AI Coding

Экосистема Python в этом месяце доминирует за счет Claude Skills и инструментов для AI-агентов. Этот обзор анализирует самые популярные Python-репозитории на GitHub.

Экосистема Rust бурно развивается, особенно в области инструментов для программирования на основе ИИ и терминальных приложений. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Rust на GitHub в этом месяце.

Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.

NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) теперь доступен в Австралии в местных магазинах у крупных розничных продавцов ПК с наличием на складе. Если вы следили за глобальными ценами и доступностью DGX Spark, вам будет интересно узнать, что цены в Австралии составляют от 6 249 до 7 999 AUD в зависимости от конфигурации хранилища и продавца.

Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.

Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.

NVIDIA DGX Spark — это реальное устройство, которое поступит в продажу 15 октября 2025 года, и оно предназначено для разработчиков CUDA, которым нужна локальная работа с LLM с интегрированным NVIDIA AI stack. Рекомендуемая розничная цена в США — $3,999; в Великобритании, Германии и Японии розничные цены выше из-за НДС и каналов сбыта. Австралийские и корейские вон пока не опубликованы широко.

Это руководство предоставляет всесторонний обзор доступных Go SDK для Ollama и сравнивает их функциональные возможности.

Вот сравнение между Qwen3:30b и GPT-OSS:20b с акцентом на выполнение инструкций и параметры производительности, спецификации и скорость:

В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.

Модели GPT-OSS от Ollama регулярно сталкиваются с проблемами при работе со структурированным выводом, особенно в сочетании с фреймворками, такими как LangChain, OpenAI SDK, vllm и другими.

Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python

Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.

Вот актуальный шпаргалка GitHub Copilot, содержащая основные сочетания клавиш, команды, советы по использованию и функции контекста для Visual Studio Code и Copilot Chat

Здесь представлено описание Протокола Контекста Модели (MCP), краткие заметки о том, как реализовать MCP сервер на Go, включая структуру сообщений и спецификации протокола.

Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для переупорядочивания, вам нужно реализовать переупорядочивание с использованием Qwen3 Reranker на GO, генерируя векторы представлений для пар запрос-документ и оценивая их.