एआई के साथ कोडिंग

AI coding सहायक और एजेंट, परीक्षण और एआई के साथ डिबगिंग, और डेवलपर्स के लिए व्यावहारिक सेटअप।

Python में स्क्रैच से एक AI एजेंट का निर्माण कैसे करें और यह इसके लायक क्यों है

यह गाइड Python में न्यूनतम AI एजेंट का निर्माण करने की व्याख्या करता हैः एक लक्ष्य को परिभाषित करें, संदेशों को संग्रहीत करें, मॉडल को कॉल करें, क्रियाओं की व्याख्या करें और सुरक्षित रूप से रोकें।

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DevDay 2026 हाइलाइट्स

OpenAI DevDay 2026 GPT-6 एस्ट्रा, ChatGPT , कोडेक्स, APIs , सुरक्षा और बिल्डर टूल में 20 से अधिक अपडेट हाइलाइट करता है, जो प्रभाव परत द्वारा समूहीकृत हैं।

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Python के साथ LLM एप्लिकेशन विकसित करने पर प्रश्नोत्तरी

Python LLM अनुप्रयोगों के लिए एक नैदानिक प्रश्नोत्तरी, एपीआई की जांच करना, संकेत देना, लैंगचेन, आरएजी, एम्बेडिंग, वेक्टर डेटाबेस, एजेंट और एमसीपी टूल कनेक्शन।

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वाइडएसडब्ल्यूई: क्या कोडिंग एजेंट कई रिपॉजिटरी में संशोधनों को सिंक्रनाइज़ कर सकते हैं?

वाइडएसडब्ल्यूई 120 वास्तविक मल्टी-रेपो कार्यों पर कोडिंग एजेंटों का मूल्यांकन करता है, जो खोज, निष्पादन और पूर्णता में कम पूरी सफलता और विफलताओं को दर्शाता है।

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क्या आप एक कोडेक्स मूल माने जाते हैं?

Codex Originals बिल्डरों, टिंकरर्स, शोधकर्ताओं और रचनाकारों से वास्तविक कहानियां एकत्र कर रहा है जो कोडेक्स का उपयोग करते हैं। नोटिस एक निमंत्रण है, औपचारिक प्रतियोगिता नहीं है, इसलिए आवेदकों को व्याव…

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Claude Code के अंदरः यह समझना कि संदर्भ, tokens , उपकरण और उप-एजेंट कैसे काम करते हैं

Claude Code नियम, कौशल, MCP , फ़ाइलों और उपकरण आउटपुट से स्तरित संदर्भ को इकट्ठा करता है, फिर परीक्षण चलाते समय tokens और उप-एजेंट्स का प्रबंधन करता है।

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आपके Gemini API कुंजी को क्लाइंट-साइड कोड में डालने के खिलाफ मामला (और कैसे फायरबेस AI तर्क इसे हल करता है)

प्रोक्सी के रूप में Use Firebase AI Logic और ग्राहक बंडलों से Gemini API कुंजियों को बाहर रखने के लिए App Check और ब्लॉक बॉट कोटा जलने से।

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हांगकांग हैकथॉन पर एक पर्दे के पीछे की नज़र [पूर्ण freeCodeCamp वृत्तचित्र]

यह वृत्तचित्र Hong Kong में SeaHack का अनुसरण करता है, जहां एक दर्जन से अधिक देशों के 250 से अधिक डेवलपर्स ने 24 घंटों में काम करने वाले AI startups को बनाने की दौड़ लगाई। Quincy Larson ने न्यायाधीश क…

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Real Python पॉडकास्ट प्रकरण #304: स्क्रैपी के साथ एक लचीला LLM हार्नेस और वेब स्क्रेपिंग स्थापित करना

यह एपिसोड इस बात की जांच करता है कि क्या मॉडल या हार्नेस अधिक मायने रखते हैं, साथ ही विश्वसनीय Python AI टूल के लिए एजेंटिक वर्कफ़्लो, वेब स्क्रैपिंग और सेल्फ-होस्टिंग।

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ओपनकोड के साथ एआई संचालित Python विकास

ओपनकोड Python डेवलपर्स के लिए एक open-source AI कोडिंग एजेंट है जो सीधे टर्मिनल में काम करता है। एक वीडियो कोर्स इंस्टॉलेशन, मुफ्त Google Gemini API कुंजी के साथ सेटअप और कोड का विश्लेषण करने, रीफैक्ट…

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Real Python पॉडकास्ट प्रकरण #308: प्रैक्टिकल पर्यवेक्षण तकनीकों के साथ छिपी हुई AI विफलताओं को संबोधित करना

एपिसोड में बताया गया है कि एजेंटिक AI चुपचाप क्यों विफल हो जाता है और कैसे संदर्भ, चेकलिस्ट और समीक्षा लूप डिलीवरी से पहले आउटपुट को सत्यापित करते हैं।

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Python एजेंटों का निर्माण: अंतर्ज्ञान से साक्ष्य तक

एजेंट इंजीनियरिंग Python डेवलपर्स को सीमित कार्यों, दो लूप्स, साक्ष्य जांच, RECAP समीक्षा और स्वीकृति के माध्यम से AI कोडिंग एजेंटों का सुरक्षित रूप से उपयोग करने में मदद करता है।

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Python से Claude API पर कॉल करना

यह गाइड बताता है कि Python में Claude API को कैसे बुलाया जाए, कुंजी कॉन्फ़िगर करें, सिस्टम प्रॉम्प्ट का उपयोग करें और Pydantic के साथ JSON आउटपुट को मान्य करें।

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प्रश्नोत्तरीः Python में जेव के साथ आरंभ करना

यह प्रश्नोत्तरी ओपन राउटर के माध्यम से Jev Python सेटअप की जांच करती है, नोल स्कोर कटऑफ्स, निर्देश वाक्यांश, चॉइस और स्कोर उत्तर और सामान्य शुरुआती त्रुटियां।

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Real Python पॉडकास्ट एपिसोड #312: वैगटेल से अंतर्दृष्टि के साथ open source में AI का पता लगाना

वैगटेल मेंटेनर्स AI कोड रिव्यू, उत्पादकता मेट्रिक्स और जनरेटिव CMS फीचर्स को कवर करते हैं जबकि open-source गुणवत्ता और जोखिम का वजन करते हैं।

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बहुभाषी पाठ वर्गीकरण के लिए Scikit- LLM और बहुभाषिक embeddings

यह गाइड बताता है कि कैसे एक LLM प्रशिक्षण के बिना कई भाषाओं में पाठ वर्गीकृत करने के लिए। यह बहुभाषी embeddings का उपयोग करता है प्रत्येक दस्तावेज़ को एक संख्यात्मक वेक्टर में परिवर्तित करने, तो तार्क…

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मैंने डेटा को संपीड़ित करने के लिए एक छोटे नेटवर्क को प्रशिक्षित किया, और यह पेंटागन खींचने में समाप्त हो गया।

Anthropic खिलौना सुपरपोजिशन का एक शून्य से NumPy पुनर्निर्माण, डेटा को पेंटागन में संपीड़ित करने वाले एक छोटे नेटवर्क को दिखाने के लिए हाथ-व्युत्पन्न ढाल का उपयोग करता है।

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TypeSafe Jev-Driven GraphRAG: स्केलेबल नॉलेज ग्राफ के लिए एक सिस्टम वन विधि

TypeSafe Jev GraphRAG त्वरित कैलिब्रेटेड ग्राफ निर्णयों को LLM तर्क से अलग करता है और स्केलेबल, ऑडिट करने योग्य ज्ञान रेखांकन के लिए उत्पन्न होता है।

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