Стресс-тест, который отвечает на вопрос бизнеса «а что, если»
Ровно 18 лет назад, 15 сентября 2008 года, обанкротился Lehman Brothers — крупнейшее банкротство в истории США. Банк не использовал стресс-тесты для коммерческой недвижимости, поэтому ответа на вопрос «а что, если офисы и торговые центры обесценятся» у него не было.
Находки в опенсорсе: мир питона за август 2026
Всем привет, вот и заканчивается лето :(Мой прошлый дайджест неожиданным образом зашел, а значит - людям такое интересно. В августе было много новых интересных PEP’ов (например, PEP 805: Safe Parallel Python), которые я поревьюил, было много новых релизов, было много новых опенсорс проектов чуваков из нашего сообщества, пару интересных подкастов и множество другого интересного!С меня как всегда статья без нейрослопа и ИИ, с вас как всегда интересные комментарии и лайки! Но немного нейрослопа я все же добавил в некоторые свои проекты. Но осторожно и с пользой для всех.
TrueForge: открытая обвязка, которая превращает LLM в полноценного агента
Собрать демо-агента сегодня несложно. Подключаешь модель, добавляешь пару инструментов — и она уже читает файлы, вызывает API и бодро обещает выполнить любую задачу.Сложности начинаются, когда такого агента нужно запустить в проде.Кто будет хранить состояние между запросами? Как пережить перезапуск? Где выполнять сгенерированный код? Как не передать ему секреты? Когда запрашивать подтверждение пользователя? Что делать, когда контекст разрастается до сотен тысяч токенов?Обычно каждая команда собирает эту обвязку самостоятельно. TrueFoundry решила открыть свою реализацию — TrueForge.
Как я встроил AI‑агента прямо в интерфейс Apache Superset и не сломал ему CSP
Есть Apache Superset. Есть аналитик, который открывает SQL Lab и десять минут вспоминает, как называется таблица с заказами — orders, olist_orders или fact_orders_v2. Есть языковые модели, которые отлично пишут SQL, но понятия не имеют, что лежит в вашем хранилище.Задача звучала просто: добавить в интерфейс Superset кнопку, по которой открывается чат с моделью. Причём агент должен работать по принципу MCP — не фантазировать имена колонок, а сходить и посмотреть их в метаданных. Подключаться к любому OpenAI‑совместимому API: локальная Ollama, llm7, OpenAI — что угодно.
BM25 против эмбеддингов, Protocol против наследования: как рождался фреймворк WhyTrend
В прошлой статье я рассказывал про WhyTrend — open‑source инструмент, который не просто находит аномалии во временных рядах, а пытается объяснить, почему они произошли: собирает внешний контекст (новости, Hacker News, Wikipedia) и формирует объяснение со ссылками на источники. Если коротко: идея выросла из наблюдения, что находить аномалии мы научились отлично, а вот объяснять их до сих пор приходится вручную — гуглить, листать Reddit и Slack, собирать гипотезу самому.
Токен-оптимизация агентов: на что уходит контекстное окно MCP
Чем больше задач берёт на себя агент, тем чаще он упирается не в качество модели, а в контекстное окно: туда нужно уместить инструкции, историю диалога, схемы инструментов и всё, что эти инструменты возвращают. Я считаю, что токен-оптимизация агентов — то, как мы расходуем это окно — станет одним из ключевых направлений ближайших лет, наравне с выбором модели и качеством промпта.
Трансформер в on-premise AppSec: как мы встроили ML-модель для классификации секретов в продукт без GPU
TLDR; Рассказываем, как мы интегрировали CodeBERT-based модель классификации секретов в production-продукт с жёсткими ограничениями по железу, сократив время инференса с 320 до 90 секунд и размер модели с ~600 до ~130 МБ — без дискретных ускорителей и тяжёлых зависимостей.
Ускоряем и оптимизируем numpy, pandas, scipy и sklearn
С момента публикации статьи на Хабре «Импортозамещаем numpy, pandas, scipy и sklearn» прошло почти три года. В течение этого времени я приостановил работу над проектом из-за нехватки времени, ресурсов и сил. К тому же, меня расстроило, что не смог выполнить просьбу пользователя @N-Cube, который активно интересовался моей библиотекой и хотел ускорить работу своего Jupyter Notebook.
Зачем нужны APM-платформы, если есть Prometheus и Grafana
Всем привет! Меня зовут Дмитрий, я архитектор продукта и занимаюсь развитием APM-платформы.
