Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓
В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.
Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?
Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.
Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация (https://e-cup-ozon.ru/) ↩️
@Python_Community_ru
В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.
Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?
Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.
Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация (https://e-cup-ozon.ru/) ↩️
@Python_Community_ru
🚀 Neo4j без сервера: GraphForge запускает полноценный Cypher прямо внутри Python-скрипта
GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории.
Что внутри:
- четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution;
- результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table;
- данные легко передаются в Pandas и Polars;
- постоянное хранение построено на Parquet;
- встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск;
- Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.
from graphforge import GraphForge
graph = GraphForge("research/")
result = graph.execute("""
MATCH (a)-[:CITES]->(b)
RETURN a.title, b.title
""")
print(result.to_pandas())
При этом GraphForge честно позиционируется как инструмент исследовательского и notebook-масштаба. Для миллиардных графов, высокой нагрузки и многопользовательского доступа по-прежнему нужна серверная БД.
Python и Node.js доступны сейчас, Swift и Kotlin находятся в планах. Лицензия — Apache 2.0.
https://github.com/CurateLabs/graphforge
#RustLang #Python #OpenSource #GraphDatabase #DataScience #KnowledgeGraph
@Python_Community_ru
GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории.
Что внутри:
- четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution;
- результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table;
- данные легко передаются в Pandas и Polars;
- постоянное хранение построено на Parquet;
- встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск;
- Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.
from graphforge import GraphForge
graph = GraphForge("research/")
result = graph.execute("""
MATCH (a)-[:CITES]->(b)
RETURN a.title, b.title
""")
print(result.to_pandas())
При этом GraphForge честно позиционируется как инструмент исследовательского и notebook-масштаба. Для миллиардных графов, высокой нагрузки и многопользовательского доступа по-прежнему нужна серверная БД.
Python и Node.js доступны сейчас, Swift и Kotlin находятся в планах. Лицензия — Apache 2.0.
https://github.com/CurateLabs/graphforge
#RustLang #Python #OpenSource #GraphDatabase #DataScience #KnowledgeGraph
@Python_Community_ru
🔥 Harbor - единый фреймворк для тестирования и улучшения AI-агентов
Сравнивать Claude Code, OpenHands, Codex CLI и других агентов сложно: у каждого свои команды, окружения и форматы результатов.
Harbor превращает это в единый воспроизводимый пайплайн. Он позволяет запускать разные модели и coding-агентов на одинаковых задачах в изолированных контейнерах.
Что умеет Harbor:
- тестировать разные модели и AI-агенты;
- запускать Terminal-Bench, SWE-Bench и Aider Polyglot;
- создавать собственные бенчмарки и окружения;
- параллельно проводить тысячи экспериментов;
- собирать rollouts для RL-оптимизации;
- работать локально через Docker или в облачных sandbox-сервисах.
Установка:
uv tool install harbor
Пример запуска:
harbor run \
--dataset terminal-bench@2.0 \
--agent claude-code \
--model anthropic/claude-opus-4-1 \
--n-concurrent 4
Harbor используется как evaluation harness для Terminal-Bench 2.0 и распространяется по лицензии Apache 2.0.
По сути, это инфраструктурный слой для команд, которым нужно не просто запускать AI-агентов, а системно измерять их качество, сравнивать конфигурации и улучшать модели на реальных задачах.
GitHub:
https://github.com/harbor-framework/harbor
@Python_Community_ru
Сравнивать Claude Code, OpenHands, Codex CLI и других агентов сложно: у каждого свои команды, окружения и форматы результатов.
Harbor превращает это в единый воспроизводимый пайплайн. Он позволяет запускать разные модели и coding-агентов на одинаковых задачах в изолированных контейнерах.
Что умеет Harbor:
- тестировать разные модели и AI-агенты;
- запускать Terminal-Bench, SWE-Bench и Aider Polyglot;
- создавать собственные бенчмарки и окружения;
- параллельно проводить тысячи экспериментов;
- собирать rollouts для RL-оптимизации;
- работать локально через Docker или в облачных sandbox-сервисах.
Установка:
uv tool install harbor
Пример запуска:
harbor run \
--dataset terminal-bench@2.0 \
--agent claude-code \
--model anthropic/claude-opus-4-1 \
--n-concurrent 4
Harbor используется как evaluation harness для Terminal-Bench 2.0 и распространяется по лицензии Apache 2.0.
По сути, это инфраструктурный слой для команд, которым нужно не просто запускать AI-агентов, а системно измерять их качество, сравнивать конфигурации и улучшать модели на реальных задачах.
GitHub:
https://github.com/harbor-framework/harbor
@Python_Community_ru
GitHub
GitHub - harbor-framework/harbor: Framework for evaluating and improving agents
Framework for evaluating and improving agents . Contribute to harbor-framework/harbor development by creating an account on GitHub.
Prime Agent - новый open-source coding harness для задач, которые продолжаются часами или даже несколькими сессиями.
Вместо десятков отдельных инструментов модель получает один постоянный IPython-кernel. Через Python она может:
- искать информацию во всей истории диалога;
- вызывать системные инструменты;
- запускать субагентов параллельно;
- сохранять промежуточные данные вне активного контекста;
- возвращаться к старым агентам после сжатия истории;
- превращать удачные решения в память и повторно используемые навыки.
Разработчики описывают подход так:
> Контекст становится переменной, а делегирование субагентам - вызовом функции внутри REPL.
Агент может написать код, найти нужный фрагмент истории и обработать данные программно.
Есть и механизм /refine: Prime Agent анализирует собственную траекторию и может обновлять вспомогательные промпты, память, навыки и настройки субагентов. Изменения сохраняются между сессиями и при необходимости откатываются.
По собственным тестам Prime Intellect, связка Prime Agent + Opus 5 набрала 95,5% на ARC-AGI-3 - немного выше указанного авторами бенчмарка результата экспертов в 95,4%.
В предварительном EmulatorBench агент также смог с нуля написать на Rust работающие эмуляторы SEGA Genesis и Game Boy Color без доступа к готовым реализациям.
Prime Agent распространяется под MIT-лицензией и работает на macOS и Linux.
Важный нюанс: это не изолированная песочница. Агент запускает сгенерированный код с правами текущего пользователя, поэтому тестировать его безопаснее в отдельной копии репозитория.
GitHub:
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
Подробности:
https://www.primeintellect.ai/blog/prime-agent
@Python_Community_ru
Вместо десятков отдельных инструментов модель получает один постоянный IPython-кernel. Через Python она может:
- искать информацию во всей истории диалога;
- вызывать системные инструменты;
- запускать субагентов параллельно;
- сохранять промежуточные данные вне активного контекста;
- возвращаться к старым агентам после сжатия истории;
- превращать удачные решения в память и повторно используемые навыки.
Разработчики описывают подход так:
> Контекст становится переменной, а делегирование субагентам - вызовом функции внутри REPL.
Агент может написать код, найти нужный фрагмент истории и обработать данные программно.
Есть и механизм /refine: Prime Agent анализирует собственную траекторию и может обновлять вспомогательные промпты, память, навыки и настройки субагентов. Изменения сохраняются между сессиями и при необходимости откатываются.
По собственным тестам Prime Intellect, связка Prime Agent + Opus 5 набрала 95,5% на ARC-AGI-3 - немного выше указанного авторами бенчмарка результата экспертов в 95,4%.
В предварительном EmulatorBench агент также смог с нуля написать на Rust работающие эмуляторы SEGA Genesis и Game Boy Color без доступа к готовым реализациям.
Prime Agent распространяется под MIT-лицензией и работает на macOS и Linux.
Важный нюанс: это не изолированная песочница. Агент запускает сгенерированный код с правами текущего пользователя, поэтому тестировать его безопаснее в отдельной копии репозитория.
GitHub:
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
Подробности:
https://www.primeintellect.ai/blog/prime-agent
@Python_Community_ru
GitHub
GitHub - PrimeIntellect-ai/prime-agent: A self-improving RLM agent for coding workflows and long-running autonomous tasks.
