Pex

#полезное #pentest #code

Инструмент для упаковки Python проектов, разработанный специально для развертывания в разных средах, где нет доступа к Интернету. Может упаковать все зависимости, даже интерпретатор Python (опционально), в один исполняемый файл (.pex), что позволяет разработчикам запускать программы Python напрямую без необходимости установки среды выполнения.

Ссылка на GitHub

LH | News | OSINT | AI

Scrapy

#OSINT #code #полезное

Фреймворк для веб-скрапинга на Python. Позволяет разработчикам быстро и эффективно собирать данные, обрабатывать их и сохранять в нужном формате. Пригодится для разработки OSINT инструментов. Scrapy поддерживает асинхронную обработку запросов, что обеспечивает высокую скорость и позволяет обрабатывать большое количество страниц одновременно.

Ссылка на GitHub

LH | News | OSINT | AI

Галлюцинациям тут не место — как могут выглядеть специализированные ЯП для разработки с помощью LLM

#статья #code #AI #llm

Использование ИИ-инструментов в программировании ожидаемо оказывается сопряжено со сложностями: LLM-модели игнорируют тесты, рекомендуют фейковые пакеты и в целом требуют повышенного внимания и аудита. Чтобы у нейросетей было меньше шансов оказать разработчикам медвежью услугу, некоторые исследователи предлагают использовать специализированные ЯП. В идеале они должны ограничивать бурную фантазию ИИ-ассистентов и направлять её в мирное русло. Мы решили рассмотреть несколько таких экспериментальных проектов.

Ссылка на статью

LH | News | OSINT | AI

Delta

#code #полезное

Командная утилита для улучшенного отображения разницы между версиями кода. Позволяет более удобно визуализировать результаты команд git diff, git blame, и grep, делая их более понятными и визуально приятными. Основные функции включают в себя нумерацию строк, подсветку синтаксиса, поддержку бокового отображения (side-by-side), улучшенную обработку конфликтов при слиянии и поддержку гиперссылок для ссылок на изменения. Delta легко интегрируется в привычный рабочий процесс Git, и его можно настроить, добавив соответствующие параметры в файл ~/.gitconfig.

Ссылка на GitHub

LH | News | OSINT | AI

Selenium

#pentest #code #полезное

Библиотека для автоматизации браузеров, позволяющая разработчикам и тестировщикам взаимодействовать с веб-приложениями с помощью различных языков программирования, таких как Java, Python, C# и другие. Включает в себя функции для эмуляции пользовательского взаимодействия: клики, ввод текста и навигация по страницам. Универсальное решение для тестирования веб-приложений и автоматизации рутинных задач.

Ссылка на GitHub

LH | News | OSINT | AI

Как отменить или откатить коммит в Git командами reset, revert и restore

#статья #полезное #code

Если вы работаете с Git относительно недавно, почти наверняка у вас возникала потребность в отмене коммита. И, что печально, вы быстро поняли, что простого "откатить все назад" нет.

Где-то советуют git reset, где-то - git revert, а в третьих и вовсе пишется про checkout. По тому же правилу летят restore, amend, reflog и куча технологических формулировок, требующих знания git и после которых становится только сложнее, нежели понятнее.

На самом деле все это объясняется: под словами "отменить commit" можно иметь в виду совершенно разные действия:
• Убрать последний commit;
• Убрать commit, но оставить изменения в файлах;
• Отменить commit, который уже отправили в удаленный репозиторий;
• Вернуть один конкретный файл;
• и т.д.

Именно это и вызывает необходимость в немалом количестве различных команд, которые вам и советуют в интернете.

В этой статье моя главная цель - разобрать все это нормально и по-человечески, без лишней каши из терминов, после которых новичок сразу закрывает статью. Прежде чем начать самую интересную для читателей, кликнувшим по заголовку, части, я хочу кратко разобрать малую часть терминологии.

Ссылка на статью

LH | News | OSINT | AI

Graphify

#ai #code #полезное

Инструмент, который превращает кодовую базу в граф зависимостей и позволяет работать с ней точечно. Если используешь LLM для разработки и упираешься в лимиты контекста или стоимость запросов - это как раз про твой кейс. Выделяет только релевантные части кода через зависимости. Снижает расход токенов за счет минимального контекста. Ускоряет ответы моделей за счет уменьшения входных данных, позволяет точно таргетить функции, классы и связи. Работает с большими репозиториями без “заливания всего в промпт”.

Ссылка на сайт
Ссылка на GitHub

LH | News | OSINT | AI