🖼️🔥 EIKON: ЛЁГКАЯ C++ БИБЛИОТЕКА ДЛЯ КРЕАТИВНОЙ РАБОТЫ С ИЗОБРАЖЕНИЯМИ

Идеальный инструмент для разработчиков, которые хотят добавить крутую графику в свои проекты без лишних зависимостей! Eikon позволяет создавать, редактировать и применять эффекты к изображениям буквально в пару строк кода.

▪️ Чистый C++ без сторонних зависимостей — работает даже в «голых» проектах
▪️ Поддержка популярных форматов: BMP, PNG, JPG (с использованием stb)
▪️ Гибкий рендеринг: линии с разной толщиной, фигуры с заливкой/контуром, текст с кастомными шрифтами
▪️ Готовые эффекты: размытие, резкость, сепия, инверсия цветов и другие
▪️ Эксперименты с шейдерами для создания уникальных визуальных стилей

Библиотека состоит всего из 2 заголовочных файлов — подключите их в проект, и вы готовы к работе:

  
#include "eikon.hpp"  
#include "stb_image.hpp"  

Пример генерации изображения с градиентом:

  
eikon::image canvas(1280, 720);  
canvas.gradient(  
    eikon::color(255, 0, 0),    // 🔴 красный  
    eikon::color(0, 0, 255),    // 🔵 синий  
    30.0f                       // угол 30°  
);  
canvas.save("art.png");  

Почему разработчики выбирают Eikon?
▪️ Минимализм — никаких сложных API или абстракций
▪️ Производительность — оптимизация для работы с большими изображениями
▪️ MIT-лицензия — свободное использование в коммерческих проектах

🌐 Ссылка для скачивания: GitHub-репозиторий
🚀 Лайфхак: используйте метод apply_shader(), чтобы превращать обычные фото в шедевры нейросетевого искусства!

👉 Подписаться

🚀 Blurr: ИИ научился управлять Android-устройствами как человек
Новый инструмент для интеграции искусственного интеллекта с реальными смартфонами! 🔥 Система работает через ADB-команды, точно повторяя действия пользователя — от нажатий до сложных жестов.

▫️ Ключевые возможности:
▪️ 20+ поддерживаемых действий — тапы, свайпы, текст, скриншоты, долгие клики
▪️ Универсальная совместимость — работает с эмуляторами, рутированными устройствами, облачными платформами
▪️ Глубокая интеграция с TensorFlow, PyTorch и другими ML-фреймворками

▫️ Пример кода:

from blurr import AndroidController

# Подключение к эмулятору
device = AndroidController(device_id="emulator-5554")  
# Автоматический скролл ленты
device.swipe(start_x=300, start_y=1200, end_x=300, end_y=400)  

▫️ Где пригодится?
▪️ Тестирование приложений без ручных проверок
▪️ Сбор датасетов для обучения нейросетей
▪️ Автоматизация сценариев: рассылка сообщений, заполнение форм, анализ контента

📁 Ссылки для разработчиков:
GitHub с исходным кодом

🔥 Главный плюс: Blurr стирает грань между ИИ и реальным миром, превращая смартфон в «полигон» для тестирования алгоритмов! 🛠️💡

👉 Подписаться

☕ MyCoffee 2.0: Готовим идеальный кофе через терминал

Вышло крупное обновление утилиты MyCoffee 2.0 для расчёта безупречного кофейного рецепта! 🎉 Инструмент теперь автоматизирует подбор пропорций кофе и воды для разных методов заваривания, экономя ваше время и нервы.

▪️ Ключевые функции:
▪️ Расчёт соотношения кофе/вода с учётом крепости и объёма
▪️ Поддержка популярных методов: V60, аэропресс, френч-пресс, эспрессо
▪️ Генерация графиков приготовления (время пролива, температура воды)
▪️ Гибкая конфигурация через простой YAML-файл

✨ Ноу-хау: алгоритм использует данные чемпионатов бариста — пропорции как в топовых кофейнях мира!

Пример использования:

  
mycoffee 18g 300ml --method=v60 --strength=medium  

▪️ Что нового в v2.0:
▪️ Автоматическое скачивание параметров для 20+ сортов кофе из облачной базы
▪️ Плагины для интеграции с smart-кофеварками (поддержка Xiaomi, Sage, Bosch)
▪️ Экспорт рецептов в PDF с QR-кодами для быстрого доступа

🚀 Установка:

  
pip install mycoffee-cli  

Ссылка на репозиторий: GitHub.
Для работы требуется Python 3.8+. Обновитесь и наслаждайтесь кофе профессионального уровня! ☕🔧

P.S. Авторы обещают добавить поддержку холодного заваривания в следующем релизе! ❄️

👉 Подписаться

🚀 LeetSolv — Умный планировщик повторений для LeetCode с алгоритмическим подходом

Инструмент для системного закрепления алгоритмических навыков 🧠. Решает проблему хаотичного повторения задач через адаптированную модель spaced repetition с персонализированными настройками.

---

✨ Ключевые функции
🔹 Модифицированный SM-2 алгоритм с учётом:
✅ Важности задачи (сложность, частота в интервью)
✅ Уровня понимания (от механического запоминания → до глубокого освоения)

🔹 Динамический приоритет задач через Due Priority Score — автоматическая сортировка по актуальности для повторения ⚡

🔹 Полная оффлайн-работа — не требуется интернет, нулевой сбор данных 🛡️

---

⚙️ Как это работает
1️⃣ Добавьте решённую задачу с параметрами:

leetsolv add --id 42 --importance high --reasoning 3

2️⃣ Система рассчитывает оптимальные интервалы повторений, комбинируя:
🔸 Классические интервалы SM-2
🔸 Коэффициент важности задачи (×1.5 для high)
🔸 Модификатор уровня понимания (×0.8 для advanced)

3️⃣ Приоритетный список задач формируется по формуле:
Приоритет = (Время до дедлайна) × (Важность) / (Уровень понимания)

---

🔍 Особенности реализации
📍 Поддержка 15+ языков программирования через конфигурационные файлы
📍 Экспорт расписания в CSV/JSON для личной аналитики 📊
📍 Интеграция с календарями через сторонние скрипты 📅

Исходный код: **LeetSolv Toolkit** 👨💻

---

💡 Почему это работает?
Алгоритм учится на ваших ошибках и корректирует расписание, фокусируясь на «слабых местах». Больше не нужно тратить время на ручное планирование — система адаптируется под ваши успехи 🚀.

👉 Подписаться

🚀 Flow-Like: Визуальное программирование на стероидах (Rust + AI)

Держи крутой open-source инструмент для создания типизированных workflow через drag-and-drop интерфейс! Написан на Rust, работает локально и готов к интеграции с AI-моделями. Идеально для тех, кто хочет совместить скорость, надёжность и визуальную наглядность!

▫️ Из коробки:
🔹 Генерация чистого Rust-кода из визуальных схем
🔹 Встроенная типизация данных для защиты от ошибок
🔹 Поддержка расширений через WASM

▫️ Фишки:
🔹 Запуск полностью локально без облачных сервисов
🔹 Автоматическое форматирование и валидация workflow
🔹 Интеграция с AI-агентами для автоматизации задач (хочешь своего Jarvis? Это отправная точка!)

// Пример сгенерированного кода
fn process_data(input: Data) -> Result<Output, Error> {
    let transformed = transform_step(input)?;
    validate(transformed)
}

Проект активно развивается! Скоро появятся:
🔹 Режим реального времени для командной работы
🔹 Импорт/экспорт схем в популярные форматы
🔹 AI-assisted debugging для автоматического поиска багов

🔥 GitHub: Ссылка на репозиторий с исходниками и документацией. Подключайся к разработке или просто поставь звезду — автору приятно!

👉 Подписаться

🔥 AI-Самурай для кода: читает кодбазу и создаёт идеальные промпты для Cursor

Проблема: при «вайб-кодинге» через Cursor ИИ часто генерирует бажный код из-за неточных инструкций. Решение — Samurai Agent, ваш автономный помощник для точных запросов.

Как работает:
🔹 Сканирует проект — анализирует файлы, зависимости и архитектуру проекта.
🔹 Задаёт уточняющие вопросы — автоматически определяет пробелы в промптах и заполняет их.
🔹 Генерирует гипердетальные инструкции — указывает точные пути к файлам, названия методов и контекст.

Плюсы:
✅ Запросы становятся в 3-5 раз точнее — меньше ошибок, больше работающего кода.
✅ Автоисправление "слепых зон" — агент дополняет пропущенные детали в промптах.
✅ Открытый код — кастомизируйте под свои нужды (GitHub).

Самурай не спорит, а делает — must-have инструмент для перфекционистов.

Сценарий использования:
1️⃣ Копируете ошибку из Cursor.
2️⃣ Запускаете Samurai Agent.
3️⃣ Вставляете улучшенный промпт обратно в редактор.

Результаты тестов:
▪️ Сокращение итераций на 40% за счёт точных инструкций.
▪️ Инструмент уже интегрирован в 18+ OSS-репозиториев.

Делайте код идеальным — пусть ИИ работает на вас, а не против вас 💻🗡️

👉 Подписаться

🔥 Кодим статистику: Библиотека для тех, кто хочет заглянуть под капот моделей

Вышла открытая Python-библиотека для погружения в «кухню» статистических алгоритмов. Никаких абстракций — только чистый код и детальная реализация математики. Идеально для тех, кто хочет понять, как работают методы «из коробки»!

▫️ Линейная регрессия с выводом метрик качества (MSE, R² и других)
▫️ Байесовские модели с пошаговым обновлением параметров и визуализацией апостериорных распределений
▫️ Поддержка кастомизации через наследование классов — добавляйте свои фичи без ограничений

Пример использования:

from randomstatsmodels import BayesianLinearRegression  
blm = BayesianLinearRegression()  
blm.fit(X, y)  
predictions = blm.predict(X_new)  

Где найти?
▫️ GitHub
▫️ PyPI

👉 Подписаться

🚀 Бесплатные домены для проектов: как получить поддомен за 5 минут

Проект DigitalPlat FreeDomain позволяет получить персонализированный поддомен бесплатно для тестовых, образовательных или личных проектов.

▫️ Доступные домены:
.dev.dp.xyz, .app.dp.xyz, .blog.dp.xyz, .lab.dp.xyz, .play.dp.xyz

▫️ Как зарегистрировать:
1. Создать форк репозитория
2. Добавить строку с выбранным поддоменом и IP-адресом в файл domains.txt
3. Отправить пул-реквест

(Проще, чем объяснить бабушке, что такое NFT 😉)

▫️ Условия:
▫️ Домен привязывается к статическому IP
▫️ Запрещён спам и нелегальный контент
▫️ Поддомены могут быть отозваны без предупреждения

⚡️ Важно:
Сервис работает на энтузиазме — не используйте для критически важных проектов.

⚖️ Лицензия MIT:
Код можно свободно модифицировать и использовать в своих решениях.

GitHub-репозиторий | Пример записи в domains.txt:

  
your-project.dev.dp.xyz 192.0.2.1  

Не упустите шанс создать свой уникальный поддомен! 🌐✨

👉 Подписаться

🔥 AFETCH.JS: ДЕЛАЕМ КЛИКИ РАБОЧИМИ БЕЗ КОДА 🚀

Мини-библиотека для запуска fetch() через HTML-атрибуты — 0 зависимостей, поддержка любых фреймворков. Привязывайте логику запросов прямо к кнопкам, ссылкам или другим элементам!

