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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #852 · 10.08

Автор OpenSource библиотеки тайно ворует данные разработчиков, чтобы проверять, донатят они ему, или нет. Вообще, скандалы с опенсорс-библиотеками бывают не так уж и редко. Разработчики делают что-то бесплатно, этот труд оказывается нужен тысячам людей, включая большие корпорации, а дальше возможны варианты. За последние пару лет ожидаемо было много политических заявлений и даже вредоносного кода по признаку страны, из которой запускается софт. Просто, стартуя с какой-то версии, какая-нибудь библиотека начинает делать что-то постороннее, помимо своей основной функциональности. К чести комьюнити, такие вещи всегда очень жестко критикуют, даже если идеологические взгляды разработчика выглядят общепринятыми в той среде, где это комьюнити развивается. Вот на днях новый такой скандал. Впервые в моей жизни в такую ситуацию попала библиотека, которую используем на работе — а именно Moq для .NET. Автор написал код, который спаунит новый системный процесс и командой git config --global user.email читает почту разработчика, а затем с помощью почти зашифрованной закрытой DLL-библиотеки, помещённой в поставку Moq, отправляет данные в сервис GitHub SponsorLink, чтобы проверить, платит ли разработчик донаты. Конечно же, система безопасности на проде не даст никуда сходить этому коду и ничего плохого сделать. Но, помимо прода, рабочие проекты запускаются еще и на компьютерах разработчиков локально. Вот тут заложена настоящая опасность. Где запрос почты, там может быть следующим шагом что угодно другое — скачивание ваших интимных фото и передача вовне, чтение файла с паролями из папки браузера, поиск номера кредитки... Разумеется, всё во имя самых благих целей. В общем, комьюнити порассуждало о том, что это критический подрыв доверия, хотя автор оправдывался как мог (как moq, хе-хе). Народ просто закидал его камнями, начал массово исключать Moq из своих зависимостей, ставить дизлайки, отправлять репорты. Вроде как это вынудило мейнтейнера откатить изменения. Но на всякий случай Moq лучше не обновлять больше никогда и постепенно заменить на аналоги. Доверие — важнейший ресурс в опенсорсе. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid