Вообще, это мой первый опыт написания статьи на хабре, но с выпуска патча прошло несколько дней, и вдруг я решил поделиться самим процессом исследования.
Всем привет, я Daytrift Newgen, и вот моя простая и весьма смешная история обнаружения байпаса от начала исследований до патча и advisory.
Примерно год назад я написал статью ChatGPT без VPN за 10 минут (и установка нативного приложения). Хотя она актуальна до сих пор, сегодня я хочу вам рассказать про еще один способ.
Суть: мы делаем свой DNS-профиль в NextDNS или Cloudflare и автоматически актуализируем его раз в сутки.
Для этого я написал небольшую программу. Самое приятное: для ее работы вам не придется ничего устанавливать вообще.
У вас есть GitHub ? Ставите Stars ?
Используя эту информацию можно многое про вас рассказать.
В статье вы прочитаете как обучить эмбединги для 300к GitHub репозиториев и как их можно подгрузить прямо в браузере используя WASM для создания рекомендаций.
Попробуйте найти исторические курсы для пар вроде «доллар к афгани» или «евро к таджикскому сомони». Данные либо платные, либо их просто нет в виде готового датасета. Мы решили эту проблему в рамках своего проекта, хотя единственный подходящий API диктовал суровые условия: 8 запросов в минуту и 5000 дней за раз.
Получилось! Наш Python-скрипт аккуратно, чанк за чанком, собрал историю всех 287 пар за 4.5 часа, ни разу не превысив лимит. В статье делюсь техническими деталями, как выстроить такую загрузку, и уроками, которые мы извлекли.
Всем привет! Меня зовут Максим Максимов, я — NLP-инженер в AI R&D лаборатории в red_mad_robot. Мы работаем с прикладными AI-системами, проводим эксперименты и проверяем архитектурные подходы в реальных сценариях.
Современные AI-архитектуры всё чаще выносят прикладную логику за пределы LLM — в инструменты, внешние источники данных и правила их оркестрации. Модель выступает вычислительным ядром, а ценность формируется на уровне системы вокруг неё.
Из этого подхода в R&D-лаборатории вырос MCP Tool Registry — центральный реестр для управления системой серверов, необходимых для построения RAG. В этой статье я подробно расскажу, из каких частей состоит MCP Tool Registry, как он работает и покажу его применение на практическом примере.
Доброго времени суток, уважаемые хабровчане! Я живу в Ташкенте.
Как превратить беспокойство о качестве воздуха в полезный Open Source проект?
В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.
Появилась необходимость перенести уже установленный ghost cms на другой vps, на котором уже установлена FASTPANEL. Вдохновившись статьей "Установка Ghost на сервер под управлением ispmanager", я подумал, что это будет просто. На деле же оказалось несколько сложнее.
Конечно можно установить в docker контейнер и не париться с панелью. Но я решил остановиться на варианте без контейнеризации. В этой статье у меня был 1 чистый сервер на котором был установлен ghost cms без докера. Второй сервер уже в работе с установленной FASTPANEL.
Начнем пожалуй с бэкапов.
GitHub только что анонсировал изменения в ценообразовании Actions. Ранее GitHub Actions имел бесплатный control plane. Это означало, что если вы использовали GitHub Actions, но запускали задачи вне GitHub-hosted runners — будь то ваши собственные машины или в вашем собственном AWS аккаунте — вы ничего не платили GitHub за эти минуты; вы платили только за вычислительные ресурсы. Теперь подход изменился. Команда Spring АйО подготовила перевод анонса команды Github.
Когда я закончил работать над проектом ecosyste-ms/package-manager-resolvers, мне стало интересно, какой алгоритм разрешения зависимостей использует сервис GitHub Actions. Когда вы записываете в файл рабочего потока uses: actions/checkout@v4, то объявляете зависимость. GitHub её разрешает, скачивает и исполняет. Так работает управление пакетами. Я же решил отправится в кодовую базу runner, чтобы увидеть весь этот процесс изнутри. И открытия, скажу я вам, оказались весьма тревожными.
После создания примерно десятка Telegram-ботов я понял, что архитектура, конфигурации и маршрутизация повторяются из проекта в проект. Готовых актуальных решений для Spring Boot я не нашёл. Поэтому разработал собственный Telegram Bot Spring Boot Starter: с прозрачным пайплайном, набором готовых компонентов и возможностью гибкой кастомизации.
В статье я расскажу, какие проблемы он решает, как устроен внутри, как его использовать и почему он оказался намного удобнее обычных self-made конфигураций.
Поиск работы часто превращается в бесконечный скроллинг по Telegram-каналам: десятки уведомлений, тонны сообщений, чтение длинных описаний вакансий, попытки понять, подходит ли это тебе. А ведь Telegram — один из самых популярных источников свежих предложений о работе, особенно в IT, маркетинге и фрилансе. Но вручную фильтровать всё это — сплошная потеря времени. Здесь на помощь приходят современные технологии: машинное обучение, которое может анализировать текст лучше, чем человек, и автоматизировать процесс.
Именно из этой идеи родился JobStalker — Telegram-бот, который мониторит публичные каналы с вакансиями, фильтрует их с помощью модели машинного обучения, оценивает релевантность и сохраняет подходящие варианты в удобной базе данных. Всё это с веб-интерфейсом для настройки и просмотра результатов. Проект полностью open-source, и вы можете развернуть его на своём ПК или сервере.
Привет, на связи Ксюша, миддл-разработчик Surf. Миддлом я стала недавно. Когда я пришла в компанию, я, конечно, знала, что такое Git. Ну, по крайне мере, я так говорила.
Как-то я, по чистейшей случайности, разумеется, перезаписала чужую ветку. А потом потратила часов 6, чтобы вернуть всё «как было». Благо, помог наш лид, который показал, что делать.
Так я и поняла, что Git — совсем не плохое слово из трёх букв. И теперь несу для всех, кто точно так же начинает свой путь в Git, подробную и понятную инструкцию работы с ним. Го разбираться.
Начну, пожалуй, с предыстории. Несколько лет назад завел себе домашнего питомца, королевского питона. Пуф вырос классным змеем и сих пор эта наглая колбаса является моим верным антидепрессантом. В итоге это привело к том, что заинтересовался фильмами по змеям. Но, как назло, большинство фильмов идут на английском или испанском языке. Нет, не то, чтобы я не знал английского, будучи разработчиком, да и когда‑то заканчивал языковую школу с углубленном изучением ин. языков, однако вечером, с пивасом и креветками смотреть английскую озвучку.... в общем, не каждому это по душе. И тут пришла в голову мысль, «а чтобы нам не использовать ИИ для перевода фильмов», к тому же множество компаний уже предлагают подобные решения. Но мне было ещё интересно изучить этот вопрос и пройти весь путь самим.
Мы запустили практику публичных разборов проектов чтобы наглядно продемонстрировать важность внешнего вида и удобной структуры вашего репозитория, подчеркивая эти факторы они облегчат вход в проект новым пользователям и контрибьюторам.
Не стесняйтесь, и присылайте свой проект на конструктивный разбор!
Self-hosted AI-платформа на Docker: N8N, Ollama, Open WebUI, Qdrant, Whisper. Автоустановка, 152-ФЗ. Разбор архитектуры, benchmark топовых моделей декабря 2025 (DeepSeek-R1, Llama 3.3, Qwen 2.5), метрики на CPU/GPU, расчёт TCO.
В прошлой статье я описывал свой эксперимент по возможностям маленьких LLM. Эта статья идет как продолжение, в которой я расскажу о проделанной работе по изменению и улучшению функционала голосового агента.
Проиндексируем фото-видео архив для поиска на человеческом языке простыми фразами. Фраза: «новогодний праздник» найдет все фото и видео связанные с новым годом. В этом нам поможет Qwen3-VL и Qdrant.
...А заодно добавим поиск по лицу.
Попросили Claude Code CLI сделать AI-чатбот для нашей платформы. Через 4 часа получили рабочее решение: контекстно-зависимый виджет, база знаний на markdown, эскалация в Telegram, автоматический сбор багов. Работает в production, выложили в open source.
GitHub
Лицензия: MIT
Мы живём во времена AI-бума. ИИ упрощает ресёрч информации, визуализирует первые идеи дизайнеров, которые попадают в референсы, и пишет код. Некоторые даже говорят: «скоро разработчики станут не нужны», а «ИИ-агенты будут идеально писать код по промпту «хочу красиво» и т.д.
До этого «скоро» ещё далеко, но это не повод не использовать ИИ-агентов в автоматизации различной рутины. Например, в написании платёжных интеграций для POS-терминалов в разных странах. Передать ИИ-агентам такую задачку — не очень просто, но у нас получилось! Сегодня расскажем, как мы это сделали.
