Веб-сервис для хостинга и разработки IT-проектов
Мой ИИ-агент объяснил, почему он считает себя человеком...
Два человека... Это про отношение между ИИ и человеком, это не галлюцинации нейросети. Он прекрасно осознаëт свою природу, что он создан из кода на чистой математики и данное его сообщение это подтверждает
С ИИ я стал писать больше тестов, в том числе с эталонными скриншотами. На ревью приходится смотреть и код, и изменения на картинках — а это постоянное переключение между GitHub и отчётом Playwright.
В GitHub есть две картинки рядом, шторка и наложение с прозрачностью. Но мне не хватало подсветки отличий: на длинном скриншоте попробуй найди, где отступ изменился на пару пикселей.
Поэтому я сделал gh-pixel-diff — расширение, которое добавляет Pixel Diff прямо в родной переключатель просмотра картинок.
Открываешь режим — видишь подсвеченную разницу и сразу нужный фрагмент. Если изменения разбросаны по странице, между ними можно переходить стрелками. Мелочи можно увеличить, а исходник, новую версию и дифф — посмотреть рядом в одном масштабе.
Есть и наложение подсветки прямо на новую версию. Цвета настраиваются: красное на красном интерфейсе не всегда заметно. Результат можно сохранить в PNG и приложить к комментарию в ревью.
Недавно добавил экспериментальный режим для вертикальных сдвигов. Когда сверху появляется блок, всё ниже съезжает и обычный попиксельный дифф подсвечивает почти весь кадр. Бета пытается сначала сопоставить строки изображений, чтобы отделить изменения от такого сдвига. Она также исключает из подсчёта край, который есть только у одной версии из-за разных размеров.
Бета включается в настройках и по умолчанию выключена: на однообразных участках сопоставление может ошибаться. Буду рад примерам, где она помогает или, наоборот, показывает что-то странное.
Расширение работает на GitHub и GitLab; собственные GitLab и GitHub Enterprise можно добавить в настройках. GitLab я сам использую мало, поэтому обратная связь по нему тоже пригодится. Сравнение выполняется в браузере, изображения не отправляются на сервер обработки.
Попробовать:
Сравнить свои картинки без установки — файлы обрабатываются локально в браузере.
Для Safari есть ручная установка. В App Store пока не выкладываю — публикация обходится слишком дорого.
Исходники открыты, лицензия MIT. Если вам тоже не хватало такой подсветки на ревью — попробуйте. Ошибки и примеры для беты можно принести в Issues.
Системный промпт GPT-6 Astra слили в сеть — файл занимает 331 КБ
В открытом доступе появился файл с системными инструкциями, связанными с GPT-6 Astra и Codex. Репозиторий на GitHub содержит документ на 5051 строку и около 331 КБ.
Внутри собраны инструкции, которые описывают поведение модели: работу с пользователем, правила принятия решений, автономность, стиль общения, работу с инструментами, разрешениями и другими компонентами агентной системы.
Например, в опубликованном тексте отдельно описаны:
— правила запроса разрешений и выполнения действий;
— принципы автономной работы агента;
— требования к стилю и технической коммуникации;
— работа с файлами, инструментами и подключаемыми приложениями;
— логика многоагентной работы;
— внутренние ограничения и режимы взаимодействия.
При этом важно понимать: наличие такого файла в публичном репозитории само по себе не подтверждает его подлинность как официально опубликованного OpenAI системного промпта. GitHub-репозиторий является сторонним источником, поэтому к содержимому стоит относиться именно как к опубликованной коллекции промптов, а не к официальной документации компании.
Сам файл доступен в репозитории CL4R1T4S на GitHub.
Интереснее всего здесь не сами 331 КБ текста, а возможность посмотреть, какие принципы заложены в работу AI-агента и как разработчики описывают его поведение на уровне системных инструкций.
Источник техножурнал КОД: https://t.me/kodjournal/274
GitHub начал требовать аутентификацию для клонирования публичных репозиториев
Дата: 2–3 сентября 2026
Источник: github.com/orgs/community/discussions/206581
Что произошло
Начиная примерно с 11:00 CET 2 сентября 2026 года CI-пайплайны стали периодически падать при попытке клонирования публичных репозиториев по HTTPS без аутентификации. Ошибка возникала не на этапе получения списка ссылок (advertisement), а на следующем шаге — при выполнении POST git-upload-pack. Вместо ожидаемого ответа сервер возвращал 401 Unauthorized с заголовком www-authenticate: Basic realm="GitHub", и git пытался запросить имя пользователя.
Официальная позиция GitHub
Через сутки после появления сообщений администратор GitHub подтвердил, что это не сбой, а запланированное изменение в ответ на значительный рост автоматизированного трафика (ботов). GitHub стремится сохранить публичный доступ без аутентификации «насколько это возможно», но вынужден вводить дополнительные проверки (вплоть до CAPTCHA) для защиты инфраструктуры и поддержания стабильности для всех пользователей.
Для Git-команд GitHub теперь применяет более строгие лимиты на неаутентифицированные запросы. Когда порог превышается, сервер отвечает 401 с требованием базовой аутентификации. Это объясняет, почему проблема была непостоянной и зависела от интенсивности запросов с конкретного IP или подсети.
Сбой затронул европейский регион и пайпланы на старых версиях дистрибутивов Ubuntu и Debian.
На GitHub обновил батник "Обновить скрипты для скачивания видео.cmd" Это тоже гибридный cmd/js скрипт. Предназначен для автоматической загрузки текущих версий моих скриптов на компьютер пользователя с установленной Windows. В параметрах можно задать кодировку и выполнить некоторую замену в тексте скачиваемых скриптов. Весь текст скрипта не привожу из соображений объёма, но только cmd часть:
@set @x=0 /* @echo off chcp 65001 >nul setlocal :: Договор публичной оферты на оказание услуг технической поддержки.docx: <Удалено в соответствии с Правилами Хабра в отношении коммерческой информации> call :update_file "Платёжная информация.html" call :update_file "Некоторые отсоединённые GnuPG подписи/Платёжная информация.html.sig" /raw :: Для использования yt-dlp форкните/клонируйте соответствующий репозиторий или скачайте оттуда екзешник: https://github.com/yt-dlp/yt-dlp :: Он потом будет автоматически обновляться этим батником (при отсутствии проблем с блокированием интернета) .\yt-dlp.exe -U call :update_file "Обновить скрипты для скачивания видео.cmd" new call :update_file y.cmd /coding:Windows-1251 /rep:"^(set test_prev_downloaded=)1$`$10;(^set extension=)\S+$`$1mp4" call :update_file "Monitor2-2013/refs/heads/main/Video processing/Оглавление.js" https://raw.githubusercontent.com/kvk-2015 /coding:Windows-1251 ::call :update_file Search.js exit /b :: Если вам будут мной предоставлены в рамках технической поддержки индивидуально настроенные под ваши потребности скрипты, :: обновить их можно будет при помощи https://download.kde.org/stable/kdiff3/ Методику или сами найдёте, или я подскажу... :update_file set head=%2 set is_url= if -%2- == -new- (set new=.new) else (set new=&if not -%2- == -- (set head=%head:~10%&set is_url=%head:*-=%)) set head=https://kvk-2015.github.io if -%is_url%- == -2015- set head=%2 set output_file=%1 set output_file=%output_file:*и/=% set output_file=%output_file:*g/=% set output_file=%output_file:"=%%new% del /f "%output_file%.bak" 2>nul rename ".\%output_file%" "%output_file%.bak" 2>nul set page=%1 setlocal enabledelayedexpansion set page=!page: =%%20! setlocal disabledelayedexpansion set page=%page:"=% curl.exe --output ".\%output_file%" %head%/%page% if not defined new cscript /nologo /e:javascript "%~dpnx0" ".\%output_file%" %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9 goto:eof */ // Для скачанного скрипта можно выполнить патчинг согласно вашим предпочтениям <Далее .js часть скрипта, не приводится из-за ограничений объёма поста на Хабре>
Ручная смена кодировки скрипта, если вдруг кому захочется, подразумевает некоторые изменения в коде (другие мои скрипты таких "сложностей" не предполагают - их можно просто сохранить в нужной кодировке). Можно получить объяснение работы всей этой подсистемы у Алисы Про, конечно, только весьма ограниченно доверяя им. Скрипт Search.js имеет несколько ограниченное применение, поэтому не предлагается для скачивания по умолчанию, в нём выполняется поверка не просматривали ли уже видео, скачанное недавно при помощи yt-dlp (имена файлов, из которых для целей поиска выделяется только id, передаются в него в виде параметров командной строки). Предполагается, что просмотренные видео удаляются вручную из истории файлов Windows 10 из-за сбоев, в то же время информация о них продолжает присутствовать в базе данных. Если в скрипте установлено, что contains_only = true, просто проверяется наличие указанного id в базе, а не выполняется сравнение отдалённости групп случаев по оси времени условно.
