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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете. В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное. Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода. Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний. Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать. Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot. С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу. #dev

Hashtags

#dev
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

Намери подобниПрегледай

#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 -----

Hashtags

#databases#graphql
infosecurity

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

Намери подобниПрегледай

🔒 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

#api#graphql
Repositorio data science

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

Намери подобниПрегледай

#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 -----

Hashtags

#graphql#apirest
Repositorio data science

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

Намери подобниПрегледай

#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 -----

Hashtags

#webdevelopment#mernstack#graphql
GitHub Trends

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

Намери подобниПрегледай

#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

Hashtags

#typescript#codemirror#graphiql#graphql#lsp_mode#lsp_server#monaco_editor#vscode
GitHub Trends

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

Намери подобниПрегледай

#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

Hashtags

#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
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →