Обновить
64K+

GitHub *

Веб-сервис для хостинга и разработки IT-проектов

27,24
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга

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.

Теги:
+3
Комментарии0

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

Ближайшие события

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

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

BloggyCms v1.0.0-rc.4

Наконец-то спустя почти год и два месяца моя CMS-ка для ведения блога получила более менее внятный релиз-кандидат, в котором ошибок осталось не так много, и в принципе система уже легко ставится на хостинг и управляется.

Дашборд системы
Дашборд системы

Впереди - куча оптимизации, например вынесение всех форм шаблона админки в контроллеры, и последующий их рендеринг через render_form(). Данные контроллеров в json и так далее.

Но - текущая версия движка с последующими обновлениями уже не сломается, как это было в первых релизных версиях.

Ну и самое главное - официальный сайт. Как оказалось - это одна из тех задач, которая весьма объемна и кропотлива - это и документация, и каталог дополнений с API для разработчиков и еще много-много чего.

Приглашаю к тестированию: https://github.com/pechoradev/BloggyCms

Также буду рад видеть новых контрибьюторов CMS.

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+2
Комментарии24

Собрал в одном месте проверенные сервисы и инструменты для тех, кому важна приватность в сети.

Репозиторий: Awesome Anonymity

Каждый раз, когда нужно зарегистрироваться без слива личных данных приходится гуглить одно и то же. Этот список — попытка собрать всё в одном месте.

PR в репо приветствуются, если это не реклама.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии1

Самые быстрорастущие репозитории на GitHub за эту неделю:

1. NousResearch/hermes-agent (+51.0K звёзд)
Агент, который развивается вместе с вами.

🔗 https://github.com/nousresearch/hermes-agent

2. forrestchang/andrej-karpathy-skills (+37.4K звёзд)
Файл CLAUDE.md для улучшения поведения Claude Code, основанный на наблюдениях Андрея Карпаты о проблемах LLM при программировании.

🔗 https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills

3. microsoft/markitdown (+14.5K звёзд)
Инструмент на Python для конвертации файлов и офисных документов в Markdown.

🔗 https://github.com/microsoft/markitdown

4. thedotmack/claude-mem (+12.4K звёзд)
Плагин для Claude Code. Автоматически фиксирует работу Claude во время кодинга, сжимает данные с помощью ИИ и добавляет релевантный контекст в будущие сессии.

🔗 https://github.com/thedotmack/claude-mem

5. multica-ai/multica (+10.6K звёзд)
Open-source платформа управляемых агентов. Позволяет делать код-агентов участниками команды: назначать задачи, отслеживать прогресс и накапливать навыки.

🔗 https://github.com/multica-ai/multica

6. shiyu-coder/Kronos (+6.7K звёзд)
Базовая модель для понимания «языка» финансовых рынков.

🔗 https://github.com/shiyu-coder/Kronos

7. addyosmani/agent-skills (+6.4K звёзд)
Инженерные навыки продакшен-уровня для кодинг-агентов.

🔗 https://github.com/addyosmani/agent-skills

8. OpenBMB/VoxCPM (+6.3K звёзд)
TTS-модель без токенизатора для мультиязычной генерации речи, дизайна голоса и реалистичного клонирования.

🔗 https://github.com/OpenBMB/VoxCPM

9. virattt/ai-hedge-fund (+4.7K звёзд)
ИИ-команда хедж-фонда (агенты-аналитики и трейдеры).

🔗 https://github.com/virattt/ai-hedge-fund

10. HKUDS/DeepTutor (+4.5K звёзд)
Персонализированный обучающий ассистент на базе ИИ-агента.

🔗 https://github.com/HKUDS/DeepTutor

Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал!

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+1
Комментарии0

Claude Code стал публичным из-за ошибки в сборке

Исходный код агента Claude Code оказался в открытом доступе из-за технической ошибки. При публикации пакета разработчики не исключили .map-файл, что фактически позволило восстановить значительную часть внутренней логики проекта.

Скриншот GitHub
Скриншот GitHub

Репозиторий быстро разошёлся по сообществу: за короткое время он собрал тысячи звёзд на GitHub и был многократно скопирован. Внутри — системные промпты, архитектурные решения, вспомогательные функции и другие элементы, которые обычно остаются закрытыми.

Ознакомиться с утёкшим кодом можно в репозитории: https://github.com/instructkr/claude-code

Ситуация наглядно показывает, насколько критичной может быть даже незначительная ошибка в конфигурации сборки — особенно для проектов с закрытой архитектурой.

Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал!

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

GitHub тихо превратили в Store.
Ну почти.

Недавно наткнулся на занятный опенсорс‑проект — GitHub Store (github.com/OpenHub-Store/GitHub-Store). Это такая «оболочка» поверх GitHub, которая делает с репозиториями то же самое, что App Store / Google Play делают с приложениями.

В чём суть

По факту GitHub Store пытается ответить на давно назревший вопрос:

«Почему, чтобы поставить простую утилиту с GitHub, мне нужно идти читать README, искать бинарники, разбираться с релизами, а потом ещё помнить, как это всё обновлять?»

Авторы решили: хватит так жить. Давайте сделаем нормальный стор поверх GitHub, но без своей отдельной экосистемы:

есть лента с трендами и популярными репозиториями — можно просто полистать и найти что‑нибудь полезное, как в обычном магазине приложений;

установка в один клик (ну, почти) — не надо руками лазить по релизам и думать, какой файл скачать;

автоматические обновления уже установленных программ — не нужно помнить, что там выходило, кто из них обновился, а кто нет;

работает на Android, Windows, macOS и Linux — то есть это не очередной «только под одну платформу, остальным держаться».

С точки зрения пользователя это выглядит как нормальный стор: плитки, поиск, категории, тренды. Но под капотом — обычные GitHub‑репозитории. Никакого своего «реестра пакетов», зависимостей и т.п. Всё, что уже лежит на GitHub, становится чуть более человечно упакованным.

Зачем это вообще нужно

Если вы давно сидите на GitHub, то знаете эту боль:

  • находишь классный проект на Hacker News / Хабре / Реддите;

  • переходишь в репу;

  • в README: «build it yourself», 15 шагов, три тулчейна и «tested only on Arch btw»;

  • если повезло — есть бинарник где‑то глубоко в релизах, но без автообновлений.

GitHub Store как раз пытается это сгладить:
вместо «репозиторий с набором файлов» — понятное приложение, которое можно установить и потом обновлять как нормальный софт.

Причём это не замена package manager’ам (apt, brew, winget и прочие), а именно интерфейс к тем проектам, которые туда никогда не доедут: личные тулзы, мелкие утилиты, нишевые программы, эксперименты.

Автор проекта прямо пишет, что идея — собрать в одном месте тысячи программ, которых вы не увидите ни в одном официальном сторе, но которые живут на GitHub, звёзды собирают, а до пользователя так и не доезжают.

Чем это похоже на App Store, а чем — нет

Похоже:

есть витрина: тренды, популярное, поиск;

есть установка в одно действие;

есть обновления, о которых думать не нужно.

Не похоже:

нет централизованной модерации в духе Apple/Google — это всё равно GitHub, со всеми вытекающими;

нет единого UX по установке/запуску (проекты разные, и у каждого свои особенности);

безопасность пока, очевидно, на уровне «как в GitHub»: вы сами решаете, кому верить.

То есть это не «новый стор, который победит все остальные», а надстройка над тем, чем GitHub по факту давно является — огромным складом софта, где интерфейс для обычного пользователя исторически был «так себе».

Кому это вообще может зайти

Тем, кто любит ковыряться в GitHub и искать новые инструменты, но устал превращать каждый проект в квест.

Тем, кто живёт на Linux / Windows / macOS, использует кучу мелких утилит и хочет держать их в одном месте с автообновлениями.

Тем, кто сам пилит опенсорс: это ещё один канал донести свой проект до людей, которые не любят GitHub, но любят «поставить и пользоваться».

Что в итоге

Идея «сделать стор поверх GitHub» витала довольно давно, но тут её хоть кто‑то нормально попробовал свернуть в рабочий вид, да ещё и кроссплатформенно.

