Представлена открытая операционная система для умных устройств Roku LT OS

Для пультов они как то развесисто дерево драйверов создали включая моторы.
Видимо поняли, что больше нет смысла. Такую лапшу теперь AI за десять мин сварганит.

Представлена открытая операционная система для умных устройств Roku LT OS

Забыли только сказать такую мелочь, что библиотеки подгружаются только когда ось работает в режиме симуляции на Линуксе. Потому что эта ось не имеет никаких своих встраиваемых файловых систем. Большинстов драйверов - пустышки. Какие-то куски из LwIP, WebRTC, Speex и проч.
Словом экспериментальный чудной проект.
Зачем такое вываливать непонятно.

Месяц пишу язык программирования Nova с Claude Code. Где ломаются автономные агенты

У автора есть явная инструкция когда использовать Sonnet. Эт не я выдумал. Это он сам. Это делается для экономии.
Но если его статья об экономии, то тема не раскрыта совсем.

Месяц пишу язык программирования Nova с Claude Code. Где ломаются автономные агенты

Этим там Sonnet занимался в CLI. А это самая слабая модель.
Видимо автор сильно экономил деньги.

Это как заявится на World Rally Championship с ВАЗ-2107 и пытаться там учить как взять приз.
Не, статья ничего не говорит о реальных расходах на таких проектах.

Деградируешь со своей нейронной сетью?

Не работали вы с Claude Opus 4.8.
А так мозги ещё как развиваются, глядя на счётчик токенов.
Пара неверных запросов - и ваш бюджет вылетает в космос, как пробка из бутылки.
Прямо шестое чутьё развивается: какая задача для AI дорогая, а какая дешёвая.
Нереально сильный когнитивный навык.
За него скоро работодатели будут платить двойной тариф.

Нейросеть Claude Opus 4.8: Первый ИИ без галлюцинаций. Как использовать Claude из РФ

ИИ стали рекламировать как мобильные телефоны. Куча фичей вообще непонятно что означающих и зачем нужных.
Сегодня истратил гдет 30 евро на этот Opus 4.8
Разницы с Opus 4.7 не увидел. И цена в GitHub та же. А это серьезный флаг. Там четко ловят полезность и если бы было что-то серьезное подняли бы цену раза в два. Как это было раньше.
Уже Opus 4.7 не делал вообще никаких синтаксических ошибок в сорсах если мог сам прогнать компиляцию, ловил без проблем очевидные баги. Анализировал стек API на ту же глубину.
А Opus 4.8 также часто игнорит скилы и фэйлит с выбром тулсов. Ну прям один в один.

Че там так шумели, я не понял. Уж и Амодеи в отказ уходит, мол ничего AI сильно не поменяет в нашем мире.

Стартап Itera в 1000 раз ускорил протипирование печатных плат с помощью жидкого металла

Мне тут китайцы изготовили 4-слойную плату с микроконтроллером ARM без двух внутренних слоёв: слоя земли и слоя +3V. Но она, к счастью, хорошо была залита землёй в наружных слоях.

Так что проводком пропаял все точки +3V и кое-где землю. И заработала как ни в чём не бывало.

Есть такие проводочки в изоляции, но при 450 градусах паяются как лужёные. Вот это реально быстрый инструмент тюнинга.

Стартап Itera в 1000 раз ускорил протипирование печатных плат с помощью жидкого металла

Прикольно, но не более.

Как я понял, это просто встроенная внутрь стекла пиксельная матрица, как в мониторах. И управляется она по принципу монохромного монитора. Потом, при окончании производства, связи матрицы отрезаются.

При этом компоненты двигать нельзя, переходные двигать нельзя.

Не представляю, как надо косячить, чтобы путать соединения, но не путать состав и позиции компонентов и расположение переходных.

Может, что-то против реверса здесь заложено? На это больше похоже.

VSCode как IDE для embedded разработки

Хороший повод провести аудит расширений в своем VS Code
По embedded у меня такие

Расширения VS Code для embedded

1. dan-c-underwood.arm — подсветка синтаксиса для ARM assembly (.s/.asm файлы).

2. marus25.cortex-debug — отладка ARM Cortex-M через GDB + J-Link/OpenOCD/ST-Link, поддержка SVD, RTOS-вьюверы.

3. mcu-debug.debug-tracker-vscode — служебное расширение-«трекер» сессий отладки, на которое опираются остальные mcu-debug плагины.

4. mcu-debug.memory-view — просмотр и редактирование памяти MCU во время отладки (hex-вью с привязкой к адресам).

5. mcu-debug.peripheral-viewer — отображение регистров периферии по SVD-файлу (у тебя это R7FA8M1AH.svd / R7FA8M1AH_mod.svd).

6. mcu-debug.rtos-views — визуализация объектов RTOS (потоки, очереди, семафоры) — для ThreadX/Azure RTOS в твоём проекте.

7. ms-vscode.vscode-embedded-tools — официальный Microsoft embedded toolkit: peripheral view, RTOS view, serial monitor.

8. ms-vscode.hexeditor — hex-редактор для бинарных файлов (прошивки, дампы).

9. trond-snekvik.gnu-mapfiles — подсветка .map файлов от GNU линкера (анализ размещения секций).

10. zixuanwang.linkerscript — подсветка GNU linker scripts (.ld/.icf).

11. iarsystems.iar-build — интеграция сборки IAR EWARM из VS Code (используется в твоих task'ах iarbuild.exe).

12. iarsystems.iar-debug — отладка через IAR C-SPY прямо из VS Code.

13. iarsystems.iar-login — управление лицензиями IAR.

14. ms-vscode.cpptools — IntelliSense, навигация и отладка C/C++ (основа для embedded C).

15. ms-vscode.cpptools-extension-pack — метапакет: cpptools + CMake Tools + темы.

16. ms-vscode.cpptools-themes — цветовые темы для C/C++.

17. ms-vscode.cpp-devtools — дополнительные dev-инструменты для C/C++.

18. ms-vscode.cmake-tools — поддержка CMake-проектов (конфигурация, сборка, отладка).

19. ms-vscode.makefile-tools — поддержка Makefile-проектов (IntelliSense из make).

20. xaver.clang-format — форматирование C/C++ через clang-format.

21. hars.cppsnippets — сниппеты C++.

22. stmicroelectronics.stm32cube-ide-core — ядро интеграции STM32CubeIDE в VS Code.

23. stmicroelectronics.stm32cube-ide-project-manager — менеджер STM32-проектов (импорт .cproject и т.п.).

24. stmicroelectronics.stm32cube-ide-build-cmake — CMake-сборка STM32-проектов.

25. stmicroelectronics.stm32cube-ide-build-analyzer — анализ размера прошивки (RAM/Flash) после сборки.

26. stmicroelectronics.stm32cube-ide-bundles-manager — управление установленными STM32-тулчейнами/пакетами.

27. stmicroelectronics.stm32cube-ide-clangd — clangd-интеграция для STM32 (IntelliSense).

28. stmicroelectronics.stm32cube-ide-debug-core — ядро отладки STM32.

29. stmicroelectronics.stm32cube-ide-debug-jlink-gdbserver — отладка STM32 через SEGGER J-Link GDB Server.

30. stmicroelectronics.stm32cube-ide-registers — просмотр периферийных регистров STM32 в отладке.

31. stmicroelectronics.stm32cube-ide-rtos — RTOS-вью для STM32-проектов (FreeRTOS и др.).

Отказываться от коммерческих тулсов совсем не обязательно. В них еще есть такое что за никакое бесплатно не достанешь. Поэтому их тоже включаем как расширения.
Но вообще расширения - зло. С их конфликтами даже ChatGPT разобраться порой не может.
Могут начать жра.. потреблять ресурсы как не в себе.

Но сегодня актуальней скорее наборы скилов для копилота. Успешно заменяет большинство расширений. То же форматирование с копилотом и скилами получается гораздо кастомизированей чем обычными тулсами.

Итоги 3-го этапа RISC‑V DEVBOARDS: что показали проекты на базе Baikal‑U

Из статьи видно что разработчики еще путаются с нишами для применения этого микроконтроллера.
Вводит в заблуждение видимо количество ядер.
Но размер RAM и скудность механизмов межпериферийного обмена быстро подрезает полет фантазии.
Да делать ручки-крутилки с дисплеем самое то на этом чипе.
А делать серьезный коптер, несмотря на аж 4-е трехфазных ШИМ-а бесполезно.
Также бесполезно делать универсальные контроллеры.
Но как один из узлов универсального контроллера вполне пойдет.
Это чип для управления именно отдельными узлами. Отдельным движком, отдельным приводом крышки люка, отдельным модулем HMI. Целого робота-пылесоса он не потянет, а вот ручной пылесос типа Dyson он потянет.

Но маркетинг безжалостен. Даже ST не пишет для чего они создали тот или иной чип, по какому заказу. Это высший пилотаж заставить опытного разработчиков покупать неадекватные задаче чипы напустив маркетингового тумана.
Статья хороша именно тем что сразу показывает пределы применимости. За это спасибо.

Когда хотят сделать умный коптер без внешних ESC — Electronic Speed Controller , то сразу берут ядро на 1 ГГц в двойной плавающей точкой и минимум 512 Кб TCM RAM. Когда делают универсальный промышленный контроллер, то 144 ноги - это начальный минимум. И альтернативных функций на пинах не менее 7, и плавающая точка обязательна, и DMA цепочечный и проч.

Еще интересно как встроенный питон делит эту скудную RAM с пользовательскими модулями на C.

Про 10x программистов

Статья неявно вводит в заблуждение.
Кажется что сравнивается средний программист и лучший.
А в первоисточнике сравнивались худшие и лучшие.

Если сравнивать со средними, то логично полагаться на область деятельности людей где такие сравнения основа всего - спорт.
В спорте по VO₂max средние от лучших отличаются в два раза, по скорости бега где-то 2 раза.
Поэтому я бы принял цифру 2X относительно среднего программиста.
А относительно худшего взял бы ∞X , поскольку они вообще не выполняют поставленную задачу.

Прочитал свой геном на кухне и превратил мазок щеки в 30 гигабаз данных ДНК

А не настораживает что там в купленой матрице половина каналов может не работатать?
Там и цепочки рваные измеряются, и каналы кое как работают. Все основано на брутальной обработке статистики. Тут прецизионного инжиниринга минимум.

Вайб‑кодинг для ПЛИС: как я собрал I2S FIFO‑реклокер без знания Verilog

Opus хорошо понимает схемы и осциллограммы.
Автор зря терял время.
Ему надо было просто написать скилл съема скриншотов осциллограм самим агентом.
Где-то за пару часов все бы само написалось, если бы у него был безлимитный план.

Прочитал свой геном на кухне и превратил мазок щеки в 30 гигабаз данных ДНК

Мало техническиз подробностей, но ChatGPT быстро все объяснил

Ждем на алике дешевых аналогов. Там нечему стоить такие деньги.

Вайбкодинг vs Программист. Почему не стоит вайбкодить, если вы ничего не понимаете в программировании

Боюсь что вывод в статье не совсем верный
Мне GPT 5.5 сразу написал правильный метод

get_user_orders

async def get_user_orders(
    user_id: int,
    date_created_start: Annotated[
        datetime | None,
        Query(alias="dateCreatedStart"),
    ] = None,
    date_created_end: Annotated[
        datetime | None,
        Query(alias="dateCreatedEnd"),
    ] = None,
    date_updated_start: Annotated[
        datetime | None,
        Query(alias="dateUpdatedStart"),
    ] = None,
    date_updated_end: Annotated[
        datetime | None,
        Query(alias="dateUpdatedEnd"),
    ] = None,
    with_deleted: Annotated[
        bool,
        Query(alias="withDeleted"),
    ] = False,
    abcp: ABCPClient = Depends(get_abcp_client),
) -> list[ABCPOrder]:
    try:
        return await abcp.get_orders(
            user_id=user_id,
            date_created_start=date_created_start,
            date_created_end=date_created_end,
            date_updated_start=date_updated_start,
            date_updated_end=date_updated_end,
            with_deleted=with_deleted,
        )
    except ABCPClientError as exc:
        raise HTTPException(
            status_code=502,
            detail={
                "message": exc.message,
                "abcp_status_code": exc.status_code,
                "abcp_payload": exc.payload,
            },
        ) from exc

Просить AI что-то написать - это игра с вероятностью.
И она не зависит от квалификации программиста.
Ну да, непрограммист не скажет сразу делать FastAPI
Но через пару глупых вопросов AI сам раскажет про FastAPI и даже про то, что использовать Django для этой цели было бы гораздо умнее.
Вся суть в упорстве.
Никаких точных и подробных запросов не надо, просто постепено итеративно продвигатесь все время сообщая AI что у вас не работает, давая доступ к скриншотам и логам.
Скилы новичка и профа выровняются буквально за пару дней.
Другое дело, что выученого упорства у новичков не будет. Это как у спортсменов выносливость.
Но и этого нужно с каждым месяцем все меньше. Так что SOS!

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Если бы дали ссылку на ISO/IEC 20924:2024, я бы вообще не вставлял реплик

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Ваш текст

Повсеместное внедрение IIoT-платформ внезапно подготовило почву, для следующего этапа новой промышленной революции (или, как любят говорить на конференциях, Индустрии 4.0). Всё чаще зазвучала фраза «цифровой двойник».

Ну так вот двойник из ГОСТ не имеет к этому отношения.
А двойник из облаков совсем не то и не для того что вы описали в статье.

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Потому что IoT - это Internet of Things.
Статья про IoT ?
Нет интернета - нет темы!

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Посмотрел я этот ГОСТ Р 57700.37-2021 и не увидел там ничего касающегося IoT.
Там вообще нет упоминания сетей. Речь идет о жизненном цикле индивидуального изделия. С упором на стадию разраработки. А на стадии эксплуатации предусматривается только обнаружение необходимости ремонтов и определение сроков техобслуживания.
Т.е. двойник по ГОСТ-у это все таже матмодель, но обновляемая данными с физичекого объекта и даже не в реальном времени, а только для того чтобы уменьшить количество итераций разработки. Об интернете ни слова.

Хроники цифровых заводов: как надували технологии IIoT

Думаю потому что IoT - это другой масштаб.
Сейчас на Azure IoT Hub предлагают подключить миллион дивайсов за сущие копейки.
И это реально работает. Там очень дешевые накопители гигабайтных логов с мгновенной индексацией, мощная киберзащита, удобные системы резвертывания, дешевые файловые накопители, бесплатные WEB фронтэнды.
Обычные SCADA, как верно заметил автор, уже накрылись бы при таком масштабе.

С двойниками действительно творится какая-то терминологическая неразбериха.
У Микрософта в Azure IoT Hub двойниками называют просто примитивные JSON файлы. Они просто хранят некоторые ключевые параметры дивайсов и периодически обновляются и все!

Откуда пошло, что двойники должны там что-то моделировать, предсказывать и предугадывать, да еще в реальном времения я не знаю. В IoT с миллионом дивайсов это просто невозможно. Это вылетит в нереальные деньги сравнимые с расходами на серверы AI. В нашей развернутой системе IoT те же двойники обновляются не чаще одного раза в 10 мин.