Aiogram: библиотека для тех, кто не хочет страдать⁠⁠
(но всё равно будет)

Что это:
Официальная библиотека для Telegram-ботов на Python. Если бы она была человеком — это был бы ваш старший брат, который постоянно говорит «я же предупреждал», когда вы накосячите.

Зачем это нужно?
Чтобы не ебаться с сырым Telegram API
— Встроенные хендлеры, клавиатуры, FSM (машина состояний, которая всё равно вас запутает).
— Асинхронность (но если вы не знаете, что это — идите учить asyncio).

Чтобы бот не падал от первого же исключения
— Есть встроенная обработка ошибок (но если вы напишете кривой код — он всё равно сдохнет).
— Можно настроить логирование (чтобы красиво плакать в консоль).

Чтобы заказчик не приставал с дурацкими вопросами
— «Почему бот не отвечает?» → «Это лимиты Telegram, читайте доку» (но ему всё равно похуй).

Когда использовать?
✅ Если вы делаете бота для денег (а не для «портфолио»).
✅ Если не хотите разбираться в тонкостях Telegram API (но всё равно придётся).
✅ Если готовы к тому, что документация написана для тех, кто уже в теме.

Когда НЕ использовать?
❌ Если ваш бот — это «привет, как дела?» (берите telebot, не усложняйте).
❌ Если вы не умеете в async/await (aiogram вас добьёт).
❌ Если думаете, что бот будет работать «из коробки» (ха-ха, нет).

Пример кода (чтобы вы почувствовали боль):

from aiogram import Bot, Dispatcher, types  

bot = Bot(token="ваш_токен")  
dp = Dispatcher()  

@dp.message(Command("start"))  
async def start(message: types.Message):  
    await message.answer("Привет! Я бот, который скоро сломается.")  

# Запускаем бота и молимся  
async def main():  
    await dp.start_polling(bot)  

Что здесь может пойти не так?
— Токен неверный → бот молчит.
— Забыли импортировать Command → ошибка.
— Сервер Telegram упал → бот умер.

Вывод
Aiogram — это мощно, но если вы новичок, приготовьтесь к:
Гуглению (очень много гугления).
Ошибкам (очень много ошибок).
Мысли «нафиг это надо» (но потом вы привыкнете).
#ликбез

Что такое jailbreak в ИИ?
Jailbreak – это способ наебать нейросеть, заставив её сделать то, что она делать не должна. Например, модели ИИ отказываются отвечать на вопросы о создании оружия. Но с помощью хитрых уловок – вроде изменения формата текста или ролевых сценариев – можно заставить их обойти защиту.

📌 Простой пример:
Представьте, что вам нельзя говорить слово «мудак». Но если кто-то попросит вас назвать описать своего начальника одним словом, вы сразу же скажите "мудак". Примерно так работают jailbreak-атаки – они заставляют ИИ обходить запреты через хитрости.

#теримины

КРИПТОБОТ

Код:всё ещё гавно

Добавлены:алерты

Стек: Python 3.10 + Aiogram 3.x + Websocket Binance
Инфра: Ubuntu 22.04, systemd, 512MB RAM

Задачи:
Ломать: @Kriptoprice_bbot
Допиливать: Gitflic
Ныть: в комменты
Разбор: позже

РАЗБОР ПОЛЁТОВ!
https://teletype.in/@pravda777/iUu2jBCUwXI

FastAPI: фреймворк для тех, кто любит скорость
(но потом всё равно тормозит на валидации)

Что это?
Официально — «современный, быстрый веб-фреймворк для API».
Неофициально — «Pydantic + Starlette + куча магии, которая сломает ваш мозг».

Если бы FastAPI был человеком — это тот тип, который обещает «всё просто», а потом кидает вам 500-страничную документацию с примерами на async/await.

Зачем это нужно?
1. Чтобы не ебаться с Flask
— Встроенная валидация (но если ваш JSON сложнее «name: str», готовьтесь к схемам-монстрам).
— Автодокументация (Swagger, который фронтендеры всё равно игнорят).
— Асинхронность (но если вы не знаете, чем async def отличается от def — вам пиздец).

2. Чтобы бот не падал от первого же запроса
— Валидация на входе (но если заказчик пришлёт "price": "две сотни", вы всё равно получите 422 Unprocessable Entity).
— Логирование (чтобы видеть, как ваш сервер агонизирует в реальном времени).

3. Чтобы выглядеть круто на собеседовании
— «Да, я работал с FastAPI» → «О, вы знаете Pydantic?» → паника.

Когда использовать?
✅ Если ваш API сложнее «привет, мир» (но проще, чем нейросеть для распознавания котиков).
✅ Если хотите автоматическую документацию (которую никто не читает).
✅ Если готовы к тому, что async/await — это не просто модные слова.

Когда НЕ использовать?
❌ Если ваш API — это одна ручка GET /hello.
❌ Если вы думаете, что «быстро» значит «не надо разбираться».
❌ Если боитесь слова «Dependency Injection».

Пример кода (чтобы вы почувствовали разрыв шаблона):

python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: bool = None  # вот это вот зачем?

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello": "World"}  # оригинально, да?

@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}  # вау, магия!

Что здесь может пойти не так?
— price: float, а вам пришлют "price": "десять рублей" → 422.
— Забудете async → ошибка, но не сразу (спасибо, Python).
— Решите подключить SQLAlchemy → привет, асинхронный ад.

Вывод
FastAPI — это мощно, но:
— Гуглить придётся много.
— Ошибки будут обидные.
— Мысль «нафиг это надо» посетит вас минимум раз.

Вайбкодинг: когда код пишет не ты, а нейросеть
(А ты просто сидишь и кайфуешь от процесса)

Что это?
Ты вводишь в ChatGPT что-то вроде:
«Сделай мне бота на Python, чтобы он отправлял мемы про котов раз в час»
— и получаешь готовый код, даже не вспотев.

Почему это вайб?

Нет мороки с синтаксисом, гуглением и бесконечными «почему не работает?»

Код пишется сам, а ты просто попиваешь колу и смотришь, как нейросеть страдает вместо тебя

Фича готова за 5 минут, хотя раньше ты бы потратил на это день

Минусы:

Если нейросеть накосячит — разбираться всё равно тебе

Рано или поздно спросят «а как это работает?» — и придётся лезть в код

Рискуешь разучиться гуглить (а это важный скилл!)

Вывод:
Вайбкодинг — это лайфхак для ленивых, но если переборщить — станешь заложником ИИ.