Код в мешке
249 subscribers
8.94K photos
1.58K videos
2.11K files
42.1K links
Код в мешке - про кодинг, и не только...
Это личная записная книжка

https://t.me/joinchat/AAAAAEIy6oGlr8oxqTMS5w
Download Telegram
Forwarded from Типичный программист
Self-hosted платформа для агентов с песочницами и audit log

Один агент с shell-доступом выглядит удобно ровно до момента, когда надо понять, кто разрешил действие, в каком контейнере оно выполнялось и можно ли повторить цепочку. Horizons пытается закрыть именно эту инженерную часть.

В проекте агенты описываются декларативно: имя, sandbox image, доступные инструменты, расписание. Действия проходят approval gates, записываются в append-only audit log, а MCP gateway поддерживает stdio и HTTP. Получается не «чатик с инструментами», а среда исполнения с правилами.

Можно разобрать репозиторий как пример self-hosted agent execution. Внутри полезно смотреть не только на SDK, но и на модель разрешений, журнал действий и границы песочницы.

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен
Forwarded from Типичный программист
MCP-сервер, который лечит галлюцинации документации

У AI-ассистента есть неприятная привычка: он уверенно вспоминает API из старой версии библиотеки и пишет код, который выглядит правдоподобно до первого запуска. Grounded Docs MCP Server предлагает скучное, но сильное решение: дать ассистенту свой актуальный индекс документации.

Проект позиционируется как open-source альтернатива Context7, Nia и Ref.Tools. Идея в том, чтобы локально собрать документы, держать их свежими и отдавать через MCP в инструменты кодинга, вместо того чтобы просить модель угадывать сигнатуры из памяти.

Можно посмотреть, как устроен такой сервер и какие сценарии он закрывает. В деталях особенно полезна мысль: качество AI-кода часто упирается не в модель, а в источник контекста.

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен
Forwarded from Нейроканал
Коллеги из Tproger собрали подборку облачных GPU-провайдеров для ML на 2026 год. Внутри — какие карты реально доступны у разных провайдеров (от Tesla T4 до H200 и B300), под какие сценарии берут конкретные конфигурации и сколько это стоит за час аренды.

Рекомендую, пишут про решения, которыми я лично пользуюсь.

@neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)
Forwarded from Типичный программист
Свой AI-агент без магии: CRUD-подход, память и инструменты

Когда говорят «агент», легко представить огромную платформу, которую страшно трогать без команды ML-инженеров. Автор FastStream и мейнтейнер AG2 предлагает инженерный взгляд: агент состоит из понятных частей, а не из чёрного ящика.

В разборе OpenClaw используется как повод показать базовую конструкцию: модель, инструменты, контекст, память, интеграции и правила выполнения. Смысл не в том, чтобы срочно писать свой фреймворк, а в том, чтобы перестать бояться архитектуры агентов.

Если хочется разобрать агентную механику на пальцах, материал хорошо работает как инженерная карта. Детали помогут отличить полезную автоматизацию от красивой кнопки «сделай всё».

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен
Forwarded from Типичный программист
Forwarded from Типичный программист
Стройка уже во всю присматривается к ИИ, но до сих пор не понимает, как его внедрять

В строительстве уже дошли до знакомой айтишной стадии: демо работает, презентация красивая, а дальше начинается интеграция с реальными процессами, данными и ответственными людьми. Вот тут и начинаются трудности. По данным ДОМ․РФ и Сколково, 17% цифровых решений в отрасли уже используют ИИ, но в проектировании таких решений всего 3%. При этом в «ДОМ․РФ Технологии» ждут, что к 2028 году ИИ будет больше чем у половины девелоперов.

То есть проблема уже не в том, чтобы «прикрутить нейросеть». Это как раз нетрудно. Руководителям, проектировщикам и городским командам нужно понимать, где взять данные, какой процесс нужно менять и как правильно считать эффект. Москва с этим уже экспериментирует на уровне города: Сколтех и правительство Москвы развивают ИИ для градостроительства, а городской Центр ИИ сделал сервисы для планировок и цифрового нормоконтроля.

На этом фоне курс от Академии «ДОМ.РФ Технологии» и Сколтеха выглядит не как очередное «обучим нейросетям», а как симптом рынка. Два месяца онлайн или очный интенсив про данные, аналитику, ИИ-агентов и внедрение в операционные процессы. То есть ровно про ту часть, в которой сейчас возникла сложность в сфере.

#новости #ии
Forwarded from Типичный программист
Сайт узнаёт ваши вкладки не через куки, а через SSD

Если вы думали, что приватность в браузере — это про куки, новая техника FROST добавит вам бессонницы. Вредоносный сайт создаёт гигабайтный файл в изолированном хранилище OPFS и измеряет задержки чтения вашего SSD. Когда другая вкладка обращается к диску, задержки меняются. Свёрточная нейросеть по этим колебаниям определяет, что именно у вас открыто.

Исследователи показали полноценную атаку на macOS с чипом M2, базовый примитив подтверждён на Linux. Пока это лабораторный proof-of-concept, но работает во всех основных браузерах без единого клика.
Forwarded from Типичный программист
Держите: Claude Opus 4.8 с fast mode втрое дешевле и сотнями параллельных агентов

Anthropic обновила флагман до версии 4.8 по той же цене, а для разработчиков главное новшество простое: режим fast mode теперь стоит втрое меньше и работает в 2,5 раза быстрее.

Модель заметно прибавила в надёжности. По оценкам Anthropic, Opus 4.8 в четыре раза реже молча пропускает собственные ошибки в коде. На бенчмарке Super-Agent она стала единственной моделью, дошедшей до конца во всех сценариях, и обошла GPT-5.5 при равной стоимости.

В Claude Code появились динамические рабочие процессы — теперь можно запускать сотни параллельных подагентов в одной сессии. Подробности на Tproger.
Forwarded from Типичный программист
Как RWB строит промышленный ИИ

На Inside AI Meetup команда RWB открыто рассказала, как выглядит промышленный ИИ на масштабе Wildberries: миллионы пользователей, десятки миллионов заказов, тысячи ML-сервисов и GPU.

Главный вывод неожиданный: серебряной пули нет. Нельзя просто взять правильную модель и получить готовый продукт. Сначала данные, архитектура, инфра, 100500 экспериментов — и только потом, возможно, что-то полетит.

Из интересного:

• AIOps у RWB сработал не потому, что там волшебный ИИ, а потому что команда выстроила нормальную автоматизацию.

• LLM не спасает, если в данных хаос: сырые отзывы, вопросы и описания товаров нельзя просто скармливать модели — их надо сначала привести в нормальный вид.

• А еще LangChain, по версии RWB, хорош для прототипов, но в продакшене может превратиться в болото абстракций. Там уже решают vLLM, Triton, token-aware routing, KV-cache routing и скучная инженерка.

В общем, ИИ — это дорогое, сложное и очень инженерное продолжение старой доброй автоматизации.

Полный обзор митапа читайте на Tproger
Forwarded from Типичный программист
Forwarded from Типичный программист
Что делать, если нашёл ракушку: Версия для разработчиков

Сегодня никаких каламбуров, так что я про реальную ракушку, а не про shell. Один разраб нашёл окаменевшую ракушку в пустыне Аль-Гат в Саудовской Аравии. Это область погружалась под воду в позднем юрском периоде, 150 миллионов лет назад.

Обычный человек обратился бы к палеонтологам, чтобы узнать о находке подробнее. Но мы то с вами не такие, верно? Поэтому парень написал код, подготовил датасет из 7 894 видов и 59 244 фотографий, разобрал контур каждой ракушки в 256 точек, настроил сжатие признаков через PCA. В итоге определение вида свелось к двум параметрам — «заострённость» и «симметрия».

Модель показала, что скорее всего это Sphincterochila candidissima. Неплохо, правда? У себя на GitHub автор выложил разбор своего метода и кода. Если интересно, можете изучить, а заодно и потестировать на ракушках возле своего дома.
Forwarded from Типичный программист
strace без простыни системных вызовов

strace может показать почти всё, что процесс делает с системой. Но потом вы остаётесь один на один с простынёй системных вызовов, файловых дескрипторов и аргументов, где полезное приходится выкапывать глазами.

Но мне тут попалась strace-ui — интерактивная TUI-обёртка: ненужные вызовы скрываются клавишей h, дескрипторы фильтруются на лету, структуры разворачиваются в читаемый вид, а man pages открываются прямо из интерфейса.

Интересно тут не только удобство. В разборе автор проекта показал, как строит терминальные интерфейсы на OCaml и Bonsai, своём реактивном UI-фреймворке в духе Elm. И заодно объясняет, почему TUI снова хорошо ложится на dev-tools: быстро, переносимо, тестируется текстовыми снапшотами и понятно даже агентам.

Я бы открыл не только ради strace-ui, а ради аргумента про возвращение нормальных терминальных интерфейсов: https://blog.janestreet.com/strace-ui-bonsai-term-and-the-tui-renaissance/
Forwarded from Типичный программист
Если вы устали от бесконечных тасок и созвонов, то мы приготовили для вас игру, которая поможет отдохнуть

А заодно проверить вашу способность быстро запоминать новую инфу. Переходите по ссылке и играйте в нашу «Меморину». И делитесь результатами в комментариях!

Играть тут: https://tprg.ru/KSfj
Forwarded from Нейроканал
AIOps продавали как волшебную таблетку: заливаешь логи и метрики, а на выходе готовое решение инцидента. На практике под капотом обычно старый движок правил в интерфейсе с надписью «ИИ», а приклеенная сверху LLM охотно выдумывает причину сбоя вместо того, чтобы её найти.

На Tproger разобрали, где ML в мониторинге теряет связь с реальностью, почему модель быстро «умирает» от дрейфа данных и где она всё-таки экономит время дежурного. Внутри ещё и чек-лист вопросов вендору, чтобы не купить пороговый мониторинг под видом ИИ.

P.S. Tproger — это медиа, где я работаю. Этот канал его часть. Так вот знакомлю вас постепенно с разным, что у нас есть :)

@neuro_channel