rag-from-scratch

Хотим, чтобы модель знала нашу “внутреннюю кухню”, но финтюн — дорогой, долгий и часто дает так себе результат. Поэтому сейчас в проде в основном используют RAG (retrieval-augmented generation).

Как раз на GitHub есть годный опенсорс-туториал rag-from-scratch от команды LangChain.

Они начинают с базы: индекс, поиск, генерация, а потом постепенно заходят в продвинутые штуки вроде преобразования запросов, роутинга, multi-query retrieval и так далее. Плюс разбирают практические паттерны вроде adaptive RAG и “корректирующего” RAG.

Каждый блок снабжен подробным Jupyter Notebook с кодом и отдельным видеоразбором, можно параллельно смотреть и сразу запускать, чтобы прочувствовать, как RAG работает изнутри.

Туториал не просто показывает “как прикрутить RAG”, а именно через код объясняет, что под капотом, поэтому отлично заходит тем, кто хочет системно освоить разработку LLM-приложений.

⭐️ Stars: 6.5k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

T-Sync Conf

Инженерные конференции часто выглядят одинаково: с докладами, слайдами, вопросами из зала и ощущение, что половина тебе никак не откликается

T-Sync Conf решает эту проблему через формат. 7 февраля Т-Технологии проведут масштабную конференцию для инженеров, где вместо одного общего маршрута — восемь технических контуров, из которых каждый может собрать свою траекторию: AI, Data, R&D, Security, UX/UI, Productivity, Observability, Platform.

Фокус не на рассказах, а на практике: демо-стенды с AI- и Data- платформами, инженерные диалоги с разбором кейсов, хакатон и публичная сборка сервиса. Плюс отдельные форматы для обсуждения UX/UI инструментов — от интерфейсов до дизайн-систем. Пройдет все на площадке TAU в Москве. Проход бесплатный, но рега обязательна

➡️ Ссылка на регистрацию

📱 @git_developer

add-skill

Сейчас AI-инструментов для кодинга развелось куча, почти все умеют ставить Skills, но у каждого свои пути конфигов. В итоге полный бардак: где что лежит, как синкать, как не забыть обновить.

Хорошая новость: команда Vercel Labs недавно выложила в опенсорс add-skill. Это штука в стиле npm, которая приводит управление скиллами к одному формату.

Идея простая: одной командой берёшь skill-репу с GitHub и раскатываешь её локально во все свои Agent-инструменты. Тем самым закрывается боль с разными директориями и вечной рассинхронизацией конфигов.

Сейчас поддерживаются OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor и ещё в сумме 13 популярных тулов. Установка максимально “из коробки”: инструмент сам пытается определить, что у тебя стоит, и кладёт конфиги куда надо.

Плюс под это есть Skills-маркет: там много готовых скиллов, у каждого есть описание, и всё отсортировано по установкам. Понравилось - просто копируешь команду и ставишь.

Если ты пользуешься несколькими AI-кодинг тулзами одновременно, это реально удобный менеджер скиллов, есть смысл поставить и потестить.

📁 Language: #TypeScript 62.6%

⭐️ Stars: 1.9k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer