Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Добавляет в модели Django дополнительное поле PhoneNumberField которое будет автоматически валидировать телефонный номер.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-phonenumber-field/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Библиотека работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pika/
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Синяя галочка есть. Ответа нет. Мой собственный бот в MAX игнорирует моё же сообщение: сервер отвечает 200 OK, в логах чисто, а человек на другом конце ничего не видит. Так начались четыре вечера отладки Bot API нового российского мессенджера — четыре грабли, которых нет в документации. Где живёт токен. Почему 404 на чат, в котором ты прямо сейчас переписываешься. Как молча испаряется webhook-подписка. И почему MAX не говорит, которому из твоих ботов написали. Собрал всё, чтобы следующему хватило получаса вместо недели.
Несколько лет у меня лежал недорогой китайский видеодомофон Doorbell M8, работающий через приложение Ulooka. Покупал я его на одном из маркетплейсов примерно за 400 рублей — скорее из любопытства, чем из реальной необходимости.
В одной из предыдущих статей https://habr.com/p/1016120/ мы рассчитали температурное поле T(r, z, t) круглой конфорки аналитическими методами. В этой статье мы сделаем его компьютерную визуализацию.
Strict‑режим включён, схема валидна, ответ успешно парсится — а в проде всё равно всплывают None, пропавшие ограничения и аргументы инструментов не тех типов. В статье разберём пять ситуаций, где Structured Outputs создают ложное ощущение надёжности, и посмотрим, какие проверки действительно стоит добавить в LLM‑пайплайн.
Я собираю своего кодинг‑агента поверх моделей OpenAI. Базовый агентный цикл написал сам на Pydantic AI, и он быстро заработал. А потом начались сложные узлы: как сжимать распухший контекст, как не дать агенту делать заново уже сделанное, как понять, что он правда закончил, а не выдохся. На каждом таком узле я застревал и шёл смотреть, как это решают взрослые. Благо исходники Codex, OpenCode и Pi лежат открыто, а архитектуру Claude Code Anthropic описывает сама.Оказалось, кодинг‑агенты различаются не моделью внутри и не списком фич на лендинге. Они различаются архитектурными ставками обвязки, и эти ставки видны прямо в коде.
Обучил multi-label классификатор на 15 классов для модерации Discord-сообщества, получил micro F1 = 0.9358 — цифра, с которой можно закрывать задачу и не разбираться дальше. Но стоило посмотреть на precision и recall по каждому классу отдельно, как выяснилось: recall на TOXIC — около 0.78, а для части редких меток test split вообще не подтверждает качество — положительных примеров там почти нет.
ㅤ