Codu - лампова IT спільнота

Шпаргалка з VPN: принцип роботи VPN, шифрування трафіку, приховування IP-адреси, VPN-клієнт і сервер, захищений тунель та передача даних через інтернет </Codu>

«Маленька книга з основ генеративного ШІ» Інтуїтивний вступ до математики, що лежить в основі сучасних генеративних моделей </Codu>

Моніторинг пристроїв у локальній мережі LAN-Orangutan автоматично знаходить пристрої в локальній мережі за допомогою nmap і розподіляє їх за підписаними групами Керувати всім можна через власну вебпанель або CLI </Codu>

У кожного будинку знайдеться свій масив із масивами </Codu>

Знайшов цілу студію ШІ для розробки ігор Claude Code Game Studios перетворює одну сесію Claude Code на повноцінну ігрову студію У наборі — 49 спеціалізованих ШІ-агентів і 73 навички для різних етапів розробки Агенти розподіляють між собою роботу, зберігають структуру проєкту та дотримуються єдиних стандартів якості протягом усього процесу створення гри </Codu>

Коли у 35 вирішив змінити професію й пішов у молодий IT-стартап: </Codu>

Яка команда в Linux допомагає дізнатися про інші команди? Команда man відкриває довідку з описом команд, їхніх параметрів і прикладів використання. Також можна скористатися прапорцем --help, щоб швидко переглянути основну інформацію </Codu>

350+ практичних лабораторних для DevOps Корисний сайт для практики DevOps і DevSecOps — понад 350 безкоштовних лабораторних з Linux, Ansible, Terraform, Kubernetes та GitHub Actions Завдання перевіряються безпосередньо на реальній машині, тож можна одразу відпрацьовувати навички на практиці </Codu>

Уже бачили конспекти лекцій Stanford з архітектури GPU та програмування на CUDA? Чудовий курс для тих, хто хоче краще зрозуміти, як влаштовані GPU та як писати ефективний код для них </Codu>

Той самий вайбкод-проєкт, який зібрали за один вечір </Codu>

Шпаргалка по Django Request-Response Cycle: Client — браузер надсилає HTTP-запит до сервера, Web Server — Nginx або Apache приймає та передає запит далі, WSGI — передача запиту до Django через wsgi.py, Middleware — обробка запиту та відповіді на різних етапах циклу, URL Resolution — визначення потрібного маршруту через urls.py, View — обробка запиту та виконання бізнес-логіки через views.py, Model — робота з даними через models.py, Managers — взаємодія моделей із базою даних, Database — зберігання та отримання даних, Template — формування HTML-відповіді, Response — повернення результату клієнту, Exception Middleware — обробка помилок під час виконання запиту </Codu>

Git 2.56 — нова команда для очищення гілок У Git 2.56 з’явилася git branch --delete-merged — команда для швидкого видалення гілок, які вже були злиті Зручно, щоб підтримувати репозиторій у порядку й не накопичувати непотрібні гілки </Codu>

Ну от хто їх просить </Codu>

Шпаргалка з C++: фундаментальні типи даних, ключові слова, препроцесор, коментарі, перелічення, класи пам’яті, об’єкти, їх ініціалізація, атрибути та життєвий цикл </Codu>

AI вже вміє писати код. Наступне питання — як змусити його працювати системно. Якщо ви Middle/Senior Developer або Tech Lead, ймовірно, стикаєтесь із таким:

⏺5 хвилин на код → година на review ⏺контекст доводиться пояснювати знову ⏺агенти помиляються без перевірки ⏺більше AI → більше токенів і витрат

AI прискорює окремі задачі, але не обов’язково прискорює всю команду. На практичному спринті AI Agentic Engineering ви побудуєте власний AI Engineering workflow для реальної задачі команди — від Harness і Skills до multi-agent систем, Spec-Driven Development, evals та Quality Gates. ⚡️Результат — реальний проєкт із вимірюваним impact, який можна перетворити на promotion case. У фіналі — DevDigest, AI-платформа для code review, де власні агенти автономно рев’юять PR та запускаються у UI через MCP або прямо в CI. 🗣Іван Лапа — Senior UI Engineer у Netflix, 12 років в інженерії, Team/Tech Lead та AI-adoption консультант. 4 live Q&A з Іваном Лапою Розбір реальних задач, челенджів та AI-workflow — до останнього питання. 5 тижнів · 8 занять · 70% практики Детальніше про курс: https://cutt.ly/NybGndcJ

16-річний хакер отримав доступ до внутрішнього сервісу Microsoft 16-річний дослідник зламав внутрішній аналітичний сервіс Microsoft Titan за допомогою підробленого токена авторизації без дійсного підпису Сервіс перевіряв поля токена, але не перевіряв його підпис, тому дослідник зміг вказати собі права admin і отримати можливість виконувати SQL-запити з привілеями адміністратора Потенційно це відкривало доступ до баз даних із понад 17 трильйонами рядків, зокрема аналітики пошукових запитів Bing та 17 990 корпоративних email-адрес За словами дослідника, він отримав лише метадані та два окремі рядки даних Bing, не переглядав дані клієнтів і повідомив Microsoft про вразливість тієї ж ночі Microsoft закрила вразливий ендпойнт через чотири дні та виплатила $5000. Водночас перед публікацією матеріалу компанія внесла до нього редакційні правки: вилучила окремі розділи й цифри та змінила формулювання щодо масштабу наслідків </Codu>

Linux може отримати AGENTS.md для ШІ-агентів У ядрі Linux можуть додати власний файл AGENTS.md для інструментів на кшталт Claude Code та Codex Перед внесенням змін він має спрямовувати ШІ-агентів до вже наявних правил Linux щодо використання ШІ під час розробки Причина проста: супровідники ядра дедалі частіше отримують згенеровані ШІ баг-репорти та патчі, які не завжди допомагають і лише додають роботи Тепер саме ядро Linux може пояснювати ШІ-агентам, як від них очікують працювати ще до того, як вони почнуть змінювати кодову базу Схоже, це ще один крок до нової реальності розробки Linux у 2026 році </Codu>

Схоже, у 2026 році розробники вирішили робити саме так </Codu>

Коли починаєш так візуалізувати SQL-схеми, назад уже не повернешся Набагато простіше розуміти структуру бази, зв’язки між таблицями та залежності, коли все перед очима </Codu>