Стираем языковые барьеры на созвонах (и не только): нашел мощный опенсорсный инструмент для синхронного перевода речи 😊

Это кроссплатформенное приложение (и расширение для браузера), которое слушает голос собеседника и переводит его в реальном времени с минимальной задержкой. Под капотом — вся мощь актуальных нейронок:

— Работает на базе топовых моделей: GPT-5 Realtime, Gemini 3.0 Flash, Whisper;
— Есть интеграция с Google Meet и Microsoft Teams через расширение для Chrome/Edge;
— Поддерживает OpenAI-compatible эндпоинты — гибкость максимальная;
— Для линуксоидов завезли киллер-фичу: создание виртуальных микрофонов и роутинг звука между приложениями (PipeWire/PulseAudio).

Софт полностью бесплатный и открытый, но для работы понадобятся свои API-ключи от провайдеров.

Качаем 🍆

Плюс одна фобия: эксперты Kaspersky объяснили, почему старый роутер может разрушить всю вашу конфиденциальность 😭

Злоумышленники обожают находить «брошенные» сайты, серверы и сетевые устройства, которые вроде работают, но никем не контролируются. Даже старый тестовый аккаунт может стать дверью для утечки терабайтов личных данных.

Как защититься — смотрите в канале «Порвали два трояна». Там постят все самые свежие кейсы и полезные советы по кибербезопасности: подписывайтесь и будьте в курсе!

Делаем презентации уровня Apple прямо в браузере: опенсорсный конструктор, который превращает скучные слайды в полноценные 3D-сцены 👏

Главная фишка тут — «магическая» анимация: не нужно настраивать переходы вручную, просто двигаешь модельку на следующем слайде, а софт сам генерирует плавный пролёт камеры.

Что умеет:
— Ест любые 3D-модели (.glb), картинки и объемный текст;
— Полный оффлайн: всё сохраняется локально в браузере (IndexedDB), ваши данные никуда не улетают;
— Поддержка хоткеев и Undo/Redo, чтобы работать быстро;
— Никаких подписок и облаков, чистый Open Source.

Выглядит эффектно, работает бесплатно 😊

Если хочется развернуть у себя на ПК или телефоне быструю AI-модель, без интернета и бесплатно, можно посмотреть на open-source проект Nexa SDK.

По сути, сейчас это одно из самых интегрированных и полноценных решений на рынке среди опенсорса, с нормальной экосистемой и инструментарием.

За счёт собственной технологии сжатия моделей он спокойно работает без интернета и за миллисекунды прогоняет поиск по тысячам локальных фотографий.

С обработкой десятков тысяч чувствительных документов тоже проблем нет. Все данные остаются на устройстве, так что по безопасности и приватности это сильно выигрывает у облачных API.

Есть полная совместимость с OpenAI API, поэтому его можно без проблем встраивать в уже существующие дев-воркфлоу.

Плюс в комплекте идёт готовый CLI. Одна команда, и модель скачана и запущена. Вкатиться можно буквально за пару минут 🎅

Ночное-полезное: делюсь красивоой шпаргалкой со всеми основными командами GIT, которые «должен знать каждый» 🍆

Так и знал, что они с первого раза не понимают: если повторять нейронкам промпт дважды, качество ответов резко растёт — это выяснили ученые из Google 😂

Инженеры гугла опубликовали исследование, где обнаружили гениально тупой хак:

Если отправлять в LLM запрос не как <QUERY>, а как <QUERY><QUERY>, качество ответов улучшается в 67% случаев.

Но есть нюансы:
— Работает только для Non-Reasoning моделей (обычные GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini Flash);
— Для R1 и o1 (Reasoning) эффекта почти нет, потому что они и так «проговаривают» промпт внутри себя во время рассуждений;
— Это еще и почти бесплатно: количество выходных токенов не растёт, задержка ответа (latency) тоже не увеличивается. Вы платите только за инпут-токены (prefill), которые всё равно дешёвые.

Это работает из-за каузальной природы моделей (они читают слева направо). В обычном запросе первые токены «не видят» последние. Когда вы дублируете промпт, вторая копия запроса уже имеет полный контекст первой копии. Это устраняет асимметрию внимания и позволяет модели лучше понять задачу целиком.

На некоторых бенчмарках (например, NameIndex) точность Gemini 2.0 Flash-Lite выросла с 21% до 97% просто от дублирования промпта.

Теперь официально можно душнить: «Я же тебе два раза сказал!» 😂

Ностальгия вошла в чат: лучший эмулятор старого железа — 86Box получил крупный апдейт 😊

Принёс имбу для тех, кто скучает по звуку флоппи-дисковода и Windows 95, но не готов захламлять квартиру старым железом. Это не просто виртуалка, а настоящий низкоуровневый эмулятор, который честно воспроизводит работу железа от первых IBM PC 1981 года до Pentium II.

Главная фишка проекта: вы эмулируете не просто «какой-то ПК», а конкретную материнку, BIOS, видеокарту и даже скорость вращения вентиляторов (образно). Идеально, чтобы запустить тот самый софт или игру в их нативном окружении.

Что нового завезли в новой версии:
— Звук флоппика стал реалистичнее: полностью переписали озвучку дисководов, теперь звучит как настоящая симфония загрузки DOOM;
— Подтянули работу видеокарт Voodoo и ATI Mach64, плюс оптимизировали эмуляцию на ARM (привет, маководы на M-чипах, MMX теперь летает);
— Добавили кучу материнок под Socket 5, 7 и 370, плюс новые звуковые карты (Crystal CS4232, OPTi).

Качаем, ставим Win98 и плачем от счастья 👍

В России создали крупнейший в мире открытый датасет для распознавания овощей и фруктов — PackEat.

Инженер из Yandex Cloud и исследователи Сколтеха и СПбГУАП собрали более 100 тысяч снимков фруктов и овощей из реальных магазинов. По итогу на них свыше 370 тысяч объектов: разные виды, сорта — и все это с учетом упаковок и сложных условий, когда товары перекрывают друг друга.

Датасет в опенсорсе, так что любой может обучить модель и ускорить автоматический учёт товаров, распознавание сортов и выявление начинающих портиться фруктов.

Статья и материалы уже в Scientific Data. Ждем, когда на полках будут всегда только свежие товары 👀

Awesome Copilot — open-source подборка инструментов, промптов, расширений и workflow для GitHub Copilot.

Вместо того чтобы вылавливать советы и хаки по всему интернету, всё полезное собрано и аккуратно разложено в одном месте.

Хороший буст по работе с Copilot.😎

Совет по Claude Code на сегодня: Ctrl + R (Обратный поиск)

Твои прошлые промпты в Claude Code можно искать.

Ctrl + R — обратный поиск по истории промптов
Ctrl + R ещё раз — переключение между совпадениями
Enter — запустить
Tab — сначала отредактировать

Не печатай повторно. Используй историю.☝️

Гоферы, праздник: создатели TikTok выложили свой фреймворк для ИИ-приложений на Go 🍆

По сути, это LangChain здорового человека, но заточенный под строгую типизацию Go и высокую нагрузку.
Это не просто порт, а написанная с нуля идиоматичная для Go библиотека, которая решает главные боли при работе с нейронками:

— Мощная оркестрация через графы: собираешь пайплайны из готовых кубиков (модели, ретриверы, тулзы), а фреймворк сам разруливает потоки данных, обработку стримов и параллельную работу;
— Нативная работа со стримами: Eino сам склеивает, копирует и преобразует стримы от LLM;
— Есть всё, что нужно — от шаблонов промптов до загрузчиков документов. Даже полноценный ReAct-агент реализован «из коробки»;
— Можно легко навесить логирование, трассировку и метрики на любой этап работы графа, что идеально для продакшена.

Мастхэв 👌

Идеальный таймкиллер для DevOps-инженеров и тех, кто хочет понять их боль: игра в жанре Tower Defense, только вместо лучников и магов у вас балансировщики и базы данных ☺️

Вы играете за облачного архитектора, и ваша задача — построить инфраструктуру, которая переживет любой DDoS:

— Три главные метрики: Бюджет, Репутация и Здоровье сервисов. Упустили легитимный трафик — потеряли репутацию, кончились деньги — геймовер;
— Враги — это реальные проблемы: экспоненциальный рост RPS, спайки нагрузки и волны ботов каждые 45 секунд;
— Сервисы деградируют под нагрузкой (привет, утечки памяти), их нужно чинить и скейлить в реальном времени;
— Есть режим песочницы, чтобы спокойно протестировать архитектуру без риска виртуального увольнения.

Отличный тренажер, чтобы наглядно объяснить менеджеру, почему нельзя просто так взять и урезать бюджет на сервера 😏

Держим прод 😠

Рабочая запара, прощай: МТС Web Services выпустила таск-трекер с ИИ-агентами прямо внутри DevRails — MWS Track Rails. Это попытка собрать почти автономный пайплайн разработки, где ИИ-агенты берут на себя рутину и реально пишут код.

Что умеет:
— AI Product Owner формирует бизнес-требования (-30% нагрузки на продакта);
— AI Analyst автоматически переписывает требования в техзадачи;
— AI Developer генерирует до 40% нового кода и собирает билд;
— AI QA сам пишет тесты и гоняет проверки (-50% времени тестировщика).

Поскорее бы затестить всей тимой 👏

Делюсь полезностью: утилита, которая вешает «глушилку» на микрофон на системном уровне 😊

Больше не нужно судорожно искать кнопку Mute в интерфейсе Zoom, Discord или Teams, когда к тебе в комнату кто-то зашел. Теперь всё под контролем одной кнопки:

— Есть глобальный хоткей: назначаешь любую комбинацию (хоть Ctrl+Alt+M, хоть экзотическую F13) и вырубаешь микрофон из любого окна;
— Иконка меняет цвет (зелёный/красный), так что статус «слышат тебя или нет» всегда перед глазами;
— Есть звуковые уведомления и оверлей, чтобы точно не забыть, что ты в режиме тишины;
— Никакой установки и мусора в системе — просто скачал и запустил.

Идеально для тех, кто параноит на митах или просто не хочет радовать коллег звуками интенсивного дыхания в микрофон 🤨

Забираем 🍆

Рабочая запара, прощай: МТС Web Services выпустила таск-трекер с ИИ-агентами прямо внутри DevRails — MWS Track Rails. Это попытка собрать почти автономный пайплайн разработки, где ИИ-агенты берут на себя рутину и реально пишут код.

Что умеет:
— AI Product Owner формирует бизнес-требования (-30% нагрузки на продакта);
— AI Analyst автоматически переписывает требования в техзадачи;
— AI Developer генерирует до 40% нового кода и собирает билд;
— AI QA сам пишет тесты и гоняет проверки (-50% времени тестировщика).

Поскорее бы затестить всей тимой 👏