Пока это выглядит как удобная человеческая морда к GitHub, а не очередной велосипед ради велосипеда. Если у вас жизнь связана с опенсорсом (или вы просто любите новые игрушки), проект точно стоит хотя бы посмотреть.

Ну и по классике: это опенсорс, так что можете не только поставить, но и прийти с PR’ами, если чего‑то не хватает или кажется сделанным криво.

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+6
Комментарии2

Представлен открытый мультиплатформенный проект GitHub Store. Это GitHub в виде магазина с приложениями — скачивать, обновлять и устанавливать ПО с платформы теперь можно, как из обычного магазина приложений:

  • все приложения ставятся в один клик;

  • установленные версии ПО сами обновляются;

  • есть тренды и топы по репозиториям;

  • работает на Android, Windows, macOS и Linux.

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+6
Комментарии0

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

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+7
Комментарии1

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

Посмотрел я на эти цифры и вот что скажу:

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

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

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

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

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

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

Гы.»

Это ответ другого ИИ на новость о выходе ChatGPT 5.4

Теги:
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+9
Комментарии6

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

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

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

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии3

Галлюцинации ИИ как дефицит Алгоритмической Ясности

1. Феномен избыточного синтеза

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

2. Почему система «фантазирует»?

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

3. Плотность смысла против многословия

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

4. Методы «расклинивания» моделей

Чтобы минимизировать когнитивные искажения алгоритма, необходимо внедрять жесткие фильтры:

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

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

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

Заключение

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

Теги:
Всего голосов 6: ↑4 и ↓2+2
Комментарии4

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

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

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

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

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+4
Комментарии0

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

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

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

С чего начали

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

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

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

На практике это не сработало.

Первые тревожные сигналы

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

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

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

Что отпугивало разработчиков

  1. Новый сервис → нежелание делиться данными

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

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

это воспринимается как лишний фрикцион.

Особенно для соло-разработчиков и небольших команд.

  1. Git ≠ GitHub

Ключевой инсайт.

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

Обязательная привязка GitHub стала серьёзным барьером.

А мнение стандартных пользователей разделилось:

Часть говорила:

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

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

Это не про безопасность — это про ощущение легитимности.

Другие говорили ровно противоположное:

«Слишком много кнопок — ощущение перегруженности».

И это тоже справедливый аргумент.

Что мы изменили

  1. Упростили форму для пользователей

Оставили:
• Google
• Facebook
• Discord

Достаточно выбора для доверия, без визуального шума.

  1. Git-провайдеры вынесли в отдельную группу

Под отдельной кнопкой:
• GitHub
• GitLab
• Bitbucket

Для разработчиков это стало понятнее и логичнее.

  1. Убрали обязательный GitHub

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

Без принудительного GitHub.

Первые цифры (осторожно)

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

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

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

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

Для молодой платформы даже такие ранние сигналы уже показательны.

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

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+2
Комментарии2

Управление задачами в Jira с помощью AI

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

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

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

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

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

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

  2. Создал задачу и завёл её на меня.

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

  4. Посчитал количество затраченного времени.

  5. Заполнил всю эту красоту в задачу.

  6. И перетащил её в Done.

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

Красота же! 🚀

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

Теги:
Рейтинг0
Комментарии3

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

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

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

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

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

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+2
Комментарии0

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

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

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

  • кастомные поисковые движки;

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

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

  • проверка URL на вредоносы, пробив репутации ресурса;

  • поиск по открытым датасетам, реестрам или санкционным спискам;

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

  • гео-поиск с визуализацией на карте;

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

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

  • поиск следов криптоплатежей из открытых источников;

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

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

Code Wiki — AI документация репозиториев от Google

Code Wiki поможет сейчас исследовать open source репозитории, а в будущем обещают CLI версию для документации собственного кода.
Code Wiki поможет сейчас исследовать open source репозитории, а в будущем обещают CLI версию для документации собственного кода.

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.

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии4

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:

Теги:
Всего голосов 14: ↑10 и ↓4+6
Комментарии1

​​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). 

Данные из innovation graph
Данные из innovation graph

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.

Теги:
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+7
Комментарии2