Когда речь заходит о производительности одноплатных компьютеров, чаще всего внимание уделяют процессору, объему оперативной памяти или системе охлаждения. Однако в реальных сценариях использования скорость работы системы очень сильно зависит от накопителя. Именно накопитель влияет на время загрузки ОС, скорость установки пакетов, работу Docker-контейнеров, баз данных, браузера и общую отзывчивость системы.

Прочтя недавний перевод про запаковку БД в exe, решил рассказать об идеи, которую реализовал лет 6 назад в своем домашнем проекте. Сам проект недоделал, но речь в статье об архитектуре файлов и их запаковке.

Что может быть привычнее для разработчика, чем ежедневный ввод команд установки или обновления зависимостей: npm install, pip install, uv add, bundle add, cargo add? Пакетный менеджер находит нужную библиотеку, скачивает её вместе с транзитивными зависимостями и за несколько секунд устанавливает в проект сотни тысяч строк чужого кода. В этот самый момент мы не задумываемся о том, что совершаем серьёзный акт доверия. Мы доверяем автору пакета, его аккаунту, системе публикации, сборочному конвейеру и всем зависимостям, которые пакет подтянет вместе с собой. Бесспорно, большую часть этого кода мы не читали и, скорее всего, не прочитаем никогда. Пока всё работает как задумано, этот процесс остаётся незаметным. Но стоит злоумышленнику скомпроментировать хотя бы одно звено этой цепочки, и обычное добавление или обновление библиотеки превращается в установку вредоносного кода в сотни или даже тысячи проектов.

Именно на этой идее и строится атака на цепочку поставок — supply-chain attacks. Зачастую злоумышленнику не обязательно искать уязвимости непосредственно в вашем приложении, планировать дорогостоящие многовекторные атаки и применять социальную инженерию. Ему достаточно увести учётку разработчика даже не особо известного пакета, добавить бэкдор в новую версию, опубликовать её в тот же npm или PyPi — и вуаля: вот уже вредоносный код отправляет персональные данные ваших клиентов прямиком на серверы хакеров.

Привет, Хабр! Меня зовут Завур, я фронтенд-разработчик в Selectel. Каждый день я работаю в привычной многим среде разработки VS Code. Однако в личных проектах, которые создаю для исследования новых инструментов и методов написания кода, часто использую Cursor.

Он классно ускоряет разработку, но мне давно хотелось проверить: способен ли искусственный интеллект самостоятельно воплотить сырую идею в полноценное рабочее приложение? Иногда хочется быстро увидеть прототип в действии, чтобы решить, стоит ли развивать проект дальше. Именно поэтому я не смог пройти мимо многообещающего сервиса Devin.

Давайте посмотрим, как на практике выглядит реализация идеи с помощью Devin, и попробуем разобраться, действительно ли перед нами потенциальный конкурент Cursor.

Почему исправные 20-мс аудиопакеты всё равно превращались в щелчки? В БОЛТУНе каждый пакет запускался как отдельный AudioBufferSourceNode — до 50 мини-плееров в секунду на одного говорящего. Мы заменили это расписание одним непрерывным AudioWorklet с кольцевым буфером и проверили новую схему тестами.