Статья написана под впечатлением от статьи Emacs Flaw: Simple Changes Emacs Should Adopt, написанной широко известным в узких кругах Emacs-троллем и автором множества пакетов Xah Lee. Кстати, он один из противников тотального внедрения HTTPS, поэтому статья по ссылке доступна только по HTTP.
Итак, как же нам улучшить Emacs?
Disclaimer: Эта статья предназначена исключительно для образовательных целей и повышения осведомлённости о киберугрозах. Любое использование описанных техник в злонамеренных целях строго запрещено и преследуется по закону.
Я пытался найти в Windows похожий встроенный инструмент или готовое решение, но все они либо брали на себя слишком много неактуального для меня функционала, так как задумывались для людей с ограниченными возможностями, либо были платными, либо были недоступны для русского языка.
Лучшим выходом из моей ситуации было создать свое минималистичное решение, и вот как это было:
На днях OpenAI опубликовали в своем блоге небольшую статью с достаточно громким названием «How evals drive the next chapter in AI for businesses». Я сделал ее перевод, чуть адаптировав для лучшей читабельности, очень уж бюрократический язык в оригинале.
Статью авторы называют «руководством для бизнес-лидеров». Внутри — про оценку недетерминированных систем, как к этому подходить, немного про A/B тесты и почему не стоит пытаться решить все сразу. Классический цикл фиксации метрики и постепенного ее улучшения, но с LLM спецификой.
Так что это стоит прочитать как сборник хороших практик для LLM-систем. Дальше — слово OpenAI.
FlakyDetector — мой путь к созданию инструмента для ловли «нестабильных» тестов в Python
Привет! Меня зовут Артём Алимпиев, я Python-разработчик.
Недавно я столкнулся с тем, что даже идеально написанные тесты порой ведут себя… странно.
Один день они проходят, другой — падают, хотя код не менялся.
Если вы когда-нибудь ловили такие «призраки» в CI/CD, то знаете, насколько это раздражает.
Так начался мой эксперимент — сделать инструмент, который умеет находить и объяснять, почему тесты становятся нестабильными.
Так родился проект FlakyDetector.
Security Support Provider Interface (SSPI) - программный интерфейс в Microsoft Windows между приложениями и провайдерами безопасности.
В статье рассмотрим:
1. Как устроен SSPI и зачем нужны провайдеры
2. Разбор и создание кастомного SSP для перехвата учетных данных
3. Где искать следы в системе: реестр, логи, артефакты
4. Методы обнаружения и защиты
Когда и в каких странах бумажные деньги были обеспечены золотом с правом обмена на него в банке и почему сейчас такой возможности нет. Биметаллизм - денежный стандарт, при котором стоимость денежной единицы определяется как эквивалент определенного количества двух металлов создавая фиксированный курс обмена между ними. В мировой истории роль этих двух металлов практически всегда выполняли золото и серебро. Такой системой пользовались очень долгое время, со времен ранних цивилизаций, а особое распространение она получила в средние века и действовала вплоть до 19 века, а местами до начала 20 века.
Всем привет! Если вы как и я задавались вопросом "а что там у гуглов", когда находили какую-то новую крутую софтину, смело полагая что если уж есть такое чудо, то у гуглов должно быть что-то еще лучше - то у нас с вами много общего.
И вот сегодня, вместо того чтобы продолжать вайбкодить в клоде, я вдруг вспомнил, что пару месяцев назад слышал что-то про Jules. Тогда меня это не заинтересовало, но недавно где-то еще в комментариях всплыло и я понял что пришло время смотреть агента от гугл.
В новом дайджесте вопрос с собеседования, на котором сыпятся даже Senior-ы, стабильный Navigation 3 и нестабильная ViewModel, кросс-компиляция, 100 уроков развития проекта, открывашка из трубки домофона и многое другое. Заходите!
25 сентября в Москве прошёл Java Rock Stars Meetup, в котором было всё: доклады, холивары о будущем Spring в России и много нетворкинга.
Пока готовился обзор прошедшего митапа, мы уже успели организовать новый и заключительный в этом году Java Rock Stars Meetup, который пройдёт 2 декабря в Москве в привычном месте — лофте Casa Picassa.
Регистрируйтесь на митап по ссылке.
А пока присоединяйтесь к нашему ТГ-каналу и чату Java Rock Stars Meetup, чтобы быть в курсе новостей митапа.
Все в курсе того, что количество разговоров вокруг ИИ растет с каждым днем. В нашу жизнь вошли такие термины как «вайбкодинг», «промпт-инжиниринг» и другие подобные. Работая в одной из крупнейших ИТ-компаний, я вижу, как в реальности выглядит внедрение ИИ-инструментов для разработчиков. Оно и понятно: эти инструменты обещают кратно увеличить производительность. Но что, по моему мнению, реально будет плотно применяться и являться неким бейзлайном для устройства на работу в ближайшее время?
Во-первых, я не верю в историю "вайб-кодинга", когда человек может вообще ничего не понимать в разработке ПО и пытаться создать какое-то более-менее сложное решение какой-то бизнес-задачи. LLM могут решить задачу, но вопрос качества будет всегда вставать на первое место. Из качества вытекает вопрос безопасности написанного кода. Поэтому мне кажется, что на текущем этапе развития ИИ корпорации не согласятся отказаться от разработчиков. Потенциальные риски принести убытки бизнесу очень велики.
Во-вторых, ИИ ограничивается помещением в контекст определенных участков кода. Это могут быть как небольшие куски кода, когда необходимо поправить ограниченные части функциональности, так и достаточно большие участки. Но тогда LLM сталкивается с тем, что в загруженном контексте достаточно сложно построить правильные связи: между сервисами, брокерами сообщений, базами данных, клиентскими приложениями. На самом деле, это может быть обоюдная вина. Есть легаси, которое никто не поддерживает, а доработки пишут постольку-поскольку или стараются не писать совсем. Есть расхождения между спецификациями — клиентской и серверной (по причине ошибок разработчиков, нежелания или отсутствия процесса актуализации). И всё это породит ещё больший процент ошибок генерации.
Сервис Яндекс Трекер хорошо подходит для управления процессами и проектами, однако сейчас «из коробки» нет решения для шаблонизации задач проектов. Каждый проект нужно заводить с самого начала, что увеличивает время работы с проектами и задачами.
В данной инструкции предложено решение, как с помощью Яндекс Форм, Yandex Cloud Functions и Яндекс Трекера создать инструмент для шаблонов проектов с уже существующими предустановленными задачами по вашим параметрам.
В начале года мы отметили тенденцию на общий рост количества и мощности кибератак. Сегодня посмотрим, что произошло за последние месяцы — взглянем на актуальные работы исследователей и отчеты профильных компаний по данной теме.
Всем привет! Существует множество фреймворков для управления IT SaaS продуктами, по сравнению с которыми - физический продукт в инфополе обделен вниманием, что у нас, что за рубежом, но в меньшей мере. Поэтому я выделил немного времени, чтобы описать общий процесс продукта на основе практик компаний, которые производят потребительскую электронику и авто. Ничего революционного и нового в ней нету, это просто попытка систематизировать общую картину.
Давайте разберемся как улучшить работу Android APS, более точно настроив параметры с помощью Chat GPT.
Какие данные нужно собрать для передаче нейронке и что мы ожидаем получить?
Это статья — начало исследования этого направления с целью выяснить возможность нейросети помочь в данном вопросе. Никакое из нижеизложенных действия не является рекомендацией, данные систематизируются с целью создания первичного набора данных и порядка действий для исследования рекомендаций нейросети. Предполагается, что дальнейшие шаги по улучшению этого взаимодействия с нейронкой позволят значительно упростить настройку параметров и поиск ошибок в терапии.
Была у меня папка на диске C под названием Python. В ней я держал свои проекты. Со временем надоело каждый раз вручную создавать папку для нового проекта, потом вручную создавать стартовый файл app.py. Это одно и то же действие снова и снова. В какой то момент я зае***ся сильно устал, хотелось просто нажать одну кнопку и получить готовую структуру без рутины. Решил автоматизировать
Здарова Хабровчане, на связи King Triton. Ловите мое очередное бесполезное творение PythonProjectManager (далее PPM)
PPM это небольшое приложение на Python. Сделано на PyQt6. Задача простая. Создавать проекты быстро, без лишних движений, с удобным доступом к ним
Привет, Хабр.
Меня зовут Вадим, я бэкенд-разработчик.
Все мы знаем, что поиск работы в IT — это отдельный круг ада. Особенно этап "воронки": чтобы получить один оффер, нужно отправить 100+ откликов. Причем не пустых, а с вменяемым сопроводительным.
Как инженер, я не люблю рутину. Если алгоритм действий повторяется ("прочитать — сопоставить — написать — отправить"), значит, его можно заскриптовать.
Так появился мой pet-проект «Аврора», который на прошлой неделе перерос в закрытую бету на 100 человек. Рассказываю про архитектуру, промпт-инжиниринг и о том, почему if company_name != current_job — это самая важная строчка кода, которую я забыл написать.
Зачем вообще делать что-то своё?
Я знаю, что вы можете подумать: «Почему бы просто не использовать Elasticsearch?» или «А что насчёт Algolia?» Это вполне рабочие решения, но у них есть нюансы. Нужно разбираться с их API, поддерживать инфраструктуру под них и учитывать все тонкости их работы.
Но иногда хочется чего-то более простого...
Пузырь ИИ - это уже не слон в комнате. Это обезумевший клоун, вооружённый ножом. Его нельзя игнорировать, а если вы попытаетесь, то сделаете это на свой страх и риск. Главный вопрос заключался не в том, лопнет ли пузырь и нападёт ли клоун, а в том, когда это случится. Этот пузырь сейчас столь огромен и так тесно переплетён с нашей экономикой и финансовыми системами (подробнее читайте здесь), что, когда он лопнет, то нанесёт ущерб всему. Поэтому предсказать, когда этот клоун пустится в свой смертоносный разгул, очень важно. Беда в том, что сделать такого рода предсказания также невозможно. Однако за последнюю неделю появились существенные признаки того, что этот пузырь уже начинает лопаться. Возможно, нам и не придётся ничего предсказывать, потому что, похоже, крах уже начался.
20 ноября в «Точке кипения» на Малом Конюшковском переулке прошел отраслевой слёт «Молодёжные инженерные команды (МИК). Развитие талантов для дроносферы будущего», который стал ключевой точкой для подведения итогов двух лет работы федерального проекта под эгидой Минобрнауки «Кадры для БАС». На одной площадке встретились представители федеральных властей, ректоры ведущих вузов и руководители профильных компаний, чтобы оценить достижения и определить новые цели проекта на 2026 год.
