🖥 Вы неправильно считываете JSON в Python.

Большинство делает так - и теряет скорость, память и контроль над данными.

Ошибка №1 - читать огромный JSON целиком
json.load() загружает ВСЁ в память. На больших файлах ты сам создаёшь себе OOM.

Ошибка №2 - не валидировать структуру
Ты думаешь, что поле есть. Прод думает иначе.

Ошибка №3 - парсить стандартным json там, где нужна скорость
Стандартный модуль медленный для high-load задач.

Как правильно:

- Большие файлы → читать потоково (ijson / построчно)
- Критичная скорость → использовать orjson
- Важные данные → сразу проверять ключи и типы
- API → оборачивать в try/except, а не надеяться

Продакшн-код работает не потому что “JSON простой”,
а потому что ты контролируешь объём, структуру и ошибки.

⚡️ Экосистема AI-агентов превратилась в настоящий джунгли.

Чем больше появляется фреймворков, тем сложнее их настраивать, дебажить и просто понимать, что происходит внутри. Поэтому особенно ценны инструменты, которые возвращают всё к простоте.

KISS Multi-Agent Evolutionary Framework 0 небольшой Python-фреймворк, который следует принципу: *Keep It Simple, Stupid*.

Что в нём интересного:

- Почти никакой магии - обычный Python и один run()
- Обычная функция с type hints автоматически становится tool через нативный function calling модели
- Без декораторов, лишних аннотаций и glue-кода
- Код читается и отлаживается как обычный Python

Агент работает по циклу ReAct:
думает → вызывает инструмент → анализирует результат → повторяет, пока не достигнет цели.

Нужно несколько агентов?
Всё просто: вызываете их последовательно в Python.

researcher → writer → editor
Можно использовать разные модели и строить пайплайны без сложной оркестрации.

Фреймворк также сохраняет trajectory-лог:
- шаги агента
- использование токенов
- время выполнения
- стоимость

Это позволяет быстро понять, где агент ошибся или начал тратить слишком много.

Но самая сильная часть — автоэволюция.

AgentEvolver
- создаёт множество вариантов агента
- применяет мутации и кроссовер
- выбирает лучшие по качеству, скорости и стоимости

GEPA (Genetic-Pareto)
- агент сам анализирует свои ответы и переписывает промпты
- используется Pareto-фронт
- сохраняется несколько оптимальных стратегий, а не одна

В итоге получается не просто агент, а самооптимизирующаяся система, которая ищет баланс между качеством и затратами.

Если устали от тяжёлых агент-фреймворков и хотите минимализм, прозрачность и контроль - KISS может стать отличной базой для ваших LLM-агентов.

https://github.com/ksenxx/kiss_ai

@pythonl

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇

🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data

🖥 Python: t.me/python

🖥 Linux: t.me/linuxacademiya

🖥 C++ t.me/cpluspluc

🖥 Docker: t.me/DevopsDocker

🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii

🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec

👣 Golang: t.me/Golang_google

🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml

🖥 Javascript: t.me/javascriptv

🖥 C#: t.me/csharp_ci

🖥 Java: t.me/javatg

🖥 Базы данных: t.me/sqlhub

👣 Rust: t.me/rust_code

🤖 Технологии: t.me/vistehno

💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable

💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi

🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot

📚 Бесплатные ит-книги: https://xn--r1a.website/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

🖥Подборка по Golang: https://xn--r1a.website/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi

⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.

🖥 Если ищете идеи и готовые решения для LLM-проектов — есть полезный репозиторий.

awesome-llm-apps - это коллекция production-готовых AI-приложений, которые можно запустить уже сегодня.

Что внутри:

→ Нужен RAG? Есть готовый код
→ Нужны AI-агенты? Есть примеры
→ Нужны multimodal-приложения? Тоже есть
→ Хотите собрать AI-SaaS? Базовая архитектура уже реализована

Главное отличие — здесь нет:
- учебных Hello World
- игрушечных демо
- упрощённых примеров

Только реальные приложения:
- с архитектурой
- интеграциями
- рабочей логикой
- которые можно доработать и задеплоить

Хороший вариант, если:
- не знаете, что строить на LLM в 2026
- хотите быстрее собрать MVP
- ищете референсы production-подходов

100% бесплатно
100% Open Source

Repo: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

@pythonl

🛠️ Трекер токенов для LLM CLI инструментов

Sherlock предоставляет живую панель мониторинга для отслеживания использования токенов в LLM CLI инструментах. Вы можете в реальном времени видеть, сколько токенов вы используете, а также сохранять все запросы для последующего анализа.

🚀 Основные моменты:
- Отслеживание использования токенов в реальном времени
- Визуализация контекстных окон с индикатором
- Автоматическое сохранение запросов в формате Markdown и JSON
- Никакой конфигурации — просто установите и используйте

📌 GitHub: https://github.com/jmuncor/sherlock

#python

📲Max

🔍 Исследуй связи с Эпштейном

EpsteIn позволяет искать упоминания ваших контактов из LinkedIn в открытых судебных документах Эпштейна. Просто загрузите файл с вашими связями и получите отчет в формате HTML о найденных совпадениях.

🚀 Основные моменты:
- Поиск по судебным документам Эпштейна
- Генерация отчетов в HTML
- Упоминания сортируются по количеству
- Поддержка точного совпадения имен

📌 GitHub: https://github.com/cfinke/EpsteIn

#python

📲Max

⚡️ Появился любопытный open-source проект на стыке LLM и кибербезопасности - PentestAgent.

Это система AI-агентов для black-box пентеста, где атака моделируется как оркестрация нескольких специализированных агентов, а не один «умный бот».

Что он делает

В автономном режиме система может прогонять целые пайплайны, имитируя работу red team:

- цепочки разведки (recon)
- анализ уязвимостей
- попытки эксплуатации
- формирование отчётов

Инструменты подключены напрямую

Агенты умеют работать с классическими пентест-утилитами:

- Nmap
- Metasploit
- FFUF
- SQLMap

То есть это не «LLM рассуждает в вакууме», а связка LLM + реальные security-инструменты.

Архитектурные фишки

- RAG для подтягивания контекстных знаний
- tool chaining — агенты передают результаты друг другу
- встроенный браузер и поиск
- dockerized окружение с инструментами
- всё это оркестрируется «командами» LLM-агентов

По сути, это попытка превратить пентест из набора ручных шагов в агентную систему с автоматическим циклом разведка → анализ → действие → отчёт.

github.com/GH05TCREW/pentestagent

📲Max

🦀 Crabwalk: Мониторинг AI-агентов в реальном времени

Crabwalk — это инструмент для наблюдения за работой AI-агентов на платформах WhatsApp, Telegram, Discord и Slack. Он визуализирует сессии агентов в виде графа, позволяя отслеживать их действия и состояния в реальном времени.

🚀Основные моменты:
- Живой граф активности с визуализацией сессий
- Поддержка нескольких платформ одновременно
- Реальное время через WebSocket
- Отслеживание действий и параметров инструментов
- Фильтрация сессий по платформе и получателю

📌 GitHub: https://github.com/luccast/crabwalk

📲Max

@pythonl

ROBOPARTY/roboto_origin - полностью open-source DIY гуманоидный робот 🤖

Это репозиторий с исходниками для открытого человекоподобного робота ROBOTO_ORIGIN от команды RoboParty.

Вся разработка - механика, электроника, софт и обучение - выложена публично, чтобы любой мог собрать и доработать своего робота.

Главная идея
• Полноценный open-source гуманоид для R&D, обучения и экспериментов
• Возможность собрать робота из доступных компонентов по открытым материалам
• В одном месте: код, описания, симуляции и среда для разработки

Что есть в репозитории
• modules/ — модули с кодом и описаниями для железа, ROS2 и управления
• Подпроекты для:
- механики и электроники
- ROS2-драйверов и middleware
- симуляции и обучающих сред
- URDF-моделей и кинематики

Особенности
• Открытая архитектура, можно расширять и модифицировать под свои задачи
• Поддержка ROS2 и симуляции для тестирования и обучения
• Фокус на доступности, проект ориентирован на сборку из массовых компонентов

По сути это полный open-source стек для создания собственного гуманоидного робота - от «железа» до софта и симуляции.

https://github.com/Roboparty/roboto_origin

📲Max

@pythonl