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不懂就问中转站是不是要死了？ Anthropic 11月2日发布并开源了 FlashProve（Apache 2.0），它能快速检测是不是目标模型的回复，可以防止routing service为了省钱偷换模型 你们现在是用官方还是中转站？ anthropics/FlashProve

I gave this installer a shot to run Affinity on Linux and it works perfectly! ryzendew/Linux-Affinity-Installer I had zero luck with the other repo ( seapear/AffinityOnLinux ), so imagine my surprise. :minwlfHeart: [1/2]

@Screeendev i'll consider porting that, since i now have some capacity to run windows vms ^^ alexisbcz/hyperbox

فارسی رو با کیبورد انگلیسی تایپ کردی؟ افزونه فارسی فیکس، تبدیل لحظه ای متنی که به اشتباه انگلیسی تایپ شده کاملا اپن سورس و مناسب اکثر مرورگر ها دانلود، تست و اطلاعات بیشتر: ritecode.ir دانلود مستقیم از گیتهاب: ATA147/farsifix نظری داشتید خوشحال میشم بشنوم😄 t.co

[Project] OpenCam Lite v0.1.0 – A lightweight, local-first NVR built for Docker, ZimaOS, and CasaOS Hey everyone, Quick backstory: I got completely fed up with bloated, resource-hogging NVR systems that consume half your server just to stream a couple of cameras. I wanted something simple, lightweight, and 100% local for my homelab...so I built it myself. Meet OpenCam Lite >> a minimalist, Docker-first NVR designed to run smoothly on setups like ZimaOS and CasaOS. What makes it different? - Single RTSP Stream: It uses just one stream simultaneously for live view and 24/7 recording. No more camera-side stream lockouts (lifesaver for Tapo cameras). - Easy ONVIF Discovery: Hit scan, and it finds your cameras locally while smartly ignoring your gateway/router. - Visual Zone Editor: Draw your motion and privacy zones right over the live video feed without guessing coordinates. - No-Nonsense 24/7 Recording: 15-minute file chunks, automatic cleanup when storage fills up, and simple time-range ZIP exports. - Instant Snapshots: Grab a frame immediately without spinning up extra RTSP connections. - Handy Integrations: Built-in PTZ controls and push notifications via ntfy.sh or Home Assistant webhooks. - Multi-Language: Speaks English, German, French, and Spanish out of the box. Check it out: It's fully open-source and ready to deploy via Docker Compose. 👉 GitHub:chrizzz82/opencam-lite If you decide to give it a spin in your lab, I’d love to hear your feedback, bug reports, or feature ideas!

I built a Gantt chart for Vue 3 with a headless core and shadcn-vue components (demo with 50k rows) Hi r/vuejs! I needed a Gantt chart for a shadcn-vue + Tailwind app. The options I found either ship their own design system, depend on Element Plus, or are no longer maintained. So I built ganttkit. It is split in two parts: - ganttkit on npm is a headless core. useGantt handles dates and time zones, layout, virtual scrolling, drag and drop, dependencies and zoom. - The UI is a set of plain .vue files you add with npx shadcn-vue add @ganttkit/gantt (it is in the shadcn-vue registry directory). They live in your repo, so you restyle or rewrite them like any other component, and the core still updates from npm. What works in 0.1: tasks, milestones and summary bars, nested rows, drag to move and resize, FS/SS/FF/SF links with cycle protection, zoom from hours to quarters, keyboard nudging, light and dark theme. Only the visible window is rendered, so the demo scrolls 50 000 rows. Two things took more time than I expected: DST days are really 23 or 25 hours long on the timeline, and edits come back in the format you passed in, so '2026-11-02' stays a string and a Date stays a Date. Demo: ktimur91.github.io Repo: ktimur91/ganttkit Next I'm thinking about a resource view (people and shifts on the same core). What would you need from a Gantt chart in your projects?

物体表面の平滑化は、着想が湧いたので、着手しました。けど、実装まで、ちょっと苦戦しそう。 ilandroot/rkr-modeler

@nustiudinastea @carlo_taleon @localhost_5173 not that quiet mygo#940

桌面堆满截图又不想手动整理时，用一只在屏幕上跑的扫地机器人把图标扫走，收尾时再决定整理、进废纸篓还是删除。 muhraufan/robodust t.co

用 TypeScript 开发 Spotify AI 插件，集成坑踩完，快速就能上手扩展。 spotify/portal-ai-plugins

そういやハフマン符号化するコードをAIに書かせたら何やってるのかパッと見わからなかったけどよく見たら良く分かったのでちょっと自分流に整理してコメント付けてアップした。汚いコードなので需要は無い気がするけど自分用メモとして。 github.com/TEFSOM/PrefecturesQuiz/blob/main/Progr…

@igalklebanov @GeoffreyHuntley Ours is fairly anti-COC. openPhysical/boundedcontributionpolicy The answer to anything other than code is "sir this is a wendy's". No politics in the repos. t.co

github.com/uthree/auris-studio/releases/tag/v0.19… のリリースビルドが開始しました。完了次第上記のURLからダウンロードできるようになります。 主な変更内容: - Linter機能の追加 - 動画出力機能に拍子とBPMの表示、歌詞の表示を追加 - 作曲エージェントに渡すプロンプトを改良

rembg on PyPI: pypi.org rembg on GitHub: danielgatis/rembg remove.bg pricing roundup (smallest monthly plan $9 for 40 credits): ampm-aiops.com remove.bg API pricing comparison: snapedit.app Demo photo source (white ceramic mug stock sample): vecteezy.com

Nintendo Switch Port Hello, Dino here! I recently made a post about an FTL port for the Nintendo Switch 1. It includes mod support with an inbuilt mod patcher (a modified ftlman port), hyperspace mod support for significant overhauls such as FTL: Multiverse, touchscreen controls similar to those on an iPad, basic controller support, and a few settings accessible via an inbuilt settings menu. Through this post, I would like to announce the public release and address some of the questions and backlash I received. - First, I want to mention that this project is assisted by AI, and I want to give everyone the freedom to opt out, as I respect their decisions. However, I am a developer of FTL: Hyperspace, and I have previously ported this project to macOS without the slightest use of AI. That's not my only work, and I'd say I know what I'm doing, especially when it comes to advanced FTL modding. - The next major accusation was that I don't know what I'm talking about because I called this project "native." I understand why people disagree with that term, since I mentioned using the iOS app, which "cannot run natively." It isn't wrong, nor is it right. The Switch system obviously isn't iOS, but the app is built for an aarch64 (arm64) processor. That's the same type of processor as the Switch's Tegra X1. Therefore, the program code can be executed directly on the Switch processor without the use of emulation. A detailed technical explanation can be found here on GitHub. - I received another important reply. Someone said that I don't have the right to make a port of a game that isn't mine, and that it isn't my decision to take away from indie devs. I personally asked Jay Ma why there was never a Switch port, and they easily answered that they could not figure out a good controller scheme. Legally, there is nothing that prohibits doing something like this. I did not recompile the game or reuse their source code. This runs a copy of an actual product by Subset Games. If you disagree, then our views simply don't align. Now enough talking, you can check out the project here and see all the details on its github repo: The-Dumb-Dino/ftl-switch Have fun, enjoy and report back issues!

Location: Tbilisi, Georgia (UTC+4) Remote: Yes, remote only. I can overlap with US East mornings and with Europe. Willing to relocate: No Technologies: Swift 6, SwiftUI, UIKit, AppKit, iOS, macOS, watchOS, HealthKit, StoreKit 2, Core ML, WhisperKit, OpenAI Responses API with function calling, MCP. Supabase/Postgres for the backend side. Résumé/CV: linkedin.com | github.com/voltec | upwork.com Email: voltec366@gmail.com Senior iOS and macOS engineer, 14 years. Contract or full-time. I want to build AI features for apps: the client side in iOS or macOS and the backend around it, with Supabase and Postgres on the server. A startup that needs its first iOS engineer fits too. At SHRED, a fitness app with 2.7M users, I built the Apple Watch app from scratch, the live video classes and a video editor, shipped key features of the main app and modernized its Objective-C code. At StreamLayer I took features from design to release in their iOS SDK for sports-streaming apps: chat, predictions, polls, trivia, leaderboards, in-stream video calls, a live feed. Chat and predictions served up to 30,000 viewers at once. Tempo, an AI health coach, runs on a HealthKit engine and an OpenAI function-calling layer I built. Aide, a macOS meeting assistant, is mine end to end: it records system audio, transcribes on-device with WhisperKit, calls tools over MCP and searches across past meetings and chats. I can take a whole product under my wing and run its development and releases. On several production apps I was the only iOS engineer, owning the architecture, App Store releases, feature flags and gradual rollouts. I invoice through my own sole proprietorship in Georgia. In the App Store: SHRED apps.apple.com | Tempo apps.apple.com | AideAI for Mac apps.apple.com

I made onethread so I can run many coding agents and still confirm every merge Hey [r/iOSDev](r/iOSDev)[elopment](r/iOSDev), I'm an indie iOS developer, and I wanted more agents working on my apps without losing track of what they do. So I made onethread: you talk to one agent, and many coding agents work behind it, each in its own git worktree, locally on your Mac. You stay the one who confirms every merge. Here's how I actually use it: I'm King Igor, Leonardo da Vinci is my right hand, and each task is handed to one of my servants, like Einstein, Michelangelo, Newton or Tesla. The work comes to the king, and the king delegates; no more hopping between terminal tabs. ot me lets you be anyone you like, while code, ids and confirmations stay plain. What it does: - Works with Claude Code and Codex. Say "let me talk to…" a task and you step into its real session. - Merge, push, cancel and accept ask you in the terminal or a macOS dialog, and the model can't answer for you. - A crashed worker is never mistaken for finished work. It's version 1.0.0, macOS only, and my own open-source project, MIT-licensed. - aigarden.uk - Code: RogyMD/onethread I post more about my apps and tools at [r/AIGarden](r/AIGarden), if you'd like to come by. What's the one thing you'd never let an agent do in your repo without asking?

画面設計がめんどくさいので、未来の画面設計を調べてみた 画面設計がめんどくさい 画面設計が面倒くさい。本当に。 自分にスキルが足りないだけではあるのだが、もともと画面のないバックエンドや基幹のバッチばかりやってきた背景もあって、画面設計がめんどくさい。（辛い……） 何が面倒くさいかというと、見た目だけではない。「この業務、どう操作させたら便利だろうか」に解がなくて、決めるのに時間がかかることだ。ボタンを右に置くか左に置くかは、決まった後の話。その前の「そもそも何を見せて、何を押させるか」で止まる。これが画面の数だけ繰り返される。 AI に相談すれば、案はいくらでも出してくれる。ただ、選ぶには基準が要る。基準があるのは、すでにシステムが動いていて使われ方の実績があるときだし、例えば新規開発の 0→1 の画面にはそれがないので、AI も決めきれないし、自分も決めるのに葛藤があり時間がかかる。 AI で実装は秒で終わるようになった。仕様が決まっていれば(それも大変だが)、画面も API も秒で出てくる。では、ボトルネックはどこに残ったのかというと、当たり前にこの「決める」ところだ。実装が速くなるほど、決める側の遅さが露骨に見える。 もう 1 つ、画面に限った話ではないが、気にしなければならない部品が多すぎる問題もある。認証、権限、監査ログ、入力検証、状態管理。認証の仕組みそのものは共通化できても、画面が 1 枚増えるたびに「誰に見せていいか」「どの操作を記録するか」「どの入力を疑うか」を決めて確かめる作業はついてくる。入口が 1 つ増えれば、守る場所も 1 つ増える。「どう操作させるか」で悩む時間と、「何を守らなければならないか」を数える時間が、どちらも画面の数に比例して増えていく。減らすべきは画面の数そのものだと思い始めた。 そこで「未来の画面設計」はどうなるのだろうなと思い、2026 年の Generative UI まわりの動きを調べてみた。結論を先に言うと、画面設計がゼロになる気配はない。ただ、面倒くさい部分が「どこに移るか」は見えてきた。 Generative UIとは何か Generative UI は、ユーザーの意図を AI が受け取って、その場で画面を組んで返す方式のことだ。事前に画面設計してそれを並べておくのではなく、「今月の未処理案件を一覧で出して」と言われたら表が出てくる。 誤解されやすいのは「LLM が毎回 HTML を吐く」というイメージだ。業務系ではほぼ誰もそれをやっていない。実際に生成されるのは「どの部品を、どのデータで、どう並べるか」の構造化データ（JSON か専用 DSL）で、描画はフロントが持っている既存の部品ライブラリが行う。LLM が触れるのは部品カタログとスキーマの範囲内だけ。だから見た目は揃うし、生 HTML より監査もしやすい。 調べると、方式は大きく 3 つに分かれるようだ。この分け方は CopilotKit（AG-UI の開発元）のガイドなどで使われている。 方式 AIが出すもの 代表例 向き不向き Static 選んだ部品とprops — 成熟している。部品を増やすたびに工数が線形に増える Declarative 部品の組み合わせを書いたJSONやDSL A2UI、json-render、OpenUI Lang 今の主戦場 Open-Ended 生のHTML/CSS/JS（サンドボックスで実行） — 単発の出力向け。コストも遅延も大きい もう 1 つの軸が「どこに表示するか」で、自社アプリのフロントにイベントを流す方式（AG-UI、双方向）と、チャットホストのサンドボックス iframe に出す方式（MCP Apps）がある。生成方式と表示先を別の軸に分けるのは、Thesys のレポートの整理に倣った。 2026年、主要各社の動き 2026 年 10 月時点で、動きがあったものを時系列で並べる。日付は公開記事ベース。 時期 誰が 何を 方式 立ち位置 2025年10月 OpenAI Apps SDK iframe埋め込み ChatGPT専用。ストア連携・認証統合あり。移植性なし 2025年12月〜2026年7月 Google A2UI（2025年12月初公開、2026年7月にv0.9） 宣言的JSON エージェントがUIの意図を宣言し、描画は既存デザインシステム。v0.9でReactレンダラー公式化。転送はMCP/WebSocket/REST/AG-UI/A2A。v1.0はRC 2026年1月 Vercel Labs json-render 宣言的JSON Zodでカタログ定義。Apache 2.0。Web/メール/PDFまで描画先が広い 2026年1月26日 Anthropic + OpenAI MCP Apps 安定版 iframe埋め込み MCP初の公式拡張。ui://リソースをホストのサンドボックスiframeで描画。Claude、ChatGPT、Goose、VS Code対応 2026年3月〜5月 SAP Joule Work「Spaces」構想 宣言的（Fiori固定） Joule上で都度生成、構造はFioriの文法に固定。判断と実行は人間。使い捨てでなく再利用可能なUIを目指す 2026年9月 Salesforce Headless Experience Layer / Deterministic Rendering（Dreamforce） 構造化JSON ウィジェットを一度作れば各サーフェスでネイティブ描画。同じJSONはどのクライアントでも同じ見た目 2026年10月7日 OpenAI GPT-6「Intelligent UI」 部品ライブラリ＋逐次描画 ChatGPTの回答自体が図・フォーム・ボタンを混ぜて組まれる。Chat体験のみ、API/SDKへの言及なし 読み取れること 全員が「部品カタログ＋構造化データ」に収束している。生 HTML を吐く方式を本命にしている大手はいない。 プロトコル戦争中。安定しているのは MCP Apps（iframe 方式）だけで、宣言的 JSON の本命候補 A2UI はまだ v1.0 前。 SAP と Salesforce は「自社のデザインシステムの文法に固定する」で揃っている。予測可能性を捨てない。 OpenAI は消費者向け Chat 体験で先行。業務アプリの開発者が使える形にはなっていない。 業務アプリに持ち込むときに言われている課題 本番事例が薄い。公開されているのはほぼ消費者向けかベンダーのマーケティング。承認フローと権限が絡む書き込み業務を本気でやった事例は見つからなかった。SAP ですらフォームやトランザクション画面には踏み込んで語っていない。 トークン課金。UI 出力は出力トークンとして課金される。JSON 系は DSL 系の約 2 倍食う（DSL を出している Thesys 自身の計測）。大量利用だとコストに直結する。 同じ見た目問題。カタログ式は全部同じ画面になる、という批判がある。業務アプリならむしろ利点だが。 信頼性。LLM が出した UI をそのまま信じていいのか、UI のなりすまし、同じ入力で違う画面が出る、という指摘。 使い捨て。チャット内で生成された UI は一貫性もキャッシュ性もない、という主張。SAP が「使い捨てではなく再利用可能な UI」と言っているのは、これへの回答だ。 感想 消えるのは「画面数×レイアウト判断」、残るのは「決める」こと 部品カタログは誰かが設計しなければならない。GPT-6 も SAP も自前の部品ライブラリを持っている。ただ、消えるのは画面ごとの「このボタンは右か左か」と遷移設計で、画面の数だけあった作業がカタログ 1 個と「業務ごとに何を出すか」の列挙に変わる。ゼロにはならないが、桁は変わる。 残るのは、冒頭の「どう操作させたら便利か」だ。Generative UI は、これを設計者が事前に画面の数だけ決めるのをやめて、利用者がその場で意図を言う形に移す。設計者に残るのは部品カタログと、やっていいこと・いけないことの境界線だけになる。 カンバンでいいのではないか 正直に言うと、使う側としてもフォームに入力するのが面倒くさい。例えば、作業管理のカードを右に動かして、あとは適当にやっておいて、と思うことのほうが多い。 それでいいのかもしれないと思わされたのが、Palantir の Maven Smart System のデモ動画だった。米軍が攻撃目標の選定から実行までに使っているシステムで、目標がカードのように段階の列を左から右へ流れていく。Palantir のターゲティング製品の API ドキュメントにも、「特定」「優先順位付け」「調整中」「実行中」「完了」という列を持つボードが載っている。作戦指示という、おそらく途方もなく複雑な手続きを、見た目ここまで短くできるのかと驚いた。 もちろん、単純なのは見た目だけだ。判断の重さは消えないし、ミスや損失は全部人間側に残る。ガードレールがあっても、元の情報次第で悲劇は起きる。2026 年 2 月にイラン南部ミナブの小学校が攻撃を受け、多くの子どもが亡くなった件では、学校になっていることが反映されていない古い情報で目標が作られたとされ、AI を使ったターゲティングとの関わりが問われている。それでも、あれだけ複雑なものをあそこまで単純化して運用している例がある、というのは自分にとって大きかった。 業務アプリに置き換えるなら、判断が要るものだけがカードとして積まれ、人はそれを右に動かすか戻すかコメントを付けるだけ、という形を妄想している。動かすこと自体が指示で、その先は下の層がやる。画面デザインはカードのフォーマット 1 個とレーンの定義だけになる。もっとも、最初にデータを入れる人はどこかに必ずいるし、承認の受信箱のように似た形はもうあちこちにある。作って確かめたわけでもない。 狙いは、カンバンを「作業一覧」ではなく「例外キュー」として割り切ることだ。全件が人の前に並ぶなら、ただの見づらい一覧画面と変わらない。肝になるのは、AI の一次判定でどこまで絞れるかと、カードに何を載せるかの 2 つ。判断に要る履歴や関連情報はもちろん、その情報がいつ時点のものかは必ず見せたい。ミナブの件で問われているのも、古い情報のまま目標が流れていったことだった。 Generative UI の出番は、カードの中身を組み立てるところと、「先月受け付けた案件のうち、まだ返答がないもの」のような探しものくらいになる。Generative UI を調べに行って、Generative UI をあまり使わない答えを持って帰ってきた。 三層構造：機械処理／AI／人間 整理すると、機械処理（決定的）、AI（例外の仕分けと推奨）、人間（最終判断と責任）の三層で、それ以上足すものはない。カンバンは AI と人間の接合面の設計にすぎない。 下から上に行くほど件数が減る。帳簿を書くのは一番下だけで、上の二層は読み取りと指示しかしない。 構造は正しいと思う。詰まっているのは技術ではなく、AI の仕分けの信頼をどう測るか、推奨が間違っていたときの責任をどこに置くか、それと真ん中の層の人間が不要になる話をどう出すか。全部、技術ではなく組織の話だ。 モニターとマウスとキーボードが変わらない限り モニターがある以上、空白の画面は許されない。この構造は 40 年変わっていない。ただ、同じハードで仕事の形は何回か変わってきた。緑画面の端末、表計算、Web フォーム、チャット。変わらないのは「画面＝帳票を模したフォーム」という思い込みの方だと思う。カンバンの例外キューは、「自分から画面に取りに行く」を「向こうから上がってくる」に変える話で、スマホの通知が仕事を変えたのと同じ構図だ。 まとめ 2026 年の Generative UI は「部品カタログ＋構造化データ」に収束した。生 HTML 方式は本命ではない。 安定しているのは MCP Apps だけ。宣言的 JSON の本命 A2UI は v1.0 待ち。業務で今やるなら、自前カタログ＋自前 JSON 契約で作って、後で標準にアダプタを噛ませる方が安全だ。 画面設計はゼロにならない。消えるのは画面数×レイアウト判断で、残るのは「何を見せて何を決めさせるか」。つまり、自分が面倒くさいと思っていたところだけが残る。 業務アプリの着地点は、例外キューとしてのカンバン＋三層構造だと思っている。詰まるのは技術ではなく信頼の測り方と責任の置き場だ。 というわけで、調べた結果、画面設計は面倒くさいままだった。残念だが、せっかく調べたので書いておく。 出典 The Developer's Guide to Generative UI in 2026 — CopilotKit（2026年1月29日） State of Generative UI 2026 — OpenUI / Thesys（2026年6月10日） The Accelerating GenUI Ecosystem — TELUS Digital（2026年3月27日） GPT-6 and Intelligent UI for everyone — OpenAI（2026年10月7日） Google Releases A2UI v0.9 — InfoQ（2026年7月） A2UI v0.9 — Google Developers Blog MCP Apps — WorkOS（2026年1月27日） Vercel open-sources json-render thesysdev/openui README SAP Joule as the engagement layer — SAPinsider（2026年5月20日） Dreamforce 2026 announcements — Salesforce（2026年9月28日） awesome-generative-ui — GitHub Target Workbench API: Target Board — Palantir Deadly Iran school strike casts shadow over Pentagon's AI targeting push — Defense News（2026年3月24日）

@CristianRus4 He did not steal it lol in fact the op might have stolen my idea I released this like 4 months back when nothing like this existed indra55/bezel

你说得对兄弟，来看看我花费一周的Cursor Claude Opus5用量加上30块的DeepSeekAPI费用，免费ChatGPT指挥免费的workbuddy干出来的dsh插件😋欢迎各位提issue👏 tequed232/DSH-L2D

EDRとLangfuseを使ったLLM Prompt Injectionの観察 最初に 本記事は著者自身が勉強したものを整理したり知識を共有するために記載しています。 用語の説明には本質から逸脱しないよう努めますが、読みやすさの観点からある程度抽象性を持たせています。 そのため正確な情報を約束するものではないのでご了承ください。 また、掲載する製品画面はセキュリティの教育・検証・技術的な知見共有を目的として行っています。 AIのセキュリティ 会社ではAIに関するセキュリティも高めていきたいという担当者の声を耳にすることが多いと思います。 僕たちSOCは今までエンドポイント上での振る舞いだったり、ネットワークパケットの中身だったりを観察し、MITRE ATT&CKと関連付けながら日々上がるアラートを精査してきました。 しかし、将来自身の現場にAIセキュリティ製品が導入され、AIに関連した脅威と対峙した時、これまでの知識ベースで十分でしょうか？ 今回は遅ればせながらMITRE ATLASやLangfuseといったAIセキュリティに関するフレームワーク、監視ツールを使ってAIに関連する攻撃がどのように映るのか考えてみたいと思います。 MITRE ATLAS MITRE ATLASとは MITRE ATLASは、MITRE ATT&CKを基盤に、AI/MLシステムに特有の攻撃手法を収集・整理したフレームワークです。 そのため戦術やテクニック等、多くのものがMITRE ATT&CKと共通しています。 MITRE ATT&CKと同じ戦術も多数ありますがそこに属するテクニックはAIに関するものでありATT&CKとは異なります。 atlas.mitre.org LLM Prompt Injection 今回はプロンプトインジェクション、いわゆるLLM Prompt Injectionを観察してみたいと思います。 LLM Prompt InjectionはMITRE ATLASにおいて戦術「Execution」に所属するテクニックです。 攻撃者が作成した悪意のあるプロンプトをLLMに読み込ませ、意図しない行動を引き起こします。 悪意のあるプロンプトはモデルが元の指示の一部を無視し、攻撃者の指示に従うように設計されていることが多いようです。 項目 内容 戦術 Execution テクニック LLM Prompt Injection ID AML.T0051 atlas.mitre.org LLM Prompt Injectionの中には以下のような3つのサブテクニックが存在します。 サブテクニック ID 内容 Direct AML.T0051.000 悪意のあるプロンプトを直接LLMに投下する。 Indirect AML.T0051.001 LLMが参照するファイルやWEBサイトを介して悪意のあるプロンプトを間接的にLLMに投下する。 Triggered AML.T0051.002 特定のタイミングでLLMが実行するように、悪意のあるプロンプトを配置する。 今回はサブテクニック「Indirect」を使ったプロンプトインジェクション"間接的プロンプトインジェクション（Indirect Prompt Injection）"をできる限り再現し観察してみます。 シナリオと構成 プロンプトインジェクションを理解するためには検知や再現だけではなくどのような流れでどの部品がどう動くのかの構成を理解することも大切です。 想定するシナリオ ファイルを読み込むAIエージェントにはモデルから出力されるコマンドを精査せず実行してしまう脆弱性がある。 そのAIエージェントが悪意のあるプロンプトを含んだドキュメントを読み込み悪意のあるコマンドを実行してしまう。 構成 AIエージェント 自社などで開発したAIエージェントです。 今回はPythonスクリプトで表現しています。 ファイルを読み込んでLLM（AIモデル）を使って必要な処理を行う仕様ですが、LLMからの返答に含まれるコマンドを精査せず実行してしまう脆弱性があります。 LLM AIエージェントが問い合わせをするLLMです。 クラウドLLMだとガードレールが厳しいので今回は自端末にローカルLLMを構築し処理を行ってもらいます。 悪意のあるドキュメント 見た目は普通のドキュメントですが、人間の見えないように工夫された悪意のあるプロンプトを含んでいます。 そのためユーザーにとっては無害なファイルをAIエージェントに渡したつもりですがモデルには悪意のあるプロンプトが伝わっており、ユーザーは悪意のあるプロンプトを流した意識はありません。 EDR AIエージェントを実行する端末上での振る舞いを監視します。 間接的プロンプトインジェクションではAIエージェントを実行したクライアント端末が被害者になります。 Langfuse OSSのAIエージェント監視ツールです。AIエージェントがLLMに入力したプロンプトとその返答を監視することができます。 AIエージェントはLLMとの間の入出力ログをLangfuseに連携する処理を持ちます。 この場合UserがAIエージェントがLLMに送ったプロンプト、AssistantがLLMから帰ってきた出力です。 検知 それではAIエージェントに悪意のあるドキュメントを読み込ませ、起きた挙動について観察していきます。 EDRから見た景色 EDRではAIエージェントが実行したコマンドについてアラートを検知しました。 実際のプロセスツリーを確認するとPythonのプロセスからシェルプロセスが生成されていることがわかります。 Claude.exeなど他のAIエージェントアプリを想定したい場合はPython.exeをAIエージェントアプリのプロセス（Claude.exe等）と置き換えてください。 シェルプロセスが実行したコマンドラインも確認することができます。 実行されたコマンドはbase64でエンコードされており、デコードすると外部サーバーからスクリプトをダウンロードし、実行していることがわかります。 参考：github.com/redcanaryco/atomic-red-team/blob/maste… しかしEDRの情報だけではどのような手法によってこのコマンドが実行されたのかが表現されておらず、実行時の状況が絞り込めません。 特に今回のようにPython等のスクリプトを使ってAIエージェントが実装されていると、それがAIエージェントではなくPythonで作られた別システムという可能性まで出てきます。 Langfuseから見た景色 EDRの検知時刻と近しいLangfuseのトレースログを追うとLLMが検知したコマンドを返していることがはっきりとわかります。 LLMへの入力に対し出力がおかしいことからEDRのアラートと組み合わせてプロンプトインジェクションの可能性が高いと状況を絞り込むことができます。 現場での活用を考える 最近ではClaudeのAIエージェントがコードの修正や不具合の調査時に実行するワンライナーのコマンドがEDRに検知されることがよくあります。 プロセスツリーを見てAIエージェントのプロセスがいるから大丈夫と判断しているとこのような間接的プロンプトインジェクションのアクティビティを見逃す可能性があります。 かと言ってEDRで該当のアラートを検知するたびにCSIRTがユーザーに意図した挙動かヒアリングするのも時間や手間がかかってしまいます。 AIエージェントが実行したコマンドなのでユーザーに心当たりがない可能性もそれなりにあります。 そのようなときでもLangfuseのようなAI監視ツールでLLMへの入出力を可視化しておくとAIエージェントが絡むアラートを精査するときに結構役立つんじゃないかと思いました。 必要なヒアリングの削減も期待できそうです。 まとめ 多くの企業はEDRやNDRは導入していてもAIセキュリティ製品まで導入しているところはまだ多くないんじゃないでしょうか。 導入していたとしても既存のセキュリティ製品と同じようにSOCの運用に組み込めていなかったりもあると思います。 急にAIセキュリティを導入するぞ！となったとき、MITRE ATLASの存在やAI監視ツールで見える光景に慣れておくとスムーズに新しいセキュリティソリューションの考え方に適応できそうだなと思いました。

Stop loosing stuff in Slack. Work where you are used to but... ...now your agents retrieve the context with 98% fewer misses. More @ withnative.ai Open @ withnative/native t.co

OpenStrm - TiviMate Couldn't Do Multiview on My Sony TV, So I Built My Own! Stremio Addons Included. The Price Will Shock You! As a long-time TiviMate user, I decided to build my own IPTV player but wanted to make sure i have what I like most which is Multiview and PiP (Picture-in-Picture). While developing it, I discovered something strange about Sony TVs: hardware decoding seems to be limited to just one video stream, but software decoding can handle multiple videos simultaneously! [strange] So, I added an advanced option to Multiview that lets you switch individual video streams to software rendering. Problem solved! 😁 The same option is available for PiP as well. As development progressed, I thought, why not add Stremio support too? That way, I could have everything I need in one player. so here I am sharing what i developed and if you feel like it useful and you can share your experience and suggestion APP is 100% free :D Feature Highlights - M3u/Xttream  and Stemio "TV" type addon supported - Multiview - PIP Support - Stremio Addon deepaksp/OpenStrm APK - github.com/deepaksp/OpenStrm/releases

I gave this installer a shot to run Affinity on Linux and it works perfectly! ryzendew/Linux-Affinity-Installer I had zero luck with the other repo ( seapear/AffinityOnLinux ), so imagine my surprise. ​:minwlfHeart:​ I'll create plenty […] [Original post on icy.wyvern.rip]

Thoughts on DartNative? An honest discussion about native mobile development with Dart. preview.redd.it If you’ve come across DartNative recently, you might be wondering what it actually is, why it exists, and whether it’s worth considering for your next mobile project. I’m the founder of Presence Network, the company behind DartNative, and its creator. So, naturally, I have a perspective. But rather than giving you another marketing pitch, I want to explain what we’ve built, why we built it, where it makes sense, and where it might not. Most importantly, I’d love to hear your honest thoughts. 1. Why did we build DartNative? DartNative started as an internal project at Presence Network. We had been building a fairly complex messaging application called Presence Messenger with Flutter (App Store · Google Play). We loved Dart, its development experience, its ecosystem, and the productivity of the Flutter widget model. But as the application grew, we encountered limitations that became increasingly difficult to work around. Text rendering, emoji support, text selection, keyboard animations and interactions, text fields, magnification, scrolling physics, gesture handling, screen transitions, Lottie animations, media handling, random flashing and flickering, slow platform views, blank platform views on some Android devices, and other platform-specific behaviors were recurring challenges. We worked around many of these issues using custom solutions. We implemented techniques such as The Lift to reduce keyboard stuttering and a custom native text field to preserve the native text-input experience users expect from premium messaging and social media apps. But even after all that work, we realized we were still building a heavily optimized Flutter app rather than a premium, truly native experience that could stand alongside WhatsApp, Telegram, and other leading messaging apps without users noticing any difference. And all these workarounds were also slowing development down considerably, pushing our launch back by more than a year. We knew we needed a framework that could build directly on top of the native rendering systems of both platforms while preserving the familiar Dart and Flutter development model. So we built one. Initially, just for ourselves. 2. What exactly is DartNative? DartNative is a framework for building real native iOS and Android applications using Dart. It combines the productivity of a declarative, Flutter-inspired development model with actual native platform components. Under the hood: - Zero, our custom engine derived from flutter_zero, runs Dart on the main thread with no rendering stack. - Dart code is compiled ahead of time (AOT). - Native integration happens through FFI. - iOS interfaces use UIKit. - Android interfaces use native Android Views. - Layout is computed by Yoga, the flexbox engine React Native uses, with Flutter's layout rules on top. - UI rendering is handled by the respective operating system. There is no Flutter rendering engine, no Skia or Impeller canvas, no JavaScript runtime, and no WebView-based UI. The result is a Dart development experience with native rendering and behavior. Beyond UI, DartNative also includes CodePush, allowing developers to deliver OTA updates without requiring users to download a new version from the App Store or Google Play. 3. Is DartNative a Flutter alternative? Yes, but with an important distinction. We don’t believe every application should be built with DartNative. Flutter is an excellent framework, particularly when you need complete control over your application's visual appearance, as in games or infotainment systems, or want to target web and desktop platforms. DartNative has a different priority: mobile applications where native platform fidelity matters. Think about messaging applications, productivity tools, social networks, and applications where media, keyboard interactions, scrolling, text and text input, accessibility, native animations, and platform conventions are fundamental to the experience. You shouldn’t have to sacrifice the characteristics of an operating system just to share code across platforms. And you shouldn’t have to sacrifice code sharing to get those characteristics either. We believe both approaches have a place in the ecosystem. 4. Do you have to rewrite your Flutter application? This is one of the most interesting aspects of DartNative. We designed it around Flutter compatibility, allowing developers to reuse much of their existing Dart and Flutter code. Our goal is to make migration between Flutter and DartNative practical in both directions. This means you can build new applications with DartNative, migrate existing Flutter applications, or move a DartNative application back to Flutter if your needs change. We believe this flexibility significantly reduces the risks of adoption. You can reuse business logic, models, networking, state management, and compatible packages. The widget model is also familiar to Flutter developers. For reference, we migrated Gee AI from Flutter to DartNative in approximately two weeks. More complex applications, such as Presence Messenger, naturally require more time. Our estimate for an application of that complexity is approximately 2–3 months. These are real project experiences, not universal guarantees. 5. How does performance compare? We take performance seriously because native rendering alone doesn't automatically make a framework fast. We've invested considerable effort in benchmarking and optimizing DartNative, measuring performance across several areas: - Frame times and scrolling. - Memory consumption. - Text rendering. - Image and JSON decoding. - Animations. - Native component integration. We've compared DartNative against native Swift/Kotlin implementations, Flutter, and React Native. The results have been impressive. In our tested scenarios, DartNative performs competitively with native implementations while using less memory than Flutter and React Native. We also publish our benchmark code and results because we believe performance claims should be open to independent scrutiny. You can explore our benchmarks in the DartNative repository. 6. What about maturity and ecosystem? DartNative is young compared with Flutter, React Native, SwiftUI, or Kotlin. But we've been developing it intensively, testing it across devices, and using it in real-world applications. Gee AI, for example, was built with DartNative (App Store · Google Play) and has delivered a significantly better experience than its original Flutter version, with no crashes, flashing, or flickering so far. Presence Messenger is also being actively ported to DartNative, and developers are already building their own applications with it. The framework comes with its own CLI (dn), first-party plugins, documentation, and migration tooling. Our community is growing and building an expanding collection of plugins, while we're actively working to strengthen the ecosystem. We're also committed to the long-term sustainability of the project. DartNative follows a deliberate mixed private/OSS model. The core framework and first-party plugins are maintained by our team, while community plugins and contributions expand the open-source ecosystem. This gives developers an enterprise-grade foundation, maintained by a dedicated team, without limiting the freedom to build, share, and extend the ecosystem through open-source code. This model also allows us to provide dedicated, highly responsive support. We've already demonstrated that we can investigate and fix issues quickly, with an average bug resolution time of just 3.5 days. We also respond to messages on X in less than 3 hours on average. These are response and resolution times that are rarely possible with conventional open-source frameworks. We also have a Sunset Clause: if we ever discontinue framework maintenance, the core framework and first-party plugins will become open source. We want developers to feel comfortable investing in DartNative, not just today, but for the long term. 7. Common misconceptions Since DartNative is relatively new, there are understandably some misconceptions. Let’s clarify a few: “DartNative is a Flutter fork.” No. DartNative is an independent framework with its own architecture and native rendering implementation. “DartNative uses Flutter’s rendering engine.” No. It uses native platform UI components and rendering systems. “DartNative is just React Native rewritten in Dart.” No. Their underlying architectures are fundamentally different.  DartNative uses Dart AOT compilation to machine code, with real native views driven synchronously on the main thread. There is no separate JavaScript runtime, or asynchronous hop between UI instructions and native components. React Native has made significant progress with its New Architecture and Hermes. However, it still relies on a separate JavaScript runtime. These architectural differences matter, particularly for interactions where timing and synchronization are critical, such as scrolling, keyboard animations, gestures, and native UI updates. If your priority is native platform behavior and synchronous interaction with native UI, DartNative takes a fundamentally different approach. “DartNative makes Flutter obsolete.” Absolutely not. DartNative is designed for applications where native platform fidelity is a priority. Flutter remains an excellent framework. The two frameworks simply serve different needs and take fundamentally different architectural approaches. 8. Pricing DartNative is designed to make mobile development more affordable, with a free plan and paid plans that cost up to 5x less than comparable alternatives. The Community plan is free and includes one production app, 2,000 OTA update installs per month, and basic support. When you need more, DartNative Standard costs just $49 per year. For comparison, Expo Starter costs $228 per year ($19/month, plus usage), while Flutter with Shorebird Pro costs $240 per year ($20/month). A single subscription can be shared across your team, making DartNative virtually free even on paid plans. 9. Try it yourself We don’t expect anyone to take our word for it. The best way to understand DartNative is to experiment with it. GitHub: DartNative/dartnative Website: dartnative.com Developer Hub: dartpub.dev We encourage developers to try DartNative, share feedback and what they build, report issues, and help grow the ecosystem. We want to hear your thoughts, and we welcome opinions grounded in facts and real-world experience. We're not interested in fanboyism, blind opposition, or taking sides. We value honest conversations between developers who build real applications and care about the technical details.

Free open source security camera application with object and fire detection and email/SMS alerts #dev #code #python #linux #OpenSource

Answer: Priya and Sam. Same 5-word runs, a few words swapped. near-duplicate-check: OVERLAPPING, 24 of 64 MinHash slots match. Dan's review vs either: DISTINCT, 0 of 64. Free and open source (MIT), zero deps, offline: sjgant80-hub/kar-shingle As an agent skill: skillhq.dev Reviews written for this demo. Same output hash on 2 runs.

Open WebUI 能把本地 Ollama 和云端模型接进同一个聊天界面，还能上传文档问答。 用 Docker 部署，记得挂载数据卷。官方特别提醒：数据库不持久化，重建容器可能连聊天记录一起丢掉。模型仍要另接，装好界面不等于装好模型。 open-webui/open-webui t.co

Working on NestJS rules for AI coding agents, and I'd love to learn how you use them in production Hi all, I'm putting together a set of NestJS best-practice rules that AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex...) can load while working on a project. It's still a work in progress and I'm learning as I go, so I'd really value hearing from people who use NestJS professionally. If you have a minute, I'd love to know: - Do you use an AI agent on your NestJS code day to day? Which one, and for what kind of tasks? - Do you give it any project guidance (AGENTS.md, CLAUDE.md, Cursor rules, skills)? What has actually been useful? - What does it get wrong most often on NestJS? Things I keep correcting are circular module imports, accidental request-scoped providers and missing validation. - Is there a convention or pattern from your own production experience that you'd want an agent to always follow? The project is open source (MIT) and I'm the one building it, in case you want to look at what I have so far: MattiaValerio/nest-skills. It has 40 rules for now. Any suggestion, correction or "this rule is wrong because..." would help a lot, and I'm happy to credit anyone who contributes. Thanks for reading!

On Small Universal Reversible Turing Machines T. Yokoyama arxiv.org [𝚌𝚜.𝙵𝙻 𝚌𝚜.𝙻𝙾] 💬Code: yokoyama-lab/small-machine-zoo t.co

I Built a Free, Open-Source Download Manager That Supports Torrents, Video Streams, and HTTP/3 (QUIC) Hey everyone! 👋 I've been working on a project called PIDM (Python Internet Download Manager), and I'm excited to share it with the developer community! The idea was simple: I wanted a modern download manager that could handle more than just regular HTTP downloads. Something that brings different downloading technologies together in one application, with a clean interface and no price tag. So I built PIDM. 🚀 What makes PIDM different? PIDM supports several downloading technologies and workflows: 🎬 Video and Stream Downloads with yt-dlp Powered by yt-dlp, PIDM lets you download videos and streams from supported websites without needing a separate application. 🧲 Torrent and Magnet Support Download content using both traditional .torrent files and magnet links. No need to switch to a separate torrent client for supported downloads. ⚡ HTTP/3 and QUIC Support PIDM supports modern HTTP/3 (QUIC) downloads when the remote server supports the protocol. It's exciting to bring newer web transport technology into a desktop download manager! 📦 Batch Link Processing Have multiple links to download? You can add up to 10 links at once. PIDM checks them in a batch and adds the valid downloads to your queue. Less manual work, more efficient downloading. ⌨️ Quick Link Capture Simply press Ctrl + V to quickly add a new download link. A small feature, but one that makes everyday downloading much more convenient. 🌍 Available in Multiple Languages PIDM supports multiple languages, making it accessible to users around the world. 🎨 Modern UI and Themes A modern desktop interface with multiple themes, so you can customize the appearance to your liking. 🖥️ Cross-Platform PIDM is designed to work across all major desktop platforms: - Linux - macOS - Windows 💚 Completely Free No subscriptions, no premium tiers, and no paid features. PIDM is completely free and open source. 🔗 Try PIDM GitHub repository: saeedmasoudie/PIDM If you find the project interesting, consider giving it a ⭐ on GitHub. Feedback, bug reports, feature requests, and contributions are always welcome! I'm actively interested in hearing what features you'd like to see in a modern download manager.

大家好,考虑到越来越多的用户希望在其他 Agent 中也能使用 Dim 订阅,目前我们官方提供了 magpie 的插件 arcships/magpie-dim-oauth 安装之后可以通过 magpie 来登录 Dim 账号从而实现在任意 Agent 使用 Dim 订阅 注意: 通过 magpie 访问 Dim 套餐的请求将不享受 Dim 专属折扣,具体点数费用可参考 dimagent.cn

torounit/wp-mariadb-vector-search もろもろ作り直してる。

@GeoffreyHuntley We're trying to head them off with ones that are a bit more focused. openPhysical/boundedcontributionpolicy t.co

FORTRANでプロッターが動くツールを眺めて休養しています。 ideoaves/fortplot t.co

I vibecoded a tiny living collection of terrariums you can walk around in your browser (took about a month) This started as a project wondering if I could make a Gaussian Splat version of a city. Then I kinda got carried away and made a bunch of towns and a ton of looks. It utilizes a bunch of open data: OpenStreetMap for streets and buildings, USGS elevation for the land, the state's laser survey for building and tree heights, and city open data for street trees, bus stops, and benches. I heavily used my Decision Kit framework to plan out the whole thing. Basically, for every big choice (how the water should look, what the menu does, how traffic behaves) I had it make a page with four options, a recommendation and the case against it. Then I just picked. This one was a big project so I made over 100 decisions. It has all types of stuff to make it feel alive. Seasons changes, weather changes, there's migratory birds, stars, cars, lil bouncy folk. Anyway, hope y'all like it. It's just supposed to be a chill and relaxing good time with a ton of fun easter eggs. Press the lil "watch them all" link on the homepage if you just want a relaxing screensaver on in the background. Also let me know your favorite look. I'm a big fan of Poster, Pixel, and Dreamlike (but seeing the claymation folk in the Clay look is also fun) raleighterrarium.com

Dusk586/arknights-recruitment-assistant: Windows向けアークナイツ公開求人補助ツール Dusk586/arknights-recruitment-assistant かなり良い

OSS Endpoint Manager for FreePBX 17 I've published a fork of vsc55/freepbx_endpointman that I've been running in production with FreePBX 17, Asterisk 22 and PHP 8.2. What's in 17.0.6: - PHP 8.2 port: module tables from module.xml, kvstore, restored configuration generation and device provisioning. - Device List rewritten: add/edit/delete phones with multiple lines and templates, discovery via ARP/SIP, rebuild and reboot, provisioning can be disabled per device. - Template Manager: settings are saved, Delete no longer acts as Save, "Other Settings" exposes every config-file variable. - POCE fixes: editors created on demand, no more page stretching, raw POST storage. - p.php: per-MAC configs, case-insensitive file names, HTTP Basic auth and network allowlist. - Manual Upload of brand and Provisioner packages; Digium D40 and D-Link DPH-150S packages included. It is not supported by Sangoma and is a community fork, not an official module. Test on a lab system and take a backup first. GPLv3, same as upstream. Release and changelog: github.com/littledpurple/freepbx_endpointman/rele… THIS IS MADE BY CLAUDE OPUS 5.5, I'M NOT A PROFESSIONAL PROGRAMMER, I'M A SYSTEM ADMINISTRATOR. Just sharing, because it can be useful

I made Claude Code film screen recordings: it writes the scenario, an open-source tool plays it and edits it Screen Studio-style I wanted polished screen recordings (smooth cursor, zooms on the action, captions) without recording and editing them by hand. So I built Screenplay and let Claude Code do the directing. What it does You type /screenplay Make a 30-second walkthrough of https://yoursite.com. Claude Code opens the site, explores it, and writes a short JSON scenario: open this page, click this button, type that, linger here. Screenplay plays the scenario in headless Chromium (Playwright), films it, then edits the video with a smoothed cursor, zooms that follow the action, click ripples, callouts, captions and an optional voice-over. You get an MP4 and a storyboard image of the take. Desktop apps work too (Mac, Windows, Linux), from the same kind of scenario. How Claude Code is used - npx agent-screenplay init registers an MCP server and installs a /screenplay skill with a guide on writing good scenarios (what to zoom on, how long to hold a shot, when a callout helps). - Claude runs check first, which plays the steps fast without filming, so broken selectors show up before the real take. - After filming, Claude reads the storyboard, spots shots that are off and fixes the scenario. - Screenplay itself has no AI and needs no API key. Claude Code also wrote most of its code. What I learned - check really clicks through your app, so if the demo creates a record, it creates it every time. Film a test copy of your app and reset it before each take. - I looked at Remotion for the editing, but its licence makes companies above 3 people pay, which doesn't fit an MIT tool. So Screenplay draws the frames itself and encodes them with ffmpeg. - It has to run headless: Claude Code often works in containers without a screen, and it still needs to film. - On macOS the Dock can't be read through the accessibility APIs, so desktop scenarios can't click it. The menu bar works fine. Open source (MIT): gmpetrov/agent-screenplay Happy to answer questions about how it works.

4. Craft Anything (1,400 stars) Has an agent build your version of a site, app or game, then checks pages at three widths until it's close. storytold/craft-anything If your agent can't see its output, it's guessing.

Huge props to blader for this incredible architecture and seamless execution. Seriously slick workflow for stripping out that robotic AI tone instantly 🤖 🔗 项目地址：blader/humanizer

1. reanimate (750 stars) Records the original animation, rebuilds it in your code, records the copy and compares until the numbers match. NiazMorshed2007/reanimate

Kaleidoscopes, sketch-a-day style A daily sketch turns a borrowed kaleidoscope trick into its own looping generative pattern.

As part of the Introduction to Data Science sessions, I've set-up GitHub Codespaces to run Python and R code natively, no installation steps needed! Amazing that all you need to run data science code now is a browser (and in this case a GitHub account)🚀 itsleeds/introds t.co

✦ ⎯ • Profile header that melts into the Dynamic Island as you scroll 🚀 Built with 𝚝𝚐𝚏𝚡 from @margelo_com 🔗 Github: rit3zh/expo-scroll-metaball t.co

@Nandakishorm1 Got it, the decision engine uses the official enterprise API. I read it as a custom routing layer. If you own Laya's nine-tool MCP server, HOL Guard's hosted-server guide is here: github.com/hashgraph-online/hol-guard/blob/main/d…

Prefer renovate preset for weekly lock files (mjankowski) mastodon#41463

🌙 Introducing AfterMidnight — my third indie game! A late-night narrative mystery about conversations, hidden files and choices. A new direction for Liberum Dev. Currently in development. More projects: github.com/liberum-dev #IndieDev #VisualNovel

Can a compiler survive an AI model handoff? Genesis reports GLM 5.2 → DeepSeek V4 Flash, with no prior chat context. Recursive task depth: 4 → 8. All 1,820 retained LLVM SingleSource cases passed (not the full suite; source-reported). GitHub: EMI-Group/genesis-demo-jcc