Prime Agent - новый open-source coding harness для задач, которые продолжаются часами или даже несколькими сессиями.
Вместо десятков отдельных инструментов модель получает один постоянный IPython-кernel. Через Python она может:
- искать информацию во всей истории диалога;
- вызывать системные инструменты;
- запускать субагентов параллельно;
- сохранять промежуточные данные вне активного контекста;
- возвращаться к старым агентам после сжатия истории;
- превращать удачные решения в память и повторно используемые навыки.
Разработчики описывают подход так:
> Контекст становится переменной, а делегирование субагентам - вызовом функции внутри REPL.
Агент может написать код, найти нужный фрагмент истории и обработать данные программно.
Есть и механизм
По собственным тестам Prime Intellect, связка Prime Agent + Opus 5 набрала 95,5% на ARC-AGI-3 - немного выше указанного авторами бенчмарка результата экспертов в 95,4%.
В предварительном EmulatorBench агент также смог с нуля написать на Rust работающие эмуляторы SEGA Genesis и Game Boy Color без доступа к готовым реализациям.
Prime Agent распространяется под MIT-лицензией и работает на macOS и Linux.
Важный нюанс: это не изолированная песочница. Агент запускает сгенерированный код с правами текущего пользователя, поэтому тестировать его безопаснее в отдельной копии репозитория.
GitHub:
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
Подробности:
https://www.primeintellect.ai/blog/prime-agent
Вместо десятков отдельных инструментов модель получает один постоянный IPython-кernel. Через Python она может:
- искать информацию во всей истории диалога;
- вызывать системные инструменты;
- запускать субагентов параллельно;
- сохранять промежуточные данные вне активного контекста;
- возвращаться к старым агентам после сжатия истории;
- превращать удачные решения в память и повторно используемые навыки.
Разработчики описывают подход так:
> Контекст становится переменной, а делегирование субагентам - вызовом функции внутри REPL.
Агент может написать код, найти нужный фрагмент истории и обработать данные программно.
Есть и механизм
/refine: Prime Agent анализирует собственную траекторию и может обновлять вспомогательные промпты, память, навыки и настройки субагентов. Изменения сохраняются между сессиями и при необходимости откатываются.По собственным тестам Prime Intellect, связка Prime Agent + Opus 5 набрала 95,5% на ARC-AGI-3 - немного выше указанного авторами бенчмарка результата экспертов в 95,4%.
В предварительном EmulatorBench агент также смог с нуля написать на Rust работающие эмуляторы SEGA Genesis и Game Boy Color без доступа к готовым реализациям.
Prime Agent распространяется под MIT-лицензией и работает на macOS и Linux.
Важный нюанс: это не изолированная песочница. Агент запускает сгенерированный код с правами текущего пользователя, поэтому тестировать его безопаснее в отдельной копии репозитория.
GitHub:
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
Подробности:
https://www.primeintellect.ai/blog/prime-agent
🔥4👍2❤1🎉1
XY - новая open-source библиотека визуализации от команды Reflex. Она пытается объединить удобство Matplotlib с интерактивностью браузерных графиков и производительностью Rust.
Для больших датасетов Rust-ядро XY вычисляет только то, что реально можно показать при текущем разрешении экрана. При приближении данные уточняются и появляются исходные точки.
Есть даже совместимость с привычным стилем Matplotlib:
По собственному бенчмарку разработчиков на Apple M5 Pro:
- 100 млн точек в density-режиме - ~0,081 с;
- 100 млн реальных маркеров без агрегации - ~1,34 с;
- библиотека уже использовалась для визуализации датасета OpenStreetMap примерно на 10 млрд точек.
Под капотом:
Графики интерактивные: pan, zoom, hover, selection и linked charts. Их можно использовать в Jupyter и веб-приложениях, а затем экспортировать в HTML, PNG, SVG или PDF.
Установка:
Если подход оправдает себя, XY может стать интересной альтернативой связке Matplotlib + Plotly для действительно больших датасетов.
Источник:
https://github.com/reflex-dev/xy
#Python #DataScience #Visualization #Rust
Для больших датасетов Rust-ядро XY вычисляет только то, что реально можно показать при текущем разрешении экрана. При приближении данные уточняются и появляются исходные точки.
import xy
chart = xy.line_chart(
xy.line(
[1, 2, 3, 4, 5],
[120, 180, 165, 240, 310]
)
)
chart
Есть даже совместимость с привычным стилем Matplotlib:
import xy.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()
По собственному бенчмарку разработчиков на Apple M5 Pro:
- 100 млн точек в density-режиме - ~0,081 с;
- 100 млн реальных маркеров без агрегации - ~1,34 с;
- библиотека уже использовалась для визуализации датасета OpenStreetMap примерно на 10 млрд точек.
Под капотом:
Python API
↓
ColumnStore
↓
Rust compute
↓
binary buffers
↓
WebGL2 / Canvas
Графики интерактивные: pan, zoom, hover, selection и linked charts. Их можно использовать в Jupyter и веб-приложениях, а затем экспортировать в HTML, PNG, SVG или PDF.
Установка:
pip install xy
Если подход оправдает себя, XY может стать интересной альтернативой связке Matplotlib + Plotly для действительно больших датасетов.
Источник:
https://github.com/reflex-dev/xy
#Python #DataScience #Visualization #Rust
❤7🔥5👍3
🚀 LLMs-from-scratch пробил 100 000 звёзд на GitHub - и это уже одна из лучших практических баз по устройству современных LLM.
Проект Себастьяна Рашки показывает весь путь с нуля - без магии высокоуровневых библиотек:
- токенизация и attention;
- pretraining;
- классификация;
- instruction fine-tuning;
- LoRA, DPO и evaluation;
- KV cache и оптимизация памяти;
- эффективная загрузка весов.
Причём репозиторий давно вышел за рамки «соберём маленький GPT».
Там уже есть реализации Llama, Qwen, Gemma и OLMo с нуля, а также современные архитектурные техники:
- GQA;
- MLA;
- Sliding Window Attention;
- Gated DeltaNet;
- DeepSeek Sparse Attention;
- cross-layer KV sharing;
- Mixture-of-Experts.
Самое полезное - уменьшенные версии моделей можно запускать локально и подключать к тем же training scripts, чтобы реально экспериментировать с архитектурой, а не только читать статьи.
Рашка продолжит добавлять новые варианты attention и архитектуры, а RL и Reasoning From Scratch развивает в отдельных репозиториях.
Если хочется не просто использовать LLM через API, а действительно понять, что происходит внутри трансформера - это один из тех репозиториев, которые стоит пройти руками.
🔗
#AI #LLM #MachineLearning #DeepLearning #OpenSource
Проект Себастьяна Рашки показывает весь путь с нуля - без магии высокоуровневых библиотек:
- токенизация и attention;
- pretraining;
- классификация;
- instruction fine-tuning;
- LoRA, DPO и evaluation;
- KV cache и оптимизация памяти;
- эффективная загрузка весов.
Причём репозиторий давно вышел за рамки «соберём маленький GPT».
Там уже есть реализации Llama, Qwen, Gemma и OLMo с нуля, а также современные архитектурные техники:
- GQA;
- MLA;
- Sliding Window Attention;
- Gated DeltaNet;
- DeepSeek Sparse Attention;
- cross-layer KV sharing;
- Mixture-of-Experts.
Самое полезное - уменьшенные версии моделей можно запускать локально и подключать к тем же training scripts, чтобы реально экспериментировать с архитектурой, а не только читать статьи.
Рашка продолжит добавлять новые варианты attention и архитектуры, а RL и Reasoning From Scratch развивает в отдельных репозиториях.
Если хочется не просто использовать LLM через API, а действительно понять, что происходит внутри трансформера - это один из тех репозиториев, которые стоит пройти руками.
🔗
github.com/rasbt/LLMs-from-scratch#AI #LLM #MachineLearning #DeepLearning #OpenSource
❤16👍7🔥3
🚀 Django 6.1 вышел: меньше магии, больше контроля
Новая версия Django приносит улучшения для production-приложений и работы с базой данных.
Главное новшество — новый подход к загрузке данных моделей.
