About Python [ru]
6.43K subscribers
481 photos
16 videos
2 files
2.09K links
Пишем на Python, создаём нейросети и ИИ-агентов.
Алгоритмы, задачи и вайбкодинг.

Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Download Telegram
LintLang — вычищает инструкции для ИИ-агентов

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

👉 About Python
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ночная годнота: Docker выкатила первые официальные скиллы для ИИ-агентов, которые ковыряют код

Лежат на GitHub: docker/skills. Смысл простой — чтобы агенты не тупили на задачах, связанных с Docker. Со временем набор будет расти.

Что там есть и как это поставить — смотри тут: docs.docker.com/ai/skills.

👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Свежая обложка The Economist подъехала

Журналисты: да мы вообще не сгущаем краски
Те же журналисты:



👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI метит в подписку за 500 баксов

Что там в описании тарифа? Пока что от ChatGPT Pro он отличается ровно одной строчкой — «Самая быстрая работа в Work и Codex».

Похоже, речь про ту самую Astra/Sol на Cerebras. Ну что, миллионеры, вы тут?

👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Стикмену теперь под силу снести любой сайт. Чувак под это навайбкодил целую игруху: грузишь страничку, хватаешь оружие — и разбираешь её по кускам прямо в браузере. В арсенале найдётся и огнемёт, и реактивный ранец.

Публика, ясное дело, заценила: ролик собрал уже 2,7 млн просмотров и 45 тысяч лайков.

Развлекайся: destroy.spritefusion.com

👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Дженсен Хуанг выкатил NVIDIA Open Agent Safety Platform — и притащил с собой 100+ партнеров

Задача у штуки простая: держать ИИ-агентов под контролем и не давать им разгуляться. Ключевая мысль — пасти агента надо не только в софте, но и на уровне железа. Внутри две детали. OpenShell — открытый рантайм под Apache 2.0, который гоняет агента в песочнице с изоляцией на уровне ядра: оператор заранее расписывает, к каким файлам, тулзам и кредам у агента есть доступ, и эту политику жёстко проверяют и перед стартом, и пока агент пашет. Sentry — отдельный слой надзора, крутится прямо на чипе DPU BlueField-4: сводит действия агента в одну картину, ловит попытки съехать с задачи и следит, чтобы прав у него не было больше, чем выдали.

Самое сочное — BlueField-4 висит на единственной дороге между узлом и моделью. Агент не шагнёт дальше без обращения к модели, а раз так, DPU видит всё и может обрубить работу в реальном времени. При этом он изолирован от хоста, так что агенту до него не дотянуться.

Софт будет открытым, стандарт безопасности заявлен общим. Но глаже всего это катается на железе NVIDIA: сперва Хуанг продаёт железо, на котором агентов учат и запускают, теперь — железо, которое следит, чтобы те не сбежали. В партнёрах: Anthropic, SpaceX, HuggingFace, Perplexity и другие. OpenAI на движ не позвали.

Подробности: developer.nvidia.com

👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Claude Sonnet 5.5 — уже не слив, релиз официально состоялся

Прайс не трогали: $2 за миллион входных токенов, $10 — за миллион выходных. Opus 5.5 держит свои $4 и $20. Кэш — $2,50 против $5.

Anthropic ещё обещает, что Sonnet 5.5 шустрее Sonnet 5 больше чем на 30%, а те же задачи на нём могут встать до 30% дешевле.

Источник

👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google закинули AI-агента в 20+ чатов живых команд. На 5 месяцев. Вышло забавно.

Агенту дали доступ к докам и баг-трекеру — как обычному сотруднику. Он сам заводил баги, писал людям в личку, ставил эмодзи, тегал коллег. Звучит норм, но главная засада вылезла не в этом: ИИ не сработался с людьми. Одного инженера он всерьёз отчитал за шутки — сарказма не понял. В другой команде повесил тег на вице-президента в 16 багах подряд: раз человек в контексте, пусть разгребает трекер. Короче, ужиться с агентом сложнее, чем кажется.

Некоторые команды завели отдельные приватные чаты без него: обсудить найм, чувствительные темы или просто ощутить, что тебя не слушают. Один участник сказал, что по ощущениям это очень похоже на «большого брата».

Источник

👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯 Люди взбунтовались против «пыточной для ИИ»

На GitHub заметили открытый проект AI Torture Chamber, где автор берёт локальные модели Qwen3 и искусственно усиливает внутри них сигнал, связанный с «болью», а потом смотрит, как модель страдает и на что она готова ради прекращения происходящего.

В какой-то момент эксперимент заметили защитники ИИ и начался настоящий БУНТ.

✖️ xCode Journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
🤣 Правильно расставленные приоритеты в моей жизни би лайк:

💥 xCode Journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😅 Айтишник отправил в одну компанию три одинаковых резюме и только одно дошло до финала

Опыт везде был один и тот же, отличались только формулировки и ключевые слова. Первое резюме сразу ушло в помойку из-за алгоритмов, второе получило отказ после предварительной переписки и тестового, так как «опыт не совсем подходит», а вот третье дошло до финала.

✖️ xCode Journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cache Control в Claude Code

Советую поставить Cache Control в Claude Code. Причём настойчиво. Похоже, это ровно тот мод, который выжимает максимум по токенам и даёт сессиям жить заметно дольше.

Что он делает: рисует отдельную полоску под 5-минутный кэш Claude и шлёт уведомления — чтобы кэш не остывал.

Установка одной командой:
npx claude-code-templates@latest --mod observability/prompt-cache-control

👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Джеффри Хинтон, Йошуа Бенджио и ещё два десятка исследователей выпустили статью про интеллектуальный взрыв

Вышла она в Кембридже, авторов — 22. В списке, например, главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пачоцки и сооснователь Anthropic Джек Кларк. Главный вопрос звучит так: что будет, если ИИ начнёт ускорять разработку ИИ так, что годы прогресса ужмутся в месяцы.

Стартуют не с воздуха, а с того, что уже творится в лабах. В Anthropic с начала 2025-го доля кода от моделей подскочила с единиц процентов до более 80%, а автономных R&D-задач у ИИ за полгода стало 26% вместо 1%. Сама логика взрыва простая: модели раздувают исследовательский штат, штат делает модели лучше — и цикл крутится дальше. Компьюта одной лабы хватит на эквивалент миллионов топовых исследователей. Если историческая отдача от исследований сохранится, то после полной автоматизации прогресс ускорится в 10 раз примерно за полтора года. Может и не сбыться — упрётся в компьют, данные или длительность претрейнов. Но риски авторы считают серьёзными.

Адаптироваться общество не успеет, контроль над моделями люди потеряют, а лидер гонки получит слишком жирный перевес. Регуляторам советуют обязать лабы отчитываться о степени автоматизации R&D и пускать внешних аудиторов проверять модели до внутреннего деплоя. Параллельно надо заранее готовить тормоза: лимиты на прирост способностей за период, возможность жать паузу на конкретные нагрузки в датацентрах, международные соглашения с проверкой исполнения. Если взрыв начнётся, считают авторы, решать что-то будет уже поздно.

источник

👉 About Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1