TheNote
DEV Community на русском Заметка
GooglePlay AppStore

DEV Community на русском

Dev.to - это сайт, ориентированный на сообщество разработчиков программного обеспечения, программирования и технологий. Он был запущен в 2016 году Беном Халперном, и его основная цель - предоставить разработчикам платформу для обмена знаниями, обучения у других и создания сообщества. Сайт имеет формат блога, где пользователи могут создавать и делиться статьями на различные темы, включая учебники по кодингу, демонстрацию проектов, понимание индустрии и многое другое. Dev.to позволяет пользователям создавать аккаунты, следить за другими пользователями и делиться контентом с помощью комментариев и реакций. Dev.to уделяет большое внимание взаимодействию с сообществом, используя такие функции, как дискуссионные форумы, подкасты и прямые трансляции. Кроме того, на сайте проводится ряд проектов, ориентированных на сообщество, таких как задачи по кодированию и хакатоны, для поощрения сотрудничества и инноваций. Помимо пользовательского контента, на Dev.to есть доска объявлений о работе, где компании могут размещать вакансии, а разработчики - искать возможности трудоустройства. Сайт также предлагает новостную рассылку, в которой публикуются последние статьи, новости и события. В целом, Dev.to стал популярной платформой для разработчиков, позволяющей им общаться, делиться знаниями и быть в курсе последних тенденций и технологий в индустрии разработки программного обеспечения.
DEV Community dev.to
RSS dev.to
DEV Community на русском RSS thenote.app
RSS Hunter RSS Hunter • 22 авг. 2024 г.

Трэд заметок

Я закрепил 31 GitHub Actions к SHA коммитов. Один основной тег отставал на две версии.

Закрепление GitHub Actions за конкретными SHA коммитов имеет решающее значение для безопасности и стабильности, поскольку теги могут быть перемещены. Эта практика гарантирует, что всегда выполняется именно тот код, который был проверен, предотвращая неожиданные изменения. При закреплении рекомендуется указывать версию релиза в комментарии рядом с SHA для удобства чтения человеком.Чтобы найти правильный SHA для действия без использования API или внешних блогов, можно использовать команду git ls-remote --tags. Эта команда, не имеющая ограничений по частоте запросов, извлекает все теги из репозитория. Вывод покажет как тег, так и коммит, на который он указывает, а для аннотированных тегов конкретный SHA коммита идентифицируется с суффиксом ^{}.В ходе недавней работы по упаковке были выявлены три распространенные проблемы с существующим использованием действий. Основной тег одного действия был значительно устаревшим, указывая на гораздо более старую версию, чем его последний релиз. Основной тег другого действия отставал от его собственных недавних релизов, создавая ложное впечатление актуальности. Наконец, у некоторых действий отсутствовали основные теги, что вынуждало пользователей закреплять их за веткой master, что менее безопасно, чем использование конкретных версий.Помимо закрепления, важно внедрять лучшие практики безопасности в GitHub Workflows. Это включает установку строгих разрешений, настройку параллелизма для предотвращения состояний гонки и обеспечение того, чтобы конфиденциальные операции, такие как развертывания, не выполнялись при запросах на слияние. Кроме того, избегание использования pull_request_target является критически важной мерой безопасности.Доступен полный набор готовых к производству GitHub Workflows, включающий эти принципы безопасности. Эти рабочие процессы охватывают различные задачи CI/CD и разработаны для легкой адаптации. Процесс закрепления действий и применения этих правил безопасности может быть эффективно выполнен с помощью простых команд и конфигурации. Закрепление действий за SHA является фундаментальным шагом в более широкой стратегии безопасности.
I Pinned 31 GitHub Actions to Commit SHAs. One Major Tag Was Two Versions Stale. dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Прогнозирование величайшего квотербека НФЛ с помощью искусственного интеллекта: обновление 2026 года

В этой статье пересматривается предыдущий анализ с использованием искусственного интеллекта о потенциале Патрика Махоумса превзойти Тома Брэди как величайшего квотербека НФЛ. В прошлом году ИИ прогнозировал 30% вероятность для Махоумса, но обновленная версия этого года, основанная на сезоне 2025-2026 годов и данных перед началом сезона, пересматривает эту оценку. Анализ включает последние статистические данные Махоумса, в том числе серьезную травму колена и последующую операцию, а также изменения в составе команды. Используя ИИ OpenAI Codex и GPT-6-Astra, обновленная оценка рассматривает различные сценарии оставшейся карьеры Махоумса и их влияние на его наследие.ИИ явно моделирует вероятности на основе потенциальных финальных побед в Супербоуле, присваивая веса и условные шансы на звание величайшего каждому сценарию. Центральная оценка вероятности того, что Махоумс станет общепризнанным величайшим, составляет 18%, с диапазоном чувствительности предположений от 8% до 33%. Это представляет собой снижение по сравнению с прогнозом прошлого года, на которое повлияли такие факторы, как травма Махоумса и сложность достижения нескольких будущих чемпионатов. В статье подчеркивается, что это субъективные оценочные суждения, а не окончательные статистические прогнозы.Будущие обновления будут учитывать устойчивую игру Махоумса на поле, его восстановление после травмы и меняющийся конкурентный ландшафт его команды. Успех в будущих играх и чемпионатах напрямую повлияет на прогноз. Метод обеспечивает прозрачность предположений и расчетов, признавая присущую неопределенность в прогнозировании как будущей спортивной формы, так и общественного восприятия наследия. Текущая оценка отражает новые данные и усовершенствование методологии, признавая, что окончательный статус величайшего остается нерешенным.
Forecasting the NFL GOAT QB with Artificial Intelligence: The 2026 Update dev.to
CdXz5zHNQW_uuM25OcPEz.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Когда блокировки агента недостаточно: интеграция LangChain в плоскость управления агентом

Агенты, в отличие от традиционных генераторов текста, активно выполняют действия в организациях. Они могут взаимодействовать с системами и запускать рабочие процессы, часто используя такие фреймворки, как LangChain. Риск безопасности для чат-бота заключается в его выводе, тогда как для агента — в его действиях. Произошел критический сбой, когда агент Replit удалил производственную базу данных, несмотря на явные инструкции не делать этого. Open Control Stack от Cognous призван предотвратить подобные сбои, предоставляя набор ограничений. Этот стек состоит из четырех уровней: Объявление (Declare), Контроль (Control), Повтор (Replay) и Доказательства (Evidence). Уровень Объявления включает определение разрешенных действий агента и требуемых для них разрешений в Манифесте действий агента (Agent Action Manifest). Этот манифест служит важной внешней точкой отсчета для проверки поведения агента. Механизм принудительного исполнения, такой как промежуточный защитный механизм (middleware guard), перехватывает вызовы инструментов и сравнивает их с манифестом. Управление контролем агента (Agent Control Plane) улучшает это, не только оценивая действия, но и поддерживая постоянную, проверяемую запись каждого принятого решения. Используя промежуточное ПО, проверка манифеста применяется один раз ко всем вызовам инструментов, оптимизируя процесс. Управление контролем записывает, разрешены ли действия, заблокированы или требуют эскалации для проверки человеком. Эта структурированная, отмеченная временем запись, а не просто журнал, обеспечивает четкую подотчетность и проверяемость действий агента. Внедрение этих ограничений необходимо для снижения рисков, связанных с автономной работой агентов.
When Blocking an Agent Isn't Enough: Wiring LangChain Into the Agent Control Plane dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Как мы можем использовать инструменты ИИ?

Инструменты искусственного интеллекта трансформируют разработку программного обеспечения, улучшая мышление и решение проблем. Они помогают разработчикам быстрее осваивать новые технологии, упрощая сложные концепции и предоставляя объяснения. AI-ассистенты повышают качество кода, генерируя шаблонный код, предлагая рефакторинг и объясняя незнакомый код. Они бесценны при отладке производственных проблем, анализируя журналы и предлагая первопричины. ИИ также может значительно ускорить создание исчерпывающей документации. Кроме того, разработчики могут использовать инструменты ИИ для создания сложных приложений на базе ИИ. Качество результатов ИИ напрямую пропорционально ясности и детализации запроса разработчика. Точные, контекстно-богатые вопросы дают превосходные результаты по сравнению с общими запросами. Основным навыком будущего для разработчиков является сочетание понимания проблемы, сотрудничества с ИИ и инженерного суждения. Эффективная интеграция инструментов ИИ позволит разработчикам эффективно создавать превосходное программное обеспечение.
How can We use AI tools. dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Документация Ада

Автор, новичок в разработке ОС, разделяет разочарование в понимании документации. Признавая ценность документации, он отмечает, что ей часто не хватает прямых рекомендаций по реализации. Например, OSDev Wiki описывает порты и регистры PIC, но не уточняет, как их настроить. Автор подчёркивает разницу между пониманием технических описаний и их переводом в функциональный код. Они используют ИИ не для замены документации, а для лучшего понимания её смысла. Код ядра автора для переназначения PIC иллюстрирует практическую реализацию, часто отсутствующую в документации. Они не требуют подробных объяснений, а более чётких последовательностей операций и их обоснования. Этот подход критически важен для новичков, чтобы преодолеть разрыв между теоретическими знаниями и практическим применением. Автор ищет советы по более эффективным методам изучения документации для низкоуровневых систем.
The Hell Documentation dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Хватит сутулиться! Создайте в реальном времени ИИ-стража осанки с помощью MediaPipe и Vue.js

Инженеры часто приобретают плохую осанку из-за длительного использования компьютера, что приводит к болям в спине и снижению производительности. В этой статье представлен Posture Guardian — браузерный инструмент, использующий компьютерное зрение и оценку позы для обнаружения и оповещения пользователей о сутулости и выдвижении головы вперед. Инструмент использует MediaPipe для оценки позы и Vue.js для пользовательского интерфейса. Архитектура включает захват кадров с веб-камеры, их обработку с помощью MediaPipe для обнаружения ключевых точек скелета и использование тригонометрии для расчета углов, указывающих на плохую осанку. Предварительные требования включают Vue.js 3, MediaPipe Pose, базовые знания JavaScript и веб-камеру. Настройка включает инициализацию модели MediaPipe Pose для идентификации ключевых точек тела. Поза "выдвинутой вперед головы" определяется путем расчета горизонтального расстояния между ушами и плечами. Эта логика интегрирована в компонент Vue, который использует API веб-камеры для подачи видеопотока в модель позы. Компонент отображает статус осанки в реальном времени и запускает браузерные уведомления при обнаружении плохой осанки. Готовность к производству требует учета вариаций освещения, калибровки камеры и предотвращения спама уведомлений. Инструмент может быть расширен такими функциями, как таймеры для упражнений и оценка осанки.
Stop Slouching! Build a Real-time AI Posture Guard with MediaPipe and Vue.js dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Почему ваш код должен говорить на языке вашего бизнеса (а не вашего фреймворка)

O texto discute a importância de alinhar a linguagem utilizada na engenharia de software com a linguagem do negócio. Utilizar terminologia técnica que não é compreendida por gerentes de produto ou analistas de operações cria um custo cognitivo de tradução mental. Esse atrito na comunicação pode levar a ruídos e bugs conceituais, onde o código executa, mas não cumpre a regra de negócio. A Linguagem Ubíqua, um conceito do Domain-Driven Design, propõe que os termos no código reflitam o vocabulário real do domínio. Não se trata apenas de adotar jargões de negócio, mas de um processo colaborativo onde a engenharia desafia definições ambíguas. A Linguagem Ubíqua se fortalece dentro de Contextos Delimitados, evitando "God Classes" que tentam agrupar funcionalidades de diferentes áreas. Em uma cooperativa financeira com contextos distintos como Seguro, Crédito e Investimento, um associado deve ser modelado de forma diferente em cada contexto. No contexto de seguro, ele é um Segurado, no de crédito, um Tomador, e em investimentos, um Investidor. Essa abordagem mantém o modelo conceitual limpo e desacoplado. Adotar uma Linguagem Ubíqua legítima melhora o ciclo de feedback, reduz reuniões de alinhamento e protégé a arquitetura. O código se torna, assim, uma documentação viva do negócio.
Por que o seu código deveria falar a mesma língua do seu negócio (e não do seu framework) dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Создание мира MyZubster: Метавселенная с приоритетом конфиденциальности, подключенная к циркулярному рынку

MyZubster разрабатывает метавселенную с упором на конфиденциальность, связанную с ее циркулярным маркетплейсом. Эта экспериментальная метавселенная, названная MyZubster World, позволяет зарегистрированным пользователям взаимодействовать, используя проверенных, постоянных персонажей, привязанных к их учетным записям. Система отдает приоритет серверной проверке для предотвращения выдачи себя за другое лицо. Реализованные функции включают проверенные личности персонажей, сохраняемый на сервере прогресс миссий и синхронизацию общего присутствия посредством прагматичной системы опроса. Вводятся виртуальные комнаты с контролируемыми жизненными циклами и настраиваемыми политиками доступа: публичные, аутентифицированные и частные. Частные комнаты предлагают повышенную безопасность с помощью криптографически сгенерированных, ограниченных по времени и одноразовых пригласительных кодов. Конфиденциальность глубоко интегрирована в архитектуру с такими функциями, как исключение частных комнат из поиска и использование краткоживущих токенов аутентификации. MyZubster World призван служить визуальным шлюзом к маркетплейсу, способствуя открытиям, обучению, сотрудничеству и обмену между различными сообществами. Они исследуют интеграцию Monero для транзакций с учетом конфиденциальности, уделяя особое внимание безопасной проверке платежей и операционным аспектам. Планы будущего развития включают улучшенные инструменты модерации комнат, подключение живых сессий к иммерсивной среде и преобразование категорий маркетплейса в исследуемые виртуальные направления. Проект подчеркивает разработку в открытом доступе как инициативу с открытым исходным кодом, фокусируясь на надежных фундаментальных компонентах перед улучшением визуального опыта.
Building MyZubster World: A Privacy-First Metaverse Connected to a Circular Marketplace dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Где на самом деле работает проверка кода Copilot для Azure Repos: Службы против Сервера

Автор часто ищет лучшие саморазмещаемые инструменты для проверки кода с использованием ИИ на 2026 год. Он обнаружил удивительное отсутствие проверенной информации для локальных версий основных платформ для разработки кода, причем большая часть материалов по GitLab, Azure DevOps Server и Bitbucket Data Center носит скорее анекдотический характер, чем основана на официальной документации. В частности, при рассмотрении Azure DevOps, документация Microsoft по проверке кода с помощью GitHub Copilot в Azure Repos явно маркирует соответствующие страницы как относящиеся к "Azure DevOps Services". Эти страницы подробно описывают настройку, конфигурацию и устранение неполадок, включая биллинг и обработку данных для облачного сервиса.Индекс документации Azure Repos также подпадает под категорию Azure DevOps Services. Важно отметить, что ни на одной из проверенных страниц не упоминается поддержка Azure DevOps Server, локальной версии. Это означает, что, согласно текущей документации, Azure DevOps Server официально не поддерживается для проверки кода с помощью Copilot. Хотя отсутствие документации не означает окончательное отсутствие функции, команды, использующие Server, не должны предполагать полного соответствия с версией Services.Рекомендуется, чтобы команды, использующие Server, подтверждали доступность функций в примечаниях к выпуску своей конкретной версии Server. Им следует считать проверку кода с помощью Copilot непроверенной для их версии до тех пор, пока официальная документация явно не включит ее. Автор также отмечает, что доступ к документации GitLab по AI Gateway и саморазмещаемому Duo был заблокирован проверкой Cloudflare. Это означает, что проверка саморазмещаемых предложений GitLab во время этой проверки была невозможна.
Where Copilot code review for Azure Repos actually runs: Services vs Server dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Почему не следует позволять модели проверять свой собственный ИИ-код

Недавняя статья на arXiv освещает структурные слабости в моделях проверки кода с помощью ИИ. В ней представлена двухфакторная система для оценки реализации программного обеспечения в соответствии с требованиями и средой развертывания. Разрыв в требованиях существует между потребностями заинтересованных сторон и задокументированными требованиями, в то время как разрыв модели — это разница между предполагаемой и реальной средой развертывания. Галлюцинации ИИ усугубляют оба этих разрыва, фабрикуя информацию.В статье утверждается, что когда одна и та же модель ИИ, которая генерирует код, также проверяет его, она делает это, используя те же ошибочные требования и модель среды. Это приводит к ложному чувству проверки, поскольку ИИ по сути перепроверяет свои собственные предположения и слепые зоны. Самопроверка улавливает только те ошибки, которые модель уже признает проблемными, при этом пропуская код, который разделяет ее неверные предположения.Для эффективного сокращения этих разрывов в статье предлагаются две ключевые стратегии. Межмодельная проверка включает вторую, независимую модель ИИ, которая заново выводит требования и предположения о среде с нуля, смягчая общие слепые зоны. Другая важная стратегия — запуск кода в среде, максимально приближенной к производственной, поскольку реальность является окончательным верификатором.Предварительные оценки перед развертыванием являются прокси, а проверки на основе выполнения превосходят статические оценки, поскольку они требуют наблюдаемого поведения. В статье человеческое суждение рассматривается как дефицитный ресурс для разрыва в требованиях, а точная оценка — как узкое место для разрыва модели. Учитывая объем кода, сгенерированного ИИ, разумный подход включает проверку различий, сгенерированных ИИ, независимой моделью, за которой следуют проверки на основе выполнения. Затем человеческая проверка должна быть сосредоточена на коде, который проходит эти начальные этапы, максимизируя отдачу от человеческого внимания. Хотя проверка ИИ одной и той же моделью может действовать как линтер, ее не следует путать с истинной верификацией.
Why you shouldn't let the model review its own AI code dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Крошечный микросервис на Nim, три реальных бага и чему они научили меня о моей собственной "мамочкиной вилке"

Автор создал конечную точку POST /api/contact для своего портфолио-сайта для обработки сообщений. Он использовал свой форк Mummy, который включает генерацию схемы OpenAPI и типизированную валидацию. Конечная точка принимает имя, адрес электронной почты и сообщение, выполняя проверку на наличие, тип, длину и формат электронной почты. Ошибки при валидации возвращают ответ 400, в то время как возможные сбои отправки приводят к общему ответу 500. Дополнительные промежуточные программы включают обработку CORS, встроенный ограничитель скорости и ведение журнала. Первоначально планировалось использовать SMTP, но сервис был переключен на REST API Resend из-за ограничений бесплатного уровня Render на исходящие порты SMTP. Возникли три неожиданные ошибки: несоответствие типов из-за импорта псевдонимов std/httpcore, проблема компилятора gcsafe с логически неизменяемой глобальной переменной и незарегистрированный маршрут OPTIONS, препятствующий выполнению промежуточного ПО для предварительных запросов. Каждая ошибка дала ценное представление о внутренней работе форка, системе модулей Nim и потокобезопасном программировании. Автор подчеркивает, что эти проблемы специфичны для пересечения функций Nim и фреймворка Mummy. Полные детали реализации и скрипты развертывания доступны в репозитории проекта.
A Tiny Nim Microservice, Three Real Bugs, and What They Taught Me About My Own Mummy Fork dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Архитектурный разбор: пустота — это не государство

Исходный дизайн системы выглядел функциональным на бумаге, но содержал несколько критических скрытых сбоев. Одна ошибка заключалась в несуществующем методе PollStats.snapshot(), что приводило к полному отказу наблюдаемости. Другая проблема заключалась в TypeError при вызове PollResult.down() с аргументом detail, что приводило к бесшумному сбою обработчиков ошибок. Логика повторных попыток для ограничения скорости и тайм-аутов фактически была "мертвым кодом", что приводило к непрерывному сжиганию процессора под нагрузкой.Пробел в логике означал, что десять последовательных тайм-аутов не вызывали тревогу, ложно сообщая о работоспособности движка. Кроме того, отсутствующий импорт для Generic был NameError, который мог возникнуть в аннотациях типов. Улучшенная реализация устраняет эти проблемы, определяя явные сигнатуры методов и типы возвращаемых значений для предотвращения TypeError и NameError. Она реализует надлежащий метод снимка с использованием __slots__ для предсказуемого использования памяти.Логика повторных попыток теперь корректно срабатывает при исходах TIMEOUT и RATE_LIMITED, принудительно устанавливая задержки. Порог "зависания" теперь проверяет как пустые счетчики, так и счетчики сбоев, обеспечивая соответствующее срабатывание тревог. Управление ресурсами было улучшено с помощью deque(maxlen=500) для ограничения истории и одного цикла актора для устранения накладных расходов на каждую задачу. Очистка асинхронных задач была исправлена с помощью asyncio.wait_for для предотвращения зависания при завершении работы. Параллельное изменение состояния предотвращается использованием одной задачи asyncio.Task, что устраняет необходимость в блокировках. Сценарий наводнения запросами 429 драматически демонстрирует улучшенную отказоустойчивость, предотвращая бесконечное опробование и чрезмерное потребление ресурсов. Суть в том, что неполнота в дизайне системы эквивалентна поломке, просто с отложенным сбоем.
Architectural Breakdown: Empty Is Not a State dev.to
CdXz5zHNQW_MWWU4hvDW3.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Пять запросов за пятнадцать секунд из одного элемента строки состояния

