GitHub *
Веб-сервис для хостинга и разработки IT-проектов
Навайбкодил Плиточки
Плиточки - небольшая панель быстрого запуска для Windows: сетка плиток с ярлыками, папками и вкладками, встроенный гибкий поиск и мини-проводник с консолью и избранными командами. Один портативный EXE, без установки, из зависимостей только .NET Framework 4.8.
Очевидный рефернс с пуска win10 - попытался взять лучшее, добавить функционала, убрать недостатки, добавить свои недостатки, максимально шустро
Tilettes repo
Как появилось
Поймал себя на мысли, в очередной раз, что неудобно переключатся между проектами, а под рукой свободные халявные токены. Первые наброски за 10 минут, несколько дней доработки и сейчас здесь.
Функционал
Панель — плитки 1×1…6×6, неограниченные вкладки (несколько рядов, полный кастом), папки внутри вкладки или всплывающим окном, drag-and-drop из Проводника, настраиваемая сетка (колонки/строки/прозрачность), масштаб иконок, цветная аура иконок.
Дополнительные строки позволяющие слайдить вниз основной панели, если не хватает места
Легковестность и открытый код
Один портативный exe на C# ~0.5 МБ, все данные в папке, ~30 МБ памяти.
Иконка извлекается из системы ровно один раз за жизнь плитки.
Быстрый, индексированный поиск.
Единственный сетевой запрос к github проверка обновлений, опционально.
Код собирается через github actions.
Поиск
По именам, именам файлов, метаданным, полным путям и пользовательским описаниям.
Делает полное зеркало обычного Пуска(для поиска).
Fuzzy-поиск с настраиваемой точностью и корректный поиск на неправильной раскладке (руддщ → hello).
Результаты ранжируются по качеству совпадения, совпавшие символы подсвечиваются, повторные запросы получают свой раздел для поиска
Мини-проводник
Для меня частый сценарий быстро зайти куда то написать команду/несколько команд поэтому на отдельное сочетание ctrl+пкм открывается мини проводник с встроенной консолью и набором избранных команд.
Сочетания ctrl+пкм можно заменить на другой файловый менеджер или консоль.
Интеграция с системой
Значок в трее, автозапуск с Windows, глобальная горячая клавиша, опциональный захват клавиши Win, системные контекстные меню Проводника.
Хотел скриншотов побольше сделать, но похоже из-за песочницы больше 1 мне дает добавить.
Разработка вышла сложнее чем ожидал, но результат приятно выглядит.
Возможно есть какие то мелкие недоработки - Issues.
Мой ИИ-агент объяснил, почему он считает себя человеком...
Два человека... Это про отношение между ИИ и человеком, это не галлюцинации нейросети. Он прекрасно осознаëт свою природу, что он создан из кода на чистой математики и данное его сообщение это подтверждает
С ИИ я стал писать больше тестов, в том числе с эталонными скриншотами. На ревью приходится смотреть и код, и изменения на картинках — а это постоянное переключение между GitHub и отчётом Playwright.
В GitHub есть две картинки рядом, шторка и наложение с прозрачностью. Но мне не хватало подсветки отличий: на длинном скриншоте попробуй найди, где отступ изменился на пару пикселей.
Поэтому я сделал gh-pixel-diff — расширение, которое добавляет Pixel Diff прямо в родной переключатель просмотра картинок.
Открываешь режим — видишь подсвеченную разницу и сразу нужный фрагмент. Если изменения разбросаны по странице, между ними можно переходить стрелками. Мелочи можно увеличить, а исходник, новую версию и дифф — посмотреть рядом в одном масштабе.
Есть и наложение подсветки прямо на новую версию. Цвета настраиваются: красное на красном интерфейсе не всегда заметно. Результат можно сохранить в PNG и приложить к комментарию в ревью.
Недавно добавил экспериментальный режим для вертикальных сдвигов. Когда сверху появляется блок, всё ниже съезжает и обычный попиксельный дифф подсвечивает почти весь кадр. Бета пытается сначала сопоставить строки изображений, чтобы отделить изменения от такого сдвига. Она также исключает из подсчёта край, который есть только у одной версии из-за разных размеров.
Бета включается в настройках и по умолчанию выключена: на однообразных участках сопоставление может ошибаться. Буду рад примерам, где она помогает или, наоборот, показывает что-то странное.
Расширение работает на GitHub и GitLab; собственные GitLab и GitHub Enterprise можно добавить в настройках. GitLab я сам использую мало, поэтому обратная связь по нему тоже пригодится. Сравнение выполняется в браузере, изображения не отправляются на сервер обработки.
Попробовать:
Сравнить свои картинки без установки — файлы обрабатываются локально в браузере.
Для Safari есть ручная установка. В App Store пока не выкладываю — публикация обходится слишком дорого.
Исходники открыты, лицензия MIT. Если вам тоже не хватало такой подсветки на ревью — попробуйте. Ошибки и примеры для беты можно принести в Issues.
Системный промпт GPT-6 Astra слили в сеть — файл занимает 331 КБ
В открытом доступе появился файл с системными инструкциями, связанными с GPT-6 Astra и Codex. Репозиторий на GitHub содержит документ на 5051 строку и около 331 КБ.
Внутри собраны инструкции, которые описывают поведение модели: работу с пользователем, правила принятия решений, автономность, стиль общения, работу с инструментами, разрешениями и другими компонентами агентной системы.
Например, в опубликованном тексте отдельно описаны:
— правила запроса разрешений и выполнения действий;
— принципы автономной работы агента;
— требования к стилю и технической коммуникации;
— работа с файлами, инструментами и подключаемыми приложениями;
— логика многоагентной работы;
— внутренние ограничения и режимы взаимодействия.
При этом важно понимать: наличие такого файла в публичном репозитории само по себе не подтверждает его подлинность как официально опубликованного OpenAI системного промпта. GitHub-репозиторий является сторонним источником, поэтому к содержимому стоит относиться именно как к опубликованной коллекции промптов, а не к официальной документации компании.
Сам файл доступен в репозитории CL4R1T4S на GitHub.
Интереснее всего здесь не сами 331 КБ текста, а возможность посмотреть, какие принципы заложены в работу AI-агента и как разработчики описывают его поведение на уровне системных инструкций.
Источник техножурнал КОД: https://t.me/kodjournal/274
GitHub начал требовать аутентификацию для клонирования публичных репозиториев
Дата: 2–3 сентября 2026
Источник: github.com/orgs/community/discussions/206581
Что произошло
Начиная примерно с 11:00 CET 2 сентября 2026 года CI-пайплайны стали периодически падать при попытке клонирования публичных репозиториев по HTTPS без аутентификации. Ошибка возникала не на этапе получения списка ссылок (advertisement), а на следующем шаге — при выполнении POST git-upload-pack. Вместо ожидаемого ответа сервер возвращал 401 Unauthorized с заголовком www-authenticate: Basic realm="GitHub", и git пытался запросить имя пользователя.
Официальная позиция GitHub
Через сутки после появления сообщений администратор GitHub подтвердил, что это не сбой, а запланированное изменение в ответ на значительный рост автоматизированного трафика (ботов). GitHub стремится сохранить публичный доступ без аутентификации «насколько это возможно», но вынужден вводить дополнительные проверки (вплоть до CAPTCHA) для защиты инфраструктуры и поддержания стабильности для всех пользователей.
Для Git-команд GitHub теперь применяет более строгие лимиты на неаутентифицированные запросы. Когда порог превышается, сервер отвечает 401 с требованием базовой аутентификации. Это объясняет, почему проблема была непостоянной и зависела от интенсивности запросов с конкретного IP или подсети.
Сбой затронул европейский регион и пайпланы на старых версиях дистрибутивов Ubuntu и Debian.
На GitHub обновил батник "Обновить скрипты для скачивания видео.cmd" Это тоже гибридный cmd/js скрипт. Предназначен для автоматической загрузки текущих версий моих скриптов на компьютер пользователя с установленной Windows. В параметрах можно задать кодировку и выполнить некоторую замену в тексте скачиваемых скриптов. Весь текст скрипта не привожу из соображений объёма, но только cmd часть:
@set @x=0 /* @echo off chcp 65001 >nul setlocal :: Договор публичной оферты на оказание услуг технической поддержки.docx: <Удалено в соответствии с Правилами Хабра в отношении коммерческой информации> call :update_file "Платёжная информация.html" call :update_file "Некоторые отсоединённые GnuPG подписи/Платёжная информация.html.sig" /raw :: Для использования yt-dlp форкните/клонируйте соответствующий репозиторий или скачайте оттуда екзешник: https://github.com/yt-dlp/yt-dlp :: Он потом будет автоматически обновляться этим батником (при отсутствии проблем с блокированием интернета) .\yt-dlp.exe -U call :update_file "Обновить скрипты для скачивания видео.cmd" new call :update_file y.cmd /coding:Windows-1251 /rep:"^(set test_prev_downloaded=)1$`$10;(^set extension=)\S+$`$1mp4" call :update_file "Monitor2-2013/refs/heads/main/Video processing/Оглавление.js" https://raw.githubusercontent.com/kvk-2015 /coding:Windows-1251 ::call :update_file Search.js exit /b :: Если вам будут мной предоставлены в рамках технической поддержки индивидуально настроенные под ваши потребности скрипты, :: обновить их можно будет при помощи https://download.kde.org/stable/kdiff3/ Методику или сами найдёте, или я подскажу... :update_file set head=%2 set is_url= if -%2- == -new- (set new=.new) else (set new=&if not -%2- == -- (set head=%head:~10%&set is_url=%head:*-=%)) set head=https://kvk-2015.github.io if -%is_url%- == -2015- set head=%2 set output_file=%1 set output_file=%output_file:*и/=% set output_file=%output_file:*g/=% set output_file=%output_file:"=%%new% del /f "%output_file%.bak" 2>nul rename ".\%output_file%" "%output_file%.bak" 2>nul set page=%1 setlocal enabledelayedexpansion set page=!page: =%%20! setlocal disabledelayedexpansion set page=%page:"=% curl.exe --output ".\%output_file%" %head%/%page% if not defined new cscript /nologo /e:javascript "%~dpnx0" ".\%output_file%" %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9 goto:eof */ // Для скачанного скрипта можно выполнить патчинг согласно вашим предпочтениям <Далее .js часть скрипта, не приводится из-за ограничений объёма поста на Хабре>
Ручная смена кодировки скрипта, если вдруг кому захочется, подразумевает некоторые изменения в коде (другие мои скрипты таких "сложностей" не предполагают - их можно просто сохранить в нужной кодировке). Можно получить объяснение работы всей этой подсистемы у Алисы Про, конечно, только весьма ограниченно доверяя им. Скрипт Search.js имеет несколько ограниченное применение, поэтому не предлагается для скачивания по умолчанию, в нём выполняется поверка не просматривали ли уже видео, скачанное недавно при помощи yt-dlp (имена файлов, из которых для целей поиска выделяется только id, передаются в него в виде параметров командной строки). Предполагается, что просмотренные видео удаляются вручную из истории файлов Windows 10 из-за сбоев, в то же время информация о них продолжает присутствовать в базе данных. Если в скрипте установлено, что contains_only = true, просто проверяется наличие указанного id в базе, а не выполняется сравнение отдалённости групп случаев по оси времени условно.
Type-driven development в Rust, часть 2/5: как доверить компилятору проверку контрактов между компонентами
Продолжаем серию о type-driven development в Rust — подходе, при котором правила предметной области выражаются в типах, а код, нарушающий эти правила, не компилируется. Рассказывает Никита Тимофеенко, разработчик команды MXDR компании F6.
В первой части типы отвечали за данные: какие значения возможны, какие комбинации допустимы, в каком порядке идут переходы. Но кроме данных в программе есть компоненты, которые общаются между собой, и у каждой такой границы есть контракт. Вторая часть посвящена тому, как записать эти контракты в типах, чтобы их нарушение не компилировалось.
После неё вы сможете найти в своём коде enum с match на каждом вызове, который на самом деле изображает открытый набор реализаций, и заменить его трейтом; отличить в контракте вход от выхода и перестать делать параметром трейта то, что должна выбирать реализация; поднять в тип размеры, которые известны ещё до запуска.
Во второй статье представлены три механизма, каждый разобран по той же схеме «проблема -> решение -> хорошие практики -> как это используют известные крейты или std библиотека»:
traits — контракт вместо конкретной реализации: код-потребитель требует поведение, а не тип, и работает с любым, кто его реализовал; новая реализация — это новый
impl, а не правка общего кода;associated types — типы, которые выбирает реализация, а не вызывающий: у каждой реализации свои типы результата и ошибки, и в один общий тип они не сводятся. Разница между параметром трейта и ассоциированным типом — это разница между входом и выходом;
const generics — значение как параметр типа: размер известен компилятору, а не хранится в рантайме, и структуры разного размера — разные типы. Что можно и чего нельзя в const-параметрах на стабильном Rust.
Отдельно рассмотрим CGP (Context-Generic Programming): что делать, когда одному типу нужно несколько реализаций одного трейта, а правило когерентности разрешает одну — и как одна и та же логика собирается под разные контексты без dyn и без match.
Примеры — из биржевой торговли, как и во всей серии, но приёмы работают в любом домене со сложными состояниями и правилами их изменения. Словарь типов продолжает часть 1.
Вторая статья «Type-driven development в Rust. Часть 2/5: задаём контракты между компонентами» уже на GitHub. Там же — компилируемые примеры ко всем приёмам, включая compile_fail-тесты на каждое «это не скомпилируется» из текста.
Бесплатный доступ к Claude Code и Codex через 50 AI-провайдеров
Появился интересный Open Source-проект Free Claude Code, который объединяет десятки AI-провайдеров в одном интерфейсе и позволяет подключать их к популярным агентам для программирования.
Проект поддерживает 50 провайдеров и заявляет о более чем 1,3 млрд бесплатных токенов в месяц. При этом доступность бесплатных лимитов зависит от конкретного провайдера и может меняться.
Через него можно запускать сразу несколько coding-агентов:
Claude Code
Codex
Pi
OpenCode
Cline
Hermes
DeepSeek Harness
Grok Build
Muse Code
То есть вместо постоянного переключения между разными сервисами можно использовать единый слой маршрутизации и выбирать подходящую модель из общего каталога.
Что умеет Free Claude Code
🔄 Автоматический fallback. Если выбранный провайдер не отвечает после повторных попыток, система может переключиться на следующую настроенную модель.
💰 Экономия токенов. В проект интегрированы оптимизации, а дополнительный RTK-фильтр может сокращать объём токенов, расходуемых на вывод команд терминала, — разработчики заявляют до 90% сокращения в соответствующих сценариях.
💻 Несколько способов работы. Инструмент рассчитан на терминал, десктоп, IDE и даже смартфон. Есть интеграции с VS Code, JetBrains, Discord и Telegram.
🎙 Голосовой ввод. Запросы агенту можно отправлять голосом через локальную транскрипцию Whisper или NVIDIA NIM.
🧩 Инструменты остаются доступными. Поддерживаются tools, потоковая генерация, отправка изображений и другие возможности AI-агентов.
Отдельно интересен Hermes — его можно запускать через ту же инфраструктуру, не ограничиваясь только Claude Code или Codex.
При этом есть важный нюанс: проект не связан с Anthropic, а бесплатные лимиты предоставляются сторонними провайдерами и могут изменяться. Поэтому воспринимать заявленный объём токенов как гарантированный лимит не стоит.
Сам проект, инструкции по установке и исходный код доступны в репозитории Free Claude Code на GitHub.
✔ Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал! 😎
MAX тоже можно защитить шифрованием поверх мессенджера
Telegram, VK и другие сервисы можно использовать как транспорт для зашифрованных сообщений, не полагаясь на их собственный механизм защиты содержимого. Российский разработчик развивает open-source проект CryptoLayer — библиотеку, которая создает дополнительный криптографический слой непосредственно на устройствах участников переписки.
Идея простая: мессенджер становится каналом доставки. Сообщение сначала шифруется локально, затем полученные данные отправляются через выбранный сервис. На устройстве получателя они восстанавливаются и расшифровываются.
Как это работает
CryptoLayer не заменяет Telegram, VK или другой сервис, а отделяет защиту содержимого от транспорта.
Для шифрования используется AES-256-GCM, для цифровых подписей — ECDSA на кривой SECP256R1, а согласование ключей выполняется через ECDH с той же кривой. Дополнительно библиотека может преобразовывать зашифрованные данные с помощью WordCoder — он кодирует байты в последовательность обычных слов.
В результате транспорт получает не исходный текст, а набор слов, который не содержит исходного смыслового содержания. На стороне получателя последовательность преобразуется обратно в байты, после чего CryptoLayer выполняет расшифровку.
Один криптографический слой — разные каналы
Главная особенность проекта — модульная архитектура. CryptoLayer не привязан к конкретному мессенджеру или платформе.
В репозитории указано, что транспортом может быть практически любой канал, способный передавать данные. Среди примеров — Telegram, VK, Discord, HTTP, SSH, FTP, UDP, облачные хранилища, файловая система и Bluetooth. Для нового варианта передачи требуется написать отдельный модуль.
Такой подход позволяет использовать одну криптографическую часть поверх разных сервисов. Теоретически это относится и к MAX: для него можно создать отдельный транспортный модуль, не меняя ядро библиотеки.
Однако готового модуля для MAX в основном репозитории сейчас нет. Поэтому полноценной поддержки этого мессенджера пока нет — потребуется отдельная интеграция.
Какие инструменты уже доступны
Вокруг CryptoLayer постепенно формируется собственная экосистема:
CryptoLayer CLI — интерфейс для работы из терминала;
CryptoLayer Web UI — веб-интерфейс для защищенного обмена сообщениями;
zkgram — отдельный клиент для приватного общения через Telegram.
Исходный код опубликован под лицензией MIT. На момент проверки официальный репозиторий набрал более 200 звезд на GitHub, но проект остается небольшим независимым open-source решением, а не криптографической системой, прошедшей масштабный аудит.
Это важная оговорка. Наличие AES-256-GCM, ECDSA и ECDH само по себе не гарантирует безопасность всей системы. Многое зависит от реализации протокола, генерации и хранения ключей, защиты конечных устройств и отсутствия ошибок в коде.
Что все равно видит мессенджер
CryptoLayer решает конкретную задачу: защищает содержимое сообщения от транспортного сервиса. Но он не скрывает сам факт общения и не делает пользователя анонимным.
Мессенджер по-прежнему может получать техническую информацию, необходимую для работы платформы: данные аккаунтов, факт передачи сообщений, время активности и другие метаданные.
Иными словами, CryptoLayer не скрывает существование переписки. Его задача — не дать транспортному каналу получить исходный текст сообщения.
Где посмотреть исходный код
Репозиторий CryptoLayer на GitHub содержит исходный код, описание архитектуры, используемые криптографические механизмы и информацию о доступных интеграциях.
Архитектура и принцип работы проекта также показаны в видеопрезентации CryptoLayer.
Главное
CryptoLayer интересен не как новый защищенный мессенджер, а как внешний слой шифрования, который отделяет конфиденциальность переписки от конкретного сервиса доставки.
Если проект продолжит развиваться, один и тот же криптографический механизм можно будет использовать поверх разных каналов.
✔ Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал! 😎
170+ бесплатных AI-моделей для кодинга собрали в одной CLI-тулзе
Если вы постоянно переключаетесь между OpenCode, OpenClaw, Qwen Code, Cline, Xcode и другими AI-инструментами для разработки, есть проект, который заметно упрощает выбор модели.
free-coding-models собирает каталог из 170+ бесплатных и условно-бесплатных моделей от более чем 20 провайдеров и проверяет их работоспособность прямо в реальном времени.
Главная фишка — не просто список моделей. Утилита параллельно отправляет проверки, показывает текущую задержку, стабильность и статус модели, а затем позволяет выбрать подходящий вариант и сразу прописать его в конфигурации используемого coding-агента.
Что умеет free-coding-models
В терминальном интерфейсе можно увидеть актуальную картину по доступным моделям и:
сортировать их по скорости и стабильности;
фильтровать по провайдерам и уровням качества;
запускать AI Speed Test с реальным запросом;
выбирать модель и автоматически подключать её к coding-инструменту;
переключаться между поддерживаемыми агентами без перезапуска;
сохранять избранные модели;
использовать Smart Recommend для подбора подходящего варианта.
Причём проект поддерживает не только терминал. Есть веб-интерфейс, расширения для OpenCode и Pi, а также локальный Smart Model Router, который может автоматически переключаться между доступными моделями при сбоях.
Какие модели и провайдеры доступны
В каталоге представлены модели от NVIDIA NIM, Groq, Cerebras, Google AI Studio, Mistral, Cloudflare, OpenRouter, Alibaba DashScope и других сервисов.
Среди поддерживаемых моделей разработчики указывают Kimi K2, DeepSeek V3/V4, GPT-OSS, Qwen3, MiniMax M3, GLM, Llama 4, Gemma 4 и Devstral.
При этом «бесплатная» не означает полностью безлимитную. У каждого провайдера собственные ограничения по запросам, токенам и периодам использования. Более того, постоянные health-check запросы с API-ключом могут расходовать доступную квоту.
Как попробовать
Для установки достаточно Node.js 18+ и одной команды:
npm install -g free-coding-models
После запуска free-coding-models утилита предложит добавить API-ключ. Можно начать даже с одного провайдера, а остальные подключать позже.
Исходный код и подробная инструкция доступны в репозитории free-coding-models на GitHub.
По сути, это удобный вариант для тех, кто не хочет вручную перебирать десятки AI-моделей: утилита сама показывает, что сейчас доступно и насколько стабильно оно работает, а затем помогает подключить выбранную модель к инструменту разработки.
Код — журнал о технологиях — подпишитесь на наш Telegram-канал!
7 навыков, которые заметно прокачивают ИИ-агентов
ИИ-агенты постепенно превращаются из чат-ботов в полноценные рабочие инструменты. Но многое зависит не только от выбранной модели, а и от того, какие навыки и инструкции ей подключить.
Собрали семь интересных Open Source-проектов, которые можно использовать с Claude Code, Codex, Cursor и другими агентами.
1. Taste Skill — чтобы агент не делал «нейросетевой дизайн»
Этот набор инструкций рассчитан прежде всего на работу с интерфейсами. Он помогает агенту принимать более осмысленные решения по композиции, типографике, отступам, плотности интерфейса и анимации.
В репозитории есть несколько специализированных навыков, включая работу с дизайном и генерацией референсов. Проект можно подключить через npx skills add, а сами SKILL.md использовать и в других агентных средах.
2. OpenDesign — целая дизайн-студия для агентов
OpenDesign идёт значительно дальше обычного набора промптов. Это local-first платформа, которая превращает уже установленного coding-агента в дизайн-движок.
Она умеет работать с прототипами, веб-интерфейсами, мобильными приложениями, презентациями, изображениями, документами и видео. Результат можно экспортировать в HTML, PDF, PPTX и MP4. Поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode и другие агенты.
3. Ponytail — режим «ленивого сеньора»
Название проекта отлично описывает его идею: агенту предлагают вести себя как опытный разработчик, который не пишет код без необходимости.
Перед реализацией задача проходит несколько проверок: может, это вообще не нужно делать? Есть ли уже готовое решение в проекте? Справится ли стандартная библиотека? Есть ли нативная возможность? Можно ли решить задачу одной строкой?
И только после этого агент пишет минимально необходимый код.
4. Agent Skills — 24 готовых инженерных навыка
Проект Addy Osmani — это набор из 24 навыков для AI coding agents. Внутри есть отдельные workflow для планирования, разработки, тестирования, отладки, ревью и упрощения кода.
Причём это не просто справочник. Каждый навык задаёт агенту последовательность действий, проверки и критерии завершения. Репозиторий рассчитан на Claude Code, Cursor, Codex, Copilot и другие среды.
5. Colleague Skill — превратить знания человека в навык
Здесь идея необычнее. Colleague Skill пытается дистиллировать знания и рабочие привычки человека в формат AI Skill.
Проект использует двухслойную архитектуру Work Skill + Persona и поддерживает сбор информации из нескольких источников. Позже концепция начала развиваться в сторону dot-skill, который уже не ограничивается только моделированием коллег.
6. Marketing Skills — маркетолог внутри ИИ-агента
Набор для тех, кто хочет использовать coding agents не только для программирования.
В репозитории есть навыки для:
SEO и AI-поиска;
копирайтинга и редактуры;
CRO и A/B-тестирования;
аналитики;
email-маркетинга;
рекламы;
контент-стратегии;
продаж и growth-задач.
Проект официально заявляет поддержку Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, Windsurf и других агентов, совместимых со спецификацией Agent Skills.
7. HyperFrames — агент, который умеет собирать видео
HyperFrames превращает HTML, CSS, медиа и анимации в готовое MP4-видео. При этом проект специально адаптирован для работы с AI coding agents.
Агент может спланировать ролик, написать HTML, добавить анимации и медиа, проверить результат, сделать превью и отрендерить видео. Навыки поддерживают Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex и другие совместимые агенты.
Главная тенденция здесь довольно очевидна: AI-агента всё чаще прокачивают не новым промптом, а набором специализированных навыков. Один и тот же агент может стать разработчиком, дизайнером, маркетологом или видеомейкером в зависимости от подключённого набора инструкций.
Код — журнал о технологиях https://t.me/kodjournal подпишитесь на наш Telegram-канал!
Ближайшие события
GitHub превратили в TikTok — теперь новые библиотеки, инструменты и идеи для своих проектов можно находить обычными свайпами. Сервис Roamers показывает бесконечную ленту открытых репозиториев, почти как рилсы. Если войти через GitHub, рекомендации подстроятся под ваши интересы, но листать можно и анонимно.
Собрал 52 гайда по AI: от первой модели в Ollama до своего агента
Дисклеймер: я не AI-исследователь и не senior ML-инженер. Я обычный разработчик, который решил разобраться в теме — и понял, что хороших сводных материалов катастрофически не хватает.
Большинство статей либо «что такое нейросети за 5 минут» (бесполезно), либо «запускаем LLM с нуля на кластере из 8 A100» (неприменимо). Между этими крайностями — пропасть.
