IT

Продолжение Один из комментаторов у Никиты написал, мол, как же импликации нет в языках программирования, когда там есть if (a) b? Но что значит? В известных мне языках программирования это даже не является выражением, но если бы являлось, каким было бы его значение? Иными словами, что бы нам дал вывод print (if (a) b)? Конечно же true! Ведь в этом буквально состоит работа языка программирования: обеспечить b, когда истинно a. Если он этого не делает, то зачем такой язык программирования нужен? Но в то же время, если a ложно, то глядя на эту строчку мы никак не сделаем вывод о том, произойдёт ли b. Может, какая-то другая часть кода обеспечит b. Строчка if (a) b никак не способна предотвратить b. Получается какая-то эзотерика, и только потому, что никто никогда не рассматривает if (a) b как логическое выражение и не пытается оценить его истинность. Всех интересует только логическое выражение a по отдельности, потому что от его истинности зависит, может ли быть уверены в том, что произойдёт b. Импликация в языках программирования была бы, если бы можно было написать if (a→b) c, то есть «если из a следует b, обеспечь c». Но нафиг это надо? Как мы уже выяснили, когда значения a и b уже известны, значение истинности их импликации не несёт никакой пользы и почти никакого смысла.

Импликация, следствие и условия Никита Прокопов написал, что импликация — нифига не интуитивная штука, и поэтому её нет в языках программирования. И действительно: там в комментариях начался обмен мнениями, который хорошо иллюстрирует неинтуитивность. И мне сразу захотелось написать этот пост. Импликация — это логическая операция вида «A → B». Она истинна во всех случаях кроме одного: когда A истинно, а B ложно. Можно оценить по таблице истинности: A  B A → B 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 То же самое можно сформулировать как «из истины следует истина, а из лжи — что угодно». Кажется, что это простая штука, ведь в жизни мы легко понимаем выражения типа «Если A, то B» или «Из A следует B». Но если сказать, что «из 2×2=4 следует что Волга впадает в Каспийское море» (V), большинство воспротивится этому. Почему, ведь с точки зрения логики это верное утверждение? Дело тут в том, что мы не интерпретируем фразу V буквально. Мы видим, что в общем случае из математического равенства не следует географический вывод. То есть мы подсознательно обобщаем V, превращаем в шаблон, и тогда импликация разрушается. Мы понимаем, что имея лишь «2×2=4» и не зная ничего про Волгу, невозможно сделать вывод о том, куда она впадает. Но импликация означает истинность конкретного этого высказывания, а не то, что высказывание сохранит истинность при обобщении. Зачем мы вообще стали обобщать? Почему мы не можем оценить истинность импликации буквально? Потому что это низачем не нужно никогда, и наш мозг не научен так думать. Следует ли из одного высказывания другое нас интересует лишь тогда, когда мы не знаем истинности одного из них. Но если мы уже знаем истинность обоих высказываний, то у нас просто не возникает вопроса о том, как выводить истинность одного из них из истинности другого — это же совершенно бессмысленнно! Высказывания типа «Если A, то B» нас интересуют как способ выводить истинность B из истинности A или наоборот, то есть только тогда, когда мы не знаем одно из них. А для этого нам нужно вскрыть содержательную связь между A и B, а не просто значения их истинности. Тут-то нам и нужны шаблоны, да такие, что мы уже заранее знаем, что импликация там истинна! Предположим, мы знаем, что «у каждого голландца есть велосипед» (K). Заметьте, что это уже утверждение, содержащее импликацию («если человек голландец, то у него есть велосипед»), и мы уже договорились, что оно истинно. Вот теперь если мы узнаем, что Фёдор голландец, мы сделаем вывод о том, что у него есть велосипед. Импликация помогла сделать этот вывод только потому, что мы 1) уже знали, что сама она истинна, и вдобавок 2) она имела форму шаблона, в который можно было подставить Фёдора. От истинности же импликации V из начала заметки нет никакого проку. Поэтому с такими видами совершенно верных высказываний мы никогда не имеем дела. Они нам кажутся настолько пустыми, что мы не готовы даже пытаться оценивать из истинность.

