Свежее

Критическая ошибка в популярном open‑source Python‑фреймворке Starlette могла открыть доступ к серверам миллионов AI‑агентов. Обновление уже есть, но многие системы всё ещё уязвимы.

Код не исчезнет, но перестанет быть главным исходником. В будущем GitHub может стать местом, где хранятся не столько файлы с реализацией, сколько промты, evals, спецификации, контракты и архитектурная память. Разработчик будет меньше писать код руками и больше формулировать намерения, ограничения и проверки.

Kubernetes Secrets удобны для базового хранения паролей и токенов, но в enterprise-инфраструктуре их уже мало. Крупным компаниям нужны внешние хранилища, автоматическая ротация, аудит и управление жизненным циклом сертификатов.

AI-код всё чаще попадает в pull request’ы, но обычный git blame не показывает, как он появился. Actionable provenance предлагает показывать prompt, модель и контекст прямо во время code review.

Wildberries тестирует «Смарт-выдачу» заказов через автоматизированные ячейки в 10 московских ПВЗ. Покупатель сканирует QR-код в приложении, и ячейка с заказом открывается автоматически.

GitHub собрал раздел с техническими руководствами по разработке ПО: от контроля версий и тестирования до архитектуры, технического долга, SDLC и platform engineering. Это не новости, а спокойная база знаний для разработчиков и команд.

ymki вышел на стадию pre-production: тестируем сайт на сервере с базами данных, поиском и медиа перед более широким открытием.

Stack Overflow обсудил, как AI coding ускоряет разработку, но усложняет работу с продакшеном. Главный вывод: командам всё важнее собирать правильную телеметрию и не терять инженерную интуицию.

Роботы-доставщики «Яндекса» получили нейросетевой планировщик маршрутов. Он помогает им быстрее и аккуратнее двигаться в городской среде, а доставки стали в среднем на 10% быстрее.

Meta рассказала о развитии собственной линейки AI-чипов MTIA. Компания готовит поколения MTIA 300, 400, 450 и 500, делая упор на GenAI inference, модульную архитектуру и совместимость с PyTorch.

Вышла первая бета Python 3.15. Релиз предназначен для тестирования новых функций, проверки совместимости библиотек и подготовки экосистемы к будущей стабильной версии.

ИИ уже помогает разработчикам писать код, тесты, документацию и быстрее собирать прототипы. Но вместе с ускорением растут требования к архитектуре, безопасности, проверке и ответственности инженера за итоговый результат.