EverMind lancerer EverOS som open source under Apache 2.0 og lover vedvarende, redigerbar agent‑hukommelse med hybrid retrieval over BM25 og vektorer. Det lyder enkelt, men konsekvenserne for arkitektur, drift og sikkerhed er alt andet end trivielle.

En ny hands‑on tutorial samler hele kæden for web‑crawling i Python med Crawlee: stram version‑pinning, lokal demosite, hurtig HTML‑crawl, JS‑rendering med Playwright, struktureret ekstraktion, robots‑håndtering, link‑graph og eksport af RAG‑venlige chunks. Fokuset er drift og repo‑klar praksis, så det kører i morgen uden at sprænge budgettet.

En MarkTechPost‑tutorial fra 18. juni går fra simpel completion til en end‑to‑end pipeline med Salesforce CodeGen via Hugging Face. Workflowet omfatter funktionsekstraktion, syntaks‑ og sikkerhedstjek, unit‑tests, best‑of‑N‑reranking, multi‑step syntese samt visualisering og artefakt‑export. Eksemplet sætter default MODEL_ID til “Salesforce/codegen-350M-mono” og installerer bl.a. transformers, accelerate og radon. Fokus er praktisk: generér Python‑funktioner fra naturligt sprog og valider dem systematisk.

En hands-on tutorial viser, hvordan Loguru kan samles til en idempotent, struktureret og produktionsparat loggingpipeline med rotation, kompression, JSON-output og beskyttelse mod duplikerede handlers – også i tråde og processer. Vi gennemgår hvorfor det betyder noget i DevOps og MLOps, hvor opsætningen stadig kan knække, og hvordan man får det ind i CI/CD, observability og privacy-arbejdet uden drama.

En ny teknisk vejledning fra MarkTechPost viser, hvordan SuperClaude Framework kan lægge et struktureret lag oven på Anthropics API, hvor en Python-bridge dynamisk indlæser Markdown-baserede adfærdsfiler og organiserer dem i commands, agents og modes. Det er ikke bare endnu et prompt-trick – det ligner et mønster for enterprise-teams, der vil versionere, teste og styre AI-assistenters adfærd som kode.

Brugere spørger i naturligt sprog, ikke i eksakte stavelser. Her er en praktisk vej til semantisk søgning med embeddings, metadata og RAG i Python — hvad der virker i drift, hvor det går galt, og hvordan du måler fremskridt uden gætværk.

Google lancerer DS STAR – et AI-system, der gør dataanalyse hurtigere og nemmere, selv med rodede data. Få mere tid til det vigtige, mens AI’en klarer det tunge arbejde.

Undgå dyre fejl i dine Python-projekter med automatisk typevalidering. Med Pydantic kan du nemt sikre robuste systemer og undgå klassiske faldgruber – uanset om du arbejder med API’er, data pipelines eller machine learning.

PyTest er blevet standarden for moderne Python-test, men de fleste bruger kun de simple funktioner. Vi viser, hvordan du med avancerede teknikker – som fixtures, plugins og automatiseret rapportering – kan bygge et robust, skalerbart og forretningskritisk test-setup, der matcher enterprise-krav og CI/CD. Artiklen er spækket med konkrete eksempler og tips til fejlfinding, optimering og integration med andre værktøjer.

Fem centrale machine learning koncepter forklaret med teori, kode og praktiske eksempler – for undervisere, studerende og professionelle. Lær hvordan PCA, feature scaling, confusion matrix, overfitting/underfitting og random shuffle kan løfte både undervisning og forretning.