TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Из Solidity в AI и дальше

26 May, 12:14

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Обучение и обновление VulnFlow

Очень интенсивный месяц для моего обучения. С момента старта учебного отпуска я практически заново изучил numpy, matplotlib, pandas и seaborn. Выполнил более 100 упражнений (и Claude делает действительно отличные подборки задач по указанным ему материалам). В итоге словил информационный перегруз...

У меня это такое ощущение, что код прекрасно понимаешь и читаешь, можешь написать разбор за какое-то время, и при этом каждая строка кода дается с невероятными усилиями... Мозг как будто просто отключается от продумывания написания функций. Да и другая образовательная информация пропускается мимо строк, как например, когда вы читаете абзац и потом не понимаете, что только что произошло в тексте...

И получается, что мой лимит "задротства" около месяца интенсива. И нужно отдохнуть.

Вместе с этим в начале месяца встретил крутой репо на гитхаб - OpenGenerativeUI. Грубо говоря, это проект для чата с моделью ИИ, в котором она может создавать различные артефакты: html, канвасы и т.д. И я подумал, что это отлично может вписаться в мой проект VulnFlow, о котором я писал раньше. И вот такое обновления я выпустил вчера.

Главное изменение — полностью переработанный AI Chat. Теперь это не просто окно с ответами модели, а полноценный агент, который понимает состояние текущей сессии и может работать вместе с пользователем внутри интерфейса.

Чат теперь постоянно видит активную вкладку, состояние pipeline, структуру workspace, подключённые ресурсы, документацию и другие данные контекста. Благодаря этому ответы стали не абстрактными, а напрямую привязанными к текущему процессу аудита и анализа.

Сам агент теперь умеет не только отвечать текстом. Он может читать файлы проекта, искать информацию в RAG-документации, использовать внешние инструменты и базы знаний, анализировать pipeline и даже изменять его в реальном времени через "canvas actions".

Например, можно попросить агента добавить новый слой верификации после узла для аудита — и он сразу изменит граф pipeline прямо в интерфейсе. Все действия логируются, а изменения можно откатить через undo.

Сильно изменился и сам формат ответов. Вместо обычного текстового вывода ответы теперь состоят из отдельных потоковых частей: markdown-блоков, статусов вызова инструментов, визуальных карт плана, интерактивных iframe-виджетов, canvas mutations и системных сообщений. Это делает взаимодействие с агентом намного более прозрачным и удобным.

Также появился встроенный редактор кода Monaco с полноценной работой внутри workspace. Ответы агента с ссылками вида path:line стали кликабельными — можно мгновенно открыть нужный файл и перейти к конкретной строке кода прямо из чата.

Отдельно переработана работа с визуализациями. Теперь агент может генерировать интерактивные HTML/SVG-виджеты внутри sandbox iframe и использовать их как часть рабочего процесса, а не просто как статичную картинку.

Фактически VulnFlow постепенно превращается из обычного dashboard в единую среду ИИ аудита!

Выше приложил скрины с работы VulnFlow.

Если вам понравилась идея, буду благодарен за звезду на репо. Напомню, что он полностью опенсорс с MIT лицензией.

Ссылка на репо - https://github.com/zaevlad/vulnflow-audit

Всем хорошего дня!

#vulnflow #study

515 0 0 8
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot