Как мы научили LLM отвечать на вопросы абитуриентов в крупнейшем вузе страны
https://habr.com/ru/articles/944500/

Академий показал, что LLM-бот может работать в продакшене, а не в демо. RAG, SQL-модуль, собственный бенч и GPU-инфра позволили выдержать десятки тысяч запросов в реальной приёмной кампании.Для абитуриентов это быстрые и точные ответы 24/7, для вуза — разгрузка комиссии и масштабируемый инструмент. Для нас — платформа, где мы улучшаем подходы к RAG, фильтрации и безопасности в живой среде.

Как получать котировки с любых сайтов в Эксель
https://habr.com/ru/articles/944670/

Многие частные инвесторы ведут свои портфели в Excel: это удобно, бесплатно и всё — на вашем компьютере. Но у Excel есть слабое место: он не умеет напрямую «разговаривать» с современными сайтами. Если нужно автоматически подтянуть котировку с конкретной страницы в интернете, встроенные веб‑функции часто не справляются: они не умеют обходить современные защиты. В этой статье я покажу простой и надёжный способ заставить Excel получать котировки практически с любого сайта 

pymongo - 4.15.0
https://pypi.org/project/pymongo/4.15.0/

Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

Python 3.14: 3 Smaller Features
https://blog.changs.co.uk/python-314-3-smaller-features.html

With a jam packed 3.14 release around the corner, it’s also important to look at the smaller features coming to Python

Собрали тест для оценки уровня Django разработчика

Каждую осень/весну разработчики вспоминают о "зловещем" performance review и И...П...Р (Индивидуальный План Развития). Чтобы в очередной раз подготовиться к этому периоду, собрали для разработчиков рекомендации и опросник из 27 тестовых вопросов про Django.

Опросник можно пройти по ссылке: https://u.to/JotXIg

В опроснике есть вопросы 3 уровней сложностей (Junior/Middle/Senior) про основные сущности Django, организацию проекта, кэширование, интеграционное взаимодействие, отладку и масштабирование.

По ответам определяется текущий уровень знаний, раскрываются ожидания рынка на этом уровне, даются рекомендации по дальнейшему развитию, которые можно скопировать в ИПР табличку и забить или предметно обсудить с руководителем ожидания и текущие навыки.

P.S. Пока собирали опрос снова задумались, что Middle разработчики закрывают основную массу сформулированных задач.

vectorwrap: Swap Vector Databases by Changing the URL
https://github.com/mihirahuja1/vectorwrap

pymc: Bayesian Modeling and Probabilistic Programming
https://github.com/pymc-devs/pymc

Python⇒Speed: Testing the compiler optimizations your code relies on
https://pythonspeed.com/articles/testing-compiler-optimizations/

Scaling asyncio on Free-Threaded Python
https://labs.quansight.org/blog/scaling-asyncio-on-free-threaded-python

A recap on the work done in Python 3.14 to enable asyncio to scale on the free-threaded build of CPython.

How to Drop Null Values in pandas
https://realpython.com/how-to-drop-null-values-in-pandas/

Learn how to use .dropna() to drop null values from pandas DataFrames so you can clean missing data and keep your Python analysis accurate.

Случайный ИИ успех: Как мы встроили нейросеть в приложение для автосервисов и сорвали куш
https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/944354/

Сегодня хочу разобрать на реальном примере, как иногда самые неочевидные идеи те, что в момент презентации заставляют тимлидов молча поправлять очки, а менеджеров ёрзать на стуле могут не просто выстрелить, а полностью перевернуть продукт. Это история не про гениальный прорыв, а скорее про настойчивость, готовность к экспериментам и немного удачи.

Comparison of New Python Type Checkers: Ty, Pyrefly, and Zuban
https://sinon.github.io/future-python-type-checkers/

CodeBoarding - Interactive Diagrams for Code
https://github.com/CodeBoarding/CodeBoarding

pyparsing - 3.2.4
https://pypi.org/project/pyparsing/3.2.4/

Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/

VibeVoice - Open-Source Text-to-Speech
https://github.com/microsoft/VibeVoice

Memento - Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs
https://github.com/Agent-on-the-Fly/Memento

Собираем «идеального душнилу»: как создать ИИ-агента, который завалит вашего чат-бота
https://habr.com/ru/articles/946140/

Выкатили новую фичу в чат-боте и надеетесь, что она переживет встречу с реальными пользователями? Хватит надеяться — пора доказывать. В этой статье мы покажем как собрать стенд для стресс-тестирования, где один ИИ будет методично ломать другого.

Визуализация управления памятью в Python: что творится внутри?
https://habr.com/ru/companies/ntechlab/articles/946098/

Python щедро раздаёт нам удобные абстракции. Создаёшь список, словарь или строку — и не думаешь, где под это выделилась память и как она потом освободится. Но внутри интерпретатора работает довольно сложный механизм, и он устроен не так, как в C или других языках. Идея сделать приложение-визуализатор пришла после чтения книги CPython Internals.

Какой Python-фреймворк выбрать: Django, Flask или FastAPI?
https://habr.com/ru/articles/944708/

Какой фреймворк выбрать для веб-разработки на Python: Django, Flask или FastAPI. Django берёт надёжностью и готовой функциональностью, Flask — гибкостью и минимализмом, FastAPI — скоростью и современными возможностями. А какой из них ближе вам?

Почему HH не автоматизирует поиск работы и как мы построили на этом стартап
(снято с публикации)

Почему HH не автоматизирует поиск работы и как мы построили на этом стартапПоиск работы в IT до сих пор напоминает ручной труд на конвейере: сотни однотипных действий, копипаст, бесконечные отклики. При этом в 2025 году уже очевидно, что часть задач можно автоматизировать. Но крупнейший игрок на рынке - HeadHunter - до сих пор этого не сделал. Из этой “проблемы” мы решили сделать стартап.