Что-то я чувствую себя как в этом эпизоде. Я опять проверяю границы агентов. @softwarevlogger прислал мне репозиторий и сказал: «Я это сделал тремя промптами». Смотрю — а там идея пересекается с тем, что делаю я. Я просто скормил знания о своём проекте и об этом репозитории и сказал: изучи, сопоставь, а классные идеи, которых у нас нет, — укради. И fabble украл эти идеи, делегировал опусам (я, кстати, до сих пор не смотрел, но вижу, что апа постоянно перегружается и интерфейс меняется). Ещё один из опусов попросил разрешения на изменения в ридонли-системе памяти, на основе которой я всё построил. Как я понял, в своей системе поиска локальных видео я покрыл ещё один use case. Но я еще не смотрел 🤓

1/ Google Antigravity 2 IDE UI (Control Plane): Человек работает в привычном графическом интерфейсе IDE, ставит задачи, просматривает diffs и дает человеческое одобрение (Human Gatekeeper). Контекстное окно в UI остаётся минимальным, так как тяжелые логи не попадают в чат. 2/ Hybrid Orchestration Bridge (hybrid_orchestration_bridge.py): Запрос из UI транслируется во внешний Headless CLI Work Engine в виде неинтерактивной команды agy -p "task" --sandbox. 3/ Programmatic Context Control Engine (context_pruner_v2.py): Программно обрезает технический шум терминала, выставляет жесткие токеновые бакеты и дополняет префикс промпта до границы 4096 токенов (для >85% попаданий в KV-кэш). 4/ AWS Bedrock Tiered Gateway (aws_bedrock_router.py): • Простые интенты и ранжирование отправляет на копеечную модель Amazon Nova Micro ($0.035 / 1M токенов). • Сложный рефакторинг и кодинг отправляет на Claude Sonnet ($3.00 / 1M токенов) с использованием Bedrock Prompt Caching (90% скидка на чтение из кэша). 5/ 3-Слойная Память + SearchOS Lake + SEED Hindsight: • CoALA Memory: Записи штампуются метками времени (valid_at/invalid_at valid_at/invalid_at), предотвращая использование устаревших фактов. • SearchOS Lake: Перехватывает поисковые запросы субагентов в SQLite WAL mode, экономя 80–90% API расходов. • SEED Hindsight: Подмешивает извлеченные уроки прошлых ошибок, поднимая успешность первично сгенерированного кода до 95.9%. 6/ Возврат в UI: CLI возвращает в IDE UI строго типизированный контракт (CodeChangeV1), не раздувая историю диалога.

А нам точно нужны code agents? Фича маленькая, а дифф прилетает на +1500 −1400. Через пару дней запрос на следующую фичу в тот же модуль, и агент снова перелопачивает всё, снова 1500 строк на ревью. Прочитать такие объёмы в таком темпе невозможно физически, и после нескольких итераций ты перестаёшь понимать сервис, в котором ещё вчера свободно чинил баги на лету. Когнитивная нагрузка взлетает до небес, хотя разработчик должен был бороться со сложностью, а не плодить её. На возражения обычно отвечают, что агент это как команда из десяти сеньоров. Только команда несёт ответственность и становится предсказуемой, а модель забывает контекст, повторяет те же ошибки и десять раз за час соглашается с любым «вы правы». Обсудим, где проходит граница между LLM как вторым мнением и LLM как автором кодовой базы.

Короче, раз уж у меня есть подписка ChatGPT я иногда отдаю ему в параллель некоторые задачи Раньше когда лимит сессии подходил к концу просто юзал сброс и работал дальше, но теперь нашел вот такой промт:

Run a comprehensive adversarial unit test sweep that deliberately targets edge cases, malformed inputs, race conditions, boundary values, resource exhaustion, state corruption, and invalid assumptions; ensure every test earns its place by being necessary, non-duplicative, and validating meaningful behavior as completely as is practical; remove or consolidate weak or redundant tests; fix every failing test, add permanent regression tests for each bug found, and repeat until the suite passes cleanly with no unexplained failures and strong coverage.

Использую его в новой сессии + включаю максимальный Ultra ризонинг Фишка в том, что Codex (в отличии от Claude) не останавливается посреди задачи если у вас закончился лимит, а будет работать до конца. Он универсален почти для любого проекта, но вы можете адаптировать его под свой проект/задачи Главное не используйте с /goal или субагентами, иначе кодекс может остановиться на месте 😏 @tips_ai

AI Design How-to Со студентами доводим до продакшена несколько сервисов и везде стоит вопрос дизайна. Все эти нейрослоповые веб-сервисы с зелено-фиолетовыми цветами и квадратиками всплывающими уже набили оскомину. Поэтому советую им такой вариант по росту сложности, но и потенциальному эффекту. 1. Поставить дизайн-скилл. Есть несколько хороших, мне нравятся https://github.com/Leonxlnx/taste-skill https://github.com/Nutlope/hallmark https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill Можно ставить все 3, можно выбрать лучший для ваших задач (не только сайты, но и документы и презентации, например) 2. Использовать Stitch от гугла для дизайна https://stitch.withgoogle.com/ Очень гибкая система с огромными лимитами на постройку/переделку сайтов/приложений 3. Просить сгенерировать дизайн ChatGPT Это один из лучших генераторов картинок на текущий момент и плюс - можно сгенерировать например сотню разных вариантов и потом выбрать лучшие идеи. Лимитов практически нет. Потом просто закинуть в ИИ-ку и попросить сделать вот так 4. Claude Design Вариант скорее для продакшн и больших студий с готовым брендбуком. Старается максимально следовать вашим гайдам и делать хорошо не только сайты, но и презентации Но для маленьких сервисов и презентаций "на выкинуть" скорее оверил, жрущий лимиты. Ну и в целом советую поглядывать или закидывать свои задачи на DesignArena и выбирать модель, что работает с вашими типа графики/визуализации лучше. Вот что на текущий момент получается: Веб-девелопмент (фронтенд) - GPT Sol Веб-девелопмент (фулстек) - Fable, Opus Гейм-девелопмент - Fable Android dev - Opus React Native - Opus SVG - Fable и спец-модель Arrow ASCII-ART - Fable Слайды - Fable и Manus Картинки/графика всех видов - GPT Image и Reve 2.1 Видео - Gemini Omni Flash Аудио - Gemini Сервисы для создания приложений с нуля - Replit (неожиданно), Emergent, Anything и только потом Lovable и прочие, в том числе где-то в серединке Figma Make и Canva https://www.designarena.ai/leaderboard

Перед поездкой в Японию хотел вспомнить катакану и хирагану, но не хотел перебирать кучу платного говна в аппсторе, и тк я знал что для меня работает и что конкретно я хочу видеть, завайбкодил себе в Рорке вот такой мини тренажер с подсказками. (Есть веб версия). После такого конечно хочется сделать масс рассылку на тян разрабов и сказать что они больше не нужны, но нет, нужны. А тренд на персонализированый софт это круто, мне зашло! Вообще с японским тут интересная история, он намного лучше воспринимается на слух чем корейский или китайский, и легче произносится, поэтому какие то слова прилипают сами. Мое баготое аниме детство тоже дает свой вклад—я могу рандомно посреди дня вспомнить как сказать море, мама, или снег, а какие то фразы типо ittekimasu, ganbatte, или kiotsukete я узнаю из контекста и понимаю что они значат, хотя никогда их не учил! Короче языковой барьер тут как ни парадоксально ближе к Европе—при должном желании в быту можно заговорить довольно быстро.

Две трети предпринимателей считают наивность сотрудников главной причиной распространения кибератак на бизнес Каждый второй предприниматель уверен, что проблема киберугроз для бизнеса становится все более актуальной. К такому выводу пришли аналитики проекта Кибердом по результатам исследования, проведённого совместно с компанией «Билайн». Исследование показало: 48 % предпринимателей считают, что справиться с кибератаками поможет популяризация знаний о кибербезопасности в бизнес-среде, еще 42 % ждут больше доступного обучения по кибербезу. #исследование #кибербезопасность #кибератака #информационнаябезопасность 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

EU Court Confirms: VPNs Are Legal Tools, Not Loopholes Manual · 22.07.2026 The Court of Justice of the European Union has officially recognized VPNs as "legal technical tools." Not a "gray area," not a "tool for circumventing the law," but precisely a legal tool. A formulation the privacy-tech industry fought for for years just got cemented in a court ruling. The case that led to this is absurd exactly to the degree that European copyright law can be absurd. The Diary of Anne Frank is in the public domain in Belgium and roughly 60 other countries. In the Netherlands, part of the text remains copyrighted until 2037. Dutch and Belgian universities produced a free scholarly edition of the manuscripts, hosted the site in Belgium, and applied geoblocking for Dutch IP addresses — all by the book. The Anne Frank Fonds, holder of the Dutch rights, sued anyway, arguing: since a regular VPN can fake location, geoblocking is ineffective, meaning the publication is effectively accessible to a Dutch audience — hence, infringement. The court shattered that logic. The CJEU's position: the mere fact that protection can be bypassed doesn't automatically make it "ineffective" or turn the publisher into an infringer. If the "most up-to-date" geoblocking measures were applied, that's enough. The court declined to demand impenetrable digital walls, rightly calling that impossible. Separately and explicitly, the court cleared VPN providers of responsibility for what users do with their service. In other words, a company selling VPNs isn't liable for someone using it to access a geo-restricted site. The bottom line is simple: publishers aren't obligated to build unhackable walls, VPN providers aren't responsible for those who climb over them, and copyright borders and a borderless internet can, it turns out, coexist just fine — as long as all sides rely on reasonable technical tools instead of paranoia. Source: https://www.techradar.com/vpn/vpn-privacy-security/vpns-are-lawful-technical-tools-says-eu-court-in-landmark-anne-frank-copyright-ruling