Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Период

Более 100 000 вакансий: полный анализ IT‑рынка России в 2026 году. И почему hh.ru нас обманывает?

Привет, Хабр! (И тебе, IT-шник, который хочет разобраться, что в 2026 вообще здесь происходит? Сейчас разберёмся, но легче тебе от этого не станет).

Сегодня будем препарировать весь IT рынок России на более чем 100 тысяч вакансий со всевозможных площадок. По-настоящему полная и честная аналитика. С графиками, цифрами и верой в светлое будущее...

Здесь будет всё, зарплаты, актуальные стеки и то что уже никому не нужно, прогнозы, тренды, и многое другое, будет интересно...

Более 100 000 вакансий: полный анализ IT‑рынка России в 2026 году. И почему hh.ru нас обманывает?

Как бы я учила Python, если бы могла отмотать время назад...

# Не судите строго, впервые пиши пост, понимаю, что может быть не интересно (по причине опыта), но все же хочется внести свой вклад

Всем привет! Меня зовут Фаина я уже несколько лет пишу на Python (и не только) и зарабатываю этим на жизнь. Недавно я наткнулась на свои старые "конспекты" с первых попыток изучения языка. Это было... больно. Сотни скриншотов, обрывочные заметки и полное непонимание того, что происходит.

Если бы у меня была машина времени, я бы вернулась к той испуганной девушке, которая впервые открыла IDLE, и сказала бы ей несколько важных вещей.

1.Перестать коллекционировать курсы (и начать делать)

Моя самая главная ошибка — «синдром хомяка». Я скачала, наверное, 50 ГБ курсов: "Python с нуля", "Python для чайников", "Python за 24 часа". Я смотрела первые два урока, чувствовала себя умной, а потом бросала, потому что "этот курс не очень".

Итог: Один хороший курс + практика лучше, чем 50 идеальных курсов в папке "Разобрать".
Сейчас, если бы я начинала, я бы выбрала один интерактивный ресурс (или одну книгу, если, конечно, сможешь так учится) и шла по нему, пока не упрусь в стену. Не прыгала бы между ютуберами и методичками.

2.Сначала гуглить, потом — паниковать

В начале пути любая ошибка в коде вызывала у меня панику. Красный трейсбек выглядел как приговор. Я думала: "Ну всё, я бездарь, Python меня ненавидит".

Итог: Ошибка — это не "я плохая", это "код говорит мне, что именно не так".
Сейчас 80% моей работы — это чтение ошибок и гугление.

3.Зубрежка синтаксиса не работает. Работают проекты

Я думала, что если выучу все методы списков и словарей наизусть, то стану сеньором. Я исписывала тетради шпаргалками. Толку было ноль.

Итог: Ты запоминаешь только то, что используешь руками.
Вместо заучивания теории, я бы начала писать мини-программы с первого дня.

  • День 3: Калькулятор чаевых.

  • Неделя 2: Парсер курса валют с сайта (с помощью requests).

  • Месяц 1: Простенький телеграм-бот, который присылает погоду.

Проекты не обязаны быть гениальными. Они должны быть действительно интересные, даже захватывающие.

Если ультра-кратко:

  1. Лучше уж один источник знаний вместо "все сразу"

  2. Лучше практика каждый день по 30 минут, чем раз в неделю и до потери пульса

  3. Ошибки - это норм, не стрем

  4. С другом или ментором будем веселее и эффективнее - с кем можно поделится опытом или обсудить код и тд.

Спасибо за внимание, ваша Фаина!)

Теги:
+14
Комментарии3

Какие уникальные фичи есть в django-modern-rest?

Иногда, когда я добавляю какие-то фичи в мой https://github.com/wemake-services/django-modern-rest (можно ставить ⭐), то я думаю про себя: почему таких фичей больше нет нигде? 

Давайте сегодня посмотрим на них. А вы мне расскажите свое мнение в комментах.

Семантическая схема 

Допустим, вы навесили на какой-то свой endpoint auth: 

class UserController(Controller[MsgspecSerializer]):
      @modify(auth=[JWTAsyncAuth()])
      async def get(self) -> User: ...

В OpenAPI автоматически появятся все коды ошибок, которые могут случиться в auth (401).
Ничего не надо допом писать. И так происходит со всеми частями фреймворка: добавил throttling=[SyncThrottle(1, Rate.minute)]? Теперь у тебя в ответах автоматом 429. Если нужно, можно отключить любые семантические статусы. 

Не должно ли такое быть дефолтом везде?

Умные типы ошибок

Не уходя далеко: как кастомизировать формат ошибки, например, в FastAPI? Через боль. Как поменять в спеке формат? Руками.

В DMR мы просто добавили везде error_model как параметр. Можно заменять любые ошибки, все автоматом сконвертится и покажет правильную схему. Зачем? Хочешь Problem Details - используешь. Хочешь свой формат - реализуешь. Можно даже content negotiation на ошибки навесить.

Почему никто о таком не думает в других фреймворках?

Нормальный throttling

Фича, которая принесла мне больше всех боли. Я прочитал throttling реализации во всех фреймворках. В Litestar даже фиксы присылал

1. Почти нигде из коробки нет поддержки разных алгоритмов, бекендов, иногда даже cache-keys. Очень жаль, есть только обычный counter с бекендом в памяти
2. Нигде (пришлите в комменты контр-пример) нет разделения на throttling до auth и после. Почему такое вообще важно? Чтобы не заддосить auth. И чтобы иметь возможность выдавать per-user правила. Нужны и важны оба варианта
3. Кастомизация заголовков ответа? Ха!

Что? Почему?

Простое переиспользование кода

Когда я смотрю на АПИ разных DRF проектов или FastAPI, мне становится больно. FastAPI строит все на view функциях, которые нельзя нормально кастомизировать. А DRF строит все на импортах строк внутри настроек. А как на счет классов и наследования?

У нас подобное сделано как абстрактные generic классы. Например: получить JWT. Можно выбрать любой сериализатор, можно выбрать любые модели для запроса и ответа:

class RequestPayload(pydantic.BaseModel):
     username: str
     password: str

class ResponsePayload(pydantic.BaseModel):
     access: str
     refresh: str

class ObtainAccessAndRefreshSyncController(
    ObtainTokensSyncController[
        PydanticSerializer,
        RequestPayload,
        ResponsePayload,
    ],
): ...  # надо еще переопределить 2 метода

Все типизировано, документировано, очевидно. 
Как вы думаете, почему так больше никто не делает?

Внешние вьюхи

Интегрировать один фреймворк в другой - крайне сложно. Вот мы недавно даже стрим проводили, потому что не могли использовать dj-rest-auth из DRF. Так быть не должно.

Теперь в DMR можно использовать любые внешние Django View. Хоть DRF, хоть django-ninja, хоть ванильные вьюхи. И отображать любой внешний OpenAPI. Вот настолько просто:

raw_schema = read_openapi_yaml('openapi.yml')
router = Router(
    urls=[
        external_path(
            'number/', number, name='number',
            openapi=load_schema(raw_schema['paths']['/api/number'], PathItem),
        ),
    ],
)

Почему другие фреймворки не стараются вписать существующие решения?

Одной строкой

- Больше подобного у меня в тегеграм канале "Находки в опенсорсе": https://t.me/opensource_findings
- У нас есть еще куча других крутых фичей! Заглядывайте в наш чатик по DMR
- Релизнули django-stubs@6.1 с поддержкой django@6.1
- Сделали папку с крутыми каналами ребят из нашего Python сообщества. Смело можно закидывать коллегам как базовую папку "на кого подписаться в тг по питону". Внутри все мои друзья и коллеги, советую!

Теги:
+9
Комментарии1

Саймон Уиллисон, один из создателей Django и автор Datasette, обратил внимание на необычную фоновую музыку в гавайском ресторане. Музыка показалась разработчику однотипной и безликой, тексты песен в каких-то общих чертах рассказывали про нахождение на пляже. Ловким движением руки Уиллисон запустил приложение Shazam, чтобы найти исполнителя. Сервис не смог установить авторство ни одной песни, чем подтвердил опасения Саймона: это ИИ.

Это не первый Гавайев случай, когда в качестве фоновой музыки играет сгенерированная искусственным интеллектом песня. В апреле этого года сообщалось, что в аэропорту Гонолулу играют 17 сгенерированных ИИ треков на тему островов и авиаперевозок. С пяти утра до полуночи в залах Международного аэропорта имени Дэниела К. Иноуэ звучали песни, в которых машинный вокал рассказывал про сотрудников аэропорта, авиалинии, вулкан Дайамонд-Хед и дух алоха.

Реакция пассажиров и местных жителей варьировалась от смешанной до резко негативной. На Reddit персонал аэропорта жаловался, что музыка раздражает; схожим образом высказывались пассажиры, которым громкость воспроизведения показалась избыточно высокой. Кроме собственно качества критикующие указали, что подобные треки плохо представляют культуру архипелага, хорошо известного своей характерной музыкой. Градус возмущения оказался настолько высок, что гавайские музыканты даже собрали альбом-компиляцию музыки для аэропорта и выставили его на продажу на Bandcamp.

Отдельно в СМИ сообщалось, что затея аэропорта не стоит ничего, денег из казны штата потрачено не было, в то время как подписка на фоновую музыку в среднем обходится в $10,5 тыс. (Как минимум с первой половины прошлого века существуют компании музыки для бизнеса, которые сдают в аренду плейлист и специализированное оборудование для его воспроизведения). С каким сервисом сгенерировали эту музыку, не рассказывается, но легко предположить, что это был стартап Suno. Во всяком случае, даже на бесплатном тарифе Suno возможно генерировать по 10 треков в сутки.

Случай же Уиллисона куда более мелкий, это может быть просто инициатива ресторана. В США нельзя включать какую попало закопирайченную песню в общественном пространстве, не заплатив Американскому обществу композиторов, авторов и издателей и/или другой организации правообладателей. Тем не менее резкого падения показателей у компаний фоновой музыки из-за Suno не наблюдается. К примеру, у Stingray в этом году выручка от этого направления только растёт, хотя у другого представителя индустрии, Soundtrack Technologies, наблюдаются проблемы с доходностью.

Теги:
+5
Комментарии0

Unitree Robotics представила прототип человекоподобного робота Superman, который умеет прыгать в высоту не более чем на 2 метра с места и разгоняется до 12,66 м/с (45,6 км/ч). При длине ноги всего 0,85 метра андроид, как утверждается, побил мировой рекорд по прыжкам в высоту с места у человека.

В Unitree считают разработку Superman экспериментальной платформой для изучения высокодинамичных движений. В этом проекте речь идёт не о готовом продукте, а о демонстрации технологического потенциала роботов. Прототип робота Superman спроектировали и собрали за три месяца.

Теги:
+4
Комментарии2

Мы, конечно, пилим наш продукт в России, но Atmy (ex-Nebo - карта качества воздуха, приложение и датчики) будет жить и за пределами нашей страны.

И перед релизом бета-сайта Atmy мы столкнулись с вполне себе геморройной проблемой - data residency.

С правилами РФ более-менее разберёмся. А вот что делать с SOC2, GDPR и прочими зарубежными требованиями — вопрос открытый. Каждая юрисдикция хочет своё, и универсального рецепта не видно.

Поэтому спрашиваю: как вы сейчас решаете data residency?

▶ Подняли второй Keycloak.
▶ Купили InCountry или Strivacity. Платим $XXk.
▶ Отказались от рынка.
▶ Держим два Auth0 tenants.
▶ Написали свой router.
▶ Ничего не сделали и живём с риском.

Что из этого — про вас? Или есть свой вариант, которого здесь нет?

Теги:
+4
Комментарии6

ИИ в финансовой аналитике: от текстового запроса до готового дашборда – за минуты

Финансовые данные есть у всех. Но собрать их в понятный дашборд для руководителя, принимающего управленческие решения,  эта задача до сих пор отнимает немало времени. На вебинаре мы покажем, как сделать это в разы быстрее с помощью ИИ-агента, который возьмет на себя всю рутину и ускорит получение результатов.

В прямом эфире на реальных финансовых кейсах вы увидите, что умеет ИИ-агент в визуальной аналитике:

  • генерировать запросы к данным по текстовому описанию без знания синтаксиса;

  • строить дашборд с нуля по одному промпту - ИИ проанализирует запросы и скомпонует экран с итоговым результатом.

Вы убедитесь в том, что сформировать текстовый запрос и самостоятельно создать визуализацию – без написания SQL-запросов, глубокого программирования и без долгих ожиданий – теперь может каждый.

О чем поговорим на вебинаре:

  • 11:00 - 11:10 Коротко о платформе визуальной аналитики Digital Q.Sensor BI

  • 11:10 - 11:30 Создаем графики и таблицы при помощи ИИ-агента. Визуализируем данные по текстовому описанию

  • 11:30 - 11:40 Строим ситуационные центры на основе данных. Настраиваем метрики и алертинг на дашбордах

  • 11:40 - 11:50 Вопросы и ответы

Спикер - Данила Ильичев, инженер-аналитик Digital Q.Sensor BI «Диасофт»

Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке

Теги:
+4
Комментарии0

RoutineOps upd. 17.08.2026
С момента последней статьи сделали много. Так как я условился, что теперь буду выпускать информацию об апдейтах в виде коротких постов, то вот:
- Отполирован macOs агент и функционал с FileVault блоком.
- Логирование действий под временной админкой.
- EN локализация.
- Процесс установки/удаления/преустановки агентов отполирован.
- Самое главное: удаленное подключение к устройству пользователя прям из WebUI.

Подробнее о проекте и функционале в доках репозитория на гитхабе и в постах: Пост про сам проект, первые шаги и финальный функционал первого Public Release! Пост про разработку enterprise версии.
В скором времени подготовлю статью про процесс разработки удаленного подключения, какие были архитектурные решения, сам процесс и финальный результат!
Если вам интересно подробнее узнать про какую то функцию или архитектурное решение, то пишите, рад буду пообщаться на тему проекта.

Подключение к устройству
Подключение к устройству
Теги:
+3
Комментарии0

Работаешь с разработкой, аналитикой и тестированием? Приходи на ИТ-митап 🔥

9 сентября в офисе «КОРУС Консалтинг» в Санкт-Петербурге состоится ИТ-митап для технического комьюнити (совместно с компанией «ИнфоТеКС»). Никакой теории ради теории: только живые кейсы, реальные инструменты и честный разговор о том, что работает.

О чем поговорим:

➡️ «Безопасная разработка Android-приложений: уязвимости в вашем коде и как их исправить»

➡️ «ИИ-инструменты для аналитика: что изменилось за 2 года» 

➡️ «Автоматизация тестирования с помощью ИИ: идеи, гипотезы, результаты»

Регистрируйся по ссылке!

Теги:
+3
Комментарии0

Как HiveTrace ускорила запуск AI Firewall для корпоративных приложений с генеративным ИИ

🏭 Что за компания
HiveTrace разрабатывает AI Firewall для защиты приложений на базе генеративного ИИ в корпоративном контуре. Решение анализирует запросы пользователей до их передачи в модель и проверяет ответы модели перед отправкой пользователю. Это защищает от промпт-атак, снижает риск утечки чувствительной информации во внешние системы и помогает соблюдать требования по работе с персональными данными.

⚡ Задача
Чтобы запускать пилоты и масштабировать внедрения у корпоративных заказчиков, HiveTrace требовалась готовая инфраструктура, соответствующая требованиям ИБ-команд: с Kubernetes, GPU и возможностью быстро развернуть решение без доработки существующих компонентов.

Подготавливать окружение для каждого нового проекта самостоятельно означало бы тратить ресурсы команды не на развитие функций безопасности, а на инфраструктурные задачи.

☁️ Что сделали
Для размещения AI Firewall HiveTrace выбрала платформу Cloud.ru Evolution. Решение развернули на базе Evolution Managed Kubernetes с GPU.

Managed-сервисы Cloud.ru оказались совместимы с компонентами HiveTrace, поэтому команде не пришлось адаптировать продукт под новую среду. Это позволило использовать готовую инфраструктурную основу для пилотов и последующих внедрений у заказчиков.

Дополнительно модель HiveTracePro включили в сервис Evolution Foundation Models. Теперь пользователи Cloud.ru могут подключать ее как дополнительный уровень защиты приложений с генеративным ИИ. Модель дополняет Guardrails Filter — инструмент Cloud.ru для маскирования чувствительных данных при работе с языковыми моделями.

🦾 Что получили в итоге
HiveTrace ускорила запуск проектов у корпоративных клиентов: для внедрения AI Firewall больше не нужно отдельно готовить и адаптировать инфраструктуру. Команда может сосредоточиться на развитии продукта и новых механизмах защиты, а заказчики — быстрее подключать защиту своих ИИ-приложений от распространенных угроз.

Подробнее читайте на сайте.

Теги:
+3
Комментарии0

Методы защиты и обеспечения безопасности ПО

Друзья, рады поделиться записью второго вебинара нашего нового цикла "Надёжность, качество, безопасность ПО: методология и инструменты".

На вебинаре эксперты PVS-Studio и Guardant рассказали, как встроить безопасность в процессы разработки ПО и эффективно защитить программные продукты. Участники узнали, как интегрировать SAST в DevSecOps для раннего выявления уязвимостей, а также разобрались в моделях угроз, подходах к защите ПО и выборе между собственной разработкой решений и готовыми продуктами.

Посмотреть можно тут:

Приятного просмотра!

Теги:
+3
Комментарии0

Как мигрировать с MinIO на S3-совместимое хранилище без остановки продакшена: разбор на вебинаре VK Tech

MinIO зафиксирован в текущем состоянии: активная разработка продукта прекращена, патчи безопасности рассматриваются точечно, совместимость с новыми версиями ОС и оборудования не тестируется. Для организаций, у которых на MinIO или другом open-source S3-хранилище размещены петабайты данных, вопрос миграции переходит из разряда «стоит ли» в разряд «когда и как».

Основная сложность такого переноса — не выбор целевой платформы, а способ переезда без простоя. Большинство open-source инструментов миграции требуют останавливать приложения на время переноса данных, а на многотерабайтных объёмах это окно может растягиваться на часы и дни простоя сервиса.

3 сентября в 16:00 мск VK Tech проведёт вебинар, на котором покажет перенос данных из MinIO в VK Object Storage без остановки сервиса, с техническим демо.

В программе:

  • почему простой — типичный сценарий при использовании open-source решений и как его избежать при переносе продуктивных данных;

  • что переносится при миграции: объекты, версии, ACL, bucket-policy, lifecycle, теги, ссылки; что остаётся вне переноса (незавершённые multipart-загрузки);

  • техническая схема переключения: минимальное окно на смену endpoint, параллельная работа приложений на обоих хранилищах без ограничений на операции;

  • поведение системы при сбоях и разрывах синхронизации — перенос продолжается с точки останова, а не начинается заново;

  • модель стоимости перехода в зависимости от объёма данных и масштаба инфраструктуры;

  • пошаговое демо миграции: от подключения источника до полного переключения трафика.

Спикеры: Георгий Сорокин, PreSale-архитектор S3 VK Tech, и Юрий Петров, инженер-эксперт подразделения сервисов данных и инфраструктурных решений VK Tech.

Вебинар будет полезен средним и крупным организациям с многотерабайтными S3-хранилищами (банки, телеком, крупные SaaS-компании), DevOps- и SRE-инженерам, администрирующим MinIO или другие S3-совместимые решения, а также ИТ-директорам, оценивающим риски дальнейшей эксплуатации MinIO и рассматривающим переход на Enterprise-решение. Отдельно затронут вопросы соответствия 152-ФЗ, реестру российского ПО и сертификации ФСТЭК.

Зарегистрироваться

Теги:
+3
Комментарии0

NUMA и топология CCD Ryzen 9 9950X: как размещение vCPU влияет на задержки.

NUMA и топология CCD Ryzen 9 9950X не равнозначны: гость видит NUMA-схему, но не границы L3. Сравнивать нужно размещение vCPU на одной VM внутри CCD, между CCD и без pinning. Результат зависит от нагрузки, BIOS, ядра, QEMU и SMT.

Как определить, какие vCPU находятся на одном CCD?

Сопоставьте логические CPU с ядрами и SMT-сиблингами, затем найдите группы общего L3-кэша. Каждый CCD объединяет восемь ядер с общим L3, номера CPU зависят от хоста, поэтому проверяйте shared_cpu_list. Запишите BIOS, микрокод, ядро и governor.

lscpu -e=CPU,CORE,SOCKET,NODE,CACHE
grep -H . /sys/devices/system/cpu/cpu*/cache/index3/shared_cpu_list

Границы CCD измеримы: в открытом наборе для 9950X с AGESA 1.2.0.2 средняя задержка CAS через общую строку кэша составила 22,4 нс внутри CCD и 79,5 нс между CCD, тогда как numactl границу не покажет.

От физических ядер к vCPU, emulatorpin и vNUMA

vcpupin связывает vCPU с CPU хоста, но не трогает остальные потоки VM: эмулятор QEMU и IOThread закрепляются отдельно. NUMA node гостя должен отражать домен памяти, а не границу L3, иначе межчиплетная задержка смешается с доступом к удалённой RAM.

virsh vcpupin vm-latency
virsh emulatorpin vm-latency
virsh numatune vm-latency

Компактный CCD, разнесённые CCD и свободное планирование

Сравните одну VM в трёх конфигурациях: внутри одного L3, между CCD и без vcpupin. Число vCPU и RAM не меняйте, пиннинг задавайте по физическим ядрам, SMT проверяйте отдельно.

Насколько размещение между CCD увеличивает задержку?

Универсальной прибавки нет: результат зависит от общих данных, синхронизации, памяти и миграций. Сравнивайте одну нагрузку на одном хосте, сохраняя p50, p95, p99 и разброс. Core-to-core тест измеряет обмен между CCD, а не p99 приложения.

Как не принять boost, нагрев или соседнюю VM за эффект CCD

Прогрейте VM, фиксируйте частоту, температуру и %st: performance не удерживает частоту на Ryzen. Чередуйте схемы A–B–C–C–B–A и записывайте фоновые задачи. vNUMA должна совпадать с доменами памяти хоста.

Связь задержки с миграциями, кэш-промахами и удалённой памятью

Возьмите приложение с общей памятью или синхронизацией и микротест обмена. Перед серией проверьте pinning в libvirt и память QEMU, затем снимайте context switches, миграции и NUMA faults. Для cache-misses нужен vPMU. Нормируйте счётчики: рост вместе с p99 причину не доказывает.

perf stat -e context-switches,cpu-migrations,cache-misses \
   -- ./test
numastat -p "$(pgrep -fo 'guest=vm-latency')"

Когда пиннинг vCPU улучшает p99?

1. Рабочие потоки часто обращаются к общим данным.

2. Без pinning они мигрируют между группами L3.

3. p99 снижается без потери throughput и роста %st.

Где компактность помогает, а где ограничивает параллелизм

Сведите три схемы в таблицу: медиана p99 по повторам и доверительный интервал разницы. Если интервал пересекает ноль, результат в пределах погрешности. Задачам с независимыми потоками компактность ничего не даёт: обмена между ядрами почти нет, а привязка сужает выбор планировщика.

Как превратить топологию 9950X в правило эксплуатации

До теста задайте порог, например снижение p99 на 10% без потери ops/s. В XML подставьте cpuset и узел.

<vcpu>2</vcpu>
<iothreads>1</iothreads>
<cputune>
 <vcpupin vcpu='0' cpuset='0'/>
 <vcpupin vcpu='1' cpuset='1'/>
 <emulatorpin cpuset='2'/>
 <iothreadpin iothread='1' cpuset='3'/>
</cputune>
<numatune><memory mode='strict' nodeset='0'/></numatune>

Закрепляйте vCPU внутри CCD только если улучшение p99 воспроизводится в повторных прогонах. Если throughput падает или p99 не меняется, оставьте свободное планирование. Топология задаёт гипотезу, решение зависит от VM.

Теги:
+1
Комментарии0

х2 работы для ваших AI-агентов

За неделю выкатили сразу несколько релизов — собрали все в один пост. Суть у всех одна: агенты забирают на себя больше задач в ваших проектах.

Теперь можно:

1️⃣ Делиться с агентом файлами в Telegram 

Отправляете файл в чат вместе с запросом — агент сделает сводку по CSV с данными или найдет ошибку на скриншоте с логами.

Особенно удобно для тех, кто уже настроил ИИ-помощников в чатах поддержки.

2️⃣ Управлять облаком через команды

Выложили репозиторий со скиллами (инструкциями) для работы с Timeweb Cloud MCP. С ними агент получит готовые сценарии, например, как поднять сервер или настроить DNS. Меньше ошибок и лишних действий. 

В Claude Code скиллы ставятся как плагин в две команды, в Cursor, Codex и OpenCode — через npx skills.

3️⃣ Передавать агенту файлы через API

Добавили Files API — отдельный механизм для работы с файлами в API агентов. Он снял прежние ограничения по формату и размеру, и вы можете принимать любые файлы от своих пользователей.

Схема простая: пользователь вашего сервиса прикрепил файл в чате → сервис передал его агенту через API → агент ответил с учетом содержимого.

А еще выкатим новые локальные модели с низкой стоимостью — подробности скоро.

Нагрузить агента контентом →

Теги:
+1
Комментарии0

Ближайшие события