Сделать ИИ подотчетным? Теперь это реально
Пока статья набирает просмотры, выкатили DCL Evaluator - v1.1.0 с webhook API. Любой LLM pipeline получает криптографическое доказательство каждого решения за 3 строки кода. Tamper-evident. Offline-capable. 🔗 fronesislabs.com ⭐ GitHub
МОНТАЖЁРЫ ВИДОСОВ, ВАМ ПОДГОН!
Вышел Frame это полноценный инструмент для работы с видео, который сжимает, конвертирует и апскейлит без нервов и подписок
Привет, Хабр.
Если вы хоть раз пытались сжать видео перед отправкой в мессенджер, конвертнуть запись вебинара в нормальный формат или вытянуть качество из старого скринкаста — вы знаете эту боль. Либо ставишь монструозный редактор ради одной кнопки, либо заливаешь файл в очередной онлайн-конвертер с рекламой казино и лимитом в 100 МБ.
Frame — это попытка сделать инструмент, который решает три базовые задачи с видео и не усложняет жизнь всем остальным.
Что делает?
Три вещи, и делает их нормально:
Сжатие без визуальной потери качества. Закидываете файл, получаете на выходе видео, которое весит ощутимо меньше, а разницу на глаз не видно. Полезно, когда нужно отправить ролик по почте или освободить место на диске.
Конвертация между форматами. MOV в MP4, AVI в WebM — стандартная рутина, которая почему-то до сих пор вызывает проблемы. Здесь она решается в пару кликов.
Апскейл видео. Берёте запись с вебки 720p или старый скринкаст и получаете картинку повыше качеством. Не магия, но для переиспользования архивных материалов — вполне рабочий вариант.
Почему это может быть интересно
Работает локально. Никакого облака — файлы не покидают вашу машину. Для тех, кто работает с NDA-контентом или просто не любит отдавать свои видео непонятным сервисам, это важно.
Открытый код. Репозиторий на GitHub, можно посмотреть, что под капотом, форкнуть, допилить под себя. Никаких водяных знаков, подписок и «разблокируйте PRO за $9.99/мес».
Русский интерфейс. Для инструмента, у которого целевая аудитория — не только разработчики, это реально снижает порог входа. Не нужно гуглить, что значит «Bitrate Mode» в третьем подменю.
Windows и macOS. Один и тот же интерфейс на обеих платформах, без плясок с зависимостями.
Кому пригодится
Тут всё довольно прагматично:
Монтажёрам — для быстрого препроцессинга, когда не хочется запускать Premiere ради конвертации одного файла.
Контент-мейкерам — подготовить ролик под требования площадки перед публикацией.
Фрилансерам — отдать клиенту видео в нужном формате без лишних вопросов.
Всем остальным — сжать запись лекции, конвертнуть видео с телефона, привести в порядок архив.
Пара слов про UX
Основная идея — минимум действий до результата. Выбрал файл, выбрал что сделать, нажал кнопку. Без таймлайнов, без десяти вкладок с настройками кодеков. Если вам нужен тонкий тюнинг — это не сюда. Если нужно быстро решить задачу — самое то.
Итого
Frame не претендует на замену FFmpeg для хардкорщиков или Adobe Media Encoder для продакшена. Это утилита для повседневных задач с видео, которая делает своё дело, не собирает данные, не просит денег и не заставляет вас разбираться в документации.
Код открыт, инструкция на русском — можно просто попробовать.
А чем вы пользуетесь для рутинных операций с видео? Интересно, у кого какой стек сложился.
💥 Новое в Gramax 💥
Gramax Enterprise Server:
Корректные ссылки из приложения. Раньше ссылки на статью или каталог копировались как https://app.gram.ax/repo-name.... Теперь приложение подставляет домен вашей компании (где развернут веб-редактор), поэтому ссылки ведут в приложение в вашем контуре.
Фильтр по файлам в поиске. Добавили режимы «Без вложений», «С вложениями» и «Только во вложениях», чтобы искать не только по тексту статей, но и по содержимому PDF и DOCX-файлов.
Другие улучшения:
Автоматическое решение конфликтов в комментариях. Если несколько пользователей одновременно отвечают или редактируют один и тот же комментарий, изменения корректно объединяются и не ломают комментарии. В связи с этим в «Проверить на ошибки» появился пункт «Комментарии» — он показывает статьи с комментариями, которые не привязаны ни к одному блоку.
Улучшения поиска:
Поиск стал быстрее. Ускорили примерно в 2 раза и оптимизировали индексацию.
Обязательные слова в запросе. Добавили оператор +: поставьте его перед словом или фразой, и они точно будут учитываться в результатах.
Окно поиска по статье сохраняет состояние. При переходе между статьями окно закрывается, но при повторном открытии сохраняется введенный текст (пока приложение открыто).
ИИ-поиск стал точнее. Мы улучшили RAG, поэтому ответы в поиске стали более релевантными и полезными. Подробнее — в статье на Хабре.
Инлайн-тулбар в комментариях, сниппетах и шаблонах. Теперь над полем ввода комментария доступно базовое форматирование: жирный, курсив, код и вставка ссылок. А в редакторе сниппетов и шаблонах появился полный набор инструментов, включая редактирование таблиц.
Превью Excel-файлов. Теперь Excel-файлы можно открыть в режиме предпросмотра: при клике отображается превью в модальном окне.
Быстрая публикация. Список изменений загружается в 3 раза быстрее.
Автоматическое обновление ссылок при редактировании. Если вы меняете текст ссылки и он совпадает с ее адресом, адрес тоже обновится. Если текст и адрес разные — ссылка не меняется.
Сохранение позиции прокрутки между статьями. Если вы перешли в другую статью и вернулись назад, статья откроется там, где вы остановились, а не в начале.
Версия приложения в деталях ошибки. Это помогает быстрее понять, на какой версии возникла проблема и быстрее ее воспроизвести.
Исправление уязвимостей. Теперь перед выпуском новых версий мы автоматически проверяем используемые библиотеки на известные уязвимости.
Подробнее об изменениях читайте в статье — https://gram.ax/resources/docs/whats-new
🌟 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
31 сервис для бесплатного обучения: бэкенд, фронтэнд, нейронки, докер, Java, Web-3 и многое другое:
HTML.com — полный справочник тегов и атрибутов для новичков, делающих первые шаги в разметке веб-страниц;
Web.dev — обучающий курс от Google с практикой: современная вёрстка, гриды, флексы и всё, что нужно для красивых макетов;
Javascript.info — настольная книга по JS: от базового синтаксиса до сложных тем типа прототипного наследования и async/await;
Reactplay.io — площадка, где React учат не по учебникам, а через живые проекты и челленджи;
Learnvue.co — компактные и понятные туториалы по Vue.js без воды;
Angular.dev — официальное руководство от создателей Angular: шаг за шагом от нуля до рабочего приложения;
Git-scm.com — полноценный учебник по Git и контролю версий;
Learnweb3.io — школа Web3-разработки: блокчейн, децентрализация и всё вокруг этого;
Learnpython.org — онлайн-тренажёр Python: пишешь и запускаешь код прямо в браузере, ничего не устанавливая;
W3schools.com — культовый справочник с встроенной песочницей, где можно тут же тестировать SQL-запросы и не только;
Cryptozombies.io — геймифицированный курс по смарт-контрактам;
Nextjs.org — обучалка по главному React-фреймворку, который делает веб-приложения реактивно быстрыми;
Elementsofai.com — курс по основам ИИ от Хельсинкского университета, написанный так, что поймёт даже филолог;
Phptherightway.com — руководство по написанию чистого PHP-кода в соответствии с актуальными стандартами;
Rapidapi.com — практические уроки по подключению и использованию сторонних API в своих проектах;
Learn-golang.org — экспресс-курс по Go для тех, кто метит в высоконагруженные сервисы;
Rust-lang.org — официальный портал языка Rust: максимальная скорость и безопасность на системном уровне;
Refactoring.guru — топовый ресурс о паттернах проектирования и искусстве рефакторинга спагетти-кода в чистую архитектуру;
Typescriptlang.org — руководство по TypeScript — типизированной надстройке над JS, без которой не обходится ни один серьёзный проект;
Cplusplus.com — фундаментальный справочник по C++: переменные, указатели, работа с памятью и всё между ними;
Docs.oracle.com — официальные обучающие треки по Java от тех, кто этот язык придумал;
Dotnet.microsoft.com — портал по экосистеме .NET: разработка на C# под любую платформу — от десктопа до облака;
Swift.org — точка входа для тех, кто хочет создавать приложения под iOS и экосистему Apple;
Djangoproject.com — введение в Django — самый мощный Python-фреймворк для веб-приложений;
Flask.palletsprojects.com — гайд по Flask: минималистичный Python-фреймворк, идеальный для микросервисов;
Docker.com — основы контейнеризации: как упаковать приложение так, чтобы оно запускалось на любой машине без сюрпризов;
Kubernetes.io — руководство по оркестрации контейнеров и управлению кластерами в продакшене;
Linuxjourney.com — пошаговый маршрут от полного нуля до уверенного администрирования Linux;
Tryhackme.com — обучение кибербезу и этичному взлому в игровом формате с реальными симуляциями;
Roadmap.sh — структурированная дорожная карта: что учить и в каком порядке, чтобы стать DevOps-инженером;
Cloudskillsboost.google — практические лабораторные и курсы по Google Cloud с бейджами за прогресс.
Worldmonitor — дашборд для тех, кому надоели новостные телеграм каналы
Если вам кажется, что последние годы мир погружается в хаос, в котором уже невозможно уследить, что происходит — то этот опенсорсный проект как раз для вас.
Worldmonitor — это конфигурируемый дашборд, который агрегирует и сортирует новости из разных источников. Дальше новости анализируются с помощью LLM для определения сентимента, суммаризации и подсчета разных интересных скоров и алертов. Сервис показывает:
Индекс нестабильности в странах
Погодные катастрофы
Инфраструктурные риски
Анализ военного присутствия
Экономические индексы
Анализ венчурного рынка
Инсайты по криптовалютному рынку
Стабильности провайдеров облачных сервисов
и многого чего еще...
Все даже сложно перечислить. Сопровождается этот дашборд картой мира, на которой нанесены ключевые события и инфратсруктура, и стримами новостных каналов и вебкамер из ключевых городов региона / мира (регион тоже, можно, кстати, настраивать).
Доступно 3 монитора:
World Monitor — про все сразу. Акцент на геополитику и основные новости.
Finance — соответственно про финансовый рынок, крипту.
Tech — про венчурный рынок, технологии, AI.
Методика расчета всего и инструкция по установке приложения или self-hosting описана в гитхабе проекта. Он, кстати, набрал за два месяца уже 17к звездочек.
Что с этим делать?
Сервис помогает анализировать ситуацию в разных сферах жизни и дает оценки происходящего. Это может быть полезно как просто для того, чтобы быть в курсе, так и для более специфических задач: например для инвесторов, трейдеров, журналистов и новостников, а также тех, кто занимается OSINT. Ну и конечно не надо забывать, что в случае чего у каждого мужчины собирается специальный "кухонный генштаб для важных вопросиков" — для этой задачи сервис идеален 😁
Для кого-то будет в кайф самому сидеть на дашборде, прямо в центре потока ключевой мировой информации. Но объективно, наш с вами мозг плохо адаптирован для таких задач. Быстро наступает перегруз, даже с многочисленными AI подсказками на самом дашборде.
Гораздо эффективнее — развернуть локальную версию (это ведь опенсорс!) и отдать ее вашему AI агенту, например OpenClaw. Это даст ему промежуточный слой обработки и интеграции кучи новостных источников, вместо гораздо более примитивного получения и суммаризации новостей через встроенные поисковики.
Дальше объясняете вашему AI агенту, что именно интересно отслеживать вам, по каким поводам вас беспокоить (например, в вашем регионе замечены погодные катастрофы или внезапно выросла крипта, в которую вы вложились). И настраиваете расписание оповещений с персонализированным новостным дайджестом. Удаляете новостные ТГ каналы, чтобы не засорять свой мозг - профит!
Больше интересного про AI агентов и технологии в моем канале Заместители.
OpenClaw: поговорим о конкретике
Недавно нырнул в OpenClaw — фреймворк для локального развертывания LLM-агентов с открытым кодом. Прочитал десяток статей о настройке, но половина не воспроизводилась: устаревшие версии, битые зависимости или Docker-ограничения. В итоге пришлось собирать стек с нуля самостоятельно. Сразу скажу, что Mac MINI вам не нужен. Docker сразу отверг — хотел полную свободу , плюс были ограничения памяти. Выбрал VPS с 1 ГБ RAM + 3 ГБ swap (хватило для Mistral-medium-latest). Если вы тоже экспериментируете с бесплатными моделями (а через API провайдеры дают до 5$ в месяц), то вот рабочая схема из моих свежих тестов.
Развертывание без Docker. Установил на Ubuntu 22.04 LTS (актуально на февраль 2026).
Пайплайн: Perplexity Agent (для экономии токенов) + Mistral-medium-last
OpenClaw по умолчанию жрет токены как слон — особенно на длинных запросах. Мой хак: цепочка агентов.
Входной запрос → Perplexity Agent (он уже дает хорошее качество на фактах/анализе, меньше галлюцинаций).
Пересылка в Mistral-medium-latest для финальной суммаризации.
Выдача сжатого ответа.
Пример базового рабочего конфига:
{ "meta": { "lastTouchedVersion": "2026.2.19-2", "lastTouchedAt": "2026-02-21T19:43:03.966Z" }, "models": { "providers": { "Mistral": { "baseUrl": "https://api.mistral.ai/v1", "apiKey": "YOUR_KEY", "auth": "token", "api": "openai-completions", "authHeader": true, "models": [ { "id": "mistral-medium-latest", "name": "mistral-medium-latest", "reasoning": false, "input": [ "text" ], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 128000, "maxTokens": 8192 } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "Mistral/mistral-medium-latest" }, "memorySearch": { "enabled": false }, "compaction": { "mode": "safeguard" } } }, "commands": { "native": "auto", "nativeSkills": "auto", "restart": true }, "channels": { "telegram": { "enabled": true, "dmPolicy": "pairing", "botToken": "YOUR TG TOKEN", "groups": { "*": { "requireMention": true }
Результат: токены сократились на 35–45%. Perplexity берет "грязную" работу, Mistral полирует.
Также в Openclaw можно подключить дополнительные модели работает через Fallbacks спасают от 429: если primary down, OpenClaw сам переключается на другую модель.
Естественно управление через Telegram-бот, но можно и через GUI (менее удобно).
Пример поиска perplexity_agent.py:
#!/usr/bin/env python3 from perplexity import Perplexity import logging import sys # Добавляем путь к библиотеке (если требуется) sys.path.append("/usr/local/lib/python3.8/dist-packages") # Настройка логирования logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) # Инициализация клиента Perplexity PERPLEXITY_API_KEY = "pplx-YOUR KEY" client = Perplexity(api_key=PERPLEXITY_API_KEY) def ask_perplexity_agent(question: str) -> str: """Агентный поиск через Perplexity с использованием preset="pro-search".""" try: logger.info(f"Доступные методы клиента: {dir(client)}") logger.info(f"Выполняю агентный поиск: {question}") import inspect logger.info(f"Сигнатура search.create: {inspect.signature(client.search.create)}") response = client.search.create(query=question) # Пробуем параметр query print(f"Full response: {response}") # Debug: выводим полный ответ if hasattr(response, 'output_text') and response.output_text: result = f"Результат агентного поиска:\n\n{response.output_text}"
А какие skills вы используете? Обсудим?
Как далеко видит lookup в C++?
Хорошей практикой в C++ считается размещение функций рядом с типами, для которых они предназначены. Однако, чтобы такой подход работал корректно, важно понимать механизмы поиска имён и знать, где можно размещать функции, не нарушая правил языка.
Совсем недавно мы проверяли проект OpenCV и нашли там довольно интересную ошибку. Рассмотрели её подробнее и написали новую статью специально для тех, кто хочет разобраться с механизмом поиска имён в C++, в частности с поиском имён по аргументам.
Особенность Joomla: json-значения для пользовательских полей и их рендер в subform и вне дочерней формы.
Опять длинное название, но куда уж без этого...
Итак, если вы делаете плагин пользовательского поля - его можно использовать через FieldsHelper. И в процессе ваши данные проходят через различные этапы обработки (недавно была статья на эту тему). И может так оказаться, что ваше поле хранит в rawvalue json (и в базе данных соответственно тоже), а в value вы на его основе рендерите значение. Это стандартный подход Joomla. Так работают, например, поля accessiblemedia. Однако, если вы поместили ваше поле в дочернюю форму (пользовательское поле типа subform и включили "Рендеринг значений = Да", то у вашего замечательного поля может появиться поломанный Json в value вместо нормального значения.
Например:
{"basePath":"...","layout":"..."}
❓ Что там под капотом Joomla происходит?
В обычном потоке Joomla сначала вызывает событие onCustomFieldsBeforePrepareField, а потом onCustomFieldsPrepareField.
Внутри subform же для подполей при render_values=1 вызывается только событие - onCustomFieldsPrepareField.
Если преобразование значения (например, json_decode) сделано в вашем плагине только в beforePrepareField, оно не обработает данные для подполя и...
В шаблоне поля строка заэкранируется (htmlentities), кавычки превратятся в тыкву в " и вы получите кривой json, вместо вашего значения.
👉 Собственно полезный совет по Joomla:
Для полей, которые могут жить внутри subform, делайте нормализацию значения и в onCustomFieldsPrepareField тоже, не только в beforePrepareField.
Я сделала тему оформления для Xfce в стиле Lomiri. Мне очень нравится дизайн Lomiri - графическое окружение на Linux, которое до 2020 года называлось Unity 8. Поскольку я очень часто пользуюсь Xfce и для него не хватает дизайна в стиле Lomiri, я решила проявить инициативу.
Я использовала Linux Mint 22.3 с последней версией Xfce 4.20. Я сделала пару коммитов и теперь тема оформления Xfce доступна всем на Linux. Можете скачать с Гитхаба.
Представлен открытый проект rembg — легковесный скрипт на Python, который поможет убрать фон даже с самых сложных картинок. Удаляет фон за секунды и не грузит ПК.
Openwashing (опенвошинг) — это термин, образованный по аналогии с «гринвошингом» (greenwashing). Он описывает ситуацию, когда компания, организация или проект заявляют о своей открытости и приверженности принципам Open Source или открытых данных, но на самом деле не следуют этим принципам в полной мере.
Термин используется для критики маркетинговых ходов, направленных на создание имиджа «открытости» без предоставления реальных свобод, обычно ассоциирующихся с открытым программным обеспечением (Open Source) или открытыми стандартами.
Openwashing подразумевает лицемерие или дезинформацию. Суть явления заключается в том, что продукт может называться «открытым», но при этом иметь ограничения, которые не соответствуют духу открытого сообщества. Например:
Исходный код открыт для просмотра, но лицензия запрещает его изменение или распространение.
Продукт построен на закрытых проприетарных стандартах, хотя позиционируется как открытый.
Проект управляется одной компанией без участия сообщества, что делает «открытость» формальной.
Примеры таких компаний и проектов:
1. OpenAI
Само название компании содержит слово «Open», что подразумевает открытость. Изначально OpenAI позиционировалась как некоммерческая организация, публикующая свои исследования и код для всех. Однако с выпуском GPT-3 и особенно GPT-4 компания перестала публиковать исходный код и веса моделей, перейдя к закрытой коммерческой модели через API.
2. MongoDB и Elasticsearch
Эти проекты долгое время были иконами открытого ПО, но изменили правила игры, когда крупные облачные провайдеры (AWS, Google, Azure) начали зарабатывать на их базе.
MongoDB: Перешла с лицензии GNU AGPL на SSPL (Server Side Public License).
Elasticsearch: Перешла с Apache 2.0 на SSPL и собственную лицензию Elastic License.
Эти новые лицензии позволяют смотреть код, но накладывают жесткие ограничения на его использование в качестве коммерческого сервиса. Компании же продолжают называть свои продукты «открытыми» в маркетинговых материалах, что является классическим openwashing — использование популярности термина без соблюдения его формальных критериев (свободы использования).
3. HashiCorp (Terraform)
В августе 2023 года компания HashiCorp, разработчик популярного инструмента Terraform, объявила о переходе с Mozilla Public License (MPL) на BSL (Business Source License).
BSL — это лицензия «delayed open source» (отложенный открытый код). Она позволяет просматривать код, но запрещает использовать его в конкурирующих коммерческих продуктах.
Это вызвало скандал. Хотя HashiCorp утверждала, что защищает свои инвестиции, сообщество Open Source посчитало это предательством принципов. В итоге было создано ответвление (форк) проекта под названием OpenTofu, чтобы вернуть настоящую открытость. Это пример того, как openwashing привел к расколу сообщества.
А какие вы знаете примеры подобных проектов?
Экс‑разработчик Ubisoft представил открытый видеоредактор FreeCut, который работает в браузере и позволяет собирать сложные видео, улучшает их качество, накладывает эффекты и субтитры.
