This post shares the story of the nice!nano; a wireless, Pro Micro-compatible microcontroller board I made in my freshman year of college. The nice!nano powers tens of thousands of keyboards, has inspired many, and changed my life.

Over my first winter break in college, I created what I called the Dissatisfaction65, a wireless 65% keyboard inspired by the Satisfaction75. I don’t remember exactly why, but I wanted to try making a DIY wireless keyboard after having made a few wired ones. The Adafruit 32u4 Bluefruit LE microcontroller was used to accomplish wireless since the open-source QMK keyboard firmware supported Bluetooth with this specific board. The project looked great in the end, but its performance was awful. The typing latency was nearly unusable, and it only lasted a few days on battery even with a huge battery inside.
. . .
The weekend (yes, the whole thing was designed in a weekend) I created the nice!nano.It was just me, KiCad, Nordic’s Infocenter2, nRFMicro wiki, and the Adafruit nRF52840 Feather schematic. I put together the schematic and BOM, laid out the PCB, and routed (and re-routed) the connections. On the other side I came out with the thinnest Pro Micro compatible nRF52840 based board.
. . .
Over the next week I created a name and found my PCB assembler. The name is based on my online username, “Nicell”. I wanted to continue the spirit of metric naming of the Pro Micro and came up with “nice!nano”.After reaching out to a few assemblers, the cheapest option for producing five was about $100.
. . .
As a college student, I didn’t have the money to bank roll a purchase of 1,000 nice!nanos, so I ran a group buy pre-purchase. At the time I had set a minimum purchase amount of 200 pieces for the order to go through and a maximum of 1,000 because I didn’t think I could handle more than that.
. . .
Within just seven hours all 1,000 nice!nanos had been sold, ending the group buy. In the next two months I got all the product in and shipped out the 400+ unique orders with the help of my family.
. . .
The million dollar product#

Ok, so the title is a bit of click-bait, but if you made it this far, I suppose it worked. The nice!nano might have been designed in my dorm room, but this was a multi-year journey. To date, over 50,000 nice!nanos have been sold at various online retailers around the world representing over a million dollars in sales. It’s hard to wrap my head around still, and I’m extremely grateful.

После последней нашей публикации про «отечественную» микросхему Flash памяти GSN2516Y якобы разработанную в GS Group мы получили достаточно большой фидбэк от наших читателей. И один из них сказал, что может переслать нам счетчик электроэнергии в котором стоит эта микросхема.
. . .
Что же получается у нас в результате?

Даже если предположить, что все остальные требования 719 ПП РФ компанией Энергомера выполнены:

- Печатные платы сделаны в России (+ 12 баллов)

- Весь счетчик собран в России (+15 баллов)

- Все корпусные детали сделаны в России (+ 15 баллов)

- Реле нагрузки сделано в России (+ 5 баллов) (на самом деле с ним мы еще не разобрались, но любые сомнения в пользу подозреваемого)

- Измерительный шунт сделан в России (+ 5 баллов) (с ним мы тоже еще не разобрались, но любые сомнения в пользу подозреваемого)

- Датчик магнитного поля сделан в России (+ 3 балла) (мы пока его не нашли, возможно его и нет, но опять сомнения в пользу подозреваемого)

- Микросхемы питания (+ 5 баллов) (мы пока не нашли явно российских, возможно там и затесалась какая либо LDOшка от Микрона)

- Микросхема памяти от GSnano (+12 баллов) (при всех наших сомнениях и особых мнениях)

- Микросхема АЦП (0 баллов из 13)

- Центральный микроконтроллер (0 баллов из 28)

- Интерфейсные микросхемы (0 баллов из 12)

В итоге получается, что счетчик электроэнергии Энергомера СЕ207 R7 набирает максимум 72 балла, но никак не 113 или даже заявленные 117 баллов в реестре. Таким образом, под большим сомнением теперь статус отечественности на этот счетчик, и как следствие возникают вопросы к достоверности победившей заявки в тендере Татэнергосбыта на сумму 992 449 333,55 рублей. Татэнергосбыт хотел отечественные счетчики с максимальными баллами, а получил похоже перемаркированные китайские микросхемы.

Инструменты программирования с поддержкой искусственного интеллекта (ИИ) всё больше влияют на разработку программного обеспечения и приводят к проблеме в безопасности: генерации несуществующих имён пакетов. ИИ модели как коммерческие, так и открытые, иногда предлагают код с указанием пакетов, которых не существует. Согласно недавним исследованиям, это происходит в 5.2% случаев у коммерческих моделей и в 21.7% - у открытых моделей.

Обычно это приводит лишь к ошибке установки, но злоумышленники начали использовать эти "галлюцинации" в своих целях, размещая вредоносные пакеты под этими вымышленными именами в публичных репозиториях, таких как PyPI или NPM. Такая стратегия превращает галлюцинации ИИ в новый вектор атак на цепочки поставок ПО.

Постоянно повторяющиеся имена особенно привлекательны для атак. Эта стратегия, похожая на "тайпсквоттинг", была названа Сетом Майклом Ларсоном из Фонда Python "слопсквоттингом" - от слова slop (бесполезный выход ИИ).

Руководитель компании Socket Феросс Абухадиджех (Feross Aboukhadijeh) указывает на культурный сдвиг в сообществе разработчиков в сторону "вaйб-кодинга" (vibe coding) - когда ИИ подсказки копируются без проверки. Это поведение повышает риск установки вредоносных пакетов. Иногда разработчики даже не замечают, что пакет не существует - особенно если его имя уже занято злоумышленником. Такие вредоносные пакеты часто выглядят вполне убедительно: с фальшивыми документациями, поддельными репозиториями на GitHub и даже блогами, создающими видимость легитимности.

Ситуацию усугубляет тот факт, что ИИ-системы подтверждают галлюцинации друг друга. Например, Gemini от Google уже предлагал пользователям вредоносные пакеты, описывая их как надёжные и поддерживаемые — просто повторяя информацию из поддельного README. 

Отмечается случай с киберпреступником по имени "_Iain", который на форуме в даркнете делился методами создания ботнета на основе блокчейна, используя тысячи тайпсквоттинг-пакетов в NPM. С помощью ChatGPT он автоматически сгенерировал множество имён, похожие на реальные.