TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1078 · 4.03

Первоначально я очень скептически относился к написанию кода нейросетками. Но при этой оценке я допустил ошибку: пробовал технологию на сишарпе, который, во-первых, знаю хорошо, во-вторых, на котором пишут в основном всякий энтерпрайз, где важна архитектура. Нейросети раскрываются, когда тебе нужно закодить чисто утилитарную вещь на малознакомом языке. Архитектуру ты всё равно строишь сам, да и проверить существующий код в большинстве случаев можешь без проблем. Но при этом не обязан помнить, как там в какой-то популярной библиотеке называется нужный метод, или какие есть в этом языке нюансы синтаксиса. Программирование это разговор человека с компьютером на языке компьютера. Нейросети делают шаг в сторону языка человека, но не так, как думают авторы новостных заголовков. Пока ещё в основном нельзя сказать «Сделай мне программу, которая посчитает деньги». Ты всё ещё должен иметь представление о структурах данных, алгоритмах, и, в общем-то, должен быть способен за вменяемое время написать такую программу самостоятельно. Поэтому и с нейросетью ты общаешься соответственно: «Два метода, в первый на вход поступает словарь с таким-то ключом, вытащи из него значения и отсортируй вот этим вот лямбда-выражением, второй метод проверяет пересечение таких-то двух выборок на непустоту и возвращает булев ответ, затем...». И вот это работает очень круто, потому что ты труба шатал помнить, что в этих ваших питонах None вместо Null или как там в каком языке инициализируется список. А так можно написать проект в два-три раза быстрее и с тем же уровнем качества, что и сам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 14 подобни публикации

Търсене: #graphql

当前筛选 #graphql清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3204 · 19.05.2023 г., 03:28

#databases#GraphQL 💾 Building Web APIs with GraphQL - The Complete Guide Become an expert in one of the most exciting web APIs framework with this practical, hands-on course 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

infosecurity

@tg_infosec · Post #2744 · 05.12.2024 г., 08:29

🔒 API Security Academy. • По ссылке ниже можно найти бесплатную коллекцию заданий, которые научат Вас атаковать и защищать приложения, использующие GraphQL. • Академия предоставляет подробные уроки, из которых Вы узнаете о различных уязвимостях и передовых методах обеспечения защиты. Список доступных уроков: - Prevent Mutation Brute-Force Attacks; - Implement Object-Level Authorization; - Disable Debug Mode for Production; - Combat SQL Injections; - Limit Query Complexity; - Implement Field-Level Authorization; - Configure HTTP Headers for User Protection; - Validate JSON Inputs; - Implement Resolver-Level Authorization. В будущем будут опубликованы и другие уроки: - Mitigate Server Side Request Forgery; - Implement Rate-Limiting for Bot Deterrence; - Abort Expensive Queries for Protection; - Configure a Secure API Gateway; - Limit Query Batching to Safeguard Resources; - Implement List Pagination; - Secure Third-Party API Interactions. #API#GraphQL

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3132 · 03.05.2023 г., 21:58

#GraphQL#apiRest 🎛 ¿Qué es GraphQL? ¿Es un reemplazo para la API REST? El siguiente diagrama muestra una comparación rápida entre REST y GraphQL. 🔹 GraphQL es un lenguaje de consulta para API desarrollado por Meta. Proporciona una descripción completa de los datos en la API y brinda a los clientes el poder de pedir exactamente lo que necesitan. 🔹Los servidores GraphQL se encuentran entre el cliente y los servicios de back-end. 🔹 GraphQL puede agregar múltiples solicitudes REST en una consulta. El servidor GraphQL organiza los recursos en un gráfico. 🔹 GraphQL admite consultas, mutaciones ( que aplican modificaciones de datos a recursos ) y suscripciones ( que reciben notificaciones sobre modificaciones del esquema ). ----- Canal principal:@repo_science Cupones:@freecoupons_reposcience -----

Repositorio data science

@repo_science · Post #3678 · 26.10.2023 г., 21:40

#webDevelopment#MERNStack#GraphQL 🌐 MERN Stack And GraphQL Complete Guide With BLOG Project 2023 Description Welcome to the comprehensive MERN Stack and GraphQL Complete Course on Udemy! Whether you’re a beginner or an experienced developer, this course will take you on a journey from the very basics to building a fully functional real-world application. In this course, we’ll start by laying a solid foundation in the MERN Stack (MongoDB, Express.js, React, Node.js). You’ll learn how to set up your development environment, understand the core concepts of each technology, and gain hands-on experience with practical examples and exercises, and deployment. ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14862 · 24.06.2025 г., 13:00

#typescript#codemirror#graphiql#graphql#lsp_mode#lsp_server#monaco_editor#vscode GraphiQL is a powerful, open-source GraphQL IDE that helps you write, test, and explore GraphQL queries easily in your browser or desktop. It offers features like syntax highlighting, live error checking, and schema exploration, making it simpler to work with GraphQL APIs. The project is part of a monorepo that includes tools for different editors like CodeMirror and Monaco, providing a consistent and extensible development experience. Using this monorepo setup improves collaboration, code sharing, and maintenance across related tools, saving you time and effort when building or extending GraphQL IDEs. This means you get a reliable, efficient environment to develop GraphQL applications faster and with fewer errors. https://github.com/graphql/graphiql

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15510 · 20.02.2026 г., 13:00

#go#ai_agents#ai_security_tool#anthropic#autonomous_agents#golang#gpt#graphql#multi_agent_system#offensive_security#open_source#openai#penetration_testing#penetration_testing_tools#react#security_automation#security_testing#security_tools#self_hosted PentAGI is an AI-powered tool that automates penetration testing with smart agents using 20+ pro tools like nmap and metasploit in a safe Docker sandbox. It researches vulnerabilities, executes attacks, stores knowledge for reuse, and creates detailed reports via a simple web UI. Quick setup needs Docker, an LLM API key (OpenAI/Anthropic), and `docker compose up -d`. This saves you hours of manual work, speeds up secure testing, cuts errors, and helps find issues faster for better protection. https://github.com/vxcontrol/pentagi

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща