У Лавки Игр хороший SMM, но я на их примере хочу проиллюстрировать важность умения разбираться в деталях той системы, которой ты пользуешься.
СММщик писал пост с упоминанием статьи и вместо прямой ссылки на запись просто скопировал свой текущий URL из адресной строки браузера после того, как зашёл в поиск и нашёл нужный текст.
То есть, в тексте вместо простого /wall-8375786_166962 получилось что-то такое:
/search?c%5Bper_page%5D=40&c%5Bq%5D=истбрук&c%5Bsection%5D=statuses&w=wall-8375786_166962
Можно говорить, что это скорее ошибка ВК, но в разработке на самом деле есть некоторые подходы вроде CQRS, идемпотентности и семантического использования HTTP-методов, говорящие, в числе прочего, о том, что URL должен полностью отражать текущее состояние страницы. Думаю, это наследие Дурова, который любил консервативные решения. В любом случае, ВК здесь совершенно не уникален, и немало систем, которые ведут себя точно так же.
При этом СММщик вызывает своей ссылкой у пользователей непредвиденное поведение: заход на страницу поиска и ввод поисковой фразы. А нижняя ссылка на скриншоте ещё хуже — обратите внимание, там нужный пост был открыт изнутри некоторой личной переписки, поэтому нажатие на ссылку формирует, внезапно, запрос на переписку с незнакомым большинству пользователей человеком, с которым общался СММщик в этот момент.
Помимо просто путаницы для людей, которые в этом не разбираются (а таких большинство), возникает ещё и вполне прямая опасность: мало ли, что за страницы и с какой целью открыты у СММщика в момент вставки ссылки. Вполне возможна ситуация, при которой таким способом будут выданы закрытые сведения или даже даны несанкционированные доступы.
#web
#python#agents#graph#llms#rag
Graphiti helps AI systems handle constantly changing information by building real-time knowledge graphs that track relationships and historical data, allowing them to integrate user interactions, business data, and external sources seamlessly. Unlike traditional methods, it updates information instantly without needing full recomputations, enabling precise historical queries and efficient hybrid searches. This helps AI applications stay context-aware, automate tasks effectively, and manage complex, evolving data with minimal delay.
https://github.com/getzep/graphiti
#typescript#csv#diagrams#graph#json#nextjs#react#tool#visualization#yaml
JSON Crack is a free, open-source tool that instantly turns complex JSON, YAML, CSV, XML, or TOML data into clear, interactive graphs, making it easier to explore and understand your information. It lets you convert between formats, validate data, generate code (like TypeScript interfaces), run queries, and export visuals as images—all while keeping your data private since everything processes locally on your device[1][2][5].
https://github.com/AykutSarac/jsoncrack.com
#cplusplus#arduino#cansat#csv#embedded#graph#ground_station#iot#microcontroller#network#projects#qt#serial#serial_studio
Serial Studio is a free, easy-to-use tool that lets you visualize real-time data from devices like microcontrollers via serial ports, Bluetooth, or network connections. It works on Windows, macOS, and Linux, and offers customizable dashboards with various widgets to monitor sensor data, debug info, or telemetry. You can quickly plot data, export it as CSV for analysis, and even use advanced features like checksum validation and JavaScript data processing. It supports hobbyists, educators, and professionals by simplifying data monitoring and debugging, saving you time and effort in understanding your device’s output. Pro versions add commercial use and extra features[1][4][5].
https://github.com/Serial-Studio/Serial-Studio
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm
RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in.
https://github.com/ruvnet/ruvector