AI Coding

Das Python-Ökosystem dieses Monats wird von Claude Skills und AI-Agent-Tooling dominiert. Diese Übersicht analysiert die Top-Trending-Python-Repositorys auf GitHub.

Das Rust-Ökosystem erlebt einen Boom mit innovativen Projekten, insbesondere bei KI-Programmierwerkzeugen und Terminalanwendungen. Diese Übersicht analysiert die Top-Trending-Rust-Repositories auf GitHub dieses Monats.

Das Go-Ökosystem floriert weiterhin mit innovativen Projekten, die sich auf KI-Tools, selbstgehostete Anwendungen und Entwicklerinfrastruktur erstrecken. Diese Übersicht analysiert die Top-Trending-Go-Repositories auf GitHub diesen Monat.

Der NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) ist jetzt in Australien erhältlich bei großen PC-Händlern mit lokalem Lagerbestand. Wenn Sie die globale DGX Spark-Preisgestaltung und Verfügbarkeit verfolgt haben, werden Sie interessiert sein zu erfahren, dass die australischen Preise je nach Speicherkonfiguration und Händler zwischen 6.249 und 7.999 AUD liegen.

Tokenoptimierung ist die kritische Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetbelastenden Experimenten unterscheidet.

Das Model Context Protocol (MCP) revolutioniert die Art und Weise, wie KI-Assistenten mit externen Datenquellen und Tools interagieren. In diesem Leitfaden erkunden wir, wie man MCP-Server in Python aufbaut, mit Beispielen, die sich auf Websuche und Scraping-Funktionen konzentrieren.

NVIDIA DGX Spark ist real, erhältlich ab dem 15. Oktober 2025 und richtet sich an CUDA-Entwickler, die lokale LLM-Arbeit mit einem integrierten NVIDIA AI-Stack benötigen. US-MSRP 3.999 $; UK/DE/JP Einzelhandel ist aufgrund von Mehrwertsteuer und Vertrieb höher. AUD/KRW öffentliche Preise sind noch nicht weit verbreitet.

Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über verfügbare Go SDKs für Ollama und vergleicht deren Funktionsumfänge.

Hier ist ein Vergleich zwischen Qwen3:30b und GPT-OSS:20b mit Fokus auf Befolgung von Anweisungen und Leistungsparametern, Spezifikationen und Geschwindigkeit:

In diesem Beitrag werden wir zwei Möglichkeiten erkunden, Ihre Python-Anwendung mit Ollama zu verbinden: 1. Über die HTTP REST API; 2. Über die offizielle Ollama Python-Bibliothek.

Ollamas GPT-OSS-Modelle haben wiederkehrende Probleme bei der Handhabung strukturierter Ausgaben, insbesondere bei der Verwendung mit Frameworks wie LangChain, OpenAI SDK, vllm und anderen.

Hier ist ein Seitenvergleich der Unterstützung für strukturierte Ausgaben (zuverlässige JSON-Rückgabe) bei beliebten LLM-Anbietern, plus minimale Python-Beispiele

Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber in der Produktion wollen wir selten frei formulierte Absätze. Stattdessen wollen wir vorhersehbare Daten: Attribute, Fakten oder strukturierte Objekte, die Sie in eine Anwendung einspeisen können. Das ist LLM-Strukturierte Ausgabe.

Hier ist ein aktueller GitHub Copilot Cheat Sheet, der wichtige Shortcuts, Befehle, Nutzungstipps und Kontextfunktionen für Visual Studio Code und Copilot Chat abdeckt

Hier haben wir eine Beschreibung des Model Context Protocol (MCP), kurze Notizen zur Implementierung eines MCP-Servers in Go, einschließlich der Nachrichtenstruktur und Protokollspezifikationen.

Da das standardmäßige Ollama keinen direkten Rerank-API-Anschluss hat, müssen Sie Reranking mit Qwen3 Reranker in GO implementieren, indem Sie Embeddings für Abfrage-Dokument-Paare generieren und sie bewerten.