Анатомия современного антифрода и автоматизация мультиаккаунтинга: Технический разбор AdsPower и его Local API
Если вы все еще считаете, что покупка «качественных» прокси или использование дефолтных настроек антидетект-браузера — это гарантия того, что ваш бот или скрипт не улетит в бан через 15 минут после запуска, у меня для вас плохие новости. Современные антифрод-системы (от Google и Meta до Cloudflare) уже давно перестали смотреть только на ваш IP-адрес. Сегодня ваш «цифровой отпечаток» — это сложная нейросетевая модель. Они анализируют всё: от скорости отрисовки WebGL-контекста до того, как именно (с точностью до миллисекунд) ваш курсор перемещается по экрану. В этой статье я не буду предлагать вам «волшебную таблетку». Я покажу, как выглядит современная лаборатория автоматизации «изнутри». Мы разберем, почему классические Selenium-фермы сегодня — это «красная тряпка» для систем защиты, и как через связку Python + Local API конкретного инструмента (в моем случае — AdsPower) выстроить систему, которую нейросети систем защиты будут принимать за реального, «офисного» пользователя. Мы идем дальше, чем просто «создать профиль». Мы идем в сторону инженерной автоматизации .
https://habr.com/ru/articles/1007152/
#AdsPower #Python #автоматизация #антидетект #вебскрейпинг #Local_API #Selenium #кибербезопасность #браузер #фингерпринт
📰 Django News - Django Security Fixes, Python Releases, and New Tools - Mar 6th 2026
https://django-news.com/issues/327
Chardet a #Python library for detecting the character encoding of byte strings got a full rewrite in v7.0. The controversial part was the rewrite was done by #Claude Code a leading #AI tool. Users quickly filed GitHub issues for performance regressions and incorrect detection of some encodings.There are also claims it does not pass its own test suite. I’ve never used chardet but find the legal and ethical issues created interesting.
https://github.com/chardet/chardet/issues
https://www.metafilter.com/212420/Software-development-in-the-age-of-gen-AI
@elifyalvac Look what a beautiful instruction I found in a piece of Python code… 😃

Собственная облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 1: базовая сборка, tools и MCP
Привет, Хабр! На фоне ажиотажа вокруг нейросетей все чаще встает вполне приземленный вопрос — сколько стоит содержать собственную LLM. Современные ИИ-агенты уровня Claude, ChatGPT и DeepSeek уже давно перестали быть «чатами для развлечения». Это сложные системы, которые перед тем как выдать ответ, тратят десятки тысяч токенов на внутренние рассуждения, вызывают внешние функции, взаимодействуют с MCP-серверами и даже работают напрямую с интерфейсом ОС. В продакшене — особенно при использовании нескольких агентов, собственных инструментов и фоновых задач — потребление токенов растет лавинообразно. При плотной нагрузке счет за API легко превращается в постоянную и плохо прогнозируемую статью расходов, от которой уже сложно отмахнуться. В статье я покажу практичный компромисс: как развернуть собственную облачную LLM, которая укладывается в 16 ГБ видеопамяти , поддерживает инструменты и вызов функций, интегрируется с MCP-серверами и может использоваться как полноценный API-сервис для бэкенд-задач.
#langchain #langgraph #python #vllm #qwen3 #localai #selectel #MCP #ииагенты #APIсервис
Starburst Explosion
120 rays explode from the center! Python creates this epic starburst with fading colors. Boom! 💥⭐
#python #pythontricks #turtlegraphics #starburst #explosioneffect #radialpattern #burstart #pythonrays
https://www.youtube.com/watch?v=VQlz8V1t8U4
So, chardet 7.0.0 is a vibe-coded reimplementation of the chardet module for #Python.
License changed from LGPL to MIT...which caused a major shitstorm
https://www.theregister.com/2026/03/06/ai_kills_software_licensing/
So I created a fork of the vibe-coded version 7.0.0
https://github.com/zopyx/chardet-rust
This implementation is written in Rust, all tests passing, 10-30x faster than 7.0.0
Vibe coding on top of vibe coding....
Totally absurd: which license to use? The original LGPL of version 6.0.0 or MIT of version 7.0.0?
🐧 Glyph – install fonts from Google Fonts GitHub Repo
Glyph is an app for installing fonts from Google Fonts Github Repo written in Python, using GTK4 and Libadwaita. The post Glyph – install fonts from Google Fonts GitHub Repo appeared first on Linux...
📰 Source: LinuxLinks
🔗 Link: https://www.linuxlinks.com/glyph-install-fonts-google-fonts-github-repo/
#AI #ArtificialIntelligence #Linux #OpenSource #Python
Programmiersprachen, bei denen man jede Zeile mit einem Semikolon beenden muss, sind öde. Change my mind.
Nextiva is hiring Senior VoIP Application Engineer
🔧 #java #javascript #python #aws #azure #cicd #gcp #kubernetes #nosql #sql #seniorengineer
🌎 Remote; Canada
⏰ Full-time
🏢 Nextiva
Job details https://jobsfordevelopers.com/jobs/senior-voip-application-engineer-at-nextiva-com-jan-22-2026-64e10f?utm_source=mastodon.world&utm_medium=social&utm_campaign=posting
#jobalert #jobsearch #hiring
Собственная облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 1: базовая сборка, tools и MCP
Привет, Хабр! На фоне ажиотажа вокруг нейросетей все чаще встает вполне приземленный вопрос — сколько стоит содержать собственную LLM. Современные ИИ-агенты уровня Claude, ChatGPT и DeepSeek уже давно перестали быть «чатами для развлечения». Это сложные системы, которые перед тем как выдать ответ, тратят десятки тысяч токенов на внутренние рассуждения, вызывают внешние функции, взаимодействуют с MCP-серверами и даже работают напрямую с интерфейсом ОС. В продакшене — особенно при использовании нескольких агентов, собственных инструментов и фоновых задач — потребление токенов растет лавинообразно. При плотной нагрузке счет за API легко превращается в постоянную и плохо прогнозируемую статью расходов, от которой уже сложно отмахнуться. В статье я покажу практичный компромисс: как развернуть собственную облачную LLM, которая укладывается
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1005504/
#langchain #langgraph #python #vllm #qwen3 #localai #selectel #MCP #ииагенты #APIсервис
ascend : run Python functions on Kubernetes https://lobste.rs/s/i7hyhy #devops #distributed #python #scaling
https://ocramz.github.io/posts/2026-03-05-ascend.html