GitHub Code Quality вышел в общий доступ
GitHub объявил о полноценном запуске Code Quality — инструмента для поиска проблем с поддерживаемостью и надёжностью кода ещё до слияния изменений. Сервис стал доступен пользователям GitHub Enterprise Cloud и GitHub Team.Code Quality сочетает статический анализ CodeQL с проверками на базе искусственного интеллекта. Замечания выводятся непосредственно в пул-реквестах, а Copilot Autofix может предложить исправление, которое разработчик проверяет перед добавлением в ветку.Что проверяет Code Quality
GitHub запустил Code Quality: проверки кода, Copilot Autofix и цена $10
GitHub объявил о полноценном запуске Code Quality — инструмента для поиска проблем с поддерживаемостью и надёжностью кода ещё до слияния изменений. Сервис стал доступен пользователям GitHub Enterprise Cloud и GitHub Team.Code Quality сочетает статический анализ CodeQL с проверками на базе искусственного интеллекта. Замечания выводятся непосредственно в пул-реквестах, а Copilot Autofix может предложить исправление, которое разработчик проверяет перед добавлением в ветку.Что проверяет Code Quality
Статический анализ, заряженный ИИ: как LLM ищут уязвимости в коде и где их границы
На связи Денис Макрушин из команды SourceCraft. Индустрия AppSec десятилетиями жила в жёстком конфликте между полнотой и точностью поиска угроз. Классические SAST‑инструменты генерируют шум, на ручной разбор которого уходит больше времени, чем на реальную работу с угрозами. Релиз Claude Code Security от Anthropic заметно встряхнул индустрию кибербезопасности: капитализация традиционных вендоров просела, а генеральный директор крупного игрока Snyk заявил, что будущее компании теперь должен определять ИИ‑центричный лидер.
Сравнение результатов «PG_EXPECTO + Philosophical_instruction»: 3.5 -> 4 -> 5 -> 5.1
От осторожных гипотез к верифицированным выводам: тест инструкций на реальных метриках нагрузки. Видеть не просто метрики, а первопричину. Философская оптика для PostgreSQL.
PG_EXPECTO + Philosophical_instruction_v3.5_beta: двойной анализ инцидента PostgreSQL
Обеспечение надёжности результатов анализа производительности PostgreSQL при её деградации: квантификация уверенности, внедрение методологий критического мышления (включая CoVe, ToT, Pre-Mortem, Red Teaming) и идентификация зон априорной неопределённости.
PG_EXPECTO и математическая статистика: как метод голосования повышает достоверность рекомендаций ИИ для PostgreSQL
pg_expecto: Коллективный разум вместо случайных ошибок. Telegram: @pg_expectoGitHub -
Линейная регрессия: от теории до production
Линейная регрессия - это первый алгоритм, который осваивает аналитик, и последний, который он перестает использовать. Разберем, что это такое, как работает, где применяется и с какими подводными камнями вы обязательно столкнетесь.1 Что такое линейная регрессияЛинейная регрессия - это метод моделирования зависимости между зависимой переменной (target) и одной или несколькими независимыми переменными (features).
От гаданий к математике: Как PG_EXPECTO v.7 и DeepSeek превращают DBA-анализ из искусства в науку
Смотри глубже. Понимай точнее. (pg_expecto v.7 + DeepSeek) GitHub -
Взламывая вселенную паттернов: что гипотеза Римана может рассказать нам об иерархии признаков в компьютерном зрении?
АннотацияДанное исследование представляет собой концептуальный мост между, казалось бы, удаленными областями: теорией чисел и компьютерным зрением. В его центре — не попытка формального доказательства или инженерной реализации, а методологическая гипотеза. Предлагаю рассмотреть гипотезу Римана не только как математическую проблему, но и как мощную метафору и структурный шаблон для понимания фундаментальных ограничений и принципов в машинном обучении.Ключевая аналогия строится на идее глубинного порядка, скрытого в кажущемся хаосе
