🚀 В Open Source вышла инфраструктура для автономных LLM-агентов

Платформа для управления LLM-агентами, которые взаимодействуют с компьютерами через API, теперь доступна в открытом доступе! Система открывает новые возможности для автоматизации задач и интеграции языковых моделей.

▪️ Масштабируемость — можно параллельно выполнять задачи на множестве устройств без потери производительности.
▪️ Гибкость моделей — поддерживаются локальные решения (Llama, Mistral) и облачные сервисы (GPT-4, Claude).
▪️ Автоматизация процессов — от простых скриптов до многоуровневых workflows с сохранением контекста.

Техническая основа ⚙️
В ядре системы — модуль оркестрации задач с интеллектуальным распределением ресурсов и приоритезацией запросов. Работает на macOS, Linux и Windows через REST API, что упрощает интеграцию в существующие системы.

Пример кода 🖥️

  
from open_computer import Agent  

agent = Agent(model="gpt-4")  
response = agent.execute("Найди в документации пример работы с GPU")  
print(response)  

Безопасность прежде всего 🔒
▪️ Песочница для изоляции процессов.
▪️ Лимиты на использование CPU/GPU.
▪️ Подробное логирование действий агентов.

Исходный код и документация — в официальном репозитории

👉 Подписаться

🚀 Комета Атлас: Разбираем мифы с помощью Python! 🚀

В последние месяцы космический объект 3I/Atlas привлёк внимание не только астрофизиков, но и любителей теорий заговора. Его необычное движение и форма породили слухи о внеземном искусственном происхождении. Но так ли это на самом деле? Давайте разберёмся с помощью кода! 💻

Астрофизики, специализирующиеся на изучении малых небесных тел, взялись за проверку этих смелых заявлений. С помощью языка программирования Python были созданы скрипты для анализа двух ключевых аспектов:

🔹 Гиперболическое движение кометы: Анализируется траектория движения 3I/Atlas, чтобы понять, соответствует ли она естественным астрофизическим законам.

🔸 "Цилиндрическая" форма: Исследуется предположение о необычной форме кометы, которое, вероятно, является артефактом систем отслеживания звёзд, а не реальной характеристикой объекта.

Код и видеоматериалы:

Анализ движения: CompressedCosmos_Interstellar_Comets.ipynb
Анализ формы: CompressedComets_CometMovement.ipynb
Видео: Загадки межзвездных комет
Видео: Движение комет

👉 Подписаться

🚨 Windows 10: пора прощаться?

Майкрософт официально прекращает поддержку Windows 10 сегодня.

Что это значит для вас?
✅ Прекратятся обновления безопасности.
✅ Не будет исправлений уязвимостей.
✅ Программы постепенно перестанут поддерживаться.

Самое время задуматься о переходе на Windows 11

⚡️🤖 Реактивное программирование в Go: декларативные пайплайны через библиотеку samber/ro

Библиотека samber/ro добавляет в Go поддержку реактивных потоков данных 💫 Теперь можно создавать цепочки преобразований с помощью чистого кода и автоматическим управлением ресурсами.

🔹 Пример обработки потока:

observable := ro.Pipe(
   ro.RangeWithInterval(0, 10, 1*time.Second),
   ro.Filter(func(x int) bool { return x%2 == 0 }),
   ro.Map(func(x int) string { return fmt.Sprintf("even-%d", x) }),
)

Ключевые возможности библиотеки:
🔹 Готовые операторы — фильтрация, маппинг, объединение потоков.
🔹 Ленивые вычисления — данные обрабатываются только при подписке.
🔹 Контроль ресурсов — автоматическое закрытие каналов.
🔹 Интеграция с контекстом для graceful shutdown.

Из коробки поддерживаются:
🔹 Тайминги (throttle, debounce).
🔹 Группировка данных.
🔹 Обработка ошибок.

📚 Библиотека работает с любыми типами данных. Даже телепортация котиков в параллельную вселенную возможна, если реализовать интерфейсы! 🐱🚀

Ссылки:
➡️ GitHub samber/ro
🔹 Подключение: go get github.com/samber/ro (минимальные зависимости).

