GitHub *

У вас не открывается сайт. Браузер пишет «Не удалось установить соединение». Это всё, что он знает — и это бесполезно.

Потому что «не открывается» - это как минимум четыре разных истории. DNS-резолвер провайдера соврал. ISP режет пакеты по IP. ТСПУ прочитал имя хоста в открытом поле TLS ClientHello и оборвал соединение. Или вы получили честный 200 OK - и страницу-заглушку «доступ ограничен по решению Роскомнадзора». В каждом случае нужно делать разное, и без понимания, на каком слое стоит фильтр, можно тыкаться в любую сторону и не угадать.

В статье разбираю все четыре механизма по слоям - снизу вверх, от DNS до HTTP - и показываю Python CLI, который запускает probes на каждом уровне и выдаёт диагноз: TCP_RESET, TLS_BLOCK, DNS_BLOCK, HTTP_STUB. Отдельно - про то, как «TCP открылся, а TLS handshake умер» становится надёжным отпечатком DPI на SNI, и почему параллельный стриминг результатов через as_completed радикально меняет UX по сравнению с pool.map().

Это диагностический инструмент, не средство обхода. Открытый код, MIT, pip install rkn-block-checker.

Форк репозитория — операция настолько привычная, что на нее редко смотрят с подозрением. Но что, если через обычный форк можно запустить произвольный код на CI/CD-воркере чужой приватной компании? 

Именно такую цепочку мы обнаружили в GitFlic — отечественной платформе для совместной разработки ПО и хранения исходного кода от компании «РеСолют». 

GitFlic во многом похож на GitLab — что логично, ведь создавался как его альтернатива. И получилось у разработчиков сносно: если вы работали с GitLab, то GitFlic вызовет у вас приятное чувство дежавю.

В статье разберем не только саму уязвимость, но и покажем ход рассуждений: почему стоит смотреть на привычные операции с подозрением и как «незначительная» проблема с правами может вырасти в полноценную атаку на инфраструктуру.

Обнаруженные нами уязвимости были оперативно исправлены разработчиками компании «РеСолют» и зарегистрированы в БДУ ФСТЭК: BDU:2025-12462, BDU:2025-12463, BDU:2025-12464.

Все русскоязычные гайды по GitLab CI/CD — это «сделай вот так под Node.js/Java/.NET». А как оно вообще работает? Написал подробный туториал: термины, схемы, разбор .gitlab-ci.yml, логи runner’а построчно. Первая часть из трёх — от простейшего pipeline до понимания, что конкретно вам нужно в вашем случае.

Всем привет! Храню 7 терабайт фото и видео у себя дома на Synology DS224+ с DSM 7.3+

Это сетевое хранилище поддерживает Docker. Я дополнительно установил плашку памяти и теперь у меня 18 ГБ ОЗУ.

Но суть в том, что ночами я слышу "булькание" и "шуршание" дисков, кстати диски красные, прямо созданные под сетевые хранилища: WD120EFBX-68B0EN0 две штуки по 12 ТБ с зеркалированием.

И у меня возник такой страх, а что если мои файлы что-то форматирует, а я просто лежу и не знаю об этом. И я начал поиски репозиториев на GitHub, посмотрел как делают другие, мне как обычно ничего не подошло и я решил создать свой проект, который полностью меня устраивает.

Выложил проект в репозиторий

Полгода назад я начал портировать нейросеть EdgeFace-XS из ONNX в чистый C. Думал — граф небольшой, 1.77M параметров, что может пойти не так? Первый наивный порт выдал 24мс. ONNX Runtime — 3.9мс. В 6 раз медленнее. А потом началась оптимизация

Всем привет! У человека в среднем около 4000 недель жизни. Четыре тысячи. Если нарисовать каждую неделю как маленькую клеточку — вся ваша жизнь поместится на один экран. Вот прям вся. От рождения до смерти. Мне 37 — значит примерно 1900 клеток уже закрашены, а оставшиеся… ну, это мы ещё посчитаем.

Эта концепция не моя и не новая — но на днях она всплыла в одном бизнес‑чате. Товарищ скинул скриншот из бота который как раз рисует такой grid. Закрашивает прожитые недели, оставляет пустые те что впереди. Красиво, минималистично, грустно. И я спросил: «А тебя это не тревожит?»

Пятница, 23:47. Открываешь GitHub Trending, чтобы «быстренько глянуть, что там новенького», а там — пять новых AI-агентов, три фреймворка с архитектурой «как у Google, только лучше», и одна нейросеть, которая обещает заменить тебя вместе со стулом и кружкой остывшего кофе. Глаза разбегаются. Палец рефлекторно жмёт звезду на всём, что выглядит многообещающе. Список звёздочек пухнет, но в понедельник утром в продакшен почему-то идёт только старый добрый Python-скрипт, написанный джуном три года назад и покрытый пылью и матами в комментариях.

Знакомая картина? Мне — очень. За последние полгода я пересмотрел десятки репозиториев, и у меня выработался рефлекс: сначала читать исходники, потом верить. Я провёл ревизию пяти нашумевших проектов, каждый из которых набрал тысячи звёзд и породил десятки восторженных тредов. Разложил их по полочкам: что реально работает прямо сейчас, где спрятаны грабли размером с рояль, и почему некоторые из этих инструментов стоит бояться больше, чем дедлайна в пятницу вечером.

Поехали.

Ещё пару лет назад типичное LLM-приложение выглядело как последовательная цепочка вызовов: взяли промпт, добавили контекст из векторной базы, отправили в модель, получили ответ. LangChain популяризировал эту парадигму — chains, retrievers, memory — и это работало для простых сценариев вроде «ответь на вопрос по документации».
Но бизнес-задачи редко укладываются в линейный пайплайн. Пользователь хочет не просто получить ответ, а чтобы система совершила действие: создала тикет в Jira, отправила письмо, запросила данные из CRM, проверила погоду и только потом сформулировала ответ. Именно здесь на сцену выходят AI-агенты — системы, которые не просто генерируют текст, а автономно принимают решение, какой инструмент вызвать, в каком порядке, и интерпретируют результат. Проблема в том, что до недавнего времени подключение каждого нового инструмента требовало написания «клея» — кастомных функций, обёрнутых в @tool декоратор LangChain, с ручным управлением аутентификацией, обработкой ошибок и сериализацией данных. Для продакшена это быстро превращалось в зоопарк нестандартных интеграций, который сложно поддерживать и масштабировать.
Model Context Protocol (MCP) от Anthropic решает эту проблему, предлагая единый стандарт для подключения инструментов и источников данных к LLM-приложениям. Вместо того чтобы для каждого API писать свой адаптер, мы просто запускаем MCP-сервер, который предоставляет инструменты по стандартизированному протоколу. Агент подключается к этому серверу через MCP-клиент и получает доступ ко всем инструментам без лишнего кода.
В этой статье мы соберём полноценного агента, который:
1. Умеет работать с внешним миром через MCP (узнавать погоду и создавать GitHub Issues);
2. Имеет доступ к внутренней базе знаний через RAG;
3. Принимает решения по ReAct-подходу с использованием LangGraph.

Помните, в 2016 сотрудник NASA Крис Гарри опубликовал код миссии Apollo 11 на GitHub? Его можно изучать, загружать и изменять. Ну и, конечно, использовать для полета на Луну в собственных целях. Речь идет об исходниках кода командного модуля Comanche 055 и лунного модуля Luminary 099. Это «живой» код из 1969 года с комментариями инженеров.

Так вот. Если открыть этот проект сегодня, становится ясно, почему он до сих пор считается эталоном. Это живой пример настоящей инженерной школы, где каждое решение продиктовано жесткой практической необходимостью. Сегодня философия программирования изменилась, поэтому особенно интересно взглянуть на то, как изменился подход к написанию кода за 50+ лет.

Многие венчурные фаундеры замечают, что последние 2-3 года происходит "инфляция гитхаб-звезд": их нужно все больше и больше, чтобы производить впечатление. 

И это на удивление важный параметр для венчурных опенсорс-стартапов: по динамике звезд инвесторы частично определяют хайповость, а по форкам - востребованность. Эти метрики я видел много раз в питчах, в том числе на YC demo days. А инвесторы мониторят тренды гитхаба.

Оказывается, инфляция мне не привиделась: есть целый рынок накрутки звезд! Который гонит вверх ожидания от честных проектов.

Напишем с нуля на c# маленькую модель размером 422 Кб, сохраним в GGUF и запустим в LM Studio.

А в этом нам поможет всего один единственный компонент: ILGPU, позволяющий обучать модель на OpenCL. А точнее - на встройке AMD.

