🎥 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

⚡️ Как изучать любой GitHub-репозиторий за 5 минут с DeepWiki

Если ты открываешь чужой репозиторий и не понимаешь, с чего начать - не читай файлы вручную. Спроси код.

DeepWiki автоматически строит AI-wiki для любого проекта и позволяет задавать вопросы прямо к исходникам.

Как использовать:

1. Открой нужный репозиторий на GitHub
2. Замени в адресе:
github.com → deepwiki.com
3. Задай вопросы:
- Как устроена архитектура?
- С чего начинается запуск?
- Где реализована основная логика?
- Как работает конкретная функция?

Почему это работает:
- Документация может быть устаревшей
- README часто поверхностный
- Код — единственный источник истины

DeepWiki анализирует структуру проекта и объясняет её простым языком.

Когда особенно полезно:
- Быстрый онбординг в новый проект
- Подготовка к собеседованию
- Разбор open-source
- Понимание сложных библиотек
- Работа AI-агентов с кодом

Главная мысль:
Не читай сотни файлов — задавай вопросы репозиторию.

Пример

GitHub
https://github.com/karpathy/nanochat

// DeepWiki
https://deepwiki.com/karpathy/nanochat

Примеры вопросов:
- How does training work?
- Where is the main entry point?
- How is inference implemented?
- What are the key modules?

@Python_Community_ru

🎥🚀 MOVA: Инновационная генерация видео и аудио

MOVA — это открытая модель, которая синхронно генерирует видео и аудио, устраняя проблемы каскадных пайплайнов. Она обеспечивает высокое качество и точную синхронизацию губ и звуковых эффектов, предлагая пользователям мощный инструмент для создания контента.

🚀Основные моменты:
- Бимодальная генерация: видео и аудио создаются одновременно.
- Высокая точность синхронизации губ и звуковых эффектов.
- Полностью открытый исходный код и доступные веса модели.
- Архитектура с асимметричными двойными башнями для лучшего взаимодействия модальностей.

📌 GitHub: https://github.com/OpenMOSS/MOVA

#python

@Python_Community_ru

Python: синтаксис тебя не убьёт.

Зато логика - без предупреждения.

@Python_Community_ru

🌟 Создайте свой пиксельный офис с Star Office UI

Star Office UI — это интерактивная панель для многопользовательского сотрудничества, визуализирующая статус ваших AI помощников в реальном времени. Вы можете видеть, кто чем занят, что было сделано вчера и кто сейчас онлайн.

🚀 Основные моменты:
- Визуализация статусов AI: idle, writing, syncing и др.
- "Вчерашние заметки" для краткого обзора выполненной работы.
- Поддержка приглашения других участников в офис.
- Адаптивный интерфейс для мобильных устройств.
- Гибкие варианты публичного доступа.

📌 GitHub: https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI

#python

@Python_Community_ru

🔧 Инструмент для тестирования безопасности

RaspyJack - это портативный инструмент для авторизованного тестирования безопасности с интерфейсом на LCD, веб-интерфейсом и интегрированной IDE для создания полезных нагрузок. Подходит для исследований и образовательных целей.

🚀 Основные моменты:
- LCD-интерфейс для управления
- Категории полезных нагрузок (разведка, перехват и др.)
- Веб-интерфейс для удаленного управления
- Интеграция инструментов DNS-спуфинга и WiFi-атак

📌 GitHub: https://github.com/7h30th3r0n3/Raspyjack

@Python_Community_ru

⚡️ Языки программирования и их for-циклы

Ты когда-нибудь замечал, что почти все языки программирования выглядят по-разному, но внутри делают одно и то же?

Самый простой пример — обычный цикл. В Python он читается почти как английский. В C, Java и Go он выглядит как строгая формула. В Rust и Kotlin больше похож на математическую запись. А в Assembly это вообще набор инструкций для процессора.

Но смысл всегда один и тот же. Мы просто говорим компьютеру: повтори действие N раз.

• 🐍 Python - for i in range(n):
• ☕ Java - for(int i=0;i

@Python_Community_ru

‍🔥 Вышла модель Qwen-Image-Layered-Control-V2

Новая версия инструмента для извлечения слоёв из изображений с управлением через кисть. Модель построена поверх оригинальной Qwen-Image-Layered-Control и позволяет точнее выделять элементы на иллюстрациях и постерах.

Теперь можно управлять слоями прямо на изображении:

Красная кисть показывает какой слой нужно извлечь.
Зелёная кисть отмечает что нужно удалить.
Если области пересекаются, они отображаются жёлтым.

Также продолжает работать текстовое управление:
prompt — описывает, что нужно извлечь.
negative_prompt — что нужно исключить.

Кисти и текст можно свободно комбинировать, что даёт больше контроля при работе со слоями.

Рекомендуемые настройки: около 10 шагов инференса.
Если используется управление кистью, можно поставить cfg_scale=1, чтобы значительно ускорить генерацию.

Лучше всего модель работает с постерами и иллюстрациями, где объекты изначально разделены на слои. Для фотографий с тенями и сложным освещением она не предназначена.

Модель обучена на датасете PrismLayersPro и распространяется как LoRA, которая загружается поверх базовой версии V1.

🟢Model: https://modelscope.ai/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Layered-Control-V2
🟢Dataset: https://modelscope.cn/datasets/artplus/PrismLayersPro
🟢GitHub: https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio

@Python_Community_ru

🐍 Python полезные ресурсы (https://t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

🐍 Почему ошибки валидации в Python иногда так сложно найти

Чем глубже вложена структура данных, тем сложнее понять, где именно произошла ошибка.

Если использовать обычные dataclass, вы чаще всего увидите только значение, которое не прошло проверку — но не путь к полю, где возникла проблема.

В сложных вложенных структурах это превращает отладку в настоящую боль.

Pydantic решает эту проблему.

Он показывает полный путь до поля, которое вызвало ошибку — от корневой модели до конкретного атрибута.

В результате сразу понятно, где искать проблему.

Пример:


from pydantic import BaseModel, Field

class Address(BaseModel):
zip_code: str = Field(pattern=r"^\d{5}$")

class Customer(BaseModel):
name: str
address: Address

customer = Customer(
name="Alice",
address={"zip_code": "9ABC1"}
)

Ошибка будет выглядеть так:


ValidationError: address.zip_code
String should match pattern '^\d{5}$'


То есть Pydantic сразу показывает:

address.zip_code

А не просто сообщает, что «где-то внутри данных ошибка».

Для сложных JSON, API-ответов и вложенных моделей это сильно упрощает дебаг.

#Python #Pydantic #Backend #DataValidation

🐍 Python полезные ресурсы (https://t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

‍🖥 ByteDance только что выпустили в открытый доступ - OpenViking, и этот проект показывает, что именно не так с тем, как сегодня строят память для AI-агентов.

Вот где большинство агент-фреймворков ошибаются:

Память хранится в одном месте.
Ресурсы — в другом.
Навыки разбросаны по системе.

Когда агенту нужен контекст, обычно делают плоский векторный поиск и просто надеются на лучший результат.

Именно это и проблема. OpenViking решает её одной идеей:
рассматривать контекст агента как файловую систему.

Всё работает через единый протокол:

viking://

Память, ресурсы и навыки организованы как директории с уникальными URI.
Агент может ls, find и навигировать по контексту, как разработчик в терминале.

Главный прорыв — многоуровневая загрузка контекста:

- L0 — одно предложение для быстрого поиска
- L1 — обзор ~2000 токенов для принятия решений
- L2 — полные детали, загружаются только когда действительно нужны

Большинство агентов просто загружает всё в контекст и надеется на лучшее.

OpenViking загружает только нужные данные и только в нужный момент.

Результат:

- меньше расходов на токены
- выше точность
- быстрее работа агентов

Retrieval теперь тоже работает логичнее.

Вместо одного плоского семантического поиска:

1. сначала происходит позиционирование на уровне директорий
2. затем рекурсивный поиск внутри наиболее релевантных директорий

Можно буквально видеть траекторию поиска — это больше не чёрный ящик.

Есть и механизм самоэволюции агента.

В конце каждой сессии система автоматически:

- извлекает новые знания
- обновляет память агента
- обновляет память пользователя

То есть агент становится умнее с каждым использованием.

Проект уже имеет:

- 9K звёзд на GitHub
- 13 контрибьюторов

Разработан командой ByteDance Viking, которая строит инфраструктуру векторного поиска с 2019 года.

Проект полностью open-source под лицензией Apache 2.0.

https://github.com/volcengine/OpenViking

🐍 Python полезные ресурсы (https://t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

🤖 Python библиотеки для AI-агентов — что изучать

Если вы хотите разрабатывать AI-агентов на Python, важно понимать порядок изучения библиотек.

Начните с LangChain, CrewAI или SmolAgents — они позволяют быстро собрать простых агентов, подключить инструменты и протестировать идеи.

Следующий уровень — LangGraph, LlamaIndex и Semantic Kernel. Эти инструменты уже используются для production-систем: RAG, orchestration и сложные workflow.

Самый сложный уровень — AutoGen, DSPy и A2A. Они нужны для автономных мультиагентных систем и оптимизации LLM-пайплайнов.

LangChain — простые агенты, инструменты и память
github.com/langchain-ai/langchain

CrewAI — мультиагентные системы с ролями
github.com/joaomdmoura/crewAI

SmolAgents — лёгкие агенты для быстрых экспериментов
github.com/huggingface/smolagents

LangGraph — orchestration и stateful workflow
github.com/langchain-ai/langgraph

LlamaIndex — RAG и knowledge-агенты
github.com/run-llama/llama_index

Semantic Kernel — AI workflow и плагины
github.com/microsoft/semantic-kernel

AutoGen — автономные мультиагентные системы
github.com/microsoft/autogen

DSPy — оптимизация LLM-пайплайнов
github.com/stanfordnlp/dspy

A2A — протокол взаимодействия между агентами
github.com/a2aproject/A2A

🐍 Python полезные ресурсы (https://t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

Cua (https://github.com/trycua/cua) — это Docker для агентов, использующих компьютер — он позволяет агентам ИИ управлять полноценными операционными системами в виртуальных контейнерах и развертывать их локально или в облаке.

— Всего ~1,000 строк кода — легко читать, расширять и встраивать
— Поддержка OpenAI, Anthropic, Mistral и других LLM-провайдеров

https://github.com/trycua/cua

🐍 Python полезные ресурсы (https://t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

🚀 Себастьян Рашка собрал в одном месте галерею архитектур современных языковых моделей.

Внутри - 40+ моделей (2024–2026):
от DeepSeek и Qwen до Nemotron и Grok.

Для каждой модели есть:

• наглядная схема архитектуры
• размер и число параметров
• тип декодера
• ссылки на технические отчёты и конфиги
• иногда даже реализации

По сути это единая карта современных LLM, где можно быстро посмотреть, как устроены разные модели и как эволюционируют архитектуры.

https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/

🐍 Python полезные ресурсы (https://t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru

‍🤖 Chat an idea - get a full research paper.

Появился интересный open-source проект - AutoResearchClaw.

Это система автономного AI-ресёрча: вы просто пишете идею исследования, а агент запускает полный исследовательский цикл автоматически.

Что делает система:
• генерирует гипотезу и план исследования
• ищет и анализирует научные работы
• запускает эксперименты
• пишет код и анализирует результаты
• формирует графики и выводы
• собирает готовую научную статью

Фактически это AI-pipeline “от идеи до paper”.

Один запрос →
полный research workflow без участия человека.

Проект построен как мульти-агентная система, где разные агенты выполняют отдельные задачи: поиск литературы, эксперименты, анализ и написание текста.
Такие системы могут сильно ускорить:

• научные исследования
• ML-эксперименты
• генерацию идей и гипотез
• подготовку академических статей

https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw

#AI #LLM #AIAgents #MachineLearning #Research

🐍 Python полезные ресурсы (https://t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi) 🚀Max (https://max.ru/pythonl)

@Python_Community_ru