агентов. Открытый исходный код, минимальные зависимости, встроенное трассирование и даже автооценка ответов через LLM

Установка: pip install 'any-agent[all]'

Отлично подходит для RAG, автоматизации и быстрого прототипирования агентов 🤙

👉 @PythonPortal

Есть два типа питонистов

👍 — использую % 2
🔥 — выбираю & 1

👉 @PythonPortal

Представь ИИ-помощника для дата-сайентистов, который по одному запросу собирает целый Jupyter-ноутбук

Data Copilot — как Cursor, только заточен под работу с данными

Импортирует датасет, чистит его, обучает модели, тестирует — всё за один проход 🙂

И да, он полностью open-source

🔸Документация: https://docs.trymito.io/mito-ai/data-copilot

👉 @PythonPortal

Живая, актуальная документация для любого репозитория — с возможностью общаться прямо с ней

Это как Deep Research для GitHub, только на базе Devin

Открытые проекты — бесплатно, регистрация не нужна 😏

Заходи на deepwiki.com или просто меняй github на deepwiki в ссылке на репозиторий

👉 @PythonPortal

Получай тексты песен с помощью Python

1. Устанавливаем: pip install lyricsgenius

2, api_key — ключ доступа к API Genius. Его нужно получить здесь: https://genius.com/api-clients

genius(api_key) — создаёт объект, через который мы можем искать артистов и песни

А дальше — вводишь имя артиста и название трека, и скрипт сам достанет текст из Genius

Подходит для: музыкальных проектов / чат-ботов

👉 @PythonPortal

Как добавить интерактивные дашборды к датафреймам pandas?

PyGWalker — библиотека для Python, которая помогает анализировать данные с помощью визуализаций.

Быстрая установка, минимум кода, полностью open-source

👍

👉 @PythonPortal

Нашёл очень мощную штуку для работы с нейросетями — Transformer Lab

Это бесплатное и полностью открытое приложение для локальной работы с большими языковыми моделями

> Обучение, дообучение и общение с моделями.
> Загрузка моделей в один клик (DeepSeek, Gemma и другие).
> Drag-and-drop интерфейс для RAG-систем.
> Встроенное логирование и многое другое

Можно использовать как локально, так и подключать облачные движки

Идеально, если хочешь сам обучить модель или просто удобно общаться с ней без интернета 👍

👉 @PythonPortal

Не прописывайте значения для перечислений вручную

В Python можно использовать auto, чтобы сделать это автоматически

auto присваивает элементам перечисления последовательные целые числа — это очень удобно

Для флагов auto будет использовать последовательные степени двойки

Для строковых перечислений (StrEnum) — автоматически приводит имена элементов к строчным буквам

👉 @PythonPortal

Хочешь научиться анализировать данные с нуля?

Тогда тебе точно стоит обратить внимание на бесплатный курс от freeCodeCamp — Data Analysis with Python

В этом курсе ты освоишь:

> Основы Python
> Библиотеку NumPy
> Библиотеку Pandas
> Визуализацию данных

Курс идеально подходит для новичков. Всё объясняется доступным языком, а знания закрепляются реальными проектами

По окончании можно получить официальный сертификат 👍

👉 @PythonPortal