🚀 Автономные исследования на Apple Silicon
Порт Karpathy's autoresearch для Apple Silicon, использующий MLX. Проект реализует автономные исследовательские циклы с фиксированным временем и управлением через program.md. Основные файлы включают train.py для обучения и prepare.py для подготовки данных.
🚀 Основные моменты:
- Нативная поддержка Apple Silicon без PyTorch/CUDA
- Фиксированный 5-минутный бюджет на обучение
- Логирование результатов в results.tsv
- Простая структура для автономного эксперимента
- Оптимизация моделей для повышения эффективности
📌 GitHub: https://github.com/trevin-creator/autoresearch-mlx
#python
@Python_Community_ru
Порт Karpathy's autoresearch для Apple Silicon, использующий MLX. Проект реализует автономные исследовательские циклы с фиксированным временем и управлением через program.md. Основные файлы включают train.py для обучения и prepare.py для подготовки данных.
🚀 Основные моменты:
- Нативная поддержка Apple Silicon без PyTorch/CUDA
- Фиксированный 5-минутный бюджет на обучение
- Логирование результатов в results.tsv
- Простая структура для автономного эксперимента
- Оптимизация моделей для повышения эффективности
📌 GitHub: https://github.com/trevin-creator/autoresearch-mlx
#python
@Python_Community_ru
🚀 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:
- /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
@Python_Community_ru
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
@Python_Community_ru
🚀 DeepSeek-V4 ломает рынок: 1M контекста стал нормой
DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года. Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.
V4-Pro выглядит как заявка на прямую конкуренцию с закрытыми моделями. 49B активных параметров дают уровень reasoning, который раньше был доступен только в дорогих API. Агентные задачи закрываются на уровне SOTA среди open-source.
V4-Flash почти не отстает по качеству, зато быстрее и заметно дешевле. Это уже не про исследования. Это про продакшен, где важна цена за каждый запрос.
Новый attention с компрессией токенов и sparse-подходом делает 1M контекста не просто возможным, а экономически адекватным. Раньше длинный контекст стоил как эксперимент. Теперь это рабочий инструмент.
DeepSeek явно ставит ставку на агентов. Интеграция с Claude Code, OpenClaw и другими системами показывает, куда они целятся. Не чат. Автоматизация процессов, цепочки действий, реальные workflow.
И еще один важный момент. Теперь есть выбор между thinking и non-thinking режимами. Можно управлять тем, тратить ли ресурсы на глубокое рассуждение или получать быстрый ответ.
В итоге меняется базовая логика рынка. Если раньше ты выбирал между качеством и ценой, то теперь появляется третья точка. Длинный контекст плюс агентность при адекватной стоимости.
Это новый baseline, под который придется перестраиваться всем.
📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
#DeepSeek
@Python_Community_ru
DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года. Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.
V4-Pro выглядит как заявка на прямую конкуренцию с закрытыми моделями. 49B активных параметров дают уровень reasoning, который раньше был доступен только в дорогих API. Агентные задачи закрываются на уровне SOTA среди open-source.
V4-Flash почти не отстает по качеству, зато быстрее и заметно дешевле. Это уже не про исследования. Это про продакшен, где важна цена за каждый запрос.
Новый attention с компрессией токенов и sparse-подходом делает 1M контекста не просто возможным, а экономически адекватным. Раньше длинный контекст стоил как эксперимент. Теперь это рабочий инструмент.
DeepSeek явно ставит ставку на агентов. Интеграция с Claude Code, OpenClaw и другими системами показывает, куда они целятся. Не чат. Автоматизация процессов, цепочки действий, реальные workflow.
И еще один важный момент. Теперь есть выбор между thinking и non-thinking режимами. Можно управлять тем, тратить ли ресурсы на глубокое рассуждение или получать быстрый ответ.
В итоге меняется базовая логика рынка. Если раньше ты выбирал между качеством и ценой, то теперь появляется третья точка. Длинный контекст плюс агентность при адекватной стоимости.
Это новый baseline, под который придется перестраиваться всем.
📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
#DeepSeek
@Python_Community_ru
huggingface.co
DeepSeek_V4.pdf · deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro at main
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
🐍 Маленькая, но красивая фишка Python.
В большинстве языков, чтобы поменять значения переменных местами, используют временную переменную:
temp = a
a = b
b = temp
В Python всё гораздо проще.
Можно сделать обмен значений в одну строку:
a, b = b, a
Без временных переменных, без лишнего кода.
Python просто распаковывает значения и меняет их местами.
Мелочь, но именно из таких вещей и складывается читаемый и лаконичный код.
🐍 Python полезные ресурсы ( ) ()
@Python_Community_ru
В большинстве языков, чтобы поменять значения переменных местами, используют временную переменную:
temp = a
a = b
b = temp
В Python всё гораздо проще.
Можно сделать обмен значений в одну строку:
a, b = b, a
Без временных переменных, без лишнего кода.
Python просто распаковывает значения и меняет их местами.
Мелочь, но именно из таких вещей и складывается читаемый и лаконичный код.
🐍 Python полезные ресурсы ( ) ()
@Python_Community_ru
🚀 Открытый агентский хранилище OpenHarness
OpenHarness предлагает легкую инфраструктуру для агентов, включая инструменты, память и координацию между агентами. Это решение для разработки открытых агентов с поддержкой интеграции CLI и множеством инструментов.
🚀 Основные моменты:
- Легкая архитектура для агентов
- Поддержка 43+ инструментов и плагинов
- Механизмы управления и разрешений
- Контекст и память для улучшенной работы
- Координация между несколькими агентами
📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/OpenHarness
#python
@Python_Community_ru
OpenHarness предлагает легкую инфраструктуру для агентов, включая инструменты, память и координацию между агентами. Это решение для разработки открытых агентов с поддержкой интеграции CLI и множеством инструментов.
🚀 Основные моменты:
- Легкая архитектура для агентов
- Поддержка 43+ инструментов и плагинов
- Механизмы управления и разрешений
- Контекст и память для улучшенной работы
- Координация между несколькими агентами
📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/OpenHarness
#python
@Python_Community_ru
✔️ The Open Source Computer Science Degree
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
@Python_Community_ru
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
@Python_Community_ru
Tencent Hunyuan выложила в open source Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit - офлайн-модель для перевода на мобильных устройствах размером всего 440 МБ. Поддерживает 33 языка и работает без интернета.
Базовая модель на 1,8B параметров по качеству сопоставима с коммерческими API для перевода и моделями масштаба 235B.
По бенчмаркам она обходит Google Translate и Baidu Translate.
Версия на 440 МБ достигает этого за счёт Sherry - разреженной тернарной квантизации 1.25-bit, принятой на ACL 2026. Схема такая: параметры группируются по 4, три хранятся в 1-bit, один зануляется. В среднем получается 1.25 bit на параметр.
Также доступна версия на 574 МБ с 2-bit SEQ-квантизацией: почти без потери качества и быстрее на устройствах с Arm SME2.
Android-демо уже доступно.
🤖 https://modelscope.cn/collections/AngelSlim/Hy-MT15-18b-quant
📄 https://modelscope.cn/papers/2601.07892
📄 https://modelscope.cn/papers/2512.24092
@Python_Community_ru
Базовая модель на 1,8B параметров по качеству сопоставима с коммерческими API для перевода и моделями масштаба 235B.
По бенчмаркам она обходит Google Translate и Baidu Translate.
Версия на 440 МБ достигает этого за счёт Sherry - разреженной тернарной квантизации 1.25-bit, принятой на ACL 2026. Схема такая: параметры группируются по 4, три хранятся в 1-bit, один зануляется. В среднем получается 1.25 bit на параметр.
Также доступна версия на 574 МБ с 2-bit SEQ-квантизацией: почти без потери качества и быстрее на устройствах с Arm SME2.
Android-демо уже доступно.
🤖 https://modelscope.cn/collections/AngelSlim/Hy-MT15-18b-quant
📄 https://modelscope.cn/papers/2601.07892
📄 https://modelscope.cn/papers/2512.24092
@Python_Community_ru
🎮 Создание 2D-спрайтов с помощью AI
Agent Sprite Forge позволяет превращать текстовые промпты в готовые к игре 2D-спрайты и карты. Используя Codex, вы можете создавать анимации, экспортировать чистые прозрачные листы и данные сцен для игр.
🚀 Основные моменты:
- Генерация спрайтов и анимаций из текстовых команд.
- Поддержка создания карт и игровых объектов.
- Возможность разработки полноценных игр с помощью AI.
- Интуитивно понятный интерфейс для планирования и рендеринга.
📌 GitHub: https://github.com/0x0funky/agent-sprite-forge
#python
@Python_Community_ru
Agent Sprite Forge позволяет превращать текстовые промпты в готовые к игре 2D-спрайты и карты. Используя Codex, вы можете создавать анимации, экспортировать чистые прозрачные листы и данные сцен для игр.
🚀 Основные моменты:
- Генерация спрайтов и анимаций из текстовых команд.
- Поддержка создания карт и игровых объектов.
- Возможность разработки полноценных игр с помощью AI.
- Интуитивно понятный интерфейс для планирования и рендеринга.
📌 GitHub: https://github.com/0x0funky/agent-sprite-forge
#python
@Python_Community_ru
🚀 Оптимизация LLM для RTX 3090
Репозиторий предлагает конфигурации и патчи для запуска современных языковых моделей на RTX 3090. Поддерживает несколько движков и моделей, обеспечивая максимальную производительность и надежность в зависимости от ваших потребностей.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка двух маршрутов: максимальная производительность или надежность.
- Проверенные конфигурации Docker для локального API.
- Модель-агностичный подход с поддержкой различных языковых моделей.
- Оптимизированные настройки для 1 или 2 RTX 3090.
📌 GitHub: https://github.com/noonghunna/club-3090
#python
@Python_Community_ru
Репозиторий предлагает конфигурации и патчи для запуска современных языковых моделей на RTX 3090. Поддерживает несколько движков и моделей, обеспечивая максимальную производительность и надежность в зависимости от ваших потребностей.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка двух маршрутов: максимальная производительность или надежность.
- Проверенные конфигурации Docker для локального API.
- Модель-агностичный подход с поддержкой различных языковых моделей.
- Оптимизированные настройки для 1 или 2 RTX 3090.
📌 GitHub: https://github.com/noonghunna/club-3090
#python
@Python_Community_ru
🌟 WindsurfAPI - тот самый мост, которого не хватало между Windsurf и привычными AI-инструментами.
Проект поднимает локальный API-прокси и позволяет обращаться к моделям Windsurf через знакомые форматы:
- /v1/chat/completions - OpenAI-compatible API
- /v1/messages - Anthropic-compatible API
То есть можно подключать Windsurf к Claude Code, Cursor, Cline, своим скриптам, агентам и LLM-gateway без переписывания всей инфраструктуры.
Что полезного:
- запуск локально или на своём сервере
- работа через привычные SDK
- совместимость с OpenAI / Anthropic форматами
- переключение между моделями из экосистемы Windsurf
- account pooling для распределения лимитов между аккаунтами
По сути, WindsurfAPI превращает Windsurf из закрытого IDE-инструмента в нормальный API-слой для своих агентных пайплайнов.
Очень практичная штука для тех, кто собирает кастомные AI-workflows и хочет подключать модели к своим инструментам, а не жить только внутри редактора.
Сейчас дают 50+ популярных ИИ через официальные API бесплатно.
GitHub: https://github.com/dwgx/WindsurfAPI
@Python_Community_ru
Проект поднимает локальный API-прокси и позволяет обращаться к моделям Windsurf через знакомые форматы:
- /v1/chat/completions - OpenAI-compatible API
- /v1/messages - Anthropic-compatible API
То есть можно подключать Windsurf к Claude Code, Cursor, Cline, своим скриптам, агентам и LLM-gateway без переписывания всей инфраструктуры.
Что полезного:
- запуск локально или на своём сервере
- работа через привычные SDK
- совместимость с OpenAI / Anthropic форматами
- переключение между моделями из экосистемы Windsurf
- account pooling для распределения лимитов между аккаунтами
По сути, WindsurfAPI превращает Windsurf из закрытого IDE-инструмента в нормальный API-слой для своих агентных пайплайнов.
Очень практичная штука для тех, кто собирает кастомные AI-workflows и хочет подключать модели к своим инструментам, а не жить только внутри редактора.
Сейчас дают 50+ популярных ИИ через официальные API бесплатно.
GitHub: https://github.com/dwgx/WindsurfAPI
@Python_Community_ru
GitHub
GitHub - dwgx/WindsurfAPI: Windsurf-to-OpenAI compatible API proxy
Windsurf-to-OpenAI compatible API proxy. Contribute to dwgx/WindsurfAPI development by creating an account on GitHub.
🔒 OpenAI Privacy Filter: Защита Личных Данных
Модель для обнаружения и маскировки персонально идентифицируемой информации (PII) в текстах. Идеальна для высокопроизводительных рабочих процессов по очистке данных, обеспечивая быструю и контекстно осведомлённую обработку. Подходит для локального использования и настройки.
🚀 Основные моменты:
- Двусторонняя классификация токенов для PII.
- Легкая настройка под специфические данные.
- Поддержка длинных контекстов до 128,000 токенов.
- Низкие требования к ресурсам: работает на ноутбуках и в браузерах.
- Гибкость в управлении точностью и полнотой.
📌 GitHub: https://github.com/openai/privacy-filter
#python
@Python_Community_ru
Модель для обнаружения и маскировки персонально идентифицируемой информации (PII) в текстах. Идеальна для высокопроизводительных рабочих процессов по очистке данных, обеспечивая быструю и контекстно осведомлённую обработку. Подходит для локального использования и настройки.
🚀 Основные моменты:
- Двусторонняя классификация токенов для PII.
- Легкая настройка под специфические данные.
- Поддержка длинных контекстов до 128,000 токенов.
- Низкие требования к ресурсам: работает на ноутбуках и в браузерах.
- Гибкость в управлении точностью и полнотой.
📌 GitHub: https://github.com/openai/privacy-filter
#python
@Python_Community_ru
GitHub
GitHub - openai/privacy-filter: OpenAI Privacy Filter
OpenAI Privacy Filter. Contribute to openai/privacy-filter development by creating an account on GitHub.
⚡️ Глава Google Cloud выложил свой личный набор skills для AI-агентов
И это выглядит не как очередная папка с промптами, а как полноценный рабочий pipeline для разработки.
Внутри - 19 skills и 7 slash-команд, которые превращают агента в почти нормальную инженерную систему: от идеи и спецификации до тестов, ревью и релиза.
Логика разбита на 6 этапов:
- Define - помогает сформулировать идею, требования и спецификацию до начала кодинга
- Plan - дробит большую задачу на понятные шаги
- Build - ведёт пошаговую разработку с учётом контекста и нужных API
- Verify - прогоняет проверки через DevTools, ловит баги и помогает их чинить
- Review - смотрит качество кода, безопасность и производительность
- Ship - готовит проект к релизу и доводит до состояния «можно выкатывать»
Самое интересное - это не привязано к одному инструменту.
Сборку можно встроить в Claude Code, Cursor, Antigravity, OpenCode, Gemini CLI и другие агентные IDE / CLI.
По сути это готовый скелет для разработки с AI-агентом: меньше хаоса, меньше «сделай красиво», больше нормального процесса.
https://github.com/addyosmani/agent-skills
@Python_Community_ru
И это выглядит не как очередная папка с промптами, а как полноценный рабочий pipeline для разработки.
Внутри - 19 skills и 7 slash-команд, которые превращают агента в почти нормальную инженерную систему: от идеи и спецификации до тестов, ревью и релиза.
Логика разбита на 6 этапов:
- Define - помогает сформулировать идею, требования и спецификацию до начала кодинга
- Plan - дробит большую задачу на понятные шаги
- Build - ведёт пошаговую разработку с учётом контекста и нужных API
- Verify - прогоняет проверки через DevTools, ловит баги и помогает их чинить
- Review - смотрит качество кода, безопасность и производительность
- Ship - готовит проект к релизу и доводит до состояния «можно выкатывать»
Самое интересное - это не привязано к одному инструменту.
Сборку можно встроить в Claude Code, Cursor, Antigravity, OpenCode, Gemini CLI и другие агентные IDE / CLI.
По сути это готовый скелет для разработки с AI-агентом: меньше хаоса, меньше «сделай красиво», больше нормального процесса.
https://github.com/addyosmani/agent-skills
@Python_Community_ru
⚡️ Вредонос в PyPI превратил установку пакета в русскую рулетку
Microsoft расследует взлом популярного Python-пакета mistralai - официального клиента для работы с моделями Mistral AI.
По данным исследователей, злоумышленники внедрили вредонос прямо в библиотеку. Самое неприятное - код срабатывал уже при обычном import и пытался красть данные из окружения.
Но дальше история становится совсем абсурдной.
Вредонос проверял язык и регион системы, обходил русскоязычные окружения и включал геозависимую «лотерею» для остальных. Для некоторых стран поведение было особенно жёстким: с вероятностью 1 к 6 он мог запустить разрушительную команду удаления файлов.
В X после этого начали шутить, что лучший security-патч года - русский языковой пакет.
Шутки шутками, но кейс неприятный: это был не случайный левый пакет с тремя скачиваниями, а клиент для популярного AI-сервиса. То есть supply chain-атаки уже давно бьют не только по npm-мусору, а по нормальным инструментам, которые разработчики ставят почти на автомате.
Вывод простой: даже официальный пакет сегодня не гарантия безопасности.
Проверяйте версии, lock-файлы, хеши, changelog и окружение, где ставите зависимости. Особенно если это AI SDK, который по умолчанию получает доступ к токенам, ключам и рабочим данным.
https://x.com/lauriewired/status/2054231467744760131?s=46
@Python_Community_ru
Microsoft расследует взлом популярного Python-пакета mistralai - официального клиента для работы с моделями Mistral AI.
По данным исследователей, злоумышленники внедрили вредонос прямо в библиотеку. Самое неприятное - код срабатывал уже при обычном import и пытался красть данные из окружения.
Но дальше история становится совсем абсурдной.
Вредонос проверял язык и регион системы, обходил русскоязычные окружения и включал геозависимую «лотерею» для остальных. Для некоторых стран поведение было особенно жёстким: с вероятностью 1 к 6 он мог запустить разрушительную команду удаления файлов.
В X после этого начали шутить, что лучший security-патч года - русский языковой пакет.
Шутки шутками, но кейс неприятный: это был не случайный левый пакет с тремя скачиваниями, а клиент для популярного AI-сервиса. То есть supply chain-атаки уже давно бьют не только по npm-мусору, а по нормальным инструментам, которые разработчики ставят почти на автомате.
Вывод простой: даже официальный пакет сегодня не гарантия безопасности.
Проверяйте версии, lock-файлы, хеши, changelog и окружение, где ставите зависимости. Особенно если это AI SDK, который по умолчанию получает доступ к токенам, ключам и рабочим данным.
https://x.com/lauriewired/status/2054231467744760131?s=46
@Python_Community_ru
🤔1
🌐 МHR-CFW: MasterHttpRelay + Cloudflare Worker
MHR-CFW — это инструмент для создания анонимного прокси-сервера, использующего Google и Cloudflare для маскировки реального трафика. Он позволяет обойти сетевые фильтры, скрывая целевые сайты за обычным трафиком Google.
🚀 Основные моменты:
- Прокси-сервер, использующий Google и Cloudflare для анонимности.
- Подходит для образовательных и исследовательских целей.
- Не требует установки дополнительных зависимостей, кроме Python.
- Предоставляется без гарантии и ответственности.
📌 GitHub: https://github.com/denuitt1/mhr-cfw
@Python_Community_ru
MHR-CFW — это инструмент для создания анонимного прокси-сервера, использующего Google и Cloudflare для маскировки реального трафика. Он позволяет обойти сетевые фильтры, скрывая целевые сайты за обычным трафиком Google.
🚀 Основные моменты:
- Прокси-сервер, использующий Google и Cloudflare для анонимности.
- Подходит для образовательных и исследовательских целей.
- Не требует установки дополнительных зависимостей, кроме Python.
- Предоставляется без гарантии и ответственности.
📌 GitHub: https://github.com/denuitt1/mhr-cfw
@Python_Community_ru