AI Coding

Temporal to silnik workflowów klasy enterprise o otwartym kodzie źródłowym, który umożliwia developerom budowanie trwałościowych, skalowalnych i odpornych na błędy aplikacji workflowowych, wykorzystując znane języki programowania, takie jak Go.

Ekosystem Python w tym miesiącu jest zdominowany przez Claude Skills oraz narzędzia dla agentów AI. Ten przegląd analizuje topowe repozytoria Pythona na GitHubie.

Ekostruktura Rusta eksploduje z innowacyjnych projektów, szczególnie w narzędziach do kodowania AI i aplikacjach terminalowych. Ten przegląd analizuje najpopularniejsze repozytoria Rusta na GitHubie w tym miesiącu.

Ekosystem Go nadal rozwija się dzięki innowacyjnym projektom obejmującym narzędzia AI, aplikacje samozhostowane oraz infrastrukturę dla programistów. Niniejszy przegląd analizuje najbardziej popularne repozytoria Go na GitHub w tym miesiącu.

NVIDIA DGX Spark](https://www.glukhov.org/pl/hardware/ai/nvidia-dgx-spark/ “NVIDIA DGX Spark - mały superkomputer AI”) (GB10 Grace Blackwell) jest dostępny w Australii w głównych sklepach z komputerami, z miejscowym zapasem. Jeśli śledzicie ceny i dostępność DGX Spark na świecie, zainteresuje Was zapewne, że ceny w Australii wahają się od 6 249 do 7 999 AUD w zależności od konfiguracji pamięci masowej i sprzedawcy.

Optymalizacja tokenów to kluczowa umiejętność, która oddziela kosztowe efektywne aplikacje LLM od eksperymentów zjadających budżet.

Protokół Kontekstu Modelu (MCP) rewolucjonizuje sposób, w jaki asystenci AI interagują z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. W tym przewodniku omówimy, jak zbudować serwery MCP w Pythonie, z przykładami skupionymi na możliwościach wyszukiwania w sieci i skrapowania.

NVIDIA DGX Spark jest prawdziwy, dostępny od 15 października 2025 r., skierowany do deweloperów CUDA potrzebujących lokalnej pracy z modelami LLM z zintegrowanym stackiem AI NVIDIA. Cena MSRP w USA: 3 999 USD; ceny detaliczne w Wielkiej Brytanii/Niemczech/Japonii są wyższe ze względu na VAT i kanały dystrybucji. Publiczne ceny w AUD/KRW nie są jeszcze szeroko publikowane.

Ten przewodnik oferuje kompleksowy przegląd dostępnych Go SDKs dla Ollama i porównuje ich zestawy funkcji.

Oto porównanie modeli Qwen3:30b i GPT-OSS:20b ze szczególnym uwzględnieniem zdolności do podążania za instrukcjami, parametrów wydajnościowych, specyfikacji technicznych oraz prędkości działania.

W tym wpisie omówimy dwa sposoby połączenia swojej aplikacji Python z Ollama: 1. Poprzez HTTP REST API; 2. Poprzez oficjalną bibliotekę Pythona do Ollama.

Modely GPT-OSS z Ollama mają powtarzające się problemy z obsługą strukturalnego wyjścia, szczególnie gdy są używane wraz z frameworkami takimi jak LangChain, OpenAI SDK, vllm i innymi.

Oto porównanie obsługi strukturyzowanej odpowiedzi (uzyskiwanie niezawodnego JSONa) u popularnych dostawców modeli LLM, wraz z minimalnymi przykładami w języku Python

Duże modele językowe (LLM) są potężne, ale w środowiskach produkcyjnych rzadko interesują nas swobodne akapity tekstu. Zamiast tego chcemy przewidywalnych danych: atrybutów, faktów lub ustrukturyzowanych obiektów, które można przekazać do aplikacji. Oto ustrukturyzowana wyjścia z LLM.

Oto aktualny ściągawka dla GitHub Copilot, pokrywająca niezbędne skróty, polecenia, wskazówki dotyczące użytkowania oraz funkcje kontekstowe dla Visual Studio Code i Copilot Chat.

Oto opis Protokołu Kontekstu Modelu (MCP), krótkie uwagi dotyczące sposobu implementacji serwera MCP w Go, w tym struktura wiadomości i specyfikacja protokołu.