The Dragon Code News

Стрим, посвященный Open source в эпоху LLM LLM пишут код, делают ревью, поддерживают документацию — кажется, будто для open source это идеальный инструмент. Но точно ли всё так хорошо? Кому в итоге стало легче — контрибьюторам или мейнтейнерам? Действительно ли LLM экономят время или просто перекладывают работу с одних на других? Что происходит с качеством контрибьюций? А может, какие-то open source проекты в эпоху AI вообще перестают быть нужны? Тема сложная и местами болезненная, поэтому собираемся поговорить об этом с Александром Макаровым, Алексеем Гагариным, Андреем Helldar и Данилом Щуцким. Обсудим, как LLM изменили повседневную разработку, где они действительно экономят время, где создают новую работу и каким вообще может быть будущее open source в эпоху AI. Есть вопросы? Можете задавать заранее! 🔔 20 августа в 19:00 (мск) https://youtube.com/live/JjQ3ZkOcDns?feature=share

🥩 Meat-routing and trust erosion It is very tempting to copy-paste LLM answers or research as is. It usually looks great. You validate it once, twice, three times... You make a few corrections but otherwise it's good. Then you start trusting and stop validating. Essentially, you are a meat router now. Your colleagues will eventually notice, and ask themselves a few questions: 1. Can I trust this person any more than the LLM? 2. Has this person even read that response, or just forwarded it? 3. Can't I just use the LLM myself? 4. Why should I read that wall of text when I just need a yes or no? That is, essentially, worse than "vibe-coding" — because there's no immediate feedback like "it doesn't work." A bad LLM answer can sit in a doc or a Slack thread for weeks, quietly trusted, before anyone notices. The fix: 1. Consider answer a draft. Never forward it right away. 2. Compress it. If you can't reduce it to 1-2 sentences, you have not processed it. 3. Claim it. Take responsibility for the answer. 4. Verify the claim. Check what matters. #llm #ai

Ночь. Ты сидишь за компьютером и по очереди диагностируешь PostgreSQL, Elasticsearch, холодильник и кошку. Жена спрашивает: — Может, ты уже отдохнёшь? — Не могу. У холодильника странный slow log, кошка держит 170 RPM, велосипед не проходит по геометрии, а GPT-5.6 при слове «код-ревью» запускает код-ревью заново. — И что ты собираешься делать? — Сначала напишу PowerShell-скрипт, который рекурсивно найдёт причину. Только в PHP-файлах, без учёта регистра, с выводом в консоль и логом в UTF-8 без BOM. — А если не поможет? — Тогда оформлю глубокое исследование и попрошу ИИ составить план для ИИ, который исправит инструкции для другого ИИ. Утром холодильник всё ещё хлюпает, кошка уже спит, а в Jira появляется комментарий:

«Для продолжения требуется явное подтверждение пользователя».

Ты тяжело вздыхаешь и пишешь:

«Я разрешаю холодильнику перестать хлюпать».

После чего GPT-5.6 начинает заново анализировать Elasticsearch. — Промпт для чатгпт: Составь анекдот про меня на основе наших переписок.

В проекте Windows PHP два ключевых изменения: 1. Проект перемещён в The Dragon Code. 2. Файлы CMD заменены на PowerShell Windows PHP - это лёгкое переключение между PHP версий в Windows без установки доп утилит. При вызове скрипта обновления, всегда скачиваются самые свежие версии PHP с офф сайта. Как использовать 1. Клонируем репозиторий 2. Из папки bin/*.* берём нужные версии и публикуем ссылки на файлы activate и update. где: - activate активирует раннее скачанную версию php. Если не качали - скачает. - update принудительно скачает свежую версию php и активирует её. https://github.com/TheDragonCode/windows-php

Laravel Feeds 1.18.0 — расписание фидов теперь можно задавать через fluent API в стиле Laravel. Вместо 0 13 * * 1:

new Expression()
    ->weekly()
    ->mondays()
    ->at('13:00')

Обычные cron-строки и алиасы вроде @daily по-прежнему поддерживаются. https://feeds.dragon-code.pro/ru/generation/#registration_expression

The Dragon Code News, пожалуйста, не отправляйте бессмысленные сообщения.

😂

А Вы знали, что документация Laravel Feeds существует на нескольких языках? 🤩 https://feeds.dragon-code.pro

Laravel Feeds 1.17.0: один класс фида — несколько независимых файлов Новые FeedTarget и HasFeedTargets позволяют создавать отдельный файл для каждого магазина, региона, локали или другого бизнес-ключа. При этом в таблице feeds остаётся одна запись. Нужные записи можно запустить точечно:

php artisan feed:generate 123 --target=42 --target=81

В очереди каждый фид выполняется отдельной уникальной задачей. Существующие фиды продолжат работать без изменений. Также переработана документация и настроено обновление Context7 после её публикации. https://github.com/TheDragonCode/laravel-feeds/releases/tag/1.17.0

Каким меня видит ChatGPT. Интересно :)