Если вы делали AI-фичу на Vue, то, скорее всего, сталкивались с одним и тем же: большинство готовых инструментов для LLM-интерфейсов написаны с прицелом на React, а во Vue их приходится адаптировать или писать стриминг, tool calling и состояние чата вручную. Я сделал vue-llm — open-source библиотеку, которая закрывает это для Vue 3, Nuxt и даже Vue 2.7.

Сразу ссылки, чтобы можно было пощупать:

• Песочница без API-ключа (модель скачивается и работает прямо в браузере на WebGPU): https://vue-llm.js.org/ru/playground

• Документация на русском: https://vue-llm.js.org/ru/

• GitHub: https://github.com/dadashi44/vue-llm

• npm: npm i vue-llm

Я пишу d9c, терминальный менеджер Docker для удалённых серверов, и однажды заметил, что через него к моим серверам ходит уже не только я, но и Claude Code. Таблицы для людей агенту не подходят. Ему нужен JSON, ограничение на объём вывода, чёткая граница между «посмотреть» и «сломать» и человек, который подтверждает удаление. Рассказываю, как сделал для агентов CLI-режим, MCP-сервер и десять skills, почему инструментов двенадцать, а не сорок, и как агент всё-таки удалил стейджинг, не спросив меня, хотя задумано было ровно наоборот.

Для экспериментов с ИИ в AppSec необязательно покупать облачную подписку. Модель можно запустить на рабочей станции, связать с анализаторами кода и поручить ей часть исследования. Открытые инструменты-обвязки позволяют настраивать такую работу под своё приложение. Таким образом, у команды появляется выбор, какие данные передавать модели, где их обрабатывать и насколько самостоятельной делать проверку.

Впрочем, установить модель заметно проще, чем понять, какую работу ей стоит доверить и как её организовать. Разобрать сообщение сканера, восстановить путь пользовательских данных или провести многошаговое исследование приложения – это всё задачи разного масштаба. Если сразу поручить небольшой локальной модели весь аудит, то по результату такого эксперимента будет трудно судить, какие отдельные задачи она способна решать.

Поиск подходящих задач связан и с организацией проверки. Открытые инструменты позволяют менять её под своё приложение и понимать, какие решения повлияли на результат. Постепенно у команды складывается собственная методика работы с ИИ, которую можно уточнять и применять в следующих проектах.

В этой статье мы сначала проследим, как появились эти возможности, а затем рассмотрим локальные сценарии AppSec и последствия свободного выбора моделей и инструментов.

Я давно люблю и слежу за миром Open Source. Но у Гитхаба есть огромная проблема: интересные, самобытные проекты часто теряются и не получают заслуженного хайпа, если у их создателя нет прокачанного Твиттера или связей. В то же время на главную страницу трендов регулярно выходят гиганты, за которыми стоят корпорации.

Вторая боль — входной барьер для обычных людей. Обычный дизайнер, маркетолог или копирайтер, придя на GitHub за бесплатной программой, впадает в ступор. Где тут кнопка «Скачать»? Что такое ветки, коммиты и релизы? Куда нажимать, чтобы оно просто запустилось?

На одном из 22 архивных дисков видеосервера посыпались ошибки SMART. На диске — 760 ГБ записей за полтора месяца, а штатный путь Macroscop «перестань писать на диск и дождись, пока архив устареет» занимает 90 дней.

Рассказываю, как мы перенесли архив в виртуальный диск, остановив Macroscop всего на несколько минут. Что нашлось в архиве по дороге: камеры, которые занимают лицензии и ничего не пишут, гигабайты забытых копий конфигурации, старый PostgreSQL. И почему из этого получилась открытая утилита для администраторов Macroscop — с отчётами, очисткой и мониторингом в Zabbix.

Исходный код: github.com/D3vil787/MacroscopArchiveTool

«А нам точно нужен Open Source? Мы же вайбкодим вообще всё!» Это спросил друг, который делает небольшие проекты, и такой вопрос я теперь слышу постоянно. Зачем брать чужую библиотеку или сервис, если за вечер можно навайбкодить своё? Ровно под свою задачу, без лишних фич, без чужой документации и чужих багов.

Вопрос честный, и короткого ответа «потому что так правильно» на него нет. Попробую ответить развёрнуто, на своих проектах.

Написал приложение, которое добавляет в macOS две функции:

1. Открытие приложений сочетанием клавиш, например ⌥-1 для Chrome, ⌥-2 для Slack;

2. Открытие проектов сочетанием клавиш, например ⌥-3 откроет Option1.xcodeproj в Xcode. Работает с любым приложением.

В статье покажу принцип работы и возможности macOS о которых вы могли не знать.

Текст и код подготовлены без использования технологий искусственного интеллекта.

Привет, Хабр! Я Артур Валиев. Разработчик, предприниматель из небольшого села в Ставропольском крае и человек, который однажды решил, что написать собственный удалённый рабочий стол — хорошая идея.

Спойлер: идея оказалась хорошей. А вот количество работы я немного недооценил. Примерно на пять лет.

Но начать хочу совсем с другого.