IT

Встречайте виндоус-версию нашей программы для автоматической записи и расшифровки звонков! Работает с любыми звонками: zoom, google meet, телеграм, вацап... Запускает и останавливает запись автоматически. Расшифровывает встречи, определяет говорящих, так что реплики разложены по людям, а не слиты в один поток. Пишет качественные выжимки встреч. Многие программы экономят на токенах, а эта использует самую мощную модель, чтобы ничего не потерять. Умеет делать всё это локально, без доступа к интернету. Можно подключить мощные платные модели, умеет использовать подписки (!) и API ключи. Все данные хранятся локально на компьютере. Одна встреча — одна папка, внутри аудиофайл, расшифровка, выжимка. Очень удобно натравить нейросети. Программа полностью бесплатная, с открытым исходным кодом. Легкая установка, файл сертифицирован Microsoft. Ура! ❧ Claude оказалась довольно бесполезна для разработки и тестирования виндоус-софта из-за супер ограниченной песочницы. Codex с computer use работает идеально. Весь процесс миграции занял неделю. Из них 3 дня я доказывал Microsoft, что достоин их сертификата разработчика и без computer use я бы точно сдался; потом потратил примерно 70% недельных лимитов 100 долларовой подписки на миграцию, тестирование и доводку напильником. На фото — ноутбук под Windows, на котором я тестировал эту программу :) Скачивайте тут!

HTML и CSS помогут вам сделать ужасный интерфейс для пользователя Вводишь номер телефона, жмёшь Enter, форма стоит на месте. Жмёшь ещё раз, потом ещё. А чуть раньше текст с иконкой цветом выдавал себя за ссылку, и его хотелось открыть в новой вкладке с зажатым ctrl, но вкладка так и не открылась. Багов здесь нет, интерфейс работает ровно так, как его разметили. Подобные решения собраны с живых сайтов: подпись «fire» у иконки, которую скринридер честно зачитает незрячему пользователю, обводка фокуса, обрезанная сверху, и поле для кода из пуша, где вместо цифровой клавиатуры открывается стандартная с мелкими клавишами. Последнее автор увидел, когда его маме с травмированной кистью нужно было заплатить за коммуналку. Посмотрим, какие ещё подозрительные решения стоит поискать у себя в проекте.

11,7 млрд рублей за год: власти РФ рассказали, во сколько россиянам обойдётся техсбор на гаджеты Технологический сбор на гаджеты начнёт действовать 1 декабря 2026 года, а в 2027-м принесёт бюджету 11,7 млрд рублей. В 2028 и 2029 годах власти рассчитывают получать по 12,4 млрд рублей ежегодно — намного меньше прежних прогнозов в 88–110 млрд. Сбор сначала коснётся смартфонов и ноутбуков: например, за телефон придётся платить 100 рублей, а при маркировке «Честный знак» — 50 рублей. Деньги направят на поддержку российской электроники и микроэлектроники, однако эксперты считают такие суммы скромными для запуска современных производств. #россия #технологическийсбор #бюджет 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

🌐 Модель OSI и стек TCP/IP — карта, по которой работает пентестер Когда ты отправляешь запрос, данные проходят через несколько уровней — от кабеля до приложения. Понимать эти уровни важно не ради теории: на каждом из них своя атака. Есть две модели.

OSI — теоретическая, 7 уровней, по ней удобно учиться. TCP/IP — реальная, 4 уровня, по ней работает интернет.