Теперь можно контролировать, когда Django делает дополнительные запросы:
Это помогает бороться с проблемой N+1 запросов и лучше контролировать нагрузку на БД.
Новые режимы:
-
-
-
Также в Django 6.1:
- поддержка Python 3.12, 3.13 и 3.14;
- PostgreSQL 15+;
- MySQL 8.4+;
- MariaDB 10.11+;
- улучшения cache и внутренних механизмов.
Главная идея релиза:
Django всё меньше скрывает стоимость операций и даёт разработчикам больше контроля над тем, что происходит под капотом.
Подробнее:
https://www.djangoproject.com/weblog/2026/aug/05/django-61-released/
Новая версия Django приносит улучшения для production-приложений и работы с базой данных.
Главное новшество — новый подход к загрузке данных моделей.
Теперь можно контролировать, когда Django делает дополнительные запросы:
from django.db import models
books = Book.objects.fetch_mode(
models.FETCH_PEERS
)
Это помогает бороться с проблемой N+1 запросов и лучше контролировать нагрузку на БД.
Новые режимы:
-
FETCH_ONE — загружать данные только для текущего объекта;-
FETCH_PEERS — догружать данные сразу для группы объектов;-
RAISE — запрещать неожиданные запросы и ловить проблемы заранее.Также в Django 6.1:
- поддержка Python 3.12, 3.13 и 3.14;
- PostgreSQL 15+;
- MySQL 8.4+;
- MariaDB 10.11+;
- улучшения cache и внутренних механизмов.
Главная идея релиза:
Django всё меньше скрывает стоимость операций и даёт разработчикам больше контроля над тем, что происходит под капотом.
Подробнее:
https://www.djangoproject.com/weblog/2026/aug/05/django-61-released/
Django Project
Django 6.1 released
Posted by Jacob Walls on Aug. 5, 2026
🔥18❤8👍7🎉1
⚡️ QueryTuner - open-source инструмент, который разбирает SQL-запрос и показывает, почему он может тормозить.
Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику.
Поддерживаются сразу 5 диалектов:
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- SQLite
Внутри два уровня анализа.
1. Детерминированный heuristic engine
Он мгновенно ищет типичные anti-patterns:
-
- функции внутри
- leading wildcard в
- потенциально отсутствующие индексы
-
- другие проблемы производительности
Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API.
2. Опциональный AI-слой
Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет:
- объяснять проблему человеческим языком;
- переписывать запрос;
- предлагать
- объяснять, зачем конкретный индекс нужен.
Особенно интересно, что можно передать ещё и
Например, для такого запроса:
Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо.
#SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering
https://github.com/AutoShiftOps/querytuner
Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику.
Поддерживаются сразу 5 диалектов:
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- SQLite
Внутри два уровня анализа.
1. Детерминированный heuristic engine
Он мгновенно ищет типичные anti-patterns:
-
SELECT *- функции внутри
WHERE- leading wildcard в
LIKE- потенциально отсутствующие индексы
-
ORDER BY без ограничения результата- другие проблемы производительности
Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API.
2. Опциональный AI-слой
Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет:
- объяснять проблему человеческим языком;
- переписывать запрос;
- предлагать
CREATE INDEX;- объяснять, зачем конкретный индекс нужен.
Особенно интересно, что можно передать ещё и
CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы. Например, для такого запроса:
SELECT *
FROM orders
WHERE YEAR(created_at) = 2026;
Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо.
#SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering
https://github.com/AutoShiftOps/querytuner
👍11❤4🎉2🔥1😢1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Запрограммируй робота на Python и поборись за призовой фонд трека 7 500 000 руб на True Tech Champ 2026.
Попробуй себя в треке по программированию роботов. Начать проще, чем кажется: зарегистрируйся, собери команду или объединись с другими участниками на платформе и пройди квалификационный этап до 13 сентября. В онлайн-симуляторе тебе предстоит запрограммировать робособаку и робота-манипулятора для доставки груза через полосу препятствий. Количество попыток не ограничено, а еще тебя будет ждать серия обучающих вебинаров.
Лучшие команды пройдут в финал и будут программировать реальных роботов на офлайн-полигоне 22 октября на большой сцене.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября
Реклама. ООО "МВС", ИНН 7707767501, Erid:2VSb5xGRBaJ
Попробуй себя в треке по программированию роботов. Начать проще, чем кажется: зарегистрируйся, собери команду или объединись с другими участниками на платформе и пройди квалификационный этап до 13 сентября. В онлайн-симуляторе тебе предстоит запрограммировать робособаку и робота-манипулятора для доставки груза через полосу препятствий. Количество попыток не ограничено, а еще тебя будет ждать серия обучающих вебинаров.
Лучшие команды пройдут в финал и будут программировать реальных роботов на офлайн-полигоне 22 октября на большой сцене.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября
Реклама. ООО "МВС", ИНН 7707767501, Erid:2VSb5xGRBaJ
🔥4😁4❤1🎉1
🐍 Django-разработчикам: `DEBUG=True` в проде опаснее, чем кажется.
Это не просто красивые страницы ошибок. При включённом DEBUG приложение может раскрывать stack trace, настройки, пути файлов, middleware, URL-паттерны и другие детали окружения.
Главная рекомендация - fail closed:
То есть по умолчанию DEBUG всегда выключен, а включается только локально.
Даже staging, QA и preview-среды, доступные из интернета, лучше запускать с
Отдельная ловушка - переменные окружения:
Здесь
Лучше явно парсить boolean или использовать
Мелкая настройка, которая однажды может спасти production от очень неприятной утечки.
https://lincolnloop.com/blog/setting-djangos-debug-safely/
#Python #Django #Backend #Security #DevOps
Это не просто красивые страницы ошибок. При включённом DEBUG приложение может раскрывать stack trace, настройки, пути файлов, middleware, URL-паттерны и другие детали окружения.
Главная рекомендация - fail closed:
DEBUG = False
То есть по умолчанию DEBUG всегда выключен, а включается только локально.
Даже staging, QA и preview-среды, доступные из интернета, лучше запускать с
DEBUG=False.Отдельная ловушка - переменные окружения:
DEBUG = os.environ.get("DEBUG", "False") != "False"
Здесь
DEBUG=false или DEBUG=0 могут неожиданно превратиться в True.Лучше явно парсить boolean или использовать
django-environ.Мелкая настройка, которая однажды может спасти production от очень неприятной утечки.
https://lincolnloop.com/blog/setting-djangos-debug-safely/
#Python #Django #Backend #Security #DevOps
❤5👍5🔥2😁1🤩1
🛡️ Uber открыла ADR - систему защиты для корпоративных AI-агентов.
ADR расшифровывается как Agentic AI Detection and Response. Проект уже используется внутри Uber и предназначен для наблюдаемости, тестирования безопасности и обнаружения угроз в агентных системах.
Что умеет ADR:
- собирает телеметрию от AI coding agents;
- отслеживает действия агентов и вызовы инструментов;
- помогает находить подозрительное поведение;
- позволяет строить security monitoring вокруг автономных агентов;
- включает инструменты для security benchmarking и threat detection.
Особенно интересно, что ADR смотрит на AI-агента уже не как на обычное приложение, а как на отдельного участника инфраструктуры, за действиями которого нужно постоянно следить.
Похоже, рядом с EDR для компьютеров и серверов появляется новый класс инструментов - EDR, но уже для автономных AI-агентов.
GitHub:
https://github.com/uber/ADR
#AI #AIAgents #Cybersecurity #Uber #OpenSource
ADR расшифровывается как Agentic AI Detection and Response. Проект уже используется внутри Uber и предназначен для наблюдаемости, тестирования безопасности и обнаружения угроз в агентных системах.
Что умеет ADR:
- собирает телеметрию от AI coding agents;
- отслеживает действия агентов и вызовы инструментов;
- помогает находить подозрительное поведение;
- позволяет строить security monitoring вокруг автономных агентов;
- включает инструменты для security benchmarking и threat detection.
Особенно интересно, что ADR смотрит на AI-агента уже не как на обычное приложение, а как на отдельного участника инфраструктуры, за действиями которого нужно постоянно следить.
Похоже, рядом с EDR для компьютеров и серверов появляется новый класс инструментов - EDR, но уже для автономных AI-агентов.
GitHub:
https://github.com/uber/ADR
#AI #AIAgents #Cybersecurity #Uber #OpenSource
👍6🔥3❤2
🔥 Stepik Курс: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» ровно про второе.
63 урока, 382 шага, ноль вдохновляющих рассуждений. В каждом уроке разбор темы с рабочим кодом, короткие вопросы и задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и без интернета.
Внутри то, о чём молчат туториалы: структурированный вывод по схеме, RAG, который не выдумывает, агенты с tool calling, evals и ловля регрессий, кэш, лимиты и очереди, инъекции промптов, локальный запуск через Ollama и vLLM, text-to-SQL с правами только на чтение, pgvector с HNSW, MCP и песочница для кода агента.
Плюс то, что окупается в первый же день: разбор входящей почты, отчёты без выдуманных чисел, вебхуки, боты, сценарии в браузере.
Для тех, кто уже пишет на Python и устал от демок.
72 часа скидка 55% процентов, начать учиться - https://stepik.org/a/295921
63 урока, 382 шага, ноль вдохновляющих рассуждений. В каждом уроке разбор темы с рабочим кодом, короткие вопросы и задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и без интернета.
Внутри то, о чём молчат туториалы: структурированный вывод по схеме, RAG, который не выдумывает, агенты с tool calling, evals и ловля регрессий, кэш, лимиты и очереди, инъекции промптов, локальный запуск через Ollama и vLLM, text-to-SQL с правами только на чтение, pgvector с HNSW, MCP и песочница для кода агента.
Плюс то, что окупается в первый же день: разбор входящей почты, отчёты без выдуманных чисел, вебхуки, боты, сценарии в браузере.
Для тех, кто уже пишет на Python и устал от демок.
72 часа скидка 55% процентов, начать учиться - https://stepik.org/a/295921
👍2🔥2🎉2❤1
🤖 Agency Agents - готовая команда специализированных AI-агентов для разработки, маркетинга, дизайна и бизнеса
Вместо одного универсального «сделай всё» агента проект предлагает десятки узких специалистов: Backend Architect, AI Engineer, DevOps Automator, Code Reviewer, Database Optimizer, SRE, Prompt Engineer, RAG Engineer и многих других.
Каждый агент - это не просто короткий prompt. Внутри описаны:
* роль и стиль общения;
* рабочий процесс;
* ожидаемые deliverables;
* технические примеры;
* критерии успешного результата.
Установить агентов можно в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Aider, Windsurf и другие инструменты. Есть и отдельное приложение для macOS, Linux и Windows.
Например, можно поставить только engineering-команду:
Или конкретных агентов:
По сути, Agency Agents превращает папку с промптами в готовый каталог AI-ролей, которые можно подключать к привычному coding agent без создания каждого system prompt с нуля.
Проект распространяется по лицензии MIT.
GitHub:
https://github.com/msitarzewski/agency-agents
Вместо одного универсального «сделай всё» агента проект предлагает десятки узких специалистов: Backend Architect, AI Engineer, DevOps Automator, Code Reviewer, Database Optimizer, SRE, Prompt Engineer, RAG Engineer и многих других.
Каждый агент - это не просто короткий prompt. Внутри описаны:
* роль и стиль общения;
* рабочий процесс;
* ожидаемые deliverables;
* технические примеры;
* критерии успешного результата.
Установить агентов можно в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Aider, Windsurf и другие инструменты. Есть и отдельное приложение для macOS, Linux и Windows.
Например, можно поставить только engineering-команду:
./scripts/install.sh \
--tool claude-code \
--division engineering
Или конкретных агентов:
./scripts/install.sh \
--tool cursor \
--agent frontend-developer,ui-designer
По сути, Agency Agents превращает папку с промптами в готовый каталог AI-ролей, которые можно подключать к привычному coding agent без создания каждого system prompt с нуля.
Проект распространяется по лицензии MIT.
GitHub:
https://github.com/msitarzewski/agency-agents
🔥4❤2👍2