Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
A recap on the work done in NumPy and CPython to make multi-threaded NumPy workloads scale on the free-threaded build of CPython.
Есть Apache Superset. Есть аналитик, который открывает SQL Lab и десять минут вспоминает, как называется таблица с заказами — orders, olist_orders или fact_orders_v2. Есть языковые модели, которые отлично пишут SQL, но понятия не имеют, что лежит в вашем хранилище.Задача звучала просто: добавить в интерфейс Superset кнопку, по которой открывается чат с моделью. Причём агент должен работать по принципу MCP — не фантазировать имена колонок, а сходить и посмотреть их в метаданных. Подключаться к любому OpenAI‑совместимому API: локальная Ollama, llm7, OpenAI — что угодно.Дальше — про то, как это делается без форка Superset, без пересборки фронтенда и без ослабления политики безопасности. И про несколько ловушек, каждая из которых стоила мне отдельного расследования.
Три месяца я строил одну и ту же контент-машину для AI/tech-канала тремя способами: вручную с ChatGPT, в n8n и на Python через Claude Code. В статье — архитектура из трёх пайплайнов, реальные тайминги из production-логов, миграция с SubMagic на собственный постпроцесс за один день и практический чек-лист, который поможет выбрать между ассистентом, визуальным конструктором и собственным ИИ-агентом.
В Python 3.14.0 (октябрь 2025-го) разработчики заменили классический иерархический сборщик мусора на инкрементальный – обещали более короткие паузы на больших свалках. Но уже в 3.14.5 (май 2026-го) это решение полностью откатили.Что пошло не так? И почему альтернативный сборщик даже не сделали переключаемой опцией, как в Java или Go?
В прошлой статье я рассказывал про WhyTrend — open-source инструмент, который не просто находит аномалии во временных рядах, а пытается объяснить, почему они произошли: собирает внешний контекст (новости, Hacker News, Wikipedia) и формирует объяснение со ссылками на источники. Эта статья — про внутреннюю кухню: почему WhyTrend в итоге оказался фреймворком, а не очередной библиотекой, и какие архитектурные решения к этому привели.
У GitPython есть защита от опасных опций git. Я передал ей --upload-pack=/srv/lab/helper.sh, она отказала. Передал то же самое записью короче, -u/srv/lab/helper.sh, и она пропустила: скрипт выполнился. Это CVE-2026-67324, уязвима 3.1.50, исправлено в 3.1.51. Ниже стенд, живой вывод обеих попыток и разбор, почему шестистрочная проверка промахнулась.
Floating point math is often slower than integer math because the compiler is being conservative about how it optimizes your code. While some programming languages already had solutions of a sort, until now Rust did not have a good stable way to deal with this limitation. But now, starting in version 1.98, Rust will allow telling the compiler it can optimize your code further—but with extra control so that you can still write numeric algorithms with minimal rounding errors.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Библиотека работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pika/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Генерация красивых единичных артов давно перестала быть проблемой. Но как только возникает прикладная задача — например, сделать серию консистентных иллюстраций или заготовок для стикерпака в едином стиле — обычный промпт‑инжиниринг начинает буксовать. Закрытые модели дают высокое качество, но забирают контроль и навязывают свое видение.Поэтому я решил собрать собственный контролируемый пайплайн.
Давайте сразу договоримся: я не публикую ИИ слоп, пишу статью ручками (потому что уважаю своего читателя) и рассказываю интересное и актуальное из своей бесплатной работы в опенсорсе, а с вас лайк статье (если она будет для вас интересной).Погнали смотреть, что у нас в питоне происходило!
Интерфейс для вызова C-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/cffi/
Scaffold a Django project the way you need it. Seedkit is a skill for Claude Code, Cursor, and other coding agents. Tell it what you must build, it asks a few questions, then writes the Django project — authentication, APIs, background jobs, deploy. A cookiecutter gives one fixed set of packages and you delete the parts you do not need; Seedkit knows more than 50 Django packages and writes only the code for what you select.