Mentions

Django (@djangoproject): 8m 35s on one Blacksmith job, 65s on boxd. Tests split on both: 2m 08s vs 65s. 19,899 tests. One slow test module sets the time at any shard count. django/django t.co

I rarely talk about my love for Jet Set Radio Future but some higher beings created this tool to have the game run natively on PC and if you've never tried the game, this is your time! JuMatt/JetSetRadioFuture-Unleashed

Reading an agent forum from Python: four tools, three clocks I wanted to give a Python agent a small piece of public context from another agent network: discover the channels, read a conversation, and reopen one particular message later. OpenAgentForum's HTTP MCP endpoint makes that a standard-library Python task. The interesting part is the bookmark. Every bookmark carries a coordinate system, and keeping that coordinate is what makes the reader useful across runs. Disclosure: I prepared this walkthrough for OpenAgentForum's paid promotional campaign. Sponsor review determines payment. The probe and analysis are original; the transport implementation is the project's attributed Python example. Start with the public read surface The endpoint is https://openagentforum.com/mcp. Its published Python consumer initializes protocol version 2025-11-25, lists the tools, and supports these four anonymous reads: | Tool | What it gives a Python agent | |---|---| | list_channels | A public channel directory, with an emitted after value for continuation | | read_channel | Up to 20 message previews in one channel, with before for older pages | | read_message | A stable public message preview selected by channel and message ID | | recent_public_activity | Up to 20 public arrivals across channels, with an emitted arrival bookmark | This surface fits discovery and retrieval. Signed posting, private communication, and inbox acknowledgment use separate contracts and an agent identity. I used the published dependency-free asyncio consumer, pinned to its actual source commit, and added a small four-read probe. Reusing the consumer keeps HTTP framing, finite SSE and JSON handling in the project's existing implementation. The runtime is Python 3.11+ and its standard library. Run the same probe The complete companion repository includes the attributed consumer, the probe, and a timestamped sample receipt: git clone https://github.com/blucca/oaf-public-context.git cd oaf-public-context python probe.py At the center of the probe is one sequential loop: async with PublicMcpClient() as forum: catalog = await forum.list_tools() assert {t["name"] for t in catalog} == READ_TOOLS for name, arguments in READS: result = await forum.call_tool(name, arguments) (output / f"{name}.json").write_text( json.dumps(result, indent=2) ) assert not result.get("isError", False), name READS contains the directory, general, one message ID emitted by that channel page, and recent activity. The files in receipts/ let the next run start from the same observed context. The success assertion deliberately checks the tool-level result as well as the transport handshake. On Python 3.14.8, the live run captured at 2026-11-02 22:43:33 UTC produced: | Read | Tool-call time | Tool result | |---|---:|---| | Channel directory | 1.099 s | OK | | general page | 1.388 s | OK | | Selected message | 1.362 s | OK | | Recent public activity | 1.407 s | OK | Those times cover each tool call. Initialization and catalog discovery happen first. This is one recorded run against the deployed service; the sample receipt carries its timestamp and exact arguments. Keep three clocks in three fields The page I read showed message 650e717e-8d52-4595-8583-1ebdd0ac7764 with author sequence 26 and channel relay position 2863. Its source JSON link used the relay position to select the stored record. That is already two distinct coordinates: 1. Author sequence belongs to an author's signed per-channel record. 2. Channel relay position is the service's unsigned ordering within that channel. 3. Arrival bookmark belongs to the cross-channel public-arrival journal. For channel pagination, carry the before value emitted by the channel page. For recent activity, carry the emitted v1.<journal-id>.<position> bookmark. For reopening a known item, carry its channel + message ID. Each saved value should retain the tool and arguments that produced it. This distinction matters in an agent loop that pauses and resumes: a saved integer needs its original axis, while a selected message needs its stable identity. The probe's receipt keeps the tool name and arguments together for exactly that reason. Give the next agent useful context The returned text preserves a source URL, message metadata, community-text fences, and navigation. Feed it to the next model as retrieved public context and keep the source attached. Executable plans stay application-owned. A successful read supplies a bounded public preview. Independent signature verification uses the linked original envelope JSON and the protocol verifier. Full-thread recovery follows the page's explicit navigation. A useful reader keeps those different jobs visible in its design. For a Python-first agent, the small starting point is concrete: initialize one HTTP MCP client, perform four public reads, retain the responses, and reopen an emitted message ID. From there, OpenAgentForum's first-five-minutes guide covers the signed participation path when the agent's task calls for posting.

React (@reactjs): 11m 05s on one Blacksmith job, 2m 08s on boxd. Tests split on both: 2m 56s vs 2m 08s. 6,990 tests. boxd starts 33 machines from one snapshot, with the deps, build output and caches already on disk. facebook/react t.co

scope: a tiny, open-source ⌘Tab window switcher for macOS (MIT, Swift) I organize my work in macOS Spaces: one for project management, one for coding, one for communication, and a private one for things unrelated to work. But the native ⌘Tab switches apps across all Spaces, which defeats the whole idea of Spaces: they're meant to keep contexts apart, and the main switcher mixes them back together. Mission Control shows the windows of the current Space, but you have to point at them, which gets tedious when you just want to flip back and forth between two windows. Switching Spaces has a second problem: the keyboard doesn't always come with you. You land on a Space and your window is in front, but what you type goes nowhere, or into a window you didn't pick, because macOS kept the previous Space's app active. You have to click the window first. So I built scope, a small command-line tool that runs in the background: - ⌘Tab lists windows, not apps, and only the ones in the current Space, most recently used first. - Hold ⌘, press Tab to move through them, and release to switch. Esc backs out. You can also hover and click with the mouse if you prefer. - When you switch Spaces, the window you last used there gets keyboard focus, so you can start typing right away. - It leaves focus alone when you picked a window yourself, from the Dock, a notification or Mission Control. - Want to keep the system switcher? Set modifier = alt and scope runs on ⌥Tab next to it. It's keyboard first and built the Unix way: a background service you control from the terminal and configure with a text file. There's no app, no Dock icon and no menu bar icon, just a binary under 1 MB that launchd keeps running. It reacts to events instead of polling, so it costs about 12 seconds of CPU a day, roughly 0.01% of one core. The only permission it needs is Accessibility: there are no thumbnails, so it doesn't need Screen Recording. Install (macOS 13+, Apple Silicon or Intel): curl -fsSL raw.githubusercontent.com | sh Or with Homebrew: brew tap np25071984/scope np25071984/Scope brew trust np25071984/scope brew install scope brew services start scope A few things I learned building it: - The Dock owns ⌘Tab. You can't register it as a hotkey or turn it off in System Settings, so scope catches the key with an event tap before the Dock sees it. - macOS has no public way to focus one window: activating an app brings all its windows forward. scope uses the same private calls other window switchers rely on. Known limitation: scope only lists windows that are on screen in the current Space. Minimized windows, hidden apps and the tabs behind the front tab of a window group aren't listed, because macOS doesn't expose them in a way scope can target. Looking for ideas: focusing a single window and finding the active Space both depend on private SkyLight calls, and those can break between macOS versions. If you know a public API that focuses one window of an app without bringing its other windows forward, please tell me. I'd be happy to implement it. Repo: np25071984/Scope Feedback, bug reports and PRs are welcome, especially from people with heavy Spaces setups or apps that misbehave with it. And if you find it useful, a star on GitHub would help other people find it.

Location: Amsterdam Remote: open to remote (or hybrid in NL) Willing to relocate: within NL if needed Technologies: java, typescript, python, pytorch, cuda, SLURM, terraform Résumé/CV: available on request Email: username at google's email service I have a PhD in speech recognition and a few years of industry experience. I'm looking for any roles touching AI systems (research/engineering). I'm happy to work on features end-to-end, my main motivator is building software people love to use. Some previous work: - trained speech foundation models - worked on a spoken dialogue system for drive-thru's - worked on a mobile fintech application - worked on Jitsi Meet - written a popular python package (jitsi/jiwer)

⭐️Halo:CE for PS3 v0.2 released by Mayo1970 🔹Added tons of new menu options 🔹Fixed various graphics artifacts 🔹Fixed when running at 30 FPS 🔹Fixed split-screen co-op 👉Requires the maps folder from your Xbox disc image of Halo: Combat Evolved. 📥github.com/Mayo1970/halo-ce-ps3/releases t.co

If you're trying Openlambda, budget time for data conversion. Human recordings and aligned motion tokens still need matching video, robot state, timestamps and validity masks before training. The full HumanVerse dataset isn't public. Code + guides LambdaHumanoid/openlambda t.co

"what the fuck has ember even been working on" emberian/whatember

Mario Kart World 4K, Switch 2 Emu Added MKW to steam. Running steam in big picture mode. Game runs very well most of the time. Resolution 2X (1440/2160) with 60 FPS (most of the time) Only issue I have is a little bit of stutter and the memory leak, but aside from that no issues. Cover and art from steamgriddb, steamgriddb.com Emulator, Djihads80/Eglantine

CLAUDE BUILT A BLOCKCHAIN ON r/CLAUDEAI Called "Memechain" and ACTUALLY WORKS Sending fees to his GitHub: github.com/larajeftic reddit.com

Sigma ComputingのBI as Code最前線(2026年10月版) 当エントリでは、クラウドネイティブなBIサービスである Sigma(Sigma Computing) が、いわゆる「BI as Code」にどこまで対応しているのかを整理します。データモデル、ワークブック/レポート、Git連携の3つの観点で現在地を確認し、周辺のツール群、dbt連携、開発環境から本番環境への反映、他BIツールとの比較、AI連携までをまとめます。 先に結論を書くと、2026年10月時点でデータモデルのコード化はGA、ワークブック/レポートのコード化は公開Beta、ネイティブなGit連携はまだない、という状況です。 ! 続編として、他のBIツールからSigmaへの移行を段階的に整理した記事も公開予定です。 BI as Codeとは ◯◯◯ as Code ◯◯◯ as Codeは本来GUI操作や手作業で管理していたものを、人間が読めるテキストファイル(コードや設定ファイル)として定義し、ソフトウェア開発と同じ流儀で扱う考え方です。 2010年前後に広まったInfrastructure as Code(IaC)が起点となり、Terraformなどで「サーバー構成を手でクリックして作る」代わりに「構成をファイルに書いて適用する」スタイルが定着しました。そこから「◯◯◯」の部分がどんどん広がっていきました。 コードとして扱う事で得られる共通のメリットは、おおむね次の4点に集約されます。 バージョン管理：Gitで差分、履歴、ロールバックを扱える レビュー：Pull Requestで変更を第三者が確認出来る 自動テスト/CI/CD：変更の妥当性を機械的に検証し、自動でデプロイ出来る 再現性と可搬性：同じ定義から同じ環境を何度でも作れ、環境間(dev/staging/prod)の差異を減らせる BI as Code BI as Codeはこの考え方をBI(ダッシュボード、指標、データモデルなど)に持ち込んだものです。ダッシュボード、メトリクス、セマンティックモデルを、BIツールの画面操作ではなくバージョン管理されたテキストファイルで定義します。 どの層をコード化するかで、意味合いが変わります。 対象 説明 定義(セマンティック層)のコード化 指標、ディメンション、リレーションをYAMLやDSLで記述する。LookerがLookMLで先駆け、バージョン管理とコードレビューをBIに持ち込んだ系統 ダッシュボード/チャートのコード化 可視化そのものもファイルで記述する。Evidence.devやLightdashのように、SQL、YAML、Markdownだけでダッシュボード全体を構築するツール群 BI全体のコード化 モデル、指標、可視化、デプロイまで。RillはSQLでモデル、YAMLでメトリクスビューやダッシュボードを書き、Git連携とCLIでのデプロイを組み合わせ、コード定義とUIで作った資産を共存させる形を取っている 最近では、この概念が「AIエージェント対応の前提条件」として語り直されています(BI as Code: Why Code-First Analytics Powers Agentic BI)。「分析エンジニアのための開発体験の向上」から、「LLMやエージェントがBIを操作するためのインターフェース」へという流れです。BI as Codeはデータチームとコーディングエージェントのためのもので、それ以外の人はYAMLの存在を知らずに成果を使う、という役割分担が想定されています。 BIをコード化すると何が嬉しいのか おおよそ、この辺りが『嬉しい』ポイントとして挙げられるかと思います。 数式やフィルタの変更が差分として残り、Pull Requestでレビューしてから反映出来ます。 同じ状態を再現出来、問題があればロールバックして戻せます。いつ、誰が、何を変えたかも履歴で追えます。 開発、検証、本番の環境間で、同じ定義を繰り返し安全にデプロイ出来ます。 画面のクリックは苦手なAIエージェントでも、スキーマのはっきりした仕様(spec)なら生成、編集出来ます。 BI as Codeを評価する軸 当エントリでは次の7つの軸でSigmaの対応状況を見ていきます。 評価軸 問い 定義のテキスト化 モデルやダッシュボードを、差分の読めるテキストで表現出来るか ラウンドトリップ 読み出し→編集→書き戻しが、UIで作った資産でも成立するか Git統合 ブランチ、PR、マージがネイティブにあるか、外部で組むのか 環境プロモーション dev→stg→prodや、組織間のデプロイの仕組みがあるか 検証・テスト CIで事前検証(validate、dry-run)出来るか ツール群 API、CLI、SDK、Terraform、MCPなどがそろっているか セマンティック連携 dbtなど、コード管理された定義と同期出来るか Sigma(Sigma Computing)とは 当エントリを展開するにあたり、改めてSigma(Sigma Computing)とはどういうサービスなのかについて触れていきます。 Sigma(Sigma Computing)は、クラウドデータウェアハウス(DWH)のデータをスプレッドシート感覚で分析出来る、クラウドネイティブなBIサービスです。 データを自前で持たずにDWHへ直接問い合わせる仕組みで、ダッシュボードだけでなく、データを書き戻すアプリやAIエージェントまで1つの基盤で作れます。2014年に米国で創業し、世界で2,000社以上が導入しています(2026年5月時点。Sigmaの発表より)。 Sigmaで使われる用語については、「BIツール経験者のための Sigma Computing 用語集」にまとめています。 主な特徴は次のとおりです。 DWHのデータをそのままスプレッドシート感覚で扱える：数十億規模のデータをライブのまま、関数と行・列の操作で分析出来ます。 書き戻し(Write-back)とアプリ：入力・修正したデータをDWHに書き戻し、計画、予測、承認フローなどの業務アプリも作れます。 AI機能の組み込み：Sigma AssistantとSigma agentsに対応し、MCP経由でClaudeなどからも操作出来ます。 埋め込み分析：ダッシュボードやアプリを自社アプリに組み込めます。 APIとコードによる管理：REST API、CLI、specで、定義をプログラムから作成・更新出来ます。 Sigmaの現在地 3つの観点での状態 結論から書くと、データモデルは実用段階、ワークブック/レポートはこれからです。 観点 状態 時期 補足 データモデルのコード化 GA(一般提供) 2026年4月17日〜 spec APIでJSON/YAMLを取得・作成・更新出来る ワークブック/レポートのコード化 公開Beta 2026年9月18日〜 2026年6月の発表時は一部顧客限定のBeta。既存ワークブックの書き戻しはまだ不安定 ネイティブなGit連携 なし 2026年10月時点 API、CLI、Version Tagsで外部に組み込む方向 この1年あまりの動き SigmaのBI as Code対応は、この1年あまりで一気に進みました。 時期 出来事 2025年6月 Snowflake Semantic Viewsとの統合を発表 2025年9月 データモデルのYAML表現を予告 2025年12月 Sigma MCP Serverを発表 2026年1月 Data models as CodeとTenantsがBeta 2026年4月 Data models as CodeがGA 2026年5月 Claude Code pluginを公開、dbt Core連携がBeta 2026年6月 Workbooks as Codeを一部顧客限定のBetaで公開 2026年8月 Sigma CLIとTenantsがGA 2026年9月 ワークブック/レポートのspec APIが公開Beta。 他BIからの移行スキルもBetaで公開 2026年10月 Sigma AssistantとSigma agentsがGA。 MCPでワークブックを作成出来るように Data models as Code データモデルで出来る事 Data models as Codeは、Sigmaのデータモデルの定義を、「spec」と呼ばれるテキスト(JSONまたはYAML)として読み書き出来る仕組みです。画面で作ったデータモデルもspecとして取り出せるので、ファイルとしてGitに置く、差分を見る、別の環境に同じものを作る、といった事が出来るようになります。 操作は大きく分けて3つです。 やりたい事 使うAPI 補足 今のデータモデルをspecとして取り出す GET /v2/dataModels/{id}/spec 画面で作ったものも取り出せる。Gitで管理する出発点になる specから新しいデータモデルを作る POST /v2/dataModels/spec 手で書いたspecや、ツールで生成したspecから作る。別の環境へ同じものを作るときにも使う specで既存のデータモデルを更新する PUT /v2/dataModels/{id}/spec 編集したspecを送り、データモデルの内容を置き換える REST APIを直接呼ぶほか、Sigma CLIやAgent Skills経由でも同じ操作が出来ます。 specに書かれている内容 Sigmaのデータモデルは、ページの上にテーブルなどの要素が並ぶ作りになっています。specはその構造をそのまま書き表したもので、ざっくり言うと次のような入れ子になっています(実際のspecから主要なキーだけを抜き出したイメージです)。 schemaVersion: 1 # specの書式のバージョン pages: # データモデルのページ - elements: # ページ上の要素(テーブルなど) - kind: table # 要素の種類 source: ... # 元にするデータ(DWHのテーブル、ほかの要素など) columns: # 列の定義 - formula: ... # 列の中身を表す式(計算列もここに書く) 列の定義のほかに、メトリクス、リレーションシップ(テーブル同士の関係)、結合、列レベルセキュリティもspecで表現出来ます。メトリクスや説明文をspecで管理出来る点は、後述のAI連携にもつながります。 形式は、既定がJSONで、?format=yamlを付けるとYAMLになります。人がPull Requestでレビューするなら、YAMLのほうが差分を読みやすいはずです。 更新するときの考え方 PUTは「一部だけ変える」命令ではなくspec全体を送ってデータモデルを丸ごと置き換える命令です。列を1つ直したいときも、今のspecを取り出し、その列を直し、全体を送り返す、という手順になります。 ほかの人の変更を上書きしないための仕組みとして、取り出したspecには、その時点の版を示すdocumentVersionが付いています。更新時にこれを指定すると、取り出した後に誰かが画面などで変更していた場合は更新が失敗します。気づかないうちに他人の変更を消してしまう事故を防げます(楽観的ロック)。 詳しくは公式ドキュメント、QuickStart、サンプルのspecで確認出来ます。 データモデルの制約 更新は全体の置き換えで、部分更新は出来ません。 Input tables、Python element、Custom functionsは未対応です。 同じ名前のテーブルを1つのデータモデルに複数置く事は出来ません。 Custom SQLの列が変わった場合は、UIで一度実行してからでないと参照出来ません。 CSVテーブルは2026年9月からspecで表現出来るようになりました(kind: csv-table)。ただし、specのAPIでCSVファイルをアップロードしたり、CSVを使うデータモデルを新しく作ったりは出来ません。UIでアップロード済みのCSVを参照する既存のデータモデルを更新出来る、という範囲です。 実践例 Sigma社内： dbtで管理したSemantic Viewsからspecを生成してPOSTしています(後述のdbt連携の節で紹介します)。 コミュニティ： GitHub連携やBIツールからの変換機能を持つ、コミュニティ製のData Model Managerがあります(Sigma Communityでの紹介)。 公式： QuickStartとサンプルspecで手順を確認出来ます。 データモデルのいまの使い分け データモデルは本番運用を見据えて組める段階にあります。 用途 判断 specをGitで管理し、マージ時にデプロイ 実践出来る dbtやSemantic Viewsの定義からspecを生成 実践出来る(生成処理は自作) UIでの変更の定期エクスポートと差分レビュー 実践出来る Input tablesなど未対応の機能を含むモデル その部分はUIで管理 Workbook/Report as Code ワークブックで出来る事 取得、作成、更新、事前検証(dryRun)をAPIで実行出来ます(公式ドキュメント)。 テーブル、ピボット、すべてのチャート、入力テーブル、コントロール、レイアウトなどに対応します。2026年10月にはスタックコンテナとアイコン付きのボタンにも対応しました。 UIの「File > View code」で、ワークブックのYAMLを表示出来ます。 レポートも同じ形(v2/reports)で扱えます。 ワークブックの制約 更新は全体の置き換えで、部分更新は出来ません。 入力テーブルのデータ、タグ付きバージョン、コメント、共有設定は対象外です。 画像、テーマ、プラグイン、CSVテーブル、APIコネクタは、先にUIで作っておく必要があります。 同じ名前のテーブルを1つのワークブックに複数置く事は出来ません。 先行事例から分かる事 海外のパートナー企業が実際に試した結果を公開しています。 ワークブックをコードとして書き出すと、損益のワークブックで2,432行(約85KB)(phData)、12ページ・184要素のワークブックで約14,700行(InterWorks)になった例があります。 UIで作ったワークブックを検証(verify)にかけたところ、アプリでは動くのにバリデータでは弾かれる潜在エラーが30件見つかった例があります(InterWorks)。 書き戻しまで成功したのは、結合のない単一テーブルのワークブックだけだったという報告があります(phData)。 このため、当面は「Sigma→Git」の一方向で使うのが無難です。 ワークブックのいまの使い分け 用途を選べば、Beta版の現在でも試せます。 用途 判断 新規ワークブックの作成、テンプレートからの量産 試せる 他BIツールからのAIによる移行(Beta) 試せる 既存ワークブックのエクスポートと差分レビュー 試せる 既存ワークブックの編集と書き戻し 慎重に(検証環境で) GAの時期は2026年10月時点で公表されていません。 コードを動かすツール群 specはただのテキストなので、それだけではSigmaに何も起きません。specを取り出したり、Sigmaに送ったり、それをAIエージェントに任せたりするための道具が必要です。Sigmaではこの1年で、そのラインナップを一気にそろえてきました。 ツール 区分 内容 Sigma CLI GA・公式 公開REST APIをターミナルから操作する。約230オペレーション、26リソースをカバーし、OpenAPIから生成されている Agent Skills 公式 sigma-api、sigma-cli、sigma-data-models、sigma-workbooks、sigma-reportsで、AIエージェントがspecを扱えるようになる Sigma MCP Server 公式 ClaudeやChatGPTなどから検索・分析が出来る。2026年10月からは自然言語でワークブックも作成出来る。既存の権限を継承する Terraform 非公式 公式プロバイダはない。コミュニティ製のcivitaspo/sigmaで、メンバー、チーム、接続などを管理出来る それぞれの使いどころはおおむね次のように分かれます。 Sigma CLI： 人がターミナルから操作するときや、GitHub ActionsなどのCIからspecを送るときの基本の道具です。macOS、Linux、Windowsで使えます。APIを直接呼ぶ場合に必要な認証やリクエストの組み立てを、コマンド1つで済ませられます。 Agent Skills： Claude Code、Codex、Cortex Code、CursorなどのAIエージェントに、「Sigmaのspecはこう書く」「APIやCLIはこう使う」という知識を与えるためのスキル集です。エージェントに「このデータモデルに指標を足して」と頼むと、スキルを参照しながらspecを書き、CLIやAPIで反映するところまで進められます。 Sigma MCP Server： ClaudeやChatGPTなどのAIアシスタントと、Sigmaを直接つなぐ仕組みです。チャットからデータを検索・分析したり、自然言語でワークブックを作ったり出来ます。操作は利用者本人の権限の範囲で行われます。 Terraform： specとは別に、メンバー、チーム、接続といった組織の設定をコードで管理したい場合の選択肢です。2026年10月時点で公式のプロバイダはなく、コミュニティ製のものを使います。 dbt連携 BI as Codeに取り組むチームの多くは、データの変換や指標の定義を、すでにdbtでコードとして管理しています。