Использование Pydantic сегодня стало нормой, и это правильно. Но иногда на ревью вижу, что используют его не всегда корректно.
Например, метод BaseModel.model_dump() по умолчанию не преобразует стандартные типы, такие как datetime, UUID или Decimal, в простой сериализуемый для JSON вид. Тогда пишут кастмоный сериализатор для этих типов чтобы функция json.dump() не падала с ошибкой.
import uuid
from datetime import datetime
from decimal import Decimal
from uuid import UUID
from pydantic import BaseModel
class MyModel(BaseModel):
id: UUID
date: datetime
value: Decimal
obj = MyModel(
id=uuid.uuid4(),
date=datetime.now(),
value='1.23'
)
print(obj.model_dump())
# не подходит для json.dump
# {
# 'id': UUID('4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1'),
# 'date': datetime.datetime(2025, 12, 12, 12, 12, 12, 111111),
# 'value': Decimal('1.23')
# }
# добавляем свой кастомный сериализатор
json.dumps(obj.model_dump(), cls=MySerializer)
# {
# 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1',
# 'date': '2025-12-12T12:12:12.111111',
# 'value': '1.23'
# }
В данном случае класс MySerializer обрабатывает datetime, UUID и Decimal. Например так:
class MySerializer(json.JSONEncoder):
def default(self, o):
if isinstance(o, Decimal):
return str(o)
elif isinstance(o, datetime):
return o.isoformat()
elif isinstance(o, UUID):
return str(o)
return super().default(o)
Специально для тех, кто всё еще так делает - в этом нет необходимости!
Pydantic может это сделать сам, просто нужно добавить параметр mode="json".
json.dumps(obj.model_dump(mode="json"))
# {
# 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1',
# 'date': '2012-12-12T12:12:12.111111',
# 'value': '1.23'
# }
#pydantic#libs
Codex Chronicle research preview
https://x.com/thsottiaux/status/2046291546325369065
Codex 今天更新了预览研究记忆功能,直接利用屏幕的上下文来改善和增强记忆,结合 Computer Use 插件 Combo,真正能够随时如意地看到和操纵你的电脑,加速自动化。
设置的个性化中开启。目前早起测试消耗大,不过今天也重置了 quota。现在面向 PRO 及 Mac 用户开放。
Context 重要性毋庸置疑,是所有所见所得。这个操纵最开始使用 AI 语音软件 VoiceInk 的时候貌似也有屏幕上下文的概念。
#codex
⚡️Скоро новости будут выглядеть так:
— Сегодня вышло 3 SOTA-модели
— Пока вы читали этот твит, они уже устарели
OpenAI выпустили GPT-5.3-Codex
Модель лучше справляется со сложными задачами разработки и может долго вести большие проекты без потери контекста.
Это полноценный агент, который может планировать шаги, работать с инструментами и действовать в реальном рабочем окружении.
Работает быстрее предыдущей версии и при этом сильнее в рассуждениях.
Подходит не только для кода, но и для анализа, исследований, документации и продуктовых задач вокруг разработки.
OpenAI фактически использовали Codex,чтобы создавать сам Codex - модель участвовала в собственном цикле разработки.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
@ai_machinelearning_big_data
#openai#codex
✴️OpenAI снова перевыпустили Codex, теперь как нативное приложение под Мак
Здесь можно вести несколько задач параллельно, изолируя изменения каждого агента через worktrees, собирать «навыки» из ваших инструментов и правил, а также запускать автоматизации по расписанию — всё в одном месте.
Из коробки доступны ключевые сценарии:
• Многозадачность без конфликтов. Работайте с несколькими агентами параллельно, а изменения держите изолированно с помощью worktrees.
• Навыки (Skills) как переиспользуемые блоки.Пакуйте инструменты и договорённости в готовые способности и подключайте их в проекты за минуты.
• Фоновые автоматизации.Делегируйте рутину: настраивайте запланированные воркфлоу, которые крутятся в фоне без вашего участия.
Доступность и лимиты: Codex уже доступен на macOS; Windows — скоро. На ограниченное время Codex входит в ChatGPT Free и Go, а для Plus/Pro/Business/Enterprise/Eduудвоены лимиты — в приложении, CLI, IDE-расширении и в облаке.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex
™️Codex 0.40.0: GPT-5-Codex по умолчанию и умнее работа с контекстом
Перевод с англ. Обновление Codex 0.40.0 сосредоточено на стабильности и удобстве девелоперов: модель GPT-5-Codex теперь по умолчанию, контекст автоматически «компактится» при больших объёмах, лимиты прозрачно видны, а код-ревью стало гибче.
Что изменилось:
🟡Default-модель: теперь GPT-5-Codex.
🟡Авто-compaction: для GPT-5-Codex срабатывает при 220k токенов.
🟡/status: показывает usage limits.
🟡Новые /review: ревью конкретного коммита, против базовой ветки или по кастом-инструкциям.
🟡MCP таймаут:60 c по умолчанию; настраивается в config.toml через tool_timeout_sec для каждого MCP-сервера.
Подробнее в релизе:GitHub — Codex v0.40.0
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex