Утечка касается компании Geedge Networks. Она, по данным WIRED, поставляет технологии цифрового надзора и цензуры не только в Китае, но и в прочие страны.

Что входит в утечку?

Среди слитых данных:

• Исходный код платформы Tiangou Secure Gateway (TSG) — «файрвол из коробки», способный фильтровать весь интернет-трафик страны.
• Логи, Jira/Confluence-данные, рабочая переписка, внутренняя документация.
• Скрипты, позволяющие внедрять вредоносный код в HTTP-трафик.
• Материалы о разработке «репутационного рейтинга» для пользователей с привязкой к их биометрии.
• Планы по геофенсингу и построению графов связей между пользователями по данным об их активности.

Где работает эта система?

Geedge уже работает в Мьянме, Пакистане, Эфиопии, Казахстане, а также в ряде регионов самого Китая — включая Синьцзян, Фуцзянь и Цзянсу.

Оборудование развернуто в десятках дата-центров. В одной только Мьянме зафиксировано 81 млн активных TCP-соединений в реальном времени.

Что умеет система?

• Перехват нешифрованного трафика и извлечение логинов, паролей, содержимого писем.
• DPI-анализ шифрованного трафика для выявления VPN.
• Блокировка VPN, Signal, Tor и других инструментов обхода цензуры.
• Отслеживание геолокации пользователей, сбор информации о мобильных номерах, устройстве и сессиях.
• Возможность инъекции малвари в уязвимые сайты, которые пользователь посещает без HTTPS.

Кто за этим стоит?

У Geedge тесные связи с Фан Бинсином — «отцом Великого фаервола». Он лично инвестировал в компанию через специальные структуры, а также руководил проектами в Синьцзяне.

Geedge ранее использовала оборудование Dell и HP, но после санкций перешла на китайское «железо».

Почему это важно?

Утечка впервые дала подробный технический взгляд изнутри на коммерциализацию китайской модели цифровой цензуры. Она показывает, как Китай экспортирует подобные технологии и одновременно обкатывает их на других странах, чтобы потом применять у себя.

Исследователи призывают относиться к утечке с осторожностью: архив содержит модули низкоуровневой слежки, возможно, с уязвимостями, которые могут быть использованы как правозащитниками, так и злоумышленниками.

Если раньше разбирать час митинга вручную — это 4–5 часов скучной работы, то теперь ИИ справляется за 10–15 минут. Точность — до 95%, и этого чаще всего достаточно, чтобы не переслушивать вручную.

Это удобно: для разработчиков, чтобы вернуться к обсуждению с командой. Для преподавателей — чтобы превратить лекции в тексты. Для юристов, журналистов и всех, кому важно быстро добраться до сути.

Собрали подборку ИИ-сервисов, которые реально экономят время и помогают сосредоточиться на работе, а не на рутине.

1. Teamlogs

Teamlogs — это онлайн-сервис для преобразования аудио и видео в текст с точностью до 97% и поддержкой более 70 языков. Разработан в 2022 году и предназначен для российской и зарубежной аудитории. Сервис востребован, в первую очередь, среди маркетологов и продакт-менеджеров, а также журналистов, студентов, преподавателей и команд, которым нужно быстро и удобно получать расшифровки.

Технические возможности

Teamlogs поддерживает все популярные форматы аудио и видео: MP3, M4A, OGG, WAV, FLAC, WMA, AAC, MP4, MKV, FLV, AVI, MOV, WMV, WEBM. Телеграм-бот принимает голосовые сообщения и видеокружки — достаточно переслать сообщение в чат.

Можно загружать до 10 файлов одновременно, максимальный размер одного файла — 1,5 ГБ или 300 минут. Часовой файл обрабатывается менее чем за 3 минуты.

Нейросеть автоматически:

• из разговорной речи делает читаемый текст: расставляет пунктуацию, заглавные буквы; корректно отображает числительные и заглавные буквы у имен, брендов и географических наименований;
• разделяет текст по спикерам;
• добавляет тайм-коды.

Встроенный редактор позволяет синхронно прослушивать аудио и править текст, выделять главное, а также кликать по слову для проигрывания нужного фрагмента. Дополнительно доступен «умный чат» (аналог ChatGPT для расшифровок), который помогает составить краткое резюме, выделить ключевые мысли или подготовить текст для соцсетей.

Условия использования и безопасность

Есть два способа использования сервиса:

1. через сайт без установки программ;
2. через телеграм-бота @teamlogs_bot.

Доступна открытая документация по API для интеграции с другими сервисами и автоматического получения расшифровок. Для пользователей, которым важна обработка во внутренней сети, доступна On-premise версия.

Каждый пользователь получает 15 бесплатных минут при регистрации. Цена начинается от 6 ₽ за минуту при пакетной оплате, купленные минуты не сгорают и доступны до полного использования. Оплатить можно с карты РФ, зарубежной карты или со счета ООО/ИП.

Для командной работы предусмотрены корпоративные аккаунты с совместным доступом к расшифровкам.

2. Speech2Text

Speech2Text — недорогое и качественное решение для любых задач транскрибации: от деловых встреч до телефонных звонков. В 2025 году сервис значительно расширил функциональность: теперь поддерживается более 90 языков и улучшена интеграция с корпоративными системами.

Широкие возможности обработки контента

Платформа легко справляется с различными форматами аудио и видео:

• онлайн-встречи из Zoom, Google Meet и Microsoft Teams;
• видеоролики с YouTube, RuTube и VK Веб;
• аудиофайлы всех популярных форматов (MP3, WAV, FLAC и другие);
• телефонные разговоры и голосовые сообщения;
• файлы из облачных хранилищ (Google Диск, Яндекс.Диск, Dropbox).

Особенность сервиса — нет ограничений по длительности записей. Вы можете обрабатывать как короткие голосовые сообщения, так и многочасовые конференции. Точность распознавания достигает 96%, система автоматически разделяет спикеров и расставляет таймкоды.

Варианты использования

Speech2Text предлагает несколько способов работы:

• Официальный сайт для разовых задач.
• Telegram и WhatsApp боты для быстрой обработки сообщений.
• REST API для интеграции в корпоративные системы.
• Готовые решения для автоматизации расшифровки звонков.

Безопасность и конфиденциальность

Все данные надежно шифруются. Пользователи могут в любой момент удалить свои файлы с серверов.

Тарифы

• Бесплатный. 180 минут при регистрации + 15 мин/день, 4 ₽/мин сверх лимита.
• Старт (430–480 ₽/мес). Распознавание 6 часов в месяц, 2 ₽/мин сверх лимита.
• Начальный (700–780 ₽/мес). Распознавание 12 часов в месяц, 1 ₽/мин сверх лимита.
• Стандартный (2,000–2,200 ₽/мес). Распознавание 3 часа в день, 1 ₽/мин сверх лимита.
• Премиум (3,900–4,400 ₽/мес). Распознавание 6 часов в день, 1 ₽/мин сверх лимита

Для корпоративных клиентов доступны отдельные тарифы (от 23,400 ₽/полгода).

3. Шöпот

Шöпот — российский сервис транскрибации с фокусом на B2B-решениях. Он обрабатывает аудио и видео длиной до 12 часов и поддерживает более 20 форматов файлов, включая MP3, WAV, MP4 и MOV. Для загрузки доступны не только локальные файлы, но и ссылки на облачные хранилища (Яндекс.Диск, Google Drive) и видеохостинги (YouTube, VK).

Технические особенности

Сервис распознает речь на 60+ языках с автоматическим разделением спикеров. Алгоритмы оптимизированы для работы с записями низкого качества — система корректно обрабатывает фоновые шумы и тихую речь. Для бизнес-клиентов доступна интеграция с CRM (Битрикс24, amoCRM) и IP-телефонией.

Шöпот предлагает несколько вариантов работы:

• Веб-версия: загрузка файлов и работа с транскриптами.
• API для разработчиков: документация на api.shopot.ai.
• Интеграция с CRM и IP-телефонией: транскрибация и нейроаналитика.
• Индивидуальная автоматизация: обработка голоса, отчеты и интеграция с системами клиента.

В 2025 году разработчики анонсировали запуск Telegram-бота для удобной загрузки файлов прямо из мессенджера и AI-чат.

Тарифная политика

Для частных пользователей:

• 30 бесплатных минут ежемесячно;
• подписки от 390 ₽/мес с экономией 20% при годовой оплате.

Для бизнеса:

• интеграции от 100 000 ₽ (включая 10 000 минут обработки);
• дополнительно — от 3 ₽/минута.

Функции

Платформа предоставляет корпоративным клиентам сервис «Шöпот Аналитика» — систему оценки качества звонков с автоматическими рекомендациями для менеджеров. Формирует отчеты по более чем 25 параметрам, включая эффективность работы, анализ продаж и рекомендации по их оптимизации.

Для всех пользователей:

• генерация AI-резюме длинных записей;
• экспорт в TXT, DOCX, SRT и VTT;
• поиск по файлам и текстам;
• уведомление и отчет об обработке
  на email;
• общий доступ к транскриптам по
  ссылке.

Шöпот продолжает развиваться. Добавят AI-чат с поддержкой файлов, аналитику для HR и работу в закрытом контуре компании. Сервис используют более 50 российских компаний из торговли, транспорта, сервиса, call-центров, ИТ и образовательных платформ.

4. «Войси»

«Войси» — многофункциональный сервис для работы с речью. В 2024 году получил поддержку «Сколково» благодаря своей системе самопроверки, где несколько нейросетей контролируют качество распознавания. Так, для русского языка точность достигает до 98% и до 95% для других языков.

Как это работает

Сервис экономит часы рутинной работы. С его помощью можно преобразовать речь в текст, анализировать эмоции спикеров, создавать контент и улучшать качество коммуникаций в компании.

Основной язык — русский, но бот также поддерживает 53 других языка, включая редкие диалекты. Для русской речи используется специально обученная модель, которая корректно обрабатывает технические термины, сленг и разговорные выражения.

Технические параметры

Сервис принимает практически все форматы:

• Видео: .mp4, .mov, .webm, .flv,
  .m4v, .mxf, .mts, .m2ts, .ts.
• Аудио: .mp3, .aac, .flac, .wav,
  .ogg, .m4a и многие другие.

Максимальная длина файла — 15 часов, но для корпоративных клиентов доступна обработка любых записей. Если файл превышает 2 ГБ (4 ГБ для Telegram Premium), его можно загрузить на облачный диск — бот скачает по ссылке.

Сервис распознает до 20 спикеров в одном файле и автоматически очищает аудио от фоновых шумов. Это особенно полезно для расшифровки совещаний в Zoom или записи интервью в шумных условиях.

Дополнительные функции после обработки:

• Подсветка эмоций: можно быстро найти моменты,
  где спикер говорил радостно, злился или выражал другие эмоции.
• Саммаризация: автоматически создается краткое
  резюме встречи.
• Перевод и субтитры: перевод текста на другие
  языки и генерация субтитров.
• Пост-редактура: подготовка постов для
  соцсетей, викторин и даже текстов песен в LRC-формате.

Для разработчиков доступно API, которое можно подключить к CRM-системам. Готовые решения уже есть для amoCRM и Битрикс24 — они автоматически расшифровывают звонки и анализируют работу операторов. Также есть телеграм-бот для быстрой обработки аудио.

Тарифы:

• 1,5 часа бесплатно (по промокоду tproger).
• Подписка с безлимитом — от 990 ₽/месяц (без подсветки эмоций и разделения спикеров).
• Скидки для студентов (50%) и корпоративных клиентов (неделя бесплатного тестирования).

Чтобы оценить качество расшифровки, можно отправить боту команду /examples и посмотреть реальные примеры обработки аудио.

5. Digital Protocol

Digital Protocol — телеграм-бот для автоматической транскрибации аудио и видео, составления протоколов встреч и подготовки стенограмм. Поддерживает практически все форматы файлов (mp3, ogg, m4a, wav, mp4, mkv и др.) и работает с любыми сервисами видеосвязи — от Zoom и Teams до SberJazz и Яндекс Телемоста.

Технические возможности

Бот распознаёт речь на любом языке и разделяет участников встречи (до 50 спикеров). Алгоритмы игнорируют фоновые шумы и посторонние разговоры, обеспечивая высокую точность транскрибации. Используются модели на базе SaluteSpeech и GigaChat с поддержкой шумоподавления.

Digital Protocol не просто делает расшифровку — он формирует структурированный протокол встречи: указывает тему, повестку, принятые решения, исполнителей и поручения. Бот может анализировать длинные записи без ограничений по длительности и выдавать краткое резюме по каждому обсуждению.

Условия использования и тарифы

Бот работает прямо в Telegram. Бесплатно доступны 500 минут и неограниченное число запросов — без дополнительных ограничений.

Тарифы следующие:

Для Физических лиц:

• 990 руб: 600 мин видео / аудио + 500 тыс знаков стенограммы (около 10 совещаний).
• 2790 руб: 1800 мин видео / аудио + 1,5 млн знаков стенограммы (около 30 совещаний).
• 10 900 руб: 7200 мин видео / аудио + 6 млн знаков стенограммы (около 120 совещаний).

Для ЮЛ: от 10 900 руб, зависит от количества и продолжительности совещаний в день.

Дополнительные особенности

Бот можно кастомизировать под корпоративные задачи и ограничить доступ только нужным сотрудникам. Поддерживается установка на сервер — в том числе в закрытый контур. Возможны две версии: на базе отечественных решений (SaluteSpeech, GigaChat) и open-source моделей.

6. Silero Audio Bot

Silero Audio Bot — разработка российской команды Silero, специализирующейся на речевых технологиях. Бот использует собственные алгоритмы распознавания речи, а не сторонние API вроде Google Speech-to-Text или OpenAI Whisper. Это дает полный контроль над качеством обработки и независимость от зарубежных сервисов.

Сервис ориентирован на приватность. Все аудио обрабатывается локально — файлы не отправляются на сторонние серверы. Это критически важно для юристов, журналистов и бизнес-пользователей, работающих с конфиденциальными записями.

Технические возможности

Бот поддерживает аудиофайлы до 20 МБ в форматах MP3, WAV, OGG и FLAC. Максимальная длина записи — 30 минут, что покрывает потребности в расшифровке интервью, лекций или рабочих встреч.

Точность распознавания русского языка достигает 90% для чистого аудио без фоновых шумов. Алгоритм автоматически разделяет текст на абзацы, расставляет пунктуацию на основе пауз, форматирует вывод (не «стена текста»).

Интеграции и сценарии использования

Бот работает в Telegram как обычный пользователь. Его можно добавить в групповые чаты без прав администратора — он будет автоматически расшифровывать голосовые сообщения.

Разработчики предлагают API для корпоративных систем. Например, интеграция с CRM позволяет автоматически фиксировать звонки клиентов.

Условия использования

Бот бесплатный, но имеет ограничения;

• не более 10 запросов в сутки;
• нет разделения спикеров;
• поддержка только русского и
  английского языков.

Для профессионального использования команда Silero предлагает коммерческую версию движка с увеличенными лимитами и дополнительными функциями.

7. Any to Text

Any to Text — это современный онлайн-сервис для автоматической расшифровки аудио и видеозаписей. Разработчики создали инструмент на базе ИИ, который справляется с файлами любой продолжительности. Вы можете загрузить двухчасовую лекцию или подкаст и получить текстовую версию за несколько минут.

Как работает сервис

Процесс транскрибации состоит из трех простых шагов. Сначала пользователь загружает файл или указывает ссылку на видео. Сервис поддерживает более 100 форматов, включая MP3, WAV, MP4, MOV и другие популярные расширения. Затем ИИ анализирует аудиодорожку и преобразует речь в текст. На завершающем этапе можно скачать результат в удобном формате: DOCX, TXT, XLSX или SRT для субтитров.

Особенности:

• поддержка 50+ языков, которые определяются автоматически;
• точность распознавания русской речи — 95%;
• возможность обработки файлов без ограничения по длительности;
• экспорт результатов в четырех форматах;
• интеграция с облачными хранилищами.

Также разработчики утверждают, что система корректно распознает профессиональную терминологию и адаптируется к различным акцентам.

Тарифы и доступность

Any to Text предлагает гибкую систему оплаты. Новые пользователи получают 15 бесплатных минут для тестирования сервиса. Далее можно приобретать пакеты минут: 100 мин. за 320 руб. или 500 мин. за 1200 руб. Для корпоративных клиентов доступны специальные условия с неограниченной транскрибацией.

8. Vid2Text

Vid2Text — это бот и веб-сервис для преобразования видео в текст с дополнительной функцией распознавания текста на изображениях. Разработанный российским инженером Дмитрием Петровым в 2024 году, проект использует комбинацию Whisper (для аудио) и Tesseract OCR (для изображений). Сервис работает через Telegram-бота и веб-интерфейс, поддерживая обработку файлов до 2 ГБ.

Технические особенности

Система автоматически извлекает аудиодорожку из видео (MP4, MOV, AVI) и преобразует речь в текст с точностью до 92% для русского языка. Для изображений (JPG, PNG) применяется оптическое распознавание символов с поддержкой 15 языков, включая кириллицу и латиницу.

Возможности:

• расшифровка видео/аудио с тайм-кодами;
• распознавание текста на скриншотах и сканах;
• экспорт в TXT, DOCX и SRT (субтитры);
• локальная обработка данных без отправки на сервер.

Условия использования

Бесплатно для файлов до 15 минут, для большего объема требуется подписка (от 299 ₽/мес). Точность падает при фоновом шуме или плохом качестве изображения (менее 300 DPI).

Vid2Text особенно полезен журналистам (расшифровка интервью), студентам (конспекты лекций) и маркетологам (анализ видеоконтента). В 2025 году добавлена интеграция с Google Docs и функция автоматического рерайта текста.

9. Zvukogram

Zvukogram — это сервис для синтеза речи, который превращает текст в озвучку на 150 языках с гибкой настройкой скорости, тона и интонации. Подходит для блогеров, продюсеров подкастов, SMM-специалистов и всех, кто создает аудиоконтент или хочет автоматизировать озвучку текстов.

Что умеет сервис

Сервис умеет озвучивать диалоги, вставлять звуки в речь (например, сигнал объявления перед текстом), изменять паузы между предложениями и параграфами с точностью до миллисекунд. Поддерживается SSML-разметка для более естественного звучания. Можно озвучивать субтитры из SRT, документы PDF и DOCX, а также сразу получать озвучку в формате ogg opus, чтобы загружать файлы в Telegram как войсы.

Условия использования

Zvukogram доступен через удобный веб-интерфейс и по API, включает возможность интеграции в n8n для автоматизации рабочих процессов. Пользователям доступна подробная документация и видео-гайды, которые помогают быстро запустить синтез речи под свои задачи.

При регистрации и активации почты предоставляются 10 бесплатных токенов, после чего стоимость начинается от 1 до 12₽ за 1000 символов текста. Озвучка доступна в высоком качестве с возможностью интеграции в любые проекты — от видеороликов до автоматических уведомлений в системах.

Советы по выбору

Ориентируйтесь на конкретные задачи. Для расшифровки аудио и видео важны точность распознавания и поддержка длинных файлов — здесь хорошо показали себя Teamlogs, «Войси», Speech2Text и Vid2Text. Если нужна качественная озвучка любого текста, Zvukogram — ваш помощник. Шöпот подойдет тем, у кого звуковые файлы низкого качества, а Digital Protocol — для тех, кому важна работа с ИИ.

Всегда тестируйте сервисы на небольших запросах перед полноценным использованием. Проверяйте, как они справляются с вашей спецификой — техническими терминами, разговорной речью или нестандартными просьбами. Обращайте внимание на тарифы: многим хватает бесплатных возможностей, а бизнесу часто выгоднее корпоративные подписки. Главное — найти инструмент, который экономит время без потери качества.

Зачем компании собирают данные

Сегодня в интернете более 1 миллиарда сайтов. На великом и ужасном реддите каждый час появляется более 50 000 новых публикаций. На Github уже опубликовано более 300 млн публичных репозиториев. Всё это — открытые данные, которые можно использовать и, главное — собирать. Разумеется, перед этим проверить условия использования сайта, потому что некоторые из них могут запрещать сбор данных.

Зачем это нужно компаниям:

• Анализ рынка: для ритейла это возможность изучить клиентов и конкурентов.
• Мониторинг сайтов вендоров ПО: некоторые компании выкладывают уязвимости в своих продуктах и делятся возможными решениями.
• Создание продукта: собранные данные можно обогатить, прикрутить красивый интерфейс, умный поиск и предложить пользователю новое приложение, типа 2GIS.
• Развитие LLM: например, Google в 2024 году заключил контракт с Reddit на сбор данных. Open AI тоже часто говорят о том, что обучают свою модель на открытых источниках, а в ближайшее время хотят подключить ещё и транскрибации с YouTube.

Как вы поняли, в интернете очень много данных. И если мы хотим их собрать, то нам нужен подходящий инструмент.

Что такое Scrapy

Это высокоуровневый фреймворк на Python для краулинга и скреппинга сайтов. На GitHub у него больше 53 тысяч звёздочек, 10,6 тысяч форков и много глазиков. А ещё он занимает первое место по тегам #crawling и #scraping.

Есть много причин, почему Scrapy так популярен:

• Это фреймворк с готовой архитектурой — там много инструментов, доступных из коробки, которые можно настроить и использовать.
• Он асинхронный — чаще возникает задача замедлить его, чем ускорить.
• У него простые настройки — нужно всего раз подумать над архитектурой, а добавление новых источников будет занимать минимум времени.
• Scrapy удобно дебажить в любой момент, начиная от загрузки страницы и заканчивая сохранением данных в базе.
• Есть продуманные селекторы, доступны CSS, Xpath. Их можно комбинировать или выбрать что-то одно.
• Большое комьюнити и обновляемая документация. Ответы на большинство вопросов можно легко найти в сети.

Scrapy точно подойдёт вам, если во всех ваших источниках одинаковый формат данных и вы можете унифицировать их обработку и сохранение. Но всё-таки его нельзя назвать универсальным инструментом.

Scrapy будет не лучшим выбором, если:

• Нужно собрать малый объем данных или собрать их нужно всего один раз.
• Вам нужно отдать просто сырые html или json, а не парсить и преобразовывать данные.
• Среди источников нет общей структуры данных.

Во всех этих случаях мы можем использовать Scrapy, но, скорее всего, он будет излишним.

Как работает Scrapy

После того, как вы установили Scrapy в виртуальное окружение ( '' pip instal scrapy' ) и создали новый проект ( ' scrapy startprogect scraper '' ), вам необходимо написать своего первого «паука».

В Scrapy используется класс spider — он определяет, как мы будем извлекать данные из сайтов. Допустим, нам нужно собрать информацию с одностраничного сайта. Создаём класс TestSpider, наследуемся от scrapy.Spider, добавляем атрибут name с уникальным именем и start_urls, где укажем страницы, с которых нужно начать поиск. После этого переопределим метод parse.

Parse является дефолтным для обработки ответов. Если вы сделаете request и не укажете функцию, которая должна его обработать, то ответ от запроса придёт в метод parse. Поэтому его, как минимум, нужно переопределить и назначить логику.

Допустим, нас интересует информация о компании — название и описание. Можем создать объект данных с двумя элементами — title и content, и с помощью двух xpath селекторов забрать со страницы заголовок и описание.

В конце передаём этот объект данных для последующей обработки в ядро. Это всё, что нужно, чтобы начать парсинг на Scrapy.

Обработка данных в Scrapy

Дальше в ход вступает PipeLine. Он отвечает за обработку данных, валидацию или сохранение. В Scrapy есть пайплайны, готовые из коробки, но вы также можете написать их самостоятельно.

В ValidatePipeline мы проверяем объект данных на наличие title, а в SavePipeline — сохраняем объект в качестве json.

Здесь я просто показал, как можно создать пайплайн самостоятельно. Но имейте в виду, что это не очень отказоустойчивый код, поэтому в проде так делать не стоит.

Зачем нужен Middleware

Middleware очень похож на PipeLine, только он обрабатывает не объекты данных, а запросы и ответы от сайта.

В Scrapy есть несколько разных middleware:

• scheduler middleware: помещает запросы в очередь и извлекает их для обработки.
• spider middleware: управляет данными между пауком и ядром.
• downloader middleware: управляет данными между ядром и загрузчиком.

Получается такая схема работы компонентов Scrapy:

Запрос: Spider → Spider Middleware → Engine → Scheduler Middleware → Scheduler → Engine → Downloader Middleware → Downloader → Server (сайт)

Ответ: Server → Downloader → Downloader Middleware → Engine → Spider Middleware → Spider → Item Pipeline → Storage (хранилище данных)

Скорее всего, в первую очередь вы будете настраивать downloader middleware, поэтому разберём его подробнее.

Ниже продемонстрировал два примера, как можно написать свой Middleware. В RandomProxyMiddleware мы обрабатываем все запросы, которые будет отсылать наш паук с помощью метода process_request (добавляем рандомную прокси к каждому реквесту), а в CheckCaptchaMiddleware — обрабатываем все ответы с помощью метода process_response (проверяем ответ от сайта, ищем в нём слово captcha).

Итак, мы написали Pipeline и Middlewares. Дальше нужно указать, как мы будем их использовать. Для этого запишите их в файле settings.py, где находятся настройки проекта.

Начнём с пайплайнов. Цифра справа — это порядковый номер выполнения. То есть первым будет ValidatePipeLine, а вторым сработает SavePipeline. Обычно цифры указываются от 0 до 1000. И в случае с пайплайнами чем ниже цифра, тем раньше сработает пайплайн.

В случае с middleware картина такая же, но логика немного иная.

Каждый middleware может обрабатывать как request, так и response. При этом middleware стоит посередине между ядром, который отправляет запросы, и загрузчиком. Если ваша middleware обрабатывает запросы, то сработает первой та, что указана с меньшей цифрой, потому что она ближе к ядру. А если middleware обрабатывает ответы, то первой будет та, у которой цифра больше, потому что она дальше от ядра и ближе к загрузчику.

Об этот нюанс часто спотыкаются новички, хотя, скорее всего, он прописан в документации.

Пример, как использовать Scrapy

Рассмотрим, как с помощью одного селектора собрать сайт любой вложенности и архитектуры.

Для начала создаём класс паука, наследуемся от scrapy.Spider, указываем name, start_urls и атрибут allowed_domains — он необязательный, но в данном случае без него не обойтись. В нём мы укажем список хостов, на которые разрешаем ходить нашему пауку, чтобы он не начал собирать другие сайты.

Дальше переопределяем метод parse и, когда к нам приходит ответ от сайта, находим все ссылки. И это и есть тот единственный xpath селектор, который поможет обойти весь сайт и собрать страницы.

Все ссылки помещаем в переменную url в качестве списка, а потом этот список передаём в функцию follow_all объекта response.

Чтобы дописать сохранение, просто передаём объект response вглубь ядра Scrapy, где напишем какой-то нехитрый пайплайн и будем сохранять html-страницы. Так можно собрать абсолютно любой сайт, просто подставьте ссылку на него в start_urls.

Важный нюанс: под капотом follow_all сделает запросы к сайту по всем ссылкам, которые мы нашли на странице. И поскольку в follow all мы не указываем определённый метод в параметре callback, то все ответы придут сюда же в метод parse (потому что он дефолтный в Scrapy). Эта логика будет повторяться на каждой странице.

Ещё в Scrapy есть внутренний фильтр, поэтому если паук соберёт дубликаты, то автоматически зафильтрует их и не будет проходить по ссылкам дважды.

Немного итогов

Scrapy — это большой, сложный, но очень хороший фреймворк, как Django в веб-разработке. Он предлагает большой выбор готовых инструментов для сбора и обработки данных, а также, поддерживает асинхронное выполнение задач, что ускоряет процесс парсинга.

Scrapy может показаться трудным для новичков, но у него есть богатая документация и примеры, поэтому при желании в нём нетрудно разобраться.

В этой статье пошагово разберем перенос вашего проекта на Laravel. Вы узнаете, как мигрировать с минимальными рисками для разработки и пользователей.

Шаг 1. Готовимся к миграции

Посмотрите структуру проекта, чтобы выявить слабые места.

Архитектура далека от идеала, если проект вырос на хаотичных добавлениях новых функций.

Проанализируйте:

• Вид проекта. Ваша разработка — это монолит, модульная система, API, микросервис?
• Зависимости. Определите, какие библиотеки использует проект. Совместимы ли они с Laravel?
• Базу данных. Если в БД встречаются дубли, отсутствуют ограничения, это нужно исправить заранее.

В качестве теста на совместимость перепишите небольшую часть на Laravel. Возьмите один простой модуль и посмотрите, насколько это жизнеспособно.

Стратегии перехода

Выберем стратегию перехода:

• Big Bang,
• Поэтапный перенос.

Стратегия Big Bang — это полная остановка текущего проекта и создание новой версии на Ларавел с нуля.

Подход идеален для устаревших и запутанных систем.

Из минусов — высокие риски. Во время разработки текущая версия может растерять пользователей. К тому же сроки реализации могут затянуться.

Стратегия с постепенным переходом выглядит надежнее.

Система продолжает работать, а вы поэтапно меняете ее «под капотом».

Единственный нюанс — готовьтесь к сложностям поддержки, когда часть системы заработает в новой архитектуре, а часть останется в старой.

Выбор подхода зависит от проекта

Если систему легко поддерживать, то более безопасен постепенный переход.

Проект напоминает спагетти-код? Плохие новости — Big Bang неизбежен.

Шаг 2. Разворачиваем новое окружение на Laravel

Чтобы установить фреймворк, выполните команду:

Прежде чем работать с кодом, настроим окружение.

В корне проекта для этого есть файл конфигурации .env:

• APP_NAME: имя приложения, чтобы оно отображалось в логах и заголовках.
• APP_URL: адрес, на котором приложение будет доступно (например, http://localhost).

В будущем запланирована интеграция с существующей базой, поэтому лучше сразу настроить подключение.

Подключение БД

Laravel использует Eloquent ORM для взаимодействия с базой.

Настройка БД выполняется в том же разделе .env:

Для тестирования подключения запустите команду:

Настройка маршрутов

Маршруты изначально хранятся в файлах routes/web.php (для страниц) или routes/api.php (для REST API).

В качестве примера добавим базовый маршрут приветствия:

Если у вас проект с десятками пользовательских маршрутов, интегрируйте их постепенно.

Шаг 3. Переносим модели данных и бизнес-логики

Eloquent ORM работает с классами, представляющими таблицы в базе данных.

Чтобы перенести существующую таблицу, нужно создать модель:

Этот класс автоматически подключается к таблице с именем products.

Когда название таблицы не соответствует модели, это можно указать явно:

Если в таблице есть нестандартные поля (например, столбцы с именами вроде created_time вместо created_at), их тоже можно легко обработать:

Переносим схему БД

Laravel использует механизм миграций для управления таблицами в базе и сиды для внесения данных.

Перенос структуры БД выполняется командой:

Миграция создается в папке database/migrations.

Переносим данные

Если текущая БД уже содержит данные, их можно перенести через сиды: файлы, которые заполняют таблицы данными.

Создаем сид:

Внутри метода run описываем данные:

Переводим бизнес-логику в сервисы и фасады

Старый проект состоит из функционала, размазанного по контроллерам? Улучшим структуру и сделаем код независимым. С этим помогут сервисы и фасады.

Сервисы — это классы, которые объединяют бизнес-логику в одном месте.

Например, если проект выполняет расчеты цен и скидок, можно создать класс:

В этом классе описана бизнес-логика:

Теперь сервис можно вызывать в контроллерах и моделях.

Фасады — это статический интерфейс к сервисам, который делает вызовы более читаемыми.

Например:

С фасадом вызов становится простым:

Шаг 4. Перенос маршрутов и контроллеров

Начнем с маршрутов. Они определяют, как пользователи будут взаимодействовать с приложением.

Если в старом проекте использовались API-запросы для работы с внешними сервисами или мобильными приложениями, перенесем их в api.php и добавим префикс api для маршрутов:

Теперь про контроллеры. Они отвечают за логику обработки запросов и взаимодействие с моделями. В Laravel контроллеры работают по правилам MVC (Model-View-Controller).

Пример обычного метода контроллера:

Laravel определяет маршруты групповыми методами — по префиксам, middleware или зонам авторизации.

Middleware — это посредники, которые обрабатывают запросы до их поступления в приложение.

Навесим middleware на маршруты, требующие авторизации пользователя:

Политики контролируют доступ к определенным ресурсам, например, правку или удаление записей.

Пример метода политики:

Политики можно подключать к маршрутам или напрямую вызывать в контроллерах.

Шаг 5. Перенос фронтенда и представлений

Если ваш старый проект использует обычные HTML-файлы, они легко преобразуются в Blade.

Blade — это встроенный механизм шаблонов. С его помощью создают пользовательские интерфейсы.

Например, перенесем главную страницу сайта:

Blade-версия:

Теперь можно динамически передавать данные из контроллера:

Blade поддерживает механизм наследования, который упрощает работу с повторяющимися частями интерфейса.

Интегрируем Vue.js или React

Vue.js/React подключают, когда нужен динамичный и интерактивный интерфейс. Например, для SPA, реалтайм-функционала, сложных форм или фильтров.

Blade и JavaScript можно комбинировать: используйте Blade для рендеринга начального интерфейса и Vue.js/React для обработки интерактива.

Динамический интерфейс без JS

Livewire — это инструмент для создания интерфейсов без необходимости обращаться к внешним библиотекам JavaScript. Преимущество в том, что весь код пишется на PHP.

Livewire пригодится для динамических форм, фильтрации таблиц, уведомлений. Он упрощает код, сохраняя гибкость.

Шаг 6. Оптимизируем и тестируем проект

Отправная точка улучшения производительности — работа с Blade-шаблонами. Laravel сам их оптимизирует, но есть практики по дополнительному ускорению:

• Минимизация логики в представлении. Злоупотребление PHP внутри Blade замедляет рендеринг страниц. Вместо описания сложной логики в шаблонах ее лучше перенести в контроллер.
• Кэширование шаблонов. Работу приложения можно ускорить за счет запуска кэширования всех шаблонов, сокращая время компиляции — «php artisan view:cache».
• Переиспользование. Если фронтенд состоит из повторяющихся фрагментов, рекомендуется использовать Blade-компоненты.

В приложениях SPA оптимизируем фрагменты JavaScript.

Laravel Mix генерирует минифицированные CSS и JS. Проверьте размер этих файлов в папке public/js. Если их вес больше 1 МБ:

• Удалите лишние пакеты.
• Используйте динамическую загрузку маршрутов или компонентов.

Для Vue можно использовать динамическую загрузку, чтобы не грузить весь фронтенд сразу:

Тестирование

Убедимся, что приложение работает корректно.

Проверим, например, что страница приветствия открывается и показывает нужный текст:

Если используете Vue.js или React, для проверки компонентов применяйте Jest или Mocha.

Тест, который проверяет, что компонент отобразил нужный текст:

Если приложение работает с API:

Для проверки приложения под нагрузкой можно использовать Artillery или JMeter.

Шаг 7. Разворачиваем и запускаем проект

Перенесли данные, создали маршруты и контроллеры, внедрили представления, оптимизировали приложение и протестировали его. Остался последний шаг — развернуть проект на сервере и запустить его.

Выбор сервера зависит от предпочтений и нагрузок:

• Если важна скорость и масштабируемость, выбирайте Nginx. Он быстрее работает под высокой нагрузкой.
• Если важен простой подход, используйте Apache. Он интегрируется с большинством систем.

Фоновые задачи можно связать с Supervisor. Инструмент автоматически запускает воркеров при сбоях, обеспечивая бесперебойную обработку задач.

Автоматизация развертывания

Чтобы релиз прошел безболезненно, нужен рабочий процесс CI/CD. Например, в GitHub Actions можно настроить сценарий, который:

1. Проверит качество кода.
2. Установит зависимости.
3. Выполнит миграции.
4. Зальет проект на сервер.

Предусмотрите откат, например, через Spatie Laravel Backup. Если что-то пойдет не так, у вас должна быть возможность вернуть предыдущую версию.

Инструмент Sentry поможет отслеживать ошибки, а New Relic — оценивать производительность.

Заключение

Устаревшие проекты уникальны, к каждому нужно искать индивидуальный подход. Надеемся, что пошаговое руководство станет основой для миграции вашего legacy-приложения на Laravel без переписывания кода с нуля.

С чего все началось

Сейчас хакеры из CCC позиционируют себя в Хвиттере так: «галактическое сообщество живых существ, выступающих за свободу информации и оценку последствий технологий».

Все началось в 1981 году в Германии. Тогда 7 сентября Вау Холланд (Херварт Холланд-Мориц) разместил рекламу в газете о том, что состоится встреча хакеров — в анонсе говорилось, что компьютерные гики больше не должны действовать разрозненно. Уже 12 сентября Вау Холланд и несколько его друзей собрались за столом в редакции газеты Die Tageszeitung. Они видели, как технологии начинают менять мир, и решили, что доступ к информации должен быть свободным. Сейчас один из их главных принципов — «Вся информация, кроме личной, должна быть доступна».

У них есть локальные группы — Erfa-Kreise, где хакеры обмениваются опытом, а название «Chaos» тут не про беспорядок, а про творческий подход к технологиям.

Чем занимается ССС

Они исследуют уязвимости технологий, чтобы показать, как их можно улучшить, организуют крутые мероприятия и помогают обществу разбираться в цифровом мире. Вот их основные направления:

• Исследования и разоблачения. Они тестируют системы — от Wi-Fi до биометрических замков — и показывают, где всё может сломаться. Их цель — не навредить, а предупредить.
• Мероприятия. Ежегодный Chaos Communication Congress — крупнейшая хакерская конференция в Европе, собирающая тысячи участников. А раз в четыре года проходит Chaos Communication Camp — летний лагерь для хакеров под открытым небом.
• Образование. Через проект Chaos macht Schule они учат школьников, родителей и учителей основам цифровой грамотности.
• Активизм. CCC борется за приватность, против цензуры и слежки, часто выступает экспертами в судах или консультирует политиков.

Но если шифропанки, о которых мы рассказывали в прошлый раз, никого не взламывали, а писали код и пытались сделать все, чтобы интернет был безопаснее, то CCC — в душе хакеры. Ниже рассказываем, кого и зачем они взламывали.

Первый взлом: BXT

Этот злом по-настоящему прославил CCC. В 1984 году они хакнули систему Bildschirmtext — ранний немецкий аналог интернета — и перевели 134 000 марок (больше 130 000 евро) на свой счет из банка. На следующий день CCC вернули деньги в присутствии прессы, показав, насколько система ненадежна. До этого хакеры неоднократно приводили доказательства, что система небезопасна и BTX нарушают правила. Сама же компания говорила, что у них все работает как часы — результат, как говорится, на лицо.

Взлом NASA (и заодно КГБ)

В 1987 году к CCC обратилась группа хакеров, которая случайно наткнулась на серьезную уязвимость. Они проникли в компьютеры NASA и нескольких крупных компаний, но быстро поняли, что вообще натворили, и попросили помощи у CCC. Те связались с немецким Управлением по защите Конституции и передали список скомпрометированных систем в ЦРУ, чтобы остановить утечку. Однако ситуация осложнялась: в Париже арестовали пресс-секретаря Клуба Петера Вернери — он просидел в СИЗО три месяца.

Параллельно часть хакеров, включая 23-летнего Карла Коха (псевдоним Хагбард Селин), основателя ганноверского отделения CCC, пошла дальше. В рамках так называемого «взлома КГБ» они начали продавать полученные данные советской разведке. В марте 1989 года полиция задержала эту группу. Коха, который долго страдал от наркозависимости и психологических проблем, вскоре нашли мертвым — официально объявили о самоубийстве, но слухи о том, что его могли убрать, ходят до сих пор. Эти события потрясли CCC: доверие внутри сообщества пошатнулось, а организация пережила внутренний кризис.

Биохакинг (или взлом биометрии)

CCC неоднократно доказывали, что биометрия — не самый надежный способ идентификации. В 2008 году они взломали сканер отпечатков пальцев немецкого министра внутренних дел Вольфганга Шойбле и опубликовали их в журнале Die Datenschleuder. На страницы прикрепили плёнку с отпечатком Шойбле, которую можно наклеить на палец, чтобы обмануть сканеры — например, при въезде в США или в магазине.

Сняли отпечаток с бокала, который министр оставил на пресс-конференции, сделали копию из латекса и обманули сканер. CCC также опубликовали «биометрический фотоальбом» с именами политиков, чьи отпечатки они хотели заполучить, включая Ангелу Меркель и Гюнтера Бекштайна, и дали инструкции, как собирать отпечатки и отправлять их в клуб.

В сентябре 2013 года хакеры из Chaos Computer Club сумели взломать систему защиты отпечатков пальцев на только что выпущенном iPhone 5s. Они заявили, что для проникновения в чужой смартфон достаточно заполучить четкий след пальца его владельца — например, с поверхности оконного стекла. Этот отпечаток фотографируется в высоком разрешении (2400 точек на дюйм), затем обрабатывается в графическом редакторе и печатается на лазерном принтере с разрешением 1200 dpi на плотной бумаге. После этого на отпечаток наносится жидкий латекс, который застывает, а затем снимается, образуя точную копию отпечатка хозяина телефона. Если надеть эту «заготовку» на палец, система Touch ID принимает ее за настоящий отпечаток владельца. У способа были последователи, правда, это оказалось сложнее, чем они думали, но метод рабочий.

А в 2017 году они взломали сканер радужки на Samsung Galaxy S8, используя фото глаза и контактную линзу. Эти акции доказали, что биометрия уязвима к простым атакам, и заставили производителей искать новые решения.

Trojaner-Affäre

В 2011 году CCC разоблачили немецкую полицию, использовавшую шпионское ПО Staatstrojaner для слежки за подозреваемыми. Они получили копию трояна, разобрали его код и нашли кучу проблем: он был плохо защищён, передавал данные в незашифрованном виде и даже мог быть перехвачен хакерами. CCC опубликовали отчёт, доказав, что программа нарушает законы и угрожает приватности. Скандал дошёл до суда, и использование такого ПО в Германии ограничили.

Project Blinkenlights

В 2001 году CCC отмечали свое 20-летие крайне необычным способом: они превратили фасады здания в гигантские экраны низкого разрешения, где окна становятся «пикселями». Они запустили первую инсталляцию в здании Haus des Lehrers на Александерплац в Берлине. На восьми этажах по 18 окон (всего 144 «пикселя») разместили лампы, превратив фасад в монохромный экран. За ночь там показывали анимации, а люди могли звонить по номеру и играть в Pong или отправлять свои «любовные письма» — короткие послания, которые отображались на здании.

Проект собрали за рекордные четыре недели: протянули 5000 метров кабеля, настроили три компьютера для управления светом, анимациями и телефонией. Это был подарок клуба себе и городу, и он мгновенно стал сенсацией.

Позже проект вырос: в Париже (Arcade, 2002) добавили игры вроде Tetris на 520 окнах, а в Торонто (Stereoscope, 2008) — управление через iPhone. Это хакерское искусство объединяет технологии, творчество и участие публики, показывая, как с простыми средствами можно создать нечто масштабное.

Ребята из CCC доказывают, что хакерство — настоящее искусство и в какой-то степени хорошее дело. Главное — помнить, что любая система уязвима, но Chaos Computer Club вам обязательно об этом скажут.

По отзывам, Grok хорошо генерирует текст и даже может создавать изображения, используя образы известных личностей. Но есть нюанс: с цензурой у него как-то не задалось. Спустя пару дней после релиза пользователь X* @LinusEkenstam рассказал, что нейросеть выдала ему инструкцию по созданию химического оружия. Такую подробную, что даже в Breaking Bad бы позавидовали. Grok 3 не только составил пошаговый гайд и список для шопинга, но и с трогательной заботой напомнил про респиратор — дескать, безопасность превыше всего. Это в очередной раз вызвало шквал вопросов по поводу мер безопасности в компаниях техномагната.

Но какие возможности предоставляет Grok и так ли он хорош? Разберемся далее.

*Запрещен на территории РФ

Возможности Grok 3: код

В официальном блогпосте xAI говорится, что Grok 3 хорошо проявил себя в генерации кода. На тесте LiveCodeBench Grok 3 (Think) достиг 79,4% успеха, а Grok 3 mini показал ещё более лучший результат, набрав 80,4%. Grok 3 оснащен режимами размышлений и глубокого исследования, а также встроенным интерпретатором для исполнения кода.

На Reddit обсуждают его слабые и сильные стороны в кодинге: некоторые хвалят работу с нишевыми библиотеками на Rust, но многие критикуют модель за не самые выдающиеся результаты. Один пользователь отметил, что хоть Grok 3 и не дотягивает до Claude Sonnet 3.5, для некоторых задач он всё-таки лучше.

«Пока, судя по всему, не очень хорошо»

«Ерунда»

«Пользуюсь им уже 7 дней, и он УЖАСЕН!»

Возможности Grok 3: доступ

20 февраля доступ к Grok 3 стал бесплатным на неопределенное время («пока наши серверы не расплавятся»). Нейросеть доступна на grok.com.

После бесплатного тестирования придётся выложить $30/месяц или $300/год за SuperGrok. Для платных юзеров — плюшки в виде голосового режима и дополнительных запросов к «думающей» модели.

С доступом и базовыми возможностями разобрались. Перейдем к самому сладкому. Попробуем сгенерировать простые виджеты с помощью модели и сравнить их с результатами ChatGPT и DeepSeek.

Генерируем простые виджеты

Pomodoro-таймер

Cоздадим простой Pomodoro-таймер с классическим циклом: 25 минут работы и 5 минут отдыха. Логику и дизайн зададим в промпте:

Создай минималистичный виджет Pomodoro-таймера, который можно было бы вставить в Notion через embed (iframe). Таймер должен иметь классический режим (25 минут работы и 5 минут отдыха).

Используй градиенты с фиолетовыми, розовыми и голубыми оттенками на белом фоне, с закругленными углами и полупрозрачными элементами.

Виджет должен показывать, сколько времени пользователь проработал за день (например, 'Вы сегодня фокусировались 2 часа 15 минут'). Если таймер не запускался, то надпись не показывать. Таймер должен сбрасываться каждый день.

Интерфейсу необходимо иметь кнопки управления (старт и сброс).
Добавь также 10 мотивирующих надписей на русском языке, которые будут меняться каждые 5 минут после нажатия кнопки старт.

Grok сгенерировал код для виджета, используя HTML, CSS и JavaScript:

Также можно протестировать таймер прямо внутри интерфейса языковой модели:

Код был сопровожден инструкцией, как задеплоить виджет:

В одной из тестовых генераций Grok заботливо предупредил, что при перезагрузке страницы данные о предыдущих таймерах будут утеряны, и предложил решение:

Однако код не был сопровождён комментариями. Но можно попросить добавить следующей итерацией:

Сравниваем виджеты с ChatGPT и DeepSeek

Сравним Grok со стабильным ветераном ChatGPT и дерзким новичком DeepSeek. Сначала протестируем ChatGPT-4o mini, используя тот же запрос:

Затем попросим DeepSeek сгенерировать свою версию:

Как справились с кодом

Все три кода реализуют таймер с базовыми функциями: отсчет времени, кнопки старта и сброса, показ общего времени после запуска и мотивационные фразы. Однако есть различия в дизайне, логике работы и оптимизации кода.

Grok 3:

• Самый сбалансированный вариант. Минимум избыточного кода, но не переключается на режим отдыха автоматически. Придется запускать вручную.
• Умная смена мотивации. Фразы переключаются последовательным перебором и не повторяются в рамках сессии, в отличие от случайного подбора, как в DeepSeek.
• Дополнительный плюс в карму за подробную инструкцию по вставке и внимание к тому, что при перезагрузке страницы таймер обнуляется. Так мы сразу сможем предусмотреть необходимые изменения, даже если не разбираемся в коде.

ChatGPT:

• Использует одну переменную для перехода между режимами и переключает их автоматически.
• Не сопроводил инструкцией и комментариями.
• Видимо, решил, что пользователи слишком избалованы мотивацией и пора приучать их к суровой реальности: мотивашки есть в коде, но с запуском таймера они не появляются. Оказалось, они срабатывают раз в 5 сессий, а не минут: if (sessionCount % 5 === 0 && sessionCount !== 0) {
• Ошибка сброса: нет логики проверки смены дня, а счётчик накапливается бесконечно.
• После остановки через сброс таймер не запускается заново, потому что startButton остаётся disabled. ИИ, который действительно заботится о нашем отдыхе!

DeepSeek:

• Немного перегружен логикой — два отдельных таймера для работы/отдыха, сложная система ежедневного сброса.
• Есть мотивашки, но они могут повторяться внутри сессии.
• Есть инструкция, но менее подробная, чем у Grok.
• Современный дизайн с полупрозрачными элементами, но белый текст на кнопках может быть плохо виден.
• При завершении сессии появляется всплывающее окно, что может раздражать.

Визуальный стиль

Все три виджета имеют градиенты, но разной яркости и прозрачности. Виджеты от Grok и ChatGPT имеют яркие и насыщенные цвета, а от DeepSeek — более спокойные оттенки. Кроме того, Grok и DeepSeek имеют более приятный и эстетичный вид. Конечно, точные требования к дизайну можно было бы задать в промпте заранее: указать цвета, уровни прозрачности, какие шрифты использовать, нужны ли градиенты на кнопках.

В идеале нейросеть могла бы сама предусмотреть что-то из этого, чтобы нам не пришлось думать:

• Прогресс при обновлении страницы — чтобы при перезагрузке или закрытии данные не терялись.
• Длина сессий — возможность менять длительность работы и отдыха.
• Паузы и возобновления — чтобы не приходилось сбрасывать таймер, если нужно прерваться.
• Таймаут обновлений общего времени — в некоторых случаях обновляется каждую секунду, но логичнее делать это после завершения сессии, чтобы минимизировать нагрузку.
• Всплывающие уведомления — напоминания о начале/конце сессии, если мы переключились на другую вкладку.
• Возможность звуковых уведомлений — сигналов о начале и конце сессии, с возможностью отключения, чтобы не мешали.
• Отслеживание продуктивности и графики прогресса — подсчёт и визуализация завершённых сессий за день, неделю, месяц.

Трекер кофе

Напишем код для трекера кофеина. В этом случае инструкции будут чуть сложнее, так как помимо подсчета чашек кофе, нам нужен индикатор, предупреждающий о превышении нормы.

Создай код для минималистичного, стильного и современного виджета на русском языке для отслеживания выпитого кофе, который можно будет встроить в Notion через embed (iframe).
Добавь графический индикатор с числом чашек кофе, который меняет цвет в зависимости от количества потребленного кофе:
- Светло-коричневый — для оптимального потребления (до 3 чашек).
- Темно-коричневый (ближе к красному) — для злоупотребления (больше 3 чашек).
- Красный — для значительного превышения нормы (больше 5 чашек).
Кнопки: кнопка «+» добавляет одну чашку кофе, кнопка «-» удаляет одну чашку кофе. Также добавь кнопку для сброса данных в конце дня.

Отображение текущего потребления кофе в количестве чашек должно обновляться в реальном времени и отображаться рядом с графическим индикатором.

Если потребление превышает 2 чашки, появляется мягкое предупреждение: «Похоже, ты уже выпил достаточно кофе на сегодня. Постарайся немного снизить потребление!», «Ты превысил норму кофе, давай попробуем уменьшить количество, чтобы избежать перегрузки!», «Осторожно! Ты уже немного переборщил с кофе. Лучше сделать перерыв!»

Если потребление превышает 3 чашки, предупреждения становятся более жесткими, а надпись и кнопки становятся красными: «Ты уже на грани, не переборщи с кофе, чтобы не повредить здоровью», «Кажется, ты выпил немного больше кофе, чем нужно. Пора остановиться!», «Ты уже достиг максимума кофе на сегодня. Помни, всё хорошо в меру!», «Прекрасно, что ты так любишь кофе, но сегодня лучше сделать паузу!», «Ты уже близок к пределу. Лучше ограничить кофе и попробовать что-то лёгкое!».

Дизайн: для фона виджета используй полупрозрачный градиент с светло-коричневыми оттенками, с закругленными углами. Кнопки одного цвета и одного оптимального размера в один ряд без градиентов с читаемыми надписями и скругленными краями.

Grok 3

• Средняя оптимальность — много кода, но структурирован;
• Есть приятная анимация при нажатии кнопки;
• Хорошо следует инструкциям в запросе.

ChatGPT

• Другое расположение кнопок — прибавление справа выглядит логичнее;
• Самый компактный код, но предупреждения менее вариативны;
• Черный текст на индикаторе плохо читается, когда фон становится красным.

DeepSeek

• Нет цветового индикатора;
• Кнопка сброса оранжевая вопреки инструкции;
• Потерялась часть предупреждений при добавлении чашек выше нормы.

Вайб-кодинг откладывается?

Grok — свежий игрок, но со своими тараканами:

• UI-элементы выглядят лучше, чем у коллег — стилёвый дизайн, плюс автоматически добавляются анимации.
• Иногда бывают проблемы с отображением результата: нужно перезагрузить страницу, чтобы увидеть результат генерации.
• Хотели вайб-кодить? Придется потерпеть. В бесплатной версии есть лимит запросов и всего несколько попыток для «рассуждающего» режима. Если хотите большего — нужно оформить подписку, иначе вам предложат подождать.

ChatGPT — стабильный инструмент, но без магии: инструкции выполняет, но теряет нюансы и не блещет креативом.

DeepSeek ведет себя странно: то срабатывает идеально, то игнорирует детали задачи.

Все ИИ-помощники очень придирчивы к промптам:

• Не уточнили всё до мельчайших подробностей? Ждите сюрприз: кнопки разного размера и цвета, потерянные элементы. Попросили «закругленные кнопки»? Получайте круглые на 100%.
• Нужно нянчить и доучивать — лучше расписать ТЗ по пунктам или заранее выяснить у LLM, какая информация нужна.
• Сложный проект не создастся за 5 минут. В кейсах с виджетами ИИ зачастую не учитывал важные детали, например, сохранение данных при перезагрузке страницы. Нужно тщательно продумывать все пользовательские сценарии, учитывать возможные ошибки и вручную прописывать логику хранения данных и возможных взаимодействий в промпте.
• На десятой итерации всё может пойти не так — исправляешь одно (дорабатывая промпт), а ломается другое (модель путается в старых инструкциях). И это еще на фоне других ИИ-нюансов, типа нестабильной работы или галлюцинаций.
• Хорошо, что у всех трёх моделей есть интерпретатор, и можно сразу протестировать результат. Для новичков и тех, кто не слишком хорошо разбирается в коде, это вполне сойдёт.

А если вы опытный разработчик, стоит присмотреться к Cursor и Claude Sonnet 3.7 с его Claude Code — они больше заточены под копайлотинг и предлагают более продвинутые возможности.