👉 Подписаться

📝✨ Todo-list на чистом JS: от функций до демки

Минималистичный таск-менеджер с полным циклом возможностей — добавляй задачи, отмечай выполненные, фильтруй и сохраняй данные даже после перезагрузки. Создано на ванильном JS + HTML/CSS с адаптацией под мобильные устройства.

🔥 Фишки:
✅ Добавление/удаление задач — интуитивное управление списком.
✅ Локалка как БД — данные сохраняются в localStorage.
✅ Фильтры — отображение всех, активных или завершённых задач.
✅ Счётчик — отслеживание невыполненных пунктов.
✅ Массовое удаление — очистка выполненных задач в один клик.

🛠️ Стек:
▫️ HTML5/CSS3 — семантическая верстка и стили.
▫️ JavaScript (ES6+) — логика без фреймворков.
▫️ Font Awesome — иконки для визуальной навигации.
▫️ Адаптивность — корректное отображение на любых экранах.

📂 Структура проекта:

index.html    # основа интерфейса  
styles.css    # стили + адаптивность  
script.js     # вся логика приложения  

🚀 Демо-версия: GitHub Pages
🔗 Исходники: Репозиторий

👉 Подписаться

🐙 GitAnimals — забавный сервис, который превращает вашу активность на GitHub в виртуальный зоопарк

🎯 В чем суть проекта?
Основная идея GitAnimals — геймификация рутины. Ваши коммиты и активность на GitHub поощряются виртуальными питомцами. Это мотивирует чаще делать коммиты и красиво оформлять свой профиль.

✨ Ключевые особенности
🦄 Более 50 уникальных созданий: Коллекция включает как реальных животных, так и фантастических существ, каждое со своей редкостью.

🎲 Рандом и редкость: Шанс выпадения питомцев разный, чтобы получить редкий экземпляр, придется проявить активность.

🖼️ Витрина в профиле: Заработанными питомцами можно похвастаться, добавив специальную секцию на главную страницу своего GitHub-профиля.

🚀 Как начать пользоваться?
Посетите страницу репозитория GitAnimals на GitHub

Следуйте инструкциям по подключению к вашему аккаунту.

Начните совершать коммиты — ваш первый питомец появится после 30 коммитов

🎲 faker.js — Генератор массовых фейковых данных

Идеальный инструмент для разработчиков, который умеет генерировать что угодно: от случайных имен и адресов до целых баз данных вымышленных пользователей.

Что делает его крутым и немного забавным:

Бездна абсурда: Может создать профиль с именем Зульфия Котовна, email слон@почта.рф и компанией «ИП Березин и сыновья».

Невероятная детализация: Генерирует номера карт (разумеется, нерабочие), названия отделов («Отдел по закупкам носков»), и даже строки из Lorem Ipsum.

Спасатель для тестов: Незаменим при наполнении демо-версий и тестировании интерфейсов, когда нужны «настоящие» данные.

💎 Carbon — Создание красивых скриншотов кода

Превращает скучные скриншоты вашего кода в эстетичные изображения, которые не стыдно показать в блоге или соцсетях.

Почему это гениально и просто:

Стиль и графика: Выбирайте темы, шрифты, фон, тени и разметку. Ваш код будет выглядеть как на обложке модного IT-журнала.

Шерить — легко: Позволяет быстро создать и поделиться изображением, которое выглядит на порядок лучше стандартного сниппета.

Поддержка кучи языков: Подсветка синтаксиса для всех популярных языков программирования.

📚 navi — Интерактивные шпаргалки для командной строки

Позволяет просматривать и выполнять команды из шпаргалок через интуитивный интерфейс.

🟢 Не надо запоминать сложные команды

🟢 Интерактивный поиск по шпаргалкам

🟢 Создание своих шпаргалок

🚀 INTELLISHELL: CLI-КОПИЛОТ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ РУТИНЫ

Забудьте о ручном вводе команд вроде kubectl logs -n production my-app-pod-xyz123! IntelliShell превращает повторяемые задачи в интерактивные шаблоны с подсказками.

▪️ Умные шаблоны
Замените статичные команды динамичными с подстановкой параметров:

kubectl logs -n {{namespace}} {{pod}}

При запуске инструмент автоматически подсказывает доступные неймспейсы и поды через интеграцию с kubectl.

▪️ ИИ против ошибок
▪️ Ctrl+i: генерирует команды по текстовому описанию. Например: «обрезать видео с 10 по 30 секунду» → готовый код для ffmpeg.
▪️ Ctrl+x: анализирует ошибки в логах и предлагает решения. Больше не нужно рыться в мануалах!

▪️ Командная синхронизация
Файл .intellishell в корне проекта хранит все шаблоны для деплоя и сборки. Достаточно настроить один раз — пользуется вся команда.

🔧 Под капотом:
▪️ Написано на Rust 🦀 (быстро и надежно).
▪️ Поддержка Bash, Zsh, Fish, PowerShell.
▪️ Конфигурации в Yaml.

📦 Ссылки:
Репозиторий | Документация

👉 Подписаться

🚀 Zed — новый молниеносный редактор кода от создателей Atom и Electron

🦀 Написан с нуля на Rust.
🔥 Отрисовывает интерфейс с помощью GPU, работает мгновенно даже на огромных проектах.
🤝 Поддерживает совместное редактирование и чат в реальном времени.
📦 Поддерживает расширения, нативную интеграцию с Git, отладку и LSP.
🪶 Интерфейс минималистичный — ничего лишнего, только код и скорость.

🚀 SurfSense: Open-Source AI-агент для исследований с суперспособностями

Новый инструмент для разработчиков, который стал мощной альтернативой NotebookLM и Perplexity. SurfSense объединяет поиск, интеграции с сервисами и локальные модели в единый исследовательский workflow.

▪️ Ключевые возможности:
✅ 100+ языковых моделей с поддержкой Ollama и vLLM (работайте без облачных API!).
✅ 6000+ моделей эмбеддингов для анализа текста любой сложности.
✅ Интеграции с 15+ сервисами: Notion, GitHub, Slack, YouTube, Confluence и другими платформами.
✅ Кросс-браузерное расширение для сохранения веб-страниц, включая закрытые разделы с авторизацией.
✅ Поддержка 50+ форматов файлов + локальный синтез речи для работы с подкастами.

Технический бонус:
Использование локальных LLM через Ollama позволяет превратить ваш компьютер в полноценную AI-лабораторию 💻⇄🧠. Никакой зависимости от облачных сервисов!

🔗 GitHub: SurfSense Repo

👉 Подписаться

uvloop — сверхбыстрый event loop для asyncio

Замена стандартному event loop в Python asyncio, написанная на Cython. Ускоряет асинхронные приложения в 2-4 раза.

Основное:

✅ Совместим с asyncio — замена в 2 строки кода

✅ Основан на libuv (как Node.js)

✅ Ускоряет сетевые операции, HTTP-запросы, WebSocket

✅ Поддержка Python 3.8+

Установка:

pip install uvloop

Использование:

import asyncio
import uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

Box - доступ к словарям через точки

Надоело писать data['config']['database']['host'] в Python? 😤

Box превращает обычные словари в объекты с элегантным доступом через точку.

Классический Python-код выглядит так:

user_email = response['data']['users'][0]['contacts']['email']
db_host = config['database']['production']['host']

Чем глубже вложенность, тем хуже читаемость.

Box делает код чище и понятнее:

from box import Box

data = Box({
    "database": {
        "host": "localhost",
        "port": 5432
    },
    "users": [
        {"name": "Alice", "email": "alice@example.com"}
    ]
})

# Красиво и читаемо
print(data.database.host)  # localhost
print(data.users[0].email)  # alice@example.com

Ключевые возможности:

✅Вложенные структуры — любая глубина, никаких проблем

✅Обратная конвертация — data.to_dict() возвращает обычный словарь

✅Safe mode — защита от опечаток в ключах:

safe_box = Box(data, box_safe_mode=True)
safe_box.typo_key  # BoxKeyError вместо None

Интеграция с файлами:

config = Box.from_yaml('config.yaml')
settings = Box.from_json('settings.json')

Установка:

pip install python-box

Box — это про удобство и читаемость кода. Один импорт, и ваши данные становятся объектами Python с интуитивным доступом.

Настройка Ruff для автоматической проверки при коммитах

Зачем это нужно?

Автоматический запуск Ruff при коммитах гарантирует чистоту кода:
• 💥 Предотвращает падение CI/CD на стилевых ошибках
• 🔧 Останавливает накопление технического долга
• 👥 Исключает конфликты код-стайла в команде
• ⏰ Экономит время на ручной запуск линтеров

Установка Pre-commit:

pip install pre-commit
# или на macOS
brew install pre-commit

Базовая конфигурация (.pre-commit-config.yaml):

repos:
  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
    rev: v0.1.6
    hooks:
      - id: ruff
        name: ruff lint
        description: "Run ruff linter"
        args: [
          --fix,
          --exit-non-zero-on-fix,
          --target-version=py311,
          --line-length=120,
          --select=ALL,
          --ignore=E501,
        ]
        files: ^src/
        types: [python]
      
      - id: ruff-format
        name: ruff format
        description: "Run ruff formatter"
        args: [--line-length=120]
        files: ^src/
        types: [python]

Активация hooks:

pre-commit install
pre-commit install --hook-type commit-msg

Готово! 🚀 Теперь Ruff будет автоматически проверять каждый коммит.

Полезные команды:

# Прогнать hooks на всех файлах
pre-commit run --all-files

# Пропустить проверку (аварийное)
git commit --no-verify

🚀📂 Open Source альтернатива Google Drive: запущен Twake Drive

Команда разработчиков представила безопасное решение для хранения данных с открытым исходным кодом. Twake Drive сочетает удобство Google Drive с продвинутой защитой информации и расширенными возможностями для бизнеса.

▫️ Шифрование на лету — файлы защищаются до загрузки на сервер, исключая перехват данных.
▫️ Кроссплатформенность — работает в любом браузере благодаря технологиям React и Node.js.
▫️ Умные метаданные — редактируйте свойства документов, добавляйте теги и категории за пару кликов.
▫️ Офисные форматы — встроенная интеграция с Collabora Online для автономной работы с Excel, Word и PDF.

Основные возможности:
▫️ Редактирование документов командой в режиме реального времени.
▫️ Гибкая система доступа: JWT, OIDC и кастомные настройки прав.
▫️ Автоматическая синхронизация между ПК, смартфонами и планшетами.

💻 Технические детали:
Проект распространяется под лицензией AGPLv3. Для установки необходим Docker. Инструкции и код доступны в официальном репозитории.

👉 Подписаться

DuckDB — это встроенная SQL база данных, написанная на C++, которая работает прямо в процессе твоего приложения без необходимости запускать отдельный сервер.

Основные характеристики:

🔹 Встроенная БД — не нужен отдельный сервер, работает как SQLite, но мощнее.

🔹 SQL запросы — пишешь стандартный SQL, работает с таблицами и данными.

🔹 Работает с разными форматами — CSV, Parquet, JSON файлы можно запрашивать напрямую через SQL.

🔹 Очень быстрая — оптимизирована для аналитических запросов, работает на порядок быстрее pandas.

🔹 OLAP ориентирована — хороша для анализа больших объёмов данных (аналитика, отчёты).

🔹 Питон интеграция — простой API для Python, работает с pandas DataFrames.

