Обновить
64K+

GitHub *

Веб-сервис для хостинга и разработки IT-проектов

25,72
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга

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.

Теги:
+4
Комментарии0

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! 😎

Теги:
-1
Комментарии1

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! 😎

Теги:
+3
Комментарии3

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!

Теги:
+1
Комментарии0

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»

Taste Skill на GitHub

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 на GitHub

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»

Ponytail на GitHub

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

Agent Skills на GitHub

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

Colleague Skill на GitHub

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

Marketing Skills на GitHub

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 на GitHub

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!

Теги:
+3
Комментарии1

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.

Теги:
+4
Комментарии0

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

Надеюсь, кому-то сэкономит недели поиска. Если понравилось — киньте звезду на GitHub, для проекта это лучшая поддержка.

Теги:
Всего голосов 14: ↑14 и ↓0+17
Комментарии6

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.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии0

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.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии0

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).

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии0

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.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

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.

Теги:
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+5
Комментарии0

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!

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии0

Ближайшие события

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.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии0

Немного дурацкий вопрос. Ни кого проблем с открытием github.com не возникает в последнее время?

Сегодня с самого утра работает через раз. То откроет, то висит на установке ssl соединения, после чего страница отваливается по таймауту. Самое обидное, что непонятно в чем дело. То ли дурит провайдер с блокировками от РКН или сам github глючит.

Судя по https://downdetector.com/status/github/, идет какой-то нездоровый всплеск проблем, но непонятен их источник.

Теги:
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+6
Комментарии8

Агентские скиллы: как применить их в разработке

Привет, меня зовут Дима Васильев, я бэкенд-разработчик в Doubletapp. В этом тексте коротко расскажу, как эффективно управлять кодовыми ассистентами с помощью агентских скиллов.

Ассистенты уже умеют читать репозиторий, править файлы и запускать команды, но им часто не хватает контекста команды: как оформлять задачи, какие проверки запускать, как работать со стендами и где нужно подтверждение. Для этого и нужны агентские скиллы. 

Скилл — это инструкция для ИИ-помощника: когда её применять, по каким шагам действовать, какие шаблоны и команды использовать. В открытой спецификации Agent Skills скилл обычно оформляется как папка с SKILL.md; рядом могут лежать скрипты, справки и шаблоны.

Подход уже поддерживают разные кодовые ассистенты. GitHub Copilot работает с agent skills в режиме агента, Copilot CLI и облачном агенте. Codex поддерживает скиллы в командной строке, расширении и приложении. Claude Code тоже работает со скиллами через SKILL.md. Поэтому речь не про один инструмент, а про общий способ описывать повторяемые действия команды рядом с кодом.

Кейс 1. Описание проделанной работы

Разработчик закончил задачу, а дальше её должны подхватить тестировщики, аналитики или другие разработчики. Часто в задаче остаётся короткое «сделал», хотя нужно больше контекста.

Можно сделать скилл «описать изменения». Он смотрит на изменения в коде, коммиты и описание задачи, а потом формирует выжимку: что изменилось, какие модули затронуты, как проверить результат, есть ли риски, миграции, настройки или флаги.

Такой скилл помогает не забывать важные детали и делает передачу задачи более предсказуемой.

Кейс 2. Онбординг новых разработчиков

Проектные скиллы полезны для онбординга. В них можно описать, как поднять окружение, как запускать тесты, как оформлять ветки и коммиты, где смотреть логи и какие архитектурные правила нельзя нарушать.

Новый разработчик может спросить помощника: «помоги поднять проект» или «подготовь задачу к сдаче». Помощник ответит с учётом проектных правил, а не общими советами. Это не отменяет документацию, но снижает количество одинаковых вопросов.

Кейс 3. Надстройка над Terraform

Другой пример — сложные инструменты. Допустим, команде нужен Terraform для стендов, но не все хорошо с ним знакомы. Реальных знаний Terraform скилл не заменит: всё равно важно понимать состояние, план изменений, ресурсы и последствия удаления инфраструктуры.

Но для повседневной работы можно сделать понятные действия поверх Terraform:

  • Init stand — подготовить стенд;

  • Update stand — применить изменения;

  • Destroy stand — удалить стенд.

Под капотом ассистент выполняет нужные команды: инициализирует Terraform, выбирает окружение, строит план, показывает изменения, просит подтверждение перед опасными действиями и реагирует на ошибки.

Главное здесь — не просто удобство, а безопасность. В скилле можно прописать: перед применением изменений показать план, перед удалением стенда запросить отдельное подтверждение, не выполнять опасные команды молча и не использовать непроверенные переменные окружения. Так команда получает понятный интерфейс к сложному инструменту, но сохраняет контроль.

Что это даёт

Главная польза скиллов в том, что командные знания становятся частью проекта. Их можно обсуждать и улучшать так же, как код. Это мост между «ИИ просто помогает писать код» и «ИИ помогает соблюдать процессы команды»: оформление задач, проверки, инфраструктура, отчёты, онбординг и документация.

Где посмотреть готовые примеры

Сторонние скиллы стоит читать как чужой код: внутри могут быть скрипты и команды. Особенно внимательно стоит смотреть на скиллы, которые запускают команды.

Полезные материалы и репозитории:

Для начала достаточно взять один небольшой процесс, описать его в SKILL.md и положить рядом с кодом.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Звёздная гонка ИИ-агентов в мае 2026

Наткнулся на свежий разбор от Rost Glukhov, он 21 мая выгрузил через API число звёзд у 20 самых популярных опенсорсных фреймворков для агентов.

Что по цифрам:

OpenClaw — 373 тыс. звёзд. В апреле обогнал React и стал самым «звёздным» репозиторием в истории GitHub. Тот самый агент Штайнбергера, который живёт на твоём железе и общается через мессенджеры. Ритм — 62 релиза за месяц, по одному каждые 12 часов.
Hermes Agent от Nous Research — 160 тыс. за 12 недель. Растёт быстрее в неделю, чем OpenClaw в том же возрасте. Держит память между сессиями и сам пишет файлы навыков из успешных задач.
→ Середина таблицы спрессована между 26 и 43 тыс. — там позиции тасуются за сутки от одного поста на HN: Nanobot (Python, ~4 тыс. строк кода, от лаборатории HKU), AstrBot (самый активный по релизам), PicoClaw (Go, под встраиваемые устройства от Sipeed), AionUi (TypeScript, агентный UI) и ZeroClaw на Rust.

Что мне было интересно из выводов автора:

Во-первых, релизы и звёзды почти не коррелируют. OpenClaw выкатывает 62 релиза в месяц, а пара проектов с десятками тысяч звёзд — ноль.

Во-вторых — и это главное — звёзды измеряют любопытство, а не использование. Что люди реально запускают, показывают токены на OpenRouter, загрузки npm/PyPI и история CVE, а не счётчик в углу репозитория. Звезда стоит один клик; она не значит, что софт хоть раз запустили в проде.
Полезное напоминание перед тем, как в следующий раз выбирать стек по «самому популярному на гитхабе».

Оригинал и полный датасет: glukhov.org

Больше и раньше у меня в канале. Подпишись!

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+2
Комментарии0

GitHub Actions не маскирует секреты из фоновых процессов

Настраивал CI, в котором токен доступа переполучается в фоне — раз в 30 минут, пока идут тесты. Первый токен замаскирован через ::add-mask::, но что с экранированием новых токенов в логах? Можно ли вызвать ::add-mask:: прямо из фонового процесса?

В документации GitHub я ответа не нашёл. Там есть только общее место: workflow commands вида ::... раннер читает из stdout шага. А вот что происходит со stdout, который остался от фонового процесса после завершения шага, — непонятно.

Решил проверить — сделал тестовую репу. Схема простая: в одном шаге запускаю background-процесс, который через 15 секунд пишет ::add-mask:: — уже во время следующего шага. Потом специально печатаю секрет: сразу, после sleep, в следующем шаге и в отдельном job’е.

Foreground-секрет (маска из основного процесса) — замаскирован во всех шагах той же job’ы ✅ Background-секрет (маска из фонового процесса) — открыт везде, и до, и после срабатывания ::add-mask::

Бонус: маски вообще не живут между job’ами — даже foreground-маска в зависимом job’е уже не действует ❌

У нас это, к счастью, не стреляет: переполучение токена уходит в /dev/null, тесты ходят через API, секрет в stdout не попадает. А вот если какой-нибудь refresh-скрипт всё-таки может напечатать новый секрет в лог — на ::add-mask:: из background-процесса рассчитывать нельзя.

Дисклеймер: и код, и текст этого поста написаны в соавторстве с Claude Code.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Согласно долгосрочной статистике статуса доступности сервисов GitHub, после покупки платформы Microsoft аптайм проекта начал незначительно, но стабильно снижаться.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии0