DevOps

✔️Более 700 актёров, сценаристов и других авторов подписали антииИ-заявление В Голливуде запустили новую кампанию против подхода “натренируем ИИ на чужом контенте - потом разберёмся”. К заявлению присоединились 700+ представителей индустрии, среди публичных имён: - Scarlett Johansson - Cate Blanchett - Joseph Gordon-Levitt Что требуют: - чтобы ИИ-разработчики использовали лицензирование и партнёрства - вместо обучения моделей на работах, защищённых авторским правом, без согласия и оплаты Ключевая идея кампании - licensed input stream: датасеты должны формироваться через контракты, где прописано: - какие материалы можно использовать - для каких задач - на каких финансовых условиях И главное - чтобы права на данные были проверяемыми и аудируемыми, а не “серой зоной”. variety.com/2026/film/global/scarlett-johansson-cate-blanchett-anti-ai-campaign-1236637571/

🚀Подборка репозиториев, которые реально полезно добавить в закладки - от фронтенда до AI/LLM. Frontend / UI 1) Flexbox Froggy - учим flexbox в формате игры https://github.com/thomaspark/flexboxfroggy 2) shadcn/ui - топовая база UI-компонентов для React https://github.com/shadcn-ui/ui 3) 50 Projects in 50 Days - прокачка практикой https://github.com/bradtraversy/50projects50days 4) Awesome React Components - огромная коллекция компонентов https://github.com/brillout/awesome-react-components 5) Awesome CSS - всё про CSS, паттерны и идеи https://github.com/awesome-css-group/awesome-css AI / Multimodal / LLM 6) LLaVA - Large Language and Vision Assistant https://github.com/haotian-liu/LLaVA 7) CLIP - contrastive обучение текста и изображений https://github.com/openai/CLIP 8) Transformers - главная библиотека для SOTA NLP/Multimodal моделей https://github.com/huggingface/transformers 9) Awesome Multimodal ML - бумаги + репозитории по multimodal https://github.com/pliang279/awesome-multimodal-ml 10) RAG from Scratch - собрать RAG пошагово и понять как работает https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch 11) Awesome LLM Apps - подборка production-ready LLM приложений https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 12) LLM Engineer Handbook - гайд по профессии LLM-инженера https://github.com/PacktPublishing/LLM-Engineers-Handbook Agents / Tools 13) MCP Python SDK - официальный SDK Model Context Protocol https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk ML / CV collections 14) Awesome Machine Learning - curated ML фреймворки и библиотеки https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning 15) Awesome Computer Vision - огромная база по Computer Vision https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision 16) AI Engineering Hub (ZenML) - MLOps и инженерная часть AI https://github.com/zenml-io/zenml Qwen ecosystem 17) Qwen (Official) https://github.com/QwenLM/Qwen 18) Qwen Fine-Tuning Examples https://github.com/QwenLM/Qwen-Finetuning Reinforcement Learning 19) Spinning Up in Deep RL (OpenAI) https://github.com/openai/spinningup 20) Reinforcement Learning: An Introduction (Sutton & Barto) https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction Core DL 21) PyTorch https://github.com/pytorch/pytorch Generative AI 22) Awesome Generative AI Guide https://github.com/steven2358/awesome-generative-ai

Жизнь глазами сеньора со стажем 10+ лет

🐙 Copilot Spaces - как дебажить issues в разы быстрее GitHub показали классную фичу - Copilot Spaces. Это буквально “контекстная папка” для ИИ, чтобы он перестал отвечать общими словами и начал реально помогать по проекту. Проблема, которую решает Spaces: когда приходит issue, ты сначала тратишь время не на фикc, а на разогрев: ищешь нужные файлы, смотришь старые PR, читаешь доки, вспоминаешь правила проекта. Copilot без контекста = бесполезные советы. Copilot с контекстом = реальный ассистент. Что такое Space Это пространство, куда ты собираешь всё важное по задаче: - конкретные файлы или целый репозиторий - issue/PR по теме - архитектурные заметки и правила проекта - документацию и спецификации И дальше Copilot начинает: - понимать структуру проекта - ссылаться на реальные файлы - предлагать план фикса без выдумок Как использовать для дебага 1) Создаёшь Space под конкретный баг 2) Добавляешь issue + важные файлы/доки 3) Просишь Copilot: “Найди причину, предложи план и минимальный фикс” 4) Дальше можно использовать coding agent, чтобы он подготовил изменения/PR Итог Copilot Spaces - это способ превратить дебаг из “поиска контекста” в быстрый разбор: собрал материалы → получил план → сделал фикс. Источник: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-use-github-copilot-spaces-to-debug-issues-faster/

💾 Оперативная память может резко подорожать - аналитики ждут новый скачок цен Индустриальные аналитики прогнозируют крупный рост цен на оперативную память. Citibank резко пересмотрел прогноз: 📈 теперь ожидается рост цен на DRAM в 2026 году на +88% (раньше прогнозировали **+53%**). Почему так: Micron прямо заявляет, что дефицит DRAM сохранится даже после 2026. Даже с запуском новых фабрик компания считает, что сможет закрыть только 50% - 66% спроса клиентов. Главный драйвер - AI. ИИ-сервера и ускорители сжирают память тоннами, и это вытесняет обычный рынок. Дополнительный фактор: производители памяти переводят мощности на более прибыльные AI/Server чипы, создавая “искусственный дефицит” обычной DRAM и NAND, которые идут в: - ПК - ноутбуки - телефоны - бытовые гаджеты Итог для пользователей: производители ПК уже предупреждают - в 2026 году розничные цены могут вырасти на +15% - 20%. https://x.com/Beth_Kindig/status/2012612262767321271

🛑💳 Just Fucking Cancel: Умное управление подписками Этот проект — навык для Claude, который помогает анализировать ваши транзакции и отменять ненужные подписки. Просто загрузите CSV-файл с выписками, и Claude задаст вопросы, чтобы определить, что стоит отменить, а что оставить. Все данные остаются на вашем компьютере, обеспечивая конфиденциальность. 🚀Основные моменты: - Анализирует ваши транзакции и выявляет повторяющиеся платежи. - Задает персонализированные вопросы для лучшего понимания ваших нужд. - Автоматически помогает отменять подписки через браузер. - Все данные остаются локальными, без загрузки в облако. - Бесплатный навык при наличии подписки на Claude Pro. 📌 GitHub: https://github.com/rohunvora/just-fucking-cancel

🤖 Лучшие GitHub-репозитории, чтобы выучить AI с нуля в 2026 Если хочешь разобраться в ИИ не по курсам “в вакууме”, а через реальные open-source проекты - вот топ реп, которые реально ведут от базы до практики: 1) Karpathy – Neural Networks: Zero to Hero Самый понятный вход в нейросети и backprop “на пальцах” https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero 2) Hugging Face Transformers Главная библиотека современного NLP/LLM: модели, токенизаторы, fine-tuning https://github.com/huggingface/transformers 3) FastAI – Fastbook Практическое DL-обучение через проекты и эксперименты https://github.com/fastai/fastbook 4) Made With ML ML как инженерная система: пайплайны, прод, деплой, мониторинг https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML 5) Machine Learning System Design (Chip Huyen) Как строить ML-системы в реальном бизнесе: данные, метрики, инфраструктура https://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design 6) Awesome Generative AI Guide Подборка материалов по GenAI: от основ до практики https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide 7) Dive into Deep Learning (D2L) Одна из лучших книг по DL + код + задания https://github.com/d2l-ai/d2l-en Сохрани себе - это база, на которой можно реально вырасти до ML/LLM-инженера. @DevOPSitsec

🧠 Microsoft: как люди используют ИИ - сильно зависит от контекста Microsoft проанализировали 37.5 млн+ диалогов с Copilot и увидели простую, но важную закономерность: 💻Днём и с компьютера (рабочие часы) люди чаще спрашивают про: - продуктивность - работу и карьеру - задачи “по делу” 📱С телефона и поздно ночью запросы уходят в другое: - здоровье - игры - философия - личные советы и размышления Интересно, что со временем Copilot уходит от чисто рабочих сценариев: всё больше запросов становится “повседневными”. Это намекает на тренд: ИИ постепенно превращается не только в инструмент для работы, а в постоянного помощника по жизни. ⚡️Полное исслежование: https://www.deeplearning.ai/the-batch/microsoft-study-shows-people-use-ai-very-differently-at-different-times-or-on-different-devices/

Мотивирует написать хороший код

🖥Cтартовый сетап Linux-сервера перед любым проектом. Идея простая: за 10 минут ты приводишь систему в “боевое” состояние - обновления, базовые утилиты, безопасность, firewall, SSH, fail2ban, мониторинг и комфорт для работы. Такой набор закрывает 90% типовых проблем: - меньше взломов (SSH + fail2ban + firewall) - меньше “оно не работает” (curl, git, build tools, unzip) - проще дебажить (htop, ncdu, lsof, net-tools) - быстрее сопровождать (логирование + мониторинг) # Ubuntu/Debian - fast server bootstrap sudo apt update && sudo apt -y upgrade # Base tools sudo apt -y install curl wget git unzip zip jq ca-certificates gnupg lsb-release \ htop iotop ncdu lsof net-tools dnsutils ufw fail2ban tmux vim # Firewall sudo ufw default deny incoming sudo ufw default allow outgoing sudo ufw allow OpenSSH sudo ufw --force enable # SSH hardening (recommended after adding SSH keys) sudo sed -i 's/^#\?PasswordAuthentication.*/PasswordAuthentication no/' /etc/ssh/sshd_config sudo sed -i 's/^#\?PermitRootLogin.*/PermitRootLogin no/' /etc/ssh/sshd_config sudo systemctl restart ssh # Fail2ban sudo systemctl enable --now fail2ban # Time sync sudo timedatectl set-ntp true

🔥AnthropicAI выпустили Claude Cowork - по сути это Claude Code, но для НЕтехнарей Идея простая: теперь агенты на твоём компьютере становятся доступными не только разработчикам. Что умеет Claude Cowork: ✅Долгие задачи прямо на твоём ПК Не “ответил и забыл”, а реально берёт задачу и делает её часами, пока не закончит. ✅Без терминала Никаких команд, npm, pip и прочего - запускается прямо в Claude app как новая вкладка. ✅Доступ ко всему контексту компьютера Может: - видеть файлы и папки - использовать контекст приложений - управлять браузером - собирать данные и заполнять формы - выполнять цепочки действий Мир сейчас впервые массово увидит, каково это - когда твой компьютер реально работает за тебя, пока ты спишь. Следующий шаг очевиден: люди начнут “нанимать” ИИ как ассистента,а не как чатбота. Ждём эпоху: *поставил задачу вечером → утром получил готовый результат*. 📌Скачать: https://claude.com/download 📌Анонс: https://claude.com/blog/cowork-research-preview

Итоги года