GitHub *

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

💫 Получите развернутый анализ GitHub репозитория через ChatGPT Deep Research

Не все про это знают, но с помощью ChatGPT Deep Research можно изучить любой GitHub проект

В режиме Deep Research через селектор выберите желаемый репозиторий, а через 5 минут получите детальный анализ по вашему запросу

Иногда пользуюсь этой функцией, чтобы разобрать архитектуру проекта, объяснить логику кода или найти потенциальные проблемы и улучшения. Сам я не кодер, поэтому мне это очень сильно помогает

Особенно полезно при изучении чужих проектов, когда надо быстро вкатиться

Вот тут можете посмотреть, как ChatGPT сделал разбор моего тестового репозитория, опираясь на мой неполноценный промпт

Скрипт синхронизации GitHub Issues для Cursor IDE

ghsync.py позволяет Агенту взаимодействовать с задачами (issues) в репозитории GitHub.

Скачать: https://github.com/Artemonim/Artemonim-Little-Tools/tree/master/AgentTools/GithubIssueSynchronizationScript

Скрипт позволяет читать все метки и задачи, редактировать существующие задачи и создавать новые. Поддерживается изменение статуса задачи, но удаление задач не предусмотрено.

Для массовых изменений рекомендуется создать премиальной моделью файл temp.txt со списком команд, а затем выполнить их с помощью бесплатной модели. Gemini 2.5 Flash справляется с этим. Cursor Small и GPT-4o-mini не тестировались.

Требования

1. Python 3: Убедитесь, что у вас установлен Python 3.

   • Если проект не использует Python, создайте локальное окружение Python. В Cursor или VSCode откройте терминал и выполните:

     python -m venv env_py
     

     После этого IDE сама предложит активировать окружение.

2. GitHub CLI (gh): Должен быть установлен GitHub CLI и пройдена аутентификация:

   gh auth login
   

Настройка

Добавьте папку .cursor в ваш репозиторий и следуйте предыдущему разделу.

Использование

Пример запроса к модели:
В соответствии с @git-interactions.mdc выполни {действие}

Основные команды, поддерживаемые ghsync.py

• -d, --download: Скачивает все метки и задачи.

• -u, --upload: Создает новую задачу.

  • Обязательный аргумент: --title <заголовок>

  • Опционально: --body <тело> или --body-from-file <имя_файла> (из .cursor/Gitdata/temp_bodies), --labels <метка1> <метка2> ...

• -e, --edit <НомерЗадачи>: Редактирует существующую задачу.

  • Опционально: -NewTitle <новый_заголовок>, -NewBody <новое_тело> или -NewBodyFromFile <имя_файла> (из .cursor/Gitdata/temp_bodies), -NewLabels <метка1> <метка2> ..., -NewState <open|closed|not_planned>

При использовании --body-from-file или -NewBodyFromFile, положите файл с содержанием задачи в папку .cursor/Gitdata/temp_bodies. Скрипт считает содержимое и автоматически удалит файл после использования.

Примечания

• Скрипт и связанное правило пытаются обойти текущие проблемы Cursor с захватом вывода терминала для Агентов. Следите за исполнением, так как Агент может не следовать инструкциям в git-interactions.mdc и проверять вывод консоли вместо статус-файла

• Я пытался создать Agent Tools через MCP-сервер, но ни Gemini, ни Claude не смогли корректно подключить MCP к Cursor, поэтому я забил.

• Если хотите, чтобы действия Агента отображались отдельно от ваших, создайте для него отдельный аккаунт GitHub. Вроде как ещё можно создать под него GitHub App, но мне лень, учитывая, что я работаю один в приватном репозитории.

В репозитории Tencent Cloud SDK for Go на GitHub содержится более 200 000 тегов Git. Это так много, что попытка взаимодействия с тегами в этом репозитории может фактически привести к сбоям в работе GitHub (504 Gateway Time-out. The server didn't respond in time).

Кардинальное упрощение привязки GitHub, GitLab, Bitbucket в Amvera Cloud

Привязка репозиториев GitHub, GitLab, BitBucket вызывала у наших пользователей затруднения, и мы обещали упростить процесс.

Теперь для привязки репозитория достаточно указать токен и выбрать ветку и репозиторий.

Способ позволяет организовать максимально простой деплой и обновление приложений через git push. Для обновления приложения достаточно сделать коммит в привязанный репозиторий, и оно соберется и бесшовно запустится автоматически.

Подробная инструкция по подключению доступна по ссылке.

Amvera Cloud — это облако для простого деплоя приложений через git push (или интерфейс). Встроенный CI/CD, бэкапы и мониторинг позволяют развернуть проект тремя командами в IDE и не думать о настойке инфраструктуры. Amvera проще, чем использование VPS.

Представлен инструментарий Turns Codebase into Easy Tutorial with AI, который превращает любой репозитарий GitHub в учебник. Нейросеть анализирует весь код, разбирается в нём и создаёт гайд, в котором просто и понятно расписано как ресурс работает. С помощью решения можно легко учить новые технологии, изучать программирование по готовым проектам; писать документацию к своим репо.

Пример гайда по Tutorial: MCP Python SDK.

Представлен открытый проект на Python под названием Autonomous Networked Utility System. У решения функционал, архитектура, дизайн и код идентичные платному Manus AI. Проект решает сложные математические задачи, пишет код на уровне сеньора, бронирует отели и даже анализирует операционные цели бизнеса. MIT License позволяет внедрять ИИ-агента в любые сервисы и использовать в разных задачах.

Примечательно, что проект набрал более 1,5 тыс звёзд на GitHub менее чем за сутки.

Наш backend developer Дмитрий делится Open Source-проектом, который поможет разработчикам Telegram Mini Apps (TMA) упростить валидацию Init Data — проверку, что HTTP-запрос действительно был отправлен из приложения в Telegram.

Дмитрий реализовал Python-пакет, в котором имплементировал алгоритмы, позволяющие проверять подлинность данных, передаваемых из Mini Apps. С ним можно легко реализовать механизм авторизации/аутентификации для Backend-части приложения.

👉 Забирайте репозиторий: https://github.com/swimmwatch/telegram-webapp-auth

Также у проекта есть документация, в которой описывается применение этой библиотеки с популярными веб-фреймворками: Django, FastAPI.

Когда мы начинали разрабатывать TMA, то столкнулись с недостатком информации, кейсов, спросить или подсмотреть было не у кого – не так много компаний, которые занимаются созданием мини эппов. Сегодня же мы успешно реализовали несколько Telegram Mini Apps, накопили ценный опыт и готовы делиться своими Open Source-проектами с сообществом разработчиков и вкладываться в развитие технологии. Подписывайтесь на наш телеграм-канал!

Если у вас есть идея Telegram Mini App, то Doubletapp поможет ее воплотить, подробнее о наших кейсах – на сайте.

Разработчик под ником OXY2DEV рассказал, что написал 24 451 строку кода для плагина Neovim (markview.nvim), используя только свой смартфон. Эту историю заметили другие разработчики, включая его коллег из Бангладеш. Они придумали, как отправить разработчику рабочий ноутбук, чтобы OXY2DEV смог работать более удобно и продуктивно, а также не просить проверить код на ПК, так как у него со смартфона не было возможности сделать тесты должным образом.

Исследовал интернет и наткнулся на GitHub Unwrapped. Он на основе активности в GitHub создаёт видео, где можно увидеть часто используемые языки, часы спонтанной работы, звёзды и всё остальное. Достаточно ввести только имя профиля, чтобы получить видео. Код открыт.

Сделано с использованием Remotion — тоже с открытым кодом, которая позволяет автоматизировать создание видео на React в веб. Документация хорошая, но надо разбираться. Увидел это и решил, что круто, надо поделиться!

P.S. Моя активность в этом ролике, если кому-то будет интересно.

В офисе GitHub появился босс-дашборд.

Довольно давно, когда работал сисадмином, написал пару скриптов, чтобы от обычного ping получить несколько большую информационную отдачу, об этом в видео. Скрипты выложил на GitHub.