🔍 Обнаружение уязвимостей с помощью Audit

Audit — это агент для поиска уязвимостей, использующий 8-ступенчатую методологию, основанную на взаимодействии узких агентов и принципе "умышленного несогласия". Он интегрируется с Claude Pro и предлагает структурированные отчеты о безопасности.

🚀 Основные моменты:
- Многопоточность: узкие агенты работают параллельно для поиска уязвимостей.
- Умышленное несогласие: второй агент проверяет выводы первого.
- Отслеживание доступности: подтверждает, что уязвимости могут быть достигнуты злоумышленником.
- Обратная связь: находит новые задачи на основе обнаруженных уязвимостей.

📌 GitHub: https://github.com/evilsocket/audit

#python

SQLModel использует аннотации типов Python, чтобы объединить Pydantic и SQLAlchemy и уменьшить дублирование кода при работе с SQL-базами.

* одна аннотация типа заменяет отдельные модели Pydantic и SQLAlchemy
* хорошо совместим с FastAPI, Pydantic и SQLAlchemy
* внутри работает на базе Pydantic и SQLAlchemy
* разумные настройки по умолчанию уменьшают количество шаблонного кода

https://github.com/fastapi/sqlmodel

Zero training needed, Image-to-LoRA(i2L) V2 уже вышел 🚀

Обновлённая версия i2L стала заметно мощнее: теперь она может превратить одно или несколько референсных изображений в style LoRA за один прямой проход, без отдельного обучения для кастомизации визуального стиля.

🌟 Что нового в V2:

* Совместимость: работает с разными базовыми моделями, включая Z-Image, Klein-4B и Hidream-O1.
* Скорость: прямое предсказание весов style LoRA без обучения.
* Точность стиля: высокая верность переноса стиля без утечки семантики.
* Контроль: явные веса открывают asymmetric CFG, смешивание стилей из нескольких референсов и управляемую генерацию.
* Архитектура: image encoder, обучаемые LoRA queries и compressed decoding heads, которые генерируют адаптированные матрицы.

🤖 Коллекция моделей: https://modelscope.ai/collections/DiffSynth-Studio/Image-to-LoRA-V2
🎠 Studio: https://modelscope.ai/studios/DiffSynth-Studio/Z-Image-i2L-V2
📄 Paper: https://modelscope.ai/papers/2606.13809

💻Инженерный университет нового типа НЕЙМАРК открыл приёмную кампанию — и вот почему это интересно.

Здесь ушли от скучной теории и учат системному мышлению и работе с ИИ — метанавыкам, которые позволяют не конкурировать с нейросетями, а создавать и масштабировать работающие продукты!

Что дает университет:
- два диплома сразу благодаря совместным программам с НИУ ВШЭ, ННГУ и другими ведущими вузами
- актуальная база в кибербезопасности, робототехнике, ИИ или телекоме
- индивидуальная траектория с ментором и реальные кейсы в портфолио с первого курса.

⚡️Приёмная кампания на 2026 год уже открыта. Собственные ИТ-проекты, личные достижения и олимпиады дают преимущество и возможность учиться по гранту.
Выбирай направление и подавай заявку по ссылке: neimark-it.ru

Python иногда может выглядеть как тёмная магия.

Вот однострочный quicksort через lambda:

q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]])

Что тут происходит:

* берём первый элемент как pivot
* всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева
* сам pivot ставим в центр
* всё, что больше, рекурсивно сортируем справа
* если список пустой, возвращается пустой список

Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.

Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.

Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно.