Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- A Deep Dive into DuckDB for Data Scientists о том как дата сайентистам использовать DuckDB. Если коротко, то всё довольно просто и понятно.
- ClickHouse welcomes LibreChat: Introducing the open-source Agentic Data Stack Clickhouse поглотил LibreChat, инструмент с открытым кодом для создания ИИ чатботов. Инструмент был хороший, надеюсь таким и останется.
- Hannes Mühleisen - Data Architecture Turned Upside Down отличное выступление Hannes Mühleisen про ключевые изменения в архитектуре данных последних лет. Полезно и по смыслу и по визуальному представлению хорошо
- agor: Next-gen agent orchestration for AI coding ИИ агент для управления ИИ кодированием, автор его создатель Superset и позиционирует этот проект как думай об асситентах для кодирования как о Figma. С открытым. кодом. Любопытно, но ИМХО автор плохо объясняет преимущества, как подхода, так и интерфейса.

#opensource #data #datatools #dataengineering #ai

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- quackstore расширение для DuckDB для кеширования облачных дата файлов, позволяет сильно ускорить выполнение запросов к облачным файлам благодаря их частичному сохранению. Полезная штука, её можно бы и сразу внутрь DuckDB ибо логично
- Catalog of Patterns of Distributed Systems для тех разработчиков кто хотят не только кодировать, но и двигаться в сторону архитектуры ПО.
- The Data Engineering Agent is now in preview Гугл запустили ИИ агента для дата инженеров внутри BigQuery, конечно же на базе Gemini. Дайте мне такой же только с открытым кодом и без инфраструктуры Google и с поддержкой всех основных инструментов и СУБД!
- Diseño del V Plan de Gobierno Abierto 2025-2029 5-й план по открытости гос-ва опубликовали власти Испании. Сейчас проходят публичные консультации и далее он будет утвержден. Открытые данные там, конечно же, присутствуют

#opendata #opensource #rdbms #datatools #dataengineering #ai

Это очень важная тема про инфобез связанный с ИИ агентами, многие из них уже встроены в разного рода продуктами и когда между тобой и ИИ агентом есть ещё одна прослойка то ситуация становится ещё сложнее потому что и отказаться от сбора информации сложнее.

Вообще же описанное - это сильный довод в сторону использования открытых AI моделей и от провайдеров которые сами обучением ИИ агентов не занимаются.

Это же к вопросу о доступе к данным/коду и тд. К примеру, выбирая между Copilot'ом и Cursor'ом для приватного кода. Дефакто Github и так имеет доступ ко всему моему приватному коду, использование Copilot'а не создает тех же рисков которые присутствуют в ИИ продуктах и сервисах за пределами Github'а.

Или же, к примеру, если у вас и так все данные и документы и почта на Яндексе, то ограничивай/не ограничивай, они прямо или косвенно могут использоваться для обучения ИИ.

Начиная с определенного уровня качества ИИ агентов выбор между ними идет уже по критериям цена/безопасность, а не качество/цена/безопасность.

#thoughts #ai

Ещё одна совсем-совсем свежая спецификация PLOON для отправки данных в ИИ агенты с максимальной экономией токенов. Экономит до 60% в сравнении с JSON и до 14.1% в сравнении с TOON. Автор написал бенчмарк показывающий что PLOON сильно экономнее других форматов. Уже прям любопытно что дальше, когда наступит момент что ИИ агенты смогут нормально употреблять бинарные данные и тогда все эти оптимизации будет очень легко заменить.

#ai #data #dataengineering #specifications

Похоже что вот только что Google одним продуктом File Search Tool дали новую жизнь жанру "я хочу ИИ агента чтобы поговорить со своими документами" и тем самым похоронили десятки стартапов которые пытались и пытаются это сделать.

Из плюсов:
- возможность быстро собрать собственный движок который отвечал бы на вопросы по текстам внутри разного рода текстовы/офисных документов. Форматов поддерживается много так что применить его можно почти ко всему
- это не закрытый продукт а часть Gemini API предоставляемая с примерами. Так что свое приложение можно собрать таким каким захочется
- подробная документация на API, примеры и тд.

Из минусов:
- только облачное хранилище для документов, только облачные модели Gemini 2.5
- дурацкое название "File Search Tool", не знаю кто такое мог придумать

#cloud #ai #google #gemini #files #documents

Я довольно давно натыкаюсь на тексты о том как же censored достал всех декларативный подход в разработке, управлению инфраструктурой, управление кодом. Есть даже уже сформировавшиеся термины такие как declarative data platforms, declarative prompts, declarative API, declarative configuration и так далее.

Что такое декларативное программирование? Это когда конфигурация ПО, правила, архитектурные блоки, часть программной логики и так далее вынесены в настройки внутри файлов в форматах YAML / TOML или их аналоги.

Декларативность в том что в любой момент времени все это является настройками, конфигурацией или параметрами запускаемой программы и, как правило, не содержит исполняемого исходного кода.

Так вот выросло уже целое поколение специалистов многие из которых декларативное описание обожают, а многие вполне искренне ненавидят.

Лично я отношусь к YAML формату и его деривативам индиффирентно, но могу сказать что есть случаи когда декларативное программирование реально труднозаменимо.

Многие специализированные программные продукты до сих пор используют сложные бинарные форматы для переноса и сохранения файлов. Это могут быть и собственные бинарные форматы и использование ZIP контейнеров с некоторым числом разных вложенных файлов (MS Word, Xmind, Pages и десятки других).

Одна из регулярно возникающих у меня задач в том что создать диаграммы предметной области - блоков кода репозитория, структуры документа, архитектуры приложения и многое другое. И вот оказывается что ИИ агенты неплохо умеют генерировать схематичное описание в текстовых форматах вроде Mermaid, D2 или PlanUML, но как-только доходит до майндмапов то остается только генерация в формате FreeMind, а какой-нибудь Xmind остается не удел поскольку его нативный формат - это тот самый ZIP контейнер со сложным содержанием.

Чтобы ИИ агент сумел такой xmind файл сгенерировал надо приложить немало усилий. Гораздо проще сгенерировать файл Markdown который в тот же Xmind импортировать. Тогда можно получить майндмап сразу же и достаточно приближенный к ожиданиям.

Почему так? Потому что язык разметки markdown зачастую используется так же как и другие декларативные языки разметки - для передачи информации о структуре данных.

Но этот подход не универсален и есть немало двоичных форматов файлов с которыми сейчас ИИ агенты могут работать только с помощью инструментов и API. Интеграция ИИ агентов со многими приложениями ограничена отсутствием "двоичного шлюза", механизма работы с данными и двоичным кодом не как с текстом.

С одной стороны это весьма логично из-за текстовой природы языковых моделей, с другой это существенное ограничение для многих областей применения.

И вот альтернативой такому шлюзу может быть существенный рост декларативных форматов файлов, в YAML/TOML и ругих форматах. Например, у декларативного построения диаграмм очевидно совсем не полностью раскрыт потенциал, также как и у многих других областей применения.

Я прихожу к мысли что декларативный подход и появление новых форматов файлов - это некая неизбежность именно в контексте ИИ агентов. В какой-то момент вместо генерации бинарных файлов будет возникать все больше инициатив с декларативным описанием в форматах которые упрощенно могут генерироваться с помощью ИИ.

#thoughts #ai

Я на выходных столкнулся с очередной ситуацией когда пришлось чистить свободное место на дисках, но при этом не хотелось архивировать некоторые файлы для холодного хранения, они нужны были под рукой. И я вспомнил про утилиту filesrepack которую я когда-то давно писал для пересжатия существующих файлов и архивов, это когда архивы и их содержание сжимаются более сильными алгоритмами сжатия чем это было сделано изначально и когда внутри них файлы тоже пересжимаются, обычно без потери качества, или с минимальной потерей в качестве изображений, там где это некритично.

Сама утилита эта работа как обертка вокруг множества приложений в операционной системе: pngquant, jpegoptim, 7z, zip и тд, но вот одна беда что она устарела и её надо было переписать.

Так что я её использовал как второй полигон для проверки кодирования с помощью ИИ (первый был с библиотекой iterabledata).

Итого:
- утилита filesrepack полностью переписана и теперь умеет две команды: repack - сжимать одиночные файлы, bulk - сжимать файлы внутри папки, рекурсивно
- добавлена поддержка множества новых форматов файлов: tiff, parquet, avi, avf, svg, gif, rtb, pages, numbers, key и других
- 90% кода написано с помощью ИИ агента Cursor'а (2-я версия Cursor, режим автовыбора моделей)
- существенные ошибки были лишь пару раз, достаточно легко они исправлялись
- у ИИ агента очень неплохое понимание контекста и того для чего сделано приложение и очень хорошие ответы на вопросы вроде "проанализируй приложение и предложи какие опции были бы полезны для его пользователей" или "предложи форматы файлов которые можно было бы оптимизировать и которые пока не поддерживаются"
- наибольшая польза, по прежнему, в автоматическом написании документации что очень удобно для всякого рода утилит и программных библиотек где не надо скриншотов и сложных сценариев.
- для такого простого практического применения ИИ агенты, действительно, прекрасно подходят и ускоряют работы многократно, а также помогают закрыть дыры в документировании, тестировании и тд.
- по ощущениям можно уже применять ИИ агенты и для промышленного применения в сложных системах, но, конечно, с существенно большей осторожностью и дополнительными мерами по верификации кода
- все в совокупности, конечно, огромный прогресс за последний год. Ранее когда я пытался применять ИИ агенты, было ощущение что галлюцинаций существенно больше чем результата.
- в любом случае джуниорам я категорически не рекомендую начинать изучение программирования через ИИ ассистенты. Что бы понимать насколько созданный код хорош и адекватен нужно уметь создавать его самостоятельно иначе можно наделать серьёзных ошибок

Далее я уже расскажу про практическое применение ИИ для работы с кодом и создания индекса в Dateno, но этим кодом поделиться уже можно только в отдельных отчуждаемых компонентах.

#opensource #tools #ai #coding #thoughts

Подборка полезных ссылок про данные, технологии и не только. В этот раз ссылки на видео:
- Meta Just Changed Data Compression FOREVER (OpenZL Explained) про новый инструмент для сжатия файлов OpenZL. Его важная особенность - это понимание форматов сжимаемых файлов и выбор правильного способа сжатия.
- Trustworthy Data Visualization (Kieran Healy, Duke University) видео с конфренции Posit 2025 о том как создавать визуализации данным которым можно доверять, полезное для всех кто визуализирует данные или читает визуализируемое. Автор написал немало про визуализацию, три книги и много статей ну и выступает весьма неплохо
- Mooncake: Real-Time Apache Iceberg Without Compromise (Cheng Chen) про построение озера данных с Apache Iceberg и Mooncake для реального времени. Заодно и с историей OLTP и OLAP и переход к озерам данных
- Introduction to OpenRefine использование OpenRefine, инструмента для очистки и обогащения данных. Примеры.и применение из работы с цифровыми архивами и библиотеками и не все знают что библиотекари - это основная аудитория пользователей OpenRefine.
- PostgresAI я так понимаю что это пока малоизвестный стартап который обещает применение ИИ для оптимизации баз Postgres. Концептуальная идея на поверхности, я, если честно, думал что появится что-то более универсальное по мониторингу и оптимизации с поддержкой разных СУБД. Честно говоря видео оформлено дурацки.и документация на их сайте практичнее

#readings #ai #datatools #datatools

AgenticSeek альтернатива Manus умеющая выполнять разные, в том числе довольно сложные задачи требующие запуска приложений и браузера иных агентских операций. Важное отличие - открытый код и локальный (приватный) запуск.

#opensource #ai #privacy #llm #tools #datatools

Продолжая рассказывать про применение ИИ агентов для разработки, после экспериментов на не самом критичном коде я добрался до обновления реестра дата каталогов в Dateno и могу сказать что результаты пока что хорошие.