Ниже — OSI, а рядом где на нём «ломается»: 7. Прикладной (HTTP, DNS, FTP, SMB) Здесь живут веб-уязвимости: SQLi, XSS, IDOR. Большая часть твоей работы — тут. 6. Представления (шифрование, кодирование) TLS, Base64. Тут — перехват до/после шифрования, downgrade-атаки. 5. Сеансовый (сессии) Session hijacking, кража токенов, фиксация сессии. 4. Транспортный (TCP, UDP, порты) Сканирование портов (nmap), SYN-флуд. Отсюда начинается разведка. 3. Сетевой (IP, ICMP, маршрутизация) IP-спуфинг, разведка через ping/traceroute. 2. Канальный (MAC, ARP, коммутаторы) ARP-спуфинг, MITM в локальной сети, перехват трафика. 1. Физический (кабель, Wi-Fi, сигнал) Физический доступ, снифинг, Rogue AP. 📌 Как это ложится на TCP/IP (4 уровня): Приложение (7–5) → Транспорт (4) → Интернет (3) → Доступ к сети (2–1). 🎯 Зачем это пентестеру Модель — не схема для экзамена, а чек-лист поверхностей атаки. Видишь цель — мысленно проходишь по уровням: где сниффить, где спуфить, где инъекции. Ни один вектор не упустишь. #network #теория

Мне тут прислали скрин офера посмотреть. Не знаю, что я должен был увидеть на нём, потому что название компании замазано, видна только зарплата. Что за компания? Не знают. Что за страна? Говорят что-то в Европе. Ну ОК, как я могу помочь тут непонятно. Я никогда с Европой не работал, только с США и Канадой и на сколько реален офер я не знаю. Что смутило - зарплата указана в долларах. В Европе контракты заключаются в долларах? Мне кажется, им проще в Евро, хотя в долларах могут заключать контракты галеры посредники, которые просто перепродают людей в европейские компании - и это самая ужасная работа. Я через галеру Collabera заключал контракт с IBM в США, потому что IBM не заключает B2B контракты с кем попало. Они работают через посреднека и проще было нанять контрактера через Collabera, у которой есть офис в Канаде. Компании между собой могут рассчитываться в американских долларах, а мне платили в Канадских. Смутила зарплата в месяц. Опять же, я не могу всё знать, но из того, что я видел, все B2B были с часовой ставкой. У меня была часовая и у всех моих знакомых тоже. Возможно есть и месячные ставки, но тут нужно знать компанию и тип найма, чтобы проверить. А вообще распознать фейк по картинке сложно. Я не знаю, как в Европе, но я слышал в Калифорнии офером может быть email или просто цифра на салфетке. Я работал с NJ и у меня там контракт был на три страницы (одну из которых я прикрепляю), а вот с Collabera у меня пакет документов был на 6 PDF файлов. В общем прикреплённая страница - это страница из моего контракта. Как думаете, он реален? Это достаточное доказательство того, что я работал на Sony? Вообще, с чего вы взяли, что я реально работал на Sony и я вас не обманываю в прогреве на супер курс? Только потому, что я так сказал? Ну, ну. Подписчики Бусти видели исходники в моих видео, но я же мог что-то взломать. Вы же слышали, что я пишу и интересуюсь безопасностью? Или я мог просто работать где-то и сидеть рядом, пока большие дядьки реально писали код. То, что прислали мне я не могу подтвердить и не могу опровергнуть. Скажу так, я и раньше не верил фотографиям во времена Photoshop, а во времена ИИ вообще верить замазанным картинкам…. Ставим кита, если прикреплённая картинка из моего реального офера, или банан, если я её нарисовал.

🔥 ChatGPT PRO на русском: открытый курс от первого промпта до агентов и Codex На GitHub появился бесплатный практический курс по ChatGPT, целиком на русском. Он умещается в один репо, поэтому ничего не нужно ставить и регистрироваться не надо. Программа идёт от простого к сложному в четыре уровня: база, работа, расширение и PRO. Всего в ней 13 модулей. Первые разбирают выбор между быстрыми и рассуждающими моделями, Deep Research, формулу промпта, память и проекты. Дальше идут анализ таблиц, Canvas, картинки и голос, а последние модули посвящены Custom GPTs, коннекторам, агентам, Codex и API. Главная ценность курса в практике. В нём 10 лабораторных: библиотека промптов, аналитика без Excel, ресёрч с проверкой источников, свой GPT, постановка задач агенту, разработка через Codex и автоматизация через API. К ним прилагаются 15 готовых рецептов под типовые задачи и разбор антипаттернов в формате «как делают неправильно и как надо». Отдельный модуль посвящён безопасности: prompt injection, утечки данных и проверка фактов за моделью. Курс удобно дать новичкам в команде или пройти самому, чтобы закрыть пробелы по агентам и Codex. https://github.com/justxor/ChatGPT_ru

Уже не первый раз натыкаюсь на истории что в ChatGPT незаметно подменяется модель на более слабую в некоторых ответах Вот парень из твиттера показывает как он выбрал в интерфейсе GPT-5.6 Thinking, пообщался с ней, а потом через DevTools выгрузил дамп сетевых запросов Там в ответах сервера у каждого сообщения есть служебные поля, по которым можно понять какая модель реально использовалась: model_slug, requested_model_slug и resolved_model_slug. Он их проанализировал, и выяснил что в разговоре из 70 ходов, в 17 оказались метаданные GPT-5.4:

requested_model_slug = gpt-5-4-auto-thinking

И соотвественно сделал вывод что OpenAI специально тайно роутят модели чтобы сократить расходы ☹️ Так что я решил тоже проверить. Чтобы не перебирать всё руками юзал готовое опенсурсное расширение: GitHub Оно по такому же принципу анализирует открытые данные сетевых запросов и подсказывает какая модель использовалась Итог: у меня 100 из 100 чатов были на правильной модели, ничего аномального 🤷‍♂️ Так что не очень верю что OpenAI стали бы так в открытую подменять модели, но если хотите можете у себя тоже проверить) @tips_ai

Целый год Уолл-стрит продавала Accenture под тезис «AI сделает консультантов ненужными». Акция сползла с $300+ до $183. Вчера вышел отчёт за четвёртый квартал 2026 финансового года, и акция выросла на 17% за сессию - это лучший день компании за десятилетия. Ошибся ли рынок и что это значит для интеграторов вообще? Что было в отчёте:

- выручка $18,7 млрд, +7% - прибыль на акцию +9% - маржа практически не изменилась - новых заказов на $22,2 млрд, крупных контрактов - рекорд - свободный денежный поток $11,6 млрд - прогноз на следующий год: рост всего 3–6%

То есть сам отчёт скорее средний, и так не выглядит компания, которая нашла новый огромный рынок. Выдающимся был разве что уровень ожиданий: при $183 в цене уже сидели стагнация и медленная эрозия бизнеса. Результат оказался чуть лучше прогнозов, растут все регионы и отрасли, крупных контрактов рекордное количество и ставка против «консультантов, которых заменит AI» закрылась за одну сессию. Сам тезис при этом не опровергнут, он просто неправильно датирован. AI действительно забирает часть работы - рутинную. Но корпорации пока платят за то, чтобы консультант внедрил AI и отвечал за результат. Данные, интеграции, безопасность, комплаенс - своих рук под это у Fortune 500 пока не хватает. Весной я писал, что Google платит McKinsey $750 млн за дистрибуцию и отчёт Accenture та же логика в цифрах. У клиентов Customertimes мы видим похожую картину: появилось много новых запросов на AI и агентов. При этом пока не видим, чтобы агенты отобрали у нас хотя бы один старый проект. Покупать после +17% за день я бы не стал. $214 - это примерно 15 прибылей на акцию следующего года при прогнозе роста 3–6%. Оценка нормальная, но не дешёвая. Для сектора это скорее откат, чем разворот. Распродажа интеграторов была ставкой на скорость, с которой AI заменит людей, а эта скорость оказалась ниже. Через два-три года, когда у корпораций появятся свои люди и процессы под агентов, вопрос «зачем нам Accenture?» вернётся уже по делу. За два года у рынка было три разных мнения о том, что AI значит для Accenture. В конце 2024-го он покупал её как AI-победителя, в 2025-м продавал как жертву, а сегодня снова покупает. Компания всё это время спокойно росла на свои 5–7%. Тезис может быть верным и всё равно принести убытки, если он опередил реальность на три года. @maxvotek | linkedin | substack