A self-improving RLM agent for coding workflows and long-running autonomous tasks. - PrimeIntellect-ai/prime-agent
XY - новая open-source библиотека визуализации от команды Reflex. Она пытается объединить удобство Matplotlib с интерактивностью браузерных графиков и производительностью Rust.
Для больших датасетов Rust-ядро XY вычисляет только то, что реально можно показать при текущем разрешении экрана. При приближении данные уточняются и появляются исходные точки.
import xy
chart = xy.line_chart(
xy.line(
[1, 2, 3, 4, 5],
[120, 180, 165, 240, 310]
)
)
chart
Есть даже совместимость с привычным стилем Matplotlib:
import xy.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()
По собственному бенчмарку разработчиков на Apple M5 Pro:
- 100 млн точек в density-режиме - ~0,081 с;
- 100 млн реальных маркеров без агрегации - ~1,34 с;
- библиотека уже использовалась для визуализации датасета OpenStreetMap примерно на 10 млрд точек.
Под капотом:
Python API
↓
ColumnStore
↓
Rust compute
↓
binary buffers
↓
WebGL2 / Canvas
Графики интерактивные: pan, zoom, hover, selection и linked charts. Их можно использовать в Jupyter и веб-приложениях, а затем экспортировать в HTML, PNG, SVG или PDF.
Установка:
pip install xy
Если подход оправдает себя, XY может стать интересной альтернативой связке Matplotlib + Plotly для действительно больших датасетов.
Источник:
https://github.com/reflex-dev/xy
#Python #DataScience #Visualization #Rust
@Python_Community_ru
Для больших датасетов Rust-ядро XY вычисляет только то, что реально можно показать при текущем разрешении экрана. При приближении данные уточняются и появляются исходные точки.
import xy
chart = xy.line_chart(
xy.line(
[1, 2, 3, 4, 5],
[120, 180, 165, 240, 310]
)
)
chart
Есть даже совместимость с привычным стилем Matplotlib:
import xy.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()
По собственному бенчмарку разработчиков на Apple M5 Pro:
- 100 млн точек в density-режиме - ~0,081 с;
- 100 млн реальных маркеров без агрегации - ~1,34 с;
- библиотека уже использовалась для визуализации датасета OpenStreetMap примерно на 10 млрд точек.
Под капотом:
Python API
↓
ColumnStore
↓
Rust compute
↓
binary buffers
↓
WebGL2 / Canvas
Графики интерактивные: pan, zoom, hover, selection и linked charts. Их можно использовать в Jupyter и веб-приложениях, а затем экспортировать в HTML, PNG, SVG или PDF.
Установка:
pip install xy
Если подход оправдает себя, XY может стать интересной альтернативой связке Matplotlib + Plotly для действительно больших датасетов.
Источник:
https://github.com/reflex-dev/xy
#Python #DataScience #Visualization #Rust
@Python_Community_ru
🚀 LLMs-from-scratch пробил 100 000 звёзд на GitHub - и это уже одна из лучших практических баз по устройству современных LLM.
Проект Себастьяна Рашки показывает весь путь с нуля - без магии высокоуровневых библиотек:
- токенизация и attention;
- pretraining;
- классификация;
- instruction fine-tuning;
- LoRA, DPO и evaluation;
- KV cache и оптимизация памяти;
- эффективная загрузка весов.
Причём репозиторий давно вышел за рамки «соберём маленький GPT».
Там уже есть реализации Llama, Qwen, Gemma и OLMo с нуля, а также современные архитектурные техники:
- GQA;
- MLA;
- Sliding Window Attention;
- Gated DeltaNet;
- DeepSeek Sparse Attention;
- cross-layer KV sharing;
- Mixture-of-Experts.
Самое полезное - уменьшенные версии моделей можно запускать локально и подключать к тем же training scripts, чтобы реально экспериментировать с архитектурой, а не только читать статьи.
Рашка продолжит добавлять новые варианты attention и архитектуры, а RL и Reasoning From Scratch развивает в отдельных репозиториях.
Если хочется не просто использовать LLM через API, а действительно понять, что происходит внутри трансформера - это один из тех репозиториев, которые стоит пройти руками.
🔗 github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
#AI #LLM #MachineLearning #DeepLearning #OpenSource
@Python_Community_ru
Проект Себастьяна Рашки показывает весь путь с нуля - без магии высокоуровневых библиотек:
- токенизация и attention;
- pretraining;
- классификация;
- instruction fine-tuning;
- LoRA, DPO и evaluation;
- KV cache и оптимизация памяти;
- эффективная загрузка весов.
Причём репозиторий давно вышел за рамки «соберём маленький GPT».
Там уже есть реализации Llama, Qwen, Gemma и OLMo с нуля, а также современные архитектурные техники:
- GQA;
- MLA;
- Sliding Window Attention;
- Gated DeltaNet;
- DeepSeek Sparse Attention;
- cross-layer KV sharing;
- Mixture-of-Experts.
Самое полезное - уменьшенные версии моделей можно запускать локально и подключать к тем же training scripts, чтобы реально экспериментировать с архитектурой, а не только читать статьи.
Рашка продолжит добавлять новые варианты attention и архитектуры, а RL и Reasoning From Scratch развивает в отдельных репозиториях.
Если хочется не просто использовать LLM через API, а действительно понять, что происходит внутри трансформера - это один из тех репозиториев, которые стоит пройти руками.
🔗 github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
#AI #LLM #MachineLearning #DeepLearning #OpenSource
@Python_Community_ru
🚀 Django 6.1 вышел: меньше магии, больше контроля
Новая версия Django приносит улучшения для production-приложений и работы с базой данных.
Главное новшество — новый подход к загрузке данных моделей.
Теперь можно контролировать, когда Django делает дополнительные запросы:
from django.db import models
books = Book.objects.fetch_mode(
models.FETCH_PEERS
)
Это помогает бороться с проблемой N+1 запросов и лучше контролировать нагрузку на БД.
Новые режимы:
- FETCH_ONE — загружать данные только для текущего объекта;
- FETCH_PEERS — догружать данные сразу для группы объектов;
- RAISE — запрещать неожиданные запросы и ловить проблемы заранее.
Также в Django 6.1:
- поддержка Python 3.12, 3.13 и 3.14;
- PostgreSQL 15+;
- MySQL 8.4+;
- MariaDB 10.11+;
- улучшения cache и внутренних механизмов.
Главная идея релиза:
Django всё меньше скрывает стоимость операций и даёт разработчикам больше контроля над тем, что происходит под капотом.
Подробнее:
@Python_Community_ru
https://www.djangoproject.com/weblog/2026/aug/05/django-61-released/
Новая версия Django приносит улучшения для production-приложений и работы с базой данных.
Главное новшество — новый подход к загрузке данных моделей.
Теперь можно контролировать, когда Django делает дополнительные запросы:
from django.db import models
books = Book.objects.fetch_mode(
models.FETCH_PEERS
)
Это помогает бороться с проблемой N+1 запросов и лучше контролировать нагрузку на БД.
Новые режимы:
- FETCH_ONE — загружать данные только для текущего объекта;
- FETCH_PEERS — догружать данные сразу для группы объектов;
- RAISE — запрещать неожиданные запросы и ловить проблемы заранее.
Также в Django 6.1:
- поддержка Python 3.12, 3.13 и 3.14;
- PostgreSQL 15+;
- MySQL 8.4+;
- MariaDB 10.11+;
- улучшения cache и внутренних механизмов.
Главная идея релиза:
Django всё меньше скрывает стоимость операций и даёт разработчикам больше контроля над тем, что происходит под капотом.
Подробнее:
@Python_Community_ru
https://www.djangoproject.com/weblog/2026/aug/05/django-61-released/
Django Project
Django 6.1 released
Posted by Jacob Walls on Aug. 5, 2026
⚡️ QueryTuner - open-source инструмент, который разбирает SQL-запрос и показывает, почему он может тормозить.
Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику.
Поддерживаются сразу 5 диалектов:
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- SQLite
Внутри два уровня анализа.
1. Детерминированный heuristic engine
Он мгновенно ищет типичные anti-patterns:
- SELECT *
- функции внутри WHERE
- leading wildcard в LIKE
- потенциально отсутствующие индексы
- ORDER BY без ограничения результата
- другие проблемы производительности
Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API.
2. Опциональный AI-слой
Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет:
- объяснять проблему человеческим языком;
- переписывать запрос;
- предлагать CREATE INDEX;
- объяснять, зачем конкретный индекс нужен.
Особенно интересно, что можно передать ещё и CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы.
Например, для такого запроса:
SELECT *
FROM orders
WHERE YEAR(created_at) = 2026;
Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо.
#SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering
https://github.com/AutoShiftOps/querytuner
@Python_Community_ru
Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику.
Поддерживаются сразу 5 диалектов:
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- SQLite
Внутри два уровня анализа.
1. Детерминированный heuristic engine
Он мгновенно ищет типичные anti-patterns:
- SELECT *
- функции внутри WHERE
- leading wildcard в LIKE
- потенциально отсутствующие индексы
- ORDER BY без ограничения результата
- другие проблемы производительности
Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API.
2. Опциональный AI-слой
Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет:
- объяснять проблему человеческим языком;
- переписывать запрос;
- предлагать CREATE INDEX;
- объяснять, зачем конкретный индекс нужен.
Особенно интересно, что можно передать ещё и CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы.
Например, для такого запроса:
SELECT *
FROM orders
WHERE YEAR(created_at) = 2026;
Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо.
#SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering
https://github.com/AutoShiftOps/querytuner
@Python_Community_ru
🐍 Django-разработчикам: `DEBUG=True` в проде опаснее, чем кажется.
Это не просто красивые страницы ошибок. При включённом DEBUG приложение может раскрывать stack trace, настройки, пути файлов, middleware, URL-паттерны и другие детали окружения.
Главная рекомендация - fail closed:
DEBUG = False
То есть по умолчанию DEBUG всегда выключен, а включается только локально.
Даже staging, QA и preview-среды, доступные из интернета, лучше запускать с DEBUG=False.
Отдельная ловушка - переменные окружения:
DEBUG = os.environ.get("DEBUG", "False") != "False"
Здесь DEBUG=false или DEBUG=0 могут неожиданно превратиться в True.
Лучше явно парсить boolean или использовать django-environ.
Мелкая настройка, которая однажды может спасти production от очень неприятной утечки.
https://lincolnloop.com/blog/setting-djangos-debug-safely/
#Python #Django #Backend #Security #DevOps
@Python_Community_ru
Это не просто красивые страницы ошибок. При включённом DEBUG приложение может раскрывать stack trace, настройки, пути файлов, middleware, URL-паттерны и другие детали окружения.
Главная рекомендация - fail closed:
DEBUG = False
То есть по умолчанию DEBUG всегда выключен, а включается только локально.
Даже staging, QA и preview-среды, доступные из интернета, лучше запускать с DEBUG=False.
Отдельная ловушка - переменные окружения:
DEBUG = os.environ.get("DEBUG", "False") != "False"
Здесь DEBUG=false или DEBUG=0 могут неожиданно превратиться в True.
Лучше явно парсить boolean или использовать django-environ.
Мелкая настройка, которая однажды может спасти production от очень неприятной утечки.
https://lincolnloop.com/blog/setting-djangos-debug-safely/
#Python #Django #Backend #Security #DevOps
@Python_Community_ru
🔥 Stepik Курс: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» ровно про второе. (https://stepik.org/a/295921/pay?promo=fffd8f81e6cea704)
63 урока, 382 шага, ноль вдохновляющих рассуждений. В каждом уроке разбор темы с рабочим кодом, короткие вопросы и задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и без интернета.
Внутри то, о чём молчат туториалы: структурированный вывод по схеме, RAG, который не выдумывает, агенты с tool calling, evals и ловля регрессий, кэш, лимиты и очереди, инъекции промптов, локальный запуск через Ollama и vLLM, text-to-SQL с правами только на чтение, pgvector с HNSW, MCP и песочница для кода агента.
Плюс то, что окупается в первый же день: разбор входящей почты, отчёты без выдуманных чисел, вебхуки, боты, сценарии в браузере.
Для тех, кто уже пишет на Python и устал от демок.
72 часа скидка 55% процентов, начать учиться - https://stepik.org/a/295921 (https://stepik.org/a/295921/pay?promo=fffd8f81e6cea704)
@Python_Community_ru
63 урока, 382 шага, ноль вдохновляющих рассуждений. В каждом уроке разбор темы с рабочим кодом, короткие вопросы и задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и без интернета.
Внутри то, о чём молчат туториалы: структурированный вывод по схеме, RAG, который не выдумывает, агенты с tool calling, evals и ловля регрессий, кэш, лимиты и очереди, инъекции промптов, локальный запуск через Ollama и vLLM, text-to-SQL с правами только на чтение, pgvector с HNSW, MCP и песочница для кода агента.
Плюс то, что окупается в первый же день: разбор входящей почты, отчёты без выдуманных чисел, вебхуки, боты, сценарии в браузере.
Для тех, кто уже пишет на Python и устал от демок.
72 часа скидка 55% процентов, начать учиться - https://stepik.org/a/295921 (https://stepik.org/a/295921/pay?promo=fffd8f81e6cea704)
@Python_Community_ru
🤖 Agency Agents - готовая команда специализированных AI-агентов для разработки, маркетинга, дизайна и бизнеса
Вместо одного универсального «сделай всё» агента проект предлагает десятки узких специалистов: Backend Architect, AI Engineer, DevOps Automator, Code Reviewer, Database Optimizer, SRE, Prompt Engineer, RAG Engineer и многих других.
Каждый агент - это не просто короткий prompt. Внутри описаны:
* роль и стиль общения;
* рабочий процесс;
* ожидаемые deliverables;
* технические примеры;
* критерии успешного результата.
Установить агентов можно в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Aider, Windsurf и другие инструменты. Есть и отдельное приложение для macOS, Linux и Windows.
Например, можно поставить только engineering-команду:
./scripts/install.sh \
--tool claude-code \
--division engineering
Или конкретных агентов:
./scripts/install.sh \
--tool cursor \
--agent frontend-developer,ui-designer
По сути, Agency Agents превращает папку с промптами в готовый каталог AI-ролей, которые можно подключать к привычному coding agent без создания каждого system prompt с нуля.
Проект распространяется по лицензии MIT.
GitHub:
https://github.com/msitarzewski/agency-agents
@Python_Community_ru
Вместо одного универсального «сделай всё» агента проект предлагает десятки узких специалистов: Backend Architect, AI Engineer, DevOps Automator, Code Reviewer, Database Optimizer, SRE, Prompt Engineer, RAG Engineer и многих других.
Каждый агент - это не просто короткий prompt. Внутри описаны:
* роль и стиль общения;
* рабочий процесс;
* ожидаемые deliverables;
* технические примеры;
* критерии успешного результата.
Установить агентов можно в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Aider, Windsurf и другие инструменты. Есть и отдельное приложение для macOS, Linux и Windows.
Например, можно поставить только engineering-команду:
./scripts/install.sh \
--tool claude-code \
--division engineering
Или конкретных агентов:
./scripts/install.sh \
--tool cursor \
--agent frontend-developer,ui-designer
По сути, Agency Agents превращает папку с промптами в готовый каталог AI-ролей, которые можно подключать к привычному coding agent без создания каждого system prompt с нуля.
Проект распространяется по лицензии MIT.
GitHub:
https://github.com/msitarzewski/agency-agents
@Python_Community_ru
GitHub
GitHub - msitarzewski/agency-agents: A complete AI agency at your fingertips - From frontend wizards to Reddit community ninjas…
A complete AI agency at your fingertips - From frontend wizards to Reddit community ninjas, from whimsy injectors to reality checkers. Each agent is a specialized expert with personality, processes...