TGINSIGHT CHAT
GitHub Community
@GitHub
TechnologiesЛучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Проекты скидывать сюда: @makosha_work Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD
Ostatnie posty
Strona 7 z 85 · 1,017 postów
Opublikowano 7 maj
🔴Разработчики, держите дайджест Яндекса за апрель: что полезного почитать, посмотреть и куда сходить в ближайшее время. Почитать ➕Релиз userver 3.0 и переход на C++20 — зачем отказались от C++17 и что изменилось во фреймворке. Разбирает Антон Полухин из Техплатформы Городских сервисов Яндекса ➕Как фронтенд работает с LLM? Объясняет Андрей Мелихов из Yandex Cloud на примере Yandex DataLens: как устроена интеграция, из каких компонентов она состоит и как команды делят зоны ответственности ➕Как с помощью LLM автоматизировать поиск уязвимостей в коде — на примере TrustYFox. Своим опытом делится Андрей Фримучков, создатель инструмента Посмотреть ➕Дискуссия с Dream → Teamlead про AI в работе тимлида: какие задачи уже можно ускорить и упростить ➕Доклад про RAG-системы с Saturday ML Party: как они устроены и когда стоит дообучать модели ➕Подкаст аналитиков Яндекса — тоже про аналитиков: как устроена культура команд и как найти свою Посетить ➕16 мая — Backend Talks в Москве: лучшие практики высоконагруженных систем, хардовые доклады и нетворкинг. Специальный гость — учёный Владимир Сурдин ➕23 мая — Я.Железо в Москве и онлайн: конференция про устройства, роботов и автономный транспорт — от железа до ML ➕23 мая — Рекурсия по городу: CTF-квест по Москве с 30+ локациями. Какой маршрут выбрать и по какой стратегии двигаться — решать только вам 〰️ Сохраняйте, чтобы не потерять, и делитесь с коллегами
Opublikowano 7 maj
Claude Skills — 66 специализированных навыков для разработчиков полного цикла. Превратите Claude Code в своего помощника-программиста. 🐱GitHub
Opublikowano 7 maj
Claude-code-pm-course — интерактивный курс, обучающий продакт-менеджеров эффективному использованию Claude Code в повседневной работе. 🐱GitHub
Opublikowano 7 maj
Free-llm-api-resources — cписок бесплатных ресурсов для логического вывода на основе больших языковых моделей, доступных через API. 🐱GitHub
Opublikowano 6 maj
Monty — минимальном безопасном интерпретаторе Python, написанном на языке Rust для использования в системах искусственного интеллекта 🐱GitHub
Opublikowano 6 maj
Shannon Lite — это автономный ИИ-тестировщик для веб-приложений и API. Он анализирует исходный код, выявляет векторы атак и выполняет реальные эксплойты, чтобы обнаружить уязвимости до того, как они будут использованы. 🐱GitHub
Opublikowano 6 maj
LiteBox — это операционная система с библиотекой для создания «песочниц», которая значительно сокращает взаимодействие с хостом, тем самым уменьшая поверхность атаки. Она ориентирована на простое взаимодействие различных «северных» и «южных» платформ. LiteBox предназначена для использования как в ядре, так и вне его. 🐱GitHub
Opublikowano 6 maj
Escrcpy позволяет вам зеркально отображать и управлять вашим устройством Android на компьютере с помощью технологии scrcpy с низкой задержкой, а также умных команд ИИ, управления несколькими устройствами, беспроводных подключений и автоматизации. 🐱GitHub
Opublikowano 6 maj
ANet — это инструмент для организации приватного, защищенного информационного пространства между близкими людьми. Мы строим цифровые мосты там, где обычные пути недоступны. Это не сервис. Это технология для связи тех, кто доверяет друг другу. 🐱GitHub
Opublikowano 6 maj
Маскируем AI-текст под «человеческий» Если нужно убрать признаки генерации — есть сервис, который делает это быстро и без лишних действий. Он переписывает текст, убирает шаблонность, сохраняет смысл и делает подачу более естественной. Работает бесплатно, без регистрации и обещает удалять данные после сессии. Пробуем 🐱GitHub
Opublikowano 6 maj
Review-prompts — подсказки по проверке кода с помощью искусственного интеллекта для разработки ядра Linux, systemd и iproute. Работает с Claude Code и другими инструментами на основе ИИ. 🐱GitHub
Opublikowano 5 maj
Nanochat — это простейшая экспериментальная платформа для обучения больших языковых моделей. Она рассчитана на работу на одном узле с графическим процессором, имеет минимальный объем кода, который можно взломать, и охватывает все основные этапы обучения больших языковых моделей, включая токенизацию, предварительное обучение, тонкую настройку, оценку, логический вывод и пользовательский интерфейс чата. 🐱GitHub