В 1996 году шведский программист Даниэль Стенберг опубликовал первую версию консольной программы для работы с удалёнными ресурсами (URL). Точнее, технически это была не первая версия, но первая под новым названием — cURL.
Тогда, наверное, мало кто мог подумать, что обращаться по URL-адресам, отправлять запросы и скачивать файлы станет настолько востребованным. Сегодня cURL (если точнее, то libcurl) присутствует фактически на любом устройстве, подключённом к интернету, а неделю назад Стенберг отпраздновал 25-летие своего проекта.
На Хабре очень интересный перевод авторского пересказа событий за все эти годы. Даниэлю было 27 лет, когда он написал простенькую консольную утилиту, которой пользовался едва ли десяток людей. А сейчас ему 52, в программе уже 155 тысяч строк кода, а пользуются ей миллиарды (хоть даже и не знают об этом). За это время он женился, сменил кучу работ, завёл двоих детей, заслужил титул второго лучшего разработчика Швеции и даже косвенно поучаствовал в посадке зонда на Марс (о чём в его профиле на Гитхабе есть специальная плашка). Стенберг даже получал угрозы убийством из-за того, что его софт применялся хакерами в атаках и краже денег.
Вот как вышло — шалость, можно сказать, удалась. Простенький хобби-проект молодого студента стал одним из столпов, на которых зиждется информационная эра. Не сказать, что в cURL есть что-то особенное, просто так вышло, что именно его автор первым задумался о необходимости удобной коммуникации с серверами в сети. Не написал бы он, написал бы кто-нибудь другой. Что не умаляет его заслуг и аккуратного подхода к разработке и улучшению программы на протяжении стольких лет.
Кто знает, может быть, кто-нибудь из вас сейчас сидит и пишет маленький хобби-проект, которым через четверть века станет пользоваться весь мир?
#dev
#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