Теперь и GCC сказал нет коду, сгенерированному ИИ

Но не всем ИИ-инструментам и не разработчикам, которые используют ИИ.

Ограничение касается кода, значительная часть которого была написана ИИ.

Руководящий комитет GCC официально утвердил политику, согласно которой проект не будет принимать существенные изменения в компилятор, если они сгенерированы LLM или созданы на их основе.

Однако есть одно исключение – тест-кейсы. Тесты, написанные ИИ, допускаются. Код самого компилятора – нет.

GCC – один из фундаментальных компонентов опенсорсной экосистемы. Если такой проект вводит подобную политику, другие проекты, скорее всего, тоже обратят на это внимание.

Основные причины – авторское право и качество кода.

Вокруг сгенерированного ИИ кода сохраняется юридическая неопределённость: кому он принадлежит и на каких условиях может лицензироваться. Комитет не готов брать на себя такие риски, особенно когда речь идёт о настолько критичном проекте, как компилятор C.

При этом позиция комитета не настолько категорична: в начале 2027 года политику планируют пересмотреть.

То есть GCC не заявляет, что ИИ навсегда останется под запретом. Позиция звучит так: сейчас недостаточно ясности, чтобы ответственно принимать такой код.

На самом деле это более взвешенный подход в ситуации, когда одни проекты полностью запрещают ИИ, а другие вообще игнорируют проблему.

Как считаете, GCC принял правильное решение? 🤔

https://forge.sourceware.org/redi/gcc-wwwdocs/commit/4d0793a6a14bf9bfe9e92ac1599840780355199d

✈️ Linux Ninja

Быстрый Linux-совет

У вас есть список файлов, и вы хотите выполнить одну и ту же команду для всех них.

Запустите:
cat files.txt | xargs command

Например:
cat files.txt | xargs file

Так команда file выполнится для каждого имени файла из files.txt.

Можно попробовать и так:
cat files.txt | xargs ls -lh
cat files.txt | xargs wc -l
find . -name "*.log" | xargs grep "ERROR"

Удобно, когда нужно обработать сразу несколько файлов одной командой.

✈️ Linux Ninja

В Linux появился инструмент, который показывает всё о подключённом USB-кабеле: скорость, энергопотребление, PD-negotiation, ограничения зарядки и другие параметры — сразу в терминале.

https://github.com/Zetaphor/whatcable-linux

Это Linux-порт macOS-утилиты WhatCable, который расширили с поддержки только USB-C до анализа всех USB-устройств.

Инструмент напрямую читает sysfs без root-доступа и показывает:

- производителя устройства;
- согласованную скорость соединения;
- текущее энергопотребление;
- версию USB;
- используемый драйвер;
- топологию подключения.

Для USB-C доступен дополнительный слой диагностики:

- роль порта;
- e-marker кабеля;
- параметры PDO зарядного устройства;
- диагностика узких мест при зарядке и передаче данных.

✈️ Linux Ninja

Пошаговое руководство: Установка отказоустойчивого кластера Kubernetes 1.35 с помощью kubeadm на Ubuntu 24.04

✈️ Linux Ninja

Gorgeous GRUB — это проект для визуальной кастомизации загрузчика GRUB.

Позволяет заменить стандартное текстовое меню на графическое с темами, иконками, фоновыми изображениями и анимацией. Работает на системах с GRUB2 (например, Arch, Debian, Ubuntu).

Для тех, кто видит загрузчик чаще чем раз в пару месяцев. :)

https://github.com/Jacksaur/Gorgeous-GRUB 🪄

✈ Linux Ninja

В июле был установлен новый рекорд по количеству сгенерированных ИИ патчей, отправленных в ядро Linux – 2 144 новых изменения.

Более того, каждый месяц этого года обновлял предыдущий рекорд

✈️ Linux Ninja

Новичок в Linux и не понимаешь, что занимает порт 80?

Одна команда покажет всё: какой процесс, PID и детали соединения:

sudo ss -tulnp | grep :80

ss быстрее, чем netstat, и уже установлен в большинстве современных дистрибутивов. Полезно держать под рукой.

✈️ Linux Ninja

Факт про ядро Linux:

Когда в системе Linux заканчивается память, ядро не зависает.

Оно запускает OOM Killer.

OOM Killer выбирает процесс для завершения, чтобы освободить память.

Каждому процессу присваивается оценка oom_score (0–1000). Чем выше значение, тем выше вероятность быть убитым.

Оценка зависит от:

→ объёма используемой памяти
→ времени работы процесса
→ наличия дочерних процессов (завершение родителя освобождает больше)

На это можно влиять:

echo -17 > /proc/<PID>/oom_adj — защитить процесс
echo 1000 > /proc/<PID>/oom_score_adj — сделать приоритетной целью

Kubernetes использует тот же механизм, когда поды превышают лимиты памяти.

OOMKilled — это значит, что OOM Killer ядра завершил контейнер.

✈️ Linux Ninja

Введите в вашем терминале эту команду:

watch -d -n 1 sensors

Это отображает данные о температуре CPU, GPU, Wi-Fi, NVMe SSD и HDD в реальном времени.

Подробнее читаем здесь⬇️

☝️ Ссылка источник

✈️ Linux Ninja

Linux Foundation запустила Akrites — инициативу по защите open source-проектов от кибератак с использованием ИИ.

К ней уже присоединились более 20 организаций, включая AWS, Anthropic, Google, Microsoft, OpenAI, NVIDIA, IBM, Red Hat и Cisco.

Причина проста: современные ИИ-модели научились находить уязвимости в популярном ПО за минуты вместо недель. В некоторых случаях рабочий эксплойт появляется практически сразу после публикации исправления безопасности — сам патч становится инструкцией для атаки.

Akrites — это не очередной сканер уязвимостей. Проект создаёт общую систему реагирования, чтобы сопровождающие open source-проектов, облачные провайдеры и специалисты по безопасности могли совместно проверять угрозы, координировать выпуск исправлений и раскрытие информации об уязвимостях до того, как ими воспользуются злоумышленники.

Open source десятилетиями держался на работе энтузиастов. Но с появлением ИИ скорость атак выросла настолько, что даже крупнейшие технологические компании признали: в одиночку с этой проблемой уже не справиться.

✈️ Linux Ninja

У этого проекта уже больше 18 000 звёзд на GitHub!

Инструмент, который показывает, почему порт занят, и позволяет легко закрыть процесс прямо из терминала.

$ witr 8000

✓ Работает на Windows, macOS и Linux
✓ Написан на Go и имеет открытый исходный код

→ http://github.com/pranshuparmar/witr

✈️ Linux Ninja

Простой YAML для деплоя EKS кластера.

В этом туториале по Kubernetes ты разберешься, как создать AWS EKS кластер с помощью eksctl и YAML-конфига за пару минут.
Плюс будет разбор ключевых концепций eksctl.

Как вообще работает eksctl?

Когда ты деплоишь YAML файл eksctl или запускаешь команду на создание кластера, eksctl под капотом раскатывает CloudFormation шаблоны.
Фактически именно CloudFormation и поднимает кластер.
eksctl просто обертка над CloudFormation.

Туториал: тут

✈️ Linux Ninja

Как проиндексировать весь исходный код Linux Kernel (28 млн строк) для AI-агента всего за 3 минуты?
Нужно перестать заставлять агента читать файлы по одному.

Недавно вышел любопытный open-source проект — codebase-memory-mcp.
Это движок для анализа кода, который заменяет обычный поиск по файлам на высокоскоростной граф знаний, построенный на AST.

Самое интересное здесь — исследование, на котором основан проект.
Согласно результатам из статьи arXiv:2603.27277, где систему тестировали на 31 реальном репозитории, такой подход даёт:
→ снижение расхода токенов на структурные запросы на 99%
→ 83% качества ответов на сложных задачах
→ в 2,1 раза меньше вызовов инструментов

Система строит граф функций, классов, HTTP-маршрутов и связей между сервисами. Когда агенту нужен контекст, он запрашивает данные напрямую из графа, а не перебирает файлы.

Отдельный плюс — всё работает полностью локально.

Без Docker, Ollama и API-ключей.
Скачиваешь бинарник, перезапускаешь агента — и можно работать.
Интересно, насколько сильно такие индексы смогут сократить расходы на AI-разработку в ближайшие годы.

https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp

✈️ Linux Ninja