Хотел понять, потянет ли маленькая локальная модель сопроводительные письма или без облака никак. Оказалось, главный рычаг не модель, а промпт: переписал инструкцию, и отправляемость прыгнула с 0% до 88%, а рекрутёр вслепую принял 6 писем-генераций из 8 за живые.
Некоторые альбомы должны звучать как один длинный трек. Рассказываю, как это устроено в Kalinka Player.
Каждый день я использую qBittorrent. Это отличный торрент-клиент, стабильный и кроссплатформенный. Наверное, работает лучше чем любой другой торрент клиент. Но интерфейс у него на Qt Widgets, и на Windows 11 он выглядит не нативно(+ лично для меня не хватает некоторых вещей, о которых расскажу в статье)
Я долго искал в интернете что-то подобное, но найти подходящее так и не смог, поэтому взялся пилить своё собственное решение. Переписывать движок с нуля было бы откровенной дуростью: qBittorrent пилят и тестируют годами, повторить это в одиночку за разумное время нереально. Значит, задача сузилась: оставить движок как есть, а вокруг него построить красивый интерфейс и внедрить новые функции.
Так, день за днём, через месяц получился WinBitTorrent
Профайлер показывает write() и worker файлового логгера среди верхних стеков. Однако системный профайлер не знает, какая из тысяч строк вывода в лог породила нагрузку. Отключать логирование совсем — ужасное решение. Как же связать файловый ввод-вывод с конкретными строками вывода в лог, каналами и backend?
Поиск — уже не просто поле на веб‑сайте. Во многих случаях Manticore Search работает как внутренняя служба обработки данных: приложения направляют к нему запросы, процессы загрузки данных обновляют таблицы в нём, панели мониторинга получают из него данные, а операторы изменяют схемы таблиц. Когда всё это опирается лишь на сетевое доверие, контроль доступа быстро становится уязвимым.
Именно поэтому в Manticore Search теперь встроены аутентификация и авторизация. Функциональность добавлена в версиях 27.x и описана в посте о релизе 27.1.5 : она позволяет Manticore проверять, кто подключается и что этому пользователю разрешено делать.
Новая функциональность работает через SQL, HTTP/HTTPS-клиентов, распределённых и удалённых агентов и поддерживает репликацию.
С момента как появился домашний сервер было желание сделать нормальный медиа сервер - чтобы по красоте смотреть фильмы и сериалы в 4K, без костылей.
Хотелось свести получение любого фильма или сериала к одному действию: нашёл → нажал «скачать» → посмотрел. Всё остальное - поиск релиза, скачивание, проверка качества и языка дорожки, переименование файла, раскладка по нужным папкам библиотеки - должно происходить где-то фоново, без меня.
В GitHub прямо сейчас есть десятки тысяч репозиториев, которые распространяют вирусы. Любой из вас может найти такие репозитории и для этого вам не нужны какие-то специальные знания. Вам достаточно воспользоваться обычным поиском на сайте гитхаба.
Такие репозитории существуют уже 2 года. У гитхаба есть миллиарды долларов, служба безопасности и искусственный интелект.
Почему они за 2 года не решили эту проблему?
buildingSMART готовит новую версию открытого BIM-стандарта IFC5. Здесь, в отличие от монолитной ООП-иерархии (IFC2x3, IFC4), применяется компонентный ECS-подход (Entity Component System). То есть в IFC5 объект собирается из независимых частей (геометрия, материалы, свойства), которые можно комбинировать и пересобирать отдельно друг от друга. Разработка ведётся публично в репозитории buildingSMART/IFC5-development/ на GitHub, финальная спецификация пока не выпущена.
Однако ниже будет не про IFC5, а о том, что...
Главное пополнение — Google и поддержка от Пичаи и Хассабиса. Amazon молчит, а за Anthropic в твиттере отдувается один технарь.
Свой open source ИИ-ассистент.
Ассистент
- который помнит вас между разговорами
- ищет по вашим документам и по вебу
- умеет планировать
- работать с фото.
В статье - что появилось с прошлого раза:
- вайб-темы интерфейса, которые LLM генерит под ваш вкус;
- внешний RAG по файлам вашего ПК с шифрованием;
- агентный веб-поиск на SearXNG;
- «объектив», разбирающий фото в контексте тематических помощников.
Бэкенд на Go, фронт на Vue, база на PostgreSQL с pgvector. Работает на локальной Ollama или любом cloud-провайдере. Лицензия AGPL-3.0.
Его открытое обращение в защиту опенсорса подписали уже 35 компаний. Anthropic, Google и Amazon в списке нет.
Человек, чей SeaBIOS бутил ваши виртуалки с 2010 года, сегодня единолично решает судьбу прошивки ваших 3D-принтеров. У Klipper один мейнтейнер, один открытый issue — табличка «трекер закрыт» — и сотни висящих PR. Snapmaker переписал 20% кодовой базы, потому что занести тулченджер в апстрим просто некуда. Разбираю на фактах, как устроен governance де-факто стандарта прошивок для FDM — и во что его отсутствие обходится вендорам, контрибьюторам и вам.
