Python/ django

🚀 Qwen Code обновился - теперь это почти автономный DevOps-агент Вышли версии v0.14.0 – v0.14.2 и это уже не просто тулза, а полноценная система для управления задачами, агентами и инфраструктурой. Что добавили: • Channels - управляешь Qwen Code прямо из Telegram, DingTalk или WeChat Пишешь с теле…

🚀 Qwen Code обновился - теперь это почти автономный DevOps-агент Вышли версии v0.14.0 – v0.14.2 и это уже не просто тулза, а полноценная система для управления задачами, агентами и инфраструктурой. Что добавили: • Channels - управляешь Qwen Code прямо из Telegram, DingTalk или WeChat Пишешь с телефона - выполняется на сервере • Cron Jobs - регулярные AI-задачи Тесты каждые 30 минут, билд по утрам, мониторинг логов по расписанию • Qwen3.6-Plus - новый флагман 1M контекста и до 1000 бесплатных запросов в день • Sub-agent Model Selection - разные модели под разные задачи Тяжёлую модель на основную логику, быструю на подзадачи Экономия токенов без потери качества • /plan - режим планирования Сначала AI строит план по файлам и шагам, потом ты подтверждаешь и он исполняет • Follow-up Suggestions - после задачи предлагает следующие шаги Типа «добавить тесты?» или «проверить похожие файлы» • Adaptive Output Tokens - умный вывод По умолчанию 8K, но сам расширяется до 64K если не хватает • Ctrl+O - переключение режима ответа Подробный для дебага или компактный для работы https://github.com/QwenLM/qwen-code/releases

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 пер…

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

После LLM Wiki Карпаты появился следующий уровень работы с контекстом LLM читает источники, вытаскивает знания и собирает их в Markdown-вики с ссылками и связями. Получается база, которая не пересчитывается заново каждый раз. Для ресёрча это работает отлично. Концепты и их связи почти не меняются. Н…

После LLM Wiki Карпаты появился следующий уровень работы с контекстом LLM читает источники, вытаскивает знания и собирает их в Markdown-вики с ссылками и связями. Получается база, которая не пересчитывается заново каждый раз. Для ресёрча это работает отлично. Концепты и их связи почти не меняются. Но как только ты переносишь это в реальную работу, модель начинает теряться. Потому что рабочий контекст живой: ▫️ встречи   ▫️ дедлайны   ▫️ решения   ▫️ договорённости   Вики хранит описание проекта. Но не хранит, что реально произошло и как это менялось. И здесь появляется другой подход. Rowboat берёт ту же базу с Markdown и Obsidian, но вместо вики строит граф знаний. Каждая сущность становится отдельным объектом: ▫️ человек   ▫️ решение   ▫️ обязательство   ▫️ дедлайн   И всё это связывается между собой через ссылки. Разница ощущается сразу. Вики даёт тебе «о чём был проект».   Граф даёт тебе: ▫️ кто принял решение   ▫️ что именно пообещали   ▫️ когда это сделали   ▫️ что изменилось   Rowboat подтягивает данные из Gmail, Granola, Fireflies и разбивает разговоры не на страницы, а на факты. Каждое решение или обязательство становится отдельным md-файлом с привязкой к людям и проектам. Поверх этого крутятся фоновые агенты. Например, ежедневный бриф собирается автоматически из всех изменений в графе. Ты сам контролируешь, что запускать и что записывать обратно. Модель можно подключить любую: ▫️ через Ollama   ▫️ LM Studio   ▫️ или API   Все данные лежат в обычном Markdown. Можно открыть в Obsidian, изменить или удалить. Карпаты показал, как компилировать знания.   Rowboat показывает, как фиксировать реальность работы. Следующий шаг после «умной вики» это система, которая помнит не только идеи, но и решения. Repo: https://github.com/rowboatlabs/rowboat

🔊 Собрали жирный пак инструментов для работы со звуком - без облаков и подписок. Что внутри: Клонирование голоса, изменение тона и обработка аудио Хватает 2–3 секунд записи, чтобы воспроизвести голос Поддержка десятков языков: русский, английский, китайский Сохраняется оригинальный тембр Всё работае…

