Coding

Ekostruktura Pythona w tym miesiącu dominowana jest przez Claude Skills i narzędzia do agentów AI. Ten przegląd analizuje najpopularniejsze repozytoria Pythona na GitHubie.

Ekostruktura Rusta eksploduje z innowacyjnych projektów, szczególnie w narzędziach do kodowania AI i aplikacjach terminalowych. Ten przegląd analizuje najpopularniejsze repozytoria Rusta na GitHubie w tym miesiącu.

Ekosystem Go nadal rozwija się dzięki innowacyjnym projektom obejmującym narzędzia AI, aplikacje samozhostowane oraz infrastrukturę dla programistów. Niniejszy przegląd analizuje najbardziej popularne repozytoria Go na GitHub w tym miesiącu.

Ta kompleksowa przewodnik oferuje tło oraz szczegółowy porównanie Anaconda, Miniconda i Mamba – trzy potężne narzędzia, które stały się nieodzowne dla programistów Pythona i naukowców danych pracujących z złożonymi zależnościami i środowiskami obliczeniowymi.

Jednym z najważniejszych narzędzi dla użytkowników systemu Linux to symulator terminala.

PDFMiner.six to potężna biblioteka Pythona do ekstrakcji tekstu, metadanych i informacji o układzie z dokumentów PDF.

Playwright to potężny, nowoczesny framework do automatyzacji przeglądarek, który rewolucjonizuje scrapowanie sieci i testowanie end-to-end.

Cognee to framework w języku Python do tworzenia grafów wiedzy z dokumentów za pomocą LLM. Ale działa on z modelami samowystawianymi?

Pracując z modelami dużych języków w środowisku produkcyjnym, uzyskiwanie strukturalnych, typowo bezpiecznych wyjść jest krytyczne. Dwa popularne frameworki – BAML i Instructor – podejmują różne podejścia do rozwiązywania tego problemu.

Wybór najlepszego LLM dla Cognee wymaga balansowania jakości budowania grafów, poziomu halucynacji i ograniczeń sprzętowych.
Cognee wyróżnia się w przypadku większych modeli o niskim poziomie halucynacji (32B+) za pomocą Ollama, ale opcje średniego rozmiaru działają dobrze w przypadku prostszych konfiguracji.

Zarządzanie projektami w Go wymaga zrozumienia, w jaki sposób przestrzenie robocze organizują kod, zależności i środowiska kompilacji.

Efektywne strukturyzowanie projektu w Go jest fundamentalne dla długofalowej utrzywalności, współpracy w zespole oraz skalowalności. W przeciwieństwie do frameworków, które wymuszają sztywne układy katalogów, Go ceni elastyczność – ale z tą swobodą wiąże się odpowiedzialność za wybór wzorców, które spełniają konkretne potrzeby projektu.

Iniekcja zależności (DI) to fundamentalny wzorzec projektowy, który promuje czysty, testowalny i utrzyjmalny kod w aplikacjach Pythona.

Iniekcja zależności (DI) to podstawowy wzorzec projektowy, który promuje czysty, testowalny i utrzyjmalny kod w aplikacjach w języku Go.

Testy oparte na tabelach są idiomicznym sposobem w Go na testowanie wielu scenariuszy w sposób efektywny. Połączone z wykonywaniem testów równolegle przy użyciu t.Parallel(), możesz znacząco zmniejszyć czas działania zestawu testów, szczególnie dla operacji ograniczonych przez I/O.

Biblioteka Pythona Ollama zawiera teraz natywne możliwości wyszukiwania w sieci OLlama web search. Dzięki kilku linijkom kodu możesz wzbogacić swoje lokalne modele językowe o rzeczywiste informacje z sieci, zmniejszając halucynacje i poprawiając dokładność.