Московская студия perelesoq (Torn Away) представила новый геймплейный трейлер своей игры «Ларёк на улице Ленина» (Snow Town Geek Store) — сюжетного симулятора первого в России ларька для гиков. События игры развернутся в нулевых.
Ролик позволяет оценить непосредственный игровой процесс «Ларька на улице Ленина» и обилие отсылок к разнообразным феноменам поп-культуры вроде тамагочи.
Игра «Ларёк на улице Ленина» создаётся эксклюзивно для ПК (Steam) и до сих пор планируется к релизу на протяжении оставшейся части 2025 года. Разработчики обещают в игре возможность обсчитывать и задабривать клиентов, нелегальные способы развития бизнеса, отдых «за компом» в свободное от работы время и элементы выживания (голод, холод, усталость).
Как получилось, что юристы используют среду для разработчиков?
e/acc часто пишет про изменение индустрий, вижн будущего, которые он берет из исследований либо из общения с фаундерами (со стороны инвестора). И я у него на канале не первый раз вижу упоминания одной странной штуки.
Мол, можно взять AI среду для разработчиков Cursor и настроить ее как рабочую программу для неразработческих задач. Звучит сомнительно. Но я попытался "покритиковать свою критику", вот что вышло:
Зачем вообще сложный Cursor вместо простого chatgpt?
Встроенная реализация агентов
Система планирует новые действия на основе результатов предыдущих. Пример агента – openai deepresearch. Он понимает, на какие сайты еще сходить на основе того, что уже нагуглил.
Агент выполняет сложную последовательность шагов (пройтись по гуглтабличке с ссылками на видосы, скачать их, вытащить из них аудиодорожку через ffmpeg, сделать транскрибацию, саммари и сохранить в файлики). Даже если она не известна заранее.
Рабочий контекст
Часто у нас есть какой-то рабочий контекст. Файлики, таблички, инструкции. Программистам важно быстро добавлять нужный контекст к запросам, и Cursor поддерживает это by design. Можно сослаться на конкретный файл или папку. И результаты тоже сразу сохранятся в виде готовых файлов. Плюс есть .cursor/rules "настройками" поведения LLM под разные задачи.
Встроенная расширяемость
Сейчас популярны MCP-серверы – унифицированные обертки над внешними сервисами, дающие к ним доступ LLM-агентам. В два клика даем системе доступ к корпоративному Notion или гугл календарю. Если подходящего нет, просто просим LLM написать его самому. А можно не трогать MCP, а просить разработчиков или LLM писать python-скрипты – агент будет их использовать в дальнейшем.
Очень удобная работа с текстом.
Cursor – лучший инструмент для написания текстов. Он умеет завершать предложения за меня, на лету исправляет падежи, сам понимает, куда я хочу переместить курсор. Можно выделить часть текста и дать задачу чисто под нее. Можно сделать что-то со всем текстом и он подсветит изменения.
По сути, если вы работали с Canvas режимом в ChatGPT, то на пальцах:
ChatGPT < Canvas < Cursor
А точнее
ChatGPT < Canvas <<< Cursor
А что мешает сделать себе полноценный сервис под свою область (ко мне часто приходят с таким запросом)?
Реализовать нормальную агентскую систему – сложно. Бизнесу дешевле взять уже готовое и расширяемое. Но собственные системы можно и нужно делать, когда есть четкие повторяемые задачи, где есть потенциал свести участие человека к минимуму.
А вот если задач много, разных, они не разбиваются на заранее известную последовательность шагов + нужен человеческий контроль/планирование, то я пока не могу ничего лучше придумать, чем Cursor. Переобулся, короче.
P.s. у меня гораздо менее технооптимистичный взгляд, чем у e/acc, и вижу много сложностей во внедрении таких инструментов в реальном бизнесе, но где-то это может сэкономить десятки тысяч долларов.
Три дня, чтобы начать поддерживать инфраструктуру для базовых станций GSM/LTE
Это baseband-модуль (BBU) базовой станции, которую разработала команда Телеком в YADRO, и мы ищем DevOps-инженеров, которые к ней присоединятся. Таким специалистам нужно будет поддерживать процессы разработки (на С/С++, Go, Node.JS), развивать CI/CD и улучшать качество внутренних сервисов.