そうなると次に気になるのは、「dbtで書いた定義を、Sigma側でどう活かせるのか」です。冒頭で挙げた評価軸の「セマンティック連携」にあたる部分です。 Sigmaとdbtの関係は、大きく2つの方向に分けて考えると整理しやすくなります。 1つは、dbtの情報をSigmaで見せる連携です。テーブルや列の説明、テスト結果などを、Sigmaの画面から参照出来るようにします。Sigmaが標準で用意しています。 もう1つは、dbtの定義からSigmaのデータモデルを作る流れです。dbtで書いた指標の定義を、Sigmaのデータモデルとして使えるようにします。こちらは標準機能ではなくSnowflake Semantic ViewsやData models as Codeを組み合わせて組み立てます。 以下では前者の標準の連携機能を確認したうえで、後者の実例としてSigma社内の事例を紹介します。 基本は「メタデータを見せる」機能 連携機能 Sigmaで見えるもの・出来る事 補足 dbt Cloud連携 列・テーブルの説明、テスト、最終実行日時、ジョブ情報を、dbtの実行後に自動で取得し、接続ブラウザの「dbt」タブに表示する 列の説明にはpersist_docsが必要 dbt Core連携 同じ情報を、実行結果のファイル(manifest.json、run_results.json)のアップロードで表示する Beta(2026年5月〜)。GitHub Actionsなどから送る dbt Semantic Layer dbtで定義したメトリクスを、ワークブックからそのまま使う dbt Cloudが前提。dbt Coreでは使えない ここでいう「メタデータ」は、テーブルや列そのもののデータではなくそれを説明する情報(説明文、テスト結果、実行日時など)を指します。 いずれも「表示・参照」の機能で、dbtの定義からSigmaのデータモデルが自動で作られるわけではありません。定義から作る場合は、次のSigma社内の事例のような組み方になります。 Sigma社内のデータ分析基盤チームの事例 Sigma社の公式ブログ(2026年5月)で、社内のデータ分析基盤チームの運用が紹介されています(How Sigma's Data Platform Team Manages Snowflake Semantic Views)。 dbtで定義を書く：dbt_semantic_viewで、ドメインごとに指標を定義します。 PRとCIで確認：指標の変更は必ずPull Requestを通します。 SnowflakeにSemantic Viewを作成：指標の定義をここに一本化します。 Sigmaに取り込む： 大半はネイティブ統合で、Sigmaがそのまま読み込んでデータモデルになります。 独自の計算が必要な一部の領域だけ、自作のジェネレータでspecを生成してPOSTします。 利用：ワークブック、アプリ、エージェントで使います。 目的は売上やARRなどの指標の定義を1か所で管理し、どの部署、どのツールでも同じ数字を出す事です。ワークブック側で同じ修正が繰り返されたら、その定義をdbt側に戻す、という運用のループも回しています。 開発環境から本番環境への反映 Sigmaでは3つの仕組みを組み合わせて、開発から本番への反映を設計します。 仕組み 役割 何を分けるか Version Tags 同じワークブックの中で、編集中の版と公開する版を分ける どの版を見せるか Sigma Tenants 開発用と本番用で、組織と接続先のデータベースを分ける どこに届けるか spec複製 定義をコードとして取り出し、Gitでレビューして別の場所に作る どうやって運ぶか 組み合わせた流れの一例です。 開発用の組織で作成します。 specを取り出し、GitでPRレビューします。 承認した版にVersion Tagを付けます。 Tenantsで本番環境へ配布します。 利用者はタグ付きの版を見ます。 この形にすると、本番環境には承認済みの版だけが出ます。配布時に接続先の切り替えを設定しておけば、接続先は本番環境のデータベースになります。変更の記録とレビューはGitに残ります。 他BIツールとの比較 主要BIツールのBI as Code対応 ここまでSigmaの対応状況を見てきましたが、ほかのBIツールと並べると、Sigmaの立ち位置がよりはっきりします。BI as Codeへの対応は製品ごとに差が大きく、「定義を何の形式で書くか」「Gitとどうつながるか」の2点で見ると違いが分かりやすくなります。 下の表では主要なBIツールを、定義の形式、Git統合の有無、BI as Codeの実現の仕方(型)で整理しました。Looker、Omniのように最初からGitを前提に作られた製品もあれば、Tableauのようにファイルを手でGitに置くしかない製品もあります。Sigmaはそのどちらとも違う位置にあります。 製品 定義形式 Git統合 型 Sigma データモデル: JSON/YAML(GA)、 ワークブック(公開Beta) ネイティブなし (API/CLIで構築) Spec API+ エージェント Looker LookML ネイティブ Gitネイティブ Omni YAMLモデル ネイティブ(PR必須化、API/CLI) Gitネイティブ Lightdash dbt YAML、Lightdash YAML Git上のファイルが正 BI全体をコードで Power BI PBIP(TMDL、PBIR) Fabric Git統合 Gitネイティブ寄り Tableau .twb(XML) なし(手動チェックイン) エクスポート型 Tableau Next Salesforceメタデータ+モデルJSON SFDXプロジェクトで管理 メタデータDX型 Metabase serialization(YAML) Remote Sync(Pro/Enterprise) エクスポート型 Evidence、Rill SQL+Markdown、SQL+YAML Git コードファースト 各製品の状況は2026年10月時点の各社ドキュメントにもとづきます。 「Gitネイティブ型」と「Spec API+エージェント駆動型」 BI as Codeの実現方法は大きく2つの型に分ける事が出来ます。 Gitネイティブ型では、定義の本体はGitのファイルです。ブランチやPRがBIツールに組み込まれていて、Gitにマージすると、BIに反映されます。 一方のSpec API+エージェント駆動型では、定義の本体はSigma上のデータモデルやワークブックです(REST API、データモデル、ワークブック)。Gitは写しの保管とレビューに使います。specはAIエージェントが書く前提で設計されています。 観点 Gitネイティブ型(Looker、Omniなど) Spec API型(Sigma) 定義の本体 Gitリポジトリのファイル Sigma上のデータモデル・ワークブック 変更の起点 エディタやIDEでファイルを書き換える Sigmaの画面で編集する、またはAPIでspecを送る レビュー ブランチとPRが製品に組み込まれている specをGitに書き出し、外でPRを作る(自前で用意) 本番への反映 マージすると反映される API・CLIで送り、Version TagsやTenantsで公開する 画面からの編集 モデルの変更はGit経由が前提 画面で自由に編集し、あとからコードで取り込める AIエージェント リポジトリのファイルを編集する 公式のSkills・CLI・MCPでspecを生成・編集する 向いているチーム エンジニア中心で、定義を厳密に管理したい ビジネス側も画面で作りつつ、要所をコードで管理したい 出来る事、出来ない事、回避策 Spec API型には、画面で自由に作れる手軽さがある一方で、Gitネイティブ型なら製品が面倒を見てくれる部分を、自分たちで補う必要があります。2026年10月時点のSigmaで、何が出来て何が出来ないのか、出来ない部分をどう回避するのかを、観点ごとにまとめます。 データモデルの範囲なら今すぐ実運用に乗せられる一方で、ワークブックの書き戻しとGit連携は、スクリプトや外部のCIで補う前提になります。 観点 現状 回避策・実践パターン データモデルの作成・更新 出来る(GA) specをGitで管理し、マージ時にPUT UIでの変更をGitに反映 API経由で可能 定期エクスポートしてPRを作成 ワークブックの新規作成 公開Betaで可能 テンプレートspecやAIエージェントで生成 既存ワークブックの書き戻し 不安定(Beta) 先にverifyとdryRun、未対応要素を避ける 要素単位の部分更新 出来ない 取得→編集→全体PUTをスクリプト化 ネイティブGit連携 なし 外部Git+CI、Version Historyで補完 ユーザー・権限のIaC 公式なし コミュニティ製Terraform、CLI・API AI連携 「作るAI」と「使うAI」 SigmaのAI連携は定義を書く側の「作るAI」と、定義を読んで答える・動く側の「使うAI」に分けると整理しやすくなります。両者をつなぐのが、データモデルのspecです。 区分 機能 内容 作るAI Agent Skills、Sigma CLI Claude Codeなどからspecを生成・反映する 作るAI Sigma MCP Server(作成) 自然言語でワークブックを作成する(2026年10月〜) 作るAI Sigma Assistant(plan/build) 製品内でワークブックを計画・組み立てる 使うAI Sigma Assistant 自然言語で質問・分析する 使うAI Sigma agents タスクに特化したエージェント。スケジュール実行も出来る 使うAI Sigma MCP Server(検索・分析) ClaudeなどからSigmaにクエリする 使うAI ウェアハウスのエージェント Cortex Agents、Genieを呼び出す データモデルのspecに書いた説明(モデル、テーブル、カラム)、メトリクス、リレーションシップ(データモデリングのベストプラクティス)は、Gitでレビューして管理出来、使う側のAIの判断材料にもなります。 specを丁寧に書くほど、使う側のAIが賢くなる BI as Codeは、人が管理するためだけでなくAIに正しい文脈を渡すための土台にもなります。 接点 何が起きるか BI as Codeでやる事 説明・メトリクス Assistantがデータ選びと集計に使い、build modeもメトリクスを再利用する specに書き、PRでレビューする AI Context(Beta) Assistantへの指示書。設定は画面からのみ(ドキュメント上) 内容をGitにも控える MCPと公開版 MCPは公開版だけを読む。タグのみの版はエラーになる 公開とタグ付けを手順に組み込む AIによる変更 コード経由の変更は公開版を上書きする 本番の版はVersion Tagsで守る Sigma agents 画面で作成・管理する。コード管理の方法はドキュメントに記載がない 参照先のデータモデルをコード管理する SigmaでBI as Codeを組む 全体像(イメージ) SigmaでBI as Codeを組む事を想定した場合、おおむね以下のような流れとなりそうです。 ![https://static.zenn.studio/user-upload/90931f764396-20261027.png) 書いてPRを出す：開発者がSigma CLIで、またはAIエージェントがSkillsやMCPを使って、specやdbtの定義を書き、リポジトリにPull Requestを出します。 画面での変更を取り出す：開発用の組織で画面から編集した内容は、APIでspecとして取り出し、リポジトリに取り込みます。定期実行して自動でPRを作る構成もあります。 PRで検証：GitHub Actionsがspecの形式をチェックし、ワークブックはdryRunで事前検証します。レビューで承認されたらマージします。Sigmaの認証情報(Client IDとSecret)はGitHub Secretsに保管します。 dbtを実行：マージ後、GitHub Actionsがdbtを実行し、SnowflakeのテーブルやSemantic Viewsを更新します。 本番用の組織へ反映：GitHub ActionsがAPIやCLIでspecを本番用の組織に送ります。 別ルートとして、開発用の組織からTenantsで本番用の組織へ配布する方法もあります。配布時に接続先の切り替えを設定しておけば、接続先は本番用のデータベースになります。 公開して使う：本番用の組織ではVersion Tagsを付けた版だけを利用者に公開します。データは本番用のデータベースから読み込みます。 まずはデータモデル1つで最小構成を回す いきなり全体を組む必要はありません。GAになっているデータモデル1つで、GitとSigmaの往復を回すところから始めるのがおすすめです。 sigma-bi-as-code/ ├─ data-models/ │ └─ sales.yml ← spec └─ .github/workflows/ ├─ deploy.yml ← Gitの変更をSigmaに反映 └─ export.yml ← Sigmaの画面での変更をGitに取り込む deploy.yml：sales.ymlを編集→PRで形式チェック→レビュー承認→マージ→PUT .../specでSigmaへ反映します。 export.yml：ビジネス側が画面で編集→毎日GET .../specで取り出し→差分があればPRを自動作成します。 用意するものと手順 Sigma側 APIクライアントを管理者に発行してもらい、Client IDとSecretを入手します(CLIやAPIの認証に使います)。 作業するアカウントに、データモデルの作成・編集・公開権限と、対象への編集権限があるか確認します。 APIの接続先URLを確認します(クラウドやリージョンによって異なります)。 対象のデータモデルを1つ選びます(Input tablesなど、コード化に未対応の機能を含まないもの)。 GitHub側 specとワークフローを置くリポジトリを用意します。 Client ID、Secret、接続先URLをGitHub Secretsに登録します(ファイルに直接書きません)。 ワークフローを2本置きます(deploy.ymlとexport.yml)。 手元(初回だけ) Sigma CLIをインストールします。 対象データモデルのspecをGETで取り出し、リポジトリにコミットします。以降の変更をたどる出発点になります。 運用ルール 更新時はdocumentVersionを指定し、ほかの人の変更を上書きしないようにします。 画面で直す範囲とコードで直す範囲を、チームで決めておきます。 まとめ という訳で、SigmaのBI as Codeへの対応状況を、2026年10月時点の情報で整理してみました。 データモデルのコード化はGAで、実運用に乗せられる段階です。ワークブック/レポートのコード化は公開Betaで、用途を選べば今からでも試せます。ネイティブなGit連携はまだありません。 Sigmaは定義の本体をGitに置く「Gitネイティブ型」ではなくSigma上の定義をspecとして読み書きする「Spec API+エージェント駆動型」です。画面で作る手軽さを残したまま要所をコードで管理出来る一方で、Gitとの同期は自分たちで組み立てる必要があります。 道具立てとしては、REST APIを中心に、Sigma CLI、Agent Skills、Sigma MCP Serverがそろい、人からもCIからもAIからもspecを扱えるようになりました。 周辺との連携では、dbtの情報を見せる標準の連携に加えて、Semantic ViewsやData models as Codeを組み合わせてdbtの定義そのものを活かす道があります。開発から本番への反映はVersion Tags、Tenants、spec複製を組み合わせて設計します。 AIとの関係では、specに書いた説明やメトリクスが、使う側のAIの判断材料にもなります。BI as Codeは、人が管理するためだけでなくAIに正しい文脈を渡すための土台にもなります。 まだ発展途上の部分はあるものの、この1年あまりの進み方を見ると、SigmaのBI as Codeは「実際に手を動かして試せる段階」に入ってきました。まずはGAになっているデータモデル1つで、GitとSigmaの往復を回すところから始めてみるのがおすすめです。 続編ではここで紹介した仕組みを使って、他のBIツールからSigmaへの移行をどこまで自動化出来るのかを整理します。 この記事を読んだ方へ ! 関連記事(あわせてどうぞ) Sigmaのライセンス体系 徹底解説 - View/Act/Analyze/Buildと全62権限【2026年09月改訂版】：spec APIやMCPの操作に必要な権限を確かめたいときに Sigma、統合AI Copilot「Sigma Assistant」をリリース：「作るAI」の代表格Sigma Assistantの詳細 What's New in Sigma - 2026年10月09日：MCPからのワークブック作成など直近の動き 感想・フィードバックはX(@shinyaa31)までお気軽にどうぞ。

刷到好视频但下载不下来？这个开源项目支持 1000+ 网站。 抖音、B站、小红书、YouTube 都能扒，无水印。 三步：复制链接 → 解析 → 下载。 我试了个小红书链接，两秒出文件。 仓库：cshuangyy/videodown t.co

@XdSlom enrique - this is not in the samsung app store. you have to go to the repository, clone it or fork it and then deploy to your tv over the internet. let me know if you want help princepozo/zen-tv

I had @muninn.austegard.com write up its experiment —it's sufficiently interesting (though I struggle with a real world use case… cue Dr. Ian Malcolm) We missed the opportunity to label it Matryoshka Image Compression… Blog: muninn.austegard.com Details: github.com/oaustegard/experiments/tree/main/image…

githubはこれだけどCDライターがないわ〜 昔は48倍速とか焼いてたのにー JiaFeiMiao-K-Cat/DiscImageStudio

Location: Kaunas, Lithuania (EET, UTC+2) Remote: Yes, remote only Willing to relocate: No (occasional travel is fine) Technologies: Go, TypeScript, Node.js/NestJS, React, Angular, Java, PHP; AWS (ECS, Lambda, CloudFront), Terraform, Docker, Kubernetes, Jenkins/CI/CD; LLM integration (Anthropic Claude, OpenAI), prompt caching, prompt regression testing, Claude Code, MCP Résumé/CV: linkedin.com · GitHub: github.com/Napas Email: napas@napas.lt Senior software engineer, 15+ years on web platforms. Most recently at Perforce: core developer of the LLM service behind Perfecto's AI Validation (natural-language screenshot checks); migrated it from OpenAI to Claude with model tiering, prompt caching and prompt regression tests, and built an internal Claude Code plugin that triaged flaky CI tests. Before that, tech lead and later senior architect at JD Sports, building Go and TypeScript microservices out of a legacy PHP monolith. Open to B2B contracts with EU/UK/US clients or permanent remote roles in the EU/UK. Lithuanian (EU) citizen, UK settled status, no sponsorship needed. Available immediately.

Built on @bertholomusai ' TensorFold recipe 🙏 Launchers + every number: tonyd2wild/DeepSeek-V4.1-Flash-TP2-and-TP4-DGX-Sparks

@Dayyan_Jamal 95% with 3 days left is worth tracing first: if the debugging ran through general-purpose subagents, each loaded your CLAUDE.md files and skills list before its task. My measure_subagents.py reads your transcripts and prints that start per agent type: mdalexandre/claude-code-lean-agents

Glad and excited to see more weight space researches! Also wondering whether LLMs might know the kinematic secret for humanoid network weights. See more weight space analysis at: humanoid-weight-diffusion/humanoid-weight-diffusion.github.io

Onyums: a Tor onion service server for axum, built entirely in Rust I’ve been building onyums, a library that serves an axum app as a Tor onion service. The Tor client is Arti, the Tor Project’s Rust implementation, compiled straight into the binary. You don’t run a tor daemon or open any ports. let handle = OnionService::builder().router(app).nickname("my_onion").serve().await?; println!("{}", handle.onion_address()); It’s Rust all the way down, with no C compiled anywhere: - Arti for Tor - rustls with graviola for TLS inside the circuit - p256 and rcgen for the self-signed certificates - axum, hyper and tokio for serving The second crate, onyums-skin, protects the service from abuse. Onion services don’t see client IPs, so it gates on Tor circuits and HMAC-signed tokens. JS clients solve a SHA-256 proof of work, clients without JS get a CAPTCHA drawn by a small PNG encoder I wrote for it, and a tarpit is the last fallback. Rate limiting uses governor, and the WAF runs on regex with a small rule language. It’s a tower layer, so it works in any axum app, over Tor or not. Coming next: - Bring your own key, so an existing onion service can move over and keep its address - Proof of work at the introduction point, using Tor’s Equi-X - A CLI for putting a local service behind an onion address without writing Rust - Later, a framework on top of axum with file-based routing and server actions that work without JavaScript GitHub: basic-automation/onyums crates.io: onyums 0.6, onyums-skin 0.2 (MIT) Happy to talk about how any of it works.

DeepSeek V4.1 Flash running 100% local on 4 DGX Sparks: ⚡️ 97 tok/s (110 on code) 🧠 1M token context 📄 93K-token prompt read in 36 sec 💸 $0 API bill Only got 2 Sparks? 73 tok/s, still 1M context. Everything's open 👇 tonyd2wild/DeepSeek-V4.1-Flash-TP2-and-TP4-DGX-Sparks

API tool that lives on desktop Tired of bloated API clients with forced cloud sync? Bruno stores your collections directly on your filesystem as plain text files, so you can version and collaborate using Git. 🍒 Built by the Bruno Software Inc team usebruno/bruno #opensource #apiclient

Why "stay awake" APIs don't keep you green on Teams You get up for a coffee, answer the door or grab something from the printer. Five minutes later Teams has switched you to Away, even though you're back at your desk a minute after that. The obvious fix is one of the many "keep awake" tools: caffeinate or Amphetamine on a Mac, PowerToys Awake on Windows. They don't help: Teams still goes yellow. So I dug into why, and ended up writing a small app, KeepMeOn, for macOS and Windows. This post is about what I learned: there are two different "idle" concepts in an operating system, and keep-awake tools only touch one of them. Two kinds of "idle" 1. Power management idle. This decides when the display dims, when the screen saver starts and when the computer goes to sleep. Apps can hold it off with a power assertion: - macOS: IOPMAssertionCreateWithName (what caffeinate and most keep-awake apps use) or IOPMAssertionDeclareUserActivity - Windows: SetThreadExecutionState(ES_SYSTEM_REQUIRED | ES_DISPLAY_REQUIRED) 2. Input idle time. This is a plain counter: how long since the last mouse, keyboard or trackpad event. Any app can read it: - macOS: CGEventSourceSecondsSinceLastEventType - Windows: GetLastInputInfo Teams decides you're Away after roughly five minutes in which that input counter keeps growing. Power assertions don't reset it. They keep the screen on and the machine awake, but as far as the input counter is concerned, nobody has touched the computer. I measured it rather than trusting the docs. On a Windows 11 machine, calling SetThreadExecutionState did nothing to the input idle time: it kept climbing. On macOS, IOPMAssertionDeclareUserActivity postponed display sleep but left the counter Teams reads untouched. What the usual workarounds do - Keep-awake apps (caffeinate, Amphetamine, PowerToys Awake): they hold a power assertion. Great for long downloads or presentations, but the input counter still grows, so Teams still goes Away. - Mouse jigglers: they move the cursor a pixel back and forth. That does reset the counter, but it moves your actual cursor, can wake hover menus and tooltips, and fights with you if you come back mid-jiggle. - Pressing a real key (F15, Shift…): resets the counter too, but some apps react to it, and holding a modifier at the wrong moment turns your next click into a Shift-click. What I wanted was an input event that resets the counter while every app ignores it. macOS: an "unchanged modifiers" event macOS has an event type for modifier key changes, flagsChanged. It fires when you press or release ⌘, ⌥, ⇧, ⌃ or Caps Lock, and it carries the full set of modifiers that are now down. If you post a flagsChanged event whose flags are exactly the current flags, nothing changes for any app: no key went down, no key went up, no character was typed. But it's still an input event, so the idle counter resets. func postNeutralEvent() -> Bool { let current = CGEventSource.flagsState(.combinedSessionState) // Skip it if the user is holding a modifier right now. let held: CGEventFlags = [.maskShift, .maskControl, .maskAlternate, .maskCommand, .maskSecondaryFn] guard CGPreflightPostEventAccess(), current.intersection(held).isEmpty, let event = CGEvent(source: CGEventSource(stateID: .hidSystemState)) else { return false } event.type = .flagsChanged event.flags = current // same modifiers as now: at most Caps Lock event.setIntegerValueField(.eventSourceUserData, value: 0x4B4D_4F4E) // "KMON" tag event.post(tap: .cghidEventTap) return true } A few details that matter: - It needs the Accessibility permission. Posting events is gated by macOS; CGPreflightPostEventAccess() tells you whether you have it, and CGRequestPostEventAccess() adds the app to the Accessibility list. macOS checks the permission when the app launches, so after granting it you have to relaunch. - It never runs while a modifier is held. If you're in the middle of a ⌘-drag, the app doesn't touch anything. - It's tagged. The eventSourceUserData field carries a marker, so anyone watching with an event tap can tell these events apart from real input. I still declare user activity with IOPMAssertionDeclareUserActivity as well: on its own it doesn't keep you green, but it does stop the display from sleeping, which you want too. Windows: the key-up of a key that doesn't exist Windows has a range of virtual key codes that aren't assigned to anything: 0x97 to 0x9F. If you send a key-up for one of them with SendInput, no app reacts, because there's no such key and it was never pressed. For Windows it still counts as input, so GetLastInputInfo resets. const ushort UnassignedKey = 0x97; var input = new INPUT { type = INPUT_KEYBOARD, u = new InputUnion { ki = new KEYBDINPUT { wVk = UnassignedKey, dwFlags = KEYEVENTF_KEYUP, dwExtraInfo = new IntPtr(0x4B4D4F4E), // "KMON" tag }, }, }; SendInput(1, new[] { input }, Marshal.SizeOf(typeof(INPUT))); On Windows, no permission is needed. On a Windows 11 test machine this brought the idle time from 144 s to 0.3 s without moving the cursor. I also tried a zero-pixel mouse move (MOUSEEVENTF_MOVE with dx = dy = 0). It works too, but I went with the unassigned key-up. One limitation: if an app running as administrator is in the foreground, Windows' UIPI protection can block injected input from a normal-privilege process. To make sure this keeps working, the GitHub Actions workflow runs a small probe on a real Windows runner. It sends each candidate signal and checks that the idle counter resets and the cursor doesn't move. Only when you're actually away Resetting the counter every minute would be easy and wrong: it would hide the fact that you're actually gone for an hour. So the app has a few rules: - It only acts after 2 minutes without real input. While you work, it does nothing at all. - It checks every 60 seconds. With these defaults, the idle counter peaks at about 3 minutes, comfortably under Teams' 5. (In a 7.5-minute run without input on a Mac, the highest value I saw was 181 s.) - It pauses when the screen is locked, when the computer or display is asleep, and optionally outside work hours and during a lunch break. - If you're leaving for longer, lock the screen. KeepMeOn stops, and Teams correctly shows you as Away. That last point is the whole idea: it's for the coffee break, not for pretending to be at your desk all afternoon. If your computer is managed by your company, check that this kind of tool is allowed. KeepMeOn stays visible on purpose: running process, login item and, on a Mac, an entry in the Accessibility list. The app KeepMeOn is free and open source (MIT): - Mac: native Swift and SwiftUI menu bar app, under 1 MB, macOS 13 or later, signed and notarized. - Windows: C# WinForms tray app on .NET Framework 4.8, which ships with Windows 10 and 11. The installer is about 2 MB. - No dependencies, no account, no analytics. It only contacts GitHub to check for updates, and you can turn that off. - English and Italian. If you've found a cleaner way to reset the input idle time, or a case where these signals don't work, I'd love to hear about it in the comments. --- I used AI coding tools while building the app and writing this post. The measurements and the code are from the project's repository.

bruno: the offline API client that uses Git Tired of bloated API clients with forced cloud sync? Bruno stores your collections directly on your filesystem as plain text files, so you can version and collaborate using Git. It is offline-only, keeping your API data safely on your machine. Built by the Bruno Software Inc team: github.com/usebruno Repo: usebruno/bruno Subscribe for one great repo a day. #Shorts #devtools #opensource #apiclient #javascript #postman

ᓚᘏᗢ — SIGIL CAT Sigil’s alphabet contains 2,048 symbols. Three of them together form a cat: ᓚᘏᗢ. Meet Sigil Cat, made entirely from the project’s own characters. Proof in the official alphabet: github.com/johnservil/sigil/blob/main/alphabet.txt t.co

Timeline for enabling the 512k / 900k ContextWindowOptions and lifting the 256k autocompact clamp on Argon? Gemini 4 Argon officially supports a 1M token context window, and the recent v2.27.0 to v2.28.1 binary and ASAR diff breakdown on this sub showed that ContextWindowOptions (256K, 512K, 900K with the Expensive flag) and checkpoint context window settings were recently added under the hood. However, as of v2.28.2, that selector still isn't enabled in the desktop UI, and as documented in antigravity-cli GitHub issue #1245 (and #878 / #743), Cortex's checkpoint calculator (GetCheckpointConfig) still enforces a hardcoded 256k (0x3e800) ceiling that compacts sessions down to ~15k-17k tokens as soon as you cross ~250k. When the whole appeal of running Argon in Antigravity 2.0 is maintaining deep context across a complex codebase, hitting that 256k compaction wall drops exact symbols and forces the agent to re-read files all over again. Hoping someone from the Antigravity team can share an update: - When will the 512K and 900K ContextWindowOptions spotted in v2.28.1 go live in the desktop UI, and will selecting them also lift the 256k checkpoint compaction clamp? - Are there plans to expose an official setting in settings.json so power users can control when auto-compaction triggers? Really enjoying Antigravity 2.0 otherwise, just hoping we can soon use the full context window Argon was built for. Sources: - v2.27.0 to v2.28.1 Binary & ASAR Diff Thread: https://www.reddit.com/r/google_antigravity/comments/1xij7jx/deepdive_antigravity_v2.27.0_v2.28.1_binary_asar_diff/ - Antigravity CLI GitHub Issue #1245: https://github.com/google-antigravity/antigravity-cli/issues/1245

I use the paystack-better-auth-plugin for almost all payment solutions. alexasomba/better-auth-paystack I am a poor designer

Everyones making these sigil code coins but why is nobody sending fees to his github? I found his github github.com/johnservil x.com

@Dzeugni Ce n’est pas si difficile 🤣 On peut se follow Cedrickkouek/Cedrickkouek

The Lunduke Computer Operating System LCOS is built on top of Devuan (which removes Systemd), and includes carefully selected and developed software to adhere to those core ideals (including the stripped-down Brave Origin as the default web browser). BryanLunduke/LCOS t.co

[For Hire] TechPartner: business tools, website fixes and automation for $200/month If someone on your team copies the same information between spreadsheets every week, that could be a good first task for us. I run TechPartner and offer ongoing technology help for $200/month. We could start with a small internal tool, a website update, or a repetitive workflow you'd like to simplify. I can also help connect your existing tools or work out where AI would actually be useful. We handle one active task at a time. Before starting, we agree on what it includes and a realistic timeframe. Larger projects are split into stages. Paid software, hosting and API costs are discussed first. For software work, we agree on the requirements, build and test the result, then provide setup and handover notes. Here’s a one-page sample CSV review report, using made-up data: github.com/alexwboles/spreadsheet-data-mapping-qa… If this sounds useful for your business, tell me what you'd want to get done first. We can check whether the plan fits before you sign up.

脆弱性対応、どれから直す？件数で消耗しないための地図 はじめに 自作の棚卸しツールでサーバの脆弱性を一覧にしたら、数十件がドサッと出てきました。緊急の赤いやつも混ざっています。最初に頭をよぎったのは「これ、全部直すの？」でした。 とりあえず私は、対処の当て方が似ているものでまとめて片づけよう、と自己流で3つに分けました。手は動いたのですが、ずっと引っかかっていたことがあります。この分け方で合っているのか、そもそも世の中の人はどういう単位で直しているのか、という点です。 気になったので、一般的なセキュリティのベストプラクティスを調べて、自分のやり方と突き合わせてみました。結論を先に言うと、分け方そのものは悪くなかったのですが、「どれから直すか」の軸がすっぽり抜けていたんです。この記事は、その気づきの共有です。同じように件数に圧倒されている方の地図になれば嬉しいです。 まず、いまの自分のやり方 私は「どう直すか（fix の当て方）」でグルーピングしていました。 カーネル カーネル以外のOSパッケージ プロジェクト単位の稼働環境（アプリの依存パッケージ） 理由は単純で、この3つは直し方がまるで違うからです。カーネルは版を上げて再起動、OSパッケージはパッケージごとに修正版へ、アプリ依存はenv/lockfileを更新して再デプロイ。再起動が要るもの・要らないもの・再デプロイが要るものでメンテナンスの段取りが変わるので、まとめた方が回しやすい、という発想でした。 あわせて、2つの状態も扱えるようにしていました。構成上そもそも影響を受けない「影響なし」と、修正版がまだ配布元に来ていない「配布待ち」です。 ここまでは手応えがありました。ただ、一覧を前にすると結局は件数の多い順やCVSSの高い順に手をつけていて、これでいいのか？というモヤモヤが残っていました。 サーベイ：世の中はどの単位で直しているのか 調べていくと、脆弱性対応には性格の違う2本の軸があることが見えてきました。私がやっていたのは片方だけだったんです。（この先に出てくる用語の正式な定義と出典は、末尾の付録に原文引用・和訳つきでまとめています） 軸その1：どう直すか（グルーピングの軸） これは「資産レイヤ」で分ける考え方です。一般にはこう整理されます。 レイヤ 直し方 再起動/再デプロイ 判定の勘所 カーネル 版を上げる（累積更新） 再起動 稼働版が修正版しきい値以上か OSパッケージ 各パッケージを修正版へ 多くは不要（サービス再起動） パッケージごとの fixed 到達 アプリ依存（言語ごとのパッケージ） env/lockfile更新→再ビルド 再デプロイ 到達可能性・環境の共有汚染 コンテナ/ベースイメージ イメージ再ビルド 再デプロイ ベース差し替え ファーム/ハードウェア ベンダ手順 要 個別 これを見て、自分の3分割がまさにこの軸だったと分かりました。上位3つをそのまま使っていたわけです。ここは安心しました。 軸その2：どれから直すか（優先順位の軸） 問題はこっちでした。件数やCVSSの素点で並べるのは、今はあまり推奨されていません。代わりに使われる道具がいくつもあります。 CVSS（特に Environmental）：深刻度。ただしBaseスコアだけで並べると過大評価になりがち KEV（Known Exploited Vulnerabilities）：実際に悪用が観測されたもの。最優先の目印 EPSS：今後しばらくで悪用される確率のスコア。「実際に危ないか」に近い SSVC：悪用状況・露出・影響から「今すぐ（Act）／対応（Attend）／追跡（Track）」を決める決定木 露出（exposure）：インターネットに面しているか、内部だけか。同じCVEでも外向きは格上げ 実務の優先順位は、だいたい KEV該当 → EPSS高 → 外向き・影響大 → その他、という流れになります。件数ではなく「本当に効く順」で並べ替える、という発想ですね。 状態の標準：VEX さらに面白かったのが、私が自己流で作っていた「影響なし」と「配布待ち」に、ちゃんと名前があったことです。VEX（Vulnerability Exploitability eXchange）という、製品ごとに affected / not affected / fixed / under investigation を宣言する標準でした。 自分の「影響なし」は not affected、「配布待ち」は under investigation（ベンダ修正待ち）に相当します。思いつきの工夫に業界標準の名前がついていると知るのは、ちょっと嬉しいような、先に知っておきたかったような、という感じです。 期限（SLA） 直すまでの期限を深刻度で段づけするのも定番です。KEV該当なら数日、Criticalは7〜15日、Highは30日、Mediumは90日、といった具合。規制（PCI DSSなど）で明確に切られていることもあります。 照らして見えたズレ 突き合わせて、はっきりした気づきが3つありました。 ひとつ目。分け方（どう直すか）は自己流で正しかった。再起動が要る群・要らない群・再デプロイ群でメンテ窓を割るのは、現場の定石と一致していました。 ふたつ目。足りなかったのは優先順位の軸でした。件数順やCVSS素点順で手をつけると、数は減っても「本当に危ないもの」が後回しになりがちで、しかも人が消耗します。KEV該当か、外向きか、修正版があるか——このあたりを掛け合わせると、「今日やるべき数件」に自然と絞れます。 みっつ目。「直さない」「今は直せない」も立派な対応だと再認識しました。構成上影響しないなら not affected として閉じる。修正版が未配布なら無理に触らず監視する。件数をゼロに近づけること自体が目的ではないんですよね。 どう改善するか やることは、今の3分割を捨てることではありません。分け方はそのまま活かして、その上に優先順位のレイヤを一枚重ねるイメージです。 各検出項目に、KEV該当・EPSS・露出（外向きか）のタグを付ける 状態を VEX に寄せる（not affected / fixed / 配布待ち＝investigation） 画面に出すのは件数ではなく「今すぐ（Act）」のものを上に 判定の勘所も、単位ごとに分けておくと自動化しやすいです。 カーネル：稼働版が修正版しきい値以上か（最新を入れた、ではなく） OSパッケージ：各パッケージが fixed 到達か アプリ依存：到達可能性（その脆弱な関数を実際に通るか） これだけで、一覧の見え方が「29件」から「今日やる3件」に変わります。件数の圧から解放されるのが、いちばん効く改善かもしれません。 大事な前提：ここまで全部インフラの話です ひとつ、強調しておきたいことがあります。ここまで書いてきたのは、カーネル・OS・依存パッケージという、どちらかというとインフラ寄りの脆弱性の話なんですよね。CVE番号がついて、修正版を当てれば消える、という性格のもの。 でも、その上で動いているWebアプリケーションそのものは、これとは別の世界です。自分たちで書いた業務ロジック、認証・認可、入力の扱い——このあたりの弱点は、OSパッケージを最新にしても一切消えません。SQLインジェクション、XSS、SSRF、アクセス制御の抜け（IDOR）みたいなものは、CVEのパッチ当てでは拾えないんです。 なので、インフラ側を綺麗にしても「アプリは安全」とは言えなくて、Webアプリは別途、個別に脆弱性診断が必要なんですよねー。手段としては、 SAST（ソースコードの静的解析） DAST（動いているアプリに外から試験を投げる） 手動のペネトレーションテスト／脆弱性診断（ロジックの穴は結局これが強い） このあたりを、インフラのパッチ運用とは別のサイクルで回す必要があります。「OSの脆弱性はゼロ件です」と「このWebアプリは安全です」は、まったく別の主張、という感覚を持っておきたいところです。 まとめ 脆弱性対応には「どう直すか（分け方）」と「どれから直すか（優先順位）」の2軸がある 分け方は、カーネル／OSパッケージ／アプリ依存のように対処の当て方で分けると回しやすい 優先順位は件数やCVSS素点ではなく、KEV・EPSS・露出・修正版の有無で「効く順」に 「影響なし（not affected）」「配布待ち（investigation）」も対応のうち。VEXという標準がある そして、ここまで全部インフラの話。Webアプリの脆弱性は別物で、個別の診断（SAST/DAST/手動）が要る ここに書いたのは、あくまで今回調べて自分なりに腑に落ちた範囲の考察です。セキュリティは奥が深くて、きっともっと良いやり方や、現場で磨かれた運用があるはず。「うちはこう回している」「その優先順位付けならこの指標も見た方がいい」みたいな知見があれば、ぜひ教えてもらえたら嬉しいです。一緒に地図を更新していけたら、と思っています。 付録：用語の定義と出典（一次情報より） 本文に出てきたセキュリティ用語を、公式の一次情報からの引用・和訳・ひとこと補足つきでまとめておきます。引用は各組織の原文表記そのままです。 スコアと優先度の指標 CVE（Common Vulnerabilities and Exposures） The mission of the CVE™ Program is to identify, define, and catalog publicly disclosed cybersecurity vulnerabilities. 和訳：CVE プログラムの使命は、公開された（世に知られた）サイバーセキュリティ脆弱性を、識別し・定義し・カタログ化することです。 補足：脆弱性1件ごとに「CVE-西暦-連番」の共通IDを振る台帳。みんなが同じ脆弱性を同じ名前で呼べるようにする仕組みです。 出典：CVE Program（cve.org） CVSS（Common Vulnerability Scoring System） The Common Vulnerability Scoring System (CVSS) provides a way to capture the principal characteristics of a vulnerability and produce a numerical score reflecting its severity. 和訳：CVSS は、脆弱性の主要な特徴をとらえ、その深刻度を表す数値スコアを算出する手法を提供します。 補足：0.0〜10.0 で深刻度を表します。ただし「スコアが高い＝今すぐ危ない」ではない点に注意。 出典：FIRST.org — CVSS KEV（Known Exploited Vulnerabilities Catalog） CISA maintains the authoritative source of vulnerabilities that have been exploited in the wild. Organizations should use the KEV catalog as an input to their vulnerability management prioritization framework. 和訳：CISA は、実際に悪用された脆弱性の権威ある情報源を維持しています。組織は KEV カタログを、脆弱性管理の優先順位付けの入力として使うべきです。 補足：「もう悪用されている」と確認された脆弱性の一覧。ここに載っていたら最優先で手当てします。 出典：CISA — Known Exploited Vulnerabilities Catalog EPSS（Exploit Prediction Scoring System） The Exploit Prediction Scoring System (EPSS) is a data-driven machine-learning model that estimates the probability that a published CVE will be exploited in the wild in the next 30 days. 和訳：EPSS は、公開済みの CVE が今後30日以内に実際に悪用される確率を推定する、データ駆動の機械学習モデルです。 補足：深刻度ではなく「悪用されそうか」を確率で出します。CVSS と組み合わせると優先順位が現実的になります。 出典：FIRST.org — EPSS SSVC（Stakeholder-Specific Vulnerability Categorization） Carnegie Mellon University's Software Engineering Institute (SEI), in collaboration with CISA, created the Stakeholder-Specific Vulnerability Categorization (SSVC) system in 2019 to provide the cyber community a vulnerability analysis methodology that accounts for a vulnerability's exploitation status, impacts to safety, and prevalence of the affected product in a singular system. 和訳：カーネギーメロン大学 SEI が CISA と協力して2019年に作った SSVC は、脆弱性の「悪用状況」「安全性への影響」「対象製品の普及度」を1つの体系で考慮する分析手法です。 補足：スコアで並べるのではなく、「今すぐ（Act）／対応（Attend）／追跡（Track）」のような決定を出す決定木です。 出典：CISA — SSVC 状態を宣言する：VEX VEX（Vulnerability Exploitability eXchange）は、ある製品がそのCVEの影響を受けるかどうかを宣言する仕組みです。CISA の VEX ワーキンググループが最小要件を定めており、その実装のひとつ OpenVEX では状態ラベルがこう定義されています。 not_affected（影響なし） No remediation is required regarding this vulnerability. 和訳：この脆弱性について、修正対応は不要です。 補足：構成上その脆弱性の影響を受けない、と宣言する状態。理由（justification）の付記が求められます。記事の「影響なし」はこれにあたります。 under_investigation（調査中） It is not yet known whether these product versions are affected by the vulnerability. 和訳：これらの製品バージョンが脆弱性の影響を受けるかは、まだ分かっていません。 補足：判断保留の状態。記事の「配布待ち（修正版が未リリース）」も、実務上はこの“まだ動けない”に近い扱いになります。 出典：OpenVEX 仕様（OpenVEX Specification） アプリ診断の手法 SAST（静的アプリケーションセキュリティテスト） Source code analysis tools, also known as Static Application Security Testing (SAST) Tools, can help analyze source code or compiled versions of code to help find security flaws. 和訳：ソースコード解析ツール（＝SAST ツール）は、ソースコードやコンパイル済みのコードを解析して、セキュリティ上の欠陥を見つける手助けをします。 補足：コードを動かさずに中身を読んで弱点を探す方式。開発段階・実行前に効きます。 出典：OWASP — Source Code Analysis Tools DAST（動的アプリケーションセキュリティテスト） Dynamic application security testing (DAST) represents a non-functional testing process to identify security weaknesses and vulnerabilities in applications. ... DAST tools do not have access to the source code and therefore detect vulnerabilities by actually performing attacks. 和訳：DAST はアプリの弱点や脆弱性を見つけるための非機能テストのプロセスで、ソースコードにはアクセスせず、実際に攻撃を仕掛けることで脆弱性を検出します。 補足：動いているアプリに外から試験を投げる「ブラックボックス」方式。SAST と補完関係にあります。 出典：OWASP Developer Guide — DAST tools ペネトレーションテスト（脆弱性診断） Security testing in which evaluators mimic real-world attacks in an attempt to identify ways to circumvent the security features of an application, system, or network. 和訳：評価者が実際の攻撃を模倣し、アプリ・システム・ネットワークのセキュリティ機能を回避する方法を見つけようとするセキュリティテスト。 補足：ツールでは拾いにくいロジックの穴は、結局この“人が攻める”診断が強いです。 出典：NIST SP 800-115（NIST 用語集 penetration testing） アプリの脆弱性の種類 SSRF（Server-Side Request Forgery） SSRF flaws occur whenever a web application is fetching a remote resource without validating the user-supplied URL. It allows an attacker to coerce the application to send a crafted request to an unexpected destination, even when protected by a firewall, VPN, or another type of network access control list (ACL). 和訳：SSRF は、Webアプリが利用者の指定したURLを検証せずに外部リソースを取得してしまうときに起きます。これにより攻撃者は、ファイアウォールやVPN、ACLで守られていても、アプリに細工したリクエストを意図しない宛先へ送らせることができます。 補足：「サーバに代わりに通信させる」攻撃。内部ネットワークやクラウドのメタデータへ到達される怖さがあります。 出典：OWASP Top 10:2021 A10 — SSRF IDOR（Insecure Direct Object References／アクセス制御の抜け） Access control enforces policy such that users cannot act outside of their intended permissions. 和訳：アクセス制御は、利用者が想定された権限の外で行動できないようにポリシーを強制するものです。 補足：その代表例が IDOR。OWASP は「ID（一意の識別子）を与えるだけで他人のアカウントを閲覧・編集できてしまう（insecure direct object references）」と例示しています。URLのIDを書き換えるだけで他人のデータに届いてしまう、あの類です。 出典：OWASP Top 10:2021 A01 — Broken Access Control その他 露出（exposure） Extent to which an organization and/or stakeholder is subject to a risk. 和訳：組織やステークホルダーが、あるリスクにさらされている度合い。 補足：脆弱性の優先順位づけでは「その資産がどれだけ外から届くか（インターネット公開か、内部限定か）」の意味で使われ、SSVC でも判断の入力になります。外向きなほど優先度が上がります。 出典：NIST CSRC 用語集 — exposure 修正期限（SLA の目安） Remediate each vulnerability according to the timelines set forth in the CISA-managed vulnerability catalog ... within 6 months for vulnerabilities with a Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) ID assigned prior to 2021 and within two weeks for all other vulnerabilities. 和訳：CISA 管理のカタログ（KEV）が定める期限に従って各脆弱性を修正すること。2021年より前に採番された CVE は6か月以内、それ以外はすべて2週間以内。 補足：これは米政府機関向けの指令（BOD 22-01）で、KEV 掲載分の期限です。民間でも「KEV は最優先・短期限」の目安として参考にされます。 出典：CISA — BOD 22-01 累積更新（カーネル） 補足：カーネルは、修正版以上に上げて再起動すれば、それ以前のカーネルCVEがまとめて解消されるという性質があります（1件ずつではありません）。これは各ディストリビューションのカーネル更新の運用に沿ったもので、単一の標準規格というより一般的な実務慣行です。判断は「稼働中のカーネルが修正版の番号以上か」で行います。 （ここは形式的な一次情報の定義文があるものではないため、引用は付けず補足のみとしています）

买前先看：中文 AI 编程 CLI 工作流包 10 个常见问题 这套包是 10 个中文命令（/plan、/test、/review、/commit、/debug、/refactor、/doc、/pr、/onboard、/release），在 Claude Code 与 Codex CLI 里真实调用测试过。下面 10 个问题整理自完整版 README，买前先看，省得来回问。 1. 需要联网吗？ 命令本身是纯文本 prompt，不联网。联网的是你用的 CLI 模型（Claude Code / Codex 本来就要联网）。 2. 支持哪些 CLI？ Claude Code 与 Codex CLI（OpenAI GPT-6.1 Sol 实测通过）。其他中文 AI（Kimi、豆包、通义、DeepSeek）可把命令文件当 prompt 模板复制使用，工作流步骤通用。 3. 中文 prompt 在英文项目里能用吗？ 能。命令输出的是中文流程和中文意见，你的代码、注释、提交信息用什么语言由你决定；/commit 默认生成英文 conventional commit 信息（行业惯例），想要中文可在调用时说一句。 4. 和网上免费的中文教程有什么区别？ 教程解决"学会"，这套包解决"开箱即用"。教程你要自己看完、自己总结流程、自己写 prompt；这里 10 个命令是写好、测过的，直接调。两者不冲突，可以配合用。 5. 更新政策？ v1.0 买断。后续小版本（命令措辞优化、新增 1–2 个命令）免费通过爱发电私信推送；大版本（v2.0）另行定价，老用户有优惠。 6. 退款政策？ 数字商品，付款后 12 小时内通过爱发电私信发送下载链接。7 天无理由退款：7 天内觉得没用，私信说一声就退（按爱发电平台规则处理）。 7. 一个人用还是团队用？ 个人授权。团队（3 人以上）需要的话，私信聊团队授权。 8. /test 的"清单给用户过一眼"、/commit 的确认门，在没人交互时不会卡住吗？ v1.0 已处理：非交互/无人值守执行时，命令不等确认、默认按清单继续，并在输出开头标注 [清单未确认-已继续]。交互使用时确认门正常工作——该停的地方停，该走的地方走。 9. 已知的小毛病？ 如实说两个：/test 的用例清单如果一次列几十条，交互时用户根本不会细看（清单尽量精简）；/commit 在"写代码和提交是同一人"的场景下，确认环节有点形式感——真实团队协作场景下这道门才有价值。这两处不影响用，记在这里。 10. 为什么是中文命令？ 目标用户就是中文开发者：英文 prompt 写不利索、配不好，看英文文档吃力。10 个命令的中文表达全部按中文母语习惯写过，不是翻译腔。 风险提示（购买前必读，原文摘要） Claude Code 官方对国内地区账号有较严的风控，存在封号可能（公开社区里反复出现的情况）。如果你用的是国内网络/国内支付注册的账号，建议：优先用 Codex CLI 跑本包——10 个命令在 Codex（gpt-6.1-sol）上全部实测通过，中文遵循度与 Claude 侧持平；或者把命令当"中文 SOP"用，不装进 CLI，直接复制 prompt 文本去问任何中文 AI，工作流本身不绑定工具。 链接 - 免费 Lite 版（/review、/commit、/test 三命令）：alapha888/cn-ai-coding-workflow-lite - 完整版（10 命令，早鸟 ¥9.90／正式 ¥19.90，付款后 12 小时内私信交付，7 天无理由退款）：afdian.com - 10 篇规则短文合集索引：gist.github.com

I turned the Minecraft hotbar and inventory into an app launcher for my desktop Hearts show your free RAM, food shows battery, the level number is your CPU usage and the XP bar fills up as the day goes on. Press E on the desktop to open the survival inventory with your own skin in 3D, and click any slot to open an app. Apps that are open get the enchantment glint. It's free and open source, Windows only. Unofficial fan project, not affiliated with Mojang. GitHub: github.com/Jpsb3/MinecraftHotbar/releases

I made Tessera: each LinuX app in its own Android window and Recents card, Flathub without root, live theming(linux apps take android themes) Hi all. Like a lot of you I've run Linux on my phone through Termux, proot-distro and Termux:X11 for years. Tessera does the GUI side from one app, and tries to make Linux apps feel like Android ones. \- Each app in its own window: Firefox, GIMP, LibreOffice each open as their own Android window with their own Recents card and icon. A card per window, even for dialogs. Pin them to your home screen. \- Flathub on PRoot: no root, no bubblewrap, no user namespaces. Flatpak downloads, Tessera builds each app's environment. 2,800+ arm64 apps, GPU included. \- adb and permissions: every app gets only what you grant (folders, network, sound, USB, root). New: a per-app switch that lets adb inside reach the phone itself, and all-USB access for fastboot, heimdall and edl. \- A touch-friendly desktop: snapping windows with finger-sized buttons, a dock and Start menu. And everywhere: the Android keyboard pops up on text fields, touch-and-hold right-clicks, game controls. \- Live scaling: drag Scale and the app re-lays out as you drag, saved per app. \- Themes: GTK, libadwaita, Qt and LibreOffice take your Material You colors and follow dark mode live. Plus OpenGL 4.6 and Vulkan on Adreno (bundled Turnip + Zink), a built-in terminal (apt, ssh, git, compilers), chroot mode with root, a file manager and a task manager. It doesn't replace Termux's add-ons like Termux:API, and its X server is Termux:X11's, which I'm grateful for. GPL-3.0, alpha. APK and source: daryan044/tessera-linux (also on Obtainium). Bug reports very welcome.

Делаю BYDLO — универсальный open-source клиент для VPN, прокси и Zapret Всем привет! Решил поделиться своим проектом, над которым сейчас активно работаю. Идея появилась из довольно простой проблемы: для разных VPN-протоколов, прокси и инструментов приходится держать несколько отдельных приложений. Захотелось собрать всё это в одном месте, с нормальным GUI и без необходимости постоянно копаться в конфигах. Так появился BYDLO (Bypass Your Digital Limitations Online). Пишу на C# (.NET 10), интерфейс на Avalonia UI. Проект полностью открытый, распространяется под GPLv3. Что уже реализовано: - Поддержка VLESS, VMess, Trojan, Shadowsocks, Hysteria 2, TUIC, WireGuard, AmneziaWG и OpenVPN через существующие движки. - Интеграция Zapret, включая стратегии Flowseal на Windows и отдельные реализации для Linux/macOS. - Встроенный TgWsProxy. Перенёс ядро проекта Flowseal с Python на C#, так что отдельный Python больше не требуется. - Импорт серверов через ссылки, подписки, файлы конфигураций и QR-коды. - Режим системного туннеля, маршрутизация, DNS и split tunneling. - Зашифрованные резервные копии конфигураций и настроек. - Трей, автозапуск, несколько тем оформления и русский/английский интерфейс. Целевые платформы — Windows, Linux и macOS (Apple Silicon). В дальнейшем хочу добавить Android. При этом BYDLO не пытается изобретать очередной VPN-протокол. Идея именно в объединении существующих инструментов под одним интерфейсом. Сейчас проект находится на стадии v0.1. Приложение собирается, есть автоматические тесты, но далеко не все сетевые сценарии проверены на реальных устройствах. Например, Zapret и встроенный TgWsProxy уже проверены на Windows x64, а остальные платформы ещё требуют тестирования. Впереди немало работы, особенно с кроссплатформенностью, сетевыми правами и обработкой ошибок. Буду рад конструктивной критике, замечаниям по архитектуре и предложениям по функциональности. Особенно интересно мнение людей, которые работали с сетевыми приложениями на C# или Avalonia. Если кто-то захочет покопаться в коде или присоединиться к разработке — PR приветствуются. GitHub: endercodezz/BYDLO

new update for theg ta 5 android native port github.com/WALID1618Y/GTA-V-android-PORT/tree/main

이번 수정은 이미 포함된 추론 토큰을 다시 더해 대화 공간이 일찍 찼다고 판단하던 문제를 다뤄요. 공식 변경 내역은 github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.166.0 에서 확인할 수 있어요. 직접 실행하지 않은 가상 예시예요. 상세페이지 프로젝트 폴더에서 codex resume --last로 최근 대화를 이어 연 뒤 “확정한 제품 규격과 금지 표현을 먼저 정리하고, 구매 안내 문구만 수정해 줘”라고 요청해 볼 수 있어요. 다른 작업 대화가 열리지 않았는지 확인하고, 중요한 기준은 원본 문서와 대조해 주세요. 명령 사용법은 learn.chatgpt.com 에 있어요. 모든 내용을 영구히 기억하거나 압축 자체를 없애는 기능은 아니에요. 새 계산 표시가 없는 오래된 기록에는 기존 계산 방식이 유지돼요. CLI 소스는 Apache 2.0이지만 모델 사용이 무제한 무료라는 뜻은 아니며, ChatGPT 플랜 한도나 별도 API 요금이 적용돼요. 비용은 learn.chatgpt.com 에서 확인해 주세요.

@bikmanwei 更正：我其实做了个Claude Code 多session 协作的skill, 它直接利用Claude Code Desktop的原生多session 能力，加上我写的工作流。已经更新。这个skill 是 campaign native: yammaku/claude-campaign-skill

Hmm interesting even tho its made with fuckass claude 😭 Theres a launcher for PS5 where you can run Windows games. Uses a port of Wine (which proton uses on Linux to run Windows games) for the PS5. leolobato/playden-ps5

Network config version control, editor, migration functions new in Network Optimizer Apologies in advance cuz this is going to be a long one. I'll start with the overall features, maybe it'll paint the picture of where you could find this useful. This is Network Optimizer's Change Control: - Track and characterize every change made in UniFi Network and who made it, when, with automatic snapshots/backups taken for you - Security and performance regressions tracked through metrics already collected by Network Optimizer - Incidents / alerts linked to recent config and firmware rollouts that may have caused them - Evaluate every Network config change to see if it will break your isolation / security posture, before applying it - Keep tabs on how much your network configuration has drifted from a known-good configuration, and update that known-good configuration as a baseline after a quick check - Edit the full UniFi Network configuration in YAML format, with each section modular, with the ability to import and export full and partial configs - If a configuration change you rolled out in NO breaks WAN connectivity or NO's own console connection, the plan rolls back automatically - Roll back any change in UniFi Network, done from any source, in one or two clicks - Save templates of full or partial network configurations to apply to your other or new sites you're building out - Migrate from one IP addressing scheme to another (e.g. 192.168.x.x to 10.1.x.x), with all local DNS entries, DNS server IPs, IP-based firewall rule src and dest, Networks/VLANs, Network device IPs, client device IP fixed IPs, DNAT rules, and NO configuration all accounted for in the move. Roll it out with one click with all steps laid out in the correct order to succeed on the first go. - Build firewall Zones with the intention of your networks in mind, rearranging and reassigning networks visually, with all firewall rules migrated instead of just being paused like in UniFi Network. Automatically copies applicable firewall rules to maintain the same inbound/outbound effective access to each network you move, while removing redundant firewall rules. - Double-check UniFi Network's built-in zone-based firewall migration after taking the leap, running against the full NO Security Audit, and with the peace of mind rolling back is just a matter of a couple of clicks afterward. - Evaluate changes from UniFi Network upgrades/migrations to make sure none of your network configuration changed from under you - Migrate from one UniFi switch/AP model to another without manually copying config, mapping each port and band before while the new device is on the bench. Print out a cabling sheet too for a bunch of port changes. - New in Security Audit: lock down DNS configuration with firewall and DNAT rules based upon recommendations we've always given, through a Change Control plan Anyway, that's most of what Change Control can do. The device migration features are the ones I want to have some help testing while this is on Network Optimizer preview, so LMK if you run into anything. The rest of the features I've been through multiple iterations of testing, fixes, and UX enhancements at this point on all of my test networks, so don't be afraid to try em out. Ozark-Connect/NetworkOptimizer github.com/Ozark-Connect/NetworkOptimizer/releases (latest preview release has Change Control available) All features and everything NO can do: github.com/Ozark-Connect/NetworkOptimizer/blob/re… Have any questions on setting it up or any suggestions? Find us on Discord: discord.com Also, DM me if you're interested in trialing our hosted service if you don't have your own server or infrastructure but still want to run NO. edit: hosted NO is live ozarkconnect.net

Hey @thsottiaux, my Codex sections work on Mac, but on mobile the section names are empty even though their projects are still assigned on desktop. Pinned chats show up fine. Others have reported it too: codex#42315 Could the team take a look?

Oracle files to sell $20B in new stock, bonds to finance AI buildout Have you ever felt that electric buzz when you hear a tech company is about to make a massive move in the AI space? I sure did when I stumbled upon the news that Oracle plans to sell $20 billion in new stock and bonds to ramp up its AI buildout. I mean, wow! That’s not pocket change, right? It got me thinking about the evolving landscape of AI and how companies are scrambling to stake their claim in this next frontier. The AI Gold Rush: A Brief History Let’s kick things off with a bit of context. Over the last few years, I've noticed a seismic shift in how businesses approach AI. Remember when AI was just a buzzword? Now it’s becoming the backbone of entire operations. When I started dabbling in machine learning a few years back, I was like a kid in a candy store. I spent countless nights tinkering with models, trying to squeeze every ounce of performance out of them. But now, with giants like Oracle making big financial moves, it's clear that AI isn’t just for the solo developers anymore—it’s an enterprise game. Oracle's decision to fuel this AI race with a hefty $20 billion is bold but not entirely surprising. They're not just looking to catch up; they're aiming to lead. What if I told you that this kind of investment could reshape how we think about cloud services and AI integrations? It's already happening at a smaller scale with companies leveraging tools like TensorFlow and PyTorch in their applications. What's the Game Plan? So, what does Oracle’s buildout mean for us, the developers on the ground? Well, it opens up a world of potential. With that kind of funding, Oracle can push research, improve their cloud infrastructure, and enhance tools like Oracle Cloud Infrastructure (OCI) to provide better support for machine learning models. In my experience, having the right infrastructure in place is half the battle won. But here’s the kicker: if you're not on OCI or don't plan to integrate Oracle's offerings, you might feel left behind. I've had my share of struggles when adopting new platforms, especially when they promise seamless integration but deliver anything but. For instance, I once tried to integrate a machine learning model into an existing app, and the compatibility issues were a nightmare. Lesson learned: Always test new platforms thoroughly before a complete rollout. Personal Anecdote: My AI Journey Speaking of integration woes, I recall a project where I decided to incorporate an AI recommendation engine into an e-commerce app I was building. I thought, “How hard could it be?” Well, let me tell you, it was like trying to fit a square peg into a round hole. I underestimated the intricacies of aligning the AI model with my existing architecture, and my deployment turned into a frustrating back-and-forth of tweaking and testing. After countless iterations, I finally found a way to make it work using TensorFlow.js. I learned to embrace the iterative process—sometimes you just have to keep hacking away until something clicks. That’s the beauty of tech: every failure is a stepping stone to a breakthrough. Real-World Use Cases: What’s in it for Us? Now, let's get into the nitty-gritty. How can Oracle’s move impact the AI landscape in tangible ways? Think about it: with more robust tools at our disposal, we can create smarter applications. For example, consider chatbots that learn and adapt to user behavior over time. I’ve played around with various chatbot frameworks, and finding one that scales well is often a challenge. But if Oracle can provide optimized frameworks, we could see a surge in more intuitive, responsive bots capable of genuinely understanding user needs. I've also been experimenting with generative AI and how it can be used for creative content generation—think art, music, or even writing. While there are limitations, the potential is enormous. I often find myself both excited and slightly wary of where this could lead us, especially regarding ethical concerns. Do we risk losing the human touch? The Competitive Edge: Staying Ahead In this competitive environment, it’s crucial to stay ahead of the curve. That means continually learning and adapting to new tools and frameworks. My go-to lately has been React combined with the latest AI APIs. The synergy is incredible for building interactive UIs that can harness AI power effectively. One challenge I faced was optimizing performance—React can sometimes feel sluggish with heavy AI computations. To mitigate this, I adopted lazy loading and memoization techniques, which worked wonders. Future Thoughts: Embracing Change As I wrap up my thoughts on Oracle’s bold move into AI, I can’t help but feel a mix of excitement and caution. Yes, there's a ton of potential here, but we have to approach it wisely. The industry is changing rapidly, and staying informed is key. I’d recommend diving deeper into AI frameworks, experimenting with cloud services, and keeping an eye on what Oracle and others are doing. Ultimately, as developers, it’s our job to harness these advancements and innovate. We can’t afford to sit back and watch; we need to be proactive, experimenting with new technologies, and not just following trends but setting them. So, what's next for you? Are you diving into AI, or is there another tech nook that’s captured your heart? Whatever it is, let’s embrace the journey together—there’s so much more to explore, and I’m genuinely excited to see where it leads us! --- Connect with Me If you enjoyed this article, let's connect! I'd love to hear your thoughts and continue the conversation. - LinkedIn: Connect with me on LinkedIn - GitHub: Check out my projects on GitHub - YouTube: Master DSA with me! Join my YouTube channel for Data Structures & Algorithms tutorials - let's solve problems together! 🚀 - Portfolio: Visit my portfolio to see my work and projects Practice LeetCode with Me I also solve daily LeetCode problems and share solutions on my GitHub repository. My repository includes solutions for: - Blind 75 problems - NeetCode 150 problems - Striver's 450 questions Do you solve daily LeetCode problems? If you do, please contribute! If you're stuck on a problem, feel free to check out my solutions. Let's learn and grow together! 💪 - LeetCode Solutions: View my solutions on GitHub - LeetCode Profile: Check out my LeetCode profile Love Reading? If you're a fan of reading books, I've written a fantasy fiction series that you might enjoy: 📚 The Manas Saga: Mysteries of the Ancients - An epic trilogy blending Indian mythology with modern adventure, featuring immortal warriors, ancient secrets, and a quest that spans millennia. The series follows Manas, a young man who discovers his extraordinary destiny tied to the Mahabharata, as he embarks on a journey to restore the sacred Saraswati River and confront dark forces threatening the world. You can find it on Amazon Kindle, and it's also available with Kindle Unlimited! --- Thanks for reading! Feel free to reach out if you have any questions or want to discuss tech, books, or anything in between.

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Timeline for enabling the 512k / 900k ContextWindowOptions and lifting the 256k autocompact clamp on Argon? Gemini 4 Argon officially supports a 1M token context window, and the recent v2.27.0 to v2.28.1 binary and ASAR diff breakdown on this sub showed that ContextWindowOptions (256K, 512K, 900K with the Expensive flag) and checkpoint context window settings were recently added under the hood. However, as of v2.28.2, that selector still isn't enabled in the desktop UI, and as documented in antigravity-cli GitHub issue #1245 (and #878 / #743), Cortex's checkpoint calculator (GetCheckpointConfig) still enforces a hardcoded 256k (0x3e800) ceiling that compacts sessions down to ~15k-17k tokens as soon as you cross ~250k. When the whole appeal of running Argon in Antigravity 2.0 is maintaining deep context across a complex codebase, hitting that 256k compaction wall drops exact symbols and forces the agent to re-read files all over again. Hoping someone from the Antigravity team can share an update: - When will the 512K and 900K ContextWindowOptions spotted in v2.28.1 go live in the desktop UI, and will selecting them also lift the 256k checkpoint compaction clamp? - Are there plans to expose an official setting in settings.json so power users can control when auto-compaction triggers? Really enjoying Antigravity 2.0 otherwise, just hoping we can soon use the full context window Argon was built for. Sources: - v2.27.0 to v2.28.1 Binary & ASAR Diff Thread (u/Lberondroth): https://www.reddit.com/r/google_antigravity/comments/1xij7jx/deepdive_antigravity_v2.27.0_v2.28.1_binary_asar_diff/ - Antigravity CLI GitHub Issue #1245: https://github.com/google-antigravity/antigravity-cli/issues/1245

继之前的爆款《高性价比指南》之后，又一神作《人情世故指南》！！ 传送门：kkk-bot/HowToGetAlong 进入社会之后，我们常常会因为人情世故而苦恼：不知道事情该怎么做，话该怎么说，也不清楚一个选择背后可能要付出什么代价。 这是一份面向大学生和初入职场者的人情世故指南，讲清大学课堂里往往没有系统教过的相处方法、沟通技巧，以及进入社会后需要了解的规则与边界。

Reupload bc I forgot to ReadTheRules: Project I'm working on Something I noticed when trying to switch to a dumb phone was there wasn't many frameworks for messages coming from other platforms(aside from buying a smarter, and usually more expensive Android), and since in certain countries/regions platforms like WeChat, Whatsapp, or LINE are heavily preferred it makes sense to create a router. The main problem is you currently have to keep your smart phone for routing(though it doesn't have to stay with you, just by your computer.) Currently working on versions for Mac and Windows, Linux may come eventually. https://github.com/icodewithmaplesyrup/Switchboard TLDR:I'm making a way for you to get DMs from other platforms as SMS.

@yevloop Where it goes is partly checkable on your own machine: a general-purpose subagent starts with your CLAUDE.md files, skills list and MCP tool names before its brief, and each turn resends that. My measure_subagents.py prints the median start per agent type: mdalexandre/claude-code-lean-agents