Обновить

Как писать код с агентами правильно?

Если вы пользуетесь ИИ-агентами для написания кода, ты наверняка замечали: они генерируют код быстро, но не всегда следуя единному стилю или лучшим практикам.

Недавно я познакомился с безумно хорошим инструментом для улучшения качества вашего питоновского кода - wemake-python-styleguide

Изначально проект позиционировался как простой плагин для flake8, но с куда большим количеством правил, он стал настолько большой что его нужно воспринимать как полноценный линтер. Кстати, он полностью совместим со ВСЕМИ правилами от ruff. И что важно, его развивает core-разработчик CPython — Никита Соболев.

Я считаю, что каждую ошибку, который он подсвечивает, это не чья-то прихоть, а реальный опыт поддержки самого языка. При этом линтер не перегибает палку: нарушения объясняются. Например, если ваш агент написал if x > 42 линтер выдаст ошибку WPS432 («magic number used»). Достаточно вызвать wps explain WPS432 (или отправить MCP-запрос), и вы получите развёрнутое пояснение, почему магические числа это плохо, и как их заменить на константу, кстати именно в новой версии появилась эта функциональность, теперь объяснения приходят прямо в контекст агента, плюс появились скиллы. Вообщем сделано так, чтобы улучшать код и не раздражать разработчика :)

Теги:
+6
Комментарии0

Как запустить Qwen3.8-Flash-Next 125B на 6 ГБ VRAM

Qwen3.8-Flash-Next - открытая 125B-модель на архитектуре, которая станет основой Qwen4. По опубликованным Qwen результатам она конкурирует с закрытыми frontier-моделями в задачах программирования, работы с агентами и computer use.

Мы запустили полный checkpoint Qwen/Qwen3.8-Flash-Next на одной RTX 4090. Пиковое потребление VRAM составило 5,95 ГБ, без 4-битной квантизации и дистилляции. Использовался полный checkpoint в bf16, который генерировал обычные токены.

По сравнению с Opus 4.6 Max, согласно собственным данным Qwen:

Как запустить Qwen3.8-Flash-Next 125B на 6 ГБ VRAM

Публикации