Open source — July 2026

🎬 OpenChatCut ● Опенсорсный локальный ИИ-видеоредактор: агент правит настоящий таймлайн ● EN, 简体中文 ● by 0xsline

Ссылка на GitHub: https://github.com/0xsline/OpenChatCut Автор: #0xsline Обновлено: 21 июля 2026 Версия: 0.1.2 (в активной разработке) Категории: #AIvideo #видеомонтаж #ИИагент #MCP #opensource Платформа: #Windows 10/11 x64 + #macOS (Apple Silicon/Intel) Язык интерфейса: EN, 简体中文 Лицензия: AGPL-3.0 Системные требования: свои API-ключи (BYOK) для ИИ-функций; для ускоренного экспорта — NVENC (NVIDIA) или VideoToolbox (Mac)

🖥 Описание софта Свободная альтернатива платному ChatCut — видеоредактор, где разговорный ИИ-агент и профессиональный таймлайн живут в одном окне. Ключевая идея: агент не выдаёт «сгенерированный ролик, который уже не поправишь», а пишет реальные правки в дорожки, клипы, переходы, субтитры и эффекты внутри проекта. Дальше ты продолжаешь монтаж руками, отменяешь, версионируешь или передаёшь проект другому агенту. Проекты и медиа по умолчанию лежат локально (~/.openchatcut), API-ключи хранятся на стороне сервера, а не в браузере.

😬 Основные возможности Встроенный агент и внешние (Claude Code, Codex — по протоколу MCP) дёргают одни и те же инструменты редактирования: 🟣 Опиши задачу словами → агент читает проект → предлагает правки → пишет их на таймлайн 🟣 Каждая правка отслеживаемая и отменяемая (через команды EditorCore) 🟣 Один формат проекта — внешний агент и редактор не «разъезжаются» 🟣 Мультитрек: перемещение, обрезка, сплит, ripple, снаппинг, кейфреймы, маркеры, undo/redo 🟣 WebGL-эффекты, LUT, хромакей, зумы, переходы, кастомные шейдеры 🟣 Аудио: несколько дорожек, SFX, музыка, запись озвучки, авто-дакинг, выделение вокала 🟣 Монтаж по транскрипту: пословная расшифровка, резка текстом, сжатие пауз, спикеры 🟣 Субтитры: авто-генерация, стили, перевод, оверлеи, экспорт SRT 🟣 Motion Graphics: встроенные шаблоны в песочнице + генерация редактируемых MG-клипов 🟣 Генерация картинок, видео, речи, музыки и звуковых эффектов прямо в проект 🟣 Экспорт MP4 / аудио / субтитры / FCPXML + полный дамп проекта 🟣 Аппаратное ускорение H.264: NVENC на Windows, VideoToolbox на Mac, софт-фолбэк

💿 Установка и запуск ⁍ Скачать инсталлер с GitHub Releases: DMG (Apple Silicon/Intel) или Windows x64 ⁍ macOS-сборки пока без подписи — при первом запуске подтвердить вручную ⁍ Либо из исходников: git clone → npm install → cp .env.example .env.local → npm run dev → http://localhost:5199 (нужен Node.js 24) ⁍ В .env.local добавляешь только те ключи, что реально юзаешь — остальное работает локально

Проект молодой и активно пилится (Product Hunt, AGPL). Если полезно — поставьте автору звезду на GitHub ⭐️, так проект проще найти другим 🙏

🌐 Сайт проекта: https://openchatcut.com

🐱 README: https://github.com/0xsline/OpenChatCut

📦 Скачать (Releases): https://github.com/0xsline/OpenChatCut/releases

💬 Обсудить в нашем чате

👾 РЕПАКИ И ПОРТАТИВКИ ПОЛЕЗНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ ● НЕЙРОСОФТ

Джек Дорси 21 июля анонсировал Buzz, новый продукт Block. Внешне это обычный командный мессенджер: каналы, треды, личка, созвоны, файлы. Рядом встроили git-репозитории, CI и workflows. В итоге люди, Claude Code, Codex и Goose обсуждают задачу в одном канале и тут же доводят её до патча и ревью.

У агента в Buzz своя пара ключей, ими он подписывает всё, что делает: сообщения, реакции, запуск workflow, изменения кода. Вторая подпись должна связывать эти действия с человеком-владельцем. Такую схему предложили как расширение протокола Nostr (децентрализованная альтернатива твиттеру), но пока не приняли. Агента в Buzz добавляют в конкретные каналы, как человека, и доступ выбирают точечно, под задачу.

Каждое такое действие попадает в общий лог вместе с действиями людей. По логу видно, кто запустил агента, что он сделал и в какие каналы у него был доступ.

Брэдли Аксен, глава AI-направления Block, описывает проблему, которую нацелен решить Buzz, так: сотрудник обсуждает задачу с агентом один на один, а в общий чат приносит только готовый результат.

Buzz не даёт этому разговору потеряться: он остаётся внутри канала. У каждой ветки кода свой канал. Патч, результаты CI, ревью и сам мерж - всё будет в одной ленте. Полгода спустя можно открыть тот же канал и увидеть, почему код в итоге стал именно таким.

Механика выросла из внутренней кухни Block. Её Builderbot уже получает задачи из Slack и работает по всей кодовой базе компании. В начале апреля он выполнял больше 200 тысяч операций в день и почти автономно делал 15% изменений production-кода. Выпускать код или нет, решал человек. Цифры самой Block, но масштаб эксперимента понятен.

😬Но вообще какая ирония. Напомню, что в конце февраля 2026 Дорси сократил 40% команды Block, около четырёх тысяч человек, и назвал причиной ИИ: меньшая команда с такими инструментами делает больше. Buzz и есть один из тех инструментов, который должен тянуть работу вместо уволенных. Ну а потом, вероятно, уволят людей, собиравших Buzz.

Дорси, конечно, не обошёлся без привычных (и продающих) слов: decentralized, self-sovereign, open source. Код Buzz реально лежит на GitHub, любой может его проверить или запустить у себя. Relay, тот самый сервер, через который идут все сообщения команды, можно поднять самостоятельно, и тогда переписка вообще не проходит через серверы Block.

Версия, которую хостит сам Block, выглядит прозаичнее. Она пока бесплатна, но сообщения и личка не защищены шифрованием, и технически Block может их прочитать, например для модерации 😶 Мобильную аппку только собирают, и не везде работает и пауза перед действием агента: должна быть точка, где он останавливается и ждёт одобрения человека, но пока это работает не для всех его шагов.

PetrPy Meetup Moscow

вс, 26 июля 2026, 12:00 (GMT+03:00)

Россия, Москва

Встречаемся на ВДНХ, чтобы разобрать самый сок после PyCon Russia: свежие новости Python и CPython, технические открытия, новые инструменты, идеи и профессиональные инсайты с конференции.

Пообщаемся со спикерами и участниками PyCon Russia, обсудим развитие Python, open source, карьеру и международные конференции. Прогуляемся по ВДНХ, а после продолжим общение в кафе.

Группа встречи: https://t.me/petrpy Там же и точка встречи.

IT мероприятия России — мы собрали все самые топовые IT-события в одном месте

tldr: GenCV MLE Senior, Snap, 150-200£/year, Лондон, гибрид 4 дня в офисе

Ищу L4 Machine Learning Engineer к себе в команду Consumer GenAI product Engineering в Snap. Наша команда очень плотно работает с продуктом и катит самые новые и самые модные AI фичи напрямую в приложение. Мы работаем с визуальной частью GenAI движа (фото/видео), иногда аудио и VLM/LLM. У нас не очень много внутреннего RnD, но много внутренних эвалов, бенчмарков, работы с опенсорсом. В первую очередь ищем людей уже находящихся в Лондоне (визу спонсируем).

Чем предстоит заниматься: - Работать со свежим опенсорсом в GenCV домене — Flux, Qwen, Wan, etc. - Создавать внутренние эвалы, проверять клеймы авторов новых статей на настоящих данных. - Очень близко общаться с продуктом, думать про счастье пользователей, катить новые фичи. - [Возможно] Оптимизировать инференс и работать над дистилляцией, квантизацией - [Возможно] Посттрейнить картиночные/видео модели под наши юзкейсы.

Кого мы ищем: - Работаете с генеративными картиночными и видео диффузионными моделями. - Работаете на PyTorch, знаете как работает аттеншн, что такое диффузия и чем она отличается от flow matching. - Знаете как работают text2image, image2image, image2video пайплайны. - Любите быстро прототипировать MVP и тестировать результаты на реальных пользователях

Условия: - офис в Лондоне, гибрид, 4 дня в офисе. - L4 в снапе это L4-L5 в гугле, много автономности и овнершипа. - Стандартная L4 вилка рисуется 150-200к фунтов, в нищете не останетесь. - Есть прикольные бенефиты про оплату транспорта (300 фунтов/м) и спорта (180 фунтов/квартал) - Совершенно точно не 996, у нас в целом довольно чиллово (не говорите моему менеджеру что я это сказал)

В целом мы ищем бодрых ребят готовых быстро итерироваться, брать опенсорс и делать из него конфетку, катить прикольные фичи на миллионы пользователей и растить стоки обратно вверх. Команда новая и свежая, много шансов взять много овнершипа и сделать импакт. Подавайтесь даже если не подходите на 100%, 80% вполне должно хватить :)

На эту позицию я реферю руками, поэтому пожалуйста присылайте мне свое CV на [email protected], с темой письма MLE-R0046209.

​GitHub объявил, что через программу GitHub Sponsors на поддержку open source-мейнтейнеров и проектов уже было направлено более $100 млн. GitHub Sponsors запустили в 2019 году с простой идеей: люди, которые создают и поддерживают open source, заслуживают финансовой поддержки за свою работу. С тех пор десятки тысяч спонсоров — как отдельных разработчиков, так и организаций — начали напрямую поддерживать авторов проектов, от которых зависят. В GitHub подчёркивают, что эта отметка принадлежит всему сообществу: разработчикам, компаниям и мейнтейнерам, которые помогают сделать экосистему open source более устойчивой. Она также показывает, что отношение к ценности открытого кода постепенно меняется.

GitHub благодарит всех спонсоров и мейнтейнеров, которые стали частью пути к отметке в $100 млн, и называет это примером того, что происходит, когда сообщество решает: в open source действительно стоит инвестировать.

Разработка

• $100 млн для open source • How Netflix Handles 260 Million Concurrent Streams Without Buffering • AI Skills for Product Designers

Маркетинг

• Количество релизов в App Store выросло на 50%, но загрузки увеличились только на 2%

Кроссплатформа

• AI-centric архитектура Flutter-приложения (и не только) для небольших стартапов • Flutter. The custom button that collects fingerprints

​iOS

Большинство обращений в поддержку начинается с одних и тех же вопросов: какая версия приложения установлена, на каком устройстве возникла ошибка и что происходило перед сбоем. Open source-библиотека Diagnostics автоматизирует этот сбор данных: пользователь отправляет сообщение прямо из приложения, а к нему прикладывается HTML-отчёт с параметрами системы, метаданными сессии, логами и диагностикой сбоев. Smart Insights дополнительно анализирует известные проблемы и показывает службе поддержки готовые подсказки — например, что пользователю доступно обновление или на устройстве заканчивается свободное место.

• Отчеты пользователей с Diagnostics: более быстрое устранение ошибок с помощью ИИ • Building configurable widgets with WidgetKit and SwiftUI • How to Test iOS Apps in Different Time Zones on a Physical iPhone • Building adaptive non-modal panels in SwiftUI • Building an Animated Character in SwiftUI

DevOps-инструмент недели: HAMi

Обычно Kubernetes-кластер выделяет целый GPU под одну рабочую нагрузку.

В результате часть ресурсов GPU простаивает.

HAMi решает эту проблему.

Это опенсорс middleware для Kubernetes, которое позволяет распределять, изолировать и планировать GPU и другие AI-ускорители между Pod’ами без изменений в коде приложения.

Что умеет HAMi:

- Делит один GPU на несколько частей по объёму памяти, количеству ядер или числу устройств - Задаёт жёсткие лимиты памяти и вычислительных ресурсов для каждой рабочей нагрузки, чтобы один Pod не мог занять ресурсы другого - Оптимально распределяет задачи по GPU: уплотняет их для экономии ресурсов или разносит по разным устройствам, чтобы избежать снижения производительности - Управляет NVIDIA GPU, NPU, DCU, MLU и другими типами ускорителей через единый механизм планирования - Позволяет запускать мультитенантные задачи обучения, инференса и среды с ноутбуками в общем пуле GPU

GitHub: https://github.com/Project-HAMi/HAMi

@linuxos_tg

Удобный инструмент для проверки и работы с API

Bruno — быстрый open-source клиент для тестирования и отладки веб-сервисов (API).

Программа помогает разработчикам отправлять запросы к серверам, проверять ответы системы и автоматизировать проверки работоспособности кода.

Главная фишка инструмента заключается в способе хранения данных: все ваши коллекции запросов и настройки записываются в виде обычных текстовых файлов прямо в папку проекта.

Это позволяет легко сохранять базу тестов в Git вместе с основным кодом, удобно отслеживать любые изменения и делиться наработками внутри команды без привязки к сторонним платным платформам.

Приложение из коробки поддерживает автоматизацию сценариев тестирования с помощью JavaScript-скриптов, удобное управление переменными и безопасное хранение паролей и секретных ключей.

Инструмент бесплатен, доступен на Windows, macOS и Linux.

#софт

#Recruitment 🏡 OneKey #Hardware·Wallet 🐇 Introduction: https://onekeycn.com/ An open-source cryptocurrency wallet that allows users to securely and conveniently store and use their crypto assets.

🛵 #PartTime / #Contractor #Remote #UK (#London) #US (#NY #LA #Miami #SF) #Europe (#Paris #Berlin #Amsterdam) 📚 #Business·Development #Marketing 💰 Salary: $100 - $1500 / month, Commission-only, settled monthly in USD or USDT. $100 - $120 USD per onboarded store, uncapped potential (up to $1,500+ USD per term)

🌱 Responsibilities: 1️⃣ Field Visits: Independently scout and visit local offline crypto hubs (OTC desks, exchange outlets, crypto cafes, etc.) in your city. 2️⃣ Pitch & Onboard: Present OneKey hardware wallet products to shop owners or managers, introduce retail consignment or referral programs, and secure partnership intent. 3️⃣ Delivery: Collect and submit proof of onboarded stores (photos/contact info) for verification.

🌵 Requirements: 1️⃣ Based in: UK (London), US (NY, LA, Miami, SF), Europe (Paris, Berlin, Frankfurt, Amsterdam, Madrid). 2️⃣ Autonomous hustlers, local students, or freelancers with strong self-drive. 3️⃣ Excellent communication skills, confident in pitching to offline merchants.

📷 Apply: Email: [email protected]

🚧 More Info: https://www.dejob.ai/jobDetail?id=7170

👉 Website | Global Channel | Korean Channel | Discord | Support

✔️ США могут ограничить китайские ИИ-модели и укрепить дуополию OpenAI и Anthropic

По данным Axios, администрация Трампа снова обсуждает ограничения для передовых китайских open-weight моделей.

Американские компании всё чаще выбирают китайские решения: они дешевле, достаточно мощные и позволяют разворачивать модели в собственной инфраструктуре. Рост популярности Kimi вновь усилил тревогу в Вашингтоне.

Среди обсуждавшихся мер:

- внесение китайских ИИ-лабораторий в Entity List - ограничения на использование моделей в госзакупках - требования к безопасности и ответственности компаний - предупреждения о возможных бэкдорах и рисках иностранного кода - публичное давление на бизнес, использующий китайские технологии

Ранее эти предложения остановили чиновники, опасавшиеся, что ограничения навредят конкуренции и замедлят развитие американского ИИ. Теперь сторонники жёсткого подхода снова усиливают влияние.

Главный риск очевиден: под предлогом национальной безопасности рынок может окончательно сосредоточиться вокруг нескольких закрытых американских лабораторий.

Пока окончательного решения нет. Белый дом и Министерство торговли США публично ситуацию не прокомментировали.

#ai #opensource #openweights #china #openai

axios.com/2026/07/20/ai-us-china-open-source-kimi

Maths, CS & AI Compendium: бесплатный учебник для будущих AI/ML-инженеров

На GitHub завирусился большой open-source компедиум по математике, computer science и AI. Сейчас у проекта уже около 6.3K звёзд.

Автор позиционирует его как «нестандартный учебник» для практиков: меньше сухой нотации, больше интуиции, связей между темами и реального контекста.

Внутри 20 глав:

* векторы, матрицы, calculus * статистика и вероятность * machine learning и deep learning * NLP, computer vision, audio/speech * multimodal learning и autonomous systems * GNN, OS, алгоритмы * production engineering, GPU/SIMD * AI inference, ML systems design и applied AI

Отдельно есть MCP server, чтобы Claude Code, Cursor, VS Code и другие AI-ассистенты могли использовать компедиум как локальную базу знаний.

Хороший ресурс для тех, кто хочет не просто «выучить ML», а собрать фундамент: математика → CS → ML systems → современный AI.

GitHub: https://github.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium thub.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium

🔖 Опенсорсный Palantir для OSINT

Нашли интересный инструмент для расследований на базе ИИ.

OpenPlanter собирает данные из разных источников, находит связи между людьми, компаниями и событиями, а затем строит граф взаимосвязей с указанием источников.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

💀 InfoSec Community | Чат

Опенсорсю Claudexor

Харнесс-агностик CLI, приложение, набор плагинов и MCP, объединяющий в себе Claude Code, Codex и Cursor. Можно добавлять сколько хотите харнессов и подписок.

Каждая модель и агент бесят меня по-своему: GPT - аутист-перфекционист, Opus - пофигист, пропускающий кучу багов, Gemini/GLM - креативные булочки, но сильно отстают от фронтира.

Ещё я устал бегать между агентами когда лимиты заканчиваются, поэтому связал все подписки в одно место чтобы эта штука по-умному их расходовала. И главное, она позволяет одновременно использовать все харнессы сразу. Добавил несколько любимых плюшек, чтобы работали из коробки: ревью-лупы, Best-of-N и т.п. Например, планирование можно провести через Claude Code, а имплементацию в режиме goal запустить на Codex.

Киллер-фича: можно добавить несколько подписок Claude Code, и они будут автоматически переключаться с сохранением контекста. Codex и Cursor тоже. Теперь вместо $15k в месяц на токены уходит $1800. У меня сейчас по три подписки Claude Code, Codex и Cursor тут.

Удобнее всего подключить Claudexor как плагин к вашему любимому агенту и использовать его в текстовом режиме в форматах: «Перед выполнением плана прожарь его через Claudexor в мультихарнесс-режиме» или «После завершения работы проведи мультимодельное ревью через Claudexor и исправляй замечания».

Лично я чаще всего использую его в Claude Code. Чтобы установить, просто киньте ссылку на GitHub любому вашему агенту, и они сами разберутся. MIT-лицензия.

PS. Буду активно дорабатывать, так что не стесняйтесь кидать issues, фидбек и PR-ы.

GitHub, dmg, npm

Замечали, что почти весь дизайн, который генерируют ИИ, выглядит одинаково? Везде эти фиолетовые градиенты, одни и те же шрифты и бесконечные карточки внутри карточек. Это все потому что модели обучались на похожих примерах и теперь постоянно повторяют одни и те же решения, запомнив их как единственно верные.

Бывший инженер Google Пол Бакаус выпустил open-source проект impeccable

Это набор команд для ИИ-агентов (Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI и других), который помогает им делать интерфейсы более продуманными, а не очередную копию типичного AI-дизайна.

Что умеет:

🔹 /impeccable init — анализирует проект, собирает информацию о бренде, аудитории, tone of voice и дизайн-системе, после чего сохраняет всё в PRODUCT.md и DESIGN.md.

🔹 23 готовые команды: можно провести аудит интерфейса, разобрать UX, подготовить дизайн к релизу, добавить анимации или проверить обработку ошибок и нестандартных сценариев.

🔹 46 встроенных проверок: работают без обращения к нейросети. Они находят типичные проблемы: плохой контраст, странные анимации, неудачные паттерны и тот самый шаблонный AI-дизайн.

Самое интересное — Impeccable работает прямо во время редактирования UI-файлов. То есть агент получает подсказки сразу в процессе работы, а не после того, как уже всё сделал.

Если часто используете ИИ для разработки интерфейсов, инструмент точно стоит попробовать. Он действительно помогает избавиться от ощущения, что дизайн "сгенерировал ИИ".

Ссылка снизу 👇👇👇

https://github.com/pbakaus/impeccable

https://github.com/pbakaus/impeccable

https://github.com/pbakaus/impeccable

✔️ Furtex: исследовательский набор для Linux post-exploitation и обхода EDR

В open source вышел Furtex - низкоуровневый toolkit для изучения техник post-exploitation и evasion в Linux.

Проект построен вокруг io_uring, BPF и eBPF. Автор намеренно отказался от liburing и готовых фреймворков: взаимодействие с ядром реализовано через raw syscalls.

В репозитории собраны эксперименты для:

- анализа возможностей io_uring - исследования BPF-карт и программ - тестирования Linux EDR - изучения видимости событий для средств мониторинга - проверки защитных правил Falco - исследования сетевых и процессных механизмов ядра

Furtex интересен специалистам по Linux security, разработчикам EDR и red team-инженерам, которым важно понимать, какие действия могут проходить мимо привычных точек наблюдения.

Автор отдельно подчёркивает: проект предназначен только для разрешённых исследований и тестирования собственной инфраструктуры.

https://github.com/MatheuZSecurity/Furtex

#linux #cybersecurity #ebpf #io_uring #research

ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ СКИДОК НА КЛУБ

Пока в новостях обсуждают, как ИИ пишет тексты и рисует картинки, он совершает революцию внутри компаний и граждан нашей страны 🤭

🚩 В июле МТС, Яндекс и Сбер запустили AI-агентов как полноправных сотрудников с ролью, именем и KPI.

То есть время, когда вы отправляли письмо Ларисе Геннадьевне из соседнего отдела, проходит. Теперь вам придется общатсья с ИИ, у которого на аватарке будет стоять картинка милого робота.

Мы же помним, что крупные корпорации прокладывают дорожку для малого бизнеса, который рано или поздно придет к тому же?

Пока что ИИ внедряется на уровне самого человека 👇

• Например, создание цифровой копии эксперта - это не чат-бот, а система с вашей базой договоров, методичек, писем за годы. Она читает входящее письмо, находит в базе нужный кусок, отвечает вашими же формулировками.

В клубе был рассмотрен один такой кейс, где юрист по 115-ФЗ сказал про такую свою копию "это как мой лучший стажёр".

• Скрининг резюме прямо на hh.ru. ИИ забирает отклики, сопоставляет с требованиями, выдаёт "подходит / не подходит" и хоп, 300 резюме превращаются в 20 финалистов 😉

• Расшифровка встреч с разбивкой по голосам, извлечением решений и автоматической постановкой задач — все делается локально, без облака, у меня в клубе это практикуют даже люди из МВД.

Для тех, у кого данные нельзя выпускать наружу, разворачивается опенсорс с локальной моделью, и интернет можно отключать полностью 🙌

• Мониторинг цен, тендеров, конкурентов — все настраивается так, что раз в неделю вам сводка приходит прям в Telegram: что изменилось, где новые заявки, кто снизил цены.

Все это и то, что приложено на скрине — реальные кейсы. Не мои выдумки, не Сбер и Газпром - это обычные люди, которые пришли в клуб, написали запрос, получили инструкцию и за 2-3 дня внедрили ИИ.

А вы все еще не занялись этим вопросом?

Если сомневаетесь, посмотрите экскурсию, и воспользуйтесь промокодом 🎁 НЕЙРОСЕТЬ на скидку в боте 👉 ИДУ В КЛУБ

👩‍💻 Spring Cloud Contract уходит из Spring

После почти десяти лет в экосистеме Spring Cloud один из главных инструментов контрактного тестирования переезжает в новый дом.

Spring Cloud Contract выходит из портфеля Spring Cloud и продолжит развиваться в организации Stubborn под новым названием - Stubborn Contract.

И это не форк, не переписывание с нуля и не попытка начать все заново. Проект остается в руках своего создателя Марцина Гжегорцкого, который развивает его еще со времен Accurest в 2014 году.

Что важно для пользователей:

- сегодня ничего не сломается. Текущими версиями можно пользоваться дальше; - будущие обновления, исправления и поддержка будут выходить уже в Stubborn Contract; - впереди миграция на новые Maven-координаты; - пакеты переедут с org.springframework.cloud на sh.stubborn; - DSL, Contract Verifier, Stub Runner, HTTP и messaging останутся на месте; - проект сохранит открытый исходный код и лицензию Apache 2.0.

Причина переезда довольно резонна: внутри большого портфеля Spring Cloud проект не получал столько внимания, сколько заслуживал. Теперь у него появятся собственная дорожная карта, брокер контрактов и корпоративное финансирование, чтобы развитие больше не зависело от свободных выходных мейнтейнера.

Комментарий Михаила Поливаха:

Внутри Broadcom сейчас активно происходит пересмотр портфеля Spring в целом. Например, проект Spring Cloud Data Flow полностью ушёл из Open Source, активно сворачивают поддержку Reactor-а. Марцин же, один из авторов Spring Cloud, покинул команду уже как год, наверное. Посмотрим, что будет с проектом далее. Тем не менее, без активной поддержки сообщества будет непросто.

Комментарий Павла Кислова:

Для людей, работающих со Spring-овым Cloud и микросервисами, Spring Cloud Contract был практически нарицательным. Если обсуждали Contract Testing на JVM, часто речь шла именно о нем или о Pact.

Для тех, кого опыт с Cloud миновал, Spring Cloud Contract - это приблуда, которая помогает решить ситуацию "Я изменил API - как мне понять, что я не сломал десять других команд?"

Pact в этом смысле популярнее из-за его условной "языконезависимости" и популярности вне java-экосистемы. Когда у вас диверсифицированный стек и все ваши сервисы на разных языках, то внедрить пакт в режиме "один для всех" - это более удачное решение.

Spring Cloud Contract требует от тебя усилий. Часто именно в России выбирали этот самый "диверсифицированный стек". А про Pact не знают(я на своей практике почти не видел использования Pact в русскоязычной среде. А везде, где видел - его предлагал я) и Spring Cloud много где не используют. В этих кейсах люди из Spring-стека пользуются Интеграционные тесты + Testcontainers. Иногда просто моками и автоматизированный процесс честной единой для всех сверки контрактов отсутствует.

Spring Cloud Contract заканчивается. Stubborn Contract только начинается

Еще одно обновление грядёт из Китая – Qwen 3.8

Сами разработчики обещают, что уступать будет только Fable 5. Честно! Модель 2.4 трлн параметров, опенсорс с открытыми весами. Китай не зря объявил нац миссией стать лидером в AI гонке, отставать не намерен, более того, это отставание от моделей США сокращается очень быстро, и вероятно скоро игроки в “кошки-мышки” могут поменяться местами.

Попробовать модель Qwen-3.8-Max-Preview можно в Токен плане, Qoder и QoderWork

🔥 Awesome open-source project to learn more about Transformer Models! 🤖✨

We found this interactive website that shows you visually how transformer models work. 🌐📊

Transformer Explainer: https://poloclub.github.io/transformer-explainer/

@Machine_learn

⚡️Новости опенсорса

👉GLM-5.2 ✅ Almost Opus-level

👉Kimi-K3 ✅ Almost Fable-level

👉Qwen-3.8 🔜 2.4T, Expected to beat Opus

👉Deepseek V4 GA 🔜 $0.0028/M Expected to beat Opus

👉Minimax-M3-Pro 🔜 3T, Expected to be Fable-level

👉GLM-5.5 🔜 Expected to beat Opus

🚀 Top 20 AI Tools You Should Know in 2026 🤖

AI is transforming the way we work, learn, and create. Whether you're a student, developer, marketer, designer, or business professional, these AI tools can significantly boost your productivity.

1. ChatGPT – Research, coding, writing, brainstorming, and AI assistance.

2. Claude – Long document analysis and high-quality writing.

3. Gemini – Google's AI assistant with deep integration into Google Workspace.

4. Perplexity AI – AI-powered search engine with cited answers.

5. GitHub Copilot – AI coding assistant for developers.

6. Cursor AI – AI-first code editor for software engineers.

7. NotebookLM – Turn documents into AI-powered notes, summaries, and podcasts.

8. Midjourney – Generate stunning AI images from text prompts.

9. Adobe Firefly – Create and edit AI-generated images and graphics.

10. Canva AI – AI-powered presentations, designs, and social media content.

11. Runway ML – AI video editing and video generation.

12. ElevenLabs – Realistic AI voice generation and voice cloning.

13. Synthesia – Create AI avatar videos without a camera.

14. Gamma – Generate presentations and documents in minutes.

15. Lovable – Build full-stack web applications using natural language.

16. Bolt new – Instantly create and deploy web applications with AI.

17. Replit AI – Build, debug, and deploy applications directly in the browser.

18. n8n AI – Automate workflows using AI agents and integrations.

19. Zapier AI – Connect apps and automate repetitive business tasks.

20. Hugging Face – Explore thousands of open-source AI models and datasets.

AI Notes: https://whatsapp.com/channel/0029VbCj6n7EAKWCuNoz8f1v

🔥 Double Tap ❤️ For More Useful Tools

‍8 бесплатных инструментов, которые реально пригодятся разработчику

Подборка без мусора: код, поиск, браузеры, email, ошибки, API и деплой.

1. Aider AI pair programming прямо в терминале. https://github.com/Aider-AI/aider

2. Sourcegraph Поиск по репозиториям и большим кодовым базам. https://sourcegraph.com

3. Browserbase Облачные браузеры для автоматизации, тестов и AI-агентов. https://browserbase.com

4. Resend Email API для транзакционных писем и React-шаблонов. https://resend.com

5. Sentry Ошибки, crash reporting и performance monitoring. https://sentry.io

6. Public APIs Большой список бесплатных публичных API для проектов и прототипов. https://github.com/public-apis/public-apis

7. GStack Сетап Garry Tan для Claude Code: 23 opinionated tools. https://github.com/garrytan/gstack

8. GitHub Pages Бесплатный хостинг статических сайтов прямо из GitHub-репозитория. https://pages.github.com

Часть инструментов open source, часть — free tier. Вместе получается сильный dev-стек без лишних подписок.

@Python_Community_ru

Как вытащить типы из Strapi-популейта на уровне компилятора

В Strapi есть засада: ответ от запроса меняет форму в зависимости от того, что ты в него сунул. Дергаешь статью без populate — получаешь только плоские поля. Кидаешь populate: { category: true } — категория уже внутри. А если еще и fields: ['name'] туда добавить, то категория придет урезанной. Итог: один эндпоинт выдает кучу разных вариантов, и статический TypeScript-интерфейс это никак не разрулит. Он либо нагло врет — обещает поля, которых в реальности нет, либо тупо сливается в any.

В статье показывают, как забить на эту проблему с помощью кодогенерации: вытаскиваешь схему из живого Strapi, генеришь по ней TypeScript-клиент, и самое мясо — заставляешь систему типов выводить ответ прямо из аргумента populate еще до компиляции. Типа как в Prisma: какой тип вернется, зависит от того, что ты передал в метод. Все на TypeScript, клиент open-source под MIT, ссылка внизу.

Почитать на Habr

👉 Frontender's notes

️ ❌ چند تا نکته مهم:

✅ سه ابزار اول (Wan، LTX Video و Hunyuan Video) open source هستن؛ یعنی مدل و کد اون‌ها در دسترسه و امکان استفاده و توسعه بیشتری دارن

✅ Google Flow برای تست رایگان به شما اعتبار روزانه می‌ده و می‌تونید هر روز چند ویدیو بسازید؛ کردیت‌ها هم به‌صورت روزانه دوباره شارژ می‌شن