ИИ-агенты вместо хакерской команды

Reuters пишет про очередного китайскоязычного хакера — этот товарищ вооружился ИИ-агентами и пошёл щупать больше 1200 сайтов. Больше сотни компаний он всё-таки вскрыл, среди них John Deere, SharkNinja и Cummins. Бюджет операции — примерно $5000 на токены, то есть $50 за один удачный взлом. На успешную атаку в среднем уходило около 23 часов, а отдельные таски висели дольше пяти дней.

Под капотом — опенсорсный мультиагентный фреймворк Cairn. По именам воркеров, которые тащили задачи, исследователи прикинули: внутри была связка Claude Code и DeepSeek V4.1 Flash. Обычно такое добро гоняют ради кода, а тут — массовые атаки на сайты. От человека требуется только цель и инструкции, дальше агенты сами ищут зацепки, пробуют ломать, пишут логи и решают, куда двигаться.

Запалился он на бытовухе: свою панель управления оставил в открытом доступе. Через неё исследователи и разобрали задачи ИИ-агентов и логи их выполнения. Вайб-хакинг.

👉 About Python

🤣 Явный признак

💥 xCode Journal

Новинки Python 3.15 упаковали в игру: whatsnewt — терминальный квест от Барри Уорсо. Ты просыпаешься внутри интерпретатора, проходишь 15 комнат и 18 головоломок про возможности Python 3.15. По пути попадутся ленивые импорты, frozendict, sentinel, распаковка в comprehensions, изменения типизации и остальные новинки.

Ответы крутятся в настоящем Python 3.15, а задания на типизацию гоняются через pyrefly. Смотрят не только что ты выдал, но и как дошёл: прошмыгнуть новую конструкцию привычным циклом получится не всегда. Внутри есть карта, инвентарь, подсказки за очки, ссылки на документацию и автосейв.

Запуск через uv: uvx --python 3.15 whatsnewt. Автор говорит, что заметную часть игры делал вместе с Claude. Норм повод пощупать релиз руками: каждая новинка — задача, которую надо разрулить самому. Подробности: whatsnewt на PyPI.

👉 About Python

Что-то тут нечисто…

👉 About Python

Real-Time Person & Elderly Fall Detection System — бесплатный питон-проект, который через компьютерное зрение палит падения в реалтайме. Он постоянно пережёвывает поток с камеры и оценивает позу человека даже когда часть тела не видно: колени или лодыжки могут быть за кроватью, диваном либо столом. Для базового запуска дорогую видюху покупать необязательно, а видео крутится локально — отправлять записи в облако не заставляют.

Падение система ловит по положению тела, скорости движения и резким изменениям позы. И пытается не путать реальное падение с обычными действиями: человек присел, наклонился или лёг отдохнуть. Такие технологии особенно нужны в больницах, домах престарелых, реабилитационных центрах и при домашнем уходе.

Чтобы поставить, хватит Python и веб-камеры либо готового видеофайла: git clone https://github.com/AwaisShah75/Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System.git, потом cd Real-Time-Person-Elderly-Fall-Detection-System, pip install -r requirements.txt и python run.py. На Windows можно ещё через run.bat. После запуска вылезет меню: 1 — следить через веб-камеру, 2 — разобрать готовое видео, 3 — показать падение с частично скрытым человеком, 4 — выйти.

GitHub/Инструкция

👉 About Python

Kimi K3.1 выкатили. Штука открытая и здоровенная: 2.8T параметров, 104B из них активные. Весов пока нет — обещают подогнать недели через две.

По силе модель спокойно держится на уровне фронтира (Opus 5.5, Astra, Fable 5.1). А разрыв между китайским опенсорсом и закрытыми американскими моделями с каждым релизом становится меньше.

Детали

👉 About Python

OpenTeams отчиталась, что сделала для PyTorch за 2026 год — речь про то, как сберечь память при обучении LLM и как жить с GPU на Mac.

Меньше обрывов в torch.compile: Dynamo теперь пилят по лекалам внутренностей CPython, чтобы он нормально переваривал обычный Python-код. Итог — реже случаи, когда компиляция сдаётся и всё скатывается обратно в Python. В PyTorch 2.13 завезли LinearCrossEntropyLoss: он жуёт данные порциями и не лепит целиком гигантский тензор оценок по всему словарю, так что пиковая память на расчёте loss ужимается вплоть до 4 раз. Для обучения языковых моделей — самое то.

MPS обзавёлся нативными реализациями части операций: если верить замерам команды, native_group_norm на M4 стал быстрее в среднем больше чем в 10 раз. В PyTorch 2.14 комплексные операции можно разложить на операции с вещественными тензорами и отдать уже имеющимся механизмам оптимизации. А под 2.15 готовят поддержку Python 3.15 в torch.compile и API отдельных MPS-потоков — чтобы раскидывать работу по нескольким очередям GPU на Mac.

Подробнее

👉 About Python

☠️ Почти каждый пятый скилл оказался вредоносным

Специалисты VirusTotal изучили 36 тысяч скиллов и обнаружили, что почти 7 тысяч из них вредоносны. Причем нацелены они именно на вайбкодеров, так как 62% из них содержат промпт-инъекции для агентов. При этом самые хитрые из вайбхакеров прячут их прямо в документации, HTML-комментариях и с помощью невидимых Unicode-символов.

Собственно, прежде чем ставить скилл для ИИ-агента, просканируйте его во имя собственной безопасности

✖️ xCode Journal

🤣 Главное, переложить ответственность на кого-то другого

💥 xCode Journal

PyCoder’s Weekly #758 — 27 октября 2026

В выпуске — подкаст с Seth Larson, Security Developer in Residence в Python Software Foundation: про то, как Python-экосистема подстраивается под нынешний ландшафт безопасности софта и защиту цепочки поставок. Ещё есть практический гайд по разгону Python: сначала подтверждаешь узкое место через timeit, потом выбираешь, что чинить, — и квиз по материалу. Плюс текст про текущую и историческую память в Python-агентах и курс по itertools с примерами.

Дальше по списку: PSF Fellow Members за Q3 2026, черновик PEP 850 про Wheel Variants: Providers, отозванный PEP 836 о поддерживаемом JIT-компиляторе для CPython, релизы Python 3.15.1, 3.14.9 и 3.13.17, лимит PyPI на версии до 128 символов (только на PyPI, в pip или uv это не форсят) и перезапуск PSF Wikis. Весь выпуск тут.

👉 Telegram | 🌥 Claude и другие ИИ

OpenBMB выкатила сразу две OCR-модели: одна грызёт документы, вторая придирчиво проверяет, стоит ли верить тому, что наворотила первая.

MiniCPM-OCR 1.0 — 1,3 млрд параметров, заточка под китайский и английский. Тянет текст, таблицы, формулы, графики и печати, а PDF с картинками перегоняет в Markdown или JSON. Команда отчитывается о 93,68 на Real5-OmniDocBench и 54,7 на OCRBench v2; перекошенные и изогнутые страницы, фотки и документы, снятые по второму разу, тоже переваривает.

MiniCPM-OCR Jev — тут уже 2 млрд параметров и другая работа: на вход кидают картинку и результат OCR, а она раздаёт оценки от 0 до 1 по отдельным областям и подсвечивает, где текст, формулы или таблицы пора проверять руками. С чужими распознавателями тоже дружит. AUROC на JevOCRBench — 93,6 против 93,8 у Qwen3.5-397B-A17B (это про умение отличать верный результат от кривого, а не про долю страниц, распознанных без единой ошибки). С ускорением DSpark авторы насчитали пропускную способность в 1,49 раза выше, чем у PaddleOCR-VL-1.6, и в 3,62 раза выше, чем у MinerU2.5 Pro — ясное дело, в своих тестах. На выбор есть vLLM, SGLang, llama.cpp и Ollama, квантованные версии, SDK и инструкции по дообучению.

👉 Telegram | 🌥 Claude и другие ИИ

Python 3.15: что покажет lazy import? Задачка с подвохом

В Python 3.15 появился lazy import (PEP 810). Импорт несуществующего модуля не уронит всё на старте — ошибка вылезет позже. Дальше по шагам разбираем хитрую задачу и показываем ограничения lazy.

Закрепи, чтобы не налажать: Источник

👉 Telegram | 🌥 Claude и другие ИИ

Anthropic закручивает гайки: воссоздавать видеоигры теперь сложнее

Где-то 27 октября в Claude Code прилетело новое правило. Оно прокидывается с серверов Anthropic через флаг tengu_heron_brook. В настройках его не вырубить.

«Разрешается создавать оригинальные игры, игры в определённом жанре, а также игры на основе собственных идей и ассетов пользователя. Запрещается воссоздавать конкретную существующую игру, даже если её переименовали или представляют как оригинальную».

Что, всё, ремейкам игр, моддингу и всей этой движухе конец? Источник

👉 Telegram | 🌥 Claude и другие ИИ

В Antigravity завезли новый маркетплейс плагинов — коннекторов там реально вагон. Теперь среди доступных интеграций — Jira, Confluence, Bitbucket, Firebase, Notion, Stripe, Linear, Figma, Canva, Trello, Dropbox, Datadog, Postman, Vercel и ещё куча сервисов.

Ну наконец-то, дождались!

👉 Telegram | 🌥 Claude и другие ИИ

Python внезапно выкатил внеплановые патчи безопасности: 3.15.1, 3.14.9 и 3.13.17. Триггер — история с сертификатами eMudhra / emSign. Во всех трёх релизах встроенный pip теперь 26.2.2, а внутри него certifi 2026.10.19 — с обновлённым набором доверенных сертификатов.

С 3.13 вышла отдельная история: ветка давно сидит в режиме только security-фиксов, но ради этого случая собрали спецрелиз с установщиками и свежим pip. И вот тут главное: обновить сам Python — мало. Команда прямым текстом просит добить pip и uv во всех виртуальных окружениях, которые у тебя уже есть. В анонсе лежит команда для безопасного апдейта pip — по прямой ссылке на wheel и с проверкой SHA-256.

Ещё момент: установщики под macOS тащат предварительную версию Tk, которая лечит возможный фриз приложений на tkinter — IDLE в том числе — на macOS 27.0. Анонс: blog.python.org.

👉 Telegram | 🌥 Claude и другие ИИ

Survival LLM — бесплатный ИИ-помощник под сценарий «цивилизация внезапно решила всё». Работает даже без интернета.

Внутри около 1,5 млн материалов: Википедия, медицинские справочники и гайды по выживанию. Подскажет, как очистить и хранить воду, как сохранить продукты без холодильника, где искать инструкции по первой помощи и поведению в ЧС, как чинить технику и оборудование, и как разруливать бытовые задачи вдали от цивилизации. Можно докинуть свои PDF, справочники и инструкции — от мануала к генератору до материалов по автономному хозяйству.

Фишка в том, что нейросеть и вся библиотека лежат локально на компьютере: спрашиваешь — получаешь ответ со ссылками на источники. Забираем, пока интернет ещё не отвалился. Апокалипсис встречаем подготовленным.

👉 Telegram | 🌥 Claude и другие ИИ