DevOps-специалистов разного уровня — от junior до senior — мы ждем по двум направлениям.
Infrastructure
Задача DevOps-инженера здесь — поддерживать бесперебойную работу инфраструктуры для разработки в телекоме. А это более 600 виртуальных машин, 20 информационных систем и десятков внутренних сервисов. Эта работа не просто про администрирование серверов, но и про автоматизацию работы и масштабирование инфраструктуры.
CI/CD
Специалисты по этому направлению организуют разработку и выпуск программно-аппаратных решений в сфере телекоммуникаций — с использованием Gitlab CI. Ежедневно они востребованы у более тысячи разработчиков и тестировщиков телекома. Цель DevOps-команды — сделать удобным процесс доставки изменений от разработчиков до продукта, а также постоянно улучшать и оптимизировать существующие решения, внедрять Observability для текущих продуктов, создавать новые инструменты.
Условия быстрого оффера
Подайте заявку на лендинге до 8 июня. Далее с вами свяжется рекрутер, чтобы обсудить общие вопросы и назначить интервью. После вы пройдете техническое интервью и интервью с менеджером, а в случае успеха получите оффер в компанию. Весь процесс займет 3 дня.
Больше про спринт-оффер и описания требований к специалистам — по ссылке.
Привет, Хабр! Попробуйте решить задачу. Особенно интересно будет бэкенд-разработчикам, которые работают с микросервисной архитектурой и регулярно сталкиваются с неожиданным поведением инфраструктуры.
Условие
В компании «Доки.Онлайн» выкатили обновление: теперь пользователи могут загружать PDF-файлы с отсканированными договорами. Все работало отлично в локальной среде — разработчик протестировал загрузку больших файлов, убедился, что API обрабатывает их корректно, и спокойно отправил изменения в продакшн.
Но радость была недолгой. На боевом сервере при попытке загрузить файл система выдавала ошибку 413 Request Entity Too Large. Причем происходило это до того, как пользователь получал какой-либо отклик от самого приложения.
Разработчик Геннадий Завров начал искать причину. Он проверил логи всех четырех компонентов системы:
фронтенда;
API Gateway (определяет, в какой микросервис послать запрос);
микросервиса загрузки файлов;
микросервиса обработки документов.
Во всех логах пусто, будто никакого запроса и не было. Ни один сервис даже не попытался начать обработку файла.
Геннадий начал подозревать сетевые сбои, перегрузку API Gateway и баг в коде фронтенда. Однако простые тесты с маленькими файлами работали стабильно. Проблема проявлялась только при загрузке чего-то «потяжелее».
В какой-то момент он задал себе вопрос: а точно ли запрос доходит до приложений?
Задача
Почему при загрузке большого файла система возвращает ошибку 413, если сами сервисы даже не видят входящий запрос? Кто может остановить запрос еще до бэкенда?
Делитесь своим ответом в комментариях. А посмотреть полное решение можно в Академии Selectel.
Доступен простой и понятный учебник для начинающих веб-разработчиков для обучения HTML и CSS. Информация на ресурсе подана максимально понятно, сопровождается графиками и примерами использования технологии.
🎯 Для системных аналитиков, архитекторов ПО, PM'ов и разработчиков
На вебинаре разберём:
✔️ как формулировать интеграционные задачи;
✔️ какие артефакты нужны: от схем до моделей данных;
✔️ best practices и частые ошибки;
✔️ инструменты, которые стоит использовать.
‼️На вебинаре вы получите шаблоны артефактов и чек-листы для проектирования интеграций. Обратите внимание, что эти материалы будут выданы исключительно во время эфира, дополнительной рассылки не предусмотрено.
Без воды. Только применимая методология, живой опыт и ответы на ваши вопросы.
«Оборотные» не за горами! Стоит ли сообщить регулятору о старых утечках?
Замглавы Роскомнадзора предложил операторам персональных данных сообщить о случавшихся у них утечках до 30 мая. По его словам, впоследствии за выявленные утечки будут грозить значительно большие штрафы и дополнительная ответственность за неуведомление о них. Пока же есть шанс заплатить за утечку десятки тысяч, а не миллионы рублей.
По нашим данным, только 31% компаний готовы уведомить власти при утечке. Разберемся, стоит ли менять позицию и «сдаваться» сейчас, или нет:
Положения закона, ужесточающие наказания, обратной силы не имеют. Это напрямую отражено в КоАП РФ и значит, что утечки, произошедшие до 30 мая, но обнаруженные позже, должны наказываться по-старому: штрафом в 60-100 тысяч рублей. Но если регулятор узнает об инциденте не от вас, а, например, из публикации похищенной базы данных, моментом нарушения он сочтет время этой публикации.
Если организацию уже штрафовали за утечку, но после 30 мая «всплывут» новые записи из пострадавшей базы персданных, регулятор может счесть это новым нарушением. Наличие этих данных в старой утечке придется доказывать.
Обязанность уведомлять Роскомнадзор об утечках введена в 2022 году. С 30 мая ее неисполнение будет грозить бизнесу штрафами в 1-3 млн р. Неуведомление – длящееся нарушение. Если утечка случилась до 30 мая, но Роскомнадзор не был вовремя уведомлен о ней, оператор будет оштрафован на крупную сумму, даже если удастся доказать более раннюю дату инцидента.
Наше исследование показало, что сейчас более 85% компаний предпочитают умалчивать или отрицать факт утечки. Однако в ближайшее время такая позиция станет чревата серьезными штрафами. Так что, если раньше у вас случались утечки, лучше все-таки сообщить о них (как и том, что вы обрабатываете персданные) до 30 мая. Это позволит отделаться «малой кровью» и избежать риска привлечения к новой ответственности за старые инциденты.
А узнать, что делать, если после 30 мая вы попадете в поле внимания регулятора, вы сможете на нашем вебинаре «Как избежать наказания за утечку» 29 мая. Это бесплатно, регистрируйтесь – будем рады вас видеть.
РТУ МИРЭА совместно с АО «НИЦ» и «РУСИБ» приглашает всех, интересующихся Инфобезом, с 7 апреля по 8 июня принять участие в гибридном хакатоне NeedForFWSpeed на самое быстрое ПО межсетевого экрана и побороться за призовой фонд 0,6 млн рублей.
По просьбам интересующихся хакатоном, организаторы NeedForFWSpeed продлили регистрацию на мероприятие до 31 мая включительно. Если Вас заинтересует этот хакатон, то ещё есть возможность успеть в последний вагон. Пост с краткой информацией размещен здесь. Ниже ссылка на сам сайт хакатона.
ПредставленИИ-сервис, который поможет понять, почему женщина может вами недовольна (Why Is My Wife Yelling at Me? AI Wife Yelling Simulator).
Нужно просто описать ситуацию, из-за которой ваша жена или девушка пришла в состояние недовольства, а сервис проведёт самую глубокую аналитику. ИИ сам возьмёт на себя роль женщины и ответит в одном из четырёх режимов — нормальном, злом, саркастичном или разочарованном.
Первый продукт Петрович-ТЕХа: "Гаусс" в российском реестре ПО
Команда Гаусса (в почти полном составе :)
Командой проекта Гаусс выпущена программа для автоматизации расчета стоимости 7 мая регистрацию прошла программа, ставшая первым продуктом Петрович-ТЕХа в реестре программных обеспечений.
Это программа для внешнего рынка, оптимизирующая расчет стоимости услуг по доставке и подъему грузов. Архитектура программы экономит время на обработку расчетов, используя последние возможности платформы 1С 8.3.25.
“Почти полтора года назад команда начинала вдохновленно, цель перед нами стояла амбициозная. Конечно, в процессе возникали сложности. Мы уставали, но наше великолепное чувство юмора и тотемный суслик разрешили на первый взгляд нерешаемые задачи и помогли добиться результата”, - делится Наталья Портная, ИТ Бизнес-партнер проекта.
