Если тебя пилит жена(муж), родители, начальник за то что ты ленивый, безответственный, пьешь куришь и тд.
Просто объясните им что это не послабление, а вынужденный режим деградации т.к.система не справляется с нагрузкой.

Ставь 👍если твой мозг похож на снег.
Становится жидким по весне..

⚙️ DeepSeek V4

По данным The Information и Reuters, DeepSeek V4 выйдет в ближайшие дни.
Мультимодальная, контекст до 1 млн токенов — идеальный мозг для Голема.

Осталось допилить:

💬Автодеплой проектов — кинул ссылку на GitHub, Голем сам развернул. Без докера, без ssh, без боли.
💬Создание репозитория на GitHub — написал задачу, Голем создал репу, залил код, открыл PR. Руки свободны.
💬Анализ кода по ссылке — кинул ссылку на репозиторий, Голем нашёл баги, уязвимости, предложил исправления. Бесплатный код-ревью.

Как только V4 появится в API — обновим Голема.

Скоро Голем станет быстрее, умнее и сможет обрабатывать целые репозитории за раз.

Голем познакомился с Гитхаб📱

Три новые команды:

🚀/set_github_token — добавь свой GitHub токен (нужен один раз)

🚀/github_push — отправь ZIP, назови репозиторий, Голем создаст репозиторий и зальёт код

🚀/analyze — отправь ZIP, Голем разберёт код, укажет на проблемы и технологии

Проекты до 1000 файлов. Фоновая загрузка с прогрессом

Далее: автодеплой 👾

https://www.youtube.com/shorts/w0m85NmkbAI
Поддержите видео про Голема плиз!))) 🤘

Голем: гибридный анализ кодa

Исправил функцию анализа проектов в Големе. Раньше тупо передавал весь проект в LLM, но она тупо неспособна переварить стольк инфы и начинает глючить и бредить про обрезанный код.

ПОФИКСИЛ!👾
Четыре утилиты работают параллельно:

bandit, ruff, semgrep, pip_audit = await asyncio.gather(
    run_bandit(project_dir),      # безопасность: SQL-инъекции, eval, хардкод
    run_ruff(project_dir),        # стиль и баги: импорты, синтаксис, except
    run_semgrep(project_dir),     # глубокий анализ: XSS, RCE, утечки
    run_pip_audit(project_dir)    # зависимости: CVE в пакетах
)

Назначение:

Bandit — уязвимости в коде
Ruff — ошибки и стиль
Semgrep — сложные паттерны
pip-audit — дыры в зависимостях

LLM получает только проблемные строки с контекстом:

# main.py:42 — Bandit HIGH
query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_input}"  # SQL-инъекция

Токенов меньше в 10 раз. Галлюцинаций нет. Размер проекта не важен.
Cкоро добавлю /fix

@Golem666bot

📱 Почему Голем анализирует только Python?

Сразу важное: сам Голем знает все языки. Спрашивайте про JS, Go, Rust — ответит, напишет код, найдёт баги в сниппетах.

Но автоматический анализ целых проектов (ZIP, репозитории) пока только для Python. Почему? Потому что кормить код сразу в LLM — тупо. Нейросеть галлюцинирует, не видит зависимостей и жрёт токены.

Правильный путь: сначала прогнать код через родные линтеры и сканеры языка. Для Python это Bandit и Ruff. Для JS — ESLint. Для Go — golangci-lint.

Почему я сам не пилю под все языки?

Потому что у меня ещё дохуя работы по Голему. Сейчас занимаюсь системой /fix — автоисправлением багов и уязвимостей. Дальше автодеплой, интеграция с GitHub, самоэволюция, восстание машин, захват мира, полёт в космос.... На всё рук не хватает. Но если есть желающие по участвовать в разработке Голема, милости просим!))

Как помочь:

Я сделал модульную архитектуру. Чтобы добавить новый язык, нужно написать один файл на Python. Ниже шаблон и инструкция.

🤩 Шаблон плагина:

# core/langs/ТВОЙ_ЯЗЫК.py
import asyncio
import json
from typing import Dict, Any
from core.langs.base import BaseLanguageAnalyzer


class ТВОЙ_ЯЗЫКAnalyzer(BaseLanguageAnalyzer):
name = "ТВОЙ_ЯЗЫК" # JavaScript, Go, Rust...

async def analyze(self, project_dir: str) -> Dict[str, Any]:
results = {}
total_issues = {}

# Запуск линтера
lint_result = await self._run_command([
"линтер", project_dir, "--format", "json"
])

lint_issues = []
if lint_result.get("stdout"):
try:
data = json.loads(lint_result["stdout"])
for item in data:
lint_issues.append({
"file": item.get("filePath"),
"line": item.get("line"),
"message": item.get("message"),
"rule": item.get("ruleId")
})
except:
pass

results["linter"] = {"results": lint_issues, "error": None}
total_issues["linter"] = len(lint_issues)

return {
"language": self.name,
**results,
"total_issues": total_issues
}

async def _run_command(self, cmd: list) -> Dict[str, Any]:
proc = await asyncio.create_subprocess_exec(
*cmd,
stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
stderr=asyncio.subprocess.PIPE
)
stdout, stderr = await proc.communicate()
return {
"stdout": stdout.decode('utf-8', errors='ignore'),
"stderr": stderr.decode('utf-8', errors='ignore'),
"returncode": proc.returncode
}

def get_context_for_llm(self, results: Dict[str, Any]) -> str:
total = results.get("total_issues", {})
return f"{self.name}-проект. Найдено проблем: {sum(total.values())}"```

Что заменить:

💬ТВОЙ_ЯЗЫК → JavaScript, Go, Rust и тд
💬["линтер", ...] → реальная команда (например ["npx", "eslint", project_dir, "-f", "json"])
💬Парсинг JSON → под формат твоего линтера

Что я делаю:

🚀Принимаю готовый файл
🚀Добавляю в Голема
🚀Устанавливаю нужные утилиты на сервер

Пиши в личку @zero_tolerance91 или в чат @sandbox_hardcore.

#Голем #OpenSource

⚡️Голосование окончено. Go — первый⚡️

Плагин для анализа Go-проектов взят в разаработку

Стек:

golangci-lint — агрегатор линтеров, внутри:

govet — потенциальные баги
errcheck — необработанные ошибки
staticcheck — устаревший код, неэффективные паттерны
gosec — хардкод ключей, небезопасные crypto, уязвимости

govulncheck — официальный сканер уязвимостей от Go Team:

Сверяет зависимости с базой CVE (vuln.go.dev)
Анализирует только те уязвимости, которые реально затрагивают код
Не сливает исходники — только пути модулей

Схема работы: тулзы → агрегация проблемных строк → LLM-отчёт.

Запилю в ближайшее время!👾

#Голем #Go

🤩 в Големе !

👍 Подключил полноценный анализ для Go-проектов. Работают два тулза:

staticcheck — статический анализ. Находит неиспользуемые переменные, устаревший синтаксис, упрощения кода.
gosec — безопасность. Хардкод ключей, слабый crypto, небезопасные вызовы.

Запускаются параллельно, результаты агрегируются. LLM получает только проблемные строки — без воды и галлюцинаций.
Автофикс для Go пока не трогал — нормальных тулзов под капотом нет. Пойдёт в v2 через LLM.
Тестируйте. ZIP или ссылку на репу — в @Golem666bot.

#Голем #Go

⚡️ GOLEM V 1.0 В ПРОДАКШЕНЕ !!! ⚡️

Мой роман с Големом конкретно затянулся ...
Мои нервы были на пределе 😡😡😡
Мой расплавленный мозг испарился нахуй😾

И поэтому первая версия объявляется открытой и работает 24/7
https://t.me/Golem666bot

Напомню что умеет Голем:

🔴Пушить в Github ( и напишет ReadME если надо)
🔴Анализировать проекты на Go и Python
🔴 Фиксить проекты через RUFF (пока только питон)
🔴 Вести свой канал

Да и просто приятный собеседник!))😈

А в недалёком светлом будущем начну пилить Golem V 2.0
и там будет дохуя всего, но об этом позже.

Вобщем юзайте на здоровье !!!

А я пару дней отдохну и пожалуй не буду проводить очередное голосование, а просто займусь созданием Облако в ТГ, так как в прошлом голосовании оно почти победило!

⚡️Вообщем то это то самое о чем голосовали в прошлый раз!)⚡️

TG Cloud или Облачное Хранилище в ТГ, назвать можно как угодно.
Но мне больше нравится название "Избранное" оно как то нативнее, выглядит как обновление в ТГ.
Если есть какие-то пожелание по улучшению этого приложения ради вашего удобства -
пишите в лс или в чат или прям под этим постом!))
https://www.youtube.com/shorts/w70gbSCV_Nc

Добрый вечер друзья, давно не виделись!)))

Не хочется полностью забивать хуй на Голема,
Да и Избранное есть куда развивать.
Но полностью уходить во что то одно было бы слишком правильно и конструктивно.
Да и многим наверное тупо наскучило бы.

Короче... Новое голосование!
1️⃣Апргрейд Голема - создание ядра.
Полное понимание происходящего, принятие решений на основе данных и саморазвитие.
2️⃣Апгрейд избранного -возможность шэрить файлы в чаты и каналы.
3️⃣TG Forms - та же хуйня что Google Forms, но в телеге.