Ну а если у вас есть видеокарта NVidia - компонент позволяет обучать модель с помощью CUDA.

Привет, All!

Как вам идея, отказаться от тегов вообще и делать WEB-проекты исключительно на классах? А еще, чтобы и клиентский, и серверный коды шли рядом, как в десктопном приложении.И чтобы с одними и теми же переменными можно было работать и в PHP, и в JavaScript.

«Зачем?» — сапросит кто‑то. Отвечу: чтобы можно было строить не DOM‑элементы, а объекты предметной области бизнес‑процессов, которые автоматизирует мое приложение. И чтобы не тратить время на разные async, promise, ajax и так далее, пусть за это отвечает фреймворк!

Я говорю примерно вот о таком построении WEB-приложения:

Начиналось всё с уведомления, радостного для каждого разработчика:

«Вы попали в шорт-лист на вакансию разработчика ИИ».

Компания кажется потрясающей — DLMind, «лаборатория инноваций ИИ». Рекрутер выглядит вполне правдоподобным — Tim Morenc, CEDS, с качественным профилем на LinkedIn, профессиональными интонациями в переписке и историей взаимных связей.

Но за этим дружелюбным сообщением стоит BeaverTail — кампания, направленная на похищение вашего кода и учётных данных.

Когда говорят «память для ИИ-агента», очень легко начать спорить о разном, думая, что обсуждается одно и то же.

Один человек хочет, чтобы агент не забывал длинные рабочие диалоги. Другой ждёт от памяти нормальную базу знаний по проекту. Третий хочет отдельный контекстный слой уровня платформы, где рядом живут документы, навыки, пользовательские предпочтения и служебные данные. Четвёртому вообще не нравится идея, что модель заранее решает, что важно, а что можно выбросить. А пятый хочет не архив и не векторную базу, а живую внутреннюю wiki, которую агент сам поддерживает в актуальном состоянии.

На OpenClaw эта развилка видна особенно хорошо. У платформы уже есть понятная архитектура плагинов и отдельный слот plugins.slots.contextEngine, куда можно подключать внешний движок контекста. А в последнем обновлении OpenClaw 2026.4.7 в вернули и встроенный memory-wiki stack — то есть подход с накопительной wiki уже перестал быть просто красивой идеей из заметки и стал частью реального инструментария.

Если смотреть на самые интересные подходы к памяти для OpenClaw прямо сейчас, то разговор крутится вокруг пяти систем и направлений:

Я выпустил вторую версию PHP-веб-панели для управления Amnezia VPN. Теперь это не просто интерфейс к одному серверу, а полноценная система управления VPN-инфраструктурой: 9 протоколов, роли, лимиты, метрики, резервные копии, Docker-управление удаленными хостами и REST API для автоматизации. Проект открыт и доступен на GitHub.

У меня нет макбука. Но два моих приложения лежат в App Store. Рассказываю весь путь: регистрация Apple Developer из России, сертификаты без Xcode, автоматическая сборка через GitHub Actions. Три варианта: для вайбкодеров, программистов без мака и хардкорщиков.

Несколько месяцев назад я делал плановую проверку кодовой базы на одном из проектов и нашёл обфусцированный код в файле vite.config.js. Он был на той же строке что и закрывающий };, но сдвинут вправо на несколько сотен пробелов — туда, куда ни один diff-вьюер не прокрутит и ни один редактор не покажет без горизонтального скролла.

Я пошёл смотреть через git log — какой коммит это принёс. Оказался merge-коммит. Не обычный коммит в ветке — именно merge. И вот тут началось интересное.

Мы не стали спорить с TIOBE и RedMonk и собрали свой рейтинг языков программирования на основе GitHub. Данные за 2024–2025 показывают неожиданные вещи: JavaScript впереди, TypeScript резко растёт, а Rust и Go выигрывают по качеству проектов. Разбираем, что стоит за цифрами и где могут быть искажения.

Время вялого вайбкодинга и медленных пайплайнов заканчивается.

И пока большинство CI/CD инструментов помогают вам деплоить. GitCrab заставляет вас бороться.

Как пережить блокировку Github-аккаунта

и почему к ней лучше подготовиться заранее

что делать, если вы не можете войти аккаунт и что стоит сделать, чтобы уменьшить последствия в случае блокировки