Проект умеет:
сокращать, урезать, соединять видосы, добавлять картинки, другие ролики, формы, текст;
добавлять анимацию, создать любую композицию и реализовать всевозможные идеи;
CSS‑эффекты, ключевые кадры, переходы, фильтры, коррекция цвета, перемещение камеры, 3D;
экспортировать во всех самых популярных форматах: MP4, MOV, WebM, MKV;
аудио принимает в форматах: MP3, AAC, WAV;
поддержку кодеков: H.264, H.265, VP8, VP9, ProRes;
сжимает видео без потери качества.
Бесплатный проект Kiwix позволяет использовать различные ресурсы типа Википедии, TED Talks, Stack Exchange и другие локально и без интернета. Работает просто: скачиваете ZIM-архив один раз, а потом можете искать статьи и просматривать их где угодно, на любом устройстве. Решение доступно на Windows, macOS, Linux, Android и iOS.
Открытый проект Bluehood позволяет превратить гаджеты с Bluetooth в радар устройств для OSINT‑разведки, включая тепловые карты с графиком активности пользователей:
знает любые мобильные устройства: смартфоны, компьютеры, умные часы, планшеты, даже телевизоры;
создаёт график активности: когда включает и выключается;
вычисляет скрытые связи: если два устройства часто бывают рядом, значит, люди живут вместе или проводят много времени;
тепловые карты с позицией и активностью устройств;
присылает пуши, когда отслеживаемое устройство появляется рядом.
Другие открытые инструменты, которые сканируют Wi‑Fi и Bluetooth‑подключения:
Pi.Alert - сканирует устройства, подключённые к Wi‑Fi. Находит и уведомляет о неизвестных девайсах. Предупреждает о резком отключении устройств от сети, которые всегда была подключены.
WireTapper - находит беспроводные сигналы вблизи пользователя на предмет фишинга и передачи вредоносов. Сможет найти все Wi‑Fi сети, устройства Bluetooth, даже скрытые камеры, автомобили, наушники, телевизоры и сотовые вышки.
MetaRadar - находит и в реальном времени отслеживает Bluetooth‑устройства поблизости. Сможет определить их тип, а также расстояние до них.
OpenAPI Generator через призму статического анализатора
Знаете ли вы про OpenAPI Generator — open source проект, задача которого — автоматическая генерация клиентских библиотек, серверных заглушек, документации и файлов конфигурации на основе спецификации OpenAPI в формате JSON или YAML. Проект является достаточно популярным: у него чуть больше 25000 звёзд на GitHub.
Мы проверили его статическим анализатором для языка Java и написали статью про найденные в коде OpenAPI Generator ошибки.
Китайские разработчики выпустили свой аналог OpenClaw, которому нужно всего 10 МБ ОЗУ. Легковесный проект PicoClaw:
полный контроль мессенджеров: ваш личный секретарь в Telegram и Discord, который реально разгребает завалы.
Deep Web Search: cёрфит по коду сайтов и выжимает только нужные данные без лишнего мусора.
поддерживает любые нейронки: GPT, Gemini, Claude.
манипуляция файлами: пишет, читает и правит конфиги на вашем диске прямо через консоль.
умеет мониторить новости, цены на товары и курсы валют по расписанию.
PicoClaw не требует огромных мощностей — ему нужно всего 10 МБ, а запускается он всего за 1 секунду.
Вышел открытый проект Voicebox — локальная нейросеть‑клонер, по сути бесплатная альтернатива ElevenLabs. Это буквально «голосовой фотошоп» без ограничений и подписок. Работает просто: загрузили короткий кусок аудио — получили голос.
Клонирует голос по короткому аудио.
Генерирует речь из текста любым клоном.
Собирает разговоры/подкасты из нескольких голосов.
Записывает и расшифровывает аудио.
Все работает локально. Все проекты и озвучки хранятся на ПК. Дальше можно озвучивать тексты, видео, презентации, мемы или делать диалоги из нескольких голосов.
Открытый проект Dangerzone позволяет преобразовать любой документ в безопасный PDF. Решение работает с , таблицами, картинками и другими форматами документов, распаковывает и проверяет их в изолированном пространстве — даже если внутри вирус, локальному ПК ничего не грозит. На выходе получается безопасный файл для просмотра.
