OWASP выпустили Agent Memory Guard, защиту от одной из самых неприятных атак на AI-агентов: отравления памяти.

Проблема в том, что агент может сохранить вредоносную инструкцию в долгосрочную память, а потом продолжить выполнять её даже после очистки контекста. Обычные prompt injection-фильтры здесь уже не особо помогают.

Agent Memory Guard ставится между агентом и хранилищем памяти и проверяет каждую запись. Он умеет ловить prompt injection, утечки секретов и PII, попытки изменить защищённые ключи, аномально большие записи и циклы, когда агент начинает сам усиливать уже записанную вредоносную инструкцию.

Политики задаются через YAML, а подозрительную запись можно пропустить, замаскировать, отправить в карантин или полностью заблокировать. Есть снапшоты и rollback для восстановления памяти после атаки.

В опубликованном бенчмарке на 55 вредоносных payload'ах проект показывает 92,5% detection rate, 100% precision и медианную задержку всего 59 мкс.

GitHub: https://github.com/OWASP/www-project-agent-memory-guard

✔ X открыла код алгоритма рекомендаций

Соцсеть выложила (https://github.com/xai-org/x-algorithm) на GitHub расширенную версию кода, который собирает ленту For You.

Кодовая база выросла - добавились конфигурации моделей, внутренние фильтры и веса сигналов в основном движке ранжирования. Закрытыми остались только антиспам-модули на Grok - чтобы владельцы ботнетов не разобрали их и не научились обходить.

В настройках Х появился инструмент Under the Hood, который выгружает JSON со статистикой аккаунта. В файле видно, какие системные метки система навесила на профиль и отдельные посты за последний месяц, - по ним можно понять, не попал ли аккаунт под ограничения.

JSON вместе со ссылкой на репозиторий можно скормить сторонней модели и разобраться, почему просели охваты.

Пока выгрузка работает в пилоте - аккаунт должен быть старше года и выпускать хотя бы десять постов в месяц.

https://x.com/XOpenSource/status/2087951962004230428

GLM-5.3 теперь доступна через API.

Z.ai позиционирует новую модель прежде всего под программирование, защиту в кибербезопасности и длинные агентные задачи, где модели приходится часами работать с инструментами и не терять контекст.

При этом цену оставили на уровне GLM-5.2, так что переход на новую версию не должен увеличивать стоимость запросов.

Подключить GLM-5.3 можно через официальный API Z.ai и партнёрские шлюзы моделей.

Похоже, Z.ai продолжает двигать GLM именно в сторону рабочих агентов: не просто отвечать на запрос, а долго выполнять задачу, писать и проверять код, использовать инструменты и исправлять собственные ошибки.

https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3

🔥 6 AI API, которые можно попробовать бесплатно - сохрани, пригодится

Если нужен API для pet-project, прототипа, AI-агента или просто тестов, необязательно сразу подключать платный OpenAI API.

Вот что доступно сейчас:

* ⚡ Groq - бесплатный rate-limited tier и очень быстрый inference для Llama, GPT-OSS, Qwen и других моделей.
console.groq.com/keys

* 🤖 Google Gemini - Free Tier для Gemini API с бесплатными input/output токенами на поддерживаемых моделях.
aistudio.google.com/apikey

* 🌊 Mistral AI - Free mode включён по умолчанию, можно создать API key без банковской карты. Лимиты ниже production-тарифа.
console.mistral.ai

* 🌸 Pollinations AI - единый API для текста, изображений, аудио и видео, плюс OpenAI-compatible endpoints. Учтите: сервис сейчас развивает систему API-ключей и Pollen credits, поэтому условия бесплатного использования лучше проверять перед интеграцией.
pollinations.ai

* 🐙 GitHub Models - бесплатный rate-limited доступ к каталогу разных AI-моделей через playground и API. Отлично подходит для прототипирования.
github.com/marketplace/models

* 🤗 Hugging Face Inference Providers - один API для сотен моделей и разных inference-провайдеров. Бесплатный аккаунт получает небольшие ежемесячные credits для экспериментов.
huggingface.co/settings/tokens

Важно: free tier ≠ unlimited API. Есть RPM/TPM, дневные квоты, ограничения по моделям и иногда совсем небольшие бесплатные credits.