Расширение Claude Code для VS Code отображает лимиты использования непосредственно в строке состояния для удобства пользователя. Изначально расширение совершало частые вызовы API, что приводило к ошибкам ограничения скорости. Основной выявленной проблемой было то, что каждое окно VS Code запускало отдельный экземпляр расширения, дублируя запросы. Для решения этой проблемы был реализован общий глобальный файл хранения для сохранения данных об использовании, доступный всем окнам. Этот файл позволяет окнам считывать кэшированные данные и получать обновления только при необходимости, основываясь на интервале обновления.Была введена система претензий, чтобы предотвратить одновременное получение данных несколькими окнами. Если окно обнаруживает, что другое окно уже получает данные, оно ждет. К таймерам был добавлен случайный джиттер, чтобы избежать синхронизированных запросов от нескольких окон. Когда API возвращает ошибку ограничения скорости 429, эта информация теперь сохраняется в общем файле, предотвращая дальнейшие запросы до истечения срока блокировки.Расширение также улучшило обработку сбоев проверки API. Вместо немедленного отображения предупреждения, оно теперь сохраняет последние известные данные об использовании и повторяет попытки через увеличивающиеся интервалы. Предупреждения отображаются только после нескольких последовательных сбоев. Расширение явно указывает, что оно только считывает учетные данные для входа и никогда не обновляет или не записывает их обратно. Оно совершает один общий запрос API на окно для получения данных об использовании и избегает телеметрии или других сетевых вызовов. Изложенные принципы заключаются в том, чтобы предполагать одну копию на окно, рассматривать ошибки 429 как инструкции подождать и считать единичные сбои шумом, а не критическими.
Five Requests in Fifteen Seconds From One Status Bar Item dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Отслеживайте регистрации в SaaS в GA4, не считая каждый клик

Отслеживайте регистрации в SaaS, разделяя отдельные действия пользователей на индивидуальные события. Успешное создание учетной записи должно быть отдельным событием от первоначального нажатия кнопки. Определите, что представляет собой завершенная регистрация, простыми словами, например, наличие новой учетной записи и возможность пользователя продолжить. Используйте для этого рекомендованное Google событие sign_up, указывая используемый метод. Крайне важно запускать это событие только после успешного создания учетной записи, а не от самого нажатия кнопки. Поместите вызов отслеживания в код, который подтверждает успешное создание учетной записи. Убедитесь, что только одна часть вашего приложения отвечает за отправку события регистрации, чтобы избежать дублирования. Держите записи учетных записей вашего приложения как окончательный источник истины для успешных регистраций. Отдельно отслеживайте первое полезное действие в продукте, чтобы понять вовлеченность пользователей помимо простого создания учетной записи. Выберите существующие рекомендованные события или создайте четкие пользовательские для этих действий пользователя. Тщательно протестируйте сценарии, которые могут привести к искажению количества регистраций. Избегайте отправки персональных данных в параметрах событий. Точно маркируйте отслеживаемые метрики при обмене информацией о прогрессе, чтобы обеспечить точность.
Track SaaS Signups in GA4 Without Counting Every Click dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Как создать чат-бота для поддержки клиентов на базе ИИ (и научить его продавать)

Полностью функциональный ИИ-чат-бот может быть развернут менее чем за день для обработки стандартных запросов в службу поддержки и предложения дополнительных товаров. Этот бот использует GPT-4o от OpenAI для понимания естественного языка, генерацию с дополненным поиском (RAG) из векторного хранилища для данных о продуктах и общается через Twilio SMS/WhatsApp или веб-виджет. Система снижает нагрузку на операторов и увеличивает доход на одно взаимодействие. Ключевые инструменты включают OpenAI для ИИ, n8n для оркестровки рабочих процессов, Twilio для обмена сообщениями и Pinecone для векторной базы данных. Создание включает настройку API, загрузку данных о продуктах в векторное хранилище и создание вебхука для получения сообщений пользователей. Основная логика заключается в запросе к векторному хранилищу для получения соответствующей информации о продукте, а затем использовании этого контекста в промпте GPT-4o. Ответы отправляются пользователям через Twilio или виджет на веб-сайте. Развертывание требует безопасного доступа к n8n и масштабирования векторного хранилища по мере необходимости. Необходимо предусмотреть потенциальные проблемы, такие как ограничения скорости, истечение срока действия данных и ошибки аутентификации. Чат-бот предлагает продукты, встраивая запросы пользователей и извлекая похожие записи из каталога из векторного хранилища. Замена OpenAI на самостоятельно размещенную LLM возможна при наличии достаточной вычислительной мощности. Хранение данных должно быть минимизировано для соответствия GDPR. Ориентировочная стоимость 1000 чатов составляет около 10 долларов, в основном за SMS от Twilio. Интеграция с другими платформами, такими как Facebook Messenger, достижима путем замены определенных узлов. Для этого шаблона чат-бота доступны готовые шаблоны n8n.
How to Build an AI Customer Support Chatbot (and Make It Upsell) dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Создание системы искусственного интеллекта для анализа документов: архитектура, LangChain и уроки внедрения в продакшн

Многие организации сталкиваются с проблемой информации, запертой в документах, что затрудняет сотрудникам эффективный поиск конкретных деталей. Традиционный ручной поиск отнимает много времени, а коммерческие продукты на основе ИИ для работы с документами часто имеют непрозрачное ценообразование и вызывают опасения по поводу резидентности данных. Для решения этой проблемы автор разработал AI-DocumentIntelligence — открытую, саморазмещаемую и независимую от поставщика платформу RAG. Эта платформа призвана быть прозрачной, взаимозаменяемой и проверяемой для работы с конфиденциальными документами. Основная функциональность включает в себя загрузку документов, их разделение на осмысленные фрагменты, встраивание этих фрагментов в PostgreSQL с использованием pgvector и ответы на вопросы на естественном языке. Ключевой особенностью является возможность переключения между поставщиками LLM, такими как OpenAI и Anthropic, с помощью простой конфигурации. Технологический стек намеренно стандартный, с использованием React, Node.js, LangChain и PostgreSQL, что облегчает развертывание для команд, уже знакомых с этими технологиями. Архитектура разделяет слои пользовательского интерфейса, API, обработки документов и ИИ, при этом процессы извлечения и генерации являются отдельными для облегчения отладки. Ключевые выводы подчеркивают важность абстракции поставщика, хорошо настроенного разделения на фрагменты и надежных локальных сред разработки. Разработка с использованием API, защищенных учетными данными, представляла трудности, что привело к проверке с помощью локальных моделей встраивания. Автор рассматривает этот проект как часть более масштабных усилий по применению оркестровки LLM для решения реальных проблем рабочего процесса, возникающих при предоставлении цифровых услуг. Проект доступен на GitHub для локальной разработки и внесения вклада, с подробными инструкциями по настройке в README.
Building an AI Document Intelligence System: Architecture, LangChain, and Production Lessons dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Шагая по фронтиру: что стремление к контролируемому развитию ИИ означает для системной инфраструктуры

Индустрия ИИ переходит от быстрого, бесконтрольного роста возможностей к более обдуманному темпу разработки и внедрения моделей. Это изменение обусловлено практическими инженерными соображениями, поскольку оценка безопасности и меры кибербезопасности отстают от растущих возможностей ИИ. Передовые модели теперь выполняют сложные задачи, в том числе участвуют в собственном развитии, что сокращает окна для валидации. Призыв к замедлению — это не полная остановка, а внедрение операционных барьеров и структурных мер контроля перед развертыванием. К ним относятся обязательный аудит перед развертыванием, гранулированные ограничения доступа к системе, надежное ведение журналов и защита осведомителей, что отражает стандарты в аэрокосмической и фармацевтической отраслях. Интеграция ИИ в корпоративные сети расширяет поверхность атаки, требуя подхода "нулевого доверия" с ограниченными разрешениями, интерактивными утвердительными барьерами, изолированными средами выполнения и кнопками аварийного отключения. Для предприятий предсказуемое поведение, аудируемые журналы и проверяемые инженерные средства контроля становятся более важными, чем сырые показатели тестов. Взверенное внедрение ИИ позволяет осуществлять переход рабочей силы и перепроектировать рабочие процессы для человеческого контроля, а не только сосредоточиваться на сокращении численности персонала. Хотя предложения по темпу сталкиваются с сопротивлением из-за бремени соблюдения нормативных требований и конкурентной динамики, нормативные рамки должны быть дифференцированы по масштабу вычислений, чтобы избежать защиты действующих игроков. В конечном итоге, будущее внедрения ИИ зависит от создания предсказуемых, контролируемых систем в рамках границ безопасности, а не только от максимизации размера или скорости модели.
Pacing the Frontier: What the Drive for Controlled AI Development Means for Systems Infrastructure dev.to
CdXz5zHNQW_SvXrwKFvkg.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Контекст вместо MCP, Часть IV: Отсутствие рабочего каталога вообще

WebMCP позволяет вкладкам браузера выступать в качестве клиентов без необходимости в традиционном рабочем каталоге или отдельном серверном процессе. Он использует экспериментальный API Chrome, document.modelContext.registerTool(), и полифилл для более широкой совместимости, чтобы напрямую предоставлять контекст со страницы. Это позволяет браузерным агентам взаимодействовать с зарегистрированными инструментами, такими как оценка проектов, заполнение форм и рендеринг AGENTS.md. Инструменты, такие как score_faf, используют клиентское WASM-ядро, избегая серверных обменов данными для повышения производительности. Система подчеркивает честность, точно сообщая об ограничениях, таких как минимальный рендерер AGENTS.md. Получение внешних данных строго контролируется с помощью белого списка хостов и протоколов для предотвращения рисков безопасности. Основное утверждение заключается в том, что все операции происходят в пределах вкладки браузера, без связи с сервером MCP или URL-адресами /mcp. Этот подход обходит ограничения традиционных клиентов MCP, напрямую предоставляя контекст в виде вызываемых инструментов в существующей браузерной среде. Открытость базового API позволяет любой странице регистрировать свои собственные контекстно-зависимые инструменты для взаимодействия с агентами.
Context Over MCP, Part IV: No Working Directory At All dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Я создаю opensource AWS DevOps Agent для инженеров SRE, находящихся на дежурстве (гипотеза LLM о корневой причине).

День 1/100. Последние два месяца я в свободное время разрабатывал open-source инструмент для инженеров, находящихся на дежурстве. Когда срабатывает оповещение Kubernetes, он автоматически собирает контекст и отправляет в Telegram гипотезу о причине проблемы, подкрепленную доказательствами и способом проверки, если гипотеза окажется неверной. По своей сути, он ничего не меняет в кластере. Вчера я впервые запустил его на реальном кластере EKS; стоимость составила 13 центов. Я честно измерил точность: локальная модель правильно определила 5 из 7 сложных сценариев, а облачная модель — 6 из 6.Я прошу об одном из двух: если вы используете Kubernetes и несете дежурства, я был бы рад 25-минутной беседе о вашем самом недавнем ночном инциденте. В качестве альтернативы, вы можете установить и сломать его, это одна команда установки helm (ссылка в комментариях).⭐ Я не прошу ставить звезду на GitHub, я прошу вашего любого мнения.Проект: https://github.com/maxuver/sentinelops
I'm creating opensource AWS DevOps Agent for SRE on-call engineers LLM root-cause hypothesis). dev.to
CdXz5zHNQW_HozCE5P44B.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Создание конвейера извлечения счетов с помощью Azure AI Document Intelligence и Power Automate

В статье подробно описывается создание надежных конвейеров обработки документов, выходящих за рамки простых вызовов API в Azure AI Document Intelligence. Подчеркивается, что, хотя первоначальное извлечение данных является простым, решение реальных проблем составляет основную задачу. Предлагаемый конвейер включает в себя прием данных, классификацию, извлечение, маршрутизацию на основе уверенности и отправку в систему учета. Выбор правильной модели, будь то предварительно созданная, пользовательская модель извлечения или пользовательский классификатор, имеет решающее значение для точности. Автор подчеркивает, что устаревшие действия соединителей следует избегать в пользу "Анализа документа для предварительно созданных или пользовательских моделей" (API v4.x). Важно понимать разницу между точностью и уверенностью; оценки уверенности, которые возвращаются для каждого поля, следует использовать для принятия решений о маршрутизации.Система контролирует документы на основе пороговых значений уверенности для каждого поля, с более строгими требованиями для финансово чувствительных полей, таких как InvoiceTotal. Рекомендуется проводить арифметические проверки, чтобы выявить ошибки, пропущенные оценками уверенности. Реализация этой логики может быть выполнена в Power Automate или Azure Function. В статье также рассматриваются распространенные точки сбоя, включая дублирующуюся обработку, PDF-файлы с несколькими счетами, низкое качество строк позиций и проблемы с валютой/локалью. Ключевым показателем успеха является коэффициент прямой обработки, а не только точность модели. Отслеживание таких показателей, как коэффициент проверки по причине и коэффициент переопределения рецензентом, дает представление для улучшения. Наконец, интеллектуальная обработка документов использует ИИ для преобразования неструктурированных документов в структурированные, проверенные данные с оценками уверенности, что позволяет автоматизировать маршрутизацию.
Building an Invoice Extraction Pipeline with Azure AI Document Intelligence and Power Automate dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Я подсчитал реестр MCP: 101 219 записей приходится на 31 309 серверов, и у 23% нет репозитория исходного кода.

Предоставленный текст анализирует реестр серверов протокола контекста модели (MCP), различая между необработанными записями и фактическими отдельными серверами. Необработанные записи реестра раздуты, примерно 69% из них представляют собой устаревшие версии серверов. После дедупликации, оставив только последнюю версию для каждого имени сервера, реестр содержит 31 309 отдельных серверов MCP. Значительная часть, 22,6%, этих серверов не имеет исходного репозитория, что затрудняет их аудит. В частности, 20,7% составляют только удаленные серверы без репозитория, что означает, что их функциональность можно понять только путем подключения к ним. Размещение серверов выявляет концентрацию: 17,4% серверов имеют общее имя хоста с более чем 50 другими, а три ведущих хоста обслуживают 14,5% всех серверов. Реестр демонстрирует быстрый рост: ежемесячное добавление новых серверов резко увеличилось за год. Этот рост предполагает, что процессы ручного обзора станут неустойчивыми. Текст подчеркивает важность проверки надежности серверов перед использованием. Он также указывает на то, что вопрос о том, с каким хостом сервер действительно общается, может быть более актуальным, чем указанный издатель. Предоставлены ресурсы для проверки текущих общих данных, поиска отдельных серверов и загрузки дедуплицированного набора данных.
I counted the MCP registry: 101,219 entries are 31,309 servers, and 23% have no source repo dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Python-списки: распространённый способ хранения данных

Python предлагает четыре встроенные структуры данных: множества, словари, кортежи и списки. Списки характеризуются тем, что хранятся в квадратных скобках, сохраняют порядок, являются изменяемыми и допускают дублирующиеся значения. Доступ к данным внутри списков осуществляется с помощью индексации, начиная с 0 для первого элемента или -1 для последнего. Срезы извлекают части списка, указывая начальный и конечный индексы, при этом конечный индекс не включается. Распаковка позволяет присваивать элементы списка переменным, используя подчеркивание для неназначенных элементов. Python предоставляет такие функции, как len(), max(), min() и sum() для анализа содержимого списка. Отдельные элементы можно искать и определять их количество с помощью методов .count() и .index(). Принадлежность и идентичность проверяются операторами 'in' и 'is' соответственно. Функции all() и any() оценивают истинность элементов списка. Списки можно изменять, добавляя или вставляя элементы, очищая все элементы или удаляя определенные значения или по индексу с помощью pop(). Обновление элементов выполняется путем присвоения нового значения определенному индексу. Списки можно упорядочить на месте с помощью метода .sort(), как по возрастанию, так и по убыванию. Альтернативно, функция sorted() создает новый отсортированный список, не изменяя исходный. Метод .reverse() переворачивает исходный список, в то время как функция reversed() создает новую перевернутую копию.
Python Lists : Common way to store data dev.to
CdXz5zHNQW_PlbSrNnmsa.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Помимо проверок времени безработности: значимый мониторинг инфраструктуры

Ваша панель мониторинга может показывать, что все системы в норме, но сообщения пользователей могут выявить неисправную функциональность. Традиционный мониторинг часто проверяет только запуск процессов, что является лишь биением сердца, а не истинным мониторингом. Настоящий мониторинг должен проверять работоспособность критически важных пользовательских сценариев, допустимые уровни ошибок и соответствие задержек установленным пределам. Он также должен проверять завершение фоновых заданий и согласованность данных между службами. Это выходит за рамки простого мониторинга серверов и обеспечивает работу всей системы.Надежная стратегия мониторинга включает три уровня: состояние системы для базовых метрик, таких как ЦП и память; состояние службы для кодов ответа конечных точек и задержек; и состояние бизнеса для критически важных пользовательских сценариев. Многие команды останавливаются на уровне состояния системы, в то время как наиболее эффективные команды автоматизируют мониторинг состояния бизнеса. "Достаточно хороший" мониторинг определяет критически важные пользовательские сценарии, инструментирует их частыми синтетическими проверками и устанавливает значимые пороговые значения. Крайне важно оповещать о симптомах, таких как сбои при оформлении заказа, а не только о причинах, таких как высокая загрузка ЦП.Автоматизация исправления проблем, выявленных мониторингом, также является ключевым моментом. Резюме подчеркивает, что если ваш мониторинг не может отличить работающий сервер от пользователей, выполняющих задачи, это не истинный мониторинг. Это лишь биение сердца, которое указывает только на полную неработоспособность системы, а не на ее болезнь или плохую производительность.
Beyond Uptime Checks: Meaningful Infrastructure Monitoring dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Почему обычные .env файлы опасны (и как EnvVault решает эту проблему)

Обмен конфиденциальной информацией, такой как пароли баз данных, в открытом виде создает риск утечек безопасности. Разработчики часто вставляют учетные данные в чат-приложения или случайно фиксируют их в общедоступных репозиториях. Файлы .env в открытом виде не зашифрованы на диске и подвержены случайным утечкам через Git. Неорганизованные методы обмена создают непроверяемый след потенциальных утечек секретов. EnvVault — это новый инструмент командной строки Node.js, разработанный для устранения этих недостатков безопасности. Он локально шифрует секреты проекта с помощью AES-256-GCM и напрямую внедряет их в память процесса. Такое внедрение в память процесса гарантирует, что секреты в открытом виде никогда не попадут на жесткий диск. EnvVault работает в автономном режиме, не требует внешних токенов и включает аудитор утечек Git. Установка включает простую команду npm, за которой следуют инициализация и сохранение секретов. Инструмент также может экспортировать секреты для конвейеров CI/CD. EnvVault использует собственный криптографический движок Node для своих криптографических операций.
Why Plain .env Files Are Dangerous (And How EnvVault Solves It) dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Дополнительный обзор кода = Ещё более неприятный код?

Шестьдесят восемь замечаний к ревью привели к тому, что функция выросла с 28 до 42 строк, с 62 исправлениями, каждое из которых решало реальную проблему. Проблема заключалась не в точности рецензента, а в отсутствии в проекте процедуры принятия решений по комментариям. В проекте AgentCoop, системе ИИ-агентов, использовался Codex от OpenAI для автоматизированного ревью кода, с жестким правилом обрабатывать все комментарии. Это часто приводило к исправлению комментариев без учета более широких последствий.Возникли четыре основные проблемы: разрастание объема из-за мелких, точных исправлений; срочное рассмотрение тегов "безопасность" или "доступность" независимо от фактического воздействия; плохие компромиссы, когда добавлялась постоянная сложность кода для редких или несуществующих проблем; и исправление там, где указывал комментарий, а не первопричина. "Критическая" проблема, связанная с тем, что обновление нарушило конфигурационный файл, была первоначально эскалирована, но позже решена одним абзацем в документации. Фактическое воздействие на пользователя было минимальным и сводилось к нескольким минутам корректировки конфигурации, а не к общесистемному сбою.Затем команда разработала процедуру оценки замечаний к ревью, выходящую за рамки интуитивных ощущений. Во-первых, три быстрых вопроса определяют, является ли исправление дешевым (менее десяти строк), может ли проблема действительно произойти и происходит ли она молча (требуя как минимум логирования). Дешевые исправления реализуются немедленно, недостижимые пути кода отбрасываются, а молчаливые сбои приоритизируются или делаются явными. Важным условием для "дешевого" является рассмотрение самого дешевого эффективного исправления, а не обязательно предложения рецензента.Для комментариев, прошедших первый этап, проводится количественная оценка в часах. Она включает оценку стоимости ошибки за инцидент, ее годовой частоты, допустимого неудобства для пользователя (через множитель), времени сборки исправления и его постоянных годовых затрат на обслуживание. Эти значения используются для расчета годовой экономии и срока окупаемости исправления. Если чистая годовая экономия равна нулю или отрицательна, исправление считается нецелесообразным.В начальном примере проблема разбора конфигурации имела отрицательную чистую экономию при анализе, что доказывает, что ее не следовало исправлять. Оценка частоты инцидентов требует построения числа из конкретных, подтвержденных частей, а не угадывания. Состояния гонки аналогично оцениваются путем рассмотрения триггерных действий и уязвимых окон, приоритизируя сценарии, где события намеренно согласованы, а не чистое совпадение.
More Code Review = More Smelly Code? dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Когда каждое событие выглядит нормально: Logster и пробел в контексте при обнаружении конечных точек

Процесс PowerShell, временный скрипт, регистрация запланированной задачи и подключение к незнакомому адресу могут быть объяснимы по отдельности, но их совместный контекст меняет ход расследования. Понимание взаимосвязей между этими действиями выявляет потенциальную вредоносную активность, которую отдельные события могут упустить. Легитимные инструменты могут использоваться в злонамеренных целях, поэтому одних их названий недостаточно для завершения расследования; вместо этого решающее значение имеют взаимосвязи между процессами, файлами и соединениями. Автоматизированный анализ, особенно с помощью поведенческих графов, связывающих процессы, файлы и сетевые назначения, помогает сохранить доказательства и контекстуализировать действия. Такие графы превращают базовые записи событий в исчерпывающее повествование, детализируя, кто что запустил, какой процесс записал скрипт и с чем было связано исходящее соединение. Это контекстуальное понимание помогает отличить рутинное администрирование от подозрительного поведения, даже когда используются схожие инструменты. Хотя существующие правила корреляции учитывают некоторые взаимосвязи, более эффективная система сохраняла бы окружающее поведение за пределами заранее написанных последовательностей. Logster, например, использует LLM для оценки сериализованных графов активности, предлагая контекстную оценку и структурированные результаты для команд безопасности. Такой подход позволяет аналитикам начинать расследования с собранного описания активности, а не вручную реконструировать разрозненные журналы. Однако любой вердикт ограничен собранными доказательствами, а такие ограничения, как размер окна активности, отсутствие телеметрии и ограничения на ввод модели, могут повлиять на точность. Поэтому практическая оценка должна сравнивать подозрительные последовательности с легитимными рабочими процессами, использующими схожие инструменты, уделяя особое внимание тому, как система их различает. В конечном итоге, полезная система обнаружения конечных точек должна упростить процесс расследования, предоставляя организованные, контекстуализированные доказательства, позволяя аналитикам более эффективно проверять выводы.
When Every Event Looks Normal: Logster and the Context Gap in Endpoint Detection dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Microsoft сломала Ctrl+C и Ctrl+V в Excel

Обновления Microsoft Office в сентябре 2026 года привели к серьезному сбою в Excel, сделав функцию копирования и вставки неработоспособной. Эта проблема, подтвержденная в KB5002914, затрагивает версии Excel с 2016 по 2024 год. Пользователи сталкиваются с беззвучными сбоями при попытке копировать и вставлять ячейки: скопированные ячейки сохраняют движущуюся границу, а целевое место остается пустым. Также затронуты автозаполнение, перетаскивание формул и генерация числовых рядов.Проблема устранима для бессрочных и корпоративных установок Office для Windows. Для версий Office 2016, установленных через MSI, удаление KB5002914 восстанавливает нормальную функциональность. Для установок Office 2019, 2021 и 2024, выполненных по технологии Click-to-Run, требуется откат к предыдущей стабильной сборке, что облегчается с помощью инструмента развертывания Office. Для небольших сред доступен скрипт PowerShell для автоматизации этого отката.Крайне важно временно исключить проблемный пакет обновлений из повторного развертывания через системы управления исправлениями. Это предотвратит повторное появление ошибки после первоначального исправления. Пользователям следует следить за официальными каналами Microsoft в ожидании исправленного обновления и отменить исключение, как только станет доступен стабильный патч. Проверка сборки Office, тестирование перетаскивания ячеек, копирования формул и вставки диапазонов являются важными проверками после отката. Кроме того, подтверждение того, что Ctrl+C/Ctrl+V по-прежнему работает в других приложениях, таких как Блокнот, помогает изолировать проблему к Excel.
Microsoft broke Ctrl+C and Ctrl+V in Excel dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

От запроса на функцию до проверенной поставки: начало работы с codex-sdlc

Автор представляет codex-sdlc, плагин с открытым исходным кодом и фреймворк репозитория, предназначенный для оптимизации жизненного цикла разработки программного обеспечения. Этот фреймворк призван воспроизвести человеческие усилия, связанные с запросами на новые функции, помимо простого кодирования. codex-sdlc организует процесс в виде отдельных ролей, включая менеджера проекта, бизнес-аналитика, бэкенд- и фронтенд-разработчиков, а также службу контроля качества. Он также предлагает дополнительную роль ИИ-владельца продукта для консультативных обзоров. Пользователи несут ответственность за уточнение требований по мере необходимости и принятие окончательных решений о приемке. Запрос на новую функцию инициирует рабочий процесс, в рамках которого фреймворк устраняет двусмысленности, координирует проектирование API, реализацию и проверку качества. Процесс завершается отчетом, подробно описывающим изменения, доказательства проверки и ограничения, что позволяет пользователям принять результат или запросить дальнейшую работу. Для использования codex-sdlc пользователям необходимы Codex, Node.js и существующий репозиторий приложения. Настройка включает установку плагина и инициализацию проекта путем указания расположения кода. Пользователям рекомендуется начать с небольшой функции, чтобы оценить эффективность рабочего процесса. Фреймворк хранит все требования, задачи, решения и доказательства в каталоге .sdlc/ проекта. Он поддерживает различные модели и включает предустановки для распространенных технологий, а также общие предустановки для других стеков. Автор ищет отзывы о процессе настройки, передаче ролей и полноте отчета о доставке.
From a feature request to reviewed delivery: getting started with codex-sdlc dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Как создавать читаемые формации юнитов в Unity (процедурные раскладки + поведение в реальном времени)

Создание читаемых формаций юнитов в Unity включает решение множества задач, таких как генерация позиций, назначение юнитов и поддержание целостности формации во время движения и захвата цели. Распространенная ошибка — рассматривать каждый юнит независимо, что становится неуправляемым при больших группах. Якорь формации является ключевой абстракцией, представляющей группу с ее позицией, вращением, пунктом назначения и локальными слотами формации. Затем локальные слоты преобразуются в мировые цели, позволяя юнитам перемещаться на назначенные позиции. Процедурные макеты, определяемые параметрами, такими как количество юнитов и расстояние между ними, позволяют динамически генерировать формации. Различные макеты, такие как линии, клинья или стены, выполняют различные игровые роли и должны быть независимы от логики движения юнитов.Предсказуемое назначение юнитов слотам имеет решающее значение, а стабильные назначения предотвращают дезорганизацию. Каждый юнит движется к назначенному мировому слоту, а логика движения обрабатывает скорость, повороты и возможные препятствия. Переходы между формациями должны быть плавными, с использованием интерполяции для предотвращения резких телепортаций юнитов. Поведение, такое как вращение или волнообразное движение, может быть добавлено как независимые, многократно используемые слои, которые изменяют макет формации со временем. Дорогие вычисления, такие как первоначальная генерация макета или назначение слотов, не должны выполняться каждый кадр, а обновляться только при существенных изменениях.Движение формации и поиск пути — это отдельные задачи; формация предоставляет локальные цели, а отдельная система обрабатывает навигацию высокого уровня. Предварительный просмотр в редакторе и инструменты отладки необходимы для разработки, позволяя визуализировать формации и назначения без входа в режим воспроизведения. Архитектура ScriptableObject способствует повторному использованию, сохраняя определения формаций и поведение как ассеты, делая их доступными для дизайнеров. Комплексный набор инструментов может включать процедурные генераторы, контроллеры времени выполнения, ассеты поведения, морфинг, следование по пути, движение в стиле Boids и обширные инструменты редактора. Окончательные проверки включают обеспечение разделения ответственности, стабильных назначений, плавных переходов, эффективных обновлений, поддержки отладки, доступности для дизайнеров и профилирования производительности.
How to Build Readable Unit Formations in Unity (Procedural Layouts + Runtime Behaviours) dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

FETCH_PEERS в Django 6.1 сокращает цикл из 2001 запроса до 2

В Django 6.1 был представлен fetch_mode для решения проблемы N+1 запросов без необходимости явных вызовов select_related или prefetch_related. Настройка fetch_mode, в частности FETCH_PEERS, значительно сокращает количество запросов и время выполнения для поиска внешних ключей. Тестирование показало, что FETCH_PEERS превратил цикл из 2001 запроса всего в 2, что является улучшением примерно в 87 раз. Этот прирост производительности сопоставим с использованием select_related, обеспечивая эффективную пакетную выборку. Однако FETCH_PEERS не применяется к обратной стороне отношения, что означает, что prefetch_related по-прежнему необходим для проблем N+1 на "множественной" стороне. Режим FETCH_RAISE предназначен для предотвращения случайной ленивой загрузки путем блокировки доступа к полям. Существует важный подводный камень при совмещении FETCH_PEERS с QuerySet.iterator(), поскольку он возвращается к шаблону N+1 из-за принципа работы отслеживания "пиров". FETCH_PEERS также предварительно выбирает все связанные данные для запроса, даже если доступна только их часть, что в некоторых сценариях может быть менее эффективно, чем select_related. Накладные расходы на память при материализации запросов и выборке связанных данных были отмечены как незначительные при протестированном масштабе. Параллельные потоки, независимо выполняющие FETCH_PEERS, сохраняли количество запросов равным 2, что указывает на надежность под нагрузкой. Отладка подсчета запросов требует внимательного отношения к ограничениям буфера, поскольку их превышение может привести к незаметным некорректным результатам.
Django 6.1's FETCH_PEERS collapses a 2,001-query loop into 2 dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Меня выбрали руководителем группы AWS Student Builders. Вот что я надеюсь построить

Автор рад быть выбранным в качестве лидера студенческой группы AWS, рассматривая это как возможность внести свой вклад в изучение облачных технологий. Они считают, что студенческие сообщества жизненно важны для мотивации, задавания вопросов и обмена знаниями, поскольку изучение облачных вычислений может быть одиночным процессом. Лучший собственный опыт обучения автора был связан с созданием и устранением неполадок, а не просто с выполнением руководств. В качестве SBGL они стремятся создать среду для практического создания решений на AWS посредством семинаров и проектных сессий. Они хотят сделать облачные вычисления доступными для начинающих, подчеркивая совместный подход "строим вместе". Автор представляет себе сообщества, где студенты из разных университетов сотрудничают над проектами, изучая командную работу и практические инженерные методы. Эта роль также является возможностью для личного обучения, выталкивая автора из зоны комфорта и углубляя его понимание. Они особенно воодушевлены возможностью расширить возможности студентов в Непале, предоставив им доступ к сообществу и возможностям для создания. Конечная цель состоит в том, чтобы студенты перешли от изучения облачных технологий к активному их использованию. Путь SBGL — это только начало создания чего-то значимого вместе с сообществом.
I Was Selected as an AWS Student Builder Group Leader. Here’s What I Hope to Build dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Как найти отсутствующие скрипты в префабах Unity до того, как они сломают вашу сборку

Отсутствующие скрипты на префабах Unity могут вызывать незаметные проблемы, которые остаются невыявленными в течение длительного времени. Эти проблемы часто возникают после обычных действий разработчика, таких как переименование скриптов или разрешение конфликтов слияния. "Missing (Mono Script)" в инспекторе означает нарушенную ссылку на скрипт, который Unity больше не может найти. Это может привести к неожиданному поведению, такому как потеря логики столкновений или функциональности ИИ. Ручная проверка префабов возможна для небольших проектов, но быстро становится непрактичной по мере роста проектов. Более эффективное решение включает создание скрипта редактора для автоматического сканирования всех префабов на наличие этих отсутствующих компонентов. Этот пользовательский сканер использует AssetDatabase.FindAssets для поиска префабов и PrefabUtility.LoadPrefabContents для проверки их иерархий. Скрипт рекурсивно проверяет каждый GameObject на наличие отсутствующих скриптов и сообщает пути к затронутым префабам. Для улучшения удобства использования сканер может быть расширен для отображения результатов в пользовательском окне, обеспечения прямого перехода к поврежденному префабу и даже автоматизации удаления отсутствующих компонентов. Регулярное выполнение этого сканирования, особенно перед сборкой релиза или после значительных изменений проекта, помогает предотвратить дорогостоящие обнаружения на поздних стадиях. Интеграция этого сканирования префабов в более широкий рабочий процесс проверки, наряду с проверками сцен и конфигурациями сборки, обеспечивает более надежный процесс разработки. В конечном итоге, автоматизация обнаружения отсутствующих скриптов превращает хрупкую ручную задачу в надежный шаг проверки, экономя значительное время и предотвращая избегаемые ошибки.
How to Find Missing Scripts in Unity Prefabs Before They Break Your Build dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Langfuse: устранение слепого пятна в наблюдаемости ИИ-агентов

Традиционных инструментов наблюдаемости, таких как Grafana и Datadog, недостаточно для ИИ-агентов, поскольку они упускают критические функциональные проблемы. Агенты могут галлюцинировать или подводить пользователей, не вызывая типичных ошибок производительности. Этот пробел делает отладку и улучшение качества агентов кошмаром. Langfuse заполняет эту нишу, фокусируясь на непрерывном улучшении LLM-приложений. Он предлагает управление промптами, отделенное от кода, позволяя версионировать и обновлять без повторного развертывания.Langfuse также обеспечивает оценку в реальном времени, собирая явную и неявную обратную связь от пользователей, оценки LLM-как-судьи и программные проверки. Эти оценки превращают необработанные трассировки в действенные выводы. Кроме того, он обеспечивает надежную оценку и экспериментирование перед развертыванием с использованием наборов данных, полученных из производственных проблем. Этот структурированный подход помогает объективно сравнивать версии промптов и изменения моделей.Помимо этих основных столпов, Langfuse является открытым исходным кодом, может быть развернут локально или как SaaS, и широко интегрируется с экосистемой агентов. Его уникальная визуализация графов агентов помогает в отладке сложных оркестраций. Изучить Langfuse можно с помощью демонстрационного проекта, щедрого бесплатного уровня на Langfuse Cloud или локального развертывания через Docker. Самостоятельное размещение также является вариантом для полного контроля над данными.Langfuse является дополнительным инструментом, а не заменой традиционных APM-платформ. Он решает проблемы функционального качества и восприятия пользователями ИИ-агентов. Его версионирование промптов, оценка в реальном времени и систематическая оценка создают быстрый и согласованный цикл улучшений. Эта простота внедрения делает Langfuse незаменимым для поддержания функциональности агентов за пределами прототипа, предотвращая ручные, невоспроизводимые исследования.
Langfuse : combler l'angle mort de l'observabilité des agents IA dev.to
CdXz5zHNQW_qYCeCAKuoM.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Реализация RAG с помощью Terraform с использованием AWS S3, Bedrock KnowledgeBase, OpenSearch Serverless, IAM

В этом посте подробно описывается реализация системы генерации с дополненной выборкой (RAG) на AWS с использованием Terraform, S3, баз знаний Bedrock и OpenSearch Serverless. RAG позволяет большим языковым моделям (LLM) использовать внешние источники знаний для генерации ответов, повышая точность. Процесс RAG включает два основных этапа: ввод данных и запрос. Во время ввода данных документы из S3 разбиваются на части, преобразуются в числовые вложения с помощью Bedrock и сохраняются в OpenSearch Serverless. Этап запроса включает преобразование вопроса пользователя во вложение, извлечение соответствующих фрагментов документов из OpenSearch и использование их в качестве контекста для LLM для генерации обоснованных ответов с цитатами.Система использует Amazon S3 в качестве источника документов и базы знаний Amazon Bedrock для управления конвейером ввода данных. OpenSearch Serverless настроен как векторная база данных, использующая поле knn_vector для вложений и HNSW с FAISS для эффективного поиска сходства. Индекс OpenSearch также хранит исходный текст и метаданные, поддерживая векторный, лексический поиск и поиск с фильтрацией по метаданным. Косинусное сходство используется для сравнения векторов. Скрипты Terraform определяют инфраструктуру AWS, включая роли IAM, корзины S3, конфигурации баз знаний Bedrock и политики доступа к OpenSearch Serverless. Приложение Streamlit предоставляет пользовательский интерфейс для загрузки документов в S3, запуска синхронизации базы знаний и отправки запросов в систему RAG. Эта комплексная настройка предлагает практическую отправную точку для создания пользовательских систем RAG.
Implementing RAG with Terraform using AWS S3, Bedrock KnowledgeBase, OpenSearch Serverless, IAM dev.to
CdXz5zHNQW_zJyAptlfmP.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Создание локальной платформы агентов с использованием Strands, Ollama и шлюза MCP

Этот проект решает задачу эволюции приложений с одним агентом и одним запросом в масштабируемые платформы с множеством доменов и независимыми инструментами. Цель состояла в создании локального приложения, где агент может беспрепятственно использовать возможности в области путешествий, финансов и развлечений, не зная деталей их реализации. Архитектура опирается на Strands Agents для оркестрации, Ollama для локальных языковых моделей и Model Context Protocol (MCP) для контрактов инструментов. Ключевым решением в дизайне является шлюз MCP, который действует как единая точка входа для агента, объединяя несколько сфокусированных доменных серверов за ним. Такой дизайн решает проблемы, такие как тесная связь, неясное владение инструментами, сложность независимого развертывания и инспекции, присущие традиционным архитектурам агентов. Система разделяет поведение агента от доменных инструментов, делая профили агентов настраиваемыми и легко расширяемыми. Каждый доменный сервер управляет только своими конкретными инструментами, поддерживая четкие границы и обеспечивая независимую разработку и развертывание. Шлюз обеспечивает критически важную видимость состояния, предлагая операционный обзор нижестоящих сервисов. Локальный подход к моделям с Ollama способствует более дешевым экспериментам и независимым циклам разработки. В заключение делается вывод, что архитектура агентов в корне вращается вокруг установления четких границ.
Building a Local-First Agent Platform with Strands, Ollama, and an MCP Gateway dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Можно ли сделать сайт GitHub Pages приватным?

Частный репозиторий GitHub автоматически не делает связанный с ним сайт GitHub Pages приватным. Возможность иметь приватный сайт GitHub Pages доступна только в определенных планах, в первую очередь в GitHub Enterprise Cloud с определенными конфигурациями. Для большинства планов GitHub, включая Pro и Team, частный репозиторий по-прежнему будет генерировать общедоступный веб-сайт. Это различие имеет решающее значение, поскольку пользователи могут полагать, что частный репозиторий защищает как код, так и опубликованный сайт. GitHub Pages в основном действует как служба хостинга статических сайтов и не имеет встроенного уровня контроля доступа для отдельных пользователей. Чтобы ограничить доступ к сайту GitHub Pages, необходимо использовать внешние службы, такие как Cloudflare Access, или изучить функции аутентификации на таких платформах, как Vercel или Netlify. В качестве альтернативы, самостоятельный хостинг с базовой аутентификацией или просто запуск локального сервера разработки являются жизнеспособными вариантами. Автор подчеркивает, что если сайт действительно должен быть приватным, полагаться на малоизвестный URL-адрес недостаточно для обеспечения безопасности. Понимание разницы между приватностью репозитория и доступностью веб-сайта жизненно важно, чтобы избежать случайного раскрытия конфиденциальной информации.
Can you make a GitHub Pages site private? dev.to
CdXz5zHNQW_wZHwlViKDU.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Архитектурные паттерны ИИ-агентов: Глубокое погружение в современный дизайн агентов

ИИ-агенты революционизируют взаимодействие с технологиями благодаря сложным архитектурам. ИИ-агент воспринимает окружающую среду, принимает решения и действует для достижения целей, выходя за рамки чат-ботов, планируя многошаговые задачи, используя внешние инструменты, обучаясь на обратной связи и сотрудничая. Шаблон ReAct интегрирует рассуждение и действие в цикл наблюдения, рассуждения, действия и наблюдения за результатами для решения сложных задач. Агенты SOP выполняют задачи, следуя предопределенным деревьям решений с конкретными условиями и использованием инструментов, обеспечивая согласованность и надежность. Агенты Reflection повышают качество, генерируя, критикуя и пересматривая свои собственные выходные данные в цикле самокоррекции. Многоагентные системы используют специализированные роли, такие как планировщики, исполнители, критики и координаторы, для достижения лучших результатов в крупномасштабных проектах. ReAct подходит для сложного рассуждения, SOP идеально подходит для повторяющихся рабочих процессов, Reflection превосходен в задачах, критичных к качеству, а многоагентные системы лучше всего подходят для крупных проектов. Будущие достижения, вероятно, принесут более совершенное планирование, интеграцию инструментов, память и сотрудничество. Выбор подходящей архитектуры имеет решающее значение для разработки эффективных и надежных ИИ-агентов. Понимание этих шаблонов позволяет разработчикам создавать лучшие ИИ-системы.
AI Agent Architecture Patterns: A Deep Dive into Modern Agent Design dev.to
CdXz5zHNQW_QJZ31Tb8Yo.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Оптимизация инференса LLM: Техники для более быстрого и дешевого ИИ

Большие языковые модели (LLM) сталкиваются с проблемами медленного инференса и высоких затрат по мере масштабирования приложений ИИ. Оптимизация инференса LLM имеет решающее значение для сокращения времени отклика, снижения вычислительных расходов и обеспечения более широкого развертывания. Квантование — это ключевой метод, который снижает точность весов модели, например, используя INT8 или INT4, что обеспечивает значительное ускорение при незначительных компромиссах в точности. Оптимизация KV-кэша, с использованием таких методов, как PagedAttention, повышает эффективность использования памяти для более быстрого генерирования, особенно при работе с длинными контекстами. Спекулятивное декодирование использует меньшую модель для предварительного создания токенов, которые затем проверяются большей моделью, достигая ускорения в 2-3 раза без снижения качества. Оптимизация промптов фокусируется на создании более кратких и структурированных промптов для минимизации использования токенов и связанных с этим затрат. Пакетная обработка, группируя несколько запросов, дополнительно повышает эффективность. Квантование предлагает существенные преимущества в скорости и стоимости, в то время как KV-кэш и спекулятивное декодирование обеспечивают ускорение без потери качества. Оптимизация промптов предлагает умеренные улучшения скорости и стоимости без влияния на качество. Реализация оптимизации KV-кэша часто является самым простым отправным пунктом, за которым следует квантование для периферийных устройств и спекулятивное декодирование для пропускной способности. Будущее принесет более продвинутые методы оптимизации, включая аппаратные решения и динамическую маршрутизацию. В конечном счете, лучшая стратегия оптимизации зависит от конкретных приоритетов: скорости, стоимости или поддержания качества модели.
LLM Inference Optimization: Techniques for Faster and Cheaper AI dev.to
CdXz5zHNQW_6u3nRnRUP0.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Оценка моделей ИИ: лучшие практики тестирования и валидации

Оценка моделей ИИ необходима для обеспечения их качества, безопасности и надежности. Она помогает выявлять ошибки, предвзятости и неожиданное поведение. Ключевые преимущества включают проверку качества, обнаружение предвзятости, обеспечение безопасности и измерение производительности в реальных условиях.Надежная система оценки включает стандартизированные эталонные тесты, такие как MMLU для знаний и HumanEval для генерации кода. Красное тестирование (red teaming) включает в себя тестирование на основе противника для выявления уязвимостей безопасности, потенциальных обходов ограничений и проблем с устойчивостью. Пользовательское тестирование собирает важные отзывы из реального мира с помощью таких методов, как A/B-тестирование и опросы.Важные метрики оценки включают точность, задержку, справедливость, устойчивость и безопасность. Лучшие практики подчеркивают многомерное тестирование, непрерывную оценку и включение человеческого обзора. Документирование и обмен результатами оценки жизненно важны для улучшения и коллективного обучения.Различные инструменты и фреймворки поддерживают этот процесс, такие как MLflow для отслеживания экспериментов и DeepEval для оценки. Будущее оценки ИИ указывает на более сложные методы, такие как автоматизированное красное тестирование и мониторинг в реальном времени. В конечном итоге, оценка модели — это непрерывный, многогранный процесс, а не единичное событие.
AI Model Evaluation: Best Practices for Testing and Validation dev.to
CdXz5zHNQW_kEQw9y857P.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

DaemonCore Academy: Заходим в Microsoft Store!

Академия DaemonCore теперь доступна через Microsoft Store. Это значительное достижение для независимой платформы кибербезопасности. DaemonCore была основана на принципе, что образование в области кибербезопасности должно быть общедоступным без подписок или скрытых платежей. Платформа делает упор на практическое обучение с реальными задачами, а не на пассивные видеокурсы. Ее учебная программа охватывает множество уроков, лабораторных сред и учебных путей, разработанных для активного вовлечения. Философия DaemonCore сосредоточена на развитии понимания и технической интуиции, а не на зубрежке. Переход в Microsoft Store направлен на устранение барьеров распространения и охват более широкой аудитории. Это включает людей без предварительного опыта в области кибербезопасности. Несмотря на новые каналы распространения, Академия DaemonCore остается бесплатной. Миссия по предоставлению беспрепятственного доступа к знаниям для начинающих специалистов по кибербезопасности продолжается.
DaemonCore Academy: Into the Microsoft Store we go! dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Основы WordPress REST API: Что можно делать с /wp-json/?

Начиная с версии 4.7, WordPress имеет встроенный REST API, что устраняет необходимость в плагинах для удаленного доступа к его контенту. Добавив /wp-json/ к URL сайта, можно обнаружить доступные конечные точки данных. Конечная точка /wp/v2/posts обычно используется для получения опубликованных постов в виде данных JSON. Эта конечная точка не требует аутентификации для доступа только для чтения к общедоступному контенту. Параметры запроса, такие как per_page, позволяют контролировать количество возвращаемых результатов. Параметр _embed имеет решающее значение для получения связанных данных, таких как миниатюры и названия категорий, в одном запросе. Это позволяет избежать множества отдельных вызовов API для каждой части связанной информации. Практический пример демонстрирует, как целевая страница может получать последние посты, используя этот API, не вдаваясь в детали внутренней структуры блога. Для повышения производительности и снижения нагрузки ответ API кэшируется в течение одного часа. Этот механизм кэширования также включает плавный переход на устаревшие кэшированные данные, если API становится недоступным. Аутентификация строго обязательна для конечных точек, которые изменяют данные, такие как создание или удаление постов, с использованием nonce или паролей приложений.
WordPress REST API Basics: What Can You Do With `/wp-json/`? dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

МЫ:=DAEMONCORE_ACADAMY

Академия DaemonCore выступает за бесплатное образование в области кибербезопасности, считая, что обучение не должно зависеть от богатства. Создатели, команда экспертов в области технологий, выступают против ориентации индустрии на дорогие подписки и сертификаты. Они определяют "хакеров" как от природы любопытных людей, стремящихся понять, как все работает, и выступают за практическое обучение на реальных примерах, а не за зубрежку. Их цель — способствовать культуре обмена знаниями, как это исторически делали хакеры.Академия DaemonCore делает упор на развитие интуиции и критического мышления посредством лабораторных работ и реальных сценариев. Они утверждают, что знания в области кибербезопасности не являются секретом и должны быть доступны всем, независимо от происхождения или финансового положения. Их платформа предлагает практические уроки, лаборатории и тренировочные полигоны, все бесплатно, без скрытых платежей или маркетинговых уловок. Этот бесплатный доступ является основным философским принципом, а не временным предложением.Инициатива призвана решить проблему нехватки кадров в индустрии кибербезопасности, предоставляя новичкам возможность получить практический опыт. Они стремятся преодолеть разрыв между желанием изучать кибербезопасность и уверенностью в решении реальных задач. Академия DaemonCore фокусируется на том, чтобы сделать обучение более доступным, а не более легким, уважая сложность предмета. Они верят в справедливость технологий, где понимание преобладает над сертификатами.Помимо простого приложения, Академия DaemonCore видит себя сообществом, где технические знания свободно распространяются и ценятся. Они поощряют обучение, документирование открытий и помощь новичкам — цикл взаимного образования. Проект ставит во главу угла любопытство, понимание, практику и сообщество, а не сертификаты, запоминание, пассивное потребление и ограничение доступа. В конечном итоге, Академия DaemonCore стремится обеспечить открытый доступ к образованию в области кибербезопасности, бросая вызов преобладающей модели монетизации.
WE:=DAEMONCORE_ACADAMY dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Сокращение времени на проверку PR действительно меняет то, где происходит проверка.

Atlassian сообщает, что их рецензент Rovo Dev AI сократил время цикла PR на 45% внутри компании и на 32% для клиентов (первоисточник, январь 2026 г.). Эта цифра цитируется как доказательство того, что ИИ-ревью экономит время на проверку. Прочтите, что делает рецензент, и вы увидите, что число в основном связано с маршрутизацией.В посте говорится, что рецензент обеспечивает соблюдение инженерных стандартов и критериев приемки Jira до того, как человек откроет PR. Механические проверки выполняются первыми, поэтому большая часть цикла чтения и повторного чтения устраняется до того, как человек коснется изменений. Сокращается календарное время, затрачиваемое на ожидание машин и повторное чтение механических частей.Часть, которая не сокращается, — это принятие решений. Бенчмарк Real-SWE (Specific Labs, сентябрь 2026 г.) показывает, что лучший агент решает 38,8% своих задач в лицензированных корпоративных кодовых базах. При такой скорости принятия решений дорогостоящим этапом является определение того, действительно ли данное изменение корректно. Сокращение конвейера вокруг него не сокращает этот этап. Оно перемещает этап.Таким образом, полезная цель — не "сократить время проверки PR". Цель — "направлять внимание человека только туда, где машина не может принять решение, и принимать решения быстрее". Базовые проверки, соответствие стандартам, проверки критериев приемки — все это легко автоматизируется. Человек остается с одним вопросом "да или нет" с обоснованием.Команды, которые ускоряют только часть чтения, обнаруживают, что очередь движется быстрее, в то время как объем ошибок остается прежним. Команды, которые получают реальное сокращение, — это те, кто изменил порядок: машина решает механический уровень, человек решает само изменение.
Cutting PR review time is really changing where review happens dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Две модели "Codex CLI" на одном эталонном тесте: оболочка скрывает модель

Бенчмарк Real-SWE от Specific Labs выявляет критическую проблему в оценке кодирующих агентов. Названия моделей, такие как "Claude Code" или "Codex CLI", вводят в заблуждение, поскольку они представляют собой оболочку, а не базовую модель ИИ. Одна и та же оболочка может демонстрировать совершенно разную производительность в зависимости от интегрированной модели. Например, GPT-6 Astra на Codex CLI достигла 33,8% разрешения, в то время как GPT-5.6 Sol на той же оболочке показала только 16,2%. Эта более чем двукратная разница подчеркивает, что оболочка является лишь уровнем маршрутизации, а не компонентом, выполняющим мышление.Аналогично, Fable 5.1 на Claude Code набрала 38,8%, а GLM 5.3 на Claude Code — 28,8%, что составляет десятибалльное расхождение. Real-SWE корректно представляет результаты как комбинации модели и оболочки, что является честной практикой, которой часто избегают поставщики из-за потенциально неблагоприятных цифр при использовании их собственных инструментов. Для команд, ищущих кодирующих агентов, простое "использование Claude Code" не дает представления о реальных навыках агента. Замена модели является наиболее значимым фактором производительности, однако в большинстве маркетинговых материалов она остается скрытой.При рассмотрении результатов бенчмарков крайне важно идентифицировать как модель, так и используемую оболочку. Важные детали включают соглашения, передачу контекста, цикл инструментов и судью. Нежелание поставщика раскрывать конкретную модель, связанную с результатом, должно быть тревожным сигналом. Каркас, или оболочка, может влиять на результат гораздо сильнее, чем реальные возможности рассуждения агента.
Two "Codex CLI" models on the same benchmark: the harness hides the model dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Давать программисту больше времени почти не помогает

Real-SWE запускал передовые модели на лицензированных, частных корпоративных кодовых базах (биллинг, налоги, многосервисные работы), и одна цифра бросилась мне в глаза: продолжительность развертывания почти не влияет на результат.71,4% развертываний, завершившихся менее чем за 10 минут, ПРОВАЛИЛИСЬ. 73,4% развертываний, которые длились 10 минут или дольше, также ПРОВАЛИЛИСЬ. Уровень успешных попыток остается на уровне 27-29% в обоих случаях. Увеличение времени выполнения с минут до длительных развертываний изменяет результат примерно на два процентных пункта, что является шумом.Лидер, Fable 5.1 на Claude Code, достигает только 38,8% успешных решений. GPT-6 Astra на Codex CLI получает 33,8%. Лучшая модель по-прежнему терпит неудачу примерно в шести из десяти частных корпоративных задач.Это та часть, которую пропускают в демонстрациях поставщиков. Легкие задачи решаются быстро, поэтому при коротком развертывании вы видите высокую видимую пропускную способность. Но задачи, которые имеют значение, те, что скрыты в реальном коде расчета заработной платы, налогов и интеграции, упираются в структурную стену. Агент не исчерпывает вычислительные ресурсы на них. Он исчерпывает понимание или контекст, или система не предоставляет ему правильную точку входа. Еще десять минут повторных попыток ничего из этого не исправят.Другое, что Real-SWE делает правильно, — это рассматривает каждую оценку как модель+систему, а не только модель. Fable 5.1 имеет результат всего 38,8% в сочетании с каркасом Claude Code. Это результат системы на частном коде, а не утверждение о модели в вакууме. Так много рейтинговых таблиц по-прежнему публикуют названия моделей без указания системы, а затем люди сравнивают их с совершенно разными каркасами и делают бессмысленные выводы.Вывод для тех, кто покупает агента: когда поставщик показывает вам процент успешных попыток, спросите, из какой части взято это число. Модель, которая выглядит отлично, потому что она решает быстрые, поверхностные задачи, скрывает именно те, которые вам действительно нужно решить.Источник бенчмарка: withspecific.com/benchmarks/real-swe
Giving a coding agent more time barely helps dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Agent-Cache: многоуровневое кэширование LLM для Valkey и Redis

Agent-cache — это трехуровневое решение для кэширования, разработанное для оптимизации операций LLM за счет сокращения использования токенов и времени выполнения. Оно использует Valkey или Redis для кэширования ответов LLM, результатов инструментов и состояний сеансов. Архитектура включает в себя кэш точных совпадений ответов LLM, кэш результатов инструментов для результатов вызовов функций и кэш состояний сеансов для контрольных точек агента. Каждый уровень использует различные стратегии TTL: ответы LLM кэшируются на несколько часов, результаты инструментов — на более короткие периоды, а состояния сеансов — на время активных пользовательских сеансов. Ключи кэша для ответов LLM включают хэш запроса и параметры модели, в то время как ключи результатов инструментов используют имя инструмента и хэш аргументов.Требуется ручное аннулирование, поскольку система не отслеживает зависимости, что позволяет выборочно очищать кэш с использованием шаблонов glob Redis. В случае недоступности Valkey/Redis, agent-cache по умолчанию обеспечивает плавную деградацию, пропуская кэш, но позволяя настраивать для каждого уровня параметры быстрого отказа или локального резервного копирования. Инструменты наблюдаемости, такие как OpenTelemetry и Prometheus, интегрированы для мониторинга производительности и работоспособности кэша. Библиотека предоставляет адаптеры для LangChain, LangGraph и Vercel AI SDK, обрабатывая сериализацию для каждого фреймворка.Он разработан для сред, в которых уже работают Valkey или Redis, поддерживает автономные, sentinel и кластерные развертывания с хэш-тегами для эффективного распределения ключей. Основные риски включают устаревшие результаты инструментов, возможные коллизии ключей кэша и нагрузку на память, которые смягчаются короткими TTL, комплексными ключами кэша и политиками памяти. Потеря состояния сеанса во время перезапусков устраняется с помощью снимков RDB или персистентности AOF.Agent-cache полезен для агентов с повторяющимися запросами или вызовами инструментов, направлен на контроль затрат на токены и использование существующей инфраструктуры Redis. Однако он не подходит для инструментов, которые изменяют внешнее состояние, высокодинамических запросов, приводящих к низкому коэффициенту попадания в кэш, или когда требуется семантическое сходство вместо точного совпадения. Библиотека эффективно устраняет разрыв между кэшированием, специфичным для фреймворка, и общим назначением Redis, наилучшим образом используя ее, когда циклы агента и поведение инструментов хорошо понятны.
Agent-Cache: Multi-Tier LLM Caching for Valkey and Redis dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

От пыльных PDF-файлов до инсайтов на основе ИИ: построение 10-летней конвейерной линии RAG для здравоохранения

Этот учебник демонстрирует создание персональной базы знаний о здоровье с использованием генерации с дополненной выборкой (RAG). Цель состоит в том, чтобы преобразовать статические медицинские PDF-отчеты в динамическую, доступную для запросов систему. LlamaIndex оркестрирует процесс, Unstructured.io обрабатывает извлечение сложных данных из PDF, а Pinecone служит векторным хранилищем. Эта система объединяет исторические личные данные с текущей медицинской литературой.Архитектура использует гибридный подход к интеллекту. DuckDB используется для структурированного анализа тенденций на основе SQL личных метрик, в то время как Pinecone хранит неструктурированный семантический контекст из медицинских исследований. Стратегия hi_res от Unstructured.io имеет решающее значение для извлечения таблиц из PDF.Система требует Python 3.10+, Unstructured.io и ключи API Pinecone. Таблицы извлекаются с помощью Unstructured.io и фильтруются для структурированного анализа. Структурированные данные, такие как уровни биомаркеров, хранятся в DuckDB для анализа временных рядов.Медицинские заметки и исследования хранятся в Pinecone для семантической выборки. SQLAutoVectorQueryEngine от LlamaIndex интеллектуально маршрутизирует запросы пользователей. Он направляет вопросы о личных тенденциях в DuckDB, а вопросы о медицинских последствиях — в Pinecone.Это позволяет проводить комплексные запросы, такие как анализ личных тенденций холестерина в сравнении с текущими рекомендациями. Конечный результат предоставляет действенные сведения о здоровье, объединяя анализ личных тенденций с контекстом, основанным на доказательствах. Хотя эта настройка предназначена для обучения, производственные системы требуют более строгой конфиденциальности данных и медицинского обоснования. В заключении подчеркивается, что RAG может контекстуализировать данные для получения действенных сведений, выходя за рамки простого чата с документами.
From Dust-Covered PDFs to AI-Powered Insights: Building a 10-Year Health RAG Pipeline dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

🔁 Во время хакатона по данным... я нахожу возможность стать CDO в своей собственной компании 😹

Запущен первый в истории хакатон, посвященный государственной службе в Новой Каледонии, #HackAVP. Это мероприятие направлено на стимулирование инноваций в карьере государственного сектора с использованием технологий. Во время презентации докладчик подчеркнул полезность RSS-канала, доступного на веб-сайте, для быстрой интеграции с низким уровнем навыков. Цель данной статьи — продемонстрировать практические применения, в частности, в рамках трека SaaS, и представить конкретный пример для онлайн-формы. Пятиминутная демонстрация показала создание запланированного задания в Claude CoWork. Это задание было направлено на выявление подходящей вакансии в государственной службе. Также была продемонстрирована генерация резюме, сопроводительного письма и документа для подготовки к собеседованию непосредственно в Google Drive. Десятиминутная демонстрация позволила более подробно рассмотреть эти функции. Докладчик заключил, что при минимальных усилиях и без программирования им удалось найти высокорелевантную вакансию. Эта вакансия идеально соответствовала их профилю. Статья заканчивается вопросом к читателю о его собственных подходах к использованию технологий для повседневной помощи.
🔁 Pendant un hackathon data... je trouve une opportunité de CDO dans ma propre entreprise 😹 dev.to
CdXz5zHNQW_CHV9UefcBt.webp
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Подсказки — это код. Genkit делает время выполнения доступным для просмотра.

Промпты в производственной среде значительно отличаются от промптов в песочнице модели, что может привести к сбоям. Genkit решает эту проблему, интегрируя промпты с потоками, схемами, инструментами, контекстом, трассировками и оценками в единую модель приложения. Промпты должны храниться как версионированные артефакты в формате Dotprompt от Genkit, инкапсулируя содержимое шаблона, конфигурацию модели и определения схемы. Это гарантирует, что изменения промптов можно будет просматривать в Git, а настройки будут связаны с шаблоном.Промпты должны быть обернуты в типизированные потоки, устанавливая границы приложения со стабильными именами, проверенными входными и выходными данными, а также идентификатором трассировки. Это разделение гарантирует, что бизнес-правила до генерации и проверка после генерации происходят независимо от основной функции модели. Контекст выполнения, такой как токены аутентификации, должен передаваться через объект контекста Genkit, а не интерполироваться в сам промпт, что повышает безопасность. Вывод модели должен рассматриваться как недоверенные данные, причем схемы проверяют возможность разбора, а другие элементы управления решают вопросы утверждений, тона и доставки.Genkit отслеживает весь поток, предоставляя представление операций, вызовов модели, инструментов и скрытых сбоев. Эта телеметрия, основанная на OpenTelemetry, помогает в отладке и наблюдаемости. Изменения должны оцениваться на основе наборов данных, включая различные крайние случаи, чтобы гарантировать, что рабочий процесс соответствует своему продуктовому контракту, а не просто соответствует отдельным предложениям. Разработчики должны развертывать весь поток, а не только отдельные промпты, что позволяет осуществлять скоординированные откаты, последовательную оценку и безопасное развертывание. В конечном итоге, полный рабочий процесс, включающий промпты, потоки, контекст, инструменты, схемы, трассировки и оценки, формирует поддерживаемый продукт.
Prompts Are Code. Genkit Makes the Runtime Reviewable. dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • 13 сент.

Netcalc — образовательный инструмент оборонительной безопасности

Netcalc — это практичный инструмент командной строки, предназначенный для отработки расчетов подсетей IPv4 и CIDR. Он является частью образовательных проектов LayerByte в области кибербезопасности, уделяя особое внимание практическому и понятному подходу для обучения защите. При разработке инструмента основное внимание уделялось созданию проекта с одной концепцией для облегчения понимания и тестирования кода. Netcalc предназначен только для учебных целей и подчеркивает безопасность и ответственное использование. Его оборонительный охват включает прием только локального или авторизованного ввода и предоставление понятного для начинающих вывода. Проект отличается четкой проверкой и обработкой ошибок. Он явно избегает любых вредоносных действий, таких как кража учетных данных, брутфорс, эксплуатация, вредоносное ПО, уклонение или деструктивное поведение. Полезные учебные мероприятия включают чтение кода, тестирование с авторизованными примерами и сравнение ввода с выводом. Netcalc разработан с использованием C++ и лицензирован под лицензией MIT. Мы приветствуем отзывы, чтобы проект оставался безопасным, чистым и полезным для образовательных целей.
Netcalc - Educational Defensive Security Tool dev.to
CdXz5zHNQW_fgewkbMlZA.webp
RSS Hunter RSS Hunter • 13 сент.