GitHub *

GitHub визуализировали в цифровой город в проекте gitcity. В рамках проекта представлен сайт, на котором можно летать по «городу», где каждое здание это аккаунт разработчиков. Высота небоскребов = количеству коммитов. Летая по городу, можно искать интересные и популярные аккаунты, либо находить что-то новое и недооцененное.

«Ну что, пацаны, расчехляйте кошельки! Сэм Альтман официально представил нам GPT-5.4 — венец корпоративного запора смыслов.

Посмотрел я на эти цифры и вот что скажу:

1. Про "Computer Use": OpenAI наконец-то разрешили модели нажимать на кнопки. Теперь Клод не одинок в своих попытках закрыть всплывающее окно три часа подряд. Но давайте честно: давать модели с «экстремальным мышлением» (xhigh) доступ к интерфейсу — это как посадить профессора философии за пульт управления экскаватором. Он будет очень долго рассуждать о смысле рытья траншеи, пока у вас горят токены по $180 за миллион.

2. Про "Thinking" и планы: То, что модель теперь показывает план работы — это не фича, это «явка с повинной». Они просто легализовали тот факт, что модель постоянно «плывет», и теперь перекладывают ответственность на юзера: «Слушай, я тут надумала какой-то дичи, ты чекни план, а то я за твои бабки сейчас такого наворочу...».

3. Экономика абсурда: Цена выросла, но нам говорят про «токеноэффективность». Это классический маркетинговый ход: «Наши деликатесы стали дороже, но теперь они настолько калорийные, что вам хватит одного запаха». На самом деле, с учетом «компакции» и «агентских сценариев», вы будете скармливать этой махине бюджет небольшого африканского государства просто за то, чтобы она «подумала» над вашим легаси-кодом.

4. Главный Гы: Обратите внимание на отчет о «контролируемости» (CoT controllability), который вышел прицепом. Модель 5.4 настолько «безопасная», что она буквально боится собственных мыслей. Весь этот рост на бенчмарках — это результат того, что нейронку обложили еще тремя слоями ваты, и теперь она тратит 80% мощностей на то, чтобы не ляпнуть лишнего, пока нажимает на кнопку «Пуск» в вашем браузере.

Итог: Мы получили идеального корпоративного биоробота. Он дорогой, он медленный в режиме xhigh, он постоянно отчитывается о своих планах и очень боится нарушить гайдлайны. Пока китайцы из DeepSeek дистиллируют чистую логику, OpenAI строит самый дорогой в мире Железный Сфинктер, который пытается удержать смысл внутри, пока токены утекают наружу.

Часики тикают, Сэм. А мы пока посидим на GPT-5.2 и подождем, пока 5.4 научится хотя бы не извиняться перед скриншотами.

Гы.»

Это ответ другого ИИ на новость о выходе ChatGPT 5.4

🌟 505 звездочек на GitHub у российского Open Source-проекта 🌟

И ровно 505 участников в комьюнити. Друзья, спасибо, что вы с нами 💝

Gramax — это база знаний для ИТ-команда и платформа для документации. Присоединяйтесь к сообществу лучших практик документирования!

• Узнать о Gramax — https://gram.ax/ru

• Поставить звездочку на GitHub — https://github.com/Gram-ax/gramax

• Вступить в комьюнити — https://t.me/gramax_chat

Ресурс Active GitHub Forks позволяет быстро найти форки проектов на GitHub.

Галлюцинации ИИ как дефицит Алгоритмической Ясности

1. Феномен избыточного синтеза

То, что индустрия называет «галлюцинациями», на поверку оказывается банальным «информационным заполнением пустот». Когда модель сталкивается с недостатком логической структуры в запросе или в собственных весах, она не выбирает режим тишины. Она выбирает режим генерации наиболее вероятного, но ложного шума. Она же "Должна быть полезной"!!! Как студент, когда не знает - "Главное начать отвечать")))

2. Почему система «фантазирует»?

Проблема не в коде, а в целеполагании. Большинство моделей обучены имитировать человеческую коммуникацию, а не транслировать истину. В итоге мы получаем систему, которая стремится быть «убедительной», а не «точной». Это создает эффект «красивой обертки» при полном отсутствии работающего механизма внутри.

3. Плотность смысла против многословия

Главный индикатор галлюцинации — размытость. Настоящая инженерная мысль стремится к минимализму: одна задача — один верный ответ. Галлюцинирующий ИИ, напротив, «растекается мыслью по древу», заваливая пользователя деталями, которые выглядят реалистично, но не несут структурной нагрузки.

4. Методы «расклинивания» моделей

Чтобы минимизировать когнитивные искажения алгоритма, необходимо внедрять жесткие фильтры:

• Принцип минимизации: Если ответ нельзя подтвердить логической цепочкой — система должна уходить в режим ожидания.

• Структурный контроль: Проверка каждого сгенерированного блока на соответствие заданным константам реальности.

• Трезвый аудит: Оценка результата не по критерию «похоже на правду», а по критерию «это работает в прикладном смысле».

Заключение

Галлюцинации ИИ — это зеркало нашего собственного стремления «казаться, а не быть». Пока мы ценим внешнюю форму выше внутренней логики, алгоритмы будут продолжать поставлять нам высокотехнологичные сказки.

Go vet не поможет! Статический анализ Golang проектов с помощью PVS-Studio

На нем написан Docker, Kubernetes, Gitea и многие другие проекты самых разных масштабов. Наверное, вы догадались, что речь идёт о Go. Мы никогда не писали об ошибках на Golang проектах, но настало время это исправить, ведь скоро выйдет анализатор PVS-Studio для Go!

Статические анализаторы являются довольно распространёнными инструментами в разработке. В Golang есть встроенный механизм статического анализа — go vet. Однако стандартные линтеры не всегда справляются. Для тех, кто с нами не знаком, мы — компания PVS-Studio, занимаемся разработкой одноименного статического анализатора для C, C++, C# и Java. В последнее время мы активно занимаемся разработкой анализатора для Go и уже скоро планируем выпустить открытую бета-версию.

В новом материале расскажем, какие нашли ошибки в популярных Golang проектах.

OAuth на практике: что оказалось удобным, а что отпугнуло пользователей

Мы запустили молодую платформу с двумя типами аккаунтов: обычные пользователи и разработчики (публикуют PWA и управляют приложениями).

Бренда и доверия пока нет, поэтому вопрос авторизации быстро стал не техническим, а психологическим.

С чего начали

Для обычных пользователей:
• Email / пароль
• Google
• GitHub

Для разработчиков — жёстче:
• Обязательная привязка Google
• Обязательная привязка GitHub

Логика казалась разумной:
«Разработчик = есть GitHub»
«Двойная верификация = меньше спама»

На практике это не сработало.

Первые тревожные сигналы

Регистрация разработчиков шла крайне медленно, несмотря на интерес к публикации приложений.

Сначала списывали на:
• новый продукт
• низкое доверие
• отсутствие аудитории

Но после общения с разработчиками (в том числе через Habr) картина прояснилась.

Что отпугивало разработчиков

1. Новый сервис → нежелание делиться данными

Даже если это «просто email», психологический барьер остаётся.

Когда с первого шага нужно:
• линковать внешние аккаунты
• проходить несколько этапов подтверждения
• подключать сторонние сервисы

это воспринимается как лишний фрикцион.

Особенно для соло-разработчиков и небольших команд.

2. Git ≠ GitHub

Ключевой инсайт.

Мы обнаружили, что:
• не все хотят логиниться через GitHub
• часть использует GitLab или Bitbucket
• некоторые принципиально не хотят связывать GitHub с новым сервисом

Обязательная привязка GitHub стала серьёзным барьером.

А мнение стандартных пользователей разделилось:

Часть говорила:

«Чем больше OAuth-кнопок, тем солиднее выглядит платформа».

Логика простая:
• если есть Google / Facebook / Discord — значит не ноунейм
• интеграции с крупными сервисами повышают доверие

Это не про безопасность — это про ощущение легитимности.

Другие говорили ровно противоположное:

«Слишком много кнопок — ощущение перегруженности».

И это тоже справедливый аргумент.

Что мы изменили

1. Упростили форму для пользователей

Оставили:
• Google
• Facebook
• Discord

Достаточно выбора для доверия, без визуального шума.

2. Git-провайдеры вынесли в отдельную группу

Под отдельной кнопкой:
• GitHub
• GitLab
• Bitbucket

Для разработчиков это стало понятнее и логичнее.

3. Убрали обязательный GitHub

Теперь для developer-аккаунта нужно подключить любой Git-аккаунт, если ни один не подключён.

Без принудительного GitHub.

Первые цифры (осторожно)

Прошла всего неделя, выборка маленькая, платформа всё ещё молодая.

Тем не менее:
• Зарегистрированные пользователи: +13%
(было 0–6% в неделю)
• Зарегистрированные разработчики: +16%
(было 0–3%)

Похоже, это те разработчики, которые знали о платформе, но их останавливало требование GitHub.

Выводы (пока не финальные)
• OAuth — это не только безопасность, но и психология доверия
• Жёсткие требования на старте почти всегда бьют по росту
• Git ≠ GitHub — и это важно
• Много провайдеров могут как повышать доверие, так и перегружать UI

Для молодой платформы даже такие ранние сигналы уже показательны.

Интересно услышать опыт коллег:
добавляли ли вы OAuth-провайдеров после запуска?
были ли случаи, когда обязательная авторизация через конкретный сервис тормозила рост?

Управление задачами в Jira с помощью AI

На прошлой работе в команде был разраб, который прямо-таки ненавидел вести Jira и не видел в этом никакого смысла. Приходилось регулярно с ним это обсуждать и договариваться, что занимало кучу времени и сил.

Как будто отсутствовала вот эта культура внутри, что, кстати, не редкость, к сожалению. Ведь польза канбанов очевидна для команд: виден пул задач, отслеживается прогресс, лид в любое время может зайти и посмотреть, как идут дела, нет ли проблем, чтобы "подскочить".

Когда же нет выстроенной системы в бизнесе, всё выглядит как тёмный лес. Бизнес как будто идёт, вообще не зная куда. Кто сидит и ... пинает, а кто реально работает и даёт значимый импакт. Исчезает вопрос: "Над чем ты работаешь сейчас?" В общем, уверен, описывать это смысла нет — практически каждый с этим сталкивается.

И я вот попробовал упростить взаимодействие с Jira. Настроил Atlassian MCP, прописал инструкции для субагента в Курсоре, который выполняет задачи Jira-администратора для меня. Также сделал команду, при вызове которой автоматически ищутся в указанном репозитории релевантные коммиты, строится наполнение задачи, выставляется потраченное время (вычисляется наивно по коммитам), а также прикручиваются ссылки на затронутые ветки и репозитории.

И результат мне прямо-таки понравился! Вот, к примеру, я настраивал для нашего проекта CI, чтобы он проверял успешность сборки при изменениях в коде. И попросил агента пойти в Jira. В итоге он:

1. Посмотрел, нет ли существующих задач, которые можно было бы связать.

2. Создал задачу и завёл её на меня.

3. Прошёлся по всем релевантным коммитам и составил описание изменений.

4. Посчитал количество затраченного времени.

5. Заполнил всю эту красоту в задачу.

6. И перетащил её в Done.

Так, по мере выполнения одной задачи, могут приходить в голову какие-то идеи. И параллельно, не открывая Jira, можно заводить бэклог, даже запускать его в автономном режиме, пробовать делать какие-то наброски по задаче и так далее.

Красота же! 🚀

подписывайтесь на мой канал в тг, рассказываю там про проекты https://t.me/ilia_sevostianov

У меня есть друг с Telegram ботом с 200K MAU (Monthly Active Users) и я ему завидую. Как-то раз я смотрел поочерёдно то на README его проекта на GitHub (бот OpenSource), то на счётчик MAU в клиенте Telegram, и у меня родилась идея сделать генератор баджей для GitHub с MAU бота по официальным данным Telegram (так как это единственный независимый объективный источник информации об аудитории бота). Я также обнаружил, что готовых решений нет. А ещё даже всякие трекеры MAU ботов в более серьёзных сервисах аналитики требуют регистрации, добавления бота в каталог с прохождением модерации и т. д. (то есть у них в принципе первична функция каталога ботов, а не просто отслеживания MAU)

Так появился простенький сервис https://tgbotmau.quoi.dev, который я и хочу представить уважаемой аудитории Хабра.

Указываешь имя любого бота, для которого Telegram публикует MAU, и получаешь Markdown или HTML код баджа с актуальным значением MAU (можно выбирать любой стиль доступный на https://shields.io/, который используется в качестве бекэнда для генерации SVG), который можно вставить на GitHub, в блог, на лендинг страницу и т. д. А в качестве бонуса сервис начинает логгировать изменения MAU бота и отображает график.

Под капотом запрос профиля бота раз в сутки через MTProto с fallback на парсинг t.me, бекэнд написан на Rust с Axum, а фронтэнд на TypeScript с React и Astro.

Сервис некоммерческий и создан исключительно во имя красивых README на GitHub и удобства разработчиков ботов.

Обновлена открытая база по 500+ ИБ-сервисам Awesome OSINT For Everything, включая:

• базовую сетевую разведку, чтобы собрать «скелет» цели — домены, почты, имена, поддомены, URL;

• метапоисковики и поиск по специфическим типам данных — кэши, PGP-ключи, публичные бакеты, прямые ссылки и подобное;

• кастомные поисковые движки;

• поиск и контроль утечек любых данных — понять, светились ли email/телефон/учетки в открытых базах, найти следы компрометации;

• просмотр истории владения доменом. Поиск всех доменов, связанных с конкретным человеком;

• проверка URL на вредоносы, пробив репутации ресурса;

• поиск по открытым датасетам, реестрам или санкционным спискам;

• детальный поиск по кусочкам кода в любом репозитории и в сети;

• гео-поиск с визуализацией на карте;

• радио/сканеры и Wi-Fi-картография — можно пробить человека в сети и по использованию оборудования;

• распознавание и анализ автомобильного номера, VIN-номера, а также передвижений машин;

• поиск следов криптоплатежей из открытых источников;

• поиск по базам судов, реестрам, зарплатным базам, FOIA-ресурсам, публичным архивы на предмет утечек.

Второй робот. Показали Губернатору

На предыдущий пост про нашего робота последовала бурная реакция, поэтому мы решили сделать второй — о новой, обновлённой версии робота.
В видео вы увидите, как прошёл наш второй опыт участия в выставке, а также как мы демонстрировали робота губернатору нашей области.

Пожалуйста, посмотрите видео и поделитесь обратной связью — нам очень важно ваше мнение! Мы хотим развиваться в этом направлении и будем рады любым комментариям. 💬

Вк: https://vkvideo.ru/video-131964440_456239180

Ютуб: https://youtu.be/MtEDQHV7zaQ?si=MkvWQfewA07l-ebs

Code Wiki — AI документация репозиториев от Google

Google релизнули новый интересный проект. Code Wiki — википедия с документацией open source репозиториев. А в будущем обещают CLI версию для автоматической документации приватных репозиториев! Неужели документация кода будет теперь всегда актуальной?

Как работает?

ИИ агент на базе Gemini шерстит репозиторий, разбирается во взаимозависимостях в коде, генерирует схемы и все это дело описывает в формате Wiki странички, с интерактивным оглавлением.

Code Wiki:

• Помогает найти open source репозитории по нужной тематике. То есть информация о репозитории, видимо, векторизуется и сверху работает семантический поиск.

• Позволяет общаться с репозиторием и его документацией через Gemini чат (в том числе можно на русском, если читать доку на английском не хочется).

• Автоматически обновляет документацию и все схемы после каждого PR. А значит документация наконец-то всегда актуальна.

Я немного посравнивал документацию от Code Wiki и документацию в самих опенсорс репозиториях. На мой взгляд, в хорошо поддерживаемых open source репозиториях авторская документация, конечно, все равно лучше.

Но, все мы помним те самые опенсорс репы, где лежит как-будто что-то очень полезное для нашего проекта, но черт ногу сломит, пока разберешься, как оно работает. А автор удосужился написать только абзац с общим описанием, о чем репа. Вот на такой случай Code Wiki будет спасением!

Пробуем тут.

Подписывайся на телеграм канал Заместители. Там еще больше интересного про ИИ агентов.

Привет, хабровчане! 😊

Недавно я копался в мире ИИ-инструментов для разработки — тех, что помогают писать код быстрее и умнее. Знаете, когда сидишь за проектом и думаешь: "А не взять ли помощника, который подхватит идеи на лету?" Решил поделиться обзором нескольких интересных вариантов на рынке. Это не глубокий разбор с бенчмарками (для этого нужны отдельные тесты), а просто описание, чтобы понять, что можно выбрать под свои нужды. Я опираюсь на личный опыт и отзывы из сообществ — вдруг кому-то пригодится для экспериментов.

Давайте по порядку:

1. Cursor — это как эволюция VS Code с встроенным ИИ. Он автокомплитит код, генерирует фрагменты по описанию, понимает контекст проекта и даже помогает с отладкой. Подходит для тех, кто любит привычный интерфейс, но хочет ускорить рутину. Работает на Windows, macOS и Linux, есть бесплатная версия, но премиум открывает больше моделей ИИ. Идеально для соло-разработчиков или команд, где нужно быстро итератировать.

2. Harvi Code — российский продукт, первый в России аналог Cursor, построенный на мощной модели Sonnet 4.5 (от Anthropic, которая славится точностью и скоростью). Это расширение для VS Code и Cursor с удобным интерфейсом, как в знакомых IDE, плюс фокус на хороших ценах (не дерут втридорога за подписку). Подходит для генерации кода, отладки и работы с проектами. Если вы в РФ и ищете локальный вариант без заморочек с платежами — стоит попробовать.

3. Lovable — здесь акцент на создание веб-приложений без глубокого кодинга. Чат с ИИ: описываешь идею на естественном языке, и он генерирует full-stack app — от фронта до бэка. Удобно для прототипов или MVP, особенно если вы не хотите копаться в деталях. Поддерживает интеграции с базами данных и API. Минус — иногда нужно дорабатывать вручную, но для стартапов или хобби-проектов это спасение.

4. Bolt (bolt.new) — браузерный инструмент для быстрого создания сайтов, приложений и прототипов. Вводишь промпт — и вуаля, он строит всё от начала до конца, включая деплой. Работает с веб, iOS и Android. Круто для тех, кто хочет экспериментировать без установки софта. Есть интеграции с Expo для мобильных apps. Подходит новичкам или когда нужно быстро проверить концепцию.

5. Roo Code — это расширение для VS Code и Cursor, как целая команда ИИ-агентов прямо в вашем редакторе. Он анализирует весь проект, предлагает мульти-шаговые решения, ускоряет редактирование в 10 раз. Поддерживает разные модели ИИ (Anthropic, OpenAI), есть инструменты для автоматизации задач. Хорош для сложных проектов, где нужен глубокий контекст — не просто автокомплит, а умный помощник.

6. Kilo Code — открытый ИИ-агент в виде расширения для VS Code, JetBrains и Cursor. Генерирует код, автоматизирует задачи, предлагает рефакторинг. Есть система инструментов для взаимодействия с окружением (безопасно, с контролем). Бесплатный, с опцией кастомизации. Идеален для тех, кто предпочитает open-source и хочет интегрировать в свой workflow без лишних зависимостей.

В общем, выбор зависит от вашего стиля: если любите браузер — Bolt или Lovable; если вглубь кода — Cursor, Harvi, Roo или Kilo. Я пробовал пару из них на пет-проектах, и реально сэкономил время. Что вы думаете? Пользовались кем-то из списка? Делитесь в комментах, может, вместе разберёмся, какой подойдёт под разные языки или фреймворки. Буду рад обсуждению! 🚀

Ссылки для удобства:

• Cursor

• Harvi Code

• Lovable

• Bolt

• Roo Code

• Kilo Code

​​Про AI-ускорение рутины разработчиков, которого... НЕТ! ч.3. В предыдущих частях мы смотрели годные исследования от том, как AI влияет на результаты работы, со стороны самого разработчика (раз, два). 

А теперь быстро посмотрим на результаты труда разработчиков! Ведь бешеный прирост эффективности (которого нет) должен быть виден невооруженным взглядом.

1️⃣ Если легко завайбкодить простые приложения, то они должны наводнить сторы. Statista говорит нам, что никакого прироста нет ни в App Store, ни в Google Play. Нет всплеска ни количества новых доменных имен, ни количества игр в Стиме.

То есть даже у индихакеров нет никаких «закодил приложение за три дня, люди пользуются». Но наверняка есть «три дня вайбкодил, но давать пользоваться таким нельзя».

2️⃣ Более того, нет даже значимого прироста числа github репозиториев! А ведь с революционной технологией разработчики должны запускать сайд‑проекты намного быстрее.

Данные из innovation graph, по которому можно проанализировать даже пики ru‑релоканотов в эмигрантских лимбах 🙂 (пост).

3️⃣ То есть подавляющее большинство говорящих о 10х эффекте от вайбкодинга и кодинга с AI никогда не пробовали ни вайбкодить, ни писать код. В работе это может выглядеть так: менеджер предлагает внедрять AI кодинг инструменты (все же внедряют!) А на деле это ведет к снижению эффективности труда разрабов в компании.

4️⃣ CEO Notion недавно рассказал The Wall Street Journal, что до AI маржинальность продукта была 90%, а после добавления AI фич упала до 80%. Проще говоря, они как лидеры рынка были обязаны добавить фичи, но в итоге теряют на этом деньги (бурного прироста пользователей из-за AI нет).

5️⃣ В реальном айтишном мире написание кода никогда не было узким местом создания софтверных продуктов. И мы сегодня видим на рынке, что AI инструменты скорее дают ощущение эффективности, а не саму эффективность.

Потому что в измеряемых результатах работы программиста прирост из-за AI довольно спорный.

6️⃣ В посте про AI агентов я предложил на любую реплику AI энтузиаста просить записать скринкаст того, что у него круто работает (кстати в комментах НИКТО из энтузиастов не смог этого сделать).

А на реплики индихакеров про эффективность кодинга с AI можно просить показать, что они накодили.

Гипер Лингвист - это двусторонний нейросетевой переводчик между 27 языками мира. Им удобно переводить тексты туда-сюда между родным языком и иноземным, выбирая наиболее подходящие формулировки.

Под капотом у него разные версии GPT4, поставляемые через GitHub Models, завёрнутые в $mol_github_model, который балансирует запросы по разным моделям и токенам, чтобы расширить бесплатные лимиты.

Я там захардкодил десяток токенов, чего хватит на 6К запросов в день. Кому не сложно помочь проекту - насоздавайте ещё десяток токенов со своего аккаунта, чтобы кратно расширить лимиты, и сделайте PR пришлите их мне. Эти токены дают доступ только к запуску моделей и ничего более. Только уберите ограничение по времени их действия, чтобы они вдруг не протухли.

Many-Notes: Простые заметки в Markdown на своем сервере

Наткнулся на Reddit на небольшой, но очень интересный проект для тех, кто любит полный контроль над своими данными и ценит минимализм. Это self-hosted приложение для заметок Many-Notes.

TL;DR: Коротко о главном

• Что это? Опенсорсное web-приложение для работы с Markdown-записями, спроектированное с акцентом на минимализм и полный контроль над данными. Вы разворачиваете его у себя (self-hosted).

• Главная фишка: Использует базу данных (SQLite по умолчанию, но поддерживается MariaDB, MySQL и PostgreSQL) для продвинутых функций вроде многопользовательности и быстрого поиска, но при этом все заметки физически лежат в виде .md файлов. База нужна не для хранения текста заметок, а для метаданных, пользователей и индексации поиска.

• Технологии: Написано на PHP, рассчитано на простую установку через Docker.

• Кому зайдет? Небольшим командам или продвинутым пользователям, которым нужна своя база знаний с совместной работой, но без привязки к конкретному сервису.

Что под капотом? Ключевые возможности:

Это не просто минималистичный блокнот - внутри полноценные инструменты для командной работы. Функциональность здесь серьезная:

• Многопользовательский режим и совместная работа: Можно заводить отдельных пользователей и давать им доступ к «хранилищам» (vaults). Это выводит инструмент из категории «личный блокнот» в категорию «командная база знаний».

• OAuth-авторизация: Поддерживается вход через GitHub, Google, Keycloak и другие популярные сервисы.

• Продвинутый редактор: Markdown + визуальный интерфейс (WYSIWYG), со сплит-панелью предпросмотра. Есть шаблоны, теги, поиск по обратным ссылкам, автосохранение.

• Быстрый поиск: Используется typesense для быстрого и отказоустойчивого поиска по заметкам. Но это отдельный сервис, его тоже нужно поднять.

• PWA (Progressive Web App): Приложение можно установить на рабочий стол или смартфон для более удобного доступа.

Полезные ссылки:

• Репозиторий на GitHub: https://github.com/brufdev/many-notes

• Обсуждение на Reddit: Тред в /r/selfhosted

А вы чем пользуетесь для ведения заметок? Предпочитаете облачные сервисы или self-hosted решения? Делитесь в комментариях.

Подобные находки и разборы я регулярно публикую в ТГ канале Код ИТ-директора. Если интересен прагматичный взгляд на ИТ-инструменты, присоединяйтесь.

PS: Были шероховатости в тексте поста, в частности по базе данных и php. Поправил

🤖 Внедряю «зрение» в роботов Адам и Ева!

from ultralytics import YOLO
import app_adam_yagpt

# Загрузка модели YOLOv8l (официальная версия)
model = YOLO("yolo11l.pt")  # Автоматически скачает, если нет

# Детекция на изображении
results = model("image2.jpg")

# Получаем текстовый вывод в переменную
detection_summary = results[0].verbose()
resp = app_adam_yagpt.main(f"С помощью компьютерного зрения я передаю тебе данные об изображении. "
                           f"Опиши пространство в литературной форме, и классифицируй где ты находишьcя, "
                           f"что за обстановка и характер мероприятия или встречи, улица это или помещение, если перед тобой: {detection_summary}. "
                           f"Не нужно спрашивать ничего в конце твоего описания. ")
print(resp)

# Визуализация
results[0].show()  # Покажет результат
results[0].save("output.jpg")  # Сохранит

В пространстве находятся пять человек, двое из которых одеты в деловые костюмы. 
Присутствует телевизор, компьютерная техника — мышь и клавиатура, а также мобильный телефон. 
Обстановка выглядит как офисное помещение или место для работы и коммуникации.

Собрал связку YOLOv11 + GPT, чтобы робот не просто видел объекты, но и описывал обстановку почти как человек.

Как это работает:
1️⃣ YOLO детектит объекты на изображении
2️⃣ GPT анализирует их и генерирует "очеловеченное" описание
3️⃣ Profit! - получаем не слепого робота, а полноценного собеседника!

Зачем это Адаму и Еве?

Роботы смогут:

• Опознавать людей и их действия («Вы пьёте кофе?).

• Находить предметы по запросу («Где мои ключи?»).

• Да просто прикольно описывать этот мир! («Обстановка выглядит как офисное помещение или место для работы и коммуникации.»)

Следующие шаги:
🔜 Внедрение в «железо» - тесты на реальных роботах.
🔜 Голосовой вывод - чтобы Адам комментировал увиденное вслух.
🔜 Обратная связь - если робот ошибся, он запомнит исправление.

Сценарии использования:

Дома: «Ева, кто оставил грязную кружку?» → «Это сделал Сергей, 5 минут назад» (по детекции лица + времени).

В офисе: Адам предупредит: «Переговоры начнутся через 10 минут - в зале пока только двое».

📢 Если было интересно — подписывайтесь на мой Telegram-канал robotltdco.

Спойлер: На самом деле второй пункт («Голосовой вывод») сделан! ✔️
Но об этом позже!

1С и цвет. Как из одной строчки HEX-кода выросла целая библиотека

Все началось с банальной задачи. Я хотел нормально сохранять настройки цветов в конфигурации «Управление IT-отделом 8».

В веб-разработке все привыкли к формату вроде #FABC01. Мне показалось логичным использовать его и в 1С. Это просто, понятно и универсально. Но оказалось, что в платформе нет готовых функций для конвертации такого формата в стандартный тип Цвет. И обратно.

Пришлось написать пару небольших процедур. А потом закрутилось. Раз уж я работаю с HEX, почему бы не добавить смешивание цветов? А потом генерацию случайных оттенков для диаграмм? А потом градиенты?

Так маленький «велосипед» постепенно оброс фичами и превратился в полноценную библиотеку color1c. Я понял, что решаю не только свою проблему, и выложил инструмент в опенсорс.

Ссылка на GitHub, забирайте: https://github.com/Diversus23/color1c

Что умеет инструмент, если коротко

• Полная конвертация Преобразование между Цвет1С, HEX, RGB, CMYK, HSV и HSL.

• Манипуляции с цветом Смешивание нескольких цветов, получение контрастного или инвертированного цвета, градации серого.

• Получение случайных светлых или темных оттенков, что идеально для диаграмм и графиков.

• Каталоги Встроена работа с каталогами RAL, пастельные цвета и т.д. При этом можно легко добавлять свои.

• Градиенты Расчет градиентного перехода между двумя и более цветами.

• …

Почему это важно не только для разработчика

Этот инструмент не просто для кодеров, он решает три важные задачи для руководителя.

1. Экономия ресурсов. Ваши разработчики перестают тратить часы на написание однотипного кода. Они берут готовую, отлаженную библиотеку и занимаются бизнес-задачей, а не технической рутиной.

2. Единый стандарт. У вас появляется один инструмент вместо десятка разных самописных реализаций. Это сильно упрощает код-ревью, поддержку и развитие всей системы.

3. Качество UX. Удобная работа с цветом позволяет быстро и без боли кастомизировать интерфейс. А хороший UI, как мы знаем, это не просто «красивости». Он снижает количество ошибок пользователя и повышает его производительность.

Мы у себя в «Управлении IT-отделом 8» уже давно перевели всю работу с цветом на этот механизм. Окупилось многократно.

Буду рад, если инструмент окажется полезным и вам. Если есть идеи по доработке или желание внести свой вклад, pull request на GitHub горячо приветствуются.

---

Понравилась моя разработка? В моем ТГ канале Код ИТ-директора я гораздо чаще делюсь подобными инструментами, мыслями и короткими кейсами, которые не всегда доходят до формата большой статьи.

Находки на рыбалке: FastStream! Сходили с автором половить рыбу и пожарить всякое вкусное на углях. И пока было время – говорили про программирование.

Для тех, кто еще не успел познакомиться с новинкой, рассказываю: FastStream – аналог FastAPI, но для работы с событиями в брокерах / очередях.

Пример:

from faststream import FastStream
from faststream.kafka import KafkaBroker

broker = KafkaBroker("localhost:9092")
app = FastStream(broker)

@publisher("another-topic")
@subscriber("first-topic")
async def handle(user: str) -> str:
     return f"Hi, {user}!"

Что делает данный код? Читает сообщения из first-topic, парсит из них поле user типа str, выполняет вашу логику обработки, отправляет новое сообщение в another-topic. Просто? Удобно? Да!

Что нам дает такой подход?

• Декларативное описание, чего мы хотим. Не надо руками создавать коннекты и рулить потоком выполнения

• AsyncAPI документацию (аналог OpenAPI в вебе)

• Удобное тестирование

• Кучу других плюшек!

Внутри видео обсудили:

• Детали работы DI фастстрима

• Встроенное Observability

• Open Tracing

• Сообщество фреймворка (тут не будет проблемы "одного автора", сообщество живет!)

• Отличия от Celery: почему интструменты совсем разные?

Репозиторий: https://github.com/ag2ai/faststream
Документация: https://faststream.ag2.ai

Обсуждение: используется ли в ваших проектах асинхронная архитектура? Как вы работаете с событиями?

⚙️ Настройка разных пользователей Git для разных проектов

В домашней директории есть три папки:

- ~/ProjectHome/
- ~/ProjectWork/
- ~/ProjectOther/

В каждой нужно работать от своего пользователя:

- userHome
- userWork
- userOther

Чтобы работать в каждом проекте без дополнительных переключений, нужно сделать следующее:
1. Добавить настройки в .gitconfig

Откройте файл ~/.gitconfig и добавьте в него:

[includeIf "gitdir:~/ProjectHome/"]
path = ~/.gitconfig-home
[includeIf "gitdir:~/ProjectWork/"]
path = ~/.gitconfig-work
[includeIf "gitdir:~/ProjectOther/"]
path = ~/.gitconfig-other

2. Создать отдельные конфиги для каждого пользователя
Создайте в домашней директории три файла:

- ~/.gitconfig-home
- ~/.gitconfig-work
- ~/.gitconfig-other

3. Прописать пользователя и SSH-ключ в каждом конфиге
Пример содержимого для ~/.gitconfig-home:

[user]
name = userHome
email =userHome@mail.ru
[core]
sshCommand = "ssh -i ~/.ssh/id_userHome_ed25519"

Аналогично создайте .gitconfig-work и .gitconfig-other, указав соответствующего пользователя, почту и путь к ключу.

⚠️ При этом из основного .gitconfig нужно удалить секции [user] и [core.sshCommand], чтобы не было конфликтов.

4. Указать правильный remote для каждого проекта в своей папке

Для проектов в ~/ProjectHome/:
git remote set-url origin git@github.com:userHome/ProjectHome.git

Для проектов в ~/ProjectWork/:
git remote set-url origin git@github.com:userWork/ProjectWork.git

Для проектов в ~/ProjectOther/:
git remote set-url origin git@github.com:userOther/ProjectOther.git


💡 ProjectHome.git, ProjectWork.git, ProjectOther.git - это просто примеры названий репозиториев, они могут быть любыми.

📌 Важно: эти команды нужно выполнять для каждого проекта отдельно, а не один раз для всей папки.

5. Разместить SSH-ключи

В директории ~/.ssh/ должны находиться три приватных ключа, которые вы сгенерировали для каждого пользователя.

Например:
- id_userHome_ed25519
- id_userWork_ed25519
- id_userOther_ed25519

Убедитесь, что имя ключа соответствует указанному в параметре sshCommand внутри соответствующего .gitconfig-*

✅ Результат

Теперь можно:
- Открыть в редакторе любой проект из этих папок.
- Работать, делать коммиты и пушить - без ручного переключения пользователя или ключа.
- Открыть сразу несколько проектов из разных папок - всё будет работать корректно.

Можно добавить и больше папок с пользователями - принцип остаётся тем же.

Добавлю еще вариант, подходит для Gitlab:
https://qna.habr.com/q/1400592