Но для MVP, теста нового агента или weekend-проекта этого часто достаточно, чтобы начать вообще без расходов. 🚀

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Hono — быстрый TypeScript/JavaScript-фреймворк, построенный на Web Standards. Один и тот же код можно запускать на Cloudflare Workers, Deno, Bun, Node.js, AWS Lambda, Vercel и других runtime.

Минимальный пример:

import { Hono } from 'hono'

const app = new Hono()

app.get('/', (c) => c.text('Hono!'))

export default app

Из интересного:

— hono/tiny весит меньше 12 KB
— zero dependencies
— быстрый RegExpRouter
— встроенные middleware
— first-class TypeScript support
— код почти не привязан к конкретной платформе

По сути, Hono пытается дать один маленький backend-фреймворк для всего современного edge/serverless JavaScript-мира.

GitHub: https://github.com/honojs/hono

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.

Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.

Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.

Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.

Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.

⏳ 72 часа скидка 55%

https://stepik.org/a/295921

50 сайтов, на которых можно зависнуть на несколько часов

1. https://zoom.earth — Земля со спутника почти в реальном времени.
2. https://flightradar24.com — все самолёты в небе прямо сейчас.
3. https://marinetraffic.com — отслеживание кораблей по всему миру.
4. https://windy.com — ветры, осадки и штормы на живой карте.
5. https://lightningmaps.org — молнии по всему миру в реальном времени.
6. https://earthquake.usgs.gov — последние землетрясения.
7. https://submarinecablemap.com — карта подводных интернет-кабелей.
8. https://globalforestwatch.org — состояние лесов со спутников.
9. https://worldometers.info — мировая статистика в реальном времени.
10. https://internetlivestats.com — что происходит в интернете прямо сейчас.
11. https://thetruesize.com — реальные размеры стран.
12. https://oldmapsonline.org — старинные карты мира.
13. https://davidrumsey.com — огромный архив исторических карт.
14. https://openstreetmap.org — карта мира от сообщества.
15. https://window-swap.com — случайный вид из чужого окна.
16. https://virtualvacation.us — виртуальные прогулки по городам.
17. https://mapcrunch.com — случайная точка мира в Street View.
18. https://atlasobscura.com — самые необычные места планеты.
19. https://neal.fun — залипательные интерактивные эксперименты.
20. https://htwins.net/scale2 — от атома до Вселенной.
21. https://eyes.nasa.gov — 3D-модель Солнечной системы.
22. https://stellarium-web.org — карта звёздного неба.
23. https://apod.nasa.gov — астрономическое фото дня.
24. https://images.nasa.gov — фото- и видеоархив NASA.
25. https://pudding.cool — интерактивные истории на данных.
26. https://ourworldindata.org — данные о том, как меняется мир.
27. https://gapminder.org — проверка популярных заблуждений о мире.
28. https://informationisbeautiful.net — красивые визуализации данных.
29. https://data.worldbank.org — открытая статистика Всемирного банка.
30. https://data.tuik.gov.tr — официальная статистика Турции.
31. https://archive.org — книги, фильмы, сайты, игры и старое ПО.
32. https://gutenberg.org — десятки тысяч бесплатных книг.
33. https://openlibrary.org — огромный каталог книг.
34. https://loc.gov — цифровой архив Библиотеки Конгресса.
35. https://europeana.eu — культурное наследие Европы онлайн.
36. https://dp.la — цифровые коллекции библиотек США.
37. https://artsandculture.google.com — музеи и искусство онлайн.
38. https://rijksmuseum.nl — искусство в высоком разрешении.
39. https://wikiart.org — огромный архив живописи.
40. https://publicdomainreview.org — забытые материалы из истории.
41. https://openculture.com — бесплатные книги, фильмы и курсы.
42. https://metmuseum.org — онлайн-коллекция Метрополитен-музея.
43. https://musicmap.info — история музыкальных жанров.
44. https://radiooooo.com — музыка по странам и десятилетиям.
45. https://listen.hatnote.com — правки Википедии, превращённые в звуки.
46. https://wikipedia.org/wiki/Special:Random — случайная статья Википедии.
47. https://timeanddate.com — время, восходы, затмения и астрономия.
48. https://sciencedaily.com — свежие научные новости.
49. https://arxiv.org — бесплатные научные препринты.
50. https://observablehq.com — интерактивные данные и визуализации.

Интернет гораздо больше, чем несколько сайтов, которые мы открываем каждый день.

Redis считает миллиард уникальных пользователей и тратит пару килобайт Мадара Знает ответ!

Хранить миллиард ID в SET дорого: точность идеальная, а память улетает в гигабайты. HyperLogLog не хранит пользователей вообще, он прогоняет каждого через hash и обновляет маленькие регистры, а потом по этим следам оценивает количество уникальных. Погрешность около процента, зато вместо гигабайтов уходит несколько килобайт.

#naruto #redis

https://www.youtube.com/shorts/-i4_fEicrlI

Письмо, которое изменило историю технологий 🐧

35 лет назад студент из Финляндии отправил сообщение, в котором описал свой новый проект:

«Это просто хобби, ничего большого и профессионального».

Он ошибался.

Этим проектом был Linux.

21-летний Линус Торвальдс объявил о разработке собственной Unix-подобной системы в 1991 году. Сначала это был личный эксперимент для компьютера с процессором Intel 386, но со временем проект превратился в основу огромной части современной инфраструктуры.

Сегодня Linux работает:

🐧 на серверах интернета
☁️ в облачных платформах
🤖 в инфраструктуре AI
📱 в Android-устройствах
🚀 в суперкомпьютерах

Самое удивительное - один человек начал проект «для себя», а спустя десятилетия миллионы разработчиков продолжают развивать его вместе.

От маленького хобби до основы цифрового мира.

С днём рождения, Linux 🥂

🌳 Как сделать поведение AI предсказуемым: Bonsai строит логику через Behavior Trees

Bonsai — open-source реализация Behavior Trees на Rust для детерминированного AI, робототехники и игровых систем. Недавно у проекта появились и Python bindings.

Вместо огромного количества if/else поведение собирается из узлов: Sequence, Select, If, While, WhenAll, WhenAny, Race. Каждый узел возвращает Success, Failure или Running, а дерево само решает, что выполнять дальше.

Такой подход удобен там, где нужна не «магия» LLM, а жёстко контролируемая логика: NPC, автономные роботы, игровые агенты, навигация и сложные реактивные системы. Долгие задачи можно выносить в фоновые потоки, чтобы дерево не блокировалось.

Для Rust:

bonsai-bt = "*"

Для Python:

pip install bonsai-bt

GitHub: github.com/Sollimann/bonsai

## PowerPoint целиком запихнули в один HTML-файл

Bento — open-source альтернатива PowerPoint, где презентация, редактор и режим показа живут внутри одного файла .bento.html размером примерно 560 КБ. Его можно открыть обычным браузером, отредактировать и отправить другому человеку — устанавливать приложение или заводить аккаунт не нужно.

Внутри поддерживаются анимации между слайдами, графики, комментарии, режим докладчика, экспорт в PDF и совместное редактирование с E2EE. Есть полноценный offline-режим, при котором документ вообще не покидает компьютер.

Отдельно интересно для AI: содержимое презентации хранится как обычный JSON прямо внутри файла. Поэтому Claude Code, Cursor, Aider или локальная модель через Ollama могут редактировать презентацию напрямую, без отдельного API и плагинов.

Сейчас готов модуль Slides, дальше авторы планируют заметки, таблицы и vault. Проект распространяется под MIT.

https://github.com/nyblnet/bento

🔥 Anthropic бесплатно раздаёт Claude учёным

Компания открыла Claude Team plan for scientists для первых 10 000 исследователей из области математики, физики, химии и других областей.

Условия:

* стандартный доступ - бесплатно
* premium с лимитами в 5 раз выше - $15 в месяц
* скидка 80%
* программа действует год

Податься могут руководители исследовательских групп в университетах и некоммерческих организациях, а затем добавить участников своей команды.

Anthropic также обещает расширить программу за пределы первых 10 000 мест.

https://claude.com/programs/team-plan-for-scientists

Rust, который наконец становится понятным 🦀

Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли?

Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы.

Ты разберёшь:
Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код

Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой.

🔥 Rust с нуля
🔥 5–6 часов в неделю
🔥 Практика после каждого урока
🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков
🔥 Можно начать сразу

В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага.

Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/

🦀 Кто-то скачал вообще все build.rs с crates.io и собрал инструмент для случайного просмотра скриптов.

Зачем: после свежей supply chain-атаки автор решил посмотреть, что build.rs реально делает в дикой природе.

Нашлось много интересного:

* прокидывание git commit hash в env
* cfg-алиасы
* linker directives
* codegen из protobuf/OpenAPI/Excel
* скачивание внешних артефактов, иногда без проверки хеша

Самая сильная часть - предложения для Cargo: стандартный VCS info, artifact-dependencies для фиксированных и проверяемых загрузок и отдельный режим для codegen-defined crates.

https://github.com/guineawheek/build-rs-gacha

#Cargo #SupplyChainSecurity #BuildSystems

Как выбрать 100 случайных из бесконечного потока и не хранить его целиком


Кандидаты идут потоком, конца не видно, а память ограничена. Reservoir sampling решает это за один проход: первые сто попадают в резервуар сразу, а каждый следующий i-й заходит с вероятностью 100/i и вытесняет случайного из выборки. В итоге держишь в памяти ровно сто элементов, но у каждого кандидата шанс попасть в выборку одинаковый.

Учебный проект на Rust дорос до Apache Top-Level Project 🦀

Apache Iggy 19 августа официально вышел из Apache Incubator и получил статус Top-Level Project.

История началась в марте 2023 года. Пётр Ганкевич хотел разобраться, как устроен message streaming изнутри, и заодно нормально выучить Rust.

Первоначальный план - сделать простой append-only log server примерно за три недели.

В итоге получилась полноценная streaming-платформа:

- Rust
- thread-per-core архитектура
- io_uring для дискового и сетевого I/O
- Viewstamped Replication для consensus
- P99 latency в единицах миллисекунд

За время в Apache Incubator проект вырос до:

- 4500+ GitHub stars
- 120+ contributors
- около 3000 pull requests
- 500K+ загрузок

Отдельно интересна история с open source. Команда передала исходный код Apache Software Foundation, чтобы будущее проекта не зависело от одного человека или одной компании.

Дальше в планах - clustering через VSR и Kafka protocol gateway, чтобы существующие приложения могли переходить на Iggy без большого переписывания.

Название Iggy, кстати, происходит от Italian Greyhound - маленькой, но очень быстрой породы собак.

https://iggy.apache.org/blogs/2026/08/24/apache-iggy-top-level-project-tlp-graduation

#RustLang #OpenSource #DataEngineering #Streaming

@rust_code

Павел Дуров рассказал, как школьник заработал $20 000 благодаря подарку в Telegram.

Джонатан Хэ, золотой медалист IOI и №7 в мировом рейтинге, продал свой Algorithm Cup - NFT-награду, которую Telegram вручил лучшим молодым программистам в этом месяце - за 15 000 Telegram Stars.

Дуров отметил, что особенно рад за него, потому что $20 000 могут сильно изменить жизнь человека, который ещё только учится.

Он также вспомнил, что 20 лет назад примерно такой суммы ему хватило, чтобы запустить первую компанию. Через несколько месяцев у проекта уже был 1 млн пользователей, а инвестиции составили $12 млн при оценке $60 млн.

Дуров надеется, что победители этого года смогут использовать свои награды так же удачно.

У нас есть инсайдерская инфа для девопсов и их руководителей.

17.09.26 в 12:00 технические лидеры Deckhouse объяснят, зачем объединили несколько продуктов в единую платформу, которая закрывает разные задачи — запуск контейнеров, виртуалок и ИИ-нагрузок в облаках, on-prem, edge и гибридной инфраструктуре. Расскажут, почему будущее принадлежит гибридной инфраструктуре и как её строить.

Даже если вы работаете не на уровне энтерпрайза, будет полезно услышать, к чему идёт рынок.

Регистрируйтесь и до встречи в прямом эфире