▫️ Как подключить:

  
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/naveedurrehman/afetch@main/afetch.js"></script>  

▫️ Пример:
Элемент ждёт ответ от /api/hello и выводит его через alert:

  
<a fetch="/api/hello"  
   fetch-onjson="({data}) => alert(data.message)">  
   Нажми и получи магию! ✨  
</a>  

▫️ Основные возможности:
✅ Автообновление DOM после успешного запроса
✅ Поддержка POST/PUT/DELETE через атрибут fetch-method
✅ Коллбеки для обработки success, error, json
✅ Защита от двойных кликов с помощью fetch-once 🛡️

▫️ Полезные ссылки:
🔹 GitHub с примером кастомного загрузчика: тык
🔹 Codepen с живыми демо: тык

✨ Как это работает?
Библиотека использует mutation observers для отслеживания изменений атрибутов. Кликайте элементы даже после динамической подгрузки контента — всё сработает!

🤔 Открытые вопросы:
▫️ Переименовать ли fetch-onjson в что-то более понятное?
▫️ Как добавить кэширование без усложнения кода?
▫️ Совместимость с формами в модалках и скринридерами?

👉 Подписаться

🚀 70 дней → 800 звёзд: Как карта из 16 багов вывела проект в топ

Иногда достаточно системно найти болевые точки разработчиков — и проект взлетает сам 💥 История роста open-source решения: с нуля до 800 звёзд на GitHub за 70 дней через фокус на отладке вместо разработки фич.

▪️ Что создано:
🔹 Карта проблем — текстовое руководство с 16 типовыми ошибками в AI/RAG/агент-пайплайнах. Каждый кейс содержит:
🔹 Чёткие шаги для воспроизведения бага (менее 60 сек).
🔹 Минималистичный пример кода.
🔹 Причинно-следственную цепочку ошибки.
🔹 Рабочие способы фикса.

Примеры проблем:

# Типичный сценарий: ретривер работает, а ответ LLM дрифтит
def retrieve():  
    return "OK"  # На деле — пустой ответ из-за кэша

▪️ Самые частые боли:
🔹 Падения при первом вызове после деплоя.
🔹 Нулевой реколл при «успешной» индексации.

▪️ Механика роста:
1. Выявление повторяющихся проблем из треда в треде.
2. Фиксация ошибок в структурированном виде (+MIT лицензия).
3. Интеграция TXTO-S — текстовой «операционки» для стабильной работы LLM.

💡 Главный инсайт:
Экстренная помощь в отладке даёт в 3.7× больше звёзд, чем демонстрация новых фич 📈 Рост шёл через сарафанное радио в профильных коммьюнити.

▪️ Ссылки:
▶️ Репозиторий проекта
(внутри — 27 рабочих примеров сценариев падений и 11 паттернов для автоматизации отладки 🔧)

Проверьте, как просто решать чужие боли — и ваш проект станет незаменимым 🛠️✨

👉 Подписаться

🔥 KeyTik: Швейцарский Нож Автоматизации (Идеален для Новичков!)

Один инструмент для всех задач — от простого ремапа клавиш до сложной автоматизации процессов. KeyTik заменит рутину, которая раздражает и отнимает время.

▫️ Ключевые возможности:
🔹 Ремап клавиш с гибкими профилями (можно переключать в один клик).
🔹 Автокликер, работающий по координатам или шаблонам.
🔹 Менеджер скриптов AutoHotkey с редактированием и автозагрузкой.
🔹 Открытие файлов и программ через интеллектуальные паттерны.

Программа основана на AutoHotkey, но для её использования не нужны навыки программирования — готовые шаблоны можно скачать из спец-репозитория.

▫️ Примеры из коллекции:
🔹 Автоотправка сообщений в Telegram, WhatsApp и других мессенджерах.
🔹 Горячие клавиши для Photoshop, Blender и графических редакторов.
🔹 Пакетная обработка PDF, изображений и текстовых файлов.

🐔 Если курица печатает 100 слов в минуту — это тоже работа KeyTik. Шутка? Не уверены!

Главные преимущества:
✅ Весит менее 10 МБ — не нагружает систему.
✅ Гибкая настройка через JSON-конфиги для продвинутых пользователей.
✅ Поддержка портативной версии (можно носить на флешке).

Скачайте и автоматизируйте всё → GitHub.