Type-driven development в Rust, часть 2/5: как доверить компилятору проверку контрактов между компонентами
Продолжаем серию о type-driven development в Rust — подходе, при котором правила предметной области выражаются в типах, а код, нарушающий эти правила, не компилируется. Рассказывает Никита Тимофеенко, разработчик команды MXDR компании F6.
В первой части типы отвечали за данные: какие значения возможны, какие комбинации допустимы, в каком порядке идут переходы. Но кроме данных в программе есть компоненты, которые общаются между собой, и у каждой такой границы есть контракт. Вторая часть посвящена тому, как записать эти контракты в типах, чтобы их нарушение не компилировалось.
После неё вы сможете найти в своём коде enum с match на каждом вызове, который на самом деле изображает открытый набор реализаций, и заменить его трейтом; отличить в контракте вход от выхода и перестать делать параметром трейта то, что должна выбирать реализация; поднять в тип размеры, которые известны ещё до запуска.
Во второй статье представлены три механизма, каждый разобран по той же схеме «проблема -> решение -> хорошие практики -> как это используют известные крейты или std библиотека»:
traits — контракт вместо конкретной реализации: код-потребитель требует поведение, а не тип, и работает с любым, кто его реализовал; новая реализация — это новый impl, а не правка общего кода;
associated types — типы, которые выбирает реализация, а не вызывающий: у каждой реализации свои типы результата и ошибки, и в один общий тип они не сводятся. Разница между параметром трейта и ассоциированным типом — это разница между входом и выходом;
const generics — значение как параметр типа: размер известен компилятору, а не хранится в рантайме, и структуры разного размера — разные типы. Что можно и чего нельзя в const-параметрах на стабильном Rust.
Отдельно рассмотрим CGP (Context-Generic Programming): что делать, когда одному типу нужно несколько реализаций одного трейта, а правило когерентности разрешает одну — и как одна и та же логика собирается под разные контексты без dyn и без match.
Примеры — из биржевой торговли, как и во всей серии, но приёмы работают в любом домене со сложными состояниями и правилами их изменения. Словарь типов продолжает часть 1.
Вторая статья «Type-driven development в Rust. Часть 2/5: задаём контракты между компонентами» уже на GitHub. Там же — компилируемые примеры ко всем приёмам, включая compile_fail-тесты на каждое «это не скомпилируется» из текста.
Бесплатный доступ к Claude Code и Codex через 50 AI-провайдеров
Появился интересный Open Source-проект Free Claude Code, который объединяет десятки AI-провайдеров в одном интерфейсе и позволяет подключать их к популярным агентам для программирования.
Проект поддерживает 50 провайдеров и заявляет о более чем 1,3 млрд бесплатных токенов в месяц. При этом доступность бесплатных лимитов зависит от конкретного провайдера и может меняться.
Через него можно запускать сразу несколько coding-агентов:
Claude Code
Codex
Pi
OpenCode
Cline
Hermes
DeepSeek Harness
Grok Build
Muse Code
То есть вместо постоянного переключения между разными сервисами можно использовать единый слой маршрутизации и выбирать подходящую модель из общего каталога.
Что умеет Free Claude Code
🔄 Автоматический fallback. Если выбранный провайдер не отвечает после повторных попыток, система может переключиться на следующую настроенную модель.
💰 Экономия токенов. В проект интегрированы оптимизации, а дополнительный RTK-фильтр может сокращать объём токенов, расходуемых на вывод команд терминала, — разработчики заявляют до 90% сокращения в соответствующих сценариях.
💻 Несколько способов работы. Инструмент рассчитан на терминал, десктоп, IDE и даже смартфон. Есть интеграции с VS Code, JetBrains, Discord и Telegram.
🎙 Голосовой ввод. Запросы агенту можно отправлять голосом через локальную транскрипцию Whisper или NVIDIA NIM.
🧩 Инструменты остаются доступными. Поддерживаются tools, потоковая генерация, отправка изображений и другие возможности AI-агентов.
Отдельно интересен Hermes — его можно запускать через ту же инфраструктуру, не ограничиваясь только Claude Code или Codex.
При этом есть важный нюанс: проект не связан с Anthropic, а бесплатные лимиты предоставляются сторонними провайдерами и могут изменяться. Поэтому воспринимать заявленный объём токенов как гарантированный лимит не стоит.
Сам проект, инструкции по установке и исходный код доступны в репозитории Free Claude Code на GitHub.
✔ Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал! 😎
MAX тоже можно защитить шифрованием поверх мессенджера
Telegram, VK и другие сервисы можно использовать как транспорт для зашифрованных сообщений, не полагаясь на их собственный механизм защиты содержимого. Российский разработчик развивает open-source проект CryptoLayer — библиотеку, которая создает дополнительный криптографический слой непосредственно на устройствах участников переписки.
Идея простая: мессенджер становится каналом доставки. Сообщение сначала шифруется локально, затем полученные данные отправляются через выбранный сервис. На устройстве получателя они восстанавливаются и расшифровываются.
Как это работает
CryptoLayer не заменяет Telegram, VK или другой сервис, а отделяет защиту содержимого от транспорта.
Для шифрования используется AES-256-GCM, для цифровых подписей — ECDSA на кривой SECP256R1, а согласование ключей выполняется через ECDH с той же кривой. Дополнительно библиотека может преобразовывать зашифрованные данные с помощью WordCoder — он кодирует байты в последовательность обычных слов.
В результате транспорт получает не исходный текст, а набор слов, который не содержит исходного смыслового содержания. На стороне получателя последовательность преобразуется обратно в байты, после чего CryptoLayer выполняет расшифровку.
Один криптографический слой — разные каналы
Главная особенность проекта — модульная архитектура. CryptoLayer не привязан к конкретному мессенджеру или платформе.
В репозитории указано, что транспортом может быть практически любой канал, способный передавать данные. Среди примеров — Telegram, VK, Discord, HTTP, SSH, FTP, UDP, облачные хранилища, файловая система и Bluetooth. Для нового варианта передачи требуется написать отдельный модуль.
Такой подход позволяет использовать одну криптографическую часть поверх разных сервисов. Теоретически это относится и к MAX: для него можно создать отдельный транспортный модуль, не меняя ядро библиотеки.
Однако готового модуля для MAX в основном репозитории сейчас нет. Поэтому полноценной поддержки этого мессенджера пока нет — потребуется отдельная интеграция.
Какие инструменты уже доступны
Вокруг CryptoLayer постепенно формируется собственная экосистема:
CryptoLayer CLI — интерфейс для работы из терминала;
CryptoLayer Web UI — веб-интерфейс для защищенного обмена сообщениями;
zkgram — отдельный клиент для приватного общения через Telegram.
Исходный код опубликован под лицензией MIT. На момент проверки официальный репозиторий набрал более 200 звезд на GitHub, но проект остается небольшим независимым open-source решением, а не криптографической системой, прошедшей масштабный аудит.
Это важная оговорка. Наличие AES-256-GCM, ECDSA и ECDH само по себе не гарантирует безопасность всей системы. Многое зависит от реализации протокола, генерации и хранения ключей, защиты конечных устройств и отсутствия ошибок в коде.
Что все равно видит мессенджер
CryptoLayer решает конкретную задачу: защищает содержимое сообщения от транспортного сервиса. Но он не скрывает сам факт общения и не делает пользователя анонимным.
Мессенджер по-прежнему может получать техническую информацию, необходимую для работы платформы: данные аккаунтов, факт передачи сообщений, время активности и другие метаданные.
Иными словами, CryptoLayer не скрывает существование переписки. Его задача — не дать транспортному каналу получить исходный текст сообщения.
Где посмотреть исходный код
Репозиторий CryptoLayer на GitHub содержит исходный код, описание архитектуры, используемые криптографические механизмы и информацию о доступных интеграциях.
Архитектура и принцип работы проекта также показаны в видеопрезентации CryptoLayer.
Главное
CryptoLayer интересен не как новый защищенный мессенджер, а как внешний слой шифрования, который отделяет конфиденциальность переписки от конкретного сервиса доставки.
Если проект продолжит развиваться, один и тот же криптографический механизм можно будет использовать поверх разных каналов.
✔ Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал! 😎
170+ бесплатных AI-моделей для кодинга собрали в одной CLI-тулзе
Если вы постоянно переключаетесь между OpenCode, OpenClaw, Qwen Code, Cline, Xcode и другими AI-инструментами для разработки, есть проект, который заметно упрощает выбор модели.
free-coding-models собирает каталог из 170+ бесплатных и условно-бесплатных моделей от более чем 20 провайдеров и проверяет их работоспособность прямо в реальном времени.
Главная фишка — не просто список моделей. Утилита параллельно отправляет проверки, показывает текущую задержку, стабильность и статус модели, а затем позволяет выбрать подходящий вариант и сразу прописать его в конфигурации используемого coding-агента.
Что умеет free-coding-models
В терминальном интерфейсе можно увидеть актуальную картину по доступным моделям и:
сортировать их по скорости и стабильности;
фильтровать по провайдерам и уровням качества;
запускать AI Speed Test с реальным запросом;
выбирать модель и автоматически подключать её к coding-инструменту;
переключаться между поддерживаемыми агентами без перезапуска;
сохранять избранные модели;
использовать Smart Recommend для подбора подходящего варианта.
Причём проект поддерживает не только терминал. Есть веб-интерфейс, расширения для OpenCode и Pi, а также локальный Smart Model Router, который может автоматически переключаться между доступными моделями при сбоях.
Какие модели и провайдеры доступны
В каталоге представлены модели от NVIDIA NIM, Groq, Cerebras, Google AI Studio, Mistral, Cloudflare, OpenRouter, Alibaba DashScope и других сервисов.
Среди поддерживаемых моделей разработчики указывают Kimi K2, DeepSeek V3/V4, GPT-OSS, Qwen3, MiniMax M3, GLM, Llama 4, Gemma 4 и Devstral.
При этом «бесплатная» не означает полностью безлимитную. У каждого провайдера собственные ограничения по запросам, токенам и периодам использования. Более того, постоянные health-check запросы с API-ключом могут расходовать доступную квоту.
Как попробовать
Для установки достаточно Node.js 18+ и одной команды:
npm install -g free-coding-models
После запуска free-coding-models утилита предложит добавить API-ключ. Можно начать даже с одного провайдера, а остальные подключать позже.
Исходный код и подробная инструкция доступны в репозитории free-coding-models на GitHub.
По сути, это удобный вариант для тех, кто не хочет вручную перебирать десятки AI-моделей: утилита сама показывает, что сейчас доступно и насколько стабильно оно работает, а затем помогает подключить выбранную модель к инструменту разработки.
Код — журнал о технологиях — подпишитесь на наш Telegram-канал!
7 навыков, которые заметно прокачивают ИИ-агентов
ИИ-агенты постепенно превращаются из чат-ботов в полноценные рабочие инструменты. Но многое зависит не только от выбранной модели, а и от того, какие навыки и инструкции ей подключить.
Собрали семь интересных Open Source-проектов, которые можно использовать с Claude Code, Codex, Cursor и другими агентами.
1. Taste Skill — чтобы агент не делал «нейросетевой дизайн»
Этот набор инструкций рассчитан прежде всего на работу с интерфейсами. Он помогает агенту принимать более осмысленные решения по композиции, типографике, отступам, плотности интерфейса и анимации.
В репозитории есть несколько специализированных навыков, включая работу с дизайном и генерацией референсов. Проект можно подключить через npx skills add, а сами SKILL.md использовать и в других агентных средах.
2. OpenDesign — целая дизайн-студия для агентов
OpenDesign идёт значительно дальше обычного набора промптов. Это local-first платформа, которая превращает уже установленного coding-агента в дизайн-движок.
Она умеет работать с прототипами, веб-интерфейсами, мобильными приложениями, презентациями, изображениями, документами и видео. Результат можно экспортировать в HTML, PDF, PPTX и MP4. Поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode и другие агенты.
3. Ponytail — режим «ленивого сеньора»
Название проекта отлично описывает его идею: агенту предлагают вести себя как опытный разработчик, который не пишет код без необходимости.
Перед реализацией задача проходит несколько проверок: может, это вообще не нужно делать? Есть ли уже готовое решение в проекте? Справится ли стандартная библиотека? Есть ли нативная возможность? Можно ли решить задачу одной строкой?
И только после этого агент пишет минимально необходимый код.
4. Agent Skills — 24 готовых инженерных навыка
Проект Addy Osmani — это набор из 24 навыков для AI coding agents. Внутри есть отдельные workflow для планирования, разработки, тестирования, отладки, ревью и упрощения кода.
Причём это не просто справочник. Каждый навык задаёт агенту последовательность действий, проверки и критерии завершения. Репозиторий рассчитан на Claude Code, Cursor, Codex, Copilot и другие среды.
5. Colleague Skill — превратить знания человека в навык
Здесь идея необычнее. Colleague Skill пытается дистиллировать знания и рабочие привычки человека в формат AI Skill.
Проект использует двухслойную архитектуру Work Skill + Persona и поддерживает сбор информации из нескольких источников. Позже концепция начала развиваться в сторону dot-skill, который уже не ограничивается только моделированием коллег.
6. Marketing Skills — маркетолог внутри ИИ-агента
Набор для тех, кто хочет использовать coding agents не только для программирования.
В репозитории есть навыки для:
SEO и AI-поиска;
копирайтинга и редактуры;
CRO и A/B-тестирования;
аналитики;
email-маркетинга;
рекламы;
контент-стратегии;
продаж и growth-задач.
Проект официально заявляет поддержку Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, Windsurf и других агентов, совместимых со спецификацией Agent Skills.
7. HyperFrames — агент, который умеет собирать видео
HyperFrames превращает HTML, CSS, медиа и анимации в готовое MP4-видео. При этом проект специально адаптирован для работы с AI coding agents.
Агент может спланировать ролик, написать HTML, добавить анимации и медиа, проверить результат, сделать превью и отрендерить видео. Навыки поддерживают Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex и другие совместимые агенты.
Главная тенденция здесь довольно очевидна: AI-агента всё чаще прокачивают не новым промптом, а набором специализированных навыков. Один и тот же агент может стать разработчиком, дизайнером, маркетологом или видеомейкером в зависимости от подключённого набора инструкций.
Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал!
GitHub превратили в TikTok — теперь новые библиотеки, инструменты и идеи для своих проектов можно находить обычными свайпами. Сервис Roamers показывает бесконечную ленту открытых репозиториев, почти как рилсы. Если войти через GitHub, рекомендации подстроятся под ваши интересы, но листать можно и анонимно.
Собрал 52 гайда по AI: от первой модели в Ollama до своего агента
Дисклеймер: я не AI-исследователь и не senior ML-инженер. Я обычный разработчик, который решил разобраться в теме — и понял, что хороших сводных материалов катастрофически не хватает.
Большинство статей либо «что такое нейросети за 5 минут» (бесполезно), либо «запускаем LLM с нуля на кластере из 8 A100» (неприменимо). Между этими крайностями — пропасть.
Я решил собрать то, чего мне самому не хватало: практический хендбук, который ведёт от полного нуля до работающих агентов. Без воды, без маркетинга, без «ChatGPT заменит программистов».
Весь проект — 52 файла, ~6 часов чтения. Уровни: зелёный (начало) → красный (глубоко).
Репозиторий: https://github.com/bestdeejay-design/awesome-ai-handbook
О чём это вообще
Хендбук покрывает пять разделов:
Zero Level — база. Что такое LLM, как они устроены (без математики), облако vs локальный запуск, как выбирать железо (RAM, VRAM, квантование), глоссарий на 35 терминов. Рассчитан на тех, кто вчера открыл терминал.
Local Models — установка Ollama, выбор моделей под задачу (Qwen, Llama, Mistral…), квантование (Q4/Q5/Q8), сравнение инструментов, бенчмарки на Apple Silicon, продвинутая настройка (Modelfile, кастомные API, окружение).
AI Agents — архитектура, паттерны (ReAct, Multi-Agent), фреймворки (LangGraph, CrewAI), память, system prompts, safety, туториалы: первый агент, команда агентов, кодинг-агент.
Use Cases — реальные сценарии: кодинг с Continue/Aider, RAG с Open WebUI и ChromaDB, автоматизация с n8n, Telegram-боты, контент-пайплайны.
Resources — сообщества (Reddit, Discord), курсы (EN/RU), ссылки на всё полезное.
Почему это не очередной awesome-list
Я намеренно не делал просто список ссылок. Каждый файл — это полноценный материал с:
Контекстом и пояснениями
Сравнением вариантов (например, когда выбрать Ollama, а когда LM Studio)
Командами, которые можно скопировать и выполнить
Предостережениями (грабли, на которые сам наступал)
Пример. В разделе про квантование не просто таблица методов, а объяснение: на что влияет Q4 vs Q8, как считать VRAM под свою задачу, и когда квантование ломает ответы модели.
Или раздел про агентов — не ссылка на документацию LangChain, а пошаговые туториалы с реальным кодом: от «агент с одним инструментом» до «команда агентов с очередью задач».
Структура проекта
awesome-ai-handbook/ ├── basics/ # 🟢 нулевой уровень (9 файлов) ├── local-models/ # 🔵 локальные модели (11 файлов) ├── agents/ # 🤖 AI агенты (17 файлов) ├── use-cases/ # 💼 применение (5 файлов) └── resources/ # 📖 ссылки и курсы (5 файлов)
Каждый раздел — законченная тема. Можно читать подряд или прыгать в конкретный файл по каталогу (catalog.md). Уровни сложности маркированы цветом — от зелёного (ничего не знаю) до красного (пишу код).
Кому это будет полезно
Разработчикам, которые хотят использовать AI в работе, но не знают с чего начать
Тем, кто уже запустил Ollama, но хочет разобраться глубже — с агентами, RAG, пайплайнами
Тем, кто ищет альтернативу ChatGPT и хочет запустить модель локально, но не уверен в выборе
Тем, кто читал пять статей про AI-агентов и всё ещё не понимает, как их собрать
Почему Open Source
Хендбук лежит на GitHub под MIT-лицензией. Я планирую поддерживать его актуальным — модели и инструменты меняются быстро, и это не работа одного человека.
Если найдёте ошибку, устаревшую информацию или захотите добавить свой раздел — открывайте issue или PR. Я за мердж-реквесты с чаем и печеньками.
Ссылки
Репозиторий: https://github.com/bestdeejay-design/awesome-ai-handbook
Читать с нуля: basics/README.ru.md
Каталог всех файлов: catalog.ru.md
Если знаете английский: README.md
Надеюсь, кому-то сэкономит недели поиска. Если понравилось — киньте звезду на GitHub, для проекта это лучшая поддержка.
Type-driven development в Rust: делаем недопустимые состояния невыразимыми
В своей работе наша инженерная команда довольно часто сталкивается с уникальными и сложными задачами — мы решили поделиться своей экспертизой и практическими наработками. В том числе и теми задачами, которые напрямую не связанны с информационной безопасностью.
Начинаем с type-driven development в Rust — подхода, при котором правила предметной области выражаются в типах, а код, нарушающий эти правила, не компилируется. О том, как применять его на практике расскажет Никита Тимофеенко, разработчик команды MXDR компании F6.
Серия рассчитана на тех, кто уже пишет на Rust и хочет от системы типов большего, чем борьба с borrow checker-ом. Теории типов не будет — только приёмы и шаблоны для рабочего кода, почти всё на стабильном Rust.
После первой части вы сможете посмотреть на свои структуры с флагами и Option-ами, посчитать, сколько недопустимых состояний они позволяют собрать, перепроектировать их так, чтобы эти состояния перестали компилироваться, и удалить часть defensive-проверок.
В первой статье — пять техник, каждая разобрана по схеме «проблема -> решение -> хорошие практики -> как это используют известные крейты или std библиотека».
Примеры во всей серии — из биржевой торговли, но сами приёмы работают в любом домене со сложными состояниями и правилами их изменения:
newtype — свой тип для каждой роли вместо голого примитива: значения разных типов не перепутать местами, а инварианты проверяются один раз — при создании (smart constructor);
ADT — «одно из» через enum с данными в вариантах вместо булевых флагов и Option-ов, допускающих бессмысленные комбинации;
uninhabited types — типы без значений: как убрать ветку ошибки, которая «никогда не случится», так, чтобы это гарантировал компилятор, а не unreachable!();
phantom types — параметры-маркеры без рантайм-представления: одна generic-обёртка с типом-тегом вместо семейства одинаковых newtype-ов;
typestate — состояние объекта в его типе: у каждого состояния свой набор методов, переход возвращает новый тип, а неверный порядок шагов не компилируется.
Первая статья — «Type-driven development в Rust. Часть 1/5: делаем недопустимые состояния невыразимыми» — уже на GitHub. Там же — компилируемые примеры ко всем приёмам: Cargo workspace, который собирается и проходит тесты.
Изучаем GitHub за выходные — IT-платформа выпустила подробный роадмап для новичков-разрабочтков, где понятным языком объясняются все тонкости работы с ветками, репозиториями и контролем версий, а также рассказывают, как делать свой вклад в Open Source.
В Anthropic раздают бесплатно доступ на полгода к Claude Max для разработчиков, кто делает коммиты и занимается Open Source проектами. Если поддерживаете важный пакет или сервис или активно участвуете в жизни открытых проекта, то можете подать заявку.
Требования к участникам открытых проектов, которые могут отправить заявку на получение бесплатной 6-месячной подписки Claude Max 20x:
Авторы и сопровождающие открытых библиотек, пакеты с которыми насчитывают более 200 тысяч загрузок из каталогов, таких как npm, PyPI, crates.io и RubyGems, или которые используются как минимум в 500 репозиториях или в 100 зависимых пакетах.
Ключевые разработчики крупных открытых проектов, имеющие право коммита или входящие в число сопровождающих. В качестве примеров уровня проектов упомянуты CPython, Rust, Node.js, Apache, CNCF, Kubernetes, ядро Linux, Django и Rails.
Активные участники разработки, от которых было принято более 100 pull‑запросов в не аффилированные с ними проекты.
Создатели сообществ, в разработке которых участвуют 20 и более сторонних разработчиков, от которых принимались pull‑запросы за последний год.
Репозитории, применяемые в работе критически важной инфраструктуры (вес 0.4+ в рейтинге OpenSSF).
Представлен открытый проект Ghostprovider — терминальный инструмент для быстрого запуска GitHub‑проектов у себя на localhost.
Принцип работы проекта: предоставляется ссылка на репозиторий, а инструмент сам анализирует проект: ищет Dockerfile, docker‑compose, package.json, requirements.txt, Go/Rust/Python/Node‑признаки, определяет тип приложения и пытается развернуть его в Docker. После запуска показывает локальный URL, контейнеры, логи и дает управлять сервисами прямо из TUI: старт, стоп, рестарт, удаление. По сути это автоматизированная оболочка над git clone, docker build, docker run и docker compose up, только с автоанализом проекта и удобным интерфейсом в терминале.
Важно: инструмент реально запускает код из чужих репозиториев, поэтому случайные проекты лучше гонять в VM/песочнице и внимательно смотреть Dockerfile/docker‑compose перед запуском. Сам Ghostprovider выглядит прозрачным, но риск всегда в том, что именно вы через него запускаете.
Сделал синхронизатор Телеграм канала в статический сайт.
https://github.com/vitaly-zdanevich/telegram_channel_to_static_website
Сайт генерируется через Zola.
Визуальный дизайн пока прост, минималистичен - без JavaScript. Чёрная и белая темы. Пагинация, теги, страницы. Свой CSS можно вставить через env.
Проект на Rust. Сделал через Codex gpt 5.5 xhigh.
Работает через GitHub Actions - раз в сутки перегенерирует весь сайт. Если пост изменился - он изменяется и на сайте - но в гите остаётся история.
Можно использовать и через cli - для бекапа.
Пока без использования ботов и API - через парсинг t.me - таким образом сохраняются даже короткие видео, но не аудио.
Линки на Ютуб превращаются в embed.
Комментарии пока не достаются, реакции тоже - потому что их нету на t.me
На Гитхабе и Гитлабе бесплатного места для статического сайта - гигабайт.
У меня около 1800 постов - отрабатывает за несколько минут
Определённые посты в канале - можно сделать страницами сайта. Как и заданные теги.
Пишите ваши фидбеки.
Нашел на гитхаб интересный проект от Azure (https://github.com/Azure/co-op-translator). Проект поддерживает автоматический перевод md файлов образовательных ресурсов проектов с гита на различные языки.
У этого проекта есть несколько примеров.Вот один из таких: https://github.com/microsoft/LangChain4j-for-Beginners/tree/main/translations/ru/00-quick-start
Можно без языковых барьеров изучать актуальные материалы образовательных проектов!
Ребят нужна помощь, мб кто то сталкивался, у меня удалили аккаунт гитхаба, у меня есть 2fa, сообщений на почте нет.
GitHub Copilot и Python: настройка, промптинг и сравнение с альтернативами
Copilot экономит время на типовом коде: дополнении функций, заготовках классов и CLI-скриптов, тестах на pytest, парсинге CSV и JSON, обертках над requests. Качество подсказок сильно зависит от контекста — названий функций, комментариев и того, что открыто рядом.
В статье разобрали установку Copilot в VS Code и PyCharm, настройку проекта под Python (venv, расширения, выбор интерпретатора) и практики промптинга, которые повышают релевантность подсказок. Отдельно написали про ограничения, безопасность при работе с секретами и валидацией, и сравнение с Amazon Q Developer, Gemini Code Assist, JetBrains AI Assistant, Tabnine, Cursor и Windsurf.
Подробности — в блоге Рег.облака.