IT

Сейчас записывал сторис, где показывал, как работает Qipli, и заметил, что он люто лагает. 🤬😅 Была полусекундная задержка перед открытием окна истории 🫠 я аж глазами её замечал, и меня это просто выносило. 😵‍💫 👨‍💻 Вооружился дебаггинг-тулом и пошёл смотреть, что не так. Как ни странно (или как странно, тут непонятно, как к этому относиться) проблема была со SwiftUI. Я использовал History List для того, чтобы отображать историю вставки. (логично) А у меня в истории уже дохера много айтемов, потому что я сам активно пользуюсь приложением и долго пользовался им, пока разрабатывал. 🫠 Из-за этого всё начинало люто тормозить. В общем, с Codex прикинули вариант оптимизации и уже пофиксили эту проблему. Сейчас история работает вообще молниеносно. ⚡️ 👌 Фикс уже залил, релиз готов. https://qipli.yhub.net ℹ️ Если скачивали приложение — нажмите Check for Updates. А вообще лучше зайдите в настройки и включите автоматическую проверку обновлений. Так у вас всегда будет самая свежая версия. 😉 Свята место | 10МДК | YHub

Wi-Fi научился видеть людей сквозь стены. Автор полез в код, и там нашёлся подвох Проект RuView набрал под 90 тысяч звёзд на GitHub и ролики со светящимися скелетами за стеной, собранными на паре дешёвых ESP32. Первая мысль была простая. Либо магия, либо нас очень красиво обманывают. Поэтому в дело пошли репозиторий, документация, модели и особенно issues, где маркетинг обычно быстро заканчивается и начинается реальная жизнь. И тут всплывает деталь, из-за которой всё встаёт на свои места. В README красуется приятная цифра 82,69% точности позы, полученная на подготовленном датасете. А у встроенной модели вживую указано около 3%. Мало того, текущий путь выполнения может возвращать центрированный скелет-заглушку с нулевой уверенностью. Человечек на экране рисуется, а конкретно этот скелет реального человека может не описывать никак. Выясним, откуда берётся этот разрыв и что из проекта действительно работает.

Никогда не понимал разработчиков, которые перерабатывали. Но похоже стал одним из них. За последние несколько месяцев запустил разработку десятка разных приложений: от упрощения рутины и до полноценных рабочих продуктов для людей. И да, это не классическое программирование. Это работа с клод кодом и генерация идей. Куча итераций тестирования, согласования макетов, уточнения требований, разработки, а/б тестов, согласование таких артефактов, как изображения, значки, голос. Одна итерация за другой. Все то, что делает команда разработки, теперь делает один человек и ИИ-агенты. И это от 8 часов в день, а где-то и даже больше. И без выходных. И кажется, что это уже не закончится. Потому что на место старой идеи приходит новая. А еще есть бэклог. В общем, тут главное не выгореть. В конце сентября надо организовать себе отпуск. Каку вас дела с вайбкодингом? Балуетесь чем-то таким или понимаете, что и своих дел навалом?

Тестируем модульный ПК Khadas Mind 2 с RTX 5060 Ti: игры в 4K и монтаж 8K-видео Модульный Khadas Mind 2 сам по себе умещается в корпусе толщиной 20 мм и весит 435 граммов, а дома просто ставится сверху на графическую станцию с полноценной десктопной RTX 5060 Ti, без единого кабеля. Через пару секунд Windows видит дискретную карту, и мини-ПК превращается в машину, которая гоняет игры в 4K и монтирует 8K-видео. Вот только первый же прогон в 3DMark Time Spy озадачил. Мощная 5060 Ti набрала всего 12 966 баллов, будто это не она. Оказалось, дело в одной мелочи при подключении, которую хочется сделать самым очевидным способом. Стоило исправить, и результат сразу прыгнул до 14 618. Узнаем, куда на самом деле втыкать монитор, чтобы не терять кадры впустую.

Периодически натыкаюсь на разные исследования о том, что в среднем AI не повышает эффективность разработки, что часть команд получают существенный буст, а другая часть наоборот замедляется, да и на моих консультациях это довольно распространенная проблема. Так вот, понятно, что во внедрении AI в существующие процессы и команды разработки куча нюансов и это комплексный процесс, требующий системного подхода и изучения - самостоятельного (больше шишек) либо с условным наставником, который уже успел пройти этот путь (меньше шишек, быстрее профит). Но менее очевидно другое - при внедрении такого мощного бустера, как AI замедление на начальных этапах вполне естественно. Грубо это можно сравнить с тем, как раньше все в вашем районе передвигались на велосипедах и тут все (или не все) резко пересели на автомобили, не успев получить права - да, первое время будет много аварий, но постепенно команда учится на этих ошибках и движение на дорогах сначала нормализуется, затем ускоряется (особенно, при наличии грамотного регулировщика). Главное только в течение этого процесса не расфигачить район (сломать продукт) и не растерять водителей (сотрудников) от травм, не совместимых с жизнью. А как у вас в команде обстоят дела с перфомансом после внедрения агентной разработки? И как вы этот перфоманс измеряете? @ai_driven

🤖 Strix AI: новый инструмент в руках хакеров или главный помощник ИБ-шника? Разбираемся, что за зверь этот Strix AI и почему о нем всё чаще говорят в сообществе информационной безопасности. Strix AI -  это специализированная ИИ-система, заточенная под анализ защищенности и автоматизацию задач в сфере Cybersecurity. В отличие от универсальных языковых моделей, он сфокусирован на поиске уязвимостей, анализе кода и симуляции атак (Red Teaming). Что умеет Strix AI? Автоматизированный PENTEST: Быстро находит типовые уязвимости (OWASP Top 10) в веб-приложениях и инфраструктуре. Анализ исходного кода (SAST): Сканирует репозитории на наличие hardcoded-ключей, небезопасных библиотек и логических ошибок. Генерация PoC (Proof of Concept): Помогает создавать рабочие эксплойты для подтверждения найденных брешей. Reverse Engineering: Упрощает декомпиляцию и анализ вредоносного ПО, расшифровывая сложные обфусцированные фрагменты. В чем риски для безопасности? Снижение порога входа для злоумышленников (Script Kiddies 2.0). Теперь для проведения сложных атак не нужны глубокие знания - ИИ подскажет вектор и сгенерирует нужный скрипт. Скорость атак. Автоматизация позволяет сканировать и атаковать периметр компании в считанные секунды после выхода свежего CVE. Социальная инженерия. В связке с фишингом Strix AI может генерировать крайне убедительные контекстные сценарии для атак на сотрудников. Как защищаться (Blue Team): Используйте ИИ против ИИ. Внедряйте AI-инструменты мониторинга (SIEM/SOAR) для раннего обнаружения аномального трафика. Ужесточите DevSecOps. Проверять код на уязвимости нужно ДО того, как он попадет на продакшн-сервер, где его просканирует чужой ИИ. Контролируйте внешнюю поверхность атак (EASM). Регулярно проводите внешнее сканирование, чтобы видеть свою инфраструктуру глазами хакерских AI-агентов. 💡 Strix AI - это просто мощный усилитель. В руках White Hats он ускоряет аудит и закрывает дыры до атак. В руках Black Hats - превращает рутину в конвейер взломов. Побеждает тот, кто быстрее адаптирует ИИ-инструменты под свои задачи. 🛡 Подписывайтесь на канал, чтобы быть в курсе трендов кибербеза! Подробнее писал про это тут https://brunovski.com/ru/articles/strix-ai-penetration-testing.html

Вспомнил, как мы в Джетбрейнс делали текстовый редактор, ну как мы, его еще до меня делали, несколько лет, а тут я прихожу, включаю потестировать, смотрю — строки не переносятся. А че, говорю, давайте Word Wrap включим. И на меня вся команда как посмотрела. Я такой: че такое, че не так? Неудобно? Не, удобно, говорят. Только под капотом РЕАЛИЗОВАНО НЕЭФФЕКТИВНО. В смысле не у них конкретно, а в целом, в любом редакторе, текст с Word Wrap (когда строка по достижении правого края окна сама переносится на следующую, а не уходит за край) рендерить дороже, чем без. Не то чтобы это как-то было заметно на практике, просто как ты его включишь, если будешь знать, что компьютеру там под капотом придется напрягаться? Вот такие вот ПТСР бывают у ИДЕ-разработчиков. А потом мы еще эмоджи и RTL прикручивали.

Продолжение Мне всю жизнь не хватало такой фичи на Айфоне. Хочется, бывало, в ту же тудушку добавить текста с новой строки или ещё что-то подобное сделать. И тут я на днях попробовал нажать Шифт+Энтер на Айфоне — и он сработал! Ровно так, как всю жизнь работал на компьютере. Теперь я думаю, что он так наверняка работал с первого Айфона, но мне никогда не приходило в голову попробовать, и я не могу понять почему. Я просто всю жизнь был уверен, что на Айфоне это сделать невозможно. Сейчас анализируя это я думаю, что есть некое общее представление о том, что на Айфоне нет клавиш модификаторов типа Альт и Комманд, а кнопка Шифт — это не совсем модификатор, а как бы просто «вкладка» такая в клавиатуре, как и 123. Я ж не могу на Айфоне с Шифтом выделять текст или ещё что-то подобное делать, поэтому и Шифт-Энтер попробовать просто в голову не приходило. А зря!

Шифт+Энтер на Айфоне Сначала историческая справка. На печатных машинках когда очередная строка подходила к концу, нужно было вручную вернуть каретку в начало строки и прокрутить лист бумаги на одну строку. Для этого была специальная ручка. Первобытные текстовые редакторы вставляли эти же два управляющих символа в текст при нажатии на кнопку Энтер. По-английски они называются carriage return и line feed. Последовательность символов CR, LF (она же \r\n) означала начало следующей строки в ДОСе и означает в его наследнице Винде. В Юниксе же решили, что глупо ставить два символа для переноса строки и ограничились одним LF (он же \n). С тех пор эти два способа закончить строку дерутся и создают кучу проблем. Так или иначе, ещё в 20 веке придумали, что вообще-то на компьютере текст сам переносится на следующую строку когда места перестаёт хватать, и никаких специальных символов для этого не надо. С тех пор Энтер в текстовых редакторах не просто переходит на следующую строку, а начинает новый абзац и отделяет его отступом. Чтобы просто перейти на следующую строку, не начиная новый абзац и не делая отступа, как на печатной машинке, нужно жать Шифт+Энтер. Аналогично Шифт+Энтер позволяет перейти на следующую строку в том же элементе списка, не переходя к следующему, ну и вообще в любом логическом блоке текста. А теперь к сути заметки.

Когда IT было на слуху у общества (прогревы на курсы, большие зп), было почему-то модно хуесосить айтишников Типа немытые, снобы, анальники, пополамщики Когда на слуху у общества идея "IT – В С Е" выросло количество комментов "ахаха так вам и надо, заменили вас, додики, на завод!!!" Так и не понял, чем мы обществу навредили. Виновато социальное расслоение, зависть баблу? Или это мой инфопузырь и вы такого не слышали? Прост ни разу не видел разгонов типа "ох уже эти пластические хирурги, скоро их всех заменят" или "как же заебали организаторы свадеб, ух буржуи, раскулачить". Хотя они гораздо богаче среднего синьора Возможно, айтишникам достается за кажующуся доступность профессии, которая наповерку оказывается непреодолимым барьером для большинства?