14280
Полезные инструменты для программистов — бесплатные и платные Разместить рекламу: @tproger_sales_bot Правила общения: https://tprg.ru/rules Другие каналы: @tproger_channels Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/mX0S
Эван Хан выложил ZIP Shrinker, браузерную утилиту, которая уменьшает размер ZIP-архивов без потери обратной совместимости. Работает в том числе с форматами, которые внутри ZIP: APK, EPUB, JAR, OOXML и так далее.
Что делает утилита:
— Перекомпрессирует каждый файл с более сильным Deflate. Под капотом libdeflate (Эван собрал libdeflate.js, WebAssembly-обёртку), для скорости. Альтернатива Zopfli сжимает чуть лучше, но сильно дольше.
— Удаляет необязательные метаданные (комментарии и прочее).
— Удаляет записи для директорий, потому что большинству экстракторов они не нужны.
Что получается в анекдотических тестах:
— Исходники Linux v6.19: минус 15,8 МиБ, около 5,62 процента.
— EPUB «Ромео и Джульетта» из Project Gutenberg: минус 51,2 КиБ, около 18,16 процента.
— Signal для Android v8.3.4 в виде APK: минус 25,6 МиБ, около 30,06 процента.
Что это даёт. Формат остаётся ZIP, архив открывается старыми распаковщиками, место экономится. Если бы Project Gutenberg перекомпрессировал все EPUB-книги, мог бы заметно сократить трафик.
Утилита открытая, исходники на Codeberg.
@prog_tools (теперь и в Max)
Grok Build — CLI-агент для кодинга от xAI, $300 в месяц
xAI выпустила Grok Build: первый собственный ИИ-агент для написания кода, который работает прямо из терминала. Скачиваешь, логинишься, запускаешь. Никакого GUI.
Из заявленных возможностей: план-режим перед выполнением (агент показывает что собирается сделать, можно поправить до старта), поддержка MCP-серверов и совместимость с существующими рабочими процессами.
Прямые конкуренты: Claude Code и Codex CLI. Но ценник другой: Grok Build доступен только подписчикам SuperGrok Heavy от $300 в месяц. Для сравнения: Cursor Pro стоит $20, Claude Code Pro от $20, Codex CLI входит в ChatGPT Pro за $200.
Инструмент в ранней бете. Подробнее на Tproger.
@prog_tools (теперь и в Max)
OpenClaw требует свой DevOps. 5 фреймворков, которые — нет
У OpenClaw одна задача: уметь всё. Мультиагентность, локальный запуск, кастомные каналы. Но за это приходится платить: самостоятельно крутить инфру, поднимать брокеры, следить за контейнерами.
Если не хотите стать своим DevOps для агента, то у нас на сайте найдёте пять альтернатив, которые делают разные ставки:
— NanoClaw — агент в контейнере, WhatsApp, долговременная память.
— PicoClaw — лёгкий рантайм для edge. Меньше компонентов, меньше точек отказа.
— TrustClaw — управляемая платформа, не требует self-host.
— NanoBot — Python-каркас.
— IronClaw — модульная база: сбор данных → проверка → отчёт.
Все пятеро работают с OpenAI-compatible API, то есть подключаются без платформенных костылей. Можете выбрать тот вариант, который подходит вам лучше всего.
@prog_tools (теперь и в Max)
Bitwarden — open-source менеджер паролей. Хранит пароли, TOTP-коды, заметки и данные карт в зашифрованном хранилище, которое синхронизируется между устройствами. Есть бесплатный план и платные с расширенными фичами. Но официальный сервер тяжеловат для домашнего хостинга — отсюда и родился Vaultwarden, лёгкий Rust-форк, совместимый с теми же клиентами.
Недавно вышел свежий релиз 1.36.0 (3 мая) в первую очередь security-апдейт: закрыты уязвимости SSRF через иконки, CSRF в SSO, перечисление пользователей и привязка существующих аккаунтов через SSO. Плюс добавили архивирование записей (не удалять, а убирать из основного списка) и обновили Web Vault до v2026.4.1.
Если хостите самостоятельно — обновление критичное, рекомендую применить. Если ещё не пользуетесь, то рекомендую попробовать, удобная штука.
@prog_tools (теперь и в Max)
⚡️ NVIDIA открыла бесплатный доступ к 80+ ИИ-моделям через свой NIM API. OpenAI-совместимый endpoint т.е. меняете base URL и продолжаете использовать тот же код.
Что доступно: DeepSeek, Kimi, GLM, MiniMax, Zhipu AI, Llama 3.1 405B, Mixtral и другие. Полный список — на build.nvidia.com.
Бесплатный тариф: 1000 запросов в месяц, ~10 запросов в минуту. Карта не нужна.
Как подключить:
— Регистрация на build.nvidia.com (телефон для верификации)
— API ключ выдаётся сразу
— Endpoint: https://integrate.api.nvidia.com/v1
Есть один нюанс, российские номера (+7) не поддерживаются в системе автоматической верификации. На форуме NVIDIA десятки запросов на ручную верификацию от российских разработчиков, но проще и быстрее использовать другой номер.
Модели вызываются через стандартный OpenAI SDK, меняете только base URL и имя модели. Лимиты не прям огромные, но пользоваться можно. И что круто, версии моделей актуальные.
@prog_tools (теперь и в Max)
Что сегодня есть на рынке российских BI-платформы
Протестировали четыре отечественных решения по трём критериям: консолидация источников, дашборды без аналитика, автоматизация отчётов.
— Yandex DataLens — бесплатный тариф для личного использования. Встроенный ИИ-агент пишет формулы и JS-кастомизации прямо в интерфейсе, сообщество 14 000+ человек;
— Visary BI — источники (1С + Excel + CRM) объединяются визуально без кода. По данным вендора, от подключения до рабочего дашборда — три дня;
— Visiology — собственный аналитический движок с поддержкой DAX и Smart Forms для сбора данных с филиалов прямо в браузере;
— Luxms BI — лицензия ФСТЭК, поддержка write-back прямо в дашбордах и интеграция с IoT-датчиками.
У каждого свои сильные стороны — выбор зависит от задачи: объём данных, инфраструктурные требования, нужен ли ETL внутри платформы. Детальный разбор с кейсами и ценами по ссылке.
#инструменты #аналитика
@prog_tools (теперь и в Max)
Вышел Git 2.54, и в официальном блоге GitHub разобрали главные нововведения релиза. В этот раз добавили фичи, которые сильно упростят жизнь при работе с историей и хуками.
Коротко о главном:
— Новая команда `git history`. Главная киллер-фича релиза (пока экспериментальная). Она позволяет переписывать историю без необходимости запускать запутанный интерактивный rebase (git rebase -i). Сейчас она умеет делать две вещи: быстро переименовать сообщение старого коммита (reword) или разбить один большой коммит на несколько маленьких (split).
— Хуки (Hooks) переехали в конфиги. Раньше Git-хуки нужно было хранить как исполняемые скрипты в скрытой папке .git/hooks, что делало их перенос между проектами настоящей болью. Теперь хуки можно задавать прямо в конфигурационных файлах (на уровне юзера, системы или конкретного репозитория).
— Умная обработка HTTP 429. Если сервер GitHub или GitLab устал и отдает ошибку «Слишком много запросов» (HTTP 429), Git больше не будет просто падать с ошибкой. Он прочитает заголовки ответа и сам подождёт нужное время перед повторной попыткой. Для этого добавили настройки http.maxRetries и http.maxRetryTime.
— Улучшенный `git log -L`. Команду, которая показывает историю изменения конкретных строк в файле, переписали. Теперь она умеет работать с флагами поиска по содержимому (типа -S и -G) и выдаёт более компактный и читаемый дифф.
— Новая стратегия обслуживания. При ручном запуске команды git maintenance теперь по умолчанию используется стратегия geometric, которая быстрее работает с большими монорепозиториями.
@prog_tools (теперь и в Max)
Ребята из SourceCraft и Tproger пофантазировали и выкатили интерактивный 3D-квест
Получилась классная игра с космической картой, где можно летать по орбитам и разгадывать загадки.
Исследуйте инструменты для разработчиков, отвечайте на вопросы про космос и программирование и выигрывайте космические призы: https://tprg.ru/YgKJ
@prog_tools (теперь и в Max)
Как решить задачу охраны промышленных объектов
Проинспектировать НПЗ с десятками корпусов или организовать охрану трубопровода на 400 км — задача не из простых.
Камеры не заглянут за угол. Дрон через 30–40 минут работы придется зарядать. Охранник — дорого, медленно, небезопасно.
Остаётся робособака. Они уже вышли за пределы мемных видео от Boston Dynamics, и сейчас активно используются в кейсах, вроде охраны.
Как они устроены технически — можете узнать в материале на нашем сайте. Внутри:
— как устроено ядро и почему к нему нет прямого доступа
— почему к лидару обязательно добавляют сонар и радар
— как работает рой в mesh-сети без GPS
— где робот ломается (метель, стройка, полиэтиленовая плёнка)
Спойлер: экосистема пока сырая, стандартов нет, собрать самому нельзя. Но альтернативы для сложного рельефа и помещений — нет.
@prog_tools (теперь и в Max)
Три ИТ-события, которые вы могли пропустить (а зря)
Пока все гонятся за хайповыми новостями, мы вместе с коллегой Андреем Дмитриевым из JUG.ru собрали события, которые уже повлияли на мир разработки.
В пилотном выпуске нового подкаста:
— Хакеры стерли десятки тысяч ПК через Microsoft Intune
— Дефицит оперативной памяти до 2030 года
— Оптимизация glibc под x86_64
О других событиях вы можете узнать, послушав подкаст.
Особое внимание предлагаем уделить рефлексии. В выпуске мы подсветили, почему те или иные истории важны для ИТ-сообщества. А теперь призываем вас в комменты под видео: что уже вошло в вашу жизнь из этих кейсов? И как думаете, что из этого не производит резонанса?
Смотрите подкаст и присоединяйтесь к дискуссии: https://tprg.ru/S7jD
@prog_tools (теперь и в Max)
5 git-команд для анализа чужого кода
Перед тем как читать незнакомую кодовую базу, запустите несколько команд — они дадут карту проблемных мест быстрее, чем часы чтения.git log --format=format: --name-only | sort | uniq -c | sort -rg | head -10 — файлы с максимальным числом изменений.git shortlog -sn — кто и сколько коммитил. Bus factor.git log --all --oneline --grep="fix\|bug" — где скапливаются баги.git log --date=format:'%Y-%m' --format='%ad' | sort | uniq -c — активность по месяцам.
Подробнее с примерами — на tproger.ru
@prog_tools (теперь и в Max)
Учим LLM работать с файлами локально
На Тпрогер вышла пошаговая инструкция о том, как поднять локальную агентную AI‑систему из трёх компонентов:
— LibreChat — удобный UI для общения с LLM
— MCP‑сервер — стандартный доступ к файлам и инструментам
— Langflow — визуальный конструктор для многоступенчатых сценариев (с валидацией и расчётами)
Всё работает в изолированной Docker‑сети. Данные никуда не уходят.
В статье готовые docker-compose.yml, конфиги librechat.yaml, пример кастомного Python‑компонента для расчётов и таблиц, а также схемы работы каждого этапа.
@prog_tools (теперь и в Max)
Coding Font помогает вслепую выбрать идеальный шрифт для вашей IDE
Сайт работает по принципу турнирной сетки. Вам показывают два куска кода, набранные разными моноширинными шрифтами. Названия скрыты, вы просто кликаете на тот, который кажется более читаемым. Победитель проходит в следующий раунд, пока не останется один финалист.
Потыкать можно тут: https://www.codingfont.com/
@prog_tools (теперь и в Max)
Трюки в терминале, которые экономят время
-- Ctrl+W — удалить слово перед курсором. Набрали /var/log/nginx/, а нужно /var/log/apache2/? Одно нажатие вместо семи Backspace
-- Ctrl+U — вырезать всё до начала строки. Ctrl+Y вставит обратно
-- Ctrl+R — поиск по истории. Хватит жать стрелку вверх 40 раз
-- sudo !! — повторить предыдущую команду с sudo. Классика после Permission denied
-- cd - — прыжок в предыдущую директорию и обратно
Полная версия: https://tprg.ru/WLtg
@prog_tools (теперь и в Max)
В 2008 году из-за сбоя в базе данных монолитная архитектура Netflix упала, и сервис пролежал три дня. И я имею в виду сервис доставки DVD, стриминг тогда уже существовал, но основной бизнес был по доставке дисков по почте. Если отказывал один компонент, он запускал цепную реакцию и тянул за собой остальную систему.
Во время переезда на микросервисы инженеры компании разработали библиотеку Hystrix, реализующую паттерн Circuit Breaker («предохранитель»). Её суть проста: если сервис ответил ошибкой или превысил таймаут заданное количество раз, Hystrix «размыкает цепь» и перестает отправлять туда запросы, отдавая пользователю fallback-ответ. Это не дает зависшему микросервису исчерпать пулы потоков и парализовать всю платформу.
Умение применять подобные механизмы и проектировать надёжную архитектуру даёт серьёзный буст для перехода на грейд senior и выше. Знать фреймворки уже недостаточно, нужно уметь проектировать системы, которые не рассыпятся под нагрузкой.
Получить эту базу можно на курсе «Архитектура программного обеспечения» от Яндекс Практикума PRO.
Что в программе:
— Проектирование микросервисной и событийно-ориентированной архитектуры.
— Выбор баз данных (SQL/NoSQL) под конкретные нагрузки.
— Работа с брокерами сообщений (Kafka) и паттернами отказоустойчивости.
Обучение построено на решении реальных кейсов с проверкой от действующих архитекторов. Начать учиться и оценить свои силы можно на бесплатная вводная часть: https://tprg.ru/f5GD
Реклама. Рекламодатель: АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса» ИНН 7704282033, erid: 2W5zFG3LVaZ
Foundation Models Catalog от Selectel: разворачивайте LLM на своей инфраструктуре
Если вы хотите запустить собственный LLM-сервис, но не готовы отдавать данные в общий пул AWS Bedrock или Azure OpenAI — Selectel открыл публичный доступ к Foundation Models Catalog.
Инструмент разворачивает языковые модели на выделенных серверах: никакого соседства с чужими запросами, оплата за фактически использованные ресурсы. Движок — vLLM, REST API и observability из коробки (логи и метрики инференса). Автомасштабирование подстраивается под нагрузку без ручного вмешательства.
В каталоге уже есть модели IBM Granite, Alibaba Qwen, DeepSeek, Microsoft Phi и Mistral AI. Подойдёт командам, которым важны compliance, предсказуемые расходы и изоляция данных.
Подробнее о каталоге и новом AI-сервере читайте на Tproger.
@prog_tools (теперь и в Max)
Ещё в январе Андрей Карпатый описал три главные проблемы LLM при написании кода: скрытые предположения, оверинжиниринг и нежелательные побочные эффекты.
Один программист оформил это как четыре правила в файле CLAUDE.md: думай перед кодом, простота в первую очередь, хирургические изменения, выполнение по цели. Файл взлетел на GitHub, сейчас уже 128к звёзд.
Суть: LLM ведут себя как «уверенный джун», а не как senior-разработчик. Карпати добавил guardrails, которые заставляют Claude проверять предположения, не усложнять без нужды, не трогать чужой код и верифицировать каждый шаг. По оценкам, это снижает количество ошибок с 41% до 11%.
Если вдруг пропустили в своё время — маст хев инструмент для кодинга с ИИ: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills
@prog_tools (теперь и в Max)
StegoForge — open-source тулкит для полного цикла стеганографии: прятать данные в изображениях, аудио, видео и документах, а потом искать скрытые пейлоады тем же инструментом.
Что умеет:
— Zero-dependency бинарники — скачал и запустил. Все зависимости бутстрапятся при первом старте.
— Offline ML стеганализ — ONNX-модель с HuggingFace работает в air-gapped режиме после первой загрузки. Картирует аномалии в файле.
— AES-256-GCM + Argon2 встроены по умолчанию. Не опционально.
— Decoy-режим — два пейлоада под двумя ключами. Один ключ показывает приманку, другой — реальные данные.
— Живучесть в соцсетях — профили для Twitter, Instagram, Discord, Telegram. Reed-Solomon wrapping переживает рекомпрессию платформ.
— CTF one-liner — stegoforge ctf -f suspicious.png автоматом запускает RS Analysis, Chi-square и AES brute-force.
— Локальный web UI — stegoforge web поднимает Flask-приложение. Ничего не уходит на внешние серверы.
Поддерживаемые форматы: PNG, JPEG, BMP, GIF, WebP, MP4, WebM, WAV, FLAC, MP3, OGG, PDF, DOCX, XLSX, ELF, PE/DLL.
MIT-лицензия. Автор CS-студент, репо на гитхабе: https://github.com/Nour833/StegoForge
@prog_tools (теперь и в Max)
Как правильно передать проект на аутсорс
Внешняя команда подключена, бюджет утверждён. Но через две недели выясняется, что никто не понимает, кто за что отвечает, а кодовая база распалась на свою и чужую.
Почему так происходит?
Потому что бизнес часто воспринимает смену исполнителя как технический момент, а не как отдельный управленческий процесс.
Погружаемся в эту статью. Она про то, как построить транзитный период по-человечески:
— Что должно быть в transition period (сроки, бюджет, приоритеты).
— Почему внешняя команда должна коммитить в общий Git и писать тесты как инхаус.
— Зачем нужна валидация артефактов в первые сутки.
— Как зафиксировать завершение перехода, а не жить в режиме онбординга годами.
@prog_tools (теперь и в Max)
Вчера агентов критиковали за недостаток интеллекта, а сегодня фокус сместился: всё чаще проблема не в возможностях моделей, а в навыках инженеров, которые с ними работают.
AI-driven разработка уже требует отдельного набора практик: SPEC-разработки, AGENTS․md и Skills․md, контекст-инжиниринга, декомпозиции через Plan Mode, настройки RAG, MCP и агентных сценариев.
Каждый из этих инструментов можно изучать отдельно — по документации, GitHub-тредам и докладам. Но собрать их в рабочую систему самостоятельно сложно: на это легко уходят месяцы экспериментов.
Naition собрали бесплатный roadmap с 40+ концептами и ссылками на первоисточники для самостоятельного погружения в тему.
А для тех, кто хочет внедрить агентный подход в работу уже через 12 недель ребята запускают буткемп по AI-driven разработке с преподавателями из Google, Yandex Cloud, Сбера и других компаний.
Участники разберут:
— настройку ИИ-окружения под свой стек: RAG, MCP, SPEC-разработку, агентов и контекст;
— применение ИИ на всех этапах разработки: от планирования до внедрения;
— управление командой ИИ-агентов: backend, frontend, системный анализ, DevOps и другие роли.
Онбординг — 28 апреля. Старт — 5 мая.
По промокоду TPROGER вы получите скидку 20%
Записаться на буткемп: https://naition.ai/
Это #партнёрский пост
Хотите управлять маркетингом и продуктами, используя ИИ? Время выбирать карьеру и будущее!
Онлайн-магистратура НИУ ВШЭ и Яндекса «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом» учит работать с большими данными на стыке маркетинга, продакт-менеджмента и ИИ.
Вы получите профессию продуктового маркетолога, аналитика или продакт-менеджера — и прямой старт для руководящей карьеры в одном из самых динамично развивающихся направлений.
Еженедельно развеиваем сомнения на консультации с академическим руководителем Дмитрием Еременко.
Приходите, если вы:
⚪️ Выбираете между магистратурами — покажем программу и список конкретных навыков выпускников
⚪️ Работаете в ИТ и хотите добавить ИИ, маркетинг и управление продуктом — разберем, как встроить это в ваш профиль
⚪️ Сомневаетесь в своих силах — оценим ваш уровень и подскажем, как добрать недостающее
📆 Ближайшие даты: 23 и 30 апреля, 18:00 (МСК)
Приходите на консультацию, чтобы лично познакомиться с академическим руководителем и поступить на факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
🐭 Зарегистрироваться на 23 апреля
Квиз для выбора направления стажировки. Семь вопросов про повседневные инженерные задачи — на выходе одно из четырёх направлений: системная разработка, тестирование, техподдержка и администрирование, аппаратная разработка и телеком.
В каждом направлении — конкретные треки внутри компании (C++, Python-автотесты, performance-анализ, RTL, ЦОС, СВЧ, сетевое и системное администрирование) и ориентиры по зарплатам на грейдах джуна и мидла.
Между прочим, YADRO по итогам 2025 года стала самой быстрорастущей технологической компанией в рейтинге работодателей HH.ru.
Пройти квиз: https://tprg.ru/O5uI
@prog_tools (теперь и в Max)
Наткнулся тут на тред, где активно обсуждают, когда именно GitHub свернул не туда и перестал быть просто удобной веб-мордой для Git.
Интерфейс GitHub сейчас перегружен всем чем угодно: CI/CD экшенами, пакетами, спонсорствами, ИИ-помощниками, дискуссиями, проектами и секурити-алертами. А вот найти саму историю коммитов или удобно посмотреть ветки стало сложнее.
В комментариях выделили несколько ключевых вех этой трансформации:
— Покупка Майкрософтом в 2018 году. Тогда GitHub из независимой площадки для опенсорса начал превращаться в энтерпрайз-комбайн для корпораций.
— Запуск GitHub Actions (2019). Момент, когда платформа стала не просто местом для хранения кода, а полноценной инфраструктурой для его сборки и деплоя.
— Интеграция Copilot. Сейчас ИИ пихают буквально в каждую кнопку, превращая платформу в витрину достижений OpenAI и Microsoft.
Многие сошлись во мнении, что Git для GitHub теперь — это как протокол HTTP для современных браузеров. Он где-то там под капотом крутится, но платформа давно продаёт не его, а экосистему вокруг.
В итоге, если вам нужен просто Git, проще поднять свой Gitea или Forgejo. А GitHub теперь — это социальная сеть и облачная инфраструктура, где код — лишь повод для подписки на сервисы.
@prog_tools (теперь и в Max)
Как сделать развертывание в Kubernetes умным
Helm, Kustomize, Argo CD работают, пока ваше приложение простой stateless-сервис. А если нужен строгий порядок запуска, готовая база данных, последовательный пайплайн?
Тут либо приходится писать своего оператора (дорого, сложно, долго), либо надеяться на итоговую согласованность и молиться.
Есть и третий путь. Yoke + Air Traffic Controller (ATC) предлагают логику приложения как код, скомпилированный в WASM.
Вот что вы узнаете из перевода статьи Дэвида Демаре-Мишо:
— как построить пайплайн из трёх задач, где каждая следующая стартует только после успешного завершения предыдущей.
— как организовать координацию с внешними ресурсами.
Если вы еще не знакомы с Yoke и Air Traffic Controller самое время познакомиться.
@prog_tools (теперь и в Max)
OpenScreen и LiteRT-LM: два полезных инструмента с GitHub Trending недели
OpenScreen — опенсорсная альтернатива Screen Studio: запись демо с плавными переходами, zoom-эффектами и акцентами на курсоре. Нативное приложение на Electron для Mac, Windows и Linux, без подписок и водяных знаков. Screen Studio стоит $29 в месяц — OpenScreen закрывает базовые сценарии бесплатно.
LiteRT-LM от Google AI Edge — runtime для запуска LLM на мобильных и embedded-устройствах. Продолжение линии LiteRT (бывший TensorFlow Lite), но с прицелом на 3–7B модели. Если надоело собирать llama.cpp под каждый чипсет телефона или Raspberry Pi, это единый runtime с Google-оптимизациями под мобильные ускорители.
Ещё семь проектов недели — в подборке на Tproger: Hermes-агент с долговременной памятью, TimesFM для временных рядов и оркестратор для команд кодинг-агентов.
@prog_tools (теперь и в Max)
На Tproger вышел большой гайд по Git — от первого git init до продвинутых воркфлоу. Cтруктурированный разбор с акцентом на то, как именно всё это работает под капотом.
Внутри: база (коммиты, ветки, merge/rebase), работа с историей (git reset, git reflog, cherry-pick), разбор стратегий ветвления (Git Flow, trunk-based development) и подводные камни, на которые натыкаются при работе в команде.
Хороший материал, чтобы закрыть пробелы в понимании Git.
@prog_tools (теперь и в Max)
Unsloth Studio — UI для локального запуска и файнтюнинга LLM от создателей библиотеки Unsloth. Самое крутое за что любят этот инструмент: алгоритмы срезают потребление VRAM при дообучении до 70%.
Позволяет файнтюнить сетки прямо на домашней видеокарте или MacBook. Уже добавили поддержку новой Google Gemma 4. Младшие версии E2B/E4B можно запустить и сразу дообучить на своей кодовой базе, имея всего 5-6 ГБ памяти.
Дополнительно в интерфейсе из коробки работают tool calling (вызов функций) и выполнение кода. Удобно локально отлаживать RAG-пайплайны и поведение ИИ-агентов без написания лишних обёрток.
Репо на GitHub, инструкция по запуску Gemma 4 на Reddit
@prog_tools (теперь и в Max)
Разработчик завернул локального ИИ ассистента iOS в аутентичный интерфейс старой Windows 98 со всеми визуальными атрибутами эпохи.
Технически это оболочка для Apple Intelligence. Нейросеть работает полностью локально на вашем устройстве без доступа в интернет, регистрации и отправки данных в облако.
Фичи проекта:
— при запуске имитируется экран загрузки BIOS;
— интерфейс состоит из классического меню Пуск, панели задач и перетаскиваемых окон;
— история чатов сохраняется как текстовые файлы в папке Мои Документы;
— удалённые диалоги честно падают в Корзину;
— поверх картинки наложен шейдер старого ЭЛТ монитора;
— работают оригинальные системные звуки кликов и ошибок.
AppStore: https://apps.apple.com/us/app/ai-desktop-98/id6761027867
@prog_tools (теперь и в Max)
Бесплатные API для LLM — полный список провайдеров с постоянным free-тарифом
Никаких пробных периодов — только постоянные бесплатные тарифы. Все эндпоинты совместимы с OpenAI SDK.
Провайдеры с собственными моделями
-- Google Gemini — Gemini 2.5 Pro, Flash, Flash-Lite +4. 10 RPM, 20 RPD
-- Cohere — Command A, Command R+, Aya Expanse 32B +9. 20 RPM, 1K запр./мес
-- Mistral AI — Mistral Large 3, Small 3.1, Ministral 8B +3. 1 запр./с, 1B ток./мес
-- Zhipu AI — GLM-4.7-Flash, GLM-4.5-Flash, GLM-4.6V-Flash
Инференс-платформы
-- GitHub Models — GPT-4o, Llama 3.3 70B, DeepSeek-R1. 10-15 RPM, 50-150 RPD
-- NVIDIA NIM — Llama 3.3 70B, Mistral Large, Qwen3 235B. 40 RPM
-- Groq — Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout, Kimi K2 +17. 30 RPM, 14 400 RPD
-- Cerebras — Llama 3.3 70B, Qwen3 235B, GPT-OSS-120B +3. 30 RPM, 14 400 RPD
-- Cloudflare Workers AI — Llama 3.3 70B, Qwen QwQ 32B +47. 10K нейронов/день
-- LLM7.io — DeepSeek R1, Flash-Lite, Qwen2.5 Coder +27. 30 RPM
-- Kluster AI — DeepSeek-R1, Llama 4 Maverick, Qwen3-235B +2
-- OpenRouter — DeepSeek R1, Llama 3.3 70B, GPT-OSS-120B +29. 20 RPM, 50 RPD
-- Hugging Face — Llama 3.3 70B, Qwen2.5 72B, Mistral 7B. $0.10/мес в кредитах
RPM = запросов в минуту, RPD = запросов в день
@prog_tools
Вышел релиз Kreuzberg v4.6 — мощного open-source фреймворка для извлечения данных из документов. Он написан на Rust, но имеет нативные биндинги для Python, Node.js, Go, Java и других популярных языков.
Главная фишка обновления в том, что разработчики взяли отличную модель понимания структуры документов от проекта Docling (RT-DETR v2) и перенесли её на свой быстрый движок.
Что из этого вышло:
— Kreuzberg теперь понимает не просто текст, но и сложную структуру: таблицы, параграфы, заголовки.
— Работает в 2,8 раза быстрее Docling в среднем (около 1 секунды на документ против 3 секунд).
— Потребляет меньше памяти и не тащит за собой тяжёлые питонячьи зависимости.
— Для таблиц используется Table Transformer, который восстанавливает точную сетку строк и ячеек, а затем превращает их в чистый Markdown.
— Фреймворк напрямую вытаскивает текст и шрифты из слоёв PDF через pdfium. Если слоев нет — автоматически включает OCR (Tesseract или многоязычный PaddleOCR v2).
Использование таких библиотек сильно дешевле и часто надёжнее, чем отдавать картинки документов на распознавание VLM-моделям (вроде Claude Sonnet), которые периодически галлюцинируют на длинных таблицах и цифрах.
Если вы делаете RAG или просто парсите много сложной документации, Kreuzberg сейчас выглядит как один из самых быстрых и точных инструментов на рынке.
@prog_tools (теперь и в Max)