👉 Подписаться

🤖 Баги? Не проблема! Открыт доступ к авто-фиксам от AI

Автоматическое исправление ошибок в production стало реальностью с новым open-source инструментом! Платформа TraceRoot использует AI-агентов для анализа и правки кода, подключаясь к трейсам, логам, метрикам, GitHub и Slack.

▪️ Как работает
🔹 Интегрируется через Python/TypeScript SDK с OpenTelemetry для сбора данных
🔹 Анализирует связи между инцидентами, PR, issues и обсуждениями
🔹 Генерирует фиксы и создаёт GitHub Issues / Pull Requests

▪️ Фишки
🔸 Авто-диагностика причин сбоев на основе полного контекста
🔸 Шаблоны для быстрого развёртывания в облаке или локально
🔸 Поддержка Next.js, Django, FastAPI из коробки

Проект доступен на GitHub. Документация включает кейсы и примеры внедрения для разных сценариев.

👉 Подписаться

🚀 ИНТЕГРАЦИЯ LOCAL HISTORY В VS CODE/CURSOR ЧЕРЕЗ MCP СЕРВЕР

Современные редакторы вроде VS Code и Cursor имеют встроенную локальную историю изменений файлов, но до сих пор нет штатного способа подключать её к AI-ассистентам.

🔹 Проблема: После отмены изменений через Cmd+Z вернуть данные через историю невозможно — стандартные инструменты ограничены.
🔹 Решение: Разработан MCP-сервер, который открывает доступ к Local History через API.

🔥 Преимущества:
🔹 Работает с VS Code, Cursor и другими форками — универсальность для разных редакторов!
🔹 AI-помощники смогут анализировать историю изменений (как это уже происходит с линтерами) — новый уровень взаимодействия.
🔹 Поддержка новых редакторов добавляется всего несколькими строками кода — простота интеграции.

(Интересный факт: разработчик вдохновлялся плагином Local History для Sublime Text, но сделал реализацию более гибкой и универсальной!)

🚀 Ссылка на репозиторий с исходным кодом и инструкциями:
👉 GitHub

👉 Подписаться

🕒 Создаём неоморфные часы своими руками: Чистый код и аккуратный дизайн

Современный тренд в веб-дизайне теперь доступен даже новичкам! В основе — неоморфизм: мягкие тени, объёмные элементы и эстетика минимализма.

🔧 Технологии:
▫️ HTML — базовая разметка циферблата
▫️ CSS — неоморфные тени и плавные анимации
▫️ JavaScript — динамическое обновление времени

🎨 Фишки реализации:
▫️ Тени с эффектом «вдавленности» через комбинацию box-shadow
▫️ Плавное движение стрелок с transition: all 0.5s ease-in-out
▫️ Адаптивный дизайн для любых экранов

.clock {
  box-shadow: 
    -10px -10px 15px rgba(255,255,255,0.5),
    10px 10px 15px rgba(70,70,70,0.12);
}

(Видите эти тени? Их можно разглядывать как иллюстрацию из дизайнерского журнала! ✨)

⚙️ Как кастомизировать:
▫️ Изменить цвет фона — background: #F0F0F0
▫️ Настроить размер теней в box-shadow
▫️ Добавить эффект свечения через filter: drop-shadow()

📂 Исходники на GitHub →

Готовый результат удивит вас элегантностью и лаконичностью! Экспериментируйте с оттенками, добавляйте градиенты — ваши часы заиграют новыми красками! 🌈🖌️

👉 Подписаться

🎮 PONG 2.0: КЛАССИКА С НОВЫМ ЛИЦОМ НА ВСЕХ ПЛАТФОРМАХ
Легендарная аркада возрождается! Минималистичный кроссплатформенный шедевр, который запустится где угодно: от смартфона до настольного ПК. Никаких ограничений — только чистая ностальгия в современной обёртке!

▫️ ✨ ФИЧИ
▫️ Локальный мультиплеер или битва с ИИ (доступно 3 уровня сложности).
▫️ Любое управление: клавиатура, тачскрин или геймпад — ты решаешь!
▫️ 4 стиля графики от ретро-монохрома до неоновой «Матрицы».
▫️ Готовые сборки для Android, iOS, Windows, Linux, macOS + веб-версия в один клик.

▫️ 🛠️ ТЕХНОЛОГИИ
▫️ Движок: Flutter + Flame для идеальных коллизий мяча и ракеток, а также плавной смены игровых состояний.
▫️ Настройки хранятся через Riverpod и SharedPreferences.
▫️ Звуки (включая культовый ping.mp3) — на мощностях Flame Audio.

Всё написали один раз — работает на любом устройстве. Даже на умном холодильнике!

▫️ 🚀 ГДЕ ПОПРОБОВАТЬ
▫️ Веб-версия — запуск за 2 секунды.
▫️ Исходники с инструкциями для самостоятельной сборки.

В планах: онлайн-мультиплеер через интернет и новые режимы! Геймеры оценят: в репозитории уже есть модульные тесты и настроенный CI/CD для максимальной стабильности. 🚨

👉 Подписаться

🚀 Glimmer: Интерактивный свет в 2D-графике на WebGL
Экспериментальный движок для создания динамических визуальных эффектов с поддержкой массовой симуляции частиц. Реализован на TypeScript с использованием современных веб-технологий.

▪️ Низкоуровневый API
Работает через бинарный CanvasRenderingContext2D с перехватом команд рендеринга. Поддерживает аппаратное ускорение через WebGL для максимальной производительности.

▪️ Эффекты и оптимизации
▪️ Система частиц с параметрами: цвет, прозрачность, размер
▪️ Эффекты свечения (bloom) через продвинутую постобработку
▪️ Автоматическая оптимизация рендеринга через генерацию меш-сеток

Техническая реализация примера:

const mesh = new ParticleMesh(renderer);
mesh.set(props => {
  const angle = Math.PI * 2 * props.phase;
  return {
    position: [Math.cos(angle) * R, Math.sin(angle) * R],
    color: hsvToRgb(props.phase, 1, 1)
  };
});

▪️ Производительность
Демо-сцена с 15k частиц работает на 60 FPS благодаря:
▪️ Батчингу операций отрисовки
▪️ Минимизации пересоздания буферов
▪️ Использованию типизированных массивов

Пример реализации:
Исходный код GitHub

Проект поддерживает модификацию через конфиг-файлы и легко интегрируется в современные веб-приложения. В планах разработчиков — добавление мягких тел и многослойной композиции. 💻✨

Все оптимизации и фичи делают Glimmer идеальным инструментом для создания сложных визуализаций с минимальными затратами ресурсов! 🌟

👉 Подписаться

🎹 Drum Machine: профессиональный битмейкер для Linux на GTK4 с экспортом треков
Идеальный инструмент для создания ритмических паттернов, разработанный под экосистему GNOME. Входит в GNOME Circle — коллекцию элегантных open-source приложений.

⚡ Основные возможности:
🔸 Современный интерфейс GTK4 — строгое соответствие гайдлайнам GNOME и адаптивный дизайн.
🔸 Расширенная карусель паттернов — поддерживает любое количество шагов (не ограничивается 16!).
🔸 Экспорт в WAV, FLAC, OGG, MP3 — встроенная интеграция с ffmpeg для сохранения треков с метаданными.
🔸 Мобильная адаптация — удобная работа на устройствах с сенсорным экраном.
🔸 Мультиязычность — локализация доступна на 17+ языках.

🔧 Технологический стек:
🔸 Python + GTK4/Adwaita для бесшовной интеграции в GNOME.
🔸 Асинхронная обработка задач для плавной работы.
🔸 Сборка через Meson и распространение через Flatpak.

Проект вырос из простого секвенсора в полноценную DAW-систему с поддержкой сложных паттернов и профессионального экспорта. Архитектура приложения разделена на три слоя: сервисы, обработчики данных и пользовательский интерфейс.

📥 Где установить:
→ GitHub — исходный код и инструкции для разработчиков
→ Flathub — готовая сборка для всех дистрибутивов

Создавайте уникальные биты, экспериментируйте с ритмами и экспортируйте треки в любые форматы — Drum Machine сделает процесс максимально удобным! 🎶🔥

👉 Подписаться

🕷️ WEB-CRAWLER: Парсинг сайтов в JSON/CSV одним кликом

Инструмент с открытым исходным кодом для автоматического сбора структурированных данных с веб-ресурсов. 🚀 Поддерживает глубокий обход страниц и экспорт в форматы, готовые для ML-обработки.

▫️ Ключевые возможности:
🔹 Полный скап сайта с указанием глубины сканирования
🔹 Поддержка JavaScript-рендеринга (Selenium)
🔹 Экспорт в JSON и CSV с настраиваемыми полями
🔹 Фильтрация данных через регулярные выражения
🔹 Работа через прокси для обхода блокировок
🔹 Параллельные запросы для ускорения процесса

▫️ Пример использования:

from crawler import WebCrawler

crawler = WebCrawler(
    base_url="https://example.com",
    max_depth=2,
    output_format="json"
)
crawler.run()

▫️ Где скачать?
Инструмент доступен для скачивания на GitHub. 📂 В репозитории есть подробная документация и примеры конфигурационных файлов для разных сценариев.

Важно: при работе с парсерами соблюдайте правила целевых сайтов и законодательство! ⚖️

👉 Подписаться

🔥 ГЛОБАЛЬНЫЙ АПГРЕЙД: 300+ ФИКСОВ ДЛЯ ИИ-ПАЙПЛАЙНОВ

Команда WFGY выпустила Global Fix Map — масштабное расширение предыдущей Problem Map 🚀. Этот инструмент помогает автоматически устранять типовые ошибки в цепочках Generative AI до генерации ответа, экономя время разработчиков!

🔹 Что нового:
▪️ 300+ страниц с фиксами для RAG, векторизации, чанкинга и мультиязычных систем
▪️ Универсальные шаблоны: симптом → минимальный фикс → чек-лист проверки
▪️ Полная интеграция с предыдущей Problem Map (16 сценариев сбоев)

🔹 Фишки под капотом:
▪️ Предотвращение ошибок через анализ семантических конфликтов, а не постобработку
▪️ Критерии успеха для каждого фикса:

  
ΔS(вопрос/контекст) ≤ 0.45  
Покрытие ≥ 0.70  
Сходимость λ для 3 парафраз  

🔹 Стек технологий:
▪️ Поддержка моделей: OpenAI, Claude, LLaMA, vLLM
▪️ Интеграция с базами: FAISS, Chroma, Weaviate, Elastic
▪️ Фиксы для OCR, мультиагентных систем и JSON-форматирования

Как использовать 📝:
🔸 Зайдите в репозиторий WFGY
🔸 Определите симптом проблемы (или спросите у ИИ её номер)
🔸 Примените рекомендованный чек-лист фиксов

Метод не требует установки SDK — все правила работают через текстовые guardrail-инструкции 💡. Обновление делает разработку ИИ-пайплайнов стабильнее и предсказуемее!

👉 Подписаться

🔨 Создай свой токенизатор для ML-проектов: от теории к готовому решению

Разработан открытый инструмент Tok — простая альтернатива стандартным токенизаторам вроде OpenAI. 🚀 Его можно использовать как для обучения моделей с нуля, так и для интеграции в уже готовые ML-решения.

---

📍 Основные возможности
🔹 Полная кастомизация: обучайте алгоритм на любом датасете, начиная с технической документации и заканчивая литературой.
🔹 Предобученная модель: готова к работе благодаря тренировкам на огромных массивах текста.
🔹 Прозрачная логика: весь код открыт для изучения и модификации — никаких «чёрных ящиков»!

---

📍 Что внутри репозитория
🔹 Примеры обучения на пользовательских данных — бери и повторяй.
🔹 Готовые конфигурации для разных типов текста (код, статьи, диалоги).
🔹 Детальное описание реализации алгоритма Byte-Pair Encoding для тонкой настройки.

🚀 Исходный код и документация ждут здесь: GitHub

👉 Подписаться