This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Опенсорс-аналог Claude Cowork, который работает локально и бесплатно
Разработчики выкатили Rowboat - open-source ИИ-коворкер, который позиционируют как замену Claude Cowork от Anthropic. Работает полностью локально, на вашей машине, с любой LLM на выбор.
Из интересного: поддержка голоса, расширяемость через MCP-тулы, совместимость с Obsidian-хранилищами, фоновые агенты с веб-поиском и автоматическое построение графа знаний по вашим заметкам и письмам.
Anthropic, кажется, начинают окружать со всех сторон. Пока они строят закрытую экосистему, комьюнити собирает аналоги на коленке и раздает бесплатно.
github.com/rowboatlabs/rowboat
Разработчики выкатили Rowboat - open-source ИИ-коворкер, который позиционируют как замену Claude Cowork от Anthropic. Работает полностью локально, на вашей машине, с любой LLM на выбор.
Из интересного: поддержка голоса, расширяемость через MCP-тулы, совместимость с Obsidian-хранилищами, фоновые агенты с веб-поиском и автоматическое построение графа знаний по вашим заметкам и письмам.
Anthropic, кажется, начинают окружать со всех сторон. Пока они строят закрытую экосистему, комьюнити собирает аналоги на коленке и раздает бесплатно.
github.com/rowboatlabs/rowboat
👍10🔥5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚨 ElevenLabs получил open source конкурента
Mistral выкатили Voxtral и это выглядит как серьёзный заход в TTS.
Модель всего на 4B параметров. При этом даёт около 70 мс задержки, что уже подходит для голосовых агентов в реальном времени.
Поддерживает клонирование голоса буквально с нескольких секунд аудио. Плюс работает на 9 языках и умеет переносить голос между ними.
По бенчмаркам заявляют 68.4% побед против ElevenLabs Flash v2.5.
Ключевой момент здесь не только в качестве. Веса открыты и доступны на Hugging Face.
Это значит, что TTS снова уходит из SaaS в инфраструктуру. Голос можно разворачивать локально, кастомизировать и встраивать без ограничений.
Для тех, кто делает voice agents, это сильный сдвиг. Контроль над голосом теперь можно держать у себя.
https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-4B-TTS-2603
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Mistral выкатили Voxtral и это выглядит как серьёзный заход в TTS.
Модель всего на 4B параметров. При этом даёт около 70 мс задержки, что уже подходит для голосовых агентов в реальном времени.
Поддерживает клонирование голоса буквально с нескольких секунд аудио. Плюс работает на 9 языках и умеет переносить голос между ними.
По бенчмаркам заявляют 68.4% побед против ElevenLabs Flash v2.5.
Ключевой момент здесь не только в качестве. Веса открыты и доступны на Hugging Face.
Это значит, что TTS снова уходит из SaaS в инфраструктуру. Голос можно разворачивать локально, кастомизировать и встраивать без ограничений.
Для тех, кто делает voice agents, это сильный сдвиг. Контроль над голосом теперь можно держать у себя.
https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-4B-TTS-2603
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
❤20🔥7👍5😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚨 Без этого репо ты используешь Claude Code на 10%
Практически все, кто реально работает с Claude Code, уже сидят на claude-code-best-practice. Остальные просто не выжимают и половины возможностей.
Это не очередной список советов, а собранная база практики: 84 конкретных приёма, примеры внедрения и разбор того, как строят workflow топовые пользователи.
Внутри разложено всё, что обычно собираешь по кускам:
промптинг, планирование, CLAUDE.md, агенты, команды, skills, hooks, дебаг, утилиты
реальные примеры использования каждой ключевой фичи
сравнение подходов из крупных репозиториев и методологий
оркестрация через цепочку Command → Agent → Skill
советы Бориса Черны, собранные из тредов и интервью
Есть и практические вещи, которые реально меняют работу:
• использование subagents, чтобы разгружать контекст и ускорять задачи
• второй Claude как ревьюер перед выполнением плана
• контроль размера CLAUDE.md, чтобы модель не деградировала
• ручное управление контекстом через /compact
• переписывание решений «с нуля», когда уже понял задачу глубже
Отдельно - блок с открытыми вопросами, на которые до сих пор нет нормального ответа. Это уже уровень, где начинается настоящая инженерия вокруг Claude Code.
