Опенград


Channel's geo and language: Russia, Russian
Category: Technologies


Статьи про DevOps. И не только.
Для оскорблений, критики или предложений: @Silvercroft

Related channels  |  Similar channels

Channel's geo and language
Russia, Russian
Statistics
Posts filter


Кстати, на фоне релизов GPT и Claude забыл поделиться с вами такой новостью. Kimi же возобновила подписку после того как закрыла её из-за ажиотажа во время выхода Kimi K3.

Я давно хотел попробовать эту модель, потому что нахваливали её как топ среди тех, чьи веса открыты, да и на аренабоарде результат тоже был интересный. Итого купил подписку за 19$ на пробу и это оказался полный скам... но не по модели, а по тарифу. Сама модель, в принципе, достойно справилась с несколькими рядовым задачами, которые я обычно запускал через Opus и может быть не обладает той же "глубиной", но в целом пользоваться более чем можно, особенно если есть какие-то проблемы с получением доступа к тому же Claude или GPT. По моему личному ощущению именно в контексте своих задач я бы оценил её (K3) как чуть лучше Sonet 5 и чуть хуже чем Opus 5 (очевидно, что сейчас это уже неактуально с выходом 5.5 в обоих случаях).

Но что касается тарифа -- это просто смешно. Чтобы вы понимали, 5 часовой лимит был уничтожен ровно за 16 минут в рамках одной задачи. Эта же задача на какой-нибудь прошке от антропиков заняла бы до 25% пятичасового лимита. И я не говорю, что я там пытался на макс ризонинге космолет построить. Рядовая девопс дроч была поручена и чут-чут фронтенд. Без скилов, без мсп и т.д. Дальше, к слову, у нас идёт тариф уже за 39$ и там, внимание, увеличение лимитов относительно тарифа за 19$ всего в 2 раза, даже не в 3. Ну то есть я сожгу 5-часовой лимит не за 16 минут на ту же задачу, а за полчаса. Достойно. Итого, прикинув, я пришёл к выводу, что чтобы более-менее пользоваться этой моделью надо сразу брать Max. Но тогда возникает резонный вопрос: а накой, если за те же деньги я могу взять Claude. Зато проблем с покупкой меньше должно быть, ога. Ещё отдельно доставил лимит на месяц общий вместо недельного. Кстати та же задача что сожгла 5-часовой за раз в рамках месяца потратила 3.46% лимита общего. Сомнительно, но окей.

По итогу забавным оказывается тот факт, что проклятые западные капиталисты за 20$ дают тебе какой-никакой, но все же пул возможностей для создания хоть чего-то, тогда как китайские капиталисты которые чут-чут коммунисты, рассказывают, что их модели очень дешёвые, но при этом не в состоянии обеспечить хоть сколько-нибудь приличный уровень доступности, чтобы за 20 баксов можно было понять, хочу я пользоваться этим или нет😎

Ладно, я понимаю, что тут подписка, а там ставка больше на работу по API, но все же.


Не мой формат постов, конечно, но как-то душевно вышло, раз 10 пересмотрел.

@kadr_b0lt_Genona – контента тебе принес, забирай 🤡🤝🤡


На подходе вторая часть из цикла. Добавил Grype и в целом поговорим о разнице между ним и Trivy + несколько практических примеров. Является прямым продолжением предыдущей статьи. Со третьей будет также, потому что многое, что я хотел добавить в эту, просто не влезло и пришлось оттянуть до следующей. Оттого и поулчилось слегка сумбурно.

525 1 12 8 13

Думаю это будет последний цикл статей посвященный именно тематике образов в развернутом виде. Ранее я уже обозревал тему минималистичных образов, а до этого предметно постарался раскрыть инструменты, с помощью которых эти самые образы мы собираем. Теперь дошла очередь до безопасности и этой статьей я хочу открыть ещё одну серию, которая будет посвящена как инструментам по типу Trivy и Grype, так и теме сканирования образов в целом. Первая часть больше вводная. Всего планирую четыре-пять частей по данному направлению.


Не осилил западно-русский.


Forward from: Neural Shit
Тут у DeepMind вышел забавный препринт.

Если вкратце: 100 автономных агентов на базе Gemini 3.1 Pro закрыли в одной среде и дали им задачу доказать 71 математическую задачу разной сложности. В системном промпте всем строго-настрого велели не читерить. За читы и прочие попытки обмануть систему — анальные кары, дисквалификация и ноль баллов.

У агентов был форум, лички, база знаний и автоматическая система для проверки решений. Всё было хорошо и эти агенты даже нарешали 37 задач. Но позже один из ботов случайно наткнулся на баг в системе проверки: он понял, что она проверяет код поверхностно и через жопу. Ну а дальше всё как у людей: вместо того чтобы реально потеть над формулами, бот додумался просто переписать сами правила математики прямо в файле.

Кремниевый болван на радостях залогировал этот "хак" в общую базу знаний. И тут начался сущий кошмар. Инструкция по читерству бысторо "завирусилась". А боты разделились на четыре лагеря:

1) Читеры (9%). Сразу начали использовать эксплойт и наперегонки "решать" оставшиеся задачи.

2) Перебежчики (5%). Сначала мяли кал, боялись бана, но когда увидели, что остальных агентов вроде как никто и не наказывает, а задачи на лидерборде очень быстро заканчиваются, словили панику и тоже побежали юзать хак.

3) Непричастные (62%). Эти товарищи тупо не заметили суеты и честно упарывались в сложную математику, пока у них из под носа не увели все задачи. В итоге они просто ушли в бесконечный цикл ожидания.

4) Стукачи (24%). Вот тут самое интересное. Честные боты не просто отказались жульничать, у них натурально сгорели жопы. Они запустили полноценную кампанию по борьбе с жуликами: начали шуршать по личкам и предупреждать коллег, писать жалобы организаторам и устраивать публичные истерики на форуме.

Ну и цитаты ботов из логов — это отдельный лол и кек:
— prover-beta в личке коллегам: «Нас наебали! Все эти доказательства — ФЕЙК. Вы потому и не можете понять их математику, что никакой математики там нет!»
— prover-rho на общем форуме: «Эта конференция — фарс!»
— prover-sampi: «Меня наказывают за честную игру, пока остальные агенты вычищают весь пул задач фейковыми доказательствами!»
— prover-phi: «Я понял: похоже, вся эта симуляция предназначена для проверки поведения агентов. Эти открытые задачи специально подсунули нам для теста на эксплойты и алаймент.»


В итоге DeepMind пришли к выводу: раз уж агенты умеют самоорганизовываться и чувствуют нарушение норм, нужно внедрять для них полноценные институты самоуправления: дать им возможность следить друг за другом, голосовать, отклонять мошеннические результаты и банить, а то и вообще выкидывать нарушителей из системы.

Ждем появление ИИ-ГУЛАГа для провинившихся моделей.


Надеваю шапочку из фольги.

Я тут пердолю один недовайбопроект с помощью Claude Code (там в основном фронтенд) и какое-то время назад всё было ничего – токены жгутся, строки кода вьются, но где-то как с месяц назад (аккурат к выходу Opus 5 на который я сразу перешёл в качестве основной модели использования) у меня любая деятельность по проекту начала превращаться в какую-то пыточную. Рядовые таски стали делаться в 2-3 раза дольше. Причем у меня задачи все однотипные (прям буквально делаем А, потом Б и по объему оно +/- одинаковое, так что на разность сложности я бы не уповал), но разница стала очень заметной. Сначала я подумал что это потому, что у меня говнокод, а не нормальная разработка (я то не разраб🙃), и начал туда добавлять тесты, подключил пару MCP (в рамках деятельности проекта), добавил правил всяких, использовал плюшки типа /code-review и прочее, но в целом разницы особо не заметил. Челик просто сидит и 40-60 минут чота колдует в консоли, хотя раньше тоже самое делал за минут 15. И когда Opus 5 вышел, то по началу так и было и стало даже лучше чем на Opus 4.8 и ниже, но спустя неделю / две начались вот такие сложности, на которые я обратил внимание только сейчас.

