Было?

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.

Интерактивный учебник из любого репозитория на GitHub

Огонь для разработчиков: новая тулза превращает любой GitHub-репозиторий в структурированный учебник. Нейросеть анализирует код, вникает в его логику и генерирует подходящий гайд с понятными объяснениями.

Почему это полезно

• Быстрый вход в проекты: идеально для изучения новых технологий - гайд «рассказывает» о каждом модуле и его взаимосвязях.
• Разбор чужого кода: забудьте о слежке по чужим проектам через чтение горы файлов - нейросеть систематизирует информацию и выделяет ключевые моменты.
• Автодокументация: генерируйте полноценную документацию для ваших репозиториев одним кликом и держите её в актуальном состоянии.
• Упрощение сложных архитектур: сложный код раскладывается по полочкам с примерами, схемами вызовов и пошаговыми пояснениями.

Как начать

1. Выберите репозиторий: откройте нужный проект на GitHub.
2. Запустите тулзу: кликните на кнопку «Generate Tutorial» или установите интеграцию через GitHub Actions.
3. Получите гайд: изучайте автоматически сгенерированный учебник с навигацией по разделам, примерами и визуальными схемами.
4. Корректируйте по необходимости: вносите свои правки, добавляйте комментарии или расширяйте примеры прямо из интерфейса.

👉 Пример сгенерированного гайда — смотреть
👉 Установить тулзу — GitHub

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!

База для разработчиков нейросетей — 120 бесплатных библиотек в одном месте

Откройте доступ к обширной базе, содержащей 120 бесплатных библиотек для обучения, файн-тюнинга, оценки и разработки моделей нейросетей. Все ресурсы удобно разбиты по категориям, снабжены подробными описаниями и ссылками на GitHub.

👉 Изучайте — здесь