Мониторим и оцениваем качество LLM-приложений с Langfuse
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/978516/

Примерно так выглядит работа с LLM-приложением без инструментов мониторинга: система вроде бы и функционирует, но о ее внутреннем состоянии можно только догадываться.

Хроники тестирования Data Quality
https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/978504/

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных.

Manim: как создавать математические анимации в стиле 3Blue1Brown с помощью Python
https://habr.com/ru/articles/978902/

Manim — Python-инструменте для создания наглядных математических анимаций в стиле 3Blue1Brown. Разбираемся, как с помощью кода визуализировать уравнения, графики и абстрактные идеи так, чтобы они были понятны коллегам, менеджерам и студентам.

DDD на пальцах: как перестать проектировать таблицы и начать думать о бизнесе
https://habr.com/ru/articles/979450/

Cегодня я хочу поговорить о самом непонятном и переоцененном термине в мире архитектуры — Domain-Driven Design (DDD). Я объясню его так, чтобы стало понятно даже джуну, и покажу на реальных примерах, чем он отличается от других подходов.

Инфраструктура для сбора и исследования Steam
https://habr.com/ru/articles/979792/

Прямого доступа к агрегированным данным у исследователей нет — их необходимо собирать вручную через Steam Web API и сторонние сервисы. В этом проекте мы разработали полноценный программный комплекс для автоматизированного сбора, хранения и анализа данных Steam.

pgcli - 4.4.0
https://pypi.org/project/pgcli/4.4.0/

REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/

ty: революция в тайп-чекинге
https://habr.com/ru/articles/979752/

Буквально на днях Astral объявили, что их новый «революционный» тайп-чекер ty переходит в стадию бета-тестирования. А если учитывать, что и uv, и ruff формально тоже всё ещё находятся в бете, то можно считать, что ty уже фактически вышел в релиз. Собственно, о нём и поговорим дальше.

Cтроим масштабируемую архитектуру AI-агентов с FastMCP и LangChain
https://habr.com/ru/articles/979064/

В статье разбираем, как Model Context Protocol (MCP) и библиотека FastMCP помогают создать чистую, модульную систему: выносим логику в отдельные серверы, управляем контекстом через ресурсы и легко меняем поведение агентов. Показываем на Python и LangChain 1.0, как превратить набор скриптов в масштабируемую фабрику агентов.

Метрики для задач NLP. Часть 1. Классификация, NER, Кластеризация
https://habr.com/ru/articles/979164/

В этой статье будет рассказано о популярных метриках для NLP-задач: классификации текста, NER и кластеризации.

What’s New in PySpark 4.0
https://codecut.ai/pyspark-4-0-whats-new/

Discover PySpark 4.0’s game-changing features: 3x faster Arrow UDFs, native Plotly visualization, and dynamic schema UDTFs for flexible data transformations.

qcrawl: Fast Async Web Crawling & Scraping Framework
https://github.com/crawlcore/qcrawl

Индикация раскладки клавиатуры подсветкой — решение для GNOME
https://habr.com/ru/articles/979382/

Предлагаю свой вариант — менять в зависимости от раскладки цвет всей подсветки клавиатуры. С таким подходом куда бы вы ни смотрели перед компьютером, подсветка будет хорошо заметна периферийным зрением, и вы всегда будете знать какая раскладка выбрана. Я опишу реализацию решения для среды рабочего стола GNOME, проверенное на дистрибутивах Fedora 43 и Ubuntu 24.04.

Как я прикрутил LLM к scratch и порадовал ребёнка
https://habr.com/ru/articles/979050/

А началось всё в один прекрасный день, когда мой сын - школьник осваивал n8n и ваял телеграм бота. Разговорившись, мы вспомнили, что его увлечение программированием началось со Scratch. И его фраза, что было бы здорово, если бы в scratch была бы встроена иишечка, можно столько прикольных игр сделать, стала отправной точкой для данного проекта.

Augmented LQR: расширяем пространство состояний, чтобы убрать статическую ошибку  (Часть 2)
https://habr.com/ru/articles/980132/

В статье мы рассмотрели несколько подходов к решению этой проблемы и реализовали синтез LQR с расширенным состоянием (Augmented LQR) — метод, при котором в вектор состояний добавляются интегралы ошибок управления. Как обычно, ссылка на код в конце статьи.

Python 3.15’s interpreter for Windows x86-64 should hopefully be 15% faster
https://fidget-spinner.github.io/posts/no-longer-sorry.html

Choosing the Right Python Docker Image for Finance Workloads
https://jiripik.com/2025/12/19/choosing-the-right-python-docker-image-for-finance-workloads/

Memori - SQL Native Memory Layer for LLM
https://github.com/MemoriLabs/Memori

tinker-cookbook - Post-training with Tinker
https://github.com/thinking-machines-lab/tinker-cookbook

MediaManager - selfhosted media management system
https://github.com/maxdorninger/MediaManager

От голосовых к тексту: делаем Telegram-бота для расшифровки аудио на GigaAM-v3
https://habr.com/ru/articles/979038/

Недавно Сбер выкатил новые модели распознавания речи, и мне захотелось проверить их не в абстрактном демо, а в реальном сценарии. В этой статье я расскажу о практическом кейсе – разработке Telegram-бота, который преобразует голосовые сообщения в текст. Посмотрим, на что способна новая отечественная модель GigaAM-v3