🖥 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

@Python_Community_ru

🛠️ 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 (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

🔍 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 (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

Это репозиторий с реализацией DensePose через Wi-Fi-сигналы — то есть попытка получать плотные представления (DensePose) тела людей на основе Wi-Fi-данных, а не обычной камеры.

Такая идея может использоваться для анализа движения через радиосигналы в помещении, без видео-камер, с акцентом на приватность.

Если тебе интересны нестандартные подходы к компьютерному зрению, беспроводным сигналам и сенсорике без камер — обязательно посмотри.


🔗 Есть интересный проект: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose

@Python_Community_ru

🦀 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 (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

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

Это репозиторий с исходниками для открытого человекоподобного робота ROBOTO_ORIGIN (https://github.com/Roboparty/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 (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

LuxTTS - очень быстрый и компактный TTS с клонированием голоса

Модель со ставкой на скорость + реализм, при этом она остается лёгкой и доступной по ресурсам.

Главные фишки:

- ⚡ До 150× realtime при генерации речи
- 🎙️ Хорошая передача эмоций и естественности
- 🧬 Качественное voice cloning
- 💾 Влезает примерно в 1 ГБ VRAM
- 🖥️ Работает и на CPU - 2–6× realtime

Подходит для:
- голосовых ассистентов
- озвучки приложений
- быстрых прототипов без тяжёлой инфраструктуры

- LuxTTS работает как мульти-язычная TTS-модель, и русский входит в список языков.

Repo: https://github.com/ysharma3501/LuxTTS
Модель: https://huggingface.co/YatharthS/LuxTTS

@Python_Community_ru

→ Разница между C++ и Python

@Python_Community_ru

⚡️«Ollama для клонирования голоса».

Voicebox позволяет клонировать любой голос по нескольким секундам аудио и запускать всё полностью локально.

• Без подписок.
• Без облака.
• Без передачи голосовых данных на серверы.

В основе - Qwen3-TTS, одна из самых продвинутых моделей синтеза речи от Alibaba.

Как это работает

→ Загружаешь несколько секунд голоса
→ Получаешь почти точную копию
→ Генерируешь речь на любом языке
→ Можешь смешивать несколько голосов в редакторе, как в DAW

Это полноценная студия для работы с голосом:

→ Многодорожечный таймлайн для подкастов и диалогов
→ Запись системного звука + встроенная транскрипция через Whisper
→ Кэширование голосовых промптов для мгновенной генерации
→ Написан на Tauri (Rust) — в 10 раз легче Electron и с нативной производительностью

Полностью open-source.
Лицензия MIT.

GitHub: https://github.com/jamiepine/voicebox

📲Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

🤖 LingBot-VLA - это прогрессивная модель, объединяющая визуальные, языковые и действия для роботов.

Она обучена на 20,000 часов реальных данных и демонстрирует высокую эффективность и производительность в симуляциях и реальных задачах.

🚀 Основные моменты:
- Обширные данные для предобучения
- Превосходные результаты по сравнению с конкурентами
- Увеличенная скорость обучения на 1.5-2.8x

📌 GitHub: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla

#python

@Python_Community_ru

🖥 Python-совет: не проверяйте длину — проверяйте объект


Python умеет проверять «пустоту» объектов напрямую - быстрее и читаемее.

Многие новички пишут так:


if len(items) > 0:
process(items)


Это лишняя операция.

Правильный способ — использовать truthiness.

Почему это лучше:
- Короче и понятнее
- Работает для списков, строк, словарей, set и других коллекций
- Соответствует Pythonic-стилю
- Не делает лишний вызов len()

Пример:


# Плохо
if len(items) > 0:
process(items)

# Хорошо
if items:
process(items)

# Проверка на пустоту
if not items:
print("Empty")

# Работает для разных типов
data = {}
if data:
print("Has data")

@Python_Community_ru

🚀 REAL-TIME СЕРВЕРЫ БЕЗ ЛИШНЕЙ СЛОЖНОСТИ

Если нужно быстро запускать веб-приложения с высокой производительностью и минимальной задержкой - посмотрите на WebRockets.

WebRockets — это лёгкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений и API с акцентом на скорость, простоту и минимальный overhead. Он подойдёт для проектов, где важны real-time взаимодействие и высокая нагрузка.

Когда полезно:

- Real-time приложения (чаты, уведомления, стриминг данных)
- Высоконагруженные API
- Dashboards и live-аналитика
- Backend для игр или trading-систем
- Любые сервисы, где важна низкая задержка

Что умеет:

- Работа через WebSocket для постоянного соединения
- Минимальная задержка и высокая пропускная способность
- Простая настройка и запуск
- Подходит для real-time архитектур
- Лёгкая интеграция в существующие backend-системы

Главная идея:

Обычный HTTP работает по принципу «запрос-ответ».
WebSocket держит постоянное соединение, позволяя серверу отправлять данные мгновенно без новых запросов — это основа современных real-time сервисов.


# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/ploMP4/webrockets.git
cd webrockets

# Установка зависимостей (если используется Node.js)
npm install

# Запуск сервера
npm start

# Пример простого WebSocket-сервера
const WebSocket = require("ws");

const wss = new WebSocket.Server({ port: 3000 });

wss.on("connection", (ws) => {
console.log("Client connected");

ws.send("Welcome!");

ws.on("message", (message) => {
console.log("Received:", message.toString());
ws.send(`Echo: ${message}`);
});
});

console.log("WebSocket server running on port 3000");

https://github.com/ploMP4/webrockets

@Python_Community_ru

Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇


fruits = ["apple", "lime", "orange",
"pineapple", "orange"]

for f in fruits:
if f == "orange":
fruits.remove(f)

print(fruits)


Ожидание: оба orange удалятся.

Реальность: один orange остаётся.

Почему так происходит?

Ты изменяешь список во время итерации.
После удаления элементы сдвигаются, и цикл пропускает следующий элемент.

Это классический сценарий продакшн-багов:

• код выглядит правильно
• тесты могут пройти
• но данные обрабатываются неправильно

Правильный вариант:

fruits = [f for f in fruits if f != "orange"]


Мораль:
Изменяешь коллекцию во время обхода -Deploy first. Pray later.

#junior #python

@Python_Community_ru

🚀 Погружение в алгоритмы AI без магии

no-magic — это коллекция однофайловых, независимых реализаций алгоритмов, которые лежат в основе современных ИИ. Каждый скрипт является самодостаточной программой, обучающей модель с нуля и выполняющей предсказания, без использования сложных библиотек.

🚀 Основные моменты:
- Один файл — один алгоритм, без внешних зависимостей.
- Полное обучение и предсказание в каждом скрипте.
- Читаемый код с обязательными комментариями для понимания.
- Работает на обычном CPU за разумное время.

📌 GitHub: https://github.com/Mathews-Tom/no-magic

#python

@Python_Community_ru

🎥 Генерация видео с FireRed-OpenStoryline

FireRed-OpenStoryline упрощает создание видео, превращая его в интуитивный процесс общения. Система автоматически генерирует сценарии, подбирает музыку и шрифты, а также позволяет редактировать видео с помощью естественных языковых команд.

🚀 Основные моменты:
- 🌐 Умный поиск и организация медиа
- ✍️ Интеллектуальная генерация сценариев
- 🎵 Рекомендации по музыке и озвучке
- 💬 Редактирование через разговорные команды
- ⚡ Архивирование навыков редактирования

📌 GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline

@Python_Community_ru

🖥 Регулярные выражения для извлечения ссылок из HTML с помощью Python

Сохрани себе: извлечение всех ссылок со страницы с помощью регулярных выражений - это быстро и просто. Вот пример кода, который поможет тебе в этом.



import re
import requests
def extract_links(url):
response = requests.get(url)
html_content = response.text
links = re.findall(r'href=["\']?(https?://[^"\'>]+)', html_content)
return links
url = 'https://example.com'
all_links = extract_links(url)
print(all_links)

@Python_Community_ru