GitHub *

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).

Да, это очередная статья по чистому коду. Но по разным источникам, соотношение времени, затрачиваемого на чтение и написание кода, может достигать 7 к 1 и даже больше. Когда вы исправляете ошибку, добавляете новую функциональность или проводите рефакторинг, вы сначала погружаетесь в логику, написанную другими людьми (или вами же, но несколько месяцев назад). Именно поэтому читаемость кода становится более важным фактором, чем скорость его первоначального написания. Нечитаемый код — это технический долг, который замедляет всю команду и увеличивает стоимость разработки в долгосрочной перспективе.

FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) - это стандарт обмена медицинскими данными, разработанный HL7. Сегодня он является основой для взаимодействия между EHR-системами, мобильными приложениями и медицинскими сервисами. Последние актуальные версии стандарта - R4 (2019) и R5 (2023).

Если очень коротко: FHIR описывает ресурсы (Patient, Observation, Encounter, MedicationRequest и т. д.), которые доступны через REST API в JSON или XML. Поверх этого можно строить и пациентские приложения, и интеграции между медицинскими организациями.

На этой базе появились так называемые patient-facing API - интерфейсы, через которые сам пациент или доверенные приложения могут получить доступ к медицинским данным: диагнозам, назначениям, результатам лабораторных анализов, изображениям, выпискам. Для США эту модель дополнительно закрепили регуляторы (ONC Cures Act), а для разработчиков удобные инструменты предлагает инициатива SMART on FHIR (OAuth2, scopes вида patient/*.read, PKCE и рефреш-токены).

Однако реальность заметно сложнее, чем стандарты на бумаге. Даже если два провайдера «поддерживают FHIR R4», API у них могут радикально отличаться:

Привет, Хабр!
Это снова команда Eppie, децентрализованной p2p почты, в которой адрес принадлежит пользователю, а не сервису.

Пока мы занимались ядром приложения, ярких новостей было немного. Но теперь проект вышел на новый этап — всё чаще выходят обновления, о которых хочется рассказывать. Недавно в тестовой сети заработали децентрализованные адреса. Обзорный текст об этом можно почитать здесь. Если коротко, адрес в Eppie — это криптографический публичный ключ, а соответствующий ему приватный ключ дает пользователю полный контроль над почтовым ящиком.

А поскольку адрес — это публичный ключ, мы можем интегрировать существующие децентрализованные сети с совместимой криптографией, например Bitcoin. Что мы и делаем. В нашей тестовой сети уже можно создать новый Bitcoin-адрес, или импортировать существующий, и получать на него письма. Сегодня расскажем об этом подробнее.

Коротко о моих приключениях в процессе написания шахматного бота - какие этапы я прошел, с какими сложностями столкнулся и что получилось в итоге.

Давайте честно. Есть один этап в IT-найме, от которого у любого Senior-разработчика начинает дергаться глаз. Это технический скрининг с HR-ом.

Вы специалист с 10-летним опытом. А напротив вас сидит 23-летняя девушка, которая по бумажке задает вам вопросы, ответы на которые она сама не понимает. «А чем отличается SQL от NoSQL?», «Расскажите про SOLID».

В этот момент вы чувствуете себя гениальным хирургом, который сдает экзамен по мытью полов санитарке. Это абсурдно, унизительно и дико бесит.

Но что, если я скажу вам, что ваша злость и попытки «доказать, что вы умный» это именно то, из-за чего вы проваливаете этот этап?

Как бывший рекрутер, я сейчас вскрою этот театр абсурда и покажу, что на самом деле происходит в голове у HR-а, и как нужно действовать, чтобы пройти этот фильтр с конверсией 90%.

Хотите, чтобы ваш open source проект был чище и безопаснее? Рассказываем, как использовать PVS-Studio для регулярного анализа кода, внедрить его в CI и находить баги до их попадания в релиз. И да, лицензия для открытых проектов у нас бесплатная.

Вы когда-нибудь задумывались, сколько времени уходит на переключение между окнами, клики мышью и поиск нужной кнопки в GUI? В мире, где каждая секунда на счету, терминал остается самым мощным и недооцененным инструментом разработчика. Но стандартного набора команд часто недостаточно.

Я подготовил для вас список из пяти утилит, которые не просто ускорят вашу работу, а полностью изменят ваше представление о возможностях командной строки. После их освоения вы будете смотреть на коллег, тянущихся к мыши, с легким недоумением.

Я собрал датасет метаданных по ~40 млн публичных репозиториев GitHub. Внутри — звёзды, форки, лицензии, язык, описание, размер, дата создания и др. Схема по смыслу максимально совместима с GH Archive/GitHub API. Лицензия — MIT. Ниже — как скачать, что внутри и идеи использования.

Датасет: ibragim-bad/github-repos-metadata-40M

Автоматический способ превращения учебника в текстовый файл (TXT) для дальнейшего анализа. В статье пишем о том, как с помощью Python и OCR извлечь текст из PDF, даже если это сканированные страницы в плохом качестве.