Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое.
Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению.
И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make.
just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд!
Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎
⭐️Что умеет just:
✅ Автодокументирование команд
Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий
# команда сборки
build:
...
$ just --list
Available recipes:
build # команда сборки
Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так:
default:
just --list
Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла.
✅ Удобная работа с переменными окружения
# загрузить из .env
set dotenv-load
# глобальная переменная
export PYTHONPATH := "./src"
# переменная для команды
test $TESTUNG="true":
pytest
✅ Передача аргументов
build target:
@echo 'Build {{target}}...'
команда запуска
$ just build dev
# Build dev...
✅ Выбор интерпретатора прямо в команде
Пример с инлайн-скриптом на python:
system:
#!/usr/bin/env python3
import platform
print(platform.system())
Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки
foo:
#!/usr/bin/env sh
for file in ls .; do
echo $file
done
✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный
[working-directory: 'backend']
build:
docker compose build
Также можно задать рабочую директорию глобально
Там еще много интересного:
- поддержка функций
- автокомплиты и интеграции
- экспрешены
- алиасы команд
- группировка команд
- альтернативы команды под разные ОС
- импорт других just-файлов
- цветной вывод
- ... и другие штуковины!
Так что вперёд - ➡️ читать доку!
Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just
Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/
ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь)
#tools
🔨Вышла Android Studio Panda 3
В новом стабильном релизе Android Studio два изменения, которые напрямую влияют на работу с Agent Mode.
Первое — собственные Agent Skills. Создаёшь папку .skills/ в корне проекта, кладёшь туда SKILL.md с описанием нужного воркфлоу, и агент начинает использовать его автоматически. Можно вызвать вручную через @имя. Скилл может содержать инструкции по код-ревью под ваши стандарты, информацию о внутренних библиотеках, любые кастомные практики команды. Концепция ровно та же, что в Claude Code с CLAUDE.md, только встроена прямо в Studio.
Второе — гранулярные разрешения для AI. Агент явно запрашивает разрешение перед чтением файлов, запуском shell-команд и веб-запросами. Можно настроить постоянные исключения для доверенных операций, SSH-ключи всегда требуют явного OK. Плюс опциональный sandbox для полной изоляции.
#AndroidStudio#AgentMode#AIdev
🌐 OpenAI представила Atlas - свой новый AI-браузер с памятью и режимом агента.
Atlas полностью интегрирован с ChatGPT и работает на базе ChatGPT Search.
Главная фишка - Agent Mode, который может самостоятельно перемещаться по сайтам, открывать страницы и выполнять задачи прямо в браузере.
Можно запускать несколько вкладок с агентами одновременно.
🧠 Браузер также имеет постоянную память (Memory Recall), он запоминает контекст, прошлые действия и может продолжить с того места, где вы остановились.
Atlas уже доступен для всех пользователей: Free, Plus, Pro, Go и Business.
Для Enterprise и Education доступна бета-версия.
📱Доступен для MacOs. Версии для Windows, iOS и Android - в разработке.
Скоро поделюсь результатами тестов и первыми впечатлениями от Agent Mode.
@ai_machinelearning_big_data
https://chatgpt.com/atlas
#OpenAI#Atlas#ChatGPT#AIbrowser#AgentMode
⭐️Gemma 4 в Android Studio: локальный AI-агент на вашем компьютере
Google представил Gemma 4 — новое семейство открытых моделей для сложных рассуждений и вызова инструментов. Главная цель: сделать локальный агентный ИИ стандартом на Android — от разработки до продакшена на смартфоне.
Сейчас фокус на Android Studio. Gemma 4 работает полностью локально на вашем компьютере. Код не уходит в облако.
Agent Mode в Android Studio с Gemma позволит вам делать
👉 рефакторинг легаси‑кода
👉 создание целого приложения или новых фич
👉 итеративное исправление ошибок (агент сам применяет правки)
Без интернета, с полным контролем приватности и без оплаты за токены.
———
Gemma 4 бывает разного размера: от E2B (2 млрд параметров) до 31B. Требования зависят от модели:
👉E2B (2B) — 8 ГБ RAM, работает на CPU. Для базовых подсказок.
👉E4B (4B) — от 16 ГБ RAM. Идеальный баланс для большинства разработчиков.
👉7B–14B — от 16 ГБ (лучше 32 ГБ). Нужен GPU или мощный нейронный движок.
👉26B A4B / 31B — 32+ ГБ RAM. Только с квантованием или на профессиональных станциях.
Для обладателей MacBook Pro с 32+ ГБ и чипом M Pro/Max открвается много интересного. На такой конфигурации вы комфортно запустите:
👉E4B (4B) — молниеносно
👉26B A4B — отличный уровень интеллекта
👉31B — с квантованием (потеря качества минимальна)
Благодаря Unified Memory и оптимизации через Metal MacBook Pro часто эффективнее PC с дискретными видеокартами в том же классе памяти.
———
Gemma 4 в Android Studio делает локального агентного ассистента реальностью. Вы получаете современный AI для сложных задач без облаков и без счетов за API.
Выбрать модель можно прямо в настройках Android Studio через LLM‑провайдера (LM Studio, Ollama и др.). Я пойду тестировать её, потому что локальный AI агент - это очень круто!
🔗 Источник - Android Dev Blog
#Gemma4#AndroidDe#AndroidStudio#AgentMode