Примеры использования:

import duckdb

# Запрос к CSV файлу напрямую
result = duckdb.query("SELECT * FROM 'data.csv' WHERE age > 25")
print(result.to_df())  # Преобразовать в pandas DataFrame

# Работа с памятью
conn = duckdb.connect(':memory:')
conn.execute("CREATE TABLE users AS SELECT * FROM 'users.parquet'")
conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM users").fetchall()

Когда использовать:

✅ Анализ больших CSV/Parquet файлов без загрузки в память
✅ Быстрые аналитические запросы
✅ Замена pandas для работы с данными
✅ Встроенная БД для приложений вместо SQLite

Когда не использовать:

❌ Высоконагруженные веб-приложения (используй PostgreSQL)
❌ Нужна репликация и кластеризация
❌ Много одновременных пользователей

Build Your Own X - создавай сложные системы с нуля

Хочешь по-настоящему понять, как работают технологии? 🤔

Читать документацию и статьи — это полезно, но только создавая аналоги с нуля, можно получить глубинное понимание.

Build Your Own X — это масштабная коллекция руководств по созданию собственных версий популярных систем и инструментов.

Вместо того чтобы просто использовать:

git commit -m "message"
docker run nginx
redis-cli set key value

Ты научишься создавать их аналоги самостоятельно:

Вот что можно построить:

# Твой собственный Git
$ my-git add file.txt
$ my-git commit -m "initial commit"

# Твой контейнерный движок  
$ my-docker run -it ubuntu /bin/bash

# Твоя база данных
$ my-redis-cli
127.0.0.1:6379> SET user:name "Alice"

Ключевые возможности:

✅ Git - поймешь хеширование, графы коммитов и diff-алгоритмы
✅ Docker - разберешься с namespaces, cgroups и файловыми системами
✅ Blockchain - реализуеProof-of-Work, транзакции и p2p-сеть
✅ SQL Database - напишешь парсер SQL, оптимизатор запросов и storage engine
✅ Redis - создашь in-memory хранилище с поддержкой сетевого протокола

Интеграция с разными языками:

Руководства для Python, Go, Rust, Java, C++

Пошаговые туториалы с объяснением архитектуры

Примеры кода и тестовые данные

С чего начать:
Просто выбери интересующий проект и следуй инструкциям из репозитория.

Build Your Own X — это не про "сделать еще один пет-проект". Это про фундаментальное понимание компьютерных систем через их создание

cheat.sh — самый быстрый способ вспомнить любую команду или синтаксис, не отвлекаясь от терминала

Огромная коллекция шпаргалок (cheatsheets), доступная прямо из консоли. Не нужно гуглить, не нужно открывать браузер.

Как это работает?

# шпаргалка по использованию tar
curl cht.sh/tar
# как работать с uv
curl cht.sh/uv

Почему это гениально?

⚡️ Мгновенно: Ответ приходит за доли секунды.

🧠 Без отвлечения: Не покидаете терминал, не теряете фокус.

📚 Универсально: Поддерживает сотни утилит (git, awk, find), языков (Python, Go, JavaScript) и даже целые темы (например, vim или docker).

🎯 Точно в цель: Показывает только самую суть, без лишней воды.

🔗 Репозиторий с примерами

🏘AI Town — виртуальный мир, который живет сам по себе! 🤖✨

Представь: AI-персонажи с памятью, личностью и реальными эмоциями общаются друг с другом в симуляции. Это не игра — это полностью кастомизируемая платформа!

🎨 Технический стек:
TypeScript - Convex - OpenAI - VectorDB - Pixel Art

Создай свой мир:

✅Напиши поведение персонажей

✅Запусти симуляцию

✅Смотри, как они взаимодействуют

✅Масштабируй до multiplayer

Это идеально для экспериментов с generative agents, research или просто фана от создания собственной вселенной! 🚀

🎬✨ CLONE WARS: 100+ open-source клонов популярных приложений! 🚀

Представь: Spotify, Airbnb, Amazon, Todoist — всё это уже есть на GitHub в виде open-source версий! 🤯

Каждый clone содержит:
✅ Исходный код (полностью open-source)
✅ Демо-ссылка (посмотри как работает)
✅ Туториал (от freeCodeCamp, YouTube)
✅ Tech stack (какие технологии использованы)
✅ GitHub звёзды (популярность проекта)