AI Coding

De Python-ecosysteem dit maand wordt gedomineerd door Claude Skills en AI-agent-tools. Deze overzicht analyseert de top trending Python repositories op GitHub.

De Rust-ecosysteem explodeert met innovatieve projecten, vooral in AI-coderings-tools en terminaltoepassingen. Deze overzicht analyseert de top trending Rust-repositories op GitHub deze maand.

De Go-ecosysteem blijft bloeien met innovatieve projecten die zich uitstrekken over AI-tools, zelfgehoste toepassingen en ontwikkelaarsinfrastructuur. Deze overzicht analyseert de top trending Go-repositories op GitHub deze maand.

De
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) is
nu beschikbaar in Australië
bij grote PC-afnemers met lokale voorraad.
Als je de
wereldwijde DGX Spark prijzen en beschikbaarheid
volgde, dan zul je geïnteresseerd zijn om te weten dat de Australische prijzen variëren van $6.249 tot $7.999 AUD afhankelijk van de opslagconfiguratie en de verkoper.

Tokenoptimalisatie is de kritieke vaardigheid die het verschil maakt tussen kostenefficiënte LLM-toepassingen en kostbare experimenten.

De Model Context Protocol (MCP) is revolutionair voor de manier waarop AI-assistenten met externe gegevensbronnen en tools interacteren. In deze gids bespreken we hoe je MCP-servers in Python kunt bouwen, met voorbeelden gericht op webzoekfuncties en web scraping.

NVIDIA DGX Spark is real, op de markt beschikbaar 15 oktober 2025, en gericht op CUDA-ontwikkelaars die lokale LLM werkzaamheden willen uitvoeren met een geïntegreerde NVIDIA AI stack. US MSRP $3.999; UK/DE/JP retail is hoger vanwege btw en distributie. AUD/KRW openbare stickerprijzen zijn nog niet algemeen gepubliceerd.

Deze gids biedt een uitgebreid overzicht van beschikbare Go SDKs voor Ollama en vergelijkt hun functionaliteiten.

Hier is een vergelijking tussen Qwen3:30b en GPT-OSS:20b
met aandacht voor instructievolgzaamheid en prestatieparameters, specificaties en snelheid:

In dit bericht verkennen we twee manieren om uw Python-toepassing te verbinden met Ollama: 1. Via de HTTP REST API; 2. Via de officiële Ollama Python-bibliotheek.

Ollama’s GPT-OSS modellen hebben herhalende problemen bij het verwerken van gestructureerde uitvoer, vooral wanneer ze worden gebruikt met frameworks zoals LangChain, OpenAI SDK, vllm en andere.

Hier is een zij-aan-zij vergelijking van de ondersteuning voor gestructureerde uitvoer (het verkrijgen van betrouwbare JSON) bij populaire LLM-aanbieders, plus minimale Python-voorbeelden

Large Language Models (LLMs) zijn krachtig, maar in productie willen we zelden vrije tekst. In plaats daarvan willen we voorspelbare data: kenmerken, feiten of gestructureerde objecten die je kunt voeden in een app. Dat is LLM Structured Output.

Hier is een up-to-date GitHub Copilot cheat sheet, die essentiële snelkoppelingen, opdrachten, gebruikstips en contextfuncties voor Visual Studio Code en Copilot Chat behandelt

Hier hebben we een beschrijving van het Model Context Protocol (MCP), korte aantekeningen over hoe je een MCP-server in Go kunt implementeren, inclusief berichtstructuur en protocolespecificaties.

Aangezien standaard Ollama geen directe rerank API heeft, zal je herordenen met Qwen3 Reranker in GO moeten implementeren door embeddings te genereren voor query-documentparen en deze te scoren.