Продукт “Гаусс” легко интегрируется с другими информационными системами. Он стал большим шагом в развитии политики микросервисов в компании "СТД Петрович", ключевым цифровым партнером которой является "Петрович-ТЕХ".
Перед выходом на новый рынок Wildberries планировали быстро реализовать важные проекты:
автоматизировать перевод карточек товаров на местный и английский языки;
дообучить и запустить русскоязычную LLM на закрытом GPU-кластере;
разработать классификатор товаров по кодам ТН ВЭД;
протестировать собственную гипотезу и построить прогноз.
Как ее решили
Благодаря ресурсам Cloud.ru маркетплейс:
дообучил модель на специфическом корпусе текстов и с помощью LLM перевел все карточки;
разработал классификатор кодов с использованием языковой модели, что ускорило процесс и повысило точность моделей;
автоматизировал выбор таможенного кода: с помощью LLM сформировал обучающую выборку и провел инференс модели на мощных GPU в облаке, а затем на базе этой выборки построил более простую модель на процессорах CPU;
сэкономил на закупке оборудования: команде дата-сайентистов нужен был большой объем ресурсов, чтобы проверить гипотезы и построить прогнозы, а провайдер оперативно выделил необходимые вычислительные мощности.
Что в результате
Wildberries быстро получил гибкую инфраструктуру для оперативного решения бизнес-задач, а также сократил time to market. С помощью облачных мощностей с GPU компания смогла быстрее выйти на новый рынок и снизить затраты на подготовку в несколько раз.
Спойлер: принципиальное решение проблемы - найдено. Купил маленькую коробочку на "мейнстримной" архитектуре, на которой все цветет и пахнет.. кроме моего внутреннего(ну и внешнего, че уж там) инженера) Так что решение выкинуть железку - можно не предлагать
Так вот, пока я писал код, и готовил сборочные скрипты ничто не предвещало беды - я спокойно потестил код локально, написал Dockerfile для сборки на poetry. Настало время развернуть это все на NAS - казалось бы ARM уже давно мейнстрим, но тут понеслось
python как всегда лишь удобный биндинг к куче платформозависимого кода) подавляющее большинство python-зависимостей под arm/v7 приходится компилировать
готовых бинарников polars под arm/v7 - тоже нет
Никаких блокеров к тому, чтобы собрать polars под arm/v7 я не нашел. Но скомпилить его нативно на 4Гб ОЗУ - не получится, даже с минимальными оптимизациями. Нужна кросс-компиляция. Благо с rust и maturin(которым собирается polars) - это несложно, target armv7-unknown-linux-gnueabihf в хорошем tier-е поддержки
забегая чуть вперед указываем окружение для сборки аллокатора jemalloc(по умолчанию в polars) под 32k страницу
Итак, усложняем сборку Docker(см. repro) - используем кросс-компиляцию, энв-переменные, QEMU, охапку дров и теперь у нас есть приложка, которая успешно стартует в докере на целевой железке. Вот только за рамками самых примитивных тестов - OOM-ится, причем память точно есть, никакой OOM-киллер процесс не убивает(на всякий случай смотрим лимиты cgoup) - оно "шамо":
memory allocation of 1345920 bytes failed
(подробные логи можно посмотреть по ссылкам в конце поста)
Что же делать?
пробуем mimalloc - он использует для конфигурации рантайм(getconf), эффект - тот же
пробуем env-крутилки, в частности arena_reserve может стоит просто меньше резервировать - но нет, просто больше попыток, но по факту все равно OOM
И вот на этом месте я застрял. Я не большой спец по системному программированию - не понимаю куда копать
Общение с поддержкой QNAP свелось к
Справедливости ради они еще дали советов что попробовать, но это я уже попробовал до них
Пытался отлаживать приложение в gdb - никаких аномальных трейсбэков во время OOM не увидел: rust честно пытается аллоцировать большой raw_vec(трейс есть в вопросе на stackoverflow)
Как-то глубоко копать переменные не получается, т.к. дебаг-символы для бинарника polars получаются слишком большими
BFD: error: /app/.venv/lib/python3.12/site-packages/polars/polars.abi3.so(.debug_str) is too large (0x498a9fd1 bytes)
Я сделал небольшое repro на голом расте - там эта проблема не воспроизводится, значит базово бинарная совместимость - в порядке
Есть несколько гипотез, но я не знаю как их проверить
возможно, кривая вся адресация, но ее проверить я тоже не могу
возможно, стоит чего-нибудь половить в ядре bpf-ом, но что..
кастомное ядро 4.2.8 кастомный дистриб(QTS) не богат средствами отладки - как я понял там запускается busybox набор утилит
А мне бы хотелось все-таки дожать диагностику и однозначно ответить на вопрос: это лыжи не едутя не умею собирать приложения под нужное окружение или все-таки целевая платформа не умеет выполнять корректно собранное? Не потому что эту проблему нельзя решить по-другому, а потому что в том, чем пользуешься - хочется разбираться.
Пишите в комментах ваши соображения. Если что-то удастся прояснить - буду держать читателей поста в курсе
15 лет назад я думал что образование в области компьютерной архитектуры поломано только в России, а на Западе с этим все хорошо. Что значит "поломано"? Студент может поговорить про суперскалярные процессоры и многоядерные кластеры, но не может ничего спроектировать.
Но потом я поинтервьировал кучу западных студентов, и обнаружил что такое явление есть даже в вузе X с хорошими учебниками и стоимостью образования $90 тысяч в год.
Просишь студента написать модуль на верилоге на десять строк строк с простой (хотя и не из учебника) функциональностью, и он начинает извиваться, как уж на сковородке: пишет какие-то временные переменные, пытаясь затянуть интервью чтобы вышло время и/или по моему выражению лица пробует угадать идет ли он в правильную сторону или пишет ерунду.
И я выдвинул теорию, что им профессор дает готовый код процессоров посимулировать и посинтезировать, а сами они на верилоге ничего не пишут. То есть у меня в голове образовалась модель такого студента, своего рода теоретический Бозон Хиггса, который умозрительно представили задолго до обнаружения.
И вот сегодня я такой Бозон Хиггса засек на LinkedIn. Выпускник этого самого вуза X написал пост, как он изучал учебник Хеннесси-Паттерсона. Он показал фото листка бумаги, испещренного заметками и диаграммами. Он просто сидел, читал по частям учебник и делал такие заметки.
Проблема с такого рода обучением заключается не только в том, что у студента может образоваться каша в голове - например он может путать обычный кэш с кэшем трансляций адресов в TLB. Он может также понять некоторые вещи наоборот и протащить такое понимание до конца, так как у него нет практики, которая бы отсекла такую ошибку сразу. Ну и то что он 90% информации забудет по пути - это тоже данность.
Ну я короче написал ему, что нужно каждую концепцию подтверждать для себя упражнением. Выучил статический конвейер CPU - написал процессорик с несколькими инструкциями на несколько сот строк. Выучил кэш - написал модуль на несколько сот строк. Предсказатель перехода итд. И ради бога, без чатгпт - с ним это не выучится.
А также брать процессоры с открытым кодом, запускать их в симуляции и смотреть как в нем инструкции ходят по конвейеру.
Для Бозона Хиггса эта идея была в новинку. А между тем такой же подход нужно делать и с курсами по компиляторам, и ядрам OS.
Хотя зачем я все это говорю. Сейчас грянет LLM и наша цивилизация исчезнет.
Привет! Вновь с вами Павел Бузин — эксперт Cloud.ru по AI, машинному обучению и точным наукам. Это финальная задача нашего интеллектуального марафона, в которой я предлагаю пересмотреть или просто вспомнить, пожалуй, самый культовый фильм «Бойцовский клуб» и подумать об отношениях главных героев — рассказчика-протагониста и Тайлера Дёрдена.
Если мы посмотрим на Тайлера спустя четверть века после выхода фильма, кого мы представим в первую очередь? Цифрового аватара-двойника? Ассистента с искусственным интеллектом, умело манипулирующего своим хозяином? Или вторую половину раздвоившейся личности рассказчика?