Несколько месяцев пилил pet-проект, который зашёл дальше, чем планировал: файловый ASGI-фреймворк, где дерево папок — это и есть таблица роутов. Сегодня вышла версия 1.0 — с адверсариальным security-аудитом (нашёл у себя pickle RCE и CSWSH), 2329 тестами и нативным async на PostgreSQL. Рассказываю, что внутри и что было больнее всего сделать правильно.
В этой статье хочу рассказать как я разрабатывал агента, который принимает запросы из телеги и создает страницы на WordPress + Elementor, не путает проекты, не трогает прод и не собирает каждый раз дизайн рандомно.
То есть мысль перед созданием была следующая - есть Elementor MCP, есть агент, есть запрос пользователя, а значит, агент может вызвать нужные методы, добавить контейнеры, виджеты, текст, кнопки и готово. Спрашивается, почему бы и не сделать такого агента, удобно же.
Но по факту все, конечно же, оказалось сложнее.
Чтобы это начало работать нормально, пришлось сделать отдельный навык - очередь задач, SQLite, CLI-проверки, правила для телеги, валидаторы, перенос бета в прод и отдельный компилятор на Python.
Так что расскажу все по порядку, возможно, кому то пригодится.
Тут будет по сути хронология работы с агентом, так что идем от начала до сегодняшнего дня.
Когда в зависимости обнаруживают уязвимость, очевидное решение — поднять её минимально допустимую версию во всех библиотеках, которые ее используют. Тогда пакетный менеджер не подтянет уязвимую версию даже при новой установке. Сет Ларсон из Python Software Foundation предлагает не делать этого автоматически. По его мнению метаданные библиотеки должны описывать только совместимость, а контроль безопасности сборки оставаться на стороне приложения.
Колонка Сета вызвала спор в Python-сообществе: одни поддержали разделение ответственности между библиотекой и приложением, другие заметили, что безопасность тоже может входить в условия поддержки библиотеки. Мы в CodeScoring подготовили перевод колонки, разбор обеих позиций и наш взгляд на этот вопрос.
Рассказываю, как я сам сделал ASGI-фреймворк, в котором дерево папок заменяет таблицу маршрутов, — и почему это решает проблему расхождения роутов с кодом. Разбираю встроенную безопасную ORM, показываю на примерах, как версионирование превращается в копирование папки, и честно привожу гоночные тесты на реальной конкурентности.
Началось всё с подборки промтов cursor-vibe-prompts, которую я таскал из проекта в проект копипастой, и в какой-то момент меня настолько утомила эта рутинная процедура копирования из одного окошка в другое, что захотелось чуть упростить себе задачу и вместо копипасты оформить эту историю в формате скилов и вызывать по необходимости.
Так на свет и появился репозиторий rpa-skills, изначально в нём была сборная солянка директорий скилов, которые содержали в себе просто SKILL.md с оригинальными промтами внутри. Но выглядело и юзалось это решение как-то не очень удобно, да и масштабировать захотелось, так что я решился пойти на немыслемое, почитать документацию о том, как правильно собирать скилы и маркетплейсы, о чём и расскажу сегодня вам.
Но обо всём по порядку, для начала покажу как создавать скилы по уму.
Разбираем, что такое NetBox, какие задачи он решает и как выглядит базовая работа с ним: импорт данных, устройства, IP-адреса, API. Развёртывания касаемся только в общих чертах — подробный разбор выйдет отдельной статьёй.
Пригодится сетевым инженерам, DevOps и IT-руководителям, которые присматриваются к NetBox или просто хотят понять, что это за инструмент. Особенно если инфраструктура сейчас живёт в таблицах и разрозненных заметках, а вы уже чувствуете, что так дальше нельзя.
Официальный self-hosted-вариант знакомого observability-стека — это под два десятка контейнеров: брокер, воркеры, кэш, отдельное аналитическое хранилище. Мне нужно было держать логи ошибок у себя, но для нескольких проектов такая инсталляция несоразмерна. Я решил выяснить, сколько из этого действительно необходимо — и собрал один Go-бинарник поверх PostgreSQL и ClickHouse, без Kafka и Redis. Внутри: почему брокер тут не нужен, как флаг --mode раскладывает систему по процессам при росте и почему перенос сводится к смене DSN в существующем Sentry SDK.
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Квапил, я основатель Ænix — мы делаем открытую облачную платформу Cozystack и помогаем компаниям строить инфраструктуру. Мы полностью удалённая компания: 15 человек, несколько команд (две reliability-команды, команда разработки, маркетинг, бэкофис и т.д.), живем в разных часовых поясах. Поначалу мы жили в GitHub Projects, но когнда начали расти, резко упёрлись в ограничения текущих процессов: задачи размазаны по доскам и чатам, на утреннем синке половина времени уходит на выяснение «а что там у нас вообще в работе», незапланированная работа съедает весь день и нигде отдельно не видна.
Эта статья — история о том, как мы решили эту проблему инструментом aeman, который разработали сами и недавно заопенсорсили. Но начать придётся издалека.
