Forwarded from МосХаб.Сколково
МосХаб.Сколково — точка сборки ИТ-сообщества и пространство для открытого диалога отрасли, города и общества. Здесь обсуждения превращаются в решения и реальные проекты.
Рассказываем о мероприятиях, прошедших на площадке за последнее время.
🔴 VI Международный форум «Умный город — безопасная среда» и первая Национальная премия «Безопасный город». Москва взяла Гран-при и две награды: Mos.Hub победил в номинации «Сделано в России», городская система видеоаналитики в Москве — в «Технологиях будущего».
🔴 Конференция издания «Компьютерра», которая была посвящена практическому применению ИИ в бизнесе: участники обсуждали реальные кейсы внедрения, барьеры и переход от пилотов к системным решениям. Логичным продолжением стала презентация второго номера издания и церемония премии «Герои нового энтерпрайза».
🔴 Финальный этап отбора на стажировку «ИТ-город» в Правительстве Москвы. Участники работали в двух потоках: по направлению «Аналитика данных» решали задачи с использованием SQL, а в треке «Машинное обучение» — анализировали датасеты и обучали модели, загружая решения в облачный репозиторий Mos.Hub.
🔴 Встреча клуба «Цифровые лидеры бизнеса». Дискуссию о технологических трендах и развитии умных городов открыл Дмитрий Онтоев, который представил подход города к адаптации глобальных практик. Участники также обсудили применение ИИ, больших данных и кибербезопасности в бизнесе и городской среде.
🔴 Хакатон SkillOut — два дня интенсивной работы, где команды за 24 часа создавали AI-видеоролики по рекламным брифам. Процесс был выстроен как открытое шоу: с рабочими сессиями, лекциями и живым общением, а также прямым эфиром с площадки, позволяющим следить за происходящим в реальном времени.
Впереди новые события и форматы.
Рассказываем о мероприятиях, прошедших на площадке за последнее время.
Впереди новые события и форматы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
🚀 Самые быстрорастущие GitHub-репозитории недели
Неделя прошла под знаком голосового AI и саморазвивающихся агентов
1. https://github.com/microsoft/VibeVoice — опенсорс voice AI: клонирование голоса и транскрипция до 60 минут за один проход
2. https://github.com/bytedance/deer-flow — SuperAgent от ByteDance: сам исследует, кодит и выполняет задачи
3. https://github.com/NousResearch/hermes-agent — агент с памятью, который развивается со временем
4. https://github.com/mvanhorn/last30days-skill — агент ищет инфу по теме сразу в Reddit, X, YouTube, HN
5. https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam — realtime face swap по одной картинке
6. https://github.com/TauricResearch/TradingAgents — мультиагентный трейдинг на LLM
7. https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code — лучшие skills и плагины для Claude Code
8. https://github.com/google-research/timesfm — foundation-модель для таймсерий, zero-shot прогнозы
9. https://github.com/datalab-to/chandra — OCR для сложных таблиц и рукописного текста
10. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 — автоматизация научных открытий через агентов
@pythonl
Неделя прошла под знаком голосового AI и саморазвивающихся агентов
1. https://github.com/microsoft/VibeVoice — опенсорс voice AI: клонирование голоса и транскрипция до 60 минут за один проход
2. https://github.com/bytedance/deer-flow — SuperAgent от ByteDance: сам исследует, кодит и выполняет задачи
3. https://github.com/NousResearch/hermes-agent — агент с памятью, который развивается со временем
4. https://github.com/mvanhorn/last30days-skill — агент ищет инфу по теме сразу в Reddit, X, YouTube, HN
5. https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam — realtime face swap по одной картинке
6. https://github.com/TauricResearch/TradingAgents — мультиагентный трейдинг на LLM
7. https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code — лучшие skills и плагины для Claude Code
8. https://github.com/google-research/timesfm — foundation-модель для таймсерий, zero-shot прогнозы
9. https://github.com/datalab-to/chandra — OCR для сложных таблиц и рукописного текста
10. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 — автоматизация научных открытий через агентов
@pythonl
Forwarded from Python/ django
🔥 Самый полный набор для Claude Code - выложили в open-source
27 агентов, 64 навыка, 33 команды + встроенный AgentShield с 1 282 тестами безопасности
Закрывает всё: планирование, код-ревью, фиксы, TDD, оптимизация токенов и многое другое
Работает в Cursor, OpenCode, Codex CLI - один репозиторий заменяет недели настройки, полностью бесплатно
Repo: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
27 агентов, 64 навыка, 33 команды + встроенный AgentShield с 1 282 тестами безопасности
Закрывает всё: планирование, код-ревью, фиксы, TDD, оптимизация токенов и многое другое
Работает в Cursor, OpenCode, Codex CLI - один репозиторий заменяет недели настройки, полностью бесплатно
Repo: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
Forwarded from Python/ django
🔥 Linux 7.0 - Торвальд и команда вычистили десятилетия грязного легаси и ОС стала реально быстрее!
Линус Торвальдс наконец пошёл на радикальный шаг и начал массовую зачистку старого кода. То, что копилось годами, просто выкинули. Итог - система стала заметно проще, чище и быстрее.
Что изменилось по факту:
XFS сильно прокачали - файловая система стала надёжнее, меньше рисков потери данных и лучше ведёт себя под нагрузкой
Работа с памятью ускорилась примерно на 20%, плюс подтянули сетевой стек - соединения стабильнее при высоких нагрузках
Контейнеры теперь стартуют быстрее за счёт улучшений в open_tree - меньше оверхеда при разворачивании
В Kconfig наконец дали больше свободы кастомизации - можно заменить Tux на свой логотип
Поддержка железа тоже прокачана - AMD и Intel работают эффективнее без ручных оптимизаций
Главное здесь не список фич, а тренд. Ядро постепенно избавляется от исторического балласта и становится более предсказуемым и удобным для современных нагрузок.
https://github.com/torvalds/linux/releases/tag/v7.0
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Линус Торвальдс наконец пошёл на радикальный шаг и начал массовую зачистку старого кода. То, что копилось годами, просто выкинули. Итог - система стала заметно проще, чище и быстрее.
Что изменилось по факту:
XFS сильно прокачали - файловая система стала надёжнее, меньше рисков потери данных и лучше ведёт себя под нагрузкой
Работа с памятью ускорилась примерно на 20%, плюс подтянули сетевой стек - соединения стабильнее при высоких нагрузках
Контейнеры теперь стартуют быстрее за счёт улучшений в open_tree - меньше оверхеда при разворачивании
В Kconfig наконец дали больше свободы кастомизации - можно заменить Tux на свой логотип
Поддержка железа тоже прокачана - AMD и Intel работают эффективнее без ручных оптимизаций
Главное здесь не список фич, а тренд. Ядро постепенно избавляется от исторического балласта и становится более предсказуемым и удобным для современных нагрузок.
https://github.com/torvalds/linux/releases/tag/v7.0
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Forwarded from Python/ django
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Claude Code получил open-source инструмент, который снимает лимиты использования и не даёт ему останавливаться посреди задачи.
47 000+ звёзд, бесплатно, и уже называют чит-кодом для power-пользователей.
https://github.com/thedotmack/claude-mem
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
47 000+ звёзд, бесплатно, и уже называют чит-кодом для power-пользователей.
https://github.com/thedotmack/claude-mem
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Forwarded from Python/ django
🚀 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:
-
-
-
-
Работа с кодом:
-
-
-
-
Контроль процесса:
-
-
-
Продвинутые фичи:
-
-
-
-
Модели и режимы:
-
-
-
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
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
Forwarded from Python/ django
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
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/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
Forwarded from Python/ django
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
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
Forwarded from MLTimes
Лауреат медали Филдса: ChatGPT 5.5 Pro решил открытую математическую задачу за 17 минут — без какой-либо помощи человека
Тимоти Гауэрс, лауреат медали Филдса, дал ChatGPT 5.5 Pro открытую задачу по теории чисел — и модель решила её за 17 минут. Ключевую идею доказательства студент MIT Айзек Раджагопал назвал «полностью оригинальной»: он сам был бы горд придумать такое после недели размышлений.
Гауэрс признаёт: его собственный математический вклад был нулевым. И делает вывод — планка для математиков теперь не «доказать что-то новое», а «доказать то, чего не может ИИ». Те, кто начинает докторантуру сейчас, в 2029-м застанут профессию «изменившейся до неузнаваемости».
🔗 Читать: https://mltimes.ai/laureat-medali-fildsa-chatgpt-5-5-pro-reshil-otkrytuyu-matem/
Тимоти Гауэрс, лауреат медали Филдса, дал ChatGPT 5.5 Pro открытую задачу по теории чисел — и модель решила её за 17 минут. Ключевую идею доказательства студент MIT Айзек Раджагопал назвал «полностью оригинальной»: он сам был бы горд придумать такое после недели размышлений.
Гауэрс признаёт: его собственный математический вклад был нулевым. И делает вывод — планка для математиков теперь не «доказать что-то новое», а «доказать то, чего не может ИИ». Те, кто начинает докторантуру сейчас, в 2029-м застанут профессию «изменившейся до неузнаваемости».
🔗 Читать: https://mltimes.ai/laureat-medali-fildsa-chatgpt-5-5-pro-reshil-otkrytuyu-matem/
Forwarded from Bard AI | Нейросети & IT
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
У DeepSeek появился свой "Claude Code" – DeepSeek-TUI
Он с открытым исходным кодом и написан на Rust.
✓ Работает через API-ключ или локальные модели
✓ MCP, Skills, Tools, Memory и многое другое
DeepSeek-TUI на GitHub☕️
📢 Bard & Gemini
Он с открытым исходным кодом и написан на Rust.
✓ Работает через API-ключ или локальные модели
✓ MCP, Skills, Tools, Memory и многое другое
$ npm install -g deepseek-tui
DeepSeek-TUI на GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from XOR
Полезное: один из разрабов Gemini и ведущий инженер Google Эдди Османи выложил свою библиотеку скиллов!
Он собрал гугловские стандарты разработки, накопленные за много лет, в один сетап скиллов. И да, у репы уже почти 40 тысяч звезд!
Внутри 19 навыков, охватывающих все этапы разработки. Они позволяют агенту писать документацию, разбивать задачи, кодить, тестить и ревьюить по самым высоким стандартам.
Превращаем ИИ-агента в сеньора из бигтеха☺️
@xor_journal
Он собрал гугловские стандарты разработки, накопленные за много лет, в один сетап скиллов. И да, у репы уже почти 40 тысяч звезд!
Внутри 19 навыков, охватывающих все этапы разработки. Они позволяют агенту писать документацию, разбивать задачи, кодить, тестить и ревьюить по самым высоким стандартам.
Превращаем ИИ-агента в сеньора из бигтеха
@xor_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Эксплойт
⚡️ Google показали Android 17 — теперь ОС стала ИИ-системой на базе Gemini Intelligence.
В Android 17 нейросети встроят практически во ВСЕ функции системы. ИИ сможет самостоятельно взаимодействовать с приложениями, собирать автоматизации под задачи пользователя, генерировать кастомные виджеты и даже очищать голосовой ввод от слов-паразитов.
Из крутых фич: новая функция Screen Reactions, которая позволит одновременно записывать себя и экран, а затем накладывать свою реакцию поверх роликов, комментариев или другого контента.
Также анонсированы Googlebook — премиальные компьютеры, созданные специально для интеграции Gemini Intelligence и ChromeOS.
Нейрофобам соболезнуем.
@exploitex
В Android 17 нейросети встроят практически во ВСЕ функции системы. ИИ сможет самостоятельно взаимодействовать с приложениями, собирать автоматизации под задачи пользователя, генерировать кастомные виджеты и даже очищать голосовой ввод от слов-паразитов.
Из крутых фич: новая функция Screen Reactions, которая позволит одновременно записывать себя и экран, а затем накладывать свою реакцию поверх роликов, комментариев или другого контента.
Также анонсированы Googlebook — премиальные компьютеры, созданные специально для интеграции Gemini Intelligence и ChromeOS.
Нейрофобам соболезнуем.
@exploitex
Forwarded from FSCP
Google выпустили AI Co-Mathematician - среда для математиков, где агенты работают параллельно и в фоне
AI Co-Mathematician - это не чат-бот, а асинхронная рабочая среда для математиков, в которой иерархия ИИ-агентов работает параллельно и в фоне, пока исследователь продолжает думать и направлять процесс.
По аналогии, как Claude Code или GitHub Copilot изменили разработку ПО, предоставив агентный слой поверх кода, здесь создают тоже самое для математики. Только математика сложнее.
Архитектура ИИ-агентов устроена так:
1. Project Coordinator общается с пользователем, распределяет задачи по workstream
2. Каждый Workstream Coordinators ведёт отдельное направление
3. Специальные субагенты решают конкретные задачи: поиск по литературе, написание кода, Gemini Deep Think для сложных доказательств
Всё это работает асинхронно, пользователь не ждёт ответа, а продолжает диалог, получает обновления и может вмешаться в любой момент.
Авторы говорят, что метрики пора менять. Фронтирные ИИ-модели уже на уровне/ выше экспертов в решении статичных задач. Следующий барьер - оркестрация, управление неопределённостью, итеративное исследование. Именно это система пытается измерить.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки и видео в Mini App:
Flux + Veo 3 + Wan 2.2 + MidJourney v7 + другие
AI Co-Mathematician - это не чат-бот, а асинхронная рабочая среда для математиков, в которой иерархия ИИ-агентов работает параллельно и в фоне, пока исследователь продолжает думать и направлять процесс.
По аналогии, как Claude Code или GitHub Copilot изменили разработку ПО, предоставив агентный слой поверх кода, здесь создают тоже самое для математики. Только математика сложнее.
Архитектура ИИ-агентов устроена так:
1. Project Coordinator общается с пользователем, распределяет задачи по workstream
2. Каждый Workstream Coordinators ведёт отдельное направление
3. Специальные субагенты решают конкретные задачи: поиск по литературе, написание кода, Gemini Deep Think для сложных доказательств
Всё это работает асинхронно, пользователь не ждёт ответа, а продолжает диалог, получает обновления и может вмешаться в любой момент.
Авторы говорят, что метрики пора менять. Фронтирные ИИ-модели уже на уровне/ выше экспертов в решении статичных задач. Следующий барьер - оркестрация, управление неопределённостью, итеративное исследование. Именно это система пытается измерить.
_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P
▪️Генерируй картинки и видео в Mini App:
Flux + Veo 3 + Wan 2.2 + MidJourney v7 + другие
Forwarded from Бэкдор
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это просто пушка:
• Решает любые задачи, создает сам и управляет десятками субагентов. Версию 2.0 полностью переработали до последней строки кода.
• Субагенты работают параллельно и решают любые задачи: от райтинга до анализа, кодинга и поиска отелей с бронью ресторанов.
• Куча навыков из коробки: исследование, генерация отчетов, создание презентаций, веб-страниц, генерация изображений и видео. Можно добавлять и кастомные навыки.
• Читает, пишет и редактирует файлы, может просматривать изображения и выполнять команды в shell.
• Огромная долгосрочная память — DeerFlow фиксирует профиль юзера, его предпочтения и копит знания о проектах между сессиями.
• Интегрируется с Telegram, Slack, Feishu/Lark, WeChat, WeCom без необходимости публичного IP.
• Совместим с любой LLM.
• Интегрируется с Claude Code — можно отправлять задачи в DeerFlow прямо из терминала и не выходить из IDE.
• Поддерживает MCP-серверы.
• При этом полный опен-сорс. Без ограничений.
Ваш Джарвис чиллит — тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Не баг, а фича
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сервис мощно прокачали и добавили
Пробуем первыми — тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM