Open source *

💥 Новое в Gramax 💥

Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax, open source-платформу для управления технической документацией. За последние 3 месяца мы сделали много новых полезных функций, коротко расскажу о самых важных.

• Интеграция с GitVerse. Теперь в качестве хранилища можно использовать GitVerse. Как подключить GitVerse к Gramax читайте в статье.

• Поддержка Gitea. Также добавили поддержку Gitea: доступно подключение в качестве хранилища и использование всех возможностей Gramax.

• Экспорт в PDF и DOCX в собственных стилях. Можно настроить вид документа: добавить титульную страницу, оглавление, номера заголовков, собственные шрифты и отступы и так далее. Для DOCX — с помощью стилей, для PDF — с помощью CSS. Применяется при экспорте из приложения, портала документации и в CI/CD.

• Новые возможности для статического сайта. В новой версии Gramax CLI поддерживается: развертывание в поддиректорию, кастомная страница 404, настройка стилей, индексации, сбора метрик и логотипа.

• Предпросмотр загруженных файлов. Теперь при клике на загруженный файл в статье открывается окно предпросмотра. Отображаются файлы форматов DOCX и PDF. Остальные форматы — скачиваются.

• Улучшения поиска.

  • Новое ранжирование. Больший вес дается результатам, в которых искомое слово содержится в названии статьи или в одном из заголовков.

  • Переход к поисковой фразе. После клика на результат поиска статья откроется на том фрагменте, в котором есть поисковый запрос.

  • Настройка поисковой выдачи. Для статей можно указать поисковые запросы: если в поиске ввести один из них, статья отобразится выше остальных.

  • Поиск по свойствам в приложении. Если на статьях установлены свойства — в поисковой строке можно отфильтровать по ним.

  • Улучшение внешнего вида. Теперь в результатах есть указание на каталог, в котором содержится запрос. А также отображается иерархия заголовков в статье.

• Улучшения Gramax Enterprise Server.

  • Разворачивание с помощью Helm. Добавили новый способ разворачивания Gramax Enterprise Server в Kubernetes.

  • Тестирование знаний. Реализовали модуль проверки знаний читателей: в статью можно добавить тест с разными типами вопросов. После прохождения статистика пользователей отобразится в панели администрирования.

  • Поиск по вложенным файлам. Теперь поиск учитывает не только контент статьи, но и контент из PDF и DOCX-файлов.

О других изменениях читайте в Release Notes.

Энтузиаст собрал GPS-модуль с экраном в виде мини-карты из Need for Speed Most Wanted на базе ESP32-P4 3.4" и открытого ПО (Video Game Mini Maps, GPS Sender, OSM to GeoJSON Convertor и BIN File Convertor).

Привет, Хабр! Тем, кому регулярно приходится заглядывать в etcd — будь то QA, поддержка или разработчики — хорошо знакома ситуация, когда нужно разобраться с неожиданным состоянием сервиса, проверить конфиги или найти застрявший лок. И каждый раз всё сводится к одному: копировать ключ, запускать etcdctl get, читать многострочный JSON в терминале, ошибаться в пути… и в какой-то момент понимаешь, что это однообразие выматывает больше, чем сама проблема.

Поэтому наш коллега из Хайстекс сделал небольшой TUI-инструмент, который заметно упрощает работу с etcd и делает её куда дружелюбнее для тех, кто каждый день копается в окружениях. Он снимает рутину etcdctl, даёт привычную “каталожную” навигацию, подсвечивает скрытые _-ключи, позволяет комфортно открывать большие конфиги и помогает разбираться с локами, которые любят появляться в самых неожиданных местах.

Если вы в QA, поддержке или просто часто работаете с etcd, этот инструмент легко сэкономит вам время и нервы.

Статью можно прочитать здесь.

📊 Multi‑LLM Orchestrator v0.6.0: метрики провайдеров и умный роутинг

На этой неделе на Хабре вышла статья про Multi-LLM Orchestrator — библиотеку для работы с российскими LLM через единый интерфейс. Сегодня релиз v0.6.0 добавляет метрики провайдеров и стратегию роутинга на основе health status.

Автоматический сбор метрик

Роутер отслеживает каждый запрос и собирает статистику по провайдерам. Latency, success rate, количество ошибок — всё фиксируется без дополнительной настройки.

from orchestrator import Router
from orchestrator.providers import GigaChatProvider, ProviderConfig

router = Router(strategy="best-available")
router.add_provider(GigaChatProvider(
    ProviderConfig(name="gigachat", api_key="...", model="GigaChat")
))

# После нескольких запросов
metrics = router.get_metrics()
print(f"{metrics['gigachat'].avg_latency_ms:.0f}ms")
print(f"Health: {metrics['gigachat'].health_status}")

Система отслеживает среднюю задержку и rolling average по последним 100 запросам. Если провайдер начинает деградировать, это видно сразу.

Health status провайдеров

Роутер классифицирует каждого провайдера автоматически:

• healthy — error rate меньше 30%, стабильная latency

• degraded — error rate 30-60% или задержки растут

• unhealthy — error rate выше 60%

Классификация происходит на лету, без пороговых значений в конфигах.

Стратегия best-available

Новая стратегия роутинга выбирает провайдера на основе метрик. Приоритет отдаётся healthy-провайдерам, среди них — с минимальной задержкой.

router = Router(strategy="best-available")
router.add_provider(gigachat_provider)
router.add_provider(yandexgpt_provider)

# Роутер выбирает самого здорового и быстрого
response = await router.route("Вопрос")

Если GigaChat деградирует до 3 секунд, а YandexGPT стабильно отвечает за 500ms — роутер переключится на YandexGPT.

Тестирование на боевых API

Запущена серия тестов с реальными запросами к GigaChat и YandexGPT. Результаты подтверждают стабильность системы метрик.

YandexGPT показал стабильные 500-700ms на серии из шести запросов. GigaChat медленнее (~1.7s), но это ожидаемо для более тяжёлой модели. Success rate обоих провайдеров — 100%.

Structured logging

Каждый запрос логируется в структурированном формате с полями provider, model, latency_ms, streaming, success. Интеграция с Prometheus или Grafana требует только парсинг JSON

# При успехе
logger.info("llm_request_completed", extra={
    "provider": "gigachat",
    "latency_ms": 1723
})

# При ошибке
logger.warning("llm_request_failed", extra={
    "provider": "yandexgpt",
    "error_type": "RateLimitError"
})

Ссылки

• GitHub: MikhailMalorod/Multi-LLM-Orchestrator

• PyPI: multi-llm-orchestrator

• Статья про v0.5.0: Укрощаем зоопарк API российских LLM

• Release Notes: v0.6.0 на GitHub

Следующий релиз (v0.7.0) добавит token-aware метрики: подсчёт токенов, расчёт tokens/s, cost estimation и экспорт в Prometheus.

Если используете российские LLM в production — буду рад обратной связи в комментариях.

[ВИДЕО] AmoCRM + Joomla: быстрая настройка интеграции. Библиотека WT AmoCRM.

- Как быстро настроить интеграцию AmoCRM и сайта на Joomla?

- использовать PHP библиотеку WT AmoCRM для Joomla, которая предполагает использование её разработчиками. А разработчики могут написать любое количество плагинов и решений по интеграции и автоматизации AmoCRM и Joomla.

Смотреть видео на:

• Youtube

• Rutube

• VK Видео

Содержание:

• 00:15 - что такое эта библиотека и как она работает? Тех.ликбез.

• 03:00 - установка с сайта или с GitHub

• 04:00 - собственно установка и настройка интеграции.

• 05:10 - создание внешней интеграции в интерфейсе AmoCRM

• 08:05 - что-то пошло не так... Почему и как исправить (случай с пересозданием интеграции)

• 08:48 - успешное подключение к AmoCRM

• 11:11 - как понять что всё работает?

• 11:50 - демонстрация работы: отправка заказа из компонента интернет-магазина RadicalMart в AmoCRM

• 14:20 - потенциальные возможности по автоматизации бизнес-процессов в связке Joomla с AmoCRM

Страница расширения

Скачать с GitHub

Есть ряд готовых решений для интеграции:

• JoomShopping - Joomla компонент интернет-магазина

• RadicalMart - Joomla компонент интернет-магазина

• RadicalForm - Joomla плагин формы обратной связи

Outliers - детектор аномалий временных рядов

Демо: https://outliers.up.railway.app/
Код: https://github.com/andrewbrdk/Outliers

Сервис детектирует аномалии временных метрик и отправляет уведомления о выбросах. Поддерживает:
- PostgreSQL
- Емэил и Слак уведомления.
- Методы детектирования: пороговое значение, отклонение от среднего, межквартильное расстояние.

Попробуйте!

Больше никаких мучений с Markdown — расширение Markdown Viewer превращает все файлы Markdown в Word-документы без боли и страданий. Захватывает инфографику: любые схемы, диаграммы, графики в чистые картинки. Берёт формулы из LaTeX и переносит их в Word нативно, а не в формате ужасных вставок. Переносит форматирование — подсвечивает код, сохраняет таблицы и списки, как в оригинале. Работает локально. Подходит для работы с GitHub: открывает документы и даёт перенести всё в Word.

Представлен проект открытого бота на Python для Telegram с торрент клиентом. Решение умеет загружать файлы по магнет-ссылкам и ссылкам на Google-диск, есть поисковик торрентов и встроенный yt-dlp.

Представлен открытый проект Telegram Downloader, который умеет легально, быстро и легко скачивать любые файлы даже из защищённых каналов и чатов, где закрыта пересылка контента:

• качает даже тяжёлые файлы за несколько секунд.

• загрузки экспортируются в JSON-формат прямо на локальный диск.

• работает локально — вся информация о загрузках будет только на локальном ПК.

• не нарушает политику мессенджера.

Repeater - легкий оркестратор для аналитики

Repeater запускает задачи по расписанию. Задачи описываются в toml-файлах и отображаются в веб-интерфейсе.

title = "wiki"
cron = "55 * * * *"

[[tasks]]
name = "wiki_pageviews"
cmd = "python3 ./examples/wiki_pageviews.py --end_date={{.scheduled_dt}}"   

[[tasks]]
name = "trigger_outliers_update"
cmd = "python3 ./examples/trigger_outliers_update.py"

Возможен запуск при завершении другой задачи, уведомления о падениях, параллельные этапы. Repeater подойдёт для импорта данных и обновления витрин в хранилище.

Попробуйте!

Демо: https://repeater.up.railway.app/
Репозиторий: https://github.com/andrewbrdk/Repeater

Представлена подборка Awesome Privacy из 100 сервисов-аналогов всем популярным платформам, но с упором на безопасность и приватность данных, включая файловые менеджеры, облачные хранилища и клавиатуры.

База проектов опен-сорсных игр, а также различных аналогов платных тайтлов различных жанров. Многие проекты устанавливаются за один клик или открываются прямо в браузере.

• Open Source Games;

• Awesome Game Remakes;

• Games on GitHub;

• Libre Game Wiki;

• List of (interesting) FOSS game engine replacement projects;

• List of Open Source Games;

• Open Source Game Clones;

• Wikipedia list open-source video games.

В июле я писал о том, что Gaunt Sloth Assistant дошёл до версии 0.9.2. Сегодня мы наконец можем сказать, что вышла версия 1.0.0. В этом релизе мы перевели основную зависимость на LangChain/LangGraph v1, обновили минимальные требования до Node 24/npm 11 и официально объявили CLI готовым к повседневной автоматизации.

Что изменилось с прошлого поста?

• Ревью теперь завершаются вызовом встроенного рейтингового инструмента. По умолчанию шкала 10/10, порог прохождения 6/10, и оценки ниже 6 заставляют команду review возвращать ненулевой код (non-zero exit code). Если нужен только режим предупреждений, установите commands.review.rating.enabled (и/или commands.pr.rating.enabled) в false в .gsloth.config.*.

• Профили идентичности стали частью базового сценария: один флаг -i profile-name, и вы переключаете промпты, модели и провайдеры на уровень нужной папки.

• Middleware теперь сущность первого класса. Можно комбинировать встроенные варианты вроде anthropic-prompt-caching или summarization, подключать собственные объекты на JS, а CLI показывает, что именно выполняется при каждой команде.

• Глубокое слияние конфигов команд устранило проблему, когда переопределение источника контента стирало настройки рейтинга. Теперь значения по умолчанию сохраняются даже при частичных правках.

• Мы освежили кеш OAuth, документацию и README, чтобы новичкам было проще стартовать, и параллельно усилили безопасность зависимостей.

Профили идентичности — главный QoL‑апгрейд 1.0.0. Они позволяют мгновенно переключаться между системными промптами, пресетами моделей и наборами инструментов под конкретную задачу. gth pr 555 PP-4242 по‑прежнему читает .gsloth/.gsloth-settings, а gth -i devops pr 555 PP-4242 автоматически берёт конфиг из .gsloth/.gsloth-settings/devops/ со своими промптами и провайдерами.

Нужно поговорить с Jira через MCP? Создайте профиль вроде jira-mcp со своим конфигом и запустите gth -i jira-mcp chat. Укороченный пример:

{
  "llm": {
    "type": "vertexai",
    "model": "gemini-2.5-pro"
  },
  "mcpServers": {
    "jira": {
      "url": "https://mcp.atlassian.com/v1/sse",
      "authProvider": "OAuth",
      "transport": "sse"
    }
  },
  "requirementsProviderConfig": {
    "jira": {
      "cloudId": "YOUR-JIRA-CLOUD-ID-UUID",
      "displayUrl": "https://YOUR-BUSINESS.atlassian.net/browse/"
    }
  },
  "commands": {
    "pr": {
      "contentProvider": "github",
      "requirementsProvider": "jira"
    }
  }
}

Переключение между такими папками теперь — один флаг, поэтому удобно держать отдельные персоны для DevOps, документации или любого удалённого MCP.

Rater — второй крупный прорыв. Ревью всегда содержали текстовый фидбек, но в 1.0.0 оценка стала действенной: мы сохраняем её в хранилище артефактов, передаём в модуль ревью и вызываем setExitCode, чтобы CI автоматически падал при невыполнении цели по качеству. Настройка защит для продакшн‑сервисов занимает теперь секунды и не требует самописных скриптов.

Наконец, реестр middleware и хранилище артефактов дают аккуратные точки расширения на будущее. Можно оборачивать вызовы моделей и инструментов, логировать каждую операцию и при этом оставлять Gaunt Sloth вести те же chat/code/pr/init команды. CLI как и раньше — небольшой TypeScript‑бинарь, который устанавливается через npm или запускается npx gth, но теперь у него архитектура, позволяющая развиваться без костылей.

Хотите попробовать релиз — быстрый путь всё ещё
npm install -g gaunt-sloth-assistant

репозиторий https://github.com/Galvanized-Pukeko/gaunt-sloth-assistant пригодится как справочник и место для issues. Заводите issue, оставляйте фидбек в Discussions или подключайте rater к своему CI и расскажите, как он себя ведёт — буду рад помощи в движении к 1.1.

Спасибо всем, кто помог тестами и несколькими PR.

Человек на GitHub ускорил Joomla в 600 раз на объёме 150к+ материалов в 1700+ категориях.

На старте его сайт на Joomla 3 вообще не смог обновиться на Joomla 5. Пришлось делать экспорт/импорт материалов. Проделав всё это он запустил-таки этот объём данных на Joomla 5. Тестовый скрипт грузил 200 материалов из этого объёма всего за 94 секунды ))) А главная страница с категориями грузилась 20 секунд.

Добавив индекс для таблицы #__content

CREATE INDEX idx_catid_state ON #__content (catid, state);

он сократил время загрузки категорий до 1 секунды. Затем наш герой решил поковырять SQL-запрос в ArticleModel, который отвечает за выборку материалов. И решил заменить тип JOIN на STRAIGHT_JOIN для категорий.

// ->from($db->quoteName('#__content', 'a'))
->from(
    $db->quoteName('#__content', 'a')
    . ' STRAIGHT_JOIN ' . $db->quoteName('#__categories', 'c')
    . ' ON ' . $db->quoteName('c.id') . ' = ' . $db->quoteName('a.catid')
)
// ->join('LEFT', $db->quoteName('#__categories', 'c'), $db->quoteName('c.id') . ' = ' . $db->quoteName('a.catid'))

Что сократило загрузку 200 материалов из 150к с 94 секунд до 5. К слову сказать, боевой сайт на Joomla 3 крутится на 12CPU 64GB рамы. А все манипуляции с кодом он делает на базовом 1CPU 1GB сервере и замеры скорости даны именно для базового сервера.

Но это всё в дискуссии, хотя в идеале должно вылиться в Pull Requests. Дальнейшие его изыскания и результаты можно поглядеть в дискуссии на GitHub. Это ещё не конец.

Мы - Open Source сообщество, где никто никому ничего не должен. Джунгли. Но человек ищет пути оптимизации Joomla и предлагает решения. Если оказать поддержку и предложить помощь хотя бы с тестированием самых разнообразных сценариев, то возможно эти улучшения смогут войти в ядро. Пусть не быстро, пусть через несколько лет, пусть не все, но войдут. Достаточно предложить руку помощи и приложить немного усилий.

Дискуссию на GitHub можно почитать здесь.

Обработка HTTP ответа в Joomla 6+. Изменения по сравнению с Joomla 3 - Joomla 5.

В Joomla для выполнения внешних запросов из PHP к сторонним API используется класс Joomla\Http\Http напрямую или же Joomla\Http\HttpFactory, который возвращает для работы преднастроенный по умолчанию класс Http. О работе с HTTP-запросами подробно рассказывалось в статье 2021 года Создание внешних запросов с использованием HttpFactory (Joomla) (на Хабре), (на сайте автора). Некоторые изменения касаются работы с ответами на запросы. Например, наш запрос:

use Joomla\Http\HttpFactory;

$http = (new HttpFactory)->getHttp($options, ['curl', 'stream']);
$response = $http->get('https://any-url.ru/api/any/endpoint');

Раньше можно было получить код ответа или тело ответа как свойство $response - $response->code или $response->body. Однако, Joomla, начиная с Joomla 4 во многом переходит на стандарты PSR. В частности для работы с HTTP-ответами - на PSR-7. Также хорошая статья на Хабре о PSR-7: PSR-7 в примерах.

Прямое обращение к свойствам code, headers, body объявлено устаревшим в Joomla 6.0.0 и обещают удалить в Joomla 7.0.0.

Вместо этого нужно работать с HTTP-ответом по стандартам PSR-7.

Код ответа.
Было $response->getContents(). Стало $response->getStatusCode().

Заголовки ответа.

Было $response->headers. Стало $response->getHeaders().

Тело ответа.

Было $response->body. Стало (string)$response->getContents().

В тело ответа теперь приходит не строка, а поток - объект класса Laminas\Diactoros\Stream. Поэтому его нужно привести к строке (если это json, к примеру): (string)$response->getContents(). Чаще всего в коде Joomla встречается именно такой вариант. Однако, есть и вариант с перемещением указателя чтения на начало потока:

// Получили ответ в виде потока
$stream = $response->getBody();
// "перемотали" на начало
$stream->rewind();
// Получили строковый ответ
$json = $stream->getContents();

В итоге результат одинаковый.

Telegram чат русскоязычного Joomla-сообщества.

«Там, где критична скорость, но не требуется оптимизация»: как и зачем МойОфис вышел в OpenSource

На Хабре опубликовано первое большое интервью нашего CTO Тамары Щепалкиной — и оно стоит прочтения, потому что это:

1. «Не форк с косметикой, а оригинальная инженерия»

   Компилятор tsnative прошёл проверку на безопасность, получил документацию, Docker-образ и демо, чтобы любой разработчик мог сразу попробовать его в работе.

   «...tsnative — это не «форк с косметическими изменениями», а продукт, в основе которого лежит оригинальная инженерная работа. Именно поэтому мы и приняли решение вывести его в open source: у проекта есть собственная ценность и потенциал для развития, который может быть интересен и полезен гораздо шире, чем внутри одной компании…»

   2. Open source как часть стратегии.

   Решение не ситуативное — это долгосрочный курс на технологическую независимость, партнёрство с сообществом и развитие совместных инженерных практик.

   3. «Где критична скорость, но не требуется оптимизация».

   tsnative создавался как инструмент, который помогает веб- и C++-разработчикам ускорять работу и выходить за рамки привычных сценариев. В основе компилятора — открытые библиотеки и собственная инженерия, без компромиссов по производительности.

   4. От ядра к экосистеме.

   Сначала — компилятор, но потенциально — UI-фреймворк и целая экосистема open source-проектов.

   5. Сообщество в центре.
   Telegram-чат поддержки уже работает, а впереди — расширение комьюнити и совместное развитие открытых технологий.

   «Ключевое для нас сейчас — подключить опенсорсное сообщество к развитию наших продуктов. Мы видим в этом не просто обмен кодом, а полноценное партнёрство: разработчики получают доступ к инструментам, которые можно использовать и дорабатывать под собственные задачи, а мы — обратную связь и новые идеи, которые помогают делать продукт лучше…»

   В статье Тамара рассказывает, как и зачем МойОфис выходит на уровень open source-разработки, какие цели ставит и какие шаги уже сделаны.

   Если вас интересует развитие стратегия открытого кода и сотрудничество с сообществом — обязательно загляните.

   Читать интервью

Релиз v6.2 публичного детектора голоса Silero VAD

На Хабре есть уже много статей про наш детектор голоса (последняя тут). В этот раз с точки зрения юзеров видимых изменений не очень много, но работы было проделано очень много.

Мы в очередной раз полностью перебрали с нуля механизм тренировки нашего детектора голоса. С точки зрения юзера есть следующие улучшения:

• Повышена общая стабильность на краевых случаях;

• В целом незначительно повышено качество детекции на всех доменах;

• Есть существенные улучшения на следующих краевых случаях:

  • Детские голоса;

  • Необычные голоса;

  • Мультяшные голоса;

  • Приглушённая речь;

  • Более сложные телефонные звонки;

  • Музыкальные инструменты, похожие на речь.

Будем признательны пользователям за ваши краевые случаи!

Детектор создан при поддержке Фонда содействия инновациям в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Цитировать детектор можно следующим образом:

@misc{Silero VAD,
  author = {Silero Team},
  title = {Silero VAD: pre-trained enterprise-grade Voice Activity Detector (VAD), Number Detector and Language Classifier},
  year = {2021},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/snakers4/silero-vad}},
  commit = {insert_some_commit_here},
  email = {hello@silero.ai}
}

Ссылки

1. Репозиторий - https://github.com/snakers4/silero-vad;

2. Более подробное описание изменений - https://github.com/snakers4/silero-vad/releases/tag/v6.2;

3. Метрики - https://github.com/snakers4/silero-vad/wiki/Quality-Metrics;

Проект открытого загрузчика Gopeed (Go Speed) поддерживает самые популярные протоколы и агрегирует загрузки, включая PDF, аудио, видео, картинки, фильмы, документы и html-файлы. Решение поддерживает многопоточные скачивания и работает с популярными протоколами, например, HTTP, BitTorrent и Magnet. Сборки доступны для Windows, macOS, GNU/Linux, Android, а также есть веб-версия и работа через Docker.

Проект "AltSendme - Send files anywhere, On-premises or world-wide. Frictionless, Fast, Private, Unlimited and Free" позволяет передавать файлы без страха потери данны между всевозможными устройствами. Решение работает на базе peer-to-peer шифрования: файлы передаются через сторонние серверы, которые невозможно отследить и перехватить. Передать можно документы, архивы, видео, аудио, причём без ограничений по размеру файла и скорости передачи.

Представлена открытая библиотека Reduino, которая поможет программировать микроконтроллеры на Python. Знания сложного и запутанного C++ не нужны, разбираться в нюансах Arduino больше не надо. Можно легко запрограммировать RGB-ленты, датчики, сенсоры и другие девайсы на простом Python. Ресурс помогает использовать все синтаксические структуры без кучи манипуляций с памятью: условия, циклы, массивы, кортежи и понятное ООП. Библиотека преобразует код в C++.