Вплоть до того что ИИ агент способен сформировать карточку дата каталога просто передав ему ссылку и задав промпт сгенерировать его описание. Это работает, во многом, потому что уже есть больше 10 тысяч созданных карточек и поскольку есть чёткие спецификации схем ПО дата каталогов, самих описаний дата каталогов и тд.

Кроме того хорошо отрабатывают задачи которые:
- находят ошибки в метаданных дата каталогов
- находят и исправляют дубликаты записей
- обогащают карточки каталогов тематиками и тэгами
- исправляют геоклассификацию каталогов
- и многое другое что предполагает массовое исправление и обогащение данных

Лично для меня и Dateno это очень хорошая новость это означает что реестр (dateno.io/registry) можно вести теперь значительно меньшими личными усилиями.

В ближайшее время я сделаю очередное обновление реестра уже по итогам большого числа итераций обновления метаданных и качество реестра существенно вырастет. А оно влияет и на индекс Dateno и на сам продукт реестра дата каталогов.

P.S. Тут я описываю внутренности происходящего в Dateno, которым я занимаюсь как основным проектом и продуктом. А новости проекта всегда можно читать в LinkedIn

#opendata #datacatalogs #ai #dev #datatools

Короткий текст The fate of “small” open source где автор рассказывает о будущей печальной судьбе программных библиотек на примере свой библиотеки blob-util и того что ИИ агенты не предлагают использовать её, а автоматически генерируют код.

Это, кстати, довольно таки важная тема что по мере прогресс ИИ инструменты чаще всего игнорируют не самые популярные библиотеки для ПО и каждый раз плодят бесконечное число кода. Можно, конечно, в запросе к ИИ агенту поставить задачу на использование конкретной библиотеки, но это не то что является поведением по умолчанию.

Итоговые изменения пока малопредсказуемы, но вероятность того что многие библиотеки кода будут быстро устаревать весьма вероятно.

И тут я бы ещё добавил что еще одно важное возможное изменение - это применение LLM для переписывания ПО с блокирующими лицензиями на открытые. Например, есть открытый продукт с кодом на GPL или AGPL который Вам надо интегрировать в свой продукт. Подключаете LLM которое переписывает полностью код так чтобы не доказать что он использовался и у Вас на руках появляется продукт под более разрешающей лицензии и с тем же открытым кодом.

Похоже на реалистичный сценарий?

#opensource #ai #llm

И в продолжение про PlotSet, альтернативное отображение с помощью кода сгененированного одним из ИИ агентов по визуализации структуры российского бюджета.

Уточнение, цифры я не перепроверял, хотя они похожи на достоверные. Косяки тоже есть, если делать как есть минимальными усилиями. Похоже на то что умеет делать PlotSet, но с открытым кодом и не такое красивое.

#ai #dataviz

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- DS-STAR новый ИИ агент для решения задач в data science, обещают многое включая автоматизация обработки, анализа и визуализации данных. Заодно препринт где в тексте приведены другие похожие продукты.
- Federal Agency Github Activity визуализация активности на Github'е федеральных государственных агентств, спойлер: многие не публикуют ничего, но есть такие что работают над кодом постоянно. При этом в США есть госполитика о том что не менее 20% разрабатываемого госведомствами кода должно быть открытым кодом. Автор проекта рассказывает об этом подробнее
- Shai-Hulud 2.0 - новая версия вредоноса который инфильтруется в виде пакета для npm и ворует ключи, пароли и реквизиты доступа. В этой версии появился "dead man switch", угроза уничтожения данных пользователя если он мешает распространению. Кстати, что происходит с "AI powered malware" ? Появились ли уже вредоносы умеющие в ИИ?
- LocalAI позиционируется как local-first альтернатива OpenAI, лицензия MIT, быстро набирает популярность. Акцент на более человеческих, а не технических интерфейсах

#opensource #malware #ai #datascience

Для всех ИИ агентов для кодинