🔍 OmniParser (https://github.com/microsoft/OmniParser?tab=readme-ov-file) — это инструмент от Microsoft, предназначенный для разбора и анализа интерфейсов приложений на основе скриншотов
🌟 OmniParser позволяет распознавать и структурировать элементы интерфейса, обеспечивая, чтобы визуальные агенты на основе GPT могли ориентироваться и взаимодействовать с различными GUI-компонентами. OmniParser поддерживает модель для обнаружения интерактивных областей и описания иконок, делая возможным создание агентов, ориентированных на визуальное восприятие
🔐 Лицензия: CC-BY-4.0
🖥 Github (https://github.com/microsoft/OmniParser?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru
🌟 OmniParser позволяет распознавать и структурировать элементы интерфейса, обеспечивая, чтобы визуальные агенты на основе GPT могли ориентироваться и взаимодействовать с различными GUI-компонентами. OmniParser поддерживает модель для обнаружения интерактивных областей и описания иконок, делая возможным создание агентов, ориентированных на визуальное восприятие
🔐 Лицензия: CC-BY-4.0
🖥 Github (https://github.com/microsoft/OmniParser?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru
Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
@Python_Community_ru
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
@Python_Community_ru
Все уже пользуются AI coding agents. Но почти никто не понимает, как они реально работают.
learn-claude-code разбирает Claude Code-style agent harness с нуля. Авторская формула простая: Bash is all you need.
Вместо магии и маркетинга там показывают базовый цикл агента: модель отвечает, просит вызвать tool, код выполняет действие, результат возвращается обратно в контекст, и цикл продолжается.
Дальше на этот скелет постепенно навешиваются реальные части агентной системы:
* tool use
* permissions
* hooks
* memory
* context compaction
* subagents
* background tasks
* MCP
* worktree isolation
71.1K звёзд у tutorial repo — хороший сигнал. Люди устали от “AI agents за 5 минут” и хотят наконец понять, что там внутри.
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
#AI #OpenSource
@Python_Community_ru
learn-claude-code разбирает Claude Code-style agent harness с нуля. Авторская формула простая: Bash is all you need.
Вместо магии и маркетинга там показывают базовый цикл агента: модель отвечает, просит вызвать tool, код выполняет действие, результат возвращается обратно в контекст, и цикл продолжается.
Дальше на этот скелет постепенно навешиваются реальные части агентной системы:
* tool use
* permissions
* hooks
* memory
* context compaction
* subagents
* background tasks
* MCP
* worktree isolation
71.1K звёзд у tutorial repo — хороший сигнал. Люди устали от “AI agents за 5 минут” и хотят наконец понять, что там внутри.
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
#AI #OpenSource
@Python_Community_ru
🔥1