🔊 Собрали жирный пак инструментов для работы со звуком - без облаков и подписок. Что внутри: Клонирование голоса, изменение тона и обработка аудио Хватает 2–3 секунд записи, чтобы воспроизвести голос Поддержка десятков языков: русский, английский, китайский Сохраняется оригинальный тембр Всё работает локально - никакие данные никуда не улетают Запускается даже на слабом железе Есть гайды под Docker и запуск через bash Забирай, пока не разнесли. https://github.com/0xSojalSec/free-voice-clone

Вы хотите в IT… но боитесь, что не потянете Вы открываете вакансии аналитиков и ловите себя на мысли: «Это не для меня, слишком сложно» Слишком много требований, слишком много непонятных слов. И вроде хочется сменить направление, но страшно. Поэтому вы продолжаете работать там, где сейчас и откладыв…

Вы хотите в IT… но боитесь, что не потянете Вы открываете вакансии аналитиков и ловите себя на мысли: «Это не для меня, слишком сложно» Слишком много требований, слишком много непонятных слов. И вроде хочется сменить направление, но страшно. Поэтому вы продолжаете работать там, где сейчас и откладываете «на потом» Но вы не обязаны знать всё сразу. Вы просто не понимаете, какие навыки реально нужны работодателю. И из-за этого теряетесь. С чего начать свой путь разберут на бесплатном вебинаре: (https://karpov.courses/webinar-startda-thinking?utm_source=max&utm_medium=groups&utm_campaign=1__max_groups_post_webinar-1114--2026-04_ru_ds_kc&utm_content=6_april&utm_term=https://max.ru/pythonl) — что на самом деле ждут от новичка — какие навыки дают оффер, а какие – пустая трата времени — как зайти в аналитику без хаоса и перегруза Если вы давно думаете о переходе в IT – это шанс наконец понять, с чего начать Регистрация - https://karpov.courses/webinar-startda-thinking (https://karpov.courses/webinar-startda-thinking?utm_source=max&utm_medium=groups&utm_campaign=1__max_groups_post_webinar-1114--2026-04_ru_ds_kc&utm_content=6_april&utm_term=https://max.ru/pythonl) Реклама (https://telegra.ph/Reklama-04-03-34)

Похоже, OpenAI готовит не очередную версию, а полноценный перезапуск архитектуры. Что известно из утечек: • Новая база GPT-5.5 - это не тюнинг старого, а полностью новый фундамент после ~2 лет разработки. • Мышление стало “человечнее” Модели меньше «тупят по шаблону» и лучше понимают намерение без л…

Похоже, OpenAI готовит не очередную версию, а полноценный перезапуск архитектуры. Что известно из утечек: • Новая база GPT-5.5 - это не тюнинг старого, а полностью новый фундамент после ~2 лет разработки. • Мышление стало “человечнее” Модели меньше «тупят по шаблону» и лучше понимают намерение без лишних объяснений. • Омнимодальность из коробки Текст, изображения, возможно аудио и видео — всё в одной системе без костылей.  Фокус смещается: от ответов → к выполнению задач и автономной работе (все пилят агентов). • Длинные горизонты мышления Сложные задачи, многошаговые процессы, долгий контекст - это ключевая ставка.   То, что раньше требовало сложных промптов - теперь работает «из коробки». Ценовая война на подходе На фоне слухов о дорогих конкурентах OpenAI может демпинговать ради захвата рынка. Релиз уже близко. В AI-аренах уже мелькают первые генерации - похоже, тесты идут полным ходом.  https://x.com/pankajkumar_dev/status/2040670839624908816

🚀 Самые быстрорастущие GitHub-репозитории недели Неделя прошла под знаком голосового AI и саморазвивающихся агентов 1. https://github.com/microsoft/VibeVoiceопенсорс voice AI: клонирование голоса — и транскрипция до 60 минут за один проход   2. https://github.com/bytedance/deer-flowSuperAgent от …

🚀 Самые быстрорастущие GitHub-репозитории недели Неделя прошла под знаком голосового AI и саморазвивающихся агентов 1. https://github.com/microsoft/VibeVoiceопенсорс voice AI: клонирование голоса — и транскрипция до 60 минут за один проход   2. https://github.com/bytedance/deer-flowSuperAgent от ByteDance: сам исследует — , кодит и выполняет задачи   3. https://github.com/NousResearch/hermes-agentагент с памятью, который развивается со врем — енем   4. https://github.com/mvanhorn/last30days-skillагент ищет инфу по теме сразу в Reddit, X, Y — ouTube, HN   5. https://github.com/hacksider/Deep-Live-Camrealtime face swap по одной картинке —   6. https://github.com/TauricResearch/TradingAgentsмультиагентный трейдинг на LLM —   7. https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-codeлучшие skills и плагины для Claude Code —   8. https://github.com/google-research/timesfmfoundation-модель для таймсерий, zero-shot — прогнозы   9. https://github.com/datalab-to/chandraOCR для сложных таблиц и рукописного — текста   10. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2втоматизация научных открытий через агентов

Это золото: нашли ИИ-сервис, который превращает вашу идею в полноценный проект вашего устройства 🤯Просто пишешь, что хочешь собрать, и получаешь готовый blueprint: схемы подключения, список компонентов, пошаговые инструкции и 3D-модель. Если не знаешь, с чего начать — внутри есть комьюнити с готовым…

Это золото: нашли ИИ-сервис, который превращает вашу идею в полноценный проект вашего устройства 🤯Просто пишешь, что хочешь собрать, и получаешь готовый blueprint: схемы подключения, список компонентов, пошаговые инструкции и 3D-модель. Если не знаешь, с чего начать — внутри есть комьюнити с готовыми проектами, которые можно копировать и дорабатывать. https://www.blueprint.am/

✔️ AutoAgent: агенты теперь улучшают себя сами Вышла мощная open source библиотека для автономной самооптимизации AI-агентов. Мета-агент сам подбирает промпты, инструменты и оркестрацию - и занял #1 на SpreadsheetBench (96.5%) и TerminalBench (55.1%). В процессе оптимизации агент сам придумал нескол…

✔️ AutoAgent: агенты теперь улучшают себя сами Вышла мощная open source библиотека для автономной самооптимизации AI-агентов. Мета-агент сам подбирает промпты, инструменты и оркестрацию - и занял #1 на SpreadsheetBench (96.5%) и TerminalBench (55.1%). В процессе оптимизации агент сам придумал несколько трюков, которые никто не закладывал. Spot checking – запуск отдельных задач для маленьких правок вместо полного прогона, что сэкономило кучу compute.  Принудительные верификационные циклы - агент встроил детерминированные self-check-и и валидаторы, выделив бюджет на основную задачу и бонусные шаги для проверки.  Написание тестов - агент начал сам писать юнит-тесты под каждую задачу.  Progressive disclosure – при переполнении контекста агент начал дампить длинные данные в файлы. Оркестрация субагентов – при необходимости агент создавал task-specific субагентов и передавал им управление. GitHub: https://github.com/kevinrgu/autoagent

Энтузиаст переписал Claude Code на PYTHON — безумный айтишник из Южной Кореи прославился на весь интернет.  Anthropic по ошибке выложили в открытый доступ код своего ИИ-редактора Claude Code, и он разлетелся по сети как горячие пирожки. Кореец Sigrid Jin узнал об этом в 4 утра и сразу приступил к де…

Энтузиаст переписал Claude Code на PYTHON — безумный айтишник из Южной Кореи прославился на весь интернет.  Anthropic по ошибке выложили в открытый доступ код своего ИИ-редактора Claude Code, и он разлетелся по сети как горячие пирожки. Кореец Sigrid Jin узнал об этом в 4 утра и сразу приступил к делу. Чел до рассвета переписал ключевые функции на Python и выложил Claw Code на GitHub. Его репозиторий поставил рекорд, за два часа набрав 50 тысяч звёзд. Сейчас парень работает на портом на Rust. https://github.com/instructkr/claw-code