Бенчи ровно в ту секунду, когда Chief AI Officer'ом поставили зумера
Первоисточник выложили 23 сентября 2026 года.
👉 About Python
Первоисточник выложили 23 сентября 2026 года.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пилишь собственные harness-системы? Тогда не пролистывай мимо свежей пачки моделей System One.
Поначалу был Jev. А теперь — Contrastive Language Model (CLM). И работает он шустрее Jev аж в 9 раз. Похоже, что с ролью верификатора CLM справляется лучше, особенно когда задача растянута на длинный горизонт выполнения.
В чём вообще разница между Jev и CLM? CLM учится контрастно, а Jev — через Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD). Jev берёт ситуацию вместе с заранее заданными вопросами и на выходе отдаёт типизированные решения с вероятностями. CLM устроен иначе: загоняет ситуацию и возможные действия в эмбеддинги, меряет их сходство, а дальше ранжирует или вытаскивает самый подходящий вариант. Смысл в том, что решить эту задачу можно несколькими путями, и это правда любопытно. Код и веса выложили под Apache 2.0.
👉 About Python
Поначалу был Jev. А теперь — Contrastive Language Model (CLM). И работает он шустрее Jev аж в 9 раз. Похоже, что с ролью верификатора CLM справляется лучше, особенно когда задача растянута на длинный горизонт выполнения.
В чём вообще разница между Jev и CLM? CLM учится контрастно, а Jev — через Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD). Jev берёт ситуацию вместе с заранее заданными вопросами и на выходе отдаёт типизированные решения с вероятностями. CLM устроен иначе: загоняет ситуацию и возможные действия в эмбеддинги, меряет их сходство, а дальше ранжирует или вытаскивает самый подходящий вариант. Смысл в том, что решить эту задачу можно несколькими путями, и это правда любопытно. Код и веса выложили под Apache 2.0.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖Techlead в эпоху AI: пересобираем роль с Podlodka Techlead Crew
AI изменил привычный уклад работы, и пришло время перестраивать команды, адаптировать новые инструменты и определять, какие решения остаются в зоне ответственности лидеров разработки, а какие можно делегировать ИИ-коллегам.
💡 Организаторы конференции Podlodka Techlead Crew собрали сезон «Techlead в эпоху AI», чтобы посмотреть, как лидеры рынка внедряют AI в процессы разработки, и пересобрать образ современного техлида.
С 28 сентября по 5 октября участники:
• Посмотрят, как крупные компании внедряют AI в разработку
• Разберутся, как привести команду к агентской разработке
• Настроят AI-агента под конкретные задачи
• Соберут AI feedback loop для контроля качества проекта
• Обсудят, как AI меняет роль техлида и командные процессы.
Полная программа уже на сайте — участников ждет пять дней утренних и вечерних сессий в Zoom, практика и живые обсуждения с коллегами.
Если вы отвечаете за технические решения, процессы и команду — приходите разбираться, как пользоваться AI на благо людям, проектам и бюджетам.
🎟 Билеты на сезон: https://podlodka.io/techcrew
По промокодуPythonLiar — скидка.
AI изменил привычный уклад работы, и пришло время перестраивать команды, адаптировать новые инструменты и определять, какие решения остаются в зоне ответственности лидеров разработки, а какие можно делегировать ИИ-коллегам.
С 28 сентября по 5 октября участники:
• Посмотрят, как крупные компании внедряют AI в разработку
• Разберутся, как привести команду к агентской разработке
• Настроят AI-агента под конкретные задачи
• Соберут AI feedback loop для контроля качества проекта
• Обсудят, как AI меняет роль техлида и командные процессы.
Полная программа уже на сайте — участников ждет пять дней утренних и вечерних сессий в Zoom, практика и живые обсуждения с коллегами.
Если вы отвечаете за технические решения, процессы и команду — приходите разбираться, как пользоваться AI на благо людям, проектам и бюджетам.
По промокоду
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Заголовки безопасности в FastAPI — буквально одной строкой
fastapi-security-headers навешивает на ответы твоего приложения нормальные HTTP-заголовки: HSTS, защиту от MIME sniffing, лимиты на встраивание страниц и прочие браузерные политики.
Цепляется как обычный ASGI middleware:
Готовые пресеты уже из коробки — под JSON API, под жёсткую политику и под Swagger UI, чтобы /docs не отвалился. А сами заголовки можно подгонять под всё приложение или перебивать точечно на отдельном маршруте.
GitHub
👉 About Python
fastapi-security-headers навешивает на ответы твоего приложения нормальные HTTP-заголовки: HSTS, защиту от MIME sniffing, лимиты на встраивание страниц и прочие браузерные политики.
Цепляется как обычный ASGI middleware:
app.add_middleware(SecurityHeadersMiddleware)Готовые пресеты уже из коробки — под JSON API, под жёсткую политику и под Swagger UI, чтобы /docs не отвалился. А сами заголовки можно подгонять под всё приложение или перебивать точечно на отдельном маршруте.
GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
LintLang — вычищает инструкции для ИИ-агентов
Гоняет
Крутится локально, к LLM не стучится. Хочешь — дёргай перед коммитом, хочешь — вешай в CI, чтобы свежие ошибки в инструкциях уезжали на проверку вместе с кодом.
Источник
👉 About Python
Гоняет
AGENTS.md, CLAUDE.md, SKILL.md, а заодно описания инструментов и конфиги агентов. Ловит размытые формулировки, циклы без условия выхода и косяки, когда описание инструмента не бьётся с его схемой.Крутится локально, к LLM не стучится. Хочешь — дёргай перед коммитом, хочешь — вешай в CI, чтобы свежие ошибки в инструкциях уезжали на проверку вместе с кодом.
uvx lintlang scan AGENTS.md
Источник
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Claude Code больше не будет рубить всё на полуслове, если 5-часовой лимит прилетит прямо посреди таски. Теперь он дотянет до вменяемой точки остановки и докрутит текущие изменения. Ради этого Claude выдают небольшой фиксированный запас из недельной квоты.
Фича катится не всем сразу: на Pro — раз в неделю, на Max и Team Premium — всякий раз, как упираешься в 5-часовой лимит сессии.
А OpenAI похожую штуку прикрыла пару недель назад.
👉 About Python
Фича катится не всем сразу: на Pro — раз в неделю, на Max и Team Premium — всякий раз, как упираешься в 5-часовой лимит сессии.
А OpenAI похожую штуку прикрыла пару недель назад.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM