Мда, open-source сообщество продолжает сходить с ума.

На этот раз в 28 NPM пакетах нашли одинаковый код, который воспроизводит гимн Украины и блокирует любую навигацию по странице, если язык страницы русский и домен заканчивается на .ru, .su, .by или .рф

Причем среди этих 28 пакетов есть достаточно популярные и широкоиспользуемые.
Некоторые из разрабов все же честно оставили дисклеймер насчет такой пасхалки, но в большинстве случаев нет никакого предупреждения (ну и выстрелит оно именно в продакшене, конечно)🏄‍♂️

Реф: https://socket.dev/blog/protestware-update-28-npm-packages-affected-by-payload-targeting-russian-language-users

PS: сам код можно найти в статье, он довольно объемный поэтому я не стал сюда прикладывать💆‍♂️

Недавно озадачился созданием генеалогического древа своей семьи 💻

Сразу же хотелось упаковать это в какой-то сайт с возможностью
динамического изменения.

При первом подходе подумал, что было бы круто сделать это все как pet-проект в качестве какого-то сайта.

Побрейнштормил на эту тему с ChatGPT, так как изначально приблизительный дизайн в голове у меня был, а вот навыков во фронтенде - нет. Ожидаемо LLM-ки пока не готовы к такого рода проектам с нуля, поэтому бросил эту затею.

В итоге решил поискать готовые решения и на мое удивление спустя десятки сайтов и различных сервисов мне удалось найти то, что практически полностью удовлетворило всем моим хотелкам.

Решил остановиться на: https://www.familyecho.com/
Дизайн и внешний вид в целом сносный и интуитивно понятный, поэтому не составило труда за вечерок поднять архивы (поспрашивать старшее поколение) и собрать 7 поколений семьи. Бонусом, можно шарить доступ для других: как на просмотр, так и на редактирование.

Уверен, что кто-то точно уже думал о таком, поэтому делюсь находкой с вами - удобная штука 👍

Нашел CTF-задачку с прикольной отсылкой на аниме: «Этот глупый свин не понимает мечту девочки-зайки».
Видимо среди составителей CTF и их участников очень уж распространено аниме🦔

PS: ссылка задачу: https://github.com/CYBERSQD/suctf-2025-osint-etot-drug-animeshnik-osinter-koshmarit-menya-vnezapnym-taskom

IaC (Infrastructure-as-Code) и всякие DDD (Domain Driven Design), TDD (Test Driven Development) уже устарели.

Ловите новый тренд - Spec-Driven Development
Линк - https://github.com/github/spec-kit

В чем суть?
1) Выбираете LLMку
2) Пишете промпт с желаемой функциональностью
3) Дотюниваете решение (тоже с помощью человеко-читаемого текста)
4) Повторяете п.3 несколько раз
5) Профит!

А на самом деле прикольно, для всяких MVP в самый раз.
Недавно как раз натыкался на новость, что все больше и больше вайб-кодеров обращаются к тру-кодерам, чтобы дотюнить написанный ИИшкой код до рабочего состояния.

Без работы не останемся!💆‍♂️

В общем, давненько я не исследовал новые возможности ChatGPT (в особенности GPT5), поэтому недавно я озадачился этим всерьез.

Самый просто способ узнать чему же вообще научилась ГПТишка за последний год - это спросить у нее самой.
Я поисследовал и теперь хочу поделиться этим с вами🦔
Расскажу про самые неочевидные фишки и возможности.

- web.run - GPT5 научилась самостоятельно искать информацию в интернете, ее даже не нужно об этом просить: она по контексту сама определяет нужно это или нет
- создание CSV, PPTX, PDF - при необходимости он может сделать презентацию, подготовить отчет или нарисовать какой-то график (использует Python + matplotlib), или даже сделать скриншот PDF файла
- когда дело касается математических расчетов ГПТ под капотом использует Python вместо самостоятельных расчетов - иными словами, она пишет код, который вычисляет выражение, затем запускает его и ответ отдает пользователю
- научилась интегрироваться с GMail, Google Calendar, GitHub и Google Contacts - теперь она может быть более персонализированной
- и последняя, на мой взгляд, киллер фича - автоматизации - ГПТ может напоминать что-то сделать или отправлять вам какую-то информацию по заданному ей расписанию. Например, вы можете поручить ей исследовать и отправлять еженедельный отчет по новым трендам в какой-либо области, пример промтпа: "каждый день в 10 утра ищи новости про low-latency RAG и скидывай обзор"

Пост получился и так довольно объемный, поэтому я решил включить только самое интересное.
P.S.: Некоторые фичи работают только при наличии ChatGPT Plus 💻

Снова OpenAI выпустили нечто революционное, ребята буквально делают наше будущее.
Даже немного страшно куда это может привести🤢

В общем, в этот раз они проделали огромную работу и выпустили ChatGPT Atlas.
Это целый браузер (!) с полностью интегрированным в него AI-помощником ChatGPT, который умеет в режиме агента вместо вас выполнять задачи на сайте.

Он умеет не только управлять и взаимодействовать с сайтами, но и in-place давать подсказки, анализировать содержимое и самому ходить по другим сайтам и искать информацию по вашему запросу.

Конечно, они обещают, что ваши данные никуда не утекают + агент может может взаимодействовать с сайтами как от вашего имени (от имени залогиненого аккаунта), так и анонимно (в качестве обычного обывателя)

Я решил попробовать и поделиться с вами небольшим демо того, как оно работает на примере реальной "боевой" задачи, с которой я когда-то столкнулся сам.

Реально впечатляет....

Когда дело доходит до реализации CI/CD пайплайнов, то никогда не бывает просто.

Делюсь с вами новыми рекордами по кол-ву фиксов:

предыдущий рекорд - 4 исправления
новый рекорд - 9 исправлений

Почему никто еще не додумался сделать нормальные тесты/окружения для этого, ведь постоянно приходится все в продакшене проверять🥶

Fun fact: у меня никогда не удавалось с первого раза написать рабочий CI пайплайн - делает ли это меня плохим разработчиком🧐

Честно говоря, я под огромным впечатлением от текущих возможностей LLM.

В университете дали задание - написать парсер статей для сайта Habr.
Предлагалось выбрать любой язык для реализации. Я, недолго думая, подумал сделать это на чистом C.

Побрейнштормил с ChatGPT про возможность такой реализации, но я до последнего не верил, что у нейронки получится такое написать - все-таки C очень сложный язык с кучей своих особенностей.

В итоге попросил у ChatGPT собрать мне детализированный промпт для Codex на реализацию такого парсера с пагинацией, выделением тегов и тд. Плюс, решил, что пусть оно упакует все в Docker-контейнер, чтобы можно было везде запускать.

И на мое огромное удивление - спустя минут 15, Codex написал идеальный код, который РАБОТАЕТ🤯
Мне даже не пришлось это как-то фиксить или докручивать - я просто собрал максимально детальные требования, добавил примеров и просто запустил генерацию.

Если вам интересно, можете глянуть на результаты: https://github.com/ksilisk/habr-c-parser
Жесть насколько они становятся умными....😮

Давно мемов не было, поэтому ловите💆‍♂️

PS: фронтендеры не обижайтесь только🤝

Чуть больше месяца назад рассказывал вам про свою новую разработку - Telegram Bot Spring Boot Starter

Так вот, спешу поделиться - выпущен первый релиз этой библиотеки в Maven Central.
В первой версии поддержал большинство базовых хотелок и теперь оно готово к использованию! 🎉

В процессе разработки у меня даже появилось 3 новых контрибьютора, они сами как-то нашли проект и взялись порешать некоторые задачки из бэклога - мне меня это очень приятно удивило.

В общем, приглашаю Java-разработчиков (и не только) посмотреть, прощупать проект и потестировать на своих задачах.

Звездочки на GitHub очень приветствуются - так проект увидит больше людей🦞
Планирую развивать его дальше, так как еще не все задумки были покрыты и реализованы.

Спустя 4 дня модераторы Хабра все-таки опубликовали мою статью наконец🎉

В ней рассказал более подробно про фреймворк Telegram Bot Spring Boot Starter - откуда появилась идея, какая архитектура и дальнейшие пути развития проекта.

Приходите почитать - https://habr.com/en/articles/975552/

Я тут немного зачастил с постами, но не могу не поделиться этим.

Позвали меня на Хакатон от Сбера для разработки "Городского помощника" (чат-бот) жителям и гостям Санкт-Петербурга.

Постарался реализацию сделать по самым современным трендам: удалось собрать RAG для хранения статической информации, MCP-сервер для интеграции с внешним API и фильтр токсичности сообщений пользователя.

Удалось покрыть кучу кейсов, например: получение афиши, ближайших поликлиник, детских садов, ветклиник, красивых мест и т.д. (список довольно большой)

В рамках кейса мне даже довелось написать Max-бота на Golang (мне не понравилось их SDK).

В качестве LLM-модели использовали GigaChat, который ИМЕННО на презентации в финале нас фатально подвел и отказался корректно следовать промптам - поэтому презентация решения с треском провалилась, увы🤢
Однако, даже несмотря на это, нам удалось занять 3-е место в финале🦔

PS: Исходный код решения и его архитектуру вы можете посмотреть здесь - https://github.com/ksilisk/spbtechrun-hack
PPS: теперь пропадаю на N дней, но stay tuned