Репозиторий залетел в топ GitHub, почти 20K звёзд и активно растёт.
https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice
Практически все, кто реально работает с Claude Code, уже сидят на claude-code-best-practice. Остальные просто не выжимают и половины возможностей.
Это не очередной список советов, а собранная база практики: 84 конкретных приёма, примеры внедрения и разбор того, как строят workflow топовые пользователи.
Внутри разложено всё, что обычно собираешь по кускам:
промптинг, планирование, CLAUDE.md, агенты, команды, skills, hooks, дебаг, утилиты
реальные примеры использования каждой ключевой фичи
сравнение подходов из крупных репозиториев и методологий
оркестрация через цепочку Command → Agent → Skill
советы Бориса Черны, собранные из тредов и интервью
Есть и практические вещи, которые реально меняют работу:
• использование subagents, чтобы разгружать контекст и ускорять задачи
• второй Claude как ревьюер перед выполнением плана
• контроль размера CLAUDE.md, чтобы модель не деградировала
• ручное управление контекстом через /compact
• переписывание решений «с нуля», когда уже понял задачу глубже
Отдельно - блок с открытыми вопросами, на которые до сих пор нет нормального ответа. Это уже уровень, где начинается настоящая инженерия вокруг Claude Code.
Репозиторий залетел в топ GitHub, почти 20K звёзд и активно растёт.
https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice
❤8👍5🔥2
🔥 Linux 7.0 - Торвальд и команда вычистили десятилетия грязного легаси и ОС стала реально быстрее!
Линус Торвальдс наконец пошёл на радикальный шаг и начал массовую зачистку старого кода. То, что копилось годами, просто выкинули. Итог - система стала заметно проще, чище и быстрее.
Что изменилось по факту:
XFS сильно прокачали - файловая система стала надёжнее, меньше рисков потери данных и лучше ведёт себя под нагрузкой
Работа с памятью ускорилась примерно на 20%, плюс подтянули сетевой стек - соединения стабильнее при высоких нагрузках
Контейнеры теперь стартуют быстрее за счёт улучшений в open_tree - меньше оверхеда при разворачивании
В Kconfig наконец дали больше свободы кастомизации - можно заменить Tux на свой логотип
Поддержка железа тоже прокачана - AMD и Intel работают эффективнее без ручных оптимизаций
Главное здесь не список фич, а тренд. Ядро постепенно избавляется от исторического балласта и становится более предсказуемым и удобным для современных нагрузок.
https://github.com/torvalds/linux/releases/tag/v7.0
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Линус Торвальдс наконец пошёл на радикальный шаг и начал массовую зачистку старого кода. То, что копилось годами, просто выкинули. Итог - система стала заметно проще, чище и быстрее.
Что изменилось по факту:
XFS сильно прокачали - файловая система стала надёжнее, меньше рисков потери данных и лучше ведёт себя под нагрузкой
Работа с памятью ускорилась примерно на 20%, плюс подтянули сетевой стек - соединения стабильнее при высоких нагрузках
Контейнеры теперь стартуют быстрее за счёт улучшений в open_tree - меньше оверхеда при разворачивании
В Kconfig наконец дали больше свободы кастомизации - можно заменить Tux на свой логотип
Поддержка железа тоже прокачана - AMD и Intel работают эффективнее без ручных оптимизаций
Главное здесь не список фич, а тренд. Ядро постепенно избавляется от исторического балласта и становится более предсказуемым и удобным для современных нагрузок.
https://github.com/torvalds/linux/releases/tag/v7.0
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
🔥38👍15❤10😱1
Обе модели
• Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами
• MoE + MTP + MLA
• Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang
Код и веса уже на платформе GitVerse.
Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками.
В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍4❤1
🚀 OpenGauss: Умный оркестратор для Lean-работ
OpenGauss - это инструмент для управления рабочими процессами в Lean, позволяющий эффективно организовывать задачи, такие как доказательства и формализация. Он интегрирует несколько агентов и упрощает взаимодействие с Lean-экосистемой через удобный CLI.
🚀Основные моменты:
- Многоагентная архитектура для Lean-работ
- Поддержка различных рабочих процессов: prove, draft, autoprove
- Удобное управление проектами и сессиями
- Интеграция с Lean tooling и MCP/LSP
📌 GitHub: https://github.com/math-inc/OpenGauss
OpenGauss - это инструмент для управления рабочими процессами в Lean, позволяющий эффективно организовывать задачи, такие как доказательства и формализация. Он интегрирует несколько агентов и упрощает взаимодействие с Lean-экосистемой через удобный CLI.
🚀Основные моменты:
- Многоагентная архитектура для Lean-работ
- Поддержка различных рабочих процессов: prove, draft, autoprove
- Удобное управление проектами и сессиями
- Интеграция с Lean tooling и MCP/LSP
📌 GitHub: https://github.com/math-inc/OpenGauss
❤6👍3🔥3
⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде!
Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»?
Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright.
И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом.
AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker.
На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят.
👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/
Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»?
Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright.
И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом.
AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker.
На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят.
👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/
❤6😁4👍2🔥1🤩1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Claude Code получил open-source инструмент, который снимает лимиты использования и не даёт ему останавливаться посреди задачи.
47 000+ звёзд, бесплатно, и уже называют чит-кодом для power-пользователей.
https://github.com/thedotmack/claude-mem
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
47 000+ звёзд, бесплатно, и уже называют чит-кодом для power-пользователей.
https://github.com/thedotmack/claude-mem
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
👍11❤4🔥3😢1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔊 В опенсорс вышел самый лёгкий и доступный генератор речи - MOSS-TTS-Nano работает локально на любом процессоре даже без видеокарты.
Ультралёгкий TTS, который можно гонять хоть на тостере - MOSS-TTS.
Это не «демка на поиграться», а нормальный инструмент: запускается на обычном 4-ядерном CPU, тянется даже на уровне Raspberry Pi и при этом выдаёт живую речь без ощутимой задержки.
Модель крошечная - около 100 млн параметров, но звук на уровне: до 48 кГц и вполне чистая озвучка.
Лучше всего справляется с английским, но русский тоже поддерживает.
Умеет не только короткие фразы. Спокойно читает длинные тексты и может клонировать голос, что открывает кучу сценариев - от ботов до локальных ассистентов.
Фактически это TTS, который не требует ни облака, ни GPU, ни сложной инфраструктуры. Запустил и используешь.
https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano
Демо: https://huggingface.co/spaces/OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Nano
Ультралёгкий TTS, который можно гонять хоть на тостере - MOSS-TTS.
Это не «демка на поиграться», а нормальный инструмент: запускается на обычном 4-ядерном CPU, тянется даже на уровне Raspberry Pi и при этом выдаёт живую речь без ощутимой задержки.
Модель крошечная - около 100 млн параметров, но звук на уровне: до 48 кГц и вполне чистая озвучка.
Лучше всего справляется с английским, но русский тоже поддерживает.
Умеет не только короткие фразы. Спокойно читает длинные тексты и может клонировать голос, что открывает кучу сценариев - от ботов до локальных ассистентов.
Фактически это TTS, который не требует ни облака, ни GPU, ни сложной инфраструктуры. Запустил и используешь.
https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTS-Nano
Демо: https://huggingface.co/spaces/OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-Nano
❤6👍5🔥3