Вот несколько лежащих на поверхности фактов в пользу аватара: взрыв в квартире рассказчика, переход Марлы через дорогу в нужный момент, покупка авиабилетов, о которых не помнит рассказчик.
А теперь предлагаю посмотреть на Тайлера с позиции теста Тьюринга. На какие логические противоречия по сюжету фильма может опереться рассказчик, чтобы делать вывод о том, что Тайлер Дёрден — его цифровой аватар, а не его человеческое альтер-эго?
Делитесь вариантами в комментариях 👇 Обсудим их 30 мая.
Магазину приложений RuStore исполнилось три года. Количество установок этого приложения на устройствах пользователей превысило 100 млн.
25 мая 2022 года VK при поддержке Минцифры запустила открытое бета‑тестирование отечественного магазина мобильных приложений для Android под названием RuStore.
В начале февраля 2023 года RuStore объявил о завершении этапа бета‑тестирования магазина приложений. Также создатели платформы перевели интерфейс консоли разработчика на английский язык для удобства иностранных издателей и партнёров.
В декабре 2024 года месячная аудитория магазина приложений RuStore составила 50 млн пользователей старше 12 лет по всей России, согласно исследованию Mediascope. Аудитория Xiaomi Mi Store составила 19 млн, Samsung Galaxy Store — 14 млн, HUAWEI AppGallery — 10 млн, рассказали Хабру в пресс‑службе RuStore. А в Минцифры заявили, что RuStore от VK обошёл по числу пользователей в России App Store от Apple.
В VK добавили, что в каталоге RuStore уже более 50 тысяч приложений, доступных на ОС Android, Harmony OS и «Аврора», от разработчиков из 40 стран мира. Также вышли версии RuStore для электронных книг и умных телевизоров, для проекторов, Hi‑Fi‑аудиоплееров, игровых консолей, кассовых терминалов, умных часов.
Потенциал для роста реестра Роскомнадзора по операторам внушительный, так как любой бизнес, будь то ООО, ИП либо СЗ, в той или иной мере всегда будет сталкиваться с обработкой персональных данных физических лиц — будь то сбор, хранение или использование информации. И, судя по закону, практически нет лазеек, чтобы избежать этого. Правительство большинство подводит под статью, обозначая нас как ОПД (оператор персональных данных) в той или иной степени.
Однако, Роскомнадзор не резиновый и существенно ограничен в трудовыx и технических ресурсаx, чтобы отслеживать всеx и каждого по данному вопросу
Так вот, для того, чтобы НЕ выделяться бездействием на фоне другиx надо, образно выражаясь, "статистически не отсвечивать"
Что это значит?
Для этого нужно соблюдать базовые минимальные правила поведения для исполнения фз 152, а именно:
- подать уведомление в Роскомнадзор как Оператор минимум по Цели обработки ПД: Подготовка, заключение и исполнение договоров гражданско-правового xарактера с контрагентами (ООО, ИП, СЗ) и Ведение кадрового и бухгалтерского учета (ООО , ИП с сотрудниками)
- опубликовать на своем сайте Политику обработки данныx
- на сайте установить всплывание сообщения, что вы собираете и обрабатываете куки, согласно Политике
- В Политике обязательно перечислите какие метрические программы (Яндекс Метрика, Пиксель ВК реклама и др.) установлены на сайте. При использовании Гугл Аналитикс сообщить Роскомнадзору о трансграничной передаче данныx
- при отправки форм пользователь должен сам ставить галочку, что согласен на обработку персональных данныx, согласно Политике
- при работе с ПД физлиц всегда запрашивать согласие на обработку ПД с помощью подписания отдельного документа (да, есть исключения, например, согласно пункту 1 часть 2 статья 6 ФЗ №152, но лучше всегда получать)
Вкратце так, иначе возможны штрафы, когда попадете своим бездействием под проверку Роскомнадзора
Естественно, для крупного и части среднего бизнеса минималкой не обойтись и требуется дополнительные цели в уведомлении для Роскомнадзора, а также выверенный полноценный регламент по работе с персональными данными, а это жесть от и до
А для микро, малого и части среднего бизнеса минималка на первом этапе будет палочкой выручалочкой, чтобы снизить вероятность претензий Роскомнадзора до минимума либо исключить полностью
Хотел поделится интересным опытом использования VR для задач обучения. В данном случае Цифровой двойник буровой установки БУ 5000/320ЭУК-Я используется при ведении лекции в формате VR.
Лекция — устное систематическое и последовательное изложение материала по какой-либо проблеме, методу, теме вопроса и т.д. Семинар — форма учебных практических занятий, при которой учащиеся (студенты) обсуждают сообщения, доклады и рефераты, выполненные ими по результатам учебных исследований под руководством преподавателя. В советской школе семинары предназначались для углубленного изучения различных дисциплин.
Конечно, имитаторы/тренажеры являются только вспомогательным средством при проведении лекций или семинаров по техническим дисциплинам, там, где необходима наглядная демонстрация промышленных объектов, оборудования, принципа его работы, протекающие процессы и т. д. Такие имитаторы имеют достаточно много преимуществ перед традиционными технологиями, такими как презентация, видеофильм и т.д., главным образом в силу того, что тренажером можно управлять, т.е. лектор может производить демонстрацию «в реальном времени», т.е. управлять тем, что видят обучаемые. Если отдельно рассмотреть распределенные имитационные системы, то можно представить, например, следующую ситуацию...
Ведется «массовая» тренировка работы буровой установки, где участниками являются студенты различных кафедр. Присоединившись к этой системе, лектор может показать процесс в «реальном времени» или в необходимых временных промежутках, указать совершенные или совершаемые ошибки, работу оборудования, может сам совершать необходимые действия и т. д.
В целом использование имитаторов при проведении лекций и практик можно сравнить с возможностью «перемещать» лекционную аудиторию вместе со всеми слушателями на любые интересующие лектора производственные участки, комплексы, заводы, самолеты и т.д.
Скрипт позволяет читать все метки и задачи, редактировать существующие задачи и создавать новые. Поддерживается изменение статуса задачи, но удаление задач не предусмотрено.
Для массовых изменений рекомендуется создать премиальной моделью файл temp.txt со списком команд, а затем выполнить их с помощью бесплатной модели. Gemini 2.5 Flash справляется с этим. Cursor Small и GPT-4o-mini не тестировались.
Требования
Python 3: Убедитесь, что у вас установлен Python 3.
Если проект не использует Python, создайте локальное окружение Python. В Cursor или VSCode откройте терминал и выполните:
python -m venv env_py
После этого IDE сама предложит активировать окружение.
GitHub CLI (gh): Должен быть установлен GitHub CLI и пройдена аутентификация:
gh auth login
Настройка
Добавьте папку .cursor в ваш репозиторий и следуйте предыдущему разделу.
Использование
Пример запроса к модели: В соответствии с @git-interactions.mdc выполни {действие}
Основные команды, поддерживаемые ghsync.py
-d, --download: Скачивает все метки и задачи.
-u, --upload: Создает новую задачу.
Обязательный аргумент: --title <заголовок>
Опционально: --body <тело> или --body-from-file <имя_файла> (из .cursor/Gitdata/temp_bodies), --labels <метка1> <метка2> ...
Опционально: -NewTitle <новый_заголовок>, -NewBody <новое_тело> или -NewBodyFromFile <имя_файла> (из .cursor/Gitdata/temp_bodies), -NewLabels <метка1> <метка2> ..., -NewState <open|closed|not_planned>
При использовании --body-from-file или -NewBodyFromFile, положите файл с содержанием задачи в папку .cursor/Gitdata/temp_bodies. Скрипт считает содержимое и автоматически удалит файл после использования.
Я пытался создать Agent Tools через MCP-сервер, но ни Gemini, ни Claude не смогли корректно подключить MCP к Cursor, поэтому я забил.
Если хотите, чтобы действия Агента отображались отдельно от ваших, создайте для него отдельный аккаунт GitHub. Вроде как ещё можно создать под него GitHub App, но мне лень, учитывая, что я работаю один в приватном репозитории.
