GitHub *

Откройте package-lock.json любого проекта. Ctrl+F "postcss". Нашли? А теперь "autoprefixer", "browserslist", "nanoid". Всё есть? Поздравляю — вы используете экосистему одного человека, Андрея Ситника.

Redux? Дэн Абрамов, Санкт-Петербург. ClickHouse? Яндекс, обрабатывает триллионы записей в Uber. core-js? В 60% всех npm пакетов. Fira Code? Самый популярный моноширинный шрифт для программистов.

Мы используем русский open-source везде, но не знаем об этом.

Решили это исправить. Собрали кураторский список живых русских проектов с жёсткими критериями отбора. Вот что получилось.

Взгляд безопасника на ежегодный отчет Github Octoverse 2025. Отчет 2025 выглядит как вестник новой реальности, где ИИ в разработке будет отведена ключевая роль. Постарался дать пару советов для безопасников которых ждет такое значимое изменение подходов.

Как мы воскресили русский NLP и сократили потребление памяти на 90%

Форкнули четыре ключевых библиотеки русского NLP (pymorphy, razdel, slovnet, natasha), которые не обновлялись годами. Сократили потребление памяти на 90%, ускорили загрузку в 30 раз, повысили точность токенизации с 70% до 95%. Всё работает offline, 100% совместимо с оригинальными API. Экосистема MAWO — production-ready инструменты для работы с русским текстом.

Помните ли вы тот момент, когда открываешь проект для обработки русского текста и видишь знакомую картину? В requirements.txt красуется pymorphy2, последний коммит в репозитории датирован 2015 годом, Python 3.12 ругается на deprecated методы, а production ждать не будет. Знакомо? Тогда эта история для вас.

Понадобилось мне как-то раз сделать из PWA мобильные приложения. Приключение на 20 минут, зашли и вышли - подумал я и пропал на пару месяцев. В статье будет гремучая смесь из Java, C#, NodeJS, Swift, bash, Dockerfile и github actions. Но в результате возможность непрерывно поставлять свежие сборки в магазины приложений.

Автор: Шерстнев Павел

Что если модель могла бы проектировать саму себя? Подбирать архитектуру, параметры, операторы — без эксперта, без ручного тюнинга и десятков итераций? Эволюционные алгоритмы позволяют это сделать. Я собрал их в рабочую технологию — Thefittest — open-source проект, где эволюция используется для построения и оптимизации моделей машинного обучения.

Однажды при работе с крупной кодовой базой одного фронтенд-приложения я заметил, что функционал постепенно группируется относительно команд (доменов). Каждая из таких групп функционала постепенно накладывает собственные ограничения на архитектуру. Как оказалось, обработка ошибок при сравнении кода двух разных команд неоднородна. В одном случае разработчики структурировали ошибки стандартным наследованием JS/TS, в другом были использованы перехваты возникающих ошибок и логирование.

Стало ясно, что нам требуется обобщить подход к тому, как мы структурируем (называем, наследуем) и выбрасываем ошибки. Как показала практика, соглашений о кодировании недостаточно.

Что мы хотели получить?

Знаете, что я делал вчера с 10 до 12 утра? Деплоил новую версию на production. Вручную. На 15 серверов. По SSH. В 2024 году. И это не самое грустное. Самое грустное — что я делаю это каждую неделю. И каждый раз обещаю себе, что вот на следующей неделе точно автоматизирую. Но следующая неделя наступает, и я снова сижу и копипащу команды в терминал.

Если вы узнали себя — добро пожаловать в клуб анонимных toil-оголиков. Давайте поговорим о том, почему мы все еще делаем руками то, что должны были автоматизировать еще вчера.

В 2025-м помощники для Python распались на 4 класса: онлайн-чаты с изолированной песочницей, IDE-плагины, автономные агенты и локальные/открытые модели. Разбираемся, что чем отличается, где уместно, сколько стоит и на что смотреть разработчикам при выборе. А так же примеры кода.

Git — жизненно важный инструмент для любого разработчика.
Понимание, как работает Git, и какие возможности он даёт, позволит вам не только быстро влиться в проект, но и ничего там не испортить...

В нашей сегодняшней статье мы в деталях расскажем вам об устройстве Git, его основных командах и почему Git занял лидирующее место среди всех систем контроля версий.

Всем привет! Меня, как и многих здесь, в какой-то момент достало. Достало логиниться по SSH, чтобы проверить htop. Достало запускать Termius на телефоне, чтобы сделать sudo reboot зависшему инстансу. Достало ставить тяжелые веб-панели, которые жрут ресурсы и открывают лишний порт, только ради того, чтобы посмотреть загрузку диска.

Я админю несколько VPS. На одних крутятся пет-проекты, на других — сайты, на третьих — кастомные сетевые приложения для транспортировки данных. Мне нужен был инструмент, который:

Статья посвящена автоматической генерации видеороликов на основе нейросети Sora с автоматическим монтажём и созданием сюжета без участия человека.

В этом материале я покажу, как всего за 30 минут встроить в ваш CI/CD пайплайн полноценное AI-кодревью и ассистента на базе открытого инструмента AI Review — без платных API и лишней инфраструктуры.

В последнее время Obsidian стал очень популярным. В своей деятельности (проведение тестирования на проникновение) я его использую уже около 2-х лет и в этой статье я расскажу о том, как можно использовать Obsidian при проведении пентеста. Возможно, мой опыт использования будет кому-то полезным.

Сегодня мы с вами на практике разберем что такое динамические матрицы в Github Actions и как с их помощью экономить время и ресурсы на практике.

Я подготовил монорепозиторий с несколькими микросервисами url-shortener-demo с очень коротким флоу: feature_branch(через PR) →  main. Как понятно из названия это проект позволяющий генерировать короткие ссылки.

Нельзя стать отличным программистом без глубокого понимания структур данных, потому что программирование - это написание алгоритмов и выбор подходящей структуры данных для этого алгоритма. Алгоритм говорит компьютеру, что делать, а структура говорит компьютеру, как хранить данные из алгоритма. В этой статье мы рассмотрим такие структуры данных как: списки, кортежи и словари.

Я устал вести таблички с серверами и сделал сервис, который теперь помогает другим.

В последние 8 лет я работал над множеством IT проектов и стартапов: от телеграм ботов, до высоконагруженных Web-сервисов. От ТЗ до MVP — в роли разработчика, тимлида, и даже продакта. И для всех этих проектов нужна была инфраструктура, которую, как правило, выбирал и поддерживал я в одиночку.

В один прекрасный момент, когда проектов стало много, «поиск сервера» неожиданно превратился в отдельную работу: у каждого провайдера свой кабинет и свои правила списаний, дизайн и логика панелей разные, тарифы меняются чаще, чем успеваешь привыкнуть. Сначала я решил парсить все тарифы в одну таблицу, чтобы быстро сравнивать цены и характеристики, а потом внезапно оказалось, что эта «самоделка» нужна не только мне. Так из простой таблицы выросла идея сервиса.

Всем привет!

Недавно мы с приятелем обсуждали, как устроены рабочие процессы в бигтех-компаниях и какую роль в них уже играет ИИ. Речь в основном шла о зарубежных компаниях — у него там есть знакомые, которые делились опытом изнутри. Один из самых любопытных моментов — использование искусственного интеллекта для предварительного код-ревью в Pull Request: прежде чем коллеги возьмутся проверять изменения, PR уже анализирует ИИ и указывает на потенциальные проблемы.

Эта идея меня зацепила, и я решил изучить, какие готовые решения уже существуют (кроме встроенного в GitHub Copilot). Из более-менее крупных нашёл только PR Agent. Я протестировал его, но по ряду причин он мне не подошёл: хотелось больше гибкости, настройки под свои нужды и возможности запускать всё самостоятельно, без передачи кода сторонним сервисам.

Так родился проект ReVu — self-hosted инструмент для автоматического код-ревью в Pull Request с помощью ИИ. Он универсален, легко кастомизируется и не требует доверять исходный код внешним платформам.

Если вам интересны подобные материалы и проекты, подписывайтесь на Telegram-канал «Код на салфетке» — там я делюсь гайдами для новичков, историями разработки и полезными инструментами.

Всем привет! Меня зовут Николай Никитин, я руковожу лабораторией автоматического машинного обучения в Институте ИИ ИТМО. Сегодня я бы хотел сделать небольшой экскурс в то, как методы и модели ИИ позволяют автоматизировать решение прикладных задачам в разных областях науки.

Нейросети уже достигли впечатляющих результатов ― вспомним хотя бы Нобелевскую премию по химии прошлого года, выданную за методы фолдинга белков, проработанные с участием AlphaFold. И различные полезные для ученых решения, появляются каждый день во многих областях.

Под катом ― о том, как AI4Science выглядит сегодня, почему всю науку нельзя отдать на откуп LLM и в какой форме они наиболее полезны.

Как за полчаса подключить автоматическое ревью кода с помощью AI Review и локальной LLM Ollama прямо в CI/CD — без токенов и VPN.

Многие люди публикуют свои проекты на github-подобных git-хостингах, для обеспечения общего доступа (это даёт множество преимуществ во многих случаях).

Часто, ввиду неопытности, при публикации, люди сливают чувствительные данные (в частности токены Telegram-ботов).