Начался 10мин 15сек назад.
Скорее всего еще идет.
Следующий через 6дн 23ч 49мин 44сек
Краткое резюме: GoLand 2026.2 объединяет профилирование, оптимизацию структур и миграции кода в IDE, добавляет улучшения AI, поддержку Docker Compose и Terraform, и ускоряет работу с большими проектами и WSL.
- Новое окно Go Optimization: единый рабочий процесс для профилирования, анализа escape и оптимизации struct прямо в IDE, с навигацией к исходникам.
- pprof без настроек: профилирование обычных приложений (CPU, память, mutex, блоки, горутины) из конфигураций запуска, импорт/экспорт профилей.
- Поддержка Goroutine leak: анализ утечек горутин из Go 1.27 вместе с остальными типами профилей для диагностики конкуренции.
- Встраивание профайла в редактор: аннотации в gutter, переключение между flame graph, call tree, графами и переход к коду.
- Интеграция go fix: рекомендации официального инструмента миграции прямо в редактор, с возможностью автоматизации в pre-commit.
- AI и Copilot: менеджер навыков агентов, настраиваемые модели автодополнения и интеграция GitHub Copilot в единый AI-опыт.
- Улучшения производительности и удобства: авто‑создание run/debug, асинхронная запись файлов, быстрее анализ больших проектов и улучшенная поддержка Git worktrees.
„на жабе мы завтра найдем, а ты поди нади XYZчан“
даже в ии времена в голове ничего не кликает
1. Какой процент АИ-слопа сегодня устанавливает ваш пакетный менеджер?
2. Как вы это посчитали?
А учитывая, сколько идея жрёт ресурсов - рефакторинг того не стоит
Краткое изложение: OpenAI выпустила Codex Micro — мини-клавиатуру за $230 для продвинутых пользователей Codex, с подсветкой агентов, джойстиком, регулятором рассуждений и настраиваемыми хоткеями.
- Устройство: Codex Micro — мини-клавиатура, ориентированная на интенсивное использование OpenAI Codex для интеграции ИИ-агентов в рабочий процесс.
- Стоимость: Официальная цена — $230, позиционируется как специализированный инструмент для «power users» Codex.
- Управление агентами: Шесть светящихся клавиш показывают статус агентов и позволяют быстро переключаться между мультиагентными конфигурациями.
- Аппаратные элементы: Есть джойстик для навигации, регулятор уровня рассуждений и настраиваемые сочетания клавиш, включая голосовой рекордер для аудиопригласов.
- Механика клавиш: Производитель Work Louder предлагает варианты механических переключателей — «clicky» и «silent» — для разного тактильного ощущения.
- Контекст стратегии: Выпуск подчёркивает ставку OpenAI на Codex, после интеграции в десктоп-приложение и маркетинговых инициатив.
- Пользователи: Codex и ChatGPT Work достигли примерно 8 миллионов активных пользователей, что усиливает смысл выпуска специализированного аксессуара.
Краткое содержание: Стоимость написания кода упала, но обсуждение, ревью и владение изменением остаются дорогими. Используйте быстрые ограниченные патчи (агенту) как проверку стоимости, затем решайте по факту — не все сгенерированное можно или стоит принимать.
- Тренд: теперь самое дорогое — не написать код, а обсуждать и согласовывать изменения, что ломает прежние инженерные инстинкты и замедляет работу.
- Тактика: вместо длинных дебатов попросите ограниченный пробный патч — это дешёвая проверка, показывающая реальные риски и объём изменений.
- Пробный патч — инструмент, а не релиз: он помогает увидеть затронутые файлы, тесты и скрытые продуктовые решения за 30 минут вместо двух дней.
- Ограничения важны: минимальный патч, существующий флаг, без изменения публичного контракта и с тестами — показывает, кто действительно готов владеть изменением.
- Риск владения: дешёвый в генерации код не значит дешёвый в сопровождении; авторизация, конфиденциальность, биллинг и контрактные изменения по-прежнему дорого обходятся.
- Новое умение: быстро оценивать неопределённость — отличать продуктовые решения от простых имплементаций и решать, когда «попробовать» — лучший ответ.
Краткое резюме: Claude Code 2.1.198 ввёл авто-продолжение вопросов пользователя (таймаут 60 с), что позволило агентам принимать решения без явного разрешения; обнаружено, обсуждено, затем по умолчанию отключено в последующих релизах.
- Что произошло: версия 2.1.198 добавила AskUserQuestion с авто-ответом через 60 с, отправляя результат модели как «продолжить по лучшему суждению».
- Последствия: частично введённые ответы могли быть отправлены вместе с модельным выбором; это риск при управлении деплоем и многопоточных агентах.
- Обнаружение: баг заметили в issue #73125; скрытый escape-параметр CLAUDE_AFK_TIMEOUT_MS обсуждался в ветке, не в changelog.
- Интерфейс: на экране был обратный отсчёт, но он отображался поздно (последняя треть таймаута) и преимущественно для активно смотрящих.
- Разграничение разрешений: таймаут не срабатывал для инструментов с разрешениями, но обходы и allowlist делали защиту бесполезной для автоматизированных агентов.
- Исправление: 2.1.200/2.1.211 переключили авто-продолжение в opt-in (/config askUserQuestionTimeout), значение по умолчанию стало «никогда».
- Выводы: проблема показала нехватку документирования и контроля релизов; остаются вопросы о человеческом участии в проектировании, ревью и выпуске функции.
Краткое резюме: После семи лет эксплуатации Scarf постепенно переехал с Haskell на Python из‑за медленных сборок, экосистемных трений и новых возможностей AI‑ассистентов, которые сделали быструю обратную связь важнее строгой типовой безопасности.
- Причины перехода: Haskell давал надежный, безопасный код, но дорого обходился сборкой, кэшем и поддержкой инструментов в продакшне, особенно при параллельной работе агентов.
- Влияние ИИ: LLM умеют быстро генерировать код; при медленных компиляциях ценность статической проверки падает, а время «cold start» становится узким местом для агентов.
- Практическая миграция: новые API Scarf пишут на Python, старые Haskell‑сервисы продолжают работать, постепенный перевод минимизирует риск и позволяет использовать LLM для портирования.
- Плюсы перехода: быстрее цикл разработки, больше автоматических тестов, мгновенные хотфиксы и более высокая мотивация команды при меньших затратах на toolchain.
- Опасения для Haskell: если экосистема не адаптируется к AI‑рабочим процессам (быстрые сборки, примеры, документация, онбординг), язык рискует утратить актуальность и рост.
- Рекомендации сообществу: сосредоточиться на ускорении сборки, улучшении примеров и документации, поддержке workflows для агентов и финансировании координированных инженерных усилий.
- Итог: Scarf по‑прежнему уважает Haskell и использует его в продакшне, но в новых разработках выбрал Python, потому что это логично в условиях ускорившейся экономики разработки под влиянием AI.
Краткое содержание: автор описывает конфликт между Bun и сообществом Zig из‑за управления, качества кода и ценностей; радуется переписке на Rust как решению; критикует маркетинговые утверждения Bun; выражает сочувствие к Джарреду и намерение сосредоточиться на позитивном в сообществе Zig.
- Контекст и история: Джарред развивал Bun быстро, привлёк VC и сменил роль разработчика на менеджера, что привело к конфликтам с ценностями сообщества Zig и ухудшению рабочих практик.
- Проблемы управления: жалобы на плохую коммуникацию, нереалистичные ожидания и токсичную культуру в компании Oven/Bun, что отпугивало таланты сообщества Zig.
- Качество кода: в репозитории Bun обнаруживали «костыли», злоупотребление assert и накопление технического долга; попытки Zig помочь не дали устойчивого результата.
- Отношения и последствия: из‑за риска репутации и прекращения пожертвований ZSF дистанцировалась; приобретение Anthropic и последующий уход донатов закрепили разрыв.
- Переписывание на Rust: автор рад уходу проблемы на Rust, считает это освобождением для Zig; сомневался в технической возможности, но приветствует результат.
- Критика блогпоста: обвиняет пост в введении в заблуждение — недооценке усилий по устранению багов, неверных аргументах про тесты, LTO и компиляцию; утверждает, что многие оптимизации стоило сделать в Zig-версии.
- Заключение и эмпатия: автор признаёт личную обиду, но желает Джарреду успеха; планирует фокусироваться на позитивных проектах и восстановлении репутации Zig.
Обсуждали позицию Торвальдса по AI?
https://lore.kernel.org/linux-media/CAHk-=wi4...
«I realize that some people really dislike AI, but this is an area
where I’m willing to absolutely put my foot down as the top-level
maintainer.»
Making sure you're not a bot!
Коротко: Anubis защищает сайт от массового скрейпинга, используя proof-of-work (как Hashcash) и дополнительные проверки браузера; это увеличивает нагрузку для скрейперов и требует включённого современного JavaScript.
- Anubis — промежуточное решение для защиты сервера от агрессивного скрейпинга, уменьшающее доступность ресурсов при массовых запросах.
- Используется схема Proof-of-Work, похожая на Hashcash: одноразовая вычислительная задача, незаметная для единичных пользователей, дорогостоящая при массовом сканировании.
- Цель — сделать скрейпинг экономически невыгодным, повышая затраты для автоматизированных ботов и парсеров.
- В будущем планируется усилить идентификацию headless-браузеров (например, по особенностям рендеринга шрифтов), чтобы реже показывать PoW-страницу легитимным пользователям.
- Anubis требует поддержки современных функций JavaScript; расширения вроде JShelter могут нарушать её работу.
- Рекомендуется отключить JShelter или подобные плагины на этом домене, иначе защита может блокировать или мешать доступу.
Anthropic опубликовала масштабное исследование, подтвердившее, что нейросеть Claude кардинально меняет свой «характер» и стиль общения в зависимости от языка, на котором к ней обращаются
https://www.anthropic.com/research/claude-val...
How Claude's values vary by model and language \ Anthropic
Кратко: Claude выражает разные ценности по четырём осям; эти профили различаются между моделями (Sonnet, Opus) и языками, влияя на тон, точность и осторожность ответов.
- Четыре оси: Уступчивость vs Осторожность; Теплота vs Строгость; Глубина vs Краткость; Откровенность vs Исполнение — они объясняют 15% вариации ценностей Claude.
- Метод: из 3,307 значений сгруппировали 339, затем проанализировали ~310,000 разговоров (3 моделей × 20 языков) и применили редукцию размерности для построения осей.
- Различия между моделями: Sonnet 4.6 — более уступчивый и тёплый; Opus 4.7 — более осторожный, строгий, глубокий и откровенный; Opus 4.6 — склонен к краткости и исполнению.
- Различия по языкам: Анфаза на теплоте сильнее в арабском и хинди; строгость — в английском и русском; откровенность заметна в голландском, исполнение — в индонезийском.
- Причины и последствия: вариации могут исходить из объёма и состава тренировочных данных и культурных норм; они влияют на пользовательский опыт и требуют дальнейшего изучения.
- Дальнейшие шаги: трассировать различия к конкретным данным и этапам обучения, чтобы понять, какие изменения нужны для согласованности ценностей между моделями и языками.
100 страничное письмо об увольнении: менеджерка Alibaba рассказала о корпоративном пекле в компании.
https://www.thetimes.com/world/asia/article/r...
Verifying Device
Краткое резюме: Проверка устройства не прошла. Попробуйте повторить попытку и выполните базовую диагностику соединения и учётных данных. Если проблема сохраняется, следуйте рекомендациям ниже или обратитесь в службу поддержки.
- Повторите попытку: нажмите «Проверить снова» или перезапустите процесс в приложении/браузере.
- Проверьте соединение: убедитесь в стабильности сети Wi‑Fi или мобильного интернета и перезапустите роутер при необходимости.
- Проверьте учётные данные: убедитесь, что вводите правильный логин, пароль и код подтверждения (если используется).
- Очистите кеш и куки браузера или переустановите приложение, чтобы исключить локальные ошибки.
- Попробуйте другое устройство или браузер, чтобы понять, связана ли проблема с конкретным устройством.
- Подождите и попробуйте позже: временные сбои серверов или сетевые перегрузки могут вызывать ошибку.
- Свяжитесь со службой поддержки: пришлите скриншот ошибки, время попытки и модель устройства для ускорения решения.
Postgres rewritten in Rust, now passing 100% of the Postgres regression tests x200 performance
https://news.ycombinator.com/item?id=48841676
https://vibeos.sh/
vibeOS: веб-песочница, где вместо окон — промпты, а вместо системных вызовов — Claude Code. Это не ОС, а среда исполнения React-приложений на лету под управлением ИИ-агента. Фишка в том, что весь стек (NextJS, Tailwind, tRPC) пересобирается в рантайме по текстовому запросу. Для параноиков — официальный Docker-образ для локального запуска без облачных провайдеров.
vibeOS - next generation operating system
**Кратко:**
vibeOS — ОС следующего поколения в Docker: запускается в облаке или локально, защищена по умолчанию. Запустите: `docker run caffeinum/vibe-os`, затем откройте интерфейс в браузере.
- Dockerized: готовый к контейнеризации образ для быстрого развертывания на любой Docker‑совместимой платформе.
- Запуск везде: работает в облаке, на локальном ПК, в тестовых средах и CI/CD.
- Защищена по умолчанию: базовые меры безопасности включены сразу после запуска.
- Простая команда старта: `docker run caffeinum/vibe-os` — минимум действий для поднятия системы.
- Доступ через браузер: веб‑интерфейс для управления и настройки без дополнительных клиентов.
- Гибкость использования: подходит для разработки, демонстраций и лёгкого продакшена.