semvec/pypi-packages huggingface dataset:
krim 0.4.2
KRIM CLI - thin agent interface for terminal
Requires Python: >=3.10
Keywords: agent, cli, coding-agent, llm, terminal

# KRIM CLI

Thin CLI agent. Trust the model, keep the harness light.

## Installation

```bash
pip install krim
```

## Usage

```bash
# Interactive mode
krim

# Single prompt
krim "fix the bug in main.py"

# With options
krim --provider claude --model claude-sonnet-4-5-20250929 "refactor this"
krim --max-turns 20 "big refactor task"
```

## License

MIT
dfa-gym 0.2.3
Python library for playing DFA bisimulation games and wrapping other RL environments with DFA goals.
Requires Python: >=3.10

# dfa-gym

This repo implements (Multi-Agent) Reinforcement Learning environments in JAX for solving objectives given as Deteministic Finite Automata (DFAs). There are three environments:

1. `TokenEnv` is a fully observable grid environment with tokens in cells. The grid can be created randomly or from a specific layout. It can be instantiated in both single- and multi-agent settings.
2. `DFAWrapper` is an environment wrapper assigning tasks represented as Deterministic Finite Automata (DFAs) to the agents in the wrapped environment. DFAs are repsented as [`DFAx`](https://github.com/rad-dfa/dfax) objects.
3. `DFABisimEnv` is an environment for solving DFA bisimulation games to learn RAD Embeddings, provably correct latent DFA representation, as described in [this paper](https://arxiv.org/pdf/2503.05042).


## Installation

Install using pip.

```
pip install dfa-gym
```

## TokenEnv

Create a grid world with token and agent positions assigned randomly.

```python
from dfa_gym import TokenEnv

env = TokenEnv(
        n_agents=1, # Single agent
        n_tokens=10, # 10 different token types
        n_token_repeat=2, # Each token repeated twice
        grid_shape=(7, 7), # Shape of the grid
        fixed_map_seed=None, # If not None, then samples the same map using the given seed
        max_steps_in_episode=100, # Episode length is 100
    )
```

Create a grid world from a given layout.

```python
layout = """
    [ 0 ][   ][   ][   ][ # ][ # ][ # ][ # ][ # ]
    [   ][   ][ a ][   ][#,a][ 0 ][   ][ 2 ][ # ]
    [ A ][   ][ a ][   ][#,a][   ][ 8 ][   ][ # ]
    [   ][   ][ a ][   ][#,a][ 6 ][   ][ 4 ][ # ]
    [ 1 ][   ][   ][ 3 ][ # ][ # ][ # ][ # ][ # ]
    [   ][   ][ b ][   ][#,b][ 1 ][   ][ 3 ][ # ]
    [ B ][   ][ b ][   ][#,b][   ][ 9 ][   ][ # ]
    [   ][   ][ b ][   ][#,b][ 7 ][   ][ 5 ][ # ]
    [ 2 ][   ][   ][   ][ # ][ # ][ # ][ # ][ # ]
    """
    env = TokenEnv(
        layout=layout, # Set layout, where each [] indicates a cell, uppercase letters are
                       # agents, # are walls, and lower case letters are buttons when alone
                       # and doors when paired with a wall. For example, [#,a] is a door
                       # that is open if an agent is on a [ a ] cell and closed otherwise.
    )
```


## DFAWrapper

Wrap a `TokenEnv` instance using `DFAWrapper `.

```python
from dfa_gym import DFAWrapper
from dfax.samplers import ReachSampler

env = DFAWrapper(
    env=TokenEnv(layout=layout),
    sampler=ReachSampler()
)
```

## DFABisimEnv

Create DFA bisimulation game.

```python
from dfa_gym import DFABisimEnv
from dfax.samplers import RADSampler

env = DFABisimEnv(sampler=RADSampler())
```
webinardump 0.2.0
Make local backup copies of webinars
Requires Python: >=3.11
Keywords: backup, webinars

# webinardump

<https://github.com/idlesign/webinardump>

[![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/webinardump)](https://pypi.python.org/pypi/webinardump)
[![License](https://img.shields.io/pypi/l/webinardump)](https://pypi.python.org/pypi/webinardump)
[![Coverage](https://img.shields.io/coverallsCoverage/github/idlesign/webinardump)](https://coveralls.io/r/idlesign/webinardump)

## Описание

*Приложение позволяет скачать запись вебинара и сохранить в виде .mp4 файла.*


## Откуда качает

* Яндекс.Диск (записи стримов, общие файлы)
* webinar.ru


## Зависимости

Что нужно иметь для запуска приложения и работы с ним.

* Linux (Unix)
* Python 3.11+
* ffmpeg (для Ubuntu: `sudo apt install ffmpeg`)
* uv (для установки и обновления приложения)
* Базовые знания о работе в браузере с отладочной консолью.


## Установка и обновление

Производится при помощи приложения [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/):

```shell
$ uv tool install webinardump
```

После этого запускать приложение можно командой

```shell
$ webinardump
```

Для обновления выполните

```shell
$ uv tool upgrade webinardump
```

## Как использовать

Переместитесь в желаемый каталог и выполните следующую команду. 

```shell

; Указываем путь для скачивания - my_webinar_dir/
; Указываем таймаут запросов - 10 секунд
; Указываем максимальное количество одновременных запросов - 20
$ webinardump --target my_webinar_dir/ --timeout 10 --rmax 20
```
Приложение скачает фрагменты вебинара, а потом соберёт из них единый файл.


### disk.yandex.ru

1. Взять ссылку на вебинар. Вида https://disk.yandex.ru/i/xxx или https://disk.yandex.ru/d/xxx/yyy.mp4
2. Запустить скачиватель и скормить ему ссылку из предыдущего пункта.


### webinar.ru

Процесс скачивания автоматизирован не полностью, потребуется искать
некоторые ссылки при помощи браузера.

1. Взять ссылку на вебинар. Вида https://events.webinar.ru/event/xxx/yyy/zzz
2. Открыть в браузере.
3. Включить отладочную консоль (F12).
4. Запустить воспроизведение.
5. Отыскать ссылку с `record-new/` и запомнить её.
6. Отыскать ссылку, оканчивающуюся на `chunklist.m3u8` и запомнить её.
7. Запустить скачиватель и скормить ему ссылки и двух предыдущих пунктов.

## Для разработки

При разработке используется [makeapp](https://pypi.org/project/makeapp/). Ставим:

```shell
$ uv tool install makeapp
```

После клонирования репозитория sponsrdump, в его директории выполняем:

```shell
# ставим утилиты
$ ma tools

# инициализируем виртуальное окружение
$ ma up --tool

# теперь в окружении доступны зависимости и команда sponsrdump
```

Проверь стиль перед отправкой кода на обзор:

```shell
# проверяем стиль
$ ma style
```
krim-sdk 0.4.0
KRIM Agent SDK - programmable coding agent core
Requires Python: >=3.10
Keywords: agent, anthropic, coding-agent, llm, openai, sdk

# KRIM SDK

Programmable coding agent core. Build custom AI agents with ease.

## Installation

```bash
pip install krim-sdk
```

## Quick Start

```python
from krim_sdk import Agent, AgentOptions
from krim_sdk.models import ClaudeModel
from krim_sdk.tools import default_tools

# Create agent
agent = Agent(
    model=ClaudeModel(),
    provider="claude",
    system_prompt="You are a helpful coding assistant.",
    tools=default_tools(),
)

# Run
result = agent.run("Hello!")
print(agent.last_response)
```

## Custom Tools

```python
from krim_sdk import Tool

class MyTool(Tool):
    name = "my_tool"
    description = "Does something useful"
    parameters = {
        "input": {"type": "string", "description": "Input data"},
    }

    def run(self, input: str) -> str:
        return f"Processed: {input}"
```

## Event Handling

```python
from krim_sdk import Agent, EventHandler

class MyHandler(EventHandler):
    def on_stream(self, text: str) -> None:
        print(text, end="", flush=True)

    def on_tool_start(self, name: str, args: dict) -> None:
        print(f"\nRunning {name}...")

agent = Agent(
    model=model,
    system_prompt=prompt,
    tools=tools,
    event_handler=MyHandler(),
)
```

## License

MIT