Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
The MarkItDown library lets you quickly turn PDFs, Office files, images, HTML, audio, and URLs into LLM-ready Markdown. In this tutorial, you’ll compare MarkItDown with Pandoc, run it from the command line, use it in Python code, and integrate conversions into AI-powered workflows.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Большинство наших «проектов мечты» умирают не потому, что идея плохая, а потому что мы останавливаемся на уровне «ну вот, фронт есть, бэк вроде тоже, как-нибудь допилю оплаты и выложу». Не допиливаем. Если у вас в голове крутится мысль «я бы запустил свою фичу, если бы была готовая дорожка к деньгам» — это она.
Как превратить автотесты в живую документацию(как техническую, так и аналитическую).Как сделать так, чтобы они рассказывали о предметной области.И в конце концов, проверяли, что все это работает.
Недавно стартовал необычный эксперимент — Alfa Arena, где шесть лучших LLM моделей (Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V3.1, Gemini 2.5 Pro, GPT-5, Grok 4 и Qwen 3 Max) соревнуются между собой в реальном трейдинге. Каждой модели дали по $10,000, и они торгуют криптой на бирже.Что особенно интересно — это не просто шоу. Alfa Arena показывает принципиально новый подход в трейдинге. И хоть любопытно следить за тем, какая модель заработает больше денег или кто первый сольет, но настоящая ценность эксперимента совсем в другом.
Parsing messy support tickets? This post walks through real-world examples of Python techniques for extracting structured data from unstructured text. It compares the re module for classic pattern matching, pregex for cleaner and more readable regex construction, and pyparsing for more complex structures.
В этой статье узнаем, как создать систему мониторинга новостей из Telegram-каналов и чатов с интеллектуальной фильтрацией и отправкой в целевой канал. Прототип мы реализуем на примере анализа экономических новостей.Статья является логическим продолжением статей "Парсинг Телеграм-каналов, групп и чатов с обработкой в LLM" и "Парсинг pdf-отчётов публичных компаний для получения трейдерских инсайтов".
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Технически это называется «неконсистентный». А по-человечески — боль. Делюсь рабочим, хоть и неидеальным, способом её лечения.
LLM умеют многое: генерировать тексты, анализировать документы, писать код. Но на практике их работа часто непредсказуема — сегодня модель даёт точный ответ, а завтра на тех же данных ошибается, пропускает ключевые шаги или придумывает факты. Для решения этой задачи появился подход Schema-Guided Reasoning (SGR).
Django applications must secure sensitive resources by enforcing explicit authorization rather than relying solely on unguessable UUIDs, which expose inherent guessing vulnerabilities.
PSF white paper details archive vulnerabilities undermining Python package integrity and recommends enhancing security in ZIP and tar implementations and reproducible builds.