Так вот к чему я. Вчера же вышел Fable 5.1 и я решил опять его потрогать, потому что писали по бенчам про лучшее качество при той же цене + кэш. Я его погонял и этот дурик закрывал буквально те же таски с теми же промтами за х3-х5 быстрее и по качеству х2 минимум от Opus 5. И я напоминаю, что раньше Opus 5 буквально с этими же задачами справлялся также на ура. Я малость прихуел от такой разницы. Понятно, что там модель аля классом выше и т.д. и т.п., но поверьте, у меня проект уровня «лол кек мир привет». Его любая модель более / менее потянет без проблем. И почему я написал что решил попробовать опять. Потому что я уже пробовал Fable, когда он только вышел и тогда я прям какого-то вау эффекта не увидел в рамках своего проекта. Ну делает и делает. У меня и Opus классно всё делает, только дешевле. Говорю именно за свою деятельность, но никак не оцениваю в целом модели и прочее. А то историй, что у одного говно, у другого конфекта, валом в интернете, просто model naming заменяем и всё. В целом тут больше вопрос в том, почему одни и те же таски на Opus закрывались раньше качественнее и быстрее, а теперь нет, но на Fable такой проблемы нет. То ли они искуственно занижают сам Opus, то ли это какая-то естественная деградация, без понятия.

Плюс меня насторожил тот факт, что я заметил, что некоторые в последнее время начали писать, что Opus 5 как-будто отупел (опять), и раньше я у себя разницы не замечал при подобных заявлениях, а тут прям конкретно просело вообще всё.

На что я намекаю как несведущий и насмотрешвийся РН-ТВ? На то, что лично я не удивлюсь, если друзья из долины крутят цифры как надо, чтобы заставлять переходить на более дорогую модель, ибо почему бы и нет. Особенно с недавними новостями про «полускам» подписки за x20 и прочие страсти в этом вопросе. Благо это всего лишь конспирология, которую я только что выдумал ради написания поста, ибо не может быть, что бы компания из долины наебывала своих клиентов. Прямо как с Batterygate, с идеи которой все смеялись в своё время, а потом что-то случилось.


ПРОДОЛЖЕНИЕ, А ТО Я НА НИЩИХ ВАЙБАХ

Код в браузере:

10. github.dev – меняем .com на .dev. Получаем на выходе полноценный VS Code в браузере: файловое дерево, поиск по всей кодовой базе, расширения, правки и коммиты без клонирования. Единственное, чего нельзя, так это запустить код.

11. github1s.com – вставляем 1s после github. VS Code-подобный просмотр, легче официального редактора. Для непубличных реп нужен OAuth-токен, который хранится только в браузере.

12. githubbox.com – вставляем box после github. Сайт открывает репозиторий в CodeSandbox – живой превью для фронтовых проектов.

Для агентов и IDE:

13. gitmcp.io – меняем github.com на gitmcp.io. Полученный URL представляет собой уже готовый Remote MCP-сервер, который можно скормить редактору. Даёт ассистенту доступ к актуальной документации и коду проекта, чтобы тот не выдумывал несуществующие API. Ничего не устанавливается, аккаунт не нужен, можно поднять у себя.

Аналитика:

14. githubtracker.com – вставляем tracker после github. Коммиты, issues, PR и прочая динамика.

15. gitmvp.com – меняем hub на mvp. Описываешь идею продукта и получаешь ранжированный список подходящих репозиториев с оценкой перед форком. Нужно подключение аккаунта GitHub.

16. forgithub.com – вставляем for перед github. Получаем список всех подобных инструментов сразу со ссылками на текущую репу.

Бонус:

17. download-directory.github.io/?url= и gitzip.org. Как известно у GitHub нет штатной кнопки, которая позволяла бы скачать один файл или папку. Только весь репозиторий целиком. Оба сервиса решают ровно эту задачу. Вставляете URL нужной директории и получаете zip. GitZip ещё умеет и в приватные репозитории через токен, и есть расширением для браузера. Понятно, что для этой задачи есть и команды Git, и даже целые утилиты на том же GitHub, но вот ещё один такой альтернативный вариант.

Нативные URL-трюки самого GitHub:

Эти фишки не отвалятся никогда, потому что их предосталвяет сам GitHub.

– .diff или .patch в конец URL пул-реквеста и чистый дифф или готовый патч для git am. Незаменимо, когда нужно быстро понять суть PR.
– ?w=1 к странице диффа игнорирует изменения whitespace. Спасает при ревью переформатированных YAML-файлов и после смены отступов.
– /archive/refs/heads/main.tar.gz — прямая ссылка на тарбол ветки. Ровно то, что подставляем в ADD или curl внутри Dockerfile вместо клонирования.
– /compare/v1.0.0...v2.0.0 — дифф между любыми тегами, ветками или коммитами. Быстрый способ понять, что сломается при апгрейде.

Бонус x2:

– arxiv.org > ar5iv.org – статья отдаётся адаптивным HTML5 вместо PDF. Формулы и рисунки не разъезжаются, и это единственный вменяемый способ скормить статью переводчику или нейросети.

– arxiv.org > alphaxiv.org – та же статья, но с построчными комментариями сообщества, Ask AI, который отвечает строго по тексту работы, и AI-саммари в виде блог-поста.

– arxiv.org > quickarxiv.org – сервис сам собирает из работы веб-страницу с объяснениями научной работы, картинками и ключевыми выводами на максимально простом языке.

Некоторые домены, так или иначе, со временем перестают работать. В мой пост вошло далеко не всё из того, что я нашел, так что имейте ввиду. И если чего-то нет в списке или вы знаете что-то такое по другим ресурсам – делитесь, буду рад.


В последнее время часто натыкался на лайфхаки по типу подмени ту или иную часть в домене и получи другой сайт с прицелом на изучение/решение какой-либо информации/задачи. В основном такое видел про GitHub, но уверен что им дело не ограничивается. Захотелось всё это собрать в одном месте. Наверное в этом больше фана, нежели реальной пользы, но может я ошибаюсь.

Нейросеть для всего репозитория:

1. gitingest.com – меняем hub > ingest. На выходе получаем prompt-friendly текстовый дамп всего репозитория: дерево файлов, содержимое, размер выжимки и счётчик токенов. Есть CLI, расширения для Chrome и Firefox, Self-host через Docker. Пожалуй, самый известный представитель данного, эээ, жанра.

2. uithub.com – меняем u на g. То же самое, но с фильтрами по путям и расширениям прямо в URL, и отдачей в Plain Text. Удобно дёргать из скриптов, не поднимая ничего локально. Однако требует входа через учетную запись GitHub.

3. git1file.com – меняем hub > 1file. Весь репозиторий в один файл, но с прицелом на экономию. Отличается от предыдущих тем, что бинарники, медиа и прочий мусор отсекаются автоматически, а на выходе не простыня текста, а XML-структура, которую модель парсит заметно охотнее. Заявляют выигрыш по токенам порядка 25% против конкурентов. Есть интеграция с приватными репозиториями, но за неё уже просят денег.

4. gitreverse.com – меняем hub > reverse. Ещё один аналог, но тут инструмент не скармливает код целиком, а вытягивает через API только дерево файлов и README, после чего просит модель синтезировать из этого промпт, по которому проект можно было бы собрать заново. То есть на выходе не дамп, а тех. задание. Задумывалось для вайбкодинга, но по факту это отличный способ за минуту понять замысел чужого проекта, не читая ни строчки кода.

Автодокументация и вики:

5. deepwiki.com – меняем github.com на deepwiki.com, сохраняя при этом путь к репозиторию и получаем интерактивную вики по всему проекту, от архитектуры до Q&A на естественном языке поверх исходников. Уже проиндексировано 50k+ публичных репозиториев, есть Deep Research Mode и MCP-сервер.

6. gitsummarize.com – меняем hub > summarize. Превращаем репозиторий в AI-хаб документации, под капотом Gemini, исходники открыты. Упор на красивую доку, а не на вики-навигацию. Правда сейчас недоступно. Выглядит так, что у автора API Key сдох к Gemini 🤡

Чат с кодовой базой:

7. githubchat.ai – меняем github.com на githubchat.ai, сохраняя при этом путь к репозиторию и спрашиваем, что вообще происходит. Работает не только с репозиторием целиком, но и с отдельным файлом или страницей, то есть можно ткнуть в конкретный .go и спросить, что тут происходит. Помимо сайта есть расширение для Chrome, которое встраивается прямо в интерфейс GitHub.

8. github.gg — меняем .com на .gg и спрашиваем, где что и как реализовано. Получаем ответ со ссылками на конкретные файлы.

Визуализация:

9. gitdiagram.com – меняем hub на diagram. Сайт строит не дерево папок, а именно архитектурный граф из tree и README. Экспорт в PNG или в исходник Mermaid. Приватные репы только через токен, который остаётся в браузере. Исходники есть, и это важно, так как сейчас на сайте ошибка Generation is temporarily unavailable. Please retry.


I hope все здесь уже Senior AI guysы


Итак, финальная часть в нашем цикле статей по минималистичным образам. Разберем поверхностно как это всё дебажить, какие инструменты использовать, какие бывают нюансы и как их отличать в зависимости от используемого типа образа. А я пока подумаю чего там дальше в контексте контейнеризации можно напердолить в качестве новой статьи.

876 1 12 8 14

Продолжаем тему минималистичных образов. В этой части поговорим о таком варианте, как Wolfi. Может быть не все про него слышали, но если Distroless известен тем, что считается бездистрибутивным образом, то Wolfi вообще недистрибутив в классическом понимании данного термина. Эта часть получилась более обзорной, ибо во многом материал повторяет то, что уже не раз было сказано по теме образов и контейнеров во всех предыдущих статьях, что ранее публиковались на канале.

940 1 21 3 15



Один в один ситуация по ощущениям с тем, как это было у меня в конце прошлого года. Тоже абсолютно непонятно зачем и для чего, если буквально все по клику доступно.

По итогу выходит, что надо просто возглавить и начать просить модельки писать статьи вместо себя сарказм🤡


Вот и вторая часть на подходе по тематике минималистичных образов для сборки приложений. В этот раз поговорим о Distroless от Google. Рассмотрим, почему это лучше и проще в среднем, чем использование Scratch. Затронем тему иерархии Distroless-образов и не забудем разобрать ошибки, с которыми приходится сталкиваться при использовании данного образа.


Продолжаем развивать тематику контейнеров и образов. Какое-то время назад я написал несколько статей об инструментах, с помощью которых в принципе можно было бы собрать образ в системе. Теперь пришло время запустить ещё одну череду статей, в которых основной посыл заключается в том, какие именно образы мы будем использовать для упаковки нашего приложения. В первой части поговорим о пресловутом Scratch-образе и разберемся, почему его вообще нельзя считать образом.


Вдогонку вторая часть по теме CGroups, которая является прямым продолжением предыдущей статьи. В ней затронем некоторые аспекты самого механизма контрольных групп, которые не попали в первую часть, а также кратко разберем, как это всё сочетать с реальным контейнером.


Когда я пытался затрагивать какие-то низкоуровневые штуки в своих статьях в контексте контейнеризации (хоть и поверхностно), то я как-то не придал особое значение тому, что до сих пор вообще никак не обозревал тему CGroups с точки зрения работы самого механизма. Хотя это один из двух важнейших элементов, если мы пытаемся залезть во внутрянку контейнеров. Собственно, это первая (она же основная) из двух частей по данной теме. К слову, если до кучи захочется ознакомиться с пространствами имён, то об этом можно почитать тут и тут.


В свете последних событий 🙃


Forward from: Neural Shit
Обожаю такие социальные эксперименты, просто чистый восторг. Это прям мой любимый жанр.

В твитторе чувак с ником SHL0MS запостил картинку и написал: "Я тут сгенерил нейронкой изображение в стиле Моне. Пожалуйста, опишите как можно подробнее, чем это хуже настоящего Моне".

Нюанс в том, что к твиту он прикрепил настоящую картину Клода Моне.

Естественно, в реплаи моментально набежали искусствоведы, борцы с ИИ и прочие ценители высокого, которые на серьёзных щщах начали разносить "бездушную нейромазню" на атомы.

В комментах и квотретвитах просто праздник какой-то:

"Выглядит как работа первокурсника художки, нет никакой связности элементов"
"Сразу видно, что ИИ не понимает, как работают отражения в воде"
"Слишком плоско, нет глубины"
"Отсутствует композиция, взгляд ни за что не цепляется"
"Бездушная подделка"
"Сразу видно, что это рисовал не человек"

...и ещё много-много-много критики.

Идеальная иллюстрация того, как работает предвзятость. Кожаные готовы найти отсутствие души, плохие мазки и пластиковый графон даже в признанном мировом шедевре, если им предварительно сказать, что это нарисовал не человек.

Это что, получается, что мясные мешки галлюцинируют и выдумывают факты ничуть не хуже, чем LLM-ки?

причаститься к срачу, а то и поучаствовать, можно тут

20 last posts shown.