Нашли имбовый промт для кодеров: если работаете с нейросетью, начните с того, чтобы попросить её исследовать задачу и составить план. Это помогает ей мыслить логично и быстрее выдавать рабочий код:

{{Описание задачи}}

Моя цель — чтобы ты выполнил задачу. Но сначала давай сделаем шаг назад и как следует всё обдумаем. Сначала изучи соответствующие файлы в кодовой базе — делай это разумно, пока не получишь весь необходимый контекст для составления хорошего плана. Когда поймешь, что обладаешь всей нужной информацией, составь подробный план выполнения задачи. Не выполняй саму задачу — просто распиши план. Убедись, что не добавляешь в него ничего лишнего сверх того, что я просил.

Если пишете код с нуля, просто уберите строку «Сначала изучи соответствующие файлы…».

Пользуемся.

OpenAI o3 и o4-mini — новые эталоны интеллекта и эффективности

OpenAI выпустила две мощнейшие модели — o3 и o4-mini, которые задают новый стандарт возможностей ИИ:

• o3 — непререкаемый чемпион аналитики и логики: решает любые задачи, пишет код уровня ведущих инженеров и штурмует сложную математику как академик.
• o4-mini — компактная ракета: почти так же умна, как грядущая o4, но при этом бесплатна и сверхэффективна для повседневных задач.

Эти модели уже доступны в вашем API и ChatGPT‑экосистеме — готовы к работе сегодня!

OpenAI представила GPT-4.1 — улучшенная модель с контекстом в 1 миллион токенов

OpenAI анонсировала новую флагманскую языковую модель GPT-4.1, которая превосходит GPT-4o почти по всем параметрам. Среди ключевых улучшений:

• Контекстное окно до 1 миллиона токенов, что позволяет обрабатывать большие объемы текста и кода.
• Улучшенные возможности в программировании: производительность в задачах программирования увеличилась на 21% по сравнению с GPT-4o и на 27% по сравнению с GPT-4.5.
• Повышенная точность следования инструкциям и обработки длинных контекстов.
• Снижение стоимости: GPT-4.1 дешевле GPT-4o на 26%, что делает её более доступной для разработчиков.
• Доступность через API: Модель доступна только через OpenAI API и не интегрирована в ChatGPT. Вместо этого, улучшения постепенно внедряются в GPT-4o.

GPT-4.1 доступна в трёх версиях: - GPT-4.1 — основная модель с максимальной производительностью. - GPT-4.1 Mini — сбалансированная версия с меньшими затратами. - GPT-4.1 Nano — самая быстрая и экономичная модель, идеально подходящая для задач с низкой задержкой.

OpenAI также объявила о планах поэтапного отказа от предыдущих моделей: GPT-4 будет выведена из ChatGPT 30 апреля, а доступ к предварительной версии GPT-4.5 через API будет закрыт 14 июля.

📌 Подробнее о GPT-4.1 — на официальном сайте OpenAI

Платформу для прокачки LeetCode-скиллов! 🔥

Эй, будущие гуру алгоритмов и покорители кода! У нас для вас отличная новость. Представляем AlgoMaster — совершенно бесплатную платформу, которая поможет вам отточить навыки решения задач прямо как на LeetCode!

Что делает AlgoMaster таким особенным? 🤔

• Решения под рукой: Застряли на задаче? Не беда! Для КАЖДОЙ задачи вы найдёте подробное решение на GitHub или видеоинструкцию на YouTube. Больше никаких тупиков!
• Всё по полочкам: Задачи разбиты на чёткие темы, что позволяет планомерно изучать интересующие вас разделы. Начинайте с основ или углубляйтесь в сложные алгоритмы — выбор за вами!
• Абсолютно бесплатно: Да-да, вы не ослышались! Весь этот кладезь знаний и возможностей доступен совершенно БЕСПЛАТНО!

AlgoMaster — ваш ключ к успеху! 🚀

Не упустите шанс прокачать свои навыки кодера и подготовиться к техническим собеседованиям на высшем уровне. AlgoMaster станет вашим незаменимым помощником в мире программирования и решения алгоритмических задач.

Хотите узнать больше и начать свой путь к мастерству? Загляните на платформу AlgoMaster и убедитесь сами! 😉

Оставляйте свои комментарии и делитесь впечатлениями! 👇

Как работает @staticmethod в Python: объясняем на пальцах

Ты начинающий разработчик и хочешь разобраться, что такое @staticmethod в Python? Это проще, чем кажется! Декоратор @staticmethod превращает метод класса в обычную функцию, которая живёт внутри класса, но не трогает self или cls. Давай разберём, как это работает, зачем нужно и где применять. Готов? Поехали!

Что такое @staticmethod и как он работает?

Обычно методы в классе получают доступ к экземпляру через self (например, self.name). Но что, если тебе нужен метод, который просто делает что-то полезное и не зависит от объекта? Вот тут и приходит @staticmethod. Он говорит Python: "Эй, этот метод — независимый, не подсовывай ему self или cls!"

Пример кода:

class MathUtils:
    @staticmethod
    def add(x, y):  
        return x + y

print(MathUtils.add(3, 5))  # Вывод: 8

Видишь? Мы вызвали add прямо через класс, без создания объекта. Удобно и быстро!

Зачем использовать @staticmethod?Если ты новичок в программировании, запомни три причины:

• Независимость: метод не лезет в данные объекта или класса.

• Логика: группирует функции, которые связаны с классом, но не требуют его состояния.

• Простота: не нужно создавать экземпляр, чтобы использовать метод.

Например, если у тебя класс для математических утилит, @staticmethod идеален для функций вроде сложения или вычисления процентов.

Когда применять в реальной жизни?Допустим, ты пишешь программу для студентов. У тебя есть класс StudentTools, и там метод calculate_average_grade. Он просто считает средний балл из списка оценок — ему не нужны данные конкретного студента.

@staticmethod — твой лучший друг!Хочешь копнуть глубже?Если интересно сравнить @staticmethod с @classmethod или понять, как это используют в больших проектах, пиши свои вопросы в комментариях!

А пока попробуй написать свой пример с @staticmethod — и делись результатом!