Разработчик запустил первый PyPI-пакет repowise (инструмент для автоматической генерации wiki-документации по кодовой базе) и через несколько дней обнаружил три copycat-пакета, выложенных одновременно с идентичным описанием: «base intelligence ahead — performs every dimension».

Оказалось, это не просто спам-пустышки. Автор-одиночка форкнул его код (лицензия AGPL-3.0), прогнал через LLM для мелких правок, выложил под тремя разными именами без указания источника и без соблюдения условий лицензии.

Два важных тейка из обсуждения в треде:

— Про AGPL и ИИ-генерированный код. Даже если 95% нового пакета написано нейросетью, а вы внесли только 5% оригинального кода, то лицензия оригинала всё равно распространяется на весь форк. Это не меняет юридический статус AGPL. Отдельный спорный момент: код, созданный ИИ не во всех странах защищён авторским правом вообще.

— Про PyPI security. Команда безопасности PyPI разобрала репорт за 48 часов. Пакеты были удалены. Жаловаться стоит через форму malware («Report a security vulnerability»), а не через общую поддержку. Параллельно можно отправить DMCA-запрос на GitHub.

@zen_of_python (теперь в VK и Max)

Astral берётся за безопасность Python — тот же Ruff-подход, теперь к PyPI

Astral запускает аудит зависимостей и обнаружение вредоносных пакетов. Логика железная — uv уже стоит в точке входа миллионов проектов и видит весь граф зависимостей. Грех не проверять.

Тайпсквоттинг, малварь в PyPI, пакеты-двойники — не абстрактные угрозы. pip install reqeusts — один символ, и вы узнаёте много нового о supply chain атаках.

В Rust, Go и Node подобная инфраструктура существует давно. Python получает её теперь — и, судя по тому, как Astral делали uv и Ruff, делают это они быстро.

@zen_of_python (теперь в VK и Max)