Документация для нейросетей — как получать нормальный код от LLM

Основная идея: вайбкодинг работает плохо не из-за моделей, а из-за отсутствия контекста. Если LLM не знает структуру проекта, стек и ограничения — она додумывает сама.
​
В статье разбирают, какие файлы документации стоит держать в проекте, чтобы нейросеть генерировала код в рамках существующей архитектуры, а не с нуля. Приводят готовые шаблоны.
​
@zen_of_python

Пять платформ, где дети учат Python через игры — от простых песочниц до олимпиадных задач. Trinket, Tynker, CodeCombat, Minecraft, CheckiO — разобрано для кого что подходит по возрасту и уровню.

@zen_of_python

Бенчмарк 8 Python-библиотек для извлечения текста из документов

Авторы Kreuzberg выложили обновлённое сравнение 8 open source инструментов для text extraction: Kreuzberg, Apache Tika, Docling, Unstructured, PDFPlumber, Pandoc, PyMuPDF4LLM, MarkItDown, Mineru. 56 типов файлов, p50/p95/p99 по скорости и памяти, quality score против ground truth.
​
Методика: бенчмарк-харнес на Rust, запускается в GitHub Actions CI. Замеряют extraction duration, throughput, memory, success rate. Качество измеряют через сравнение извлечённого текста с эталоном.
​
И что бы вы думали, кто победил? Конечно же сам Kreuzberg. Он покрывает больше всего форматов (49/56), success rate 99,1%. Docling и Unstructured надёжны, но в разы медленнее. Docling на сложных файлах может считать 60+ минут на файл.

​Но бенчмарк открытый и воспроизводимый, так что в целом как будто Kreuzberg реально можно пробовать.

@zen_of_python

25 лет на ORM, теперь — raw queries + dataclasses. И вот почему

Майкл Кеннеди (автор Talk Python to Me) отказался от ORM/ODM в пользу паттерна Raw+DC: сырые запросы к базе + Python dataclasses на границе слоя доступа к данным.
​
🔘Главный аргумент: ИИ-ассистенты пишут нативные запросы в разы лучше, чем ORM-код. У PyMongo в 53 раза больше загрузок, чем у Beanie, и нативный синтаксис MongoDB одинаковый в Node, PHP, Go. Разница в обучающих данных огромна.

🔘Паттерн простой: raw query → dict → from_doc() → dataclass. Type safety, автокомплит в IDE, поддержка mypy — всё на месте. Без магии ORM, без зависимости от фреймворка.

🔘В комментах согласны с ИИ-аргументом, но напоминают: ORM — это не только запросы, но и миграции, валидация, защита от SQL-инъекций. Raw SQL повышает порог ответственности за безопасность.
​
📎 Тред на r/Python

А вы как обычно кодите?

@zen_of_python, теперь и в Max

Вот ещё новость прошедшей недели: PyTorch перевёл тайпчекинг основного репозитория с MyPy на Pyrefly. Проверка всего проекта: MyPy — 50,6 сек, Pyrefly — 5,5 сек.

Вроде здорово, молодцы, но ведь есть ty. Ещё и пост в блоге написали, как будто одна известная большая корпорация повлияла.

А вы чем в 2026 тайп-чекаете?

(Да, как вы поняли, очень хочется пообщаться с вами, дайте каких-то комментариев, пожалуйста.)

Анализ датасета QUT-DV25 (14 000 семплов малвари из PyPI) показал, что больше половины пакетов запускают reverse shell или крадут env-переменные прямо в setup.py т.е. достаточно pip install, даже без импорта.
​
Проблема: sdist-пакеты требуют выполнения setup.py при сборке. Это обычный Python-скрипт, он может делать что угодно — от сборки C-расширения до отправки ~/.ssh/id_rsa на C2-сервер.

Есть такой инструмент KEIP — eBPF-тул на LSM-хуках, который ставит сетевой whitelist на время pip install. Если setup.py или дочерний процесс лезет на сервер не из белого списка — весь процесс убивается

Вообще, в 2026 setup.py — это красный флаг. Если пакет без pyproject.toml и без wheel, то может он и не нужен вам?

@zen_of_python