52808
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
Что отличает настоящих профессионалов в аналитике данных?
Настоящие профессионалы в аналитике данных выделяются не просто техническими навыками, а глубоким пониманием бизнес-контекста. Они видят, как сухие цифры превращаются в стратегические решения, влияющие на прибыль компании и ее развитие.
Многие зацикливаются на изучении инструментов, упуская из виду главное — для чего эти инструменты нужны. Можно идеально владеть Python и SQL, но так и не научиться решать реальные бизнес-задачи.
Где учат аналитике, которая нужна бизнесу? В магистратуре НИУ ВШЭ и Karpov Courses «Аналитика больших данных». Посмотрите бесплатный вводный курс и узнайте, как строится программа и что даст вам диплом..
Спикеры курса — эксперты с реальным опытом: Анатолий Карпов (ex-VK, самый популярный эксперт в сфере аналитике, по данным NEWHR), Нерсес Багиян (Head of DS в Raiffeisen CIB) и другие.
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJaLkFa
✔️ OpenAI выложили в открытый доступ Customer Service Agent Demo
Теперь у всех есть пример, как сделать продакшн-агентов с маршрутизацией, безопасностью и интерфейсом — от запроса до ответа.
Что это такое:
• Многоагентная система для поддержки клиентов (например: бронирование мест, отмена рейса, статус рейса, FAQ)
• Демка написана на Python + Next.js
• Использует OpenAI Agents SDK
• Встроены guardrails: защита от неуместных запросов и попыток обхода правил
• UI: внутри готовый интерфейс чат-бота
Как работает:
1. Пользователь пишет запрос
2. Система выбирает подходящего агента (например, `SeatBooking`)
3. Агент отвечает или передаёт диалог другому
4. Есть fallback на человека, если нужно
Как запустить:
# Backend
cd python-backend
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn api:app --reload --port 8000
# Frontend
cd ui
npm install
npm run dev
http://localhost:3000
📈 TradingAgents — мультиагентная LLM-платформа для алгоритмической торговли
🎉 TradingAgents официально открыт! После большого интереса со стороны сообщества разработчики решили выложить весь фреймворк в open-source.
🔧 Что такое TradingAgents:
• Это мультиагентная система, имитирующая работу реальной трейдинговой фирмы
• Каждый агент выполняет свою роль — от анализа данных до принятия решений
• Все агенты основаны на LLM-моделях и взаимодействуют между собой
👥 Роли агентов:
• Fundamentals Analyst — анализ финансовых показателей компаний
• Sentiment Analyst — оценка настроений по соцсетям и новостям
• News Analyst — отслеживание глобальных событий и их влияния на рынок
• Technical Analyst — прогноз на основе графиков, индикаторов (MACD, RSI и др.)
⚠️ Важно: проект предназначен для исследовательских целей и не является финансовой рекомендацией. Результаты могут зависеть от модели, данных и параметров генерации.
📦 Возможности:
• CLI и GUI-интерфейс
• Быстрый запуск и кастомизация
• Структура, готовая к масштабированию
🔗 Репозиторий: https://github.com/AI4Finance-Foundation/TradingAgents
#AItrading #LLM #MultiAgent #TradingAgents #fintech #opensource
Выбираете магистратуру? Обратите внимание на бесплатные партнёрские программы Яндекса в топовых вузах России!
🔹 «Аппаратная разработка умных устройств» — межуниверситетская магистратура в НИУ ВШЭ и МФТИ. Вы будете решать реальные задачи, с которыми работают инженеры сервиса «Алиса и Умные устройства Яндекса».
🔹 «Искусственный интеллект в робототехнике» — программа в Сколтехе, основанная на опыте Яндекс Маркета. Вас ждёт работа с кейсами, где ИИ меняет процесс логистики и автоматизации.
Программы разрабатывались при участии экспертов Яндекса — действующих практиков в ML и Data Science, а также опытных преподавателей, — поэтому обучение построено на самых актуальных знаниях и реальных задачах.
🚀 Если хотите не просто получить диплом, а вырасти в сильного специалиста, переходите на сайт и выбирайте программу!
🤖 MiniMax Agent — новый универсальный ИИ-агент для сложных задач
Команда MiniMax представила MiniMax Agent — интеллектуального агента, способного решать многошаговые, долгосрочные и комплексные задачи.
Что умеет MiniMax Agent:
- Поддерживает комплексное и многошаговое планирование на уровне
- Разбиение задач на подзадачи и их исполнение
- МОщные инструменты генерации кода
- Мультимодальность
- Интеграция с MCP
🔗 https://agent.minimax.io
@ai_machinelearning_big_data
#AI #IntelligentAgent #MiniMax #MultiStepPlanning #Automation #ToolUse #MCP #LLM
Российский рынок СУБД демонстрирует рост — 41,7 млрд ₽ в 2025 году, +16% в год. Главные драйверы: импортозамещение и ИИ.
О приоритетах и текущей стратегии развития платформы данных Yandex Cloud рассказал Леонид Савченков:
— В центре внимания надёжность и масштабируемость — особенно для Postgres;
— Активное развитие опенсорса: вклад в Cloudberry (ASF), собственный pg-sharding, а YTsaurus может быть особенно полезен Python-разработчикам благодаря поддержке ML;
— YTsaurus и YDB теперь доступны для on-premise-развёртывания - решения можно запускать у себя;
— Обноваления платформы данных: в DataLens появился редактор графиков на JS, галерея дашбордов и сертификация аналитиков; улучшены механизмы шардирования, а также инструменты масштабирования и отказоустойчивости.
🔍 Отказоустойчивость, открытость и собственные разработки — ключ к суверенной инфраструктуре хранения и обработки данных.
Полное интервью
Уверены в своих навыках кодинга?
Тогда заглядывайте в канал Selectel. Всю неделю в канале будут выходить полезные материалы для разработчиков:
● Подробная инструкция, как сделать приложение на базе веб-технологий;
● Технические задачи для настоящих Python-энтузиастов;
● Идеи для pet-проектов: от генерации сложных паролей до нейросети для создания изображений;
● И даже выгодные продуктовые предложения, которые помогут воплотить идеи на инфраструктуре Selectel.
Подписывайтесь на канал и прокачивайте знания в сфере разработки ➡️
Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqwdjwRx
🖥 Вышел Git 2.50
Вот основные обновления:
1. Новый уровень работы с cruft packs
- Git хранит неиспользуемые (невидимые) объекты в специальных “cruft packs”.
- Раньше управлять ими было сложно: чтобы добавить или объединить объекты, нужно было всё перепаковывать, что занимало много времени и места.
- Теперь появился флаг --combine-cruft-below-size: можно легко объединять мелкие cruft packs в один, постепенно “чистить” репозиторий.
- Исправлена важная ошибка: раньше такие объекты могли случайно удаляться раньше времени — теперь это под контролем.
2. Быстрее для больших репозиториев — многослойные битмапы
- В больших проектах Git создаёт специальные “карты” (bitmaps), чтобы быстро понимать, какие объекты нужны для определённых коммитов.
- Новая версия поддерживает “инкрементальные” битмапы для multi-pack index — можно добавлять новые данные быстро, не пересоздавая всю структуру.
3. Новый движок слияния ORT
- Старый движок recursive полностью удалён: теперь слияния (`merge`) обрабатывает только быстрый и надёжный ORT.
- Это упростит разработку, повысит скорость merge и уменьшит количество ошибок.
4. Улучшения в утилитах и команде cat-file
- Теперь можно фильтровать объекты по типу, например, быстро получить только “деревья” (tree) с помощью --filter='object:type=tree'.
- Команда для удаления reflog стала интуитивной: вместо сложных параметров просто пишем git reflog delete <branch>.
5. Больше контроля над сетевыми соединениями
- Добавлены настройки для TCP Keepalive, теперь можно гибко управлять поведением Git в нестабильных сетях.
6. Меньше Perl — проще тестировать и собирать
- Git ещё больше избавился от зависимостей на Perl: тесты и документация теперь проще и стабильнее, особенно на системах без Perl.
7. Работа с разреженными (sparse) репозиториями стала удобнее
- Команды вроде git add -p теперь не требуют полной загрузки содержимого — удобно при работе с огромными проектами.
8. Косметические улучшения
- При ребейзе (rebase -i) названия коммитов теперь оформляются как комментарии — так ясно, что это просто для ориентира.
9. Быстрее клонируем через bundle-uri
- Git стал лучше справляться с ускоренным клонированием через *.bundle: теперь клиент правильно учитывает все ссылки, ускоряя загрузку репозитория.
Git 2.50 — это не просто исправление багов, а реальное ускорение и упрощение работы для всех, кто ведёт большие проекты, часто сливает ветки и заботится о “чистоте” репозитория. Новые команды делают жизнь проще, а старые баги — ушли в прошлое.
➡️ Почитать про все обновления
@pythonl
🚀 Pipedream — платформа для создания интеграций и автоматизаций между сервисами. Этот инструмент позволяет соединять более 1000 приложений через готовые компоненты или собственный код на Node.js, Python, Go и Bash.
Главное преимущество проекта — это гибкость: можно быстро настроить триггеры и цепочки действий без сложной инфраструктуры. Для кастомных сценариев доступно выполнение произвольного кода с подключением любых npm/pip-пакетов. Интеграции развертываются в облаке Pipedream, что избавляет от необходимости настраивать серверы.
🤖 GitHub
@pythonl
⚡️ MicroVMS — новая платформа для запуска кода от AI-агентов с максимальной безопасностью и скоростью.
В отличие от Docker и других тяжелых решений, MicroVMS использует легковесные песочницы для быстрой изоляции, мгновенного старта и простого управления.
● Поддержка разных сред: Python, Node.js и другие
● Идеально для AI-агентов — разработка и запуск без лишних сложностей
● Удобная система управления проектами — настройка песочниц в пару кликов
Если вы хотите запускать код AI-агентов быстро, безопасно и удобно — обратите внимание на MicroVMS.pip install microsandbox
🔗 Github
@pythonl
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/python_job_interview
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
🧠 16 июня все самое важное в мире технологий ищите в Санкт-Петербурге!
В ТехноХабе Сбера состоится большая сессия в рамках серии мероприятий международной конференции AI Journey.
Именно здесь соберутся лидеры AI-индустрии из разных стран, чтобы обсудить реальные кейсы внедрения AI, архитектуры нового поколения, крутой апгрейд нейронки GigaChat, самое свежее в исследованиях GenAI и то, что уже завтра станет новым стандартом!
📌 Подключайтесь к трансляции, чтобы не отставать от будущего.
QA-митап от YADRO — уже 19 июня
📍 Санкт-Петербург и онлайн
🕕 Сбор гостей с 18:00
🎫 Участие бесплатное
Мероприятие будет полезно специалистам в области автоматизированного тестирования, особенно тем, кто работает с Python и внедряет собственные инструменты и процессы в тестовую инфраструктуру.
В программе:
— Обзор TestY — системы управления тестированием (TMS) с открытым исходным кодом и плагинной архитектурой.
— Подход к автоматизации тестирования оборудования: от простого Bash до интеграции с тестовыми планами.
— Анализ метрик качества, которые оказывают влияние на принятие решений в IT-продуктах и проектах.
Спикеры — эксперты YADRO и приглашенные гости из Сбера, Т-банка и других компаний с опытом построения QA-процессов в крупных IT-командах.
Офлайн-участников ждут демозона с оборудованием YADRO, интерактивные стенды, технический квест, кофе-брейк и неформальное общение на афтепати.
👉 Регистрация уже открыта, участие бесплатное. До встречи!
💎 Quadratic — электронные таблицы нового поколения с кодом и ИИ. Проект предоставляет гибридную среду, где формулы, Python и SQL работают бок о бок, позволяя анализировать миллионы строк прямо в браузере без потерь производительности.
Особенность инструмента — технологичный стек (Rust, WebAssembly, WebGL). Интерфейс с поддержкой 60 FPS и масштабированием как в Figma делает работу с большими данными неожиданно плавной.
🤖 GitHub
@pythonl
🖥 Полезный хак для Python разработчиков.
import dis
def explain_bytecode(fn):
print(f"Анализ байткода функции: {fn.__name__}\n")
dis.dis(fn)
Пример:
def tricky(x):
return x * 2 + 1 if x > 0 else x - 1
explain_bytecode(tricky)
🖥 Как написать худший возможный Python-код
Иногда проще показать, как не надо, чем объяснять, как надо.
Вот список «правил», которые помогут вам гарантированно испортить любой Python-проект.
1. 🔒 Используйте непонятные имена переменных
Называйте переменные x, y, a, thing. Абстракция — залог путаницы.
def f(x, y, z=None):
a = x * 2
b = y + a if z else y - a
c = [i for i in range(a) if i % 2]
return sum(c) + b
result = [x if x > 0 else (y if y < 0 else z) for x in data if x or y and not z]
eval("d['" + key + "']")
value = "42"
value = int(value)
value = [value] * value
counter = 0
def increment():
global counter
counter += 1
if user.role == "xyz" and user.level > 42:
access_granted()
def foo():print("start")
if True:
print("yes")
else:
print("no")
def complex_logic(x):
return (lambda y: (lambda z: z**2)(y + 1))(x)
class HandlerFactory:
def get_handler(self):
class Handler:
def handle(self, x): return x
return Handler()
def legacy_feature():
print("This feature is deprecated")
return
# нигде не вызывается
def a(x): return x+1
# Просто запускай и смотри глазами
process_user(data)
🛠️ CRUDAdmin — генератор админок на Python за минутыcrudadmin — это фреймворк на Python для моментальной генерации интерфейсов на основе SQLAlchemy-моделей.
🔹 Поддержка Flask и FastAPI
🔹 Автоматическая генерация CRUD-интерфейсов
🔹 Простая настройка и кастомизация форм
🔹 Поддержка авторизации и управления доступом
🔹 Пагинация, поиск, фильтры — всё из коробки
📦 Установка:
pip install crudadmin
📊 Deptry — детектор проблем с зависимостями в Python. Этот инструмент сканирует проект на расхождения между импортами в коде и задекларированными зависимостями. Он работает с Poetry, pip и PDM, находя три типа проблем: неиспользуемые пакеты, отсутствующие зависимости и модули, ошибочно помеченные как dev-зависимости.
Инструмент анализирует не только requirements.txt, но и динамические импорты черезависимостями что снижает количество ложных срабатываний. Для настройки можно использовать как CLI-аргументы, так и секцию [tool.deptry] в� Deptry — детекто
🤖 GitHub
@pythonl
🎯 Практическое руководство: Signals — реактивное управление состоянием в Python
Недавно вышло отличное руководство «The Missing Manual for Signals: State Management for Python Developers», где автор показывает, как внедрять реактивную модель на Python с помощью библиотеки
Почему Signals полезны
Стандартный подход—императивный—скрывает зависимости между переменными, что ведёт к ошибкам:
class OrderService:
def add_order(self, order):
self.orders.append(order)
self.total += order.amount
self.avg = self.total / len(self.orders)
self.notify_if_needed()
self.track_analytics()
from reaktiv import Signal, Computed, Effect
orders = Signal([])
total = Computed(lambda: sum(o.amount for o in orders()))
avg = Computed(lambda: total() / len(orders()) if orders() else 0)
Effect(lambda: notify(avg()) if avg() > 100 else None)
orders.update(lambda os: os + [new_order])
🖥 Совет по Python:
from pathlib import Path
# Создаем объект Path для заданного пути к файлу
path = Path("C:/Users/test.md")
# Получаем имя файла вместе с расширением
print(path.name) # 'test.md'
# Получаем только имя файла без расширения
print(path.stem) # 'test'
# Получаем расширение файла (с точкой)
print(path.suffix) # '.md'
# Получаем родительскую директорию (папку)
print(path.parent) # 'C:/Users'
🐍 PyLeak — найди утечку памяти в своём Python-коде
PyLeak — простой и мощный инструмент для отладки утечек памяти в Python-приложениях.
🔍 Возможности:
• Показывает объекты, которые не удаляет сборщик мусора
• Строит граф зависимостей между объектами
• Выявляет циклические ссылки и "висящие" объекты
• Поддерживает визуализацию через Graphviz
📦 Установка:pip install pyleak
🧰 Идеален для отладки сервисов, где память утекает незаметно.
🔗 GitHub
@pythonl
💻 Copilot Agent Mode — новый этап в развитии AI-помощников для разработчиков
Теперь доступен всем в июньском обновлении Visual Studio!
🧠 Что умеет:
• Сам строит план разработки
• Выполняет задачи пошагово
• Адаптируется по ходу процесса
• Циклично доводит работу до завершения
Это уже не просто автодополнение — это полноценный агент, способный решать проектные задачи от начала до конца.
📖 Подробнее: https://msft.it/6018SQDuo
#VisualStudio #Copilot #AIdev #AItools #GitHubCopilot
#Copilot
@pythonl
🚀 TurboDRF — ускоритель Django REST Framework без боли
TurboDRF — лёгкий способ ускорить ваш Django API без перехода на FastAPI или переписывания логики.
🔥 Что даёт TurboDRF:
• ⚡ Быстрый рендер сериализаторов
• 🧠 Автоматический prefetch_related и select_related
• 🧊 Кэширование сериализованных ответов
• 🧩 Совместим с обычными DRF-сериализаторами
📦 Установка:pip install turbodrf
🛠️ Пример:
from turbodrf.mixins import TurboModelSerializer
class MySerializer(TurboModelSerializer):
class Meta:
model = MyModel
fields = "__all__"
🖥 py-pglite — PostgreSQL без установки, тестируй как с SQLite!
py-pglite — обёртка PGlite для Python, позволяющая запускать настоящую базу PostgreSQL прямо при тестах. Без Docker, без настройки — просто импортируй и работай.
📌 Почему это круто:
- 🧪 Ноль конфигурации: никакого Postgres и Docker, только Python
- ⚡ Молниеносный старт: 2–3 с против 30–60 с на традиционные подходы :contentReference[oaicite:2]{index=2}
- 🔐 Изолированные базы: новая база для каждого теста — чисто и безопасно
- 🏗️ Реальный Postgres: работает с JSONB, массивами, оконными функциями
- 🔌 Совместимость: SQLAlchemy, Django, psycopg, asyncpg — любая связка :contentReference[oaicite:3]{index=3}
💡 Примеры установки:
pip install py-pglite
pip install py-pglite[sqlalchemy] # SQLAlchemy/SQLModel
pip install py-pglite[django] # Django + pytest-django
pip install py-pglite[asyncpg] # Асинхронный клиент
pip install py-pglite[all] # Всё сразу
python
def test_sqlalchemy_just_works(pglite_session):
user = User(name="Alice")
pglite_session.add(user)
pglite_session.commit()
assert user.id is not None
🖥 Two Claps Open — инструмент, который открывает Chrome или активирует голосового помощника, когда пользователь хлопает в ладоши два раза 👏
💬 Как это работает:
• Слушает микрофон через pyaudio
• Реагирует на два быстрых хлопка подряд
• Открывает браузер или помощника
Возможности зависят только от фантазии:
• Включай музыку или YouTube по хлопку
• Открывай рабочий дашборд при запуске ПК
• Управляй умным домом — включай свет или открывай дверь хлопком
Чтобы понять, как "выглядит" хлопок в аудиосигнале, разработчик записал его и провёл преобразование Фурье. Оказалось, что основная энергия хлопка сосредоточена в диапазоне 1.4–1.8 кГц. Дальше был настроен полосовой фильтр, чтобы выделять только этот диапазон и отсекать шум.
После фильтрации система отслеживает пики в сигнале. Если зафиксировано три хлопка подряд с минимальным интервалом, автоматически запускается Chrome (или любая команда на ваш выбор).
Реализуется в реальном времени — просто и удобно для управления без рук!
▪ Github
@pythonl
🎥 Self Forcing: генерация видео в реальном времени с RTX 4090
Новая техника Self Forcing позволяет обучать видеодиффузионные модели "думать как на инференсе" ещё во время обучения.
🧠 Что делает:
▪️ Имитирует autoregressive-инференс с KV-кэшированием прямо во время обучения
▪️ Устраняет расхождение train/test distributions
▪️ Достигает качества SOTA-моделей, но с реальным временем генерации
▪️ Работает даже на одной RTX 4090
⚙️ Требования:
• GPU с 24 GB+ памяти (4090 / A100 / H100 протестированы)
• Linux
• 64 GB RAM
• Другие конфигурации могут работать, но не проверялись
📌 Выход: стриминговое видео — кадр за кадром, без задержек, на одном потребительском GPU.
💡 Self Forcing — шаг к видеогенерации без лага и мегакластеров.
📦 Основан нп Wan 2.1
💻 Требования: минимум 24 ГБ VRAM и 64 ГБ RAM
🧪 Код открыт, всё работает (пока) только под Linux
Github
@pythonl
🎮 Mopad — геймпад в Marimo-ноутбуках
Mopad — это anywidget для Marimo, который позволяет получать данные от геймпада в реальном времени. Идеально подходит для:
• интерактивного анализа данных
• создания мини-игр
• любых приложений, где важен живой отклик от контроллера
🔹 Возможности:
- 🔍 Автоматическое определение геймпада — не нужно жать кнопку для подключения
- 📈 Реакция в реальном времени — видите статус подключения и нажатия
- 🕒 Точное время — миллисекундная точность событий
- 🕹️ Поддержка любых кнопок — работает с любым Bluetooth-геймпадом
🧪 Вы получаете dict, который автоматически обновляется при каждом действии на геймпаде. Можно использовать это для управления визуализациями, запусков функций или даже игр прямо в ноутбуке.
🔗 Репозиторий
@pythonl
🖥 PUBG Cheat: мощный и скрытый инструментарий для исследований на Python
🔍 Что такое PUBG Cheat?
Это образовательный инстурментов для анализа работы PUBG с набором читов, включающий Aimbot, ESP, Wallhack, Radar, No Recoil и HWID Spoofer.
Работает на Windows 10/11, поддерживает Streamer Mode и идеально подходит для изучения внутренней механики игры. Предназначен для исследований безопасности, а не для нарушения правил игры.
🎯 Особенности Aimbot
Aimbot обеспечивает высокую точность и гибкость:
- Вкл/Выкл: Активация одной кнопкой.
- Сохранение цели: Удержание прицела на противнике.
- Aimlock: Постоянное отслеживание врагов.
- Предугадывание: Корректировка на движение и полет пули.
- Игнор нокаутов: Пропуск уже поверженных.
- Контроль отдачи: Стабилизация при стрельбе.
- Сглаживание: Естественные движения прицела.
- Визуализация: Отображение зоны FOV, прицела и целей.
⚠️ Важно
Этот инструментарий создан для образовательных целей и исследований безопасности. Использование читов в PUBG нарушает правила игры и может привести к бану. Будьте ответственны!
🔗 Подробности: Исходный код и описание доступны на GitHub: https://github.com/pubg-undetected/pubg-cheat
#PUBG #AppSec #SecurityResearch
@pythonl
🤖 AI, который сам пишет код — умный агент на базе LangGraph
Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph.
🚀 Что делает агент:
🧠 Понимает задачу и строит план
AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки.
💻 Генерирует и редактирует код
Dev-агент аккуратно применяет изменения в кодовой базе, редактируя конкретные файлы.
🔁 Разделяет роли — надёжнее работает
Отдельные агенты для планирования и реализации — меньше ошибок и больше контроля.
🧬 Понимает структуру проекта
Использует tree-sitter и семантический поиск, чтобы ориентироваться в коде как человек.
📦 Работает по шагам
Разбивает задачи на мелкие изменения — удобно для review и безопасно для CI.
💡 Если интересуешься автоматизацией разработки, AI-помощниками и мультиагентными системами — стоит попробовать уже сейчас.
▪ Github
@pythonl
#AI #AutoCoding #LangGraph #DevTools #MultiAgent #CodeAutomation
🎮 Учимся Python прямо в бою — в Steam бесплатно раздают CodeStrike!
Это не просто игра — это шпионский экшен, где ты решаешь всё кодом.
В CodeStrike ты — элитный агент, действующий в мире, захваченном ИИ и алчными корпорациями.
💻 Что тебя ждёт:
• Пишешь Python-код
• Ломаешь системы, обходишь ловушки, взрываешь и взламываешь
• Программируешь поведение героя в реальном времени
• Участвуешь в гонках, сражениях и выживании — только с помощью кода
Это как если бы *Metal Gear* встретился с *LeetCode* — но весело.
🐍 Прокачай Python, даже не замечая, как учишься.
⚡ Вкатиться можно здесь: https://store.steampowered.com/app/3444170/CodeStrike__Python_Practice_Adventure_Game/
@pythonl