AI Coding

Detta månad är Python-ekosystemet dominerat av Claude Skills och AI-agentverktyg. Den här översikten analyserar de överst rankade Python-repo på GitHub.

Rust-ekosystemet exploderar med innovativa projekt, särskilt inom AI-kodverktyg och terminalapplikationer. Den här översikten analyserar de topp 23 mest populära Rust-repo på GitHub denna månad.

Go-ekosystemet fortsätter att blomstra med innovativa projekt inom AI-verktyg, självvärddade program och utvecklareinfrastruktur. Den här översikten analyserar de topp 100 populära Go-repositorier på GitHub denna månad.

The
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) är nu
tillgänglig i Australien
hos stora PC-handlare med lokalt lager.
Om du följt med i
global DGX Spark-priser och tillgänglighet,
så kommer du att vara intresserad att veta att australiska priser ligger mellan 6 249 till 7 999 AUD beroende på lagringskonfiguration och handlare.

Tokenoptimering är den kritiska färdigheten som skiljer kostnadseffektiva LLM-applikationer från budgetdrainande experiment.

Model Context Protocol (MCP) revolutionerar hur AI-assistenter interagerar med externa datorkällor och verktyg. I den här guiden kommer vi att utforska hur man bygger MCP servrar i Python, med exempel som fokuserar på webbsökning och skrapning.

NVIDIA DGX Spark är verkligt, till salu 15 oktober 2025, och riktar sig till CUDA-utvecklare som behöver lokalt LLM-arbete med en integrerad NVIDIA AI-stack. US MSRP $3,999; UK/DE/JP detaljhandel är högre på grund av moms och kanaler. AUD/KRW offentliga prislappar är inte ännu allmänt publicerade.

Den här guiden ger en omfattande översikt över tillgängliga Go SDKs för Ollama och jämför deras funktioner.

Här är en jämförelse mellan Qwen3:30b och GPT-OSS:20b som fokuserar på instruktionsföljande och prestandaparametrar, specifikationer och hastighet:

I det här inlägget kommer vi att utforska två sätt att ansluta din Python-applikation till Ollama: 1. Via HTTP REST API; 2. Via det officiella Ollama Python-biblioteket.

Ollamas GPT-OSS-modeller har återkommande problem med hantering av strukturerad utdata, särskilt när de används med ramverk som LangChain, OpenAI SDK, vllm och andra.

Här är en sida vid sida jämförelse av stöd för strukturerad utdata (att få tillförlitligt JSON tillbaka) över populära LLM-leverantörer (https://www.glukhov.org/sv/post/2025/10/structured-output-comparison-popular-llm-providers/ “strukturerad utdata över populära LLM-leverantörer”), plus minimala Python exempel

Stora språkmodeller (LLMs) är kraftfulla, men i produktion vill vi sällan ha fritt formulerade stycken. Istället vill vi ha förutsägbart data: attribut, fakta eller strukturerade objekt som du kan mata in i en app. Det är LLM Strukturerad Utdata.

Här är en uppdaterad GitHub Copilot cheat sheet, som täcker viktiga genvägar, kommandon, användningstips och kontextfunktioner för Visual Studio Code och Copilot Chat

Här har vi en beskrivning av The Model Context Protocol (MCP), korta anteckningar om hur man implementerar en MCP-server i Go, inklusive meddelandestruktur och protokollspecificeringar.

Ett standard Ollama-verktyg har ingen direkt rerank-API, så du måste implementera reranking med Qwen3 Reranker i GO genom att generera inbäddningar för fråga-dokument-par och poängsätta dem.