Python

🦀 Как сократить расходы на OpenClaw на 95% и платить $25 вместо $600 На Reddit регулярно появляются посты от пользователей OpenClaw с шокирующими счетами. $300 в месяц. $600 в месяц. Кто-то умудрился набить $3600 за один месяц. Покупают Mac Mini за $600, ставят OpenClaw, гоняют неделю, сжигают все токены и выключают. Большинство даже не понимает, куда уходят деньги. Каждое отправленное сообщение включает в себя всю историю диалога за сессию. К 50-му сообщению вы оплачиваете повторную отправку всех предыдущих сообщений через API снова и снова. Heartbeat не обязан жрать токены Opus каждые 30 минут Это про фоновые процессы, которые незаметно сжигают бюджет. По дефолту heartbeat срабатывает каждые 30 минут на той модели, которая выставлена основной - у большинства это по-прежнему Opus. Постоянный расход токенов идет независимо от того, сидите вы за компьютером или нет. Решение: переключить heartbeat на Minimax, снизить частоту до двух раз в день через cron вместо интервалов, включить light context mode, выставить isolated sessions в true и задать active hours, чтобы процесс работал только в рабочее время. Одно это убирает огромную часть фонового расхода. Компактинг: одна команда срезает нагрузку токенов вдвое Еще один скрытый множитель расходов прячется в истории переписки. Если вы общались с агентом весь день и контекстное окно заполнено на 50-70%, каждое новое сообщение гонит весь этот объем через API заново. Команда compact сжала контекст с 55K токенов до 23K - меньше половины нагрузки на каждое сообщение после этого. Параллельно стоит выставить max output tokens на 2048 в конфиге. Без этого ограничения агент может вернуть тысячи токенов в одном ответе, когда хватило бы пары сотен. Одна строчка в конфиге - и расход на вывод падает моментально. QMD: поиск по файлам без загрузки в контекстное окно Есть еще один источник мусорного расхода, который накапливается со временем. По мере того как у вас копятся markdown-файлы (заметки, конфиги агентов, память), агент перечитывает их все при каждом вопросе. Полный текст файлов грузится прямо в контекстное окно, сжигая токены на контент, который вообще не связан с вашим запросом. QMD решает эту проблему. Это локальный поисковый движок для markdown, который превращает заметки в индекс с ре-ранкингом. Агент находит нужное без загрузки целых файлов в контекст. Ставится с GitHub, добавляется в agents.md, и каждый файловый запрос начинает стоить копейки. Итог: $600 превращаются в $25 Без оптимизации: Opus на каждом действии, heartbeat каждые 30 минут, полный контекст в каждом сообщении, без лимита на вывод, полное чтение файлов. $300-$600 в месяц. С оптимизацией: роутинг моделей через OpenRouter, авторежим для выбора по стоимости, дешевая модель на heartbeat через cron, регулярный компактинг, лимит вывода на 2048, QMD для поиска по файлам. $6-$25 в месяц. Тот же инструмент. Те же возможности. Те, кто реально получает результат от ИИ-автоматизации, не тратят больше всех на токены. Они один раз настроили систему, взяли расходы под контроль и сфокусировались на построении воркфлоу, которые решают дорогие проблемы. Все шесть настроек занимают около 10 минут. Экономия начинается сразу. https://vc.ru/ai/2862521-kak-sokratit-rashody-na-openclaw-na-95-i-platit-25-vmesto-600

Что ты только что сказал про Python?

⚡️ 8 хуков Claude Code, которые автоматизируют то, что вы вечно забываете Вы говорите Claude Code отформатировать файл, а он этого не делает. Просите не трогать .env, а он лезет туда первым делом. Напоминаете прогнать тесты перед завершением, а он забывает. Знакомо? Все потому, что CLAUDE.md по сути является рекомендацией. Claude читает его и следует ему примерно в 80% случаев. Хуки работают иначе. Это автоматические действия, которые срабатывают каждый раз, когда Claude редактирует файл, выполняет команду или завершает задачу. Ниже разберем 8 готовых хуков, которые можно скопировать прямо в settings.json и больше о них не вспоминать. https://uproger.com/8-hukov-claude-code-kotorye-avtomatiziruyut-to-chto-vy-vechno-zabyvaete/

☠️ Новая атака на цепочку поставок — на этот раз затронут npm-пакет axios, самый популярный HTTP-клиент с ~300 млн загрузок в неделю. Уязвимость проявляется через зависимости: в одном из кейсов пакет подтянулся через googleworkspace/cli, использовавшийся для работы с Gmail и Google Calendar. При этом установленная версия оказалась безопасной — 1.13.5. Однако зависимость не была зафиксирована (unpinned), и при установке в другое время могла подтянуться уже заражённая версия. Это ключевая проблема всей экосистемы: если версии не закреплены, сборка может в любой момент «подхватить» компрометированный релиз. Частично защититься можно локальными мерами — например: ограничивать минимальный «возраст» релизов, использовать контейнеры, проверять зависимости. Но системно проблему должны решать сами пакетные менеджеры (pip, npm и др.), меняя дефолтное поведение. Иначе одна заражённая версия, даже если её быстро находят и удаляют, успевает разойтись по тысячам проектов через незакреплённые зависимости. Подробный разбор: https://stepsecurity.io/blog/axios-compromised-on-npm-malicious-versions-drop-remote-access-trojan

Claude Code — это уже не просто инструмент. Это система разработки с памятью, автоматизацией и агентами. Коротко по сути: • CLAUDE.md — мозг проекта Хранит архитектуру, правила и контекст. Загружается автоматически. • Skills — навыки Позволяют автоматизировать ревью, тесты, деплой и любые процессы. • Hooks — автодействия Запускают проверки и действия без твоего участия. • Agents — параллельная работа Разбивают задачи и выполняют их одновременно. • Workflow plan → execute → auto Минимум ручной работы, максимум результата. • Структура .claude / skills / commands / agents Всё как у полноценной инженерной системы. • Безопасность permissions, sandbox, контроль доступа. Это уже не про «спросить у ИИ». Это про «дать задачу и получить результат». Сохрани себе - пригодится.

Архитектура Docker, если убрать лишнее, выглядит очень просто: Есть образ (image) - это слепок приложения с зависимостями. Один раз собрал - запускаешь где угодно. Есть контейнер (container) - это уже запущенный образ. По сути изолированный процесс с файловой системой, сетью и настройками. Docker Engine - сердце всей системы. Он принимает команды через CLI/API и управляет контейнерами. Docker Daemon - фоновый процесс, который: • создаёт контейнеры • запускает их • следит за состоянием Docker Client - то, через что ты работаешь (docker CLI). Docker Hub / Registry - место, где хранятся образы. Оттуда ты делаешь pull, туда - push. Как это работает в реальности: Ты пишешь Dockerfile → docker build → получаешь image docker push → отправляешь в registry На сервере: docker pull → скачал docker run → запустил контейнер Зачем это: Одинаковая среда везде (dev = prod) быстрый деплой без «у меня работает» изоляция сервисов масштабирование через контейнеры Если упростить до одной мысли: Docker - это не про контейнеры. Это про предсказуемый запуск кода в любой среде.

Ailia-models Этот репозиторий содержит коллекцию предварительно обученных моделей машинного обучения, совместимых с платформой AILIA SDK. В нем представлены модели для различных задач, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и другие области искусственного интеллекта. https://github.com/axinc-ai/ailia-models

Выпуск Java SE 26 и OpenJDK 26. Проект по интеграции поддержки JavaScript и Python в JVM После шести месяцев разработки компания Oracle опубликовала платформу Java SE 26 (Java Platform, Standard Edition 26), в качестве эталонной реализации которой используется открытый проект OpenJDK. За исключением удаления некоторых устаревших возможностей в Java SE 26 сохранена обратная совместимость с прошлыми выпусками платформы Java - большинство ранее написанных Java-проектов без изменений будут работоспособны при запуске под управлением новой версии. Готовые для установки сборки Java SE 26 (JDK, JRE и Server JRE) подготовлены для Linux (x86_64, AArch64), Windows (x86_64) и macOS (x86_64, AArch64). Разработанная в рамках проекта OpenJDK эталонная реализация Java SE 26 полностью открыта под лицензией GPLv2 с исключениями GNU ClassPath, разрешающими динамическое связывание с коммерческими продуктами. https://opennet.ru/65009/

⚠️ В России всё чаще блокируют Telegram и другие зарубежные сервисы. Это значит, что многие IT-ресурсы, каналы и источники новостей могут стать недоступны в любой момент. Если вы хотите оставаться в курсе технологий, AI и новых фреймворков, лучше заранее иметь альтернативную площадку. Мы собрали лучшие IT-каналы в MAX, где публикуются: новости развития AI новые фреймворки и инструменты полезные ресурсы для разработчиков разборы технологий и трендов ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max Ml: https://max.ru/vistehno Max Python: https://max.ru/pythonl Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Max Java: https://max.ru/javatg Max Sql: https://max.ru/sqlhub Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml C++ : https://max.ru/cpluspluc C#: https://max.ru/csharp_ci https://uproger.com/luchshie-kanaly-v-max-po-it-i-ii-podborka-2026-goda/

🌟 OLMo Hybrid: RNN плюс трансформер в одной модели. Институт Аллена опубликовал OLMo Hybrid 7B - модель, которая построена на чередовании слоев Gated DeltaNet и стандартного внимания в соотношении 3:1. Такая архитектура решает больше подзадач из обучающих данных за меньшее число токенов, что напрямую снижает потребность в данных при обучении.

Gated DeltaNet - это RNN с расширением в виде отрицательных значений матрицы переходов. Это небольшое изменение в правиле обновления внутреннего состояния позволяет слоям Gated DeltaNet реализовывать динамику попарной перестановки элементов и за счет этого решать задачи отслеживания состояния, недоступные чистым трансформерам.

В OLMo Hybrid Ai2 показали, что гибридные модели выразительнее суммы своих частей. Существует класс задач (назовем их отслеживание состояния с обращением к памяти), которые не решают ни чистые трансформеры, ни чистые RNN, но гибрид справляется с ними уже при одинарном чередовании типов слоев. Абляционные эксперименты от 60M до 1B параметров показали, что GDN стабильно лучше Mamba2 как в чистом, так и в гибридном варианте, равномерное чередование слоев лучше концентрации внимания в середине сети, а соотношение 3:1 - оптимальный баланс между качеством и вычислительной стоимостью на средних и крупных масштабах. 🟡Тесты 🟢На MMLU OLMo Hybrid достигает той же точности, что OLMo 3 7B, используя на 49% меньше токенов; на срезе Common Crawl - на 35% меньше. 🟢Коэффициент эффективности использования данных у гибрида равен 83,7 против 94,9 у трансформера. 🟢Экономия данных растет с размером модели: примерно в 1,3 раза на 1B параметров и в 1,9 раза на 70B. После дообучения и адаптации к длинному контексту OLMo Hybrid обходит OLMo 3 во всех категориях оценки. На RULER при 64k токенах - 85,0 против 70,9 у базовой модели. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Техотчет @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #OLMoHybrid #Ai2