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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1131 · 2.08

Тут незаметно подъехала свежая статистика по разработчикам от Stackoverflow. Каждый год я думаю о том, что надо бы принять участие в опросе, и каждый год пропускаю его. Судя по всему, его не рекламируют по почте, не присылают никаких уведомлений, не продвигают. В итоге мы получаем абсурдную картину, когда в статистике по странам разработчики из России представлены на одном уровне с Нигерией. Хотя понятно, что айти сектор в России очень развит и влияет на глобальные процессы (взять тот же Kotlin). Так что, на эту статистику стоит смотреть, как на данные по США и чуть-чуть Германии. Ещё довольно высоко стоит Индия, но мы-то знаем :) Ладно. Принципиально нового по сравнению с предыдущими годами почти нет. Три года назад я делал анализ графиков, чтобы дать ответ на вопрос: «Какой язык программирования учить?». С тех пор общие тренды остались плюс-минус такими же: вся [американская] разработка до сих пор сидит на Винде и пишет на JavaScript, потому что нет выхода, много использует проприетарщины и коммерческих облаков от монополистов. В статистике Web-фреймворков React вдвое популярнее у разработчиков, чем jQuery, хотя, вроде как, 73% сайтов до сих пор на jQuery. Вывод понятен: значительная часть этих сайтов в сети не поддерживается, никакой активной разработки по ним нет. Это, кстати, важная причина, по которой не стоит использовать аргументы вроде: «На PHP до сих пор весь интернет, поэтому язык востребован». Стоит отметить, что среди профессионалов наконец C# стал самым популярным языком с нормальной системой типов, если не считать TypeScript. Позиции Java уверенно падают который год. А ASPNET Core самый популярный Web-фреймворк с нормальной системой типов (но так было и раньше, даже три года назад). Остальное ожидаемо: PostgreSQL, Docker, VS Code в топах по использованию. Ну, и большая секция про ИИ. Почти все используют LLM, но почти все просто общаются в чатах, а не применяют какой-нибудь агентный режим. 66% опрошенных сказали, что в ИИ их фрустрирует приближенность ответа к правильному, но всё-таки не до конца («AI solutions that are almost right, but not quite»). И почти половина отмечает, что дебаг нейросетевого кода отнимает больше времени. Хотя тут, мне кажется, эффект в том, что дольше дебажить код, который писал не ты, и не важно, ИИ там или другой разработчик. Я кстати и сам после первых восторгов от Cursor немного поубавил свой пыл: реально большой проект на C# он не умеет правильно читать и понимает происходящее там довольно посредственно. DeepSeek, ChatGPT, Claude Sonnet — за всеми нужно внимательно следить и править их ошибки, ловить галлюцинации, не позволять творить дичь. Я бы сказал, что в моей рабочей практике ИИ это просто очень быстрый поиск и агрегация материала по тому, как что-то сделать. Но делать нужно самому. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #penetrationtesting

当前筛选 #penetrationtesting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9289 · 22.12.2025 г., 07:14

💀NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста). NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security. Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности. Основные возможности: • Агентная архитектура Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst. • Гибкая интеграция LLM Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили. • Тонкая настройка моделей Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст. • Markdown-промпты Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст. • Расширяемые инструменты Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию. • Структурированные отчёты JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты. • Интерактивный CLI Командная строка для прямого управления агентами и сценариями. NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию. git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git cd NeuroSploitv2 ▪Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit @ai_machinelearning_big_data #python#Penetrationtesting#llm#mlops#Cybersecurity