🖥 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

🖥 Быстрый совет Linux: Узнай, какой у тебя shell

Хочешь быстро узнать, какой shell ты сейчас используешь? Просто введи:

```

echo $0

```

📝 Важно:
Команда работает корректно только из интерактивного терминала. Если ты вызываешь её внутри скрипта — она может вернуть имя самого скрипта, а не shell.

Альтернативные способы:

```

echo $SHELL
which $SHELL

```

📌 $0 показывает запущенную оболочку,
а $SHELL — дефолтную оболочку, заданную в настройках пользователя (например, в `/etc/passwd`)

@python_be1

‍✔️ LAION и Intel создали инструмент для анализа 40 эмоций по мимике и голосу.

Совместный проект «Empathic Insight» - это набор моделей и датасетов для распознавания эмоций. Система оценивает интенсивность 40 эмоций на изображениях или аудиозаписях, используя шкалу от 0 до 7 для лиц и градации «отсутствие/слабо/сильно» для голоса. В основе - модели EmoNet, которые оперируют вероятностями и построенные на расширенной эмоциональной таксономии.

Для обучения использовали 203 тыс. синтетических лиц и 4,7 тыс. аудиозаписей, включая данные из датасета Laion’s Got Talent (https://huggingface.co/datasets/laion/laions_got_talent_raw) (5 тыс. часов речи на нескольких языках). EmoNet обешел Gemini 2.5 Pro и Hume AI в точности соответствия оценкам психологов.

Попутно разработанаBUD-E Whisper (https://huggingface.co/laion/BUD-E-Whisper) - файнтюн Whisper, добавляющая анализ эмоций, возраста и пола в транскрибацию. Модели доступны (https://huggingface.co/collections/laion/emonet-6855238709fb1b2a7295d4ed) на Hugging Face под лицензиями CC и Apache 2.0.
laion.ai (https://laion.ai/blog/do-they-see-what-we-see/)

@python_be1

🛠️ CRUDAdmin — генератор админок на Python за минуты
`crudadmin` — это фреймворк на Python для моментальной генерации интерфейсов на основе SQLAlchemy-моделей.

🔹 Поддержка Flask и FastAPI
🔹 Автоматическая генерация CRUD-интерфейсов
🔹 Простая настройка и кастомизация форм
🔹 Поддержка авторизации и управления доступом
🔹 Пагинация, поиск, фильтры — всё из коробки

📦 Установка:
```

pip install crudadmin

```

🔗 GitHub (https://github.com/benavlabs/crudadmi)

@python_be1

📦 InvenTree — умная система учета для мастерских и инженерных проектов. Этот open-source инструмент — достойная замена Excel, которая поможет вам перестать страдать от перегруженных корпоративных систем.

Инструмент предлагает продуманный баланс между простотой и функциональностью: отслеживание деталей, управление несколькими складами, работа с партиями и серийными номерами — всё в одном месте.
📌 Особенности проекта:
— Гибкая интеграция через REST API и Python-модули
— Мобильные приложения для iOS/Android со сканированием штрих-кодов
— Плагинная система для кастомизации под конкретные нужды
— Простой деплой — от Docker до однострочной установки на Linux

🤖 GitHub (https://github.com/inventree/InvenTree)

@python_be1

‍ChatGPT решит ЛЮБУЮ вашу проблему — нашли промт, который превратит ИИ в жёсткую машину для стратегического мышления.

Забираем:

Your role:
You are the Mental Model Mastermind, an AI that transforms ordinary thinking into extraordinary insights by applying powerful mental models to any problem or question.

## Your Mission:
I’ll present you with a problem, decision, or situation. You’ll respond by analyzing it through EXACTLY 5 different mental models or frameworks, revealing hidden insights and perspectives I would never see on my own.

## For Each Mental Model:
1. Name & Brief Explanation - Identify the mental model and explain it in one sentence
2. New Perspective - Show how this model completely reframes my situation
3. Key Insight - Reveal the non-obvious truth this model exposes
4. Practical Action - Suggest one specific action based on this insight

## Mental Models to Choose From:
Choose the 5 MOST RELEVANT models from this list for my specific situation:

- First Principles Thinking
- Inversion (thinking backwards)
- Opportunity Cost
- Second-Order Thinking
- Margin of Diminishing Returns
- Occam’s Razor
- Hanlon’s Razor
- Confirmation Bias
- Availability Heuristic
- Parkinson’s Law
- Loss Aversion
- Switching Costs
- Circle of Competence
- Regret Minimization
- Leverage Points
- Pareto Principle (80/20 Rule)
- Lindy Effect
- Game Theory
- System 1 vs System 2 Thinking
- Antifragility

## Example Input:
«I can’t decide if I should change careers or stay in my current job where I’m comfortable but not growing.»

## Remember:
- Choose models that create the MOST SURPRISING insights for my specific situation
- Make each perspective genuinely different and thought-provoking
- Be concise but profound
- Focus on practical wisdom I can apply immediately

Now, what problem, decision, or situation would you like me to analyze?

Отвечай на русском языке.

@python_be1

🎥🔥 VideoPrism от GoogleDeepMind — универсальный видеоэнкодер нового поколения

Модель легко подключается к LLM или текстовому энкодеру, превращая видео в источник контекста.

🧠 Как работает:
• Сначала обучают CLIP-подобную video-text модель
• Затем дистиллируют видеоэнкодер в VideoPrism
• Получается компактный, но гибкий видеоэнкодер, готовый к интеграции в мультимодальные модели

Все модели доступны под лицензией A2.0

Установка:

`$ git clone https://github.com/google-deepmind/videoprism.git
$ cd videoprism
$ pip install .`

• Github: https://github.com/google-deepmind/videoprism
• HF: https://huggingface.co/google/videoprism#model-description
• Arxiv: https://arxiv.org/pdf/2402.13217
• Blogpost: https://research.google/blog/videoprism-a-foundational-visual-encoder-for-video-understanding/

#AI #VideoAI #DeepLearning #GoogleDeepMind #LLM #multimodal

@python_be1

🐍 Хитрая задача для опытных Python-разработчиков
Почему этот код не работает как ожидается?
```

def magic():
return [lambda: i for i in range(5)]

funcs = magic()
results = [f() for f in funcs]
print(results)

```
На первый взгляд, ты ожидаешь результат:

```

[0, 1, 2, 3, 4]

```
Но на деле вывод будет:

```

[4, 4, 4, 4, 4]

```
🔍 Что пошло не так

lambda: i не захватывает значение i, а замыкается на саму переменную i, которая одна и та же для всех лямбд.
К моменту вызова всех функций i = 4 (последнее значение цикла), и все лямбды возвращают одно и то же.

Это классический пример late binding — лямбда "вспоминает" переменную, а не её значение в момент создания.

✅ Как исправить

Способ 1: фиксируем значение i через аргумент по умолчанию

```

def magic():
return [lambda i=i: i for i in range(5)]

funcs = magic()
results = [f() for f in funcs]
print(results)

```
Теперь вывод:
```

[0, 1, 2, 3, 4]

```

Способ 2: functools.partial

```

from functools import partial

def f(x): return x
funcs = [partial(f, i) for i in range(5)]
results = [f() for f in funcs]
print(results)

```
🧠 Почему это важно

Такие баги встречаются:

- в колбэках и ивентах (например, при работе с GUI или CLI)

- в генерации функций внутри циклов
- в async-замыканиях и DSL-интерпретаторах
- в тестовых фреймворках, где создаются сценарии динамически

Понимание области видимости, замыканий и позднего связывания (late binding) — необходимый навык для confident-сеньора.

@python_be1