Вышел Codex CLI 0.133.0.
Goals теперь работают по умолчанию. У них появилось отдельное хранилище, прогресс трекается сквозь активные ходы, так что агент держит цель в фокусе между шагами и не забывает, куда шёл.
Заметно прокачали Permission profiles: API для списков, наследование настроек, поддержка managed requirements.toml, обновление прав в рантайме без перезапуска и усиленный сэндбокс под Windows.
Расширения получили доступ к событиям подагентов (старт, стоп), вызовам инструментов, метаданным хода и асинхронной обработке аппрувов. Можно строить нормальные обвязки вокруг Codex.
Плагины: discovery теперь учитывает маркетплейсы, показывает установленные версии, видимые корни и умеет работать с удалёнными коллекциями.
https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.133.0
@Python_Community_ru
Goals теперь работают по умолчанию. У них появилось отдельное хранилище, прогресс трекается сквозь активные ходы, так что агент держит цель в фокусе между шагами и не забывает, куда шёл.
Заметно прокачали Permission profiles: API для списков, наследование настроек, поддержка managed requirements.toml, обновление прав в рантайме без перезапуска и усиленный сэндбокс под Windows.
Расширения получили доступ к событиям подагентов (старт, стоп), вызовам инструментов, метаданным хода и асинхронной обработке аппрувов. Можно строить нормальные обвязки вокруг Codex.
Плагины: discovery теперь учитывает маркетплейсы, показывает установленные версии, видимые корни и умеет работать с удалёнными коллекциями.
https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.133.0
@Python_Community_ru
Kronos - open-source модель, которая читает финансовые свечи как язык
Это не обычная LLM, которую натянули на финансы. Kronos изначально обучали на K-line данных: open, high, low, close, volume и рыночных паттернах.
Что умеет:
- прогнозировать цену по свечам;
- оценивать будущую волатильность;
- работать zero-shot без дообучения;
- запускаться в разных размерах - от 4.1M до 499M параметров;
- делать прогнозы через несколько строк Python.
Модель обучали на данных с 45+ бирж, есть live demo для BTC/USDT, модели выложены на Hugging Face, код открыт под MIT.
Главная идея сильная: финансовые данные наконец начали обрабатывать не как обычный временной ряд, а как отдельный язык рынка.
GitHub: github.com/shiyu-coder/Kronos
@Python_Community_ru
Это не обычная LLM, которую натянули на финансы. Kronos изначально обучали на K-line данных: open, high, low, close, volume и рыночных паттернах.
Что умеет:
- прогнозировать цену по свечам;
- оценивать будущую волатильность;
- работать zero-shot без дообучения;
- запускаться в разных размерах - от 4.1M до 499M параметров;
- делать прогнозы через несколько строк Python.
Модель обучали на данных с 45+ бирж, есть live demo для BTC/USDT, модели выложены на Hugging Face, код открыт под MIT.
Главная идея сильная: финансовые данные наконец начали обрабатывать не как обычный временной ряд, а как отдельный язык рынка.
GitHub: github.com/shiyu-coder/Kronos
@Python_Community_ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 PgQue – Устойчивые очереди в Postgres
PgQue предлагает универсальную архитектуру очередей для PostgreSQL, основанную на проверенной модели PgQ. Это решение без лишних зависимостей, работающее на любом управляемом Postgres, обеспечивая нулевое бремя и стабильную производительность под нагрузкой.
🚀 Основные моменты:
- Никаких внешних демонов или расширений
- Использует SQL и PL/pgSQL для установки
- Обеспечивает ACID-транзакции и долговечность
- Никакого накопления "мертвых" кортежей
- Подходит для высоконагруженных систем
📌 GitHub: https://github.com/NikolayS/pgque
#sql
@Python_Community_ru
PgQue предлагает универсальную архитектуру очередей для PostgreSQL, основанную на проверенной модели PgQ. Это решение без лишних зависимостей, работающее на любом управляемом Postgres, обеспечивая нулевое бремя и стабильную производительность под нагрузкой.
🚀 Основные моменты:
- Никаких внешних демонов или расширений
- Использует SQL и PL/pgSQL для установки
- Обеспечивает ACID-транзакции и долговечность
- Никакого накопления "мертвых" кортежей
- Подходит для высоконагруженных систем
📌 GitHub: https://github.com/NikolayS/pgque
#sql
@Python_Community_ru