View Repository

🚀 Откройте мир веб-сканирования с Crawl4AI! 🕷️

Друзья, я наткнулся на потрясающий проект на GitHub — Crawl4AI. Этот открытый веб-сканер и скрепер, написанный на Python, упрощает асинхронное извлечение данных, что делает его идеальным для использования с большими языковыми моделями (LLMs) и AI приложениями. 🌟

Сейчас у проекта более 10590 звезд и 741 форк, что говорит о его популярности и полезности среди разработчиков! 🏆

✨ Ключевые особенности:
- Асинхронное сканирование для повышения эффективности.
- Простота интеграции с AI решениями.
- Поддержка синхронной версии для тех, кто в ней нуждается.

Не упустите возможность ознакомиться с этим проектом! Заходите на страницу репозитория и погружайтесь в мир возможностей, которые он предлагает. 🤖💻

#Crawl4AI #WebScraping #OpenSource

Подписывайтесь на наш реальный канал: LLM's Hell

🎉 Встречайте canvas — ваш новый кодовый холст в ChatGPT! 🎉

Теперь вы сможете редактировать код прямо в чате, что делает процесс программирования ещё более удобным и увлекательным! ✨

Вот что вы можете делать с canvas:
- Редактировать код на лету 🛠️
- Проверять код и исправлять баги 🐞
- Добавлять логи и комментарии 📝
- Переносить код на разные языки 🌐

И это только начало! Мы будем добавлять новые функции со временем. ⏳ Пользователи ChatGPT Plus и Team могут попробовать бета-версию уже сегодня! 🚀

Что вы думаете об этом? Делитесь своими впечатлениями в комментариях! 💬

Оригинльный пост

Подписывайтесь на наш канал: LLM's Hell

После 5ти неудачных попыток, в ход пошла тяжелая артиллерия.

Братцы, Cursor наконец-то сделали то, что все просили!

Теперь их AI-агент можно юзать через CLI. Я уже потестил - работает огонь 🔥

Ставится за секунду:

curl https://cursor.com/install -fsS | bash

Что зашло больше всего:

Можно запускать в любом редакторе (да, в твоем любимом vim тоже). У меня крутится параллельно с IDE - один агент ревьюит код, другой документацию генерит.

Все тот же контекст что и в Cursor IDE, только теперь можно в скриптах использовать. Представляете - автоматический code review в CI/CD?

MCP поддержка из коробки - подключаешь внешние тулзы и агент работает как надо.

Лайфхак: Запускаю headless в GitHub Actions для автогенерации README. Экономит кучу времени.

Короче, если пользуетесь Cursor - обязательно попробуйте CLI версию. Реально расширяет возможности.

А если не пользовались Cursor - самое время начать 😉

Вот тут коллега поднял важный вопрос

Агентный кодинг вместо «вайб-кодинга»: как одним человеком собрать мини-SaaS x10 быстрее

Без споров — просто мой опыт. Я не «вайбкодил». Я использовал агентные подходы + Cursor и опирался на старую школу: ~5 лет плотной до-ИИ разработки (по 12 ч/день). Понимаю архитектуру и паттерны, веду ADR, управляю контекстом, вовремя откатываю, если модель уносит не туда. Код руками не пишу (и вообще почти не печатаю): за 20 минут сделал себе на маке аппку — по хоткею говорю, и текст влетает в нужное место. Дальше — генерация, ревью, ещё итерации… пока мои глаза не одобрят.

За последние месяцы одним человеком собрал и вывел в прод мини-SaaS Reels-Boss.io:
— фронт;
— несколько бэков: нарезка длинных видео, полная генерация, перепродажа API ген-моделей и пачка фич;
— контент-завод с полным циклом: продакшн → дистрибуция → аналитика;
— автоматизация выкладки на реальной ферме устройств + фронт управления;
— аналитика: показы, продуктовая и коммерческая;
— e-mail-маркетинг: активация, онбординг, рассылки, сегменты;
— рекуррентные платежи;
— своя сквозная аналитика;
— сервера/безопасность/CI-CD.

Архитектура — микросервисы, горизонтально масштабируемые воркерами. Ещё год назад под это нужна была бы команда из N человек. Сейчас — нет. При этом я веду проект как owner: продукт, маркетинг, метрики, деньги.

Цифры по факту:
— плотно занимаемся с июля; до этого продукт был в проде для внутреннего использования на контент-заводах;
— ≈300 платных пользователей, ~8 500 регистраций, ≈$2k MRR;
— сгенерены сотни тысяч коротких и десятки тысяч длинных видео обработаны;
— один контент-завод дал 35M просмотров на 500+ аккаунтов;
— в B2B (контент-заводы под ключ) выручка выше.

Вывод. Моё ускорение — реально близко к ×10 (особенно после появления GPT-5 в Cursor). Сегодня узкое место — не кодинг, а моя собственная «оперативка»: держать в голове много параллельных проектов. Здесь я и упёрся.


P:S: Здесь я не говорю о энтерпрайз уровне разработки. Все что выше это об Инди и быстрой доставке продукта в прод.

⚙️ За полдня — промокоды с антиабузом, RLS и UX уровня Stripe

(в проде, юзеры уже вводят коды и с них идут реальные оплаты)

Пока кто-то спорит, “может ли GPT писать продакшен”,
я за 6 часов вместе с агентами GPT-5 в Cursor
собрал в ReelsBoss полноценную промо-систему:
с RLS, OAuth-устойчивостью, UX-валидацией, логированием и антиабузом.

🚀 Что она умеет

💳 Промокоды выдают кредиты и/или действия
(например, 1 AI-Reels, или 5 озвучек)

🌐 Работают везде — при регистрации, в дашборде, по ?promo=CODE

🌀 Переживают OAuth — если юзер логинится впервые, бонус всё равно применяется

🧠 Реалтайм-валидатор: описание, причины отказа, дебаунс

🔒 Антиабуз: 1 промо на юзера, лимиты, сроки, строгий RLS

🪄 UX: пульсирующий бейдж в хедере «забери бонус»

🧾 Логирование в credit_deposits — как в финтехе

🌍 Локализация RU/EN/ES

⚡ Уже в проде — юзеры активируют, тратят кредиты, часть оплат идёт с них


⏱ Почему реально за полдня

GPT-5 в Cursor генерил схемы, RPC, RLS и хуки автоматически

Архфлоу: схема → RPC → RLS → фронт → локализация → тесты

Логика в БД — фронт тонкий и детерминированный

Всё через агентов, никаких ручных фиксов

💬 Вывод

GPT-5 уже не «кодит» — он строит продакшен-системы.
За 6 часов — фича с RLS, OAuth, UX и логированием, которая у старой команды заняла бы неделю.
И она уже приносит деньги.

Упал AWS и Vercel🤡

Половина мирового интернета лежит.

Время трогать траву(что бы это не значило)

Когда на одной волне с Cursor-ом 😂🤪

GEMINI 3 PRO 🤯💣

Ждем!

Гугл вместе с Gemini-3 Pro подвезли убийцу Cursor-а свою IDE Antigravity.

На первом же запросе словил лимит для модели. Будем тестить позже. Но уже выглядит интересно. Есть нововведения...

🚨 Когда AI-агент спасает продакшн за 5 минут

Сегодня обнаружил в логах майнер криптовалюты — сервер взломан через 0-day в React (CVE-2025-55182, CVSS 10/10). Майнер работает 2 недели, 3 продакшн-приложения под угрозой.

Раньше (2 часа работы):
• Копирую логи → вставляю в чат
• AI даёт команды → копирую в SSH
• Выполняю → копирую результат обратно
• Повторяю 20+ раз
• Собираю отчёт вручную

Сейчас (5 минут):

Я: *"Можешь подключиться к серверу и сделать всё сам?"*

AI подключился по SSH и автоматически:
✓ Убил майнер (PID 757356)
✓ Удалил xmrig + backdoors
✓ Обновил Next.js и React (закрыл уязвимость)
✓ Установил fail2ban (заблокировал атакующих)
✓ Пересобрал 3 проекта
✓ Создал отчёт + инструкцию по ротации секретов

Экономия времени: 95%

---

Главный инсайт:

AI раньше = советник (даёт команды)
AI сейчас = агент (делает сам)

Это больше не "умный автокомплит".
Это DevOps-инженер в твоей IDE.

Делегируешь задачу, как junior-разработчику.
Только в 100 раз быстрее и без ошибок.

---

Используемый стек:
Cursor IDE • Claude Sonnet 4.5 • SSH доступ

TL;DR: Сервер взломан → дал AI SSH доступ → AI починил за 5 минут. Welcome to agentic AI era.

#AI #DevOps #Cursor #AgenticAI #React

От ручного копипаста логов до «починись сам»: 7 этюдов автоматизации

Работаю один над SaaS. Когда что-то падает в проде — стандартная рутина: открыл Grafana, полез в Loki, нашёл логи, скопировал, вставил в Cursor, разобрал с AI, пофиксил. На одну задачу — минут 30. Когда упало 100 задач за ночь — это целый день.

А потом задал один вопрос: «А зачем я вообще открываю UI Grafana?»

И понеслось. Каждый этюд — один вопрос агенту:

1. «Подключись к Loki по API сам и дёрни ошибки»
Скинул 100 task_id. Через 3 минуты — сводка: 87 из 100 — одна причина (промпт слишком строгий, AI возвращал пустой массив). План фикса → реализация → done.

2. «Упакуй это в скилл»
Весь workflow стал Cursor Skill. Я: «Как пользоваться?» Он: «Просто скинь мне task_id».

3. «Не хочу копировать ID вручную»
Добавили подключение к Supabase — агент сам дёргает задачи со статусом failed. Мне даже в базу лезть не надо.

4. «Сразу делай план по фиксу»
Скилл теперь не просто находит ошибки — а генерирует план: что, где, почему.

5. «Исправь согласно плану»
Агент берёт найденные ошибки + документ с инструкциями → вносит изменения в код.

6. Pull Request
Подробный PR с описанием всех изменений. Автоматически.

7. Ревью → прод
Проверяю PR. Пушу. Пока ещё сам. Пока.

Было: Grafana UI → копипаст → Cursor → разбор → фикс → PR → ревью → прод. Часы.
Стало: «Найди что упало и почини» → ревью PR → прод. Минуты.

Аж прослезился сегодня, когда посчитал сколько времени сэкономил.

Следующая цель — замкнуть цикл полностью. CI/CD триггер на failed → автоанализ → фикс → PR → тесты → мердж. Убрать себя из цепочки. Пока не знаю где граница, но каждый «этюд» работает.

Один человек. Один IDE. Полный цикл от «что-то упало» до «починено в проде».

P.S. Стек: Cursor IDE, Claude, Grafana/Loki API, Supabase, GitHub Actions. Всё описанное — инди-уровень, не энтерпрайз. Задача — максимальная скорость доставки одним человеком.