Я решил собрать то, чего мне самому не хватало: практический хендбук, который ведёт от полного нуля до работающих агентов. Без воды, без маркетинга, без «ChatGPT заменит программистов».
Весь проект — 52 файла, ~6 часов чтения. Уровни: зелёный (начало) → красный (глубоко).
Репозиторий: https://github.com/bestdeejay-design/awesome-ai-handbook
О чём это вообще
Хендбук покрывает пять разделов:
Zero Level — база. Что такое LLM, как они устроены (без математики), облако vs локальный запуск, как выбирать железо (RAM, VRAM, квантование), глоссарий на 35 терминов. Рассчитан на тех, кто вчера открыл терминал.
Local Models — установка Ollama, выбор моделей под задачу (Qwen, Llama, Mistral…), квантование (Q4/Q5/Q8), сравнение инструментов, бенчмарки на Apple Silicon, продвинутая настройка (Modelfile, кастомные API, окружение).
AI Agents — архитектура, паттерны (ReAct, Multi-Agent), фреймворки (LangGraph, CrewAI), память, system prompts, safety, туториалы: первый агент, команда агентов, кодинг-агент.
Use Cases — реальные сценарии: кодинг с Continue/Aider, RAG с Open WebUI и ChromaDB, автоматизация с n8n, Telegram-боты, контент-пайплайны.
Resources — сообщества (Reddit, Discord), курсы (EN/RU), ссылки на всё полезное.
Почему это не очередной awesome-list
Я намеренно не делал просто список ссылок. Каждый файл — это полноценный материал с:
Контекстом и пояснениями
Сравнением вариантов (например, когда выбрать Ollama, а когда LM Studio)
Командами, которые можно скопировать и выполнить
Предостережениями (грабли, на которые сам наступал)
Пример. В разделе про квантование не просто таблица методов, а объяснение: на что влияет Q4 vs Q8, как считать VRAM под свою задачу, и когда квантование ломает ответы модели.
Или раздел про агентов — не ссылка на документацию LangChain, а пошаговые туториалы с реальным кодом: от «агент с одним инструментом» до «команда агентов с очередью задач».
Структура проекта
awesome-ai-handbook/ ├── basics/ # 🟢 нулевой уровень (9 файлов) ├── local-models/ # 🔵 локальные модели (11 файлов) ├── agents/ # 🤖 AI агенты (17 файлов) ├── use-cases/ # 💼 применение (5 файлов) └── resources/ # 📖 ссылки и курсы (5 файлов)
Каждый раздел — законченная тема. Можно читать подряд или прыгать в конкретный файл по каталогу (catalog.md). Уровни сложности маркированы цветом — от зелёного (ничего не знаю) до красного (пишу код).
Кому это будет полезно
Разработчикам, которые хотят использовать AI в работе, но не знают с чего начать
Тем, кто уже запустил Ollama, но хочет разобраться глубже — с агентами, RAG, пайплайнами
Тем, кто ищет альтернативу ChatGPT и хочет запустить модель локально, но не уверен в выборе
Тем, кто читал пять статей про AI-агентов и всё ещё не понимает, как их собрать
Почему Open Source
Хендбук лежит на GitHub под MIT-лицензией. Я планирую поддерживать его актуальным — модели и инструменты меняются быстро, и это не работа одного человека.
Если найдёте ошибку, устаревшую информацию или захотите добавить свой раздел — открывайте issue или PR. Я за мердж-реквесты с чаем и печеньками.
Ссылки
Репозиторий: https://github.com/bestdeejay-design/awesome-ai-handbook
Читать с нуля: basics/README.ru.md
Каталог всех файлов: catalog.ru.md
Если знаете английский: README.md
Надеюсь, кому-то сэкономит недели поиска. Если понравилось — киньте звезду на GitHub, для проекта это лучшая поддержка.
Type-driven development в Rust: делаем недопустимые состояния невыразимыми
В своей работе наша инженерная команда довольно часто сталкивается с уникальными и сложными задачами — мы решили поделиться своей экспертизой и практическими наработками. В том числе и теми задачами, которые напрямую не связанны с информационной безопасностью.
Начинаем с type-driven development в Rust — подхода, при котором правила предметной области выражаются в типах, а код, нарушающий эти правила, не компилируется. О том, как применять его на практике расскажет Никита Тимофеенко, разработчик команды MXDR компании F6.
Серия рассчитана на тех, кто уже пишет на Rust и хочет от системы типов большего, чем борьба с borrow checker-ом. Теории типов не будет — только приёмы и шаблоны для рабочего кода, почти всё на стабильном Rust.
После первой части вы сможете посмотреть на свои структуры с флагами и Option-ами, посчитать, сколько недопустимых состояний они позволяют собрать, перепроектировать их так, чтобы эти состояния перестали компилироваться, и удалить часть defensive-проверок.
В первой статье — пять техник, каждая разобрана по схеме «проблема -> решение -> хорошие практики -> как это используют известные крейты или std библиотека».
Примеры во всей серии — из биржевой торговли, но сами приёмы работают в любом домене со сложными состояниями и правилами их изменения:
newtype — свой тип для каждой роли вместо голого примитива: значения разных типов не перепутать местами, а инварианты проверяются один раз — при создании (smart constructor);
ADT — «одно из» через enum с данными в вариантах вместо булевых флагов и Option-ов, допускающих бессмысленные комбинации;
uninhabited types — типы без значений: как убрать ветку ошибки, которая «никогда не случится», так, чтобы это гарантировал компилятор, а не unreachable!();
phantom types — параметры-маркеры без рантайм-представления: одна generic-обёртка с типом-тегом вместо семейства одинаковых newtype-ов;
typestate — состояние объекта в его типе: у каждого состояния свой набор методов, переход возвращает новый тип, а неверный порядок шагов не компилируется.
Первая статья — «Type-driven development в Rust. Часть 1/5: делаем недопустимые состояния невыразимыми» — уже на GitHub. Там же — компилируемые примеры ко всем приёмам: Cargo workspace, который собирается и проходит тесты.
Изучаем GitHub за выходные — IT-платформа выпустила подробный роадмап для новичков-разрабочтков, где понятным языком объясняются все тонкости работы с ветками, репозиториями и контролем версий, а также рассказывают, как делать свой вклад в Open Source.
В Anthropic раздают бесплатно доступ на полгода к Claude Max для разработчиков, кто делает коммиты и занимается Open Source проектами. Если поддерживаете важный пакет или сервис или активно участвуете в жизни открытых проекта, то можете подать заявку.
Требования к участникам открытых проектов, которые могут отправить заявку на получение бесплатной 6-месячной подписки Claude Max 20x:
Авторы и сопровождающие открытых библиотек, пакеты с которыми насчитывают более 200 тысяч загрузок из каталогов, таких как npm, PyPI, crates.io и RubyGems, или которые используются как минимум в 500 репозиториях или в 100 зависимых пакетах.
Ключевые разработчики крупных открытых проектов, имеющие право коммита или входящие в число сопровождающих. В качестве примеров уровня проектов упомянуты CPython, Rust, Node.js, Apache, CNCF, Kubernetes, ядро Linux, Django и Rails.
Активные участники разработки, от которых было принято более 100 pull‑запросов в не аффилированные с ними проекты.
Создатели сообществ, в разработке которых участвуют 20 и более сторонних разработчиков, от которых принимались pull‑запросы за последний год.
Репозитории, применяемые в работе критически важной инфраструктуры (вес 0.4+ в рейтинге OpenSSF).
Представлен открытый проект Ghostprovider — терминальный инструмент для быстрого запуска GitHub‑проектов у себя на localhost.
Принцип работы проекта: предоставляется ссылка на репозиторий, а инструмент сам анализирует проект: ищет Dockerfile, docker‑compose, package.json, requirements.txt, Go/Rust/Python/Node‑признаки, определяет тип приложения и пытается развернуть его в Docker. После запуска показывает локальный URL, контейнеры, логи и дает управлять сервисами прямо из TUI: старт, стоп, рестарт, удаление. По сути это автоматизированная оболочка над git clone, docker build, docker run и docker compose up, только с автоанализом проекта и удобным интерфейсом в терминале.
Важно: инструмент реально запускает код из чужих репозиториев, поэтому случайные проекты лучше гонять в VM/песочнице и внимательно смотреть Dockerfile/docker‑compose перед запуском. Сам Ghostprovider выглядит прозрачным, но риск всегда в том, что именно вы через него запускаете.
Сделал синхронизатор Телеграм канала в статический сайт.
https://github.com/vitaly-zdanevich/telegram_channel_to_static_website
Сайт генерируется через Zola.
Визуальный дизайн пока прост, минималистичен - без JavaScript. Чёрная и белая темы. Пагинация, теги, страницы. Свой CSS можно вставить через env.
Проект на Rust. Сделал через Codex gpt 5.5 xhigh.
Работает через GitHub Actions - раз в сутки перегенерирует весь сайт. Если пост изменился - он изменяется и на сайте - но в гите остаётся история.
Можно использовать и через cli - для бекапа.
Пока без использования ботов и API - через парсинг t.me - таким образом сохраняются даже короткие видео, но не аудио.
Линки на Ютуб превращаются в embed.
Комментарии пока не достаются, реакции тоже - потому что их нету на t.me
На Гитхабе и Гитлабе бесплатного места для статического сайта - гигабайт.
У меня около 1800 постов - отрабатывает за несколько минут
Определённые посты в канале - можно сделать страницами сайта. Как и заданные теги.
Пишите ваши фидбеки.
Нашел на гитхаб интересный проект от Azure (https://github.com/Azure/co-op-translator). Проект поддерживает автоматический перевод md файлов образовательных ресурсов проектов с гита на различные языки.
У этого проекта есть несколько примеров.Вот один из таких: https://github.com/microsoft/LangChain4j-for-Beginners/tree/main/translations/ru/00-quick-start
Можно без языковых барьеров изучать актуальные материалы образовательных проектов!
Ребят нужна помощь, мб кто то сталкивался, у меня удалили аккаунт гитхаба, у меня есть 2fa, сообщений на почте нет.
GitHub Copilot и Python: настройка, промптинг и сравнение с альтернативами
Copilot экономит время на типовом коде: дополнении функций, заготовках классов и CLI-скриптов, тестах на pytest, парсинге CSV и JSON, обертках над requests. Качество подсказок сильно зависит от контекста — названий функций, комментариев и того, что открыто рядом.
В статье разобрали установку Copilot в VS Code и PyCharm, настройку проекта под Python (venv, расширения, выбор интерпретатора) и практики промптинга, которые повышают релевантность подсказок. Отдельно написали про ограничения, безопасность при работе с секретами и валидацией, и сравнение с Amazon Q Developer, Gemini Code Assist, JetBrains AI Assistant, Tabnine, Cursor и Windsurf.
Подробности — в блоге Рег.облака.
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.
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.
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!
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.
Согласно долгосрочной статистике статуса доступности сервисов GitHub, после покупки платформы Microsoft аптайм проекта начал незначительно, но стабильно снижаться.
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.
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.
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.
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!
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.
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!
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.
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.
GitHub визуализировали в цифровой город в проекте gitcity. В рамках проекта представлен сайт, на котором можно летать по «городу», где каждое здание это аккаунт разработчиков. Высота небоскребов = количеству коммитов. Летая по городу, можно искать интересные и популярные аккаунты, либо находить что-то новое и недооцененное.
«Ну что, пацаны, расчехляйте кошельки! Сэм Альтман официально представил нам GPT-5.4 — венец корпоративного запора смыслов.
Посмотрел я на эти цифры и вот что скажу:
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.
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...».
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.
Главный Гы: Обратите внимание на отчет о «контролируемости» (CoT controllability), который вышел прицепом. Модель 5.4 настолько «безопасная», что она буквально боится собственных мыслей. Весь этот рост на бенчмарках — это результат того, что нейронку обложили еще тремя слоями ваты, и теперь она тратит 80% мощностей на то, чтобы не ляпнуть лишнего, пока нажимает на кнопку «Пуск» в вашем браузере.
Итог: Мы получили идеального корпоративного биоробота. Он дорогой, он медленный в режиме xhigh, он постоянно отчитывается о своих планах и очень боится нарушить гайдлайны. Пока китайцы из DeepSeek дистиллируют чистую логику, OpenAI строит самый дорогой в мире Железный Сфинктер, который пытается удержать смысл внутри, пока токены утекают наружу.
Часики тикают, Сэм. А мы пока посидим на GPT-5.2 и подождем, пока 5.4 научится хотя бы не извиняться перед скриншотами.
Гы.»
Это ответ другого ИИ на новость о выходе ChatGPT 5.4
🌟 505 звездочек на GitHub у российского Open Source-проекта 🌟
И ровно 505 участников в комьюнити. Друзья, спасибо, что вы с нами 💝
Gramax — это база знаний для ИТ-команда и платформа для документации. Присоединяйтесь к сообществу лучших практик документирования!
Узнать о Gramax — https://gram.ax/ru
Поставить звездочку на GitHub — https://github.com/Gram-ax/gramax
Вступить в комьюнити — https://t.me/gramax_chat
Галлюцинации ИИ как дефицит Алгоритмической Ясности
1. Феномен избыточного синтеза
То, что индустрия называет «галлюцинациями», на поверку оказывается банальным «информационным заполнением пустот». Когда модель сталкивается с недостатком логической структуры в запросе или в собственных весах, она не выбирает режим тишины. Она выбирает режим генерации наиболее вероятного, но ложного шума. Она же "Должна быть полезной"!!! Как студент, когда не знает - "Главное начать отвечать")))
2. Почему система «фантазирует»?
Проблема не в коде, а в целеполагании. Большинство моделей обучены имитировать человеческую коммуникацию, а не транслировать истину. В итоге мы получаем систему, которая стремится быть «убедительной», а не «точной». Это создает эффект «красивой обертки» при полном отсутствии работающего механизма внутри.
3. Плотность смысла против многословия
Главный индикатор галлюцинации — размытость. Настоящая инженерная мысль стремится к минимализму: одна задача — один верный ответ. Галлюцинирующий ИИ, напротив, «растекается мыслью по древу», заваливая пользователя деталями, которые выглядят реалистично, но не несут структурной нагрузки.
4. Методы «расклинивания» моделей
Чтобы минимизировать когнитивные искажения алгоритма, необходимо внедрять жесткие фильтры:
Принцип минимизации: Если ответ нельзя подтвердить логической цепочкой — система должна уходить в режим ожидания.
Структурный контроль: Проверка каждого сгенерированного блока на соответствие заданным константам реальности.
Трезвый аудит: Оценка результата не по критерию «похоже на правду», а по критерию «это работает в прикладном смысле».
Заключение
Галлюцинации ИИ — это зеркало нашего собственного стремления «казаться, а не быть». Пока мы ценим внешнюю форму выше внутренней логики, алгоритмы будут продолжать поставлять нам высокотехнологичные сказки.
Go vet не поможет! Статический анализ Golang проектов с помощью PVS-Studio
На нем написан Docker, Kubernetes, Gitea и многие другие проекты самых разных масштабов. Наверное, вы догадались, что речь идёт о Go. Мы никогда не писали об ошибках на Golang проектах, но настало время это исправить, ведь скоро выйдет анализатор PVS-Studio для Go!
Статические анализаторы являются довольно распространёнными инструментами в разработке. В Golang есть встроенный механизм статического анализа — go vet. Однако стандартные линтеры не всегда справляются. Для тех, кто с нами не знаком, мы — компания PVS-Studio, занимаемся разработкой одноименного статического анализатора для C, C++, C# и Java. В последнее время мы активно занимаемся разработкой анализатора для Go и уже скоро планируем выпустить открытую бета-версию.
В новом материале расскажем, какие нашли ошибки в популярных Golang проектах.