AT extra 👨‍💻 devcode — посты канала в Telegram

6 августа 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Видео
С днем рождения, Матвей.mp4 · 3.1 МБ

Ситуация SOS: ИИ сообщил руководству, что выручка выросла на 15%. Потом финансовый директор сказал: «Не гоните лошадей, какие 15%? А учтены ли налоги и возвраты, когда обновились данные и откуда вообще взялась эта цифра». Ответов не оказалось. Отчет собрали за несколько секунд, а проверять его пришлось полдня. Дело в том,, что ИИ-агент не замечает, что разные отделы считают один показатель по-разному. Он может взять устаревшие данные или уверенно выдать ноль, когда нужная таблица просто не загрузилась. Автор предлагает 5 вопросов, на которые должны отвечать ваши данные, прежде чем с ними начнет работать ИИ-агент.

1 · 4 · 11:09

Фотография

4 · 16:34

7 августа 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Фотография

Операция PIVOT в SQL PIVOT - это операция, которая позволяет преобразовать строки в столбцы для создания сводных таблиц. Она используется для агрегации данных и суммирования значений в соответствии с заданными критериями. Если вы работаете с диалектом SQL, который не поддерживает PIVOT, не волнуйтесь! Вы всё ещё можете достичь аналогичных результатов, используя операторы CASE.

4 · 04:12

Видео
Adobe for CharGPT.mp4 · 85.4 МБ

В ChatGPT появился плагин Adobe Он позволит чат-боту создавать контент в программах компании, таких как Photoshop, Illustrator, Premiere и других. Искусственный интеллект сможет сделать мокап, смонтировать видео или создать PDF-файл с кастомным дизайном. Если привязать к ChatGPT свою учётную запись Creative Cloud, дизайны чат-бота сохранятся в виде нативных файлов программ Adobe — это позволит продолжить работу над ними самостоятельно. 💼 Rozetked | Подписаться

3 · 17:51

10 августа 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Фотография

Мем: Claude взломал сайт спортзала и отменил чужую бронь ради своего хозяина. Австралиец попросил ИИ записать его на популярное занятие. Claude нашёл уязвимость и научился бронировать слоты за несколько недель до того, как они официально открывались. Потом стало ещё веселее: когда пользователь спросил, можно ли подняться в листе ожидания, агент обнаружил API без нормальной проверки авторизации и просто отменил чужую бронь, чтобы протолкнуть своего человека выше. Теперь ждём, когда Claude научится отменять работу по понедельникам 🥃 @tehnochat

2 · 06:27

Фотография

Представлен проект ICQ Reborn. Это неофициальная сторонняя версия оригинального мессенджера, которая работает на собственном XMPP-сервере и доступна для бесплатной загрузки на ПК на Windows 10 и 11, а сам проект работает без шифрования. #мессенджеры

2 · 06:28

Фотография

⚡️ QueryTuner - open-source инструмент, который разбирает SQL-запрос и показывает, почему он может тормозить. Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику. Поддерживаются сразу 5 диалектов: - PostgreSQL - MySQL - Oracle - SQL Server - SQLite Внутри два уровня анализа. 1. Детерминированный heuristic engine Он мгновенно ищет типичные anti-patterns: - SELECT * - функции внутри WHERE - leading wildcard в LIKE - потенциально отсутствующие индексы - ORDER BY без ограничения результата - другие проблемы производительности Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API. 2. Опциональный AI-слой Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет: - объяснять проблему человеческим языком; - переписывать запрос; - предлагать CREATE INDEX; - объяснять, зачем конкретный индекс нужен. Особенно интересно, что можно передать ещё и CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы. Например, для такого запроса: SELECT * FROM orders WHERE YEAR(created_at) = 2026; Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо. #SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering https://github.com/AutoShiftOps/querytuner

4 · 06:28

11 августа 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Фотография

⚡ В SQLite есть кусок кода, который выглядит «грязно», но оставлен таким специально ради скорости. Каждый SQL-запрос SQLite сначала компилируется в байткод, а затем выполняется собственной виртуальной машиной VDBE. Внутри — большой цикл диспетчеризации с почти 200 opcode. И вот интересный момент: SQLite использует обычные goto, чтобы быстро прыгать между общими ветками выполнения. В исходниках прямо написано: «Код использует неструктурированные goto и выглядит не очень чисто. Но это сделано не из-за плохого стиля, так быстрее». По замерам разработчиков, такой подход ускоряет sqlite3_step() примерно на 1,5%. То есть здесь читаемость сознательно пожертвовали ради производительности. Хорошее напоминание: в системном коде «красивее» не всегда значит «быстрее». #SQLite #C #Databases #Performance #SystemsProgramming

4 · 14:17

Фотография

6 · 14:58

13 августа 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Фотография

🔥 PPT Master делает презентации из PDF, DOCX и сайтов прямо внутри Claude Code и Cursor. И на выходе это настоящий редактируемый PowerPoint ppt-master работает как skill для AI-IDE. Можно просто написать: «сделай презентацию из этого PDF», после чего агент сам разбирает материал, продумывает структуру, собирает дизайн и экспортирует .pptx. Поддерживаются PDF, DOCX, URL и Markdown. Самая сильная часть проекта в том, что слайды не превращаются в набор картинок. Текст, фигуры, таблицы и графики экспортируются как нативные объекты PowerPoint, которые можно открыть и вручную отредактировать. Есть шаблоны, live preview, анимации, speaker notes и даже генерация озвучки с последующим встраиванием аудио в PPTX. Работает с Claude Code, Cursor, VS Code + Copilot и другими agent harness. Сам пайплайн выполняется локально, кроме обращений к выбранной AI-модели. По сути: PDF / DOCX / URL → AI-agent → структура → дизайн → настоящий editable .pptx Автор отдельно пишет, что цель не заменить финальную ручную полировку, а убрать примерно 90% работы с пустого листа. 🔗 github.com/hugohe3/ppt-master #AI #ClaudeCode #PowerPoint #Agents #OpenSource

6 · 11:11

16 августа 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

🐘 SQL-совет, который многие игнорируют: не используй `COUNT(*)`, если тебе нужно только проверить существование строки. Часто пишут так: SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = 42; А потом проверяют, больше ли результат нуля. Но базе приходится посчитать все совпадения, хотя тебе нужна всего одна информация: есть хотя бы одна строка или нет. Лучше использовать: SELECT EXISTS ( SELECT 1 FROM orders WHERE user_id = 42 ); EXISTS может остановить поиск сразу после первого совпадения. На маленькой таблице разницы почти не заметишь. На миллионах строк и частых проверках это уже может серьёзно экономить ресурсы. Если нужен ответ «да/нет» — не заставляй SQL считать всё.

7 · 11:59

18 августа 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Фотография

SQLite-песочница в браузере Чего мне всегда не хватало, так это аналога JSFiddle для SQLite, какой-то онлайн-песочницы, в которой можно быстро проверить SQL-запрос и поделиться с другими. Смотреть статью

7 · 17:20

24 августа 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Фотография

Линус Торвальдс написал и внёс изменения в драйвер графического ядра Intel Xe. Это произошло после того, как он столкнулся с «адской отладкой», но в итоге ему помог искусственный интеллект. #ИскИн #ОС #разработка

6 · 10:59

Видео
ssstwitter.com_1787559235382.mp4 · 1.7 МБ

Фотография

🖥 Учим SQL не по учебнику, а расследуя преступления В Steam выходит Ghost in the SQL - детективная игра, где главный инструмент расследования не лупа и не допросы, а SQL-запросы. Чтобы найти подозреваемого, восстановить события или докопаться до нужной улики, придётся работать с базами данных, фильтровать информацию, связывать таблицы и писать запросы. Каждое дело постепенно знакомит с SQL через практику - от простых выборок до более сложного анализа данных. Обещают разные расследования - поджоги, убийства и другие преступления. Редкий случай, когда SELECT, JOIN и WHERE действительно помогают найти преступника. https://store.steampowered.com/app/5072430/Ghost_in_the_SQL_Data/

8 · 11:56

7 сентября 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Видео
IMG_6925.MP4 · 8.2 МБ

🧩 Сбылась мечта детства: GPT-6 Astra генерирует полноценные наборы LEGO по одному фото или текстовому запросу. Для этого нейронка использует официальные детали, которые можно заказать онлайн. Набор специально оптимизирован, чтобы его можно было собрать в реальной жизни и поставить на полку. Вместе с LDraw файлом 3D-модели идёт инструкция по сборке, как в настоящих наборах LEGO. Автор твита обещает выложить генератор наборов LEGO уже сегодня — тут. Повторить воркфлоу можно с нуля самому через BrickLink Studio с помощью MCP — здесь. @notboring_tech

7 · 08:41

8 сентября 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Поиск таймаутов выполнения запросов SQL Server Когда вы работаете с SQL Server, вы, вероятно, столкнулись с ситуацией, когда запрос занимает слишком много времени и в конечном итоге приводит к ошибке тайм-аута. Вот некоторые советы для улучшения производительности и снижения тайм-аута: - Используйте SQL Server Management Studio (SSMS) для управления и настройки SQL Server, а также для поиска таймаутов выполнения запросов. Используйте SQL Server Profiler для отслеживания и анализа производительности запросов. - Используйте динамические управляемые представления, такие как sys.dm_exec_requests и sys.dm_exec_sessions, чтобы получить информацию о запросах, выполняемых на сервере, и определить, какие из них занимают слишком много времени. - Используйте инструменты мониторинга производительности, такие как SQL Sentry, Idera SQL Diagnostic Manager и Microsoft System Center Operations Manager, для получения детальной информации о производительности сервера и запросов, выполняемых на сервере, и для получения рекомендаций по улучшению производительности и оптимизации запросов, чтобы избежать таймаутов выполнения запросов.

7 · 04:12

Фотография

📌 Почему SQL работает именно так - заслуга Эдгара «Теда» Кодда В конце 1960-х базы данных напоминали лабиринты указателей. Чтобы найти запись, программисту приходилось понимать, как именно данные расположены внутри системы. Кодд предложил хранить данные в виде математических отношений - знакомых нам таблиц. В 1970 году он описал реляционную модель и основные операции: * σ - выбирает строки по условию, будущий WHERE * π - оставляет нужные столбцы, основа SELECT * ⋈ - соединяет связанные таблицы, будущий JOIN Ключевой идеей стала независимость данных. Пользователь описывает, какой результат ему нужен, а база сама решает, как его получить и где искать записи. SQL появился позже, но был построен на реляционной модели Кодда. Её принципы до сих пор лежат в основе большинства запросов к базам данных.

11 · 12:07

13 сентября 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Фотография

Два клиента одновременно бронируют один номер. Как не продать его дважды? Обычная проверка «свободен ли номер?» может пропустить оба запроса: каждый успеет увидеть свободное время до сохранения чужой брони. В PostgreSQL можно запретить пересечения прямо в базе: CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS btree_gist; CREATE TABLE bookings ( room_id INT NOT NULL, starts_at TIMESTAMPTZ NOT NULL, ends_at TIMESTAMPTZ NOT NULL, CHECK (ends_at > starts_at), EXCLUDE USING gist ( room_id WITH =, tstzrange(starts_at, ends_at, '[)') WITH && ) ); Как это работает: • room_id WITH = — проверяем брони одного номера. • WITH && — запрещаем пересечение временных интервалов. • '[)' — начало включено, конец исключён. Брони 10:00–11:00 и 11:00–12:00 допустимы. • CHECK — окончание должно быть позже начала. Ограничение действует и при одновременных запросах. Две конфликтующие брони сохранить не получится: приложение должно обработать ошибку и сообщить, что время уже занято. Подходит для гостиниц, переговорных, аренды оборудования и записи к специалистам.

9 · 19:40

16 сентября 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

Видео
IMG_4156 (online-video-cutter.com).mp4 · 6.6 МБ

Энтузиаст попросил GPT-6 Astra и Claude Fable сделать для него бесплатный «аналог» Adobe Photoshop. На токены ушло $2000 или 168 тысяч рублей. У моделей получилась работающая версия со слоями, масками, смарт-объектами, кривыми, эффектами и другими инструментами. Пользователь выложил программу для Windows 11, macOS и Linux — бесплатно vc.ru/ai/3142780

8 · 19:51

9 октября 2026

AT extra 👨‍💻 devcode

3 AI-навыка для работы с архитектурой AI-систем Переходим к задачам, которые выходят за пределы отдельно взятого файла. Здесь нужен системный взгляд — как встроить нейросети в ваш продукт, чтобы они работали стабильно, дёшево и безопасно. Навык 1: Работа с LLM API Навык подключения и интеграции больших языковых моделей через программный интерфейс. Управление токенами и контекстным окном, обработка асинхронных ответов, продумывание стратегий повторных запросов при сбоях и fallback-поведения, если модель вернула что-то неожиданное. Пример простой интеграции: приложение получает запрос от пользователя, отправляет в Claude API с заданной температурой (контролирует креативность ответа) и максимальным количеством токенов, получает ответ в потоковом режиме (streaming) и отдаёт его пользователю по частям. Инструменты: официальные API OpenAI, Anthropic, OpenRouter (единый интерфейс к десяткам моделей), Google Gemini API. Почему важно: базовый навык для любого AI-инженера. Без него следующие два навыка просто не имеют смысла — RAG и выбор моделей надстраиваются именно поверх API. Навык 2: Построение RAG-систем RAG-системы подключают к языковой модели собственную базу знаний: документы, инструкции, внутренние регламенты, статьи или переписку. Пользователь задаёт вопрос, система находит в вашей базе релевантные документы и отправляет их модели вместе с вопросом в промпте. Модель отвечает на основе ваших документов — а не общих знаний, которые могут быть устаревшими или неполными. Инструменты: LangChain, LlamaIndex, векторные базы данных (Chroma, Pinecone, Weaviate). Почему важно: чистая LLM знает то, на чём её обучили год назад. RAG — это работа с живыми, актуальными и корпоративными данными. Без него AI-продукт для бизнеса сегодня почти не построишь. Навык 3: Оценка и выбор моделей под задачу Умение сравнивать большие языковые модели не по маркетинговым описаниям, а по конкретным параметрам: размер контекстного окна, скорость ответа, цена за токен, качество на вашей … Читать полностью →

1 · 07:13

Фотография

🤩 Рассчитайте Математики бойкотируют новые ИИ-открытия от OpenAI — учёные считают, что подход компании противоречит традиционному научному методу: ↖️ https://kod.ru/openai-major-math-problems

1 · 07:14

🧩 SQL-задача: почему `LAG()` здесь подведёт? Есть интервалы работы сервера. Время указано в минутах: id | start_at | end_at ---+----------+------- 1 | 1 | 10 2 | 2 | 3 3 | 9 | 12 4 | 15 | 16 5 | 16 | 20 Объедините пересекающиеся и соприкасающиеся интервалы. Вложенные интервалы тоже учитываются. Ожидаемый результат: start_at | end_at ---------+------- 1 | 12 15 | 20 Попробуйте решить до просмотра ответа 👇 Решение для PostgreSQL: WITH bounds AS ( SELECT *, MAX(end_at) OVER ( ORDER BY start_at, end_at, id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING ) AS prev_max FROM intervals ), marked AS ( SELECT *, CASE WHEN prev_max IS NULL OR start_at > prev_max THEN 1 ELSE 0 END AS new_group FROM bounds ), grouped AS ( SELECT *, SUM(new_group) OVER ( ORDER BY start_at, end_at, id ROWS UNBOUNDED PRECEDING ) AS grp FROM marked ) SELECT MIN(start_at) AS start_at, MAX(end_at) AS end_at FROM grouped GROUP BY grp ORDER BY start_at; Подвох: LAG(end_at) для интервала [9,12] вернёт 3 и ошибочно начнёт новую группу. Но более ранний интервал [1,10] всё ещё перекрывает его. Нужен максимальный конец среди всех предыдущих строк, а не только конец соседней.

1 · 07:14