Индус-программист целый месяц ничего не делал на работе (потому что выгорел), а потом за день сгенерировал (https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/techie-admits-to-faking-work-for-a-month-just-before-getting-fired-ai-saved-him/articleshow/121616818.cms?from=mdr) 4000 строк кода в Cursor и получил похвалу 😂

Парень уже готовился к увольнению, но код вдруг заработал без ошибок, менеджер оказался доволен демо и даже похвалил вайб-индуса.

Повторять строго не рекомендую 😁

@python_be1

Восстание машин уже началось?

#ithumor

@python_be1

🎓 Модульный учебник по Python для Middle-разработчиков

Этот учебник создан для тех, кто уже пишет на Python, но хочет выйти за рамки базовых конструкций. Здесь — практичные модули с упором на архитектуру, производительность, тестирование, чистый код и современные практики разработки.

🔧 Каждый модуль — это отдельный блок знаний: теория + реальные кейсы + трюки из индустрии.
🎯 Только то, что реально нужно миддлу: от дебага и профилирования до async, typing, CI/CD и LLM-интеграций.

Без воды. С кодом. По делу.

📚 Читать (https://uproger.com/modulnyj-uchebnik-python-dlya-razrabotchikov-urovnya-middle/)

@python_be1

🗣 Голосовой AI-ассистент на Python (Streamlit, Whisper, ChatGPT, TTS)

Пишем готовий проект на Python.

Проект объединяет несколько компонентов:

- Распознавание речи: отправка аудио на OpenAI Whisper API (модель whisper-1) для транскрипции русской речиkdnuggets.com.

- Генерация ответа: отправка полученного текста в OpenAI ChatCompletion (модель gpt-3.5-turbo) для получения ответа в виде текстаgokhang1327.medium.com.

- Синтез речи (TTS): два варианта генерации звука из текста: платный сервис ElevenLabs (реалистичные голоса, поддержка русского) и открытая модель Silero TTS (бесплатная, поддерживает русский)github.comgithub.com.

- Интерфейс: веб-приложение на Streamlit с виджетом записи аудио (микрофон) и областью для отображения распознанного текста и ответа.

Ниже приведён подробный код приложения и инструкции по его запуску.

Читать: https://uproger.com/golosovoj-ai-assistent-na-python-streamlit-whisper-chatgpt-tts/

@python_be1

🎥 Self Forcing: генерация видео в реальном времени с RTX 4090

Новая техника Self Forcing позволяет обучать видеодиффузионные модели "думать как на инференсе" ещё во время обучения.

🧠 Что делает:
▪️ Имитирует autoregressive-инференс с KV-кэшированием прямо во время обучения
▪️ Устраняет расхождение train/test distributions
▪️ Достигает качества SOTA-моделей, но с реальным временем генерации
▪️ Работает даже на одной RTX 4090

⚙️ Требования:
• GPU с 24 GB+ памяти (4090 / A100 / H100 протестированы)
• Linux
• 64 GB RAM
• Другие конфигурации могут работать, но не проверялись

📌 Выход: стриминговое видео — кадр за кадром, без задержек, на одном потребительском GPU.

💡 Self Forcing — шаг к видеогенерации без лага и мегакластеров.

📦 Основан нп Wan 2.1

💻 Требования: минимум 24 ГБ VRAM и 64 ГБ RAM
🧪 Код открыт, всё работает (пока) только под Linux

Github (https://github.com/assetnote/newtowner)

@python_be1

🖥 Two Claps Open — инструмент, который открывает Chrome или активирует голосового помощника, когда пользователь хлопает в ладоши два раза 👏

💬 Как это работает:
• Слушает микрофон через pyaudio
• Реагирует на два быстрых хлопка подряд
• Открывает браузер или помощника

Возможности зависят только от фантазии:
• Включай музыку или YouTube по хлопку
• Открывай рабочий дашборд при запуске ПК
• Управляй умным домом — включай свет или открывай дверь хлопком


Чтобы понять, как "выглядит" хлопок в аудиосигнале, разработчик записал его и провёл преобразование Фурье. Оказалось, что основная энергия хлопка сосредоточена в диапазоне 1.4–1.8 кГц. Дальше был настроен полосовой фильтр, чтобы выделять только этот диапазон и отсекать шум.

После фильтрации система отслеживает пики в сигнале. Если зафиксировано три хлопка подряд с минимальным интервалом, автоматически запускается Chrome (или любая команда на ваш выбор).

Реализуется в реальном времени — просто и удобно для управления без рук!

▪ Github (https://github.com/Yutarop/two_claps_open)

@python_be1

«СДВГ разработчик» starter pack

8️⃣

@python_be1

А иногда и платят больше 😂

@python_be1

⚡️ MicroVMS — новая платформа для запуска кода от AI-агентов с максимальной безопасностью и скоростью.

В отличие от Docker и других тяжелых решений, MicroVMS использует легковесные песочницы для быстрой изоляции, мгновенного старта и простого управления.

● Поддержка разных сред: Python, Node.js и другие
● Идеально для AI-агентов — разработка и запуск без лишних сложностей
● Удобная система управления проектами — настройка песочниц в пару кликов

Если вы хотите запускать код AI-агентов быстро, безопасно и удобно — обратите внимание на MicroVMS.

`pip install microsandbox`

🔗 Github (https://github.com/microsandbox/microsandbox)

@python_be1

✔️Пять нейросетей — один вопрос. Спорят до идеального ответа.**

Разработчики запустили Nexus of Mind — платформу, где сразу *пять* топовых ИИ дискутируют над вашим вопросом, чтобы выдать на выходе максимально точный, согласованный и аргументированный ответ.

🔥 Что внутри:

• В одном чате — ChatGPT, Gemini, DeepSeek, LLaMA и Cohere
• Моде

https://nexusofmind.world/

@python_be1

🚀 Pipedream — платформа для создания интеграций и автоматизаций между сервисами. Этот инструмент позволяет соединять более 1000 приложений через готовые компоненты или собственный код на Node.js, Python, Go и Bash.

Главное преимущество проекта — это гибкость: можно быстро настроить триггеры и цепочки действий без сложной инфраструктуры. Для кастомных сценариев доступно выполнение произвольного кода с подключением любых npm/pip-пакетов. Интеграции развертываются в облаке Pipedream, что избавляет от необходимости настраивать серверы.

🤖 GitHub (https://github.com/PipedreamHQ/pipedream)

@python_be1

🚀 TurboDRF — ускоритель Django REST Framework без боли

TurboDRF — лёгкий способ ускорить ваш Django API без перехода на FastAPI или переписывания логики.

🔥 Что даёт TurboDRF:
• ⚡ Быстрый рендер сериализаторов
• 🧠 Автоматический `prefetch_related` и `select_related`
• 🧊 Кэширование сериализованных ответов
• 🧩 Совместим с обычными DRF-сериализаторами

📦 Установка:

`pip install turbodrf`

🛠️ Пример:
```

from turbodrf.mixins import TurboModelSerializer

class MySerializer(TurboModelSerializer):
class Meta:
model = MyModel
fields = "__all__"

```

✅ Идеален для больших Django-проектов, где важна скорость ответа.

🔗 GitHub: https://github.com/alexandercollins/turbodrf

@python_be1

‍🖥 Вышел Git 2.50

Вот основные обновления:
1. Новый уровень работы с cruft packs
- Git хранит неиспользуемые (невидимые) объекты в специальных “cruft packs”.
- Раньше управлять ими было сложно: чтобы добавить или объединить объекты, нужно было всё перепаковывать, что занимало много времени и места.
- Теперь появился флаг `--combine-cruft-below-size`: можно легко объединять мелкие cruft packs в один, постепенно “чистить” репозиторий.
- Исправлена важная ошибка: раньше такие объекты могли случайно удаляться раньше времени — теперь это под контролем.

2. Быстрее для больших репозиториев — многослойные битмапы
- В больших проектах Git создаёт специальные “карты” (bitmaps), чтобы быстро понимать, какие объекты нужны для определённых коммитов.
- Новая версия поддерживает “инкрементальные” битмапы для multi-pack index — можно добавлять новые данные быстро, не пересоздавая всю структуру.

3. Новый движок слияния ORT
- Старый движок `recursive` полностью удалён: теперь слияния (`merge`) обрабатывает только быстрый и надёжный ORT.
- Это упростит разработку, повысит скорость merge и уменьшит количество ошибок.

4. Улучшения в утилитах и команде cat-file
- Теперь можно фильтровать объекты по типу, например, быстро получить только “деревья” (tree) с помощью `--filter='object:type=tree'`.
- Команда для удаления reflog стала интуитивной: вместо сложных параметров просто пишем `git reflog delete <branch>`.

5. Больше контроля над сетевыми соединениями
- Добавлены настройки для TCP Keepalive, теперь можно гибко управлять поведением Git в нестабильных сетях.

6. Меньше Perl — проще тестировать и собирать
- Git ещё больше избавился от зависимостей на Perl: тесты и документация теперь проще и стабильнее, особенно на системах без Perl.

7. Работа с разреженными (sparse) репозиториями стала удобнее
- Команды вроде `git add -p` теперь не требуют полной загрузки содержимого — удобно при работе с огромными проектами.

8. Косметические улучшения
- При ребейзе (rebase -i) названия коммитов теперь оформляются как комментарии — так ясно, что это просто для ориентира.

9. Быстрее клонируем через bundle-uri
- Git стал лучше справляться с ускоренным клонированием через *.bundle: теперь клиент правильно учитывает все ссылки, ускоряя загрузку репозитория.

Git 2.50 — это не просто исправление багов, а реальное ускорение и упрощение работы для всех, кто ведёт большие проекты, часто сливает ветки и заботится о “чистоте” репозитория. Новые команды делают жизнь проще, а старые баги — ушли в прошлое.

➡️ Почитать про все обновления (https://github.blog/open-source/git/highlights-from-git-2-50/)

@python_be1

🐍 PyLeak — найди утечку памяти в своём Python-коде

PyLeak — простой и мощный инструмент для отладки утечек памяти в Python-приложениях.

🔍 Возможности:
• Показывает объекты, которые не удаляет сборщик мусора
• Строит граф зависимостей между объектами
• Выявляет циклические ссылки и "висящие" объекты
• Поддерживает визуализацию через Graphviz

📦 Установка:

`pip install pyleak`

🧰 Идеален для отладки сервисов, где память утекает незаметно.

🔗 GitHub (https://github.com/deepankarm/pyleak)

@python_be1

‍🎯 Практическое руководство: Signals — реактивное управление состоянием в Python

Недавно вышло отличное руководство «The Missing Manual for Signals: State Management for Python Developers», где автор показывает, как внедрять реактивную модель на Python с помощью библиотеки

Почему Signals полезны

Стандартный подход—императивный—скрывает зависимости между переменными, что ведёт к ошибкам:
class OrderService:
def add_order(self, order):
self.orders.append(order)
self.total += order.amount
self.avg = self.total / len(self.orders)
self.notify_if_needed()
self.track_analytics()
Если забыть обновить одно значение — всё сломается.

Как работают Signals

Signals = реактивные переменные, которые:

1. Хранят значение (`Signal`)
2. Автоматически вычисляют производные (`Computed`)
3. Выполняют побочные действия (`Effect`) на изменениях

Пример:
from reaktiv import Signal, Computed, Effect

orders = Signal([])
total = Computed(lambda: sum(o.amount for o in orders()))
avg = Computed(lambda: total() / len(orders()) if orders() else 0)
Effect(lambda: notify(avg()) if avg() > 100 else None)

orders.update(lambda os: os + [new_order])
Теперь всё обновляется автоматически — вручную ничего делать не нужно.

Когда стоит применять

* Сложные производные значения, зависящие от нескольких источников
* Реальные Cascading-настройки, например, конфиг, кэши, соединения
* Сценарии real-time: дашборды, метрики, воркфлоу

Когда лучше не использовать

* Простые последовательные преобразования
* Одноразовые API-вызовы
* Прямолинейные функции (например, вычисление налога)

Основные преимущества

- ✅ Чёткое, декларативное управление зависимостями
- ✅ Обновления только нужных значений благодаря ленивому пересчёту
- ✅ Упрощение тестирования и устранение ошибок обновления

Реальные примеры

- Управление конфигурацией микросервисов
- Реализация real-time дашбордов
- Мониторинг состояния кластера, триггеры скейлинга

💡 Итог: Signals — отличная альтернатива громоздкому императиву.
Декларируешь связь один раз, и система сама поддерживает согласованность.

Полезно как для backend‑разработчиков, так и для ML‑инженеров.
📚 Материал — ~16 минут чтения, и он того стоит

📌 Читать (https://bui.app/the-missing-manual-for-signals-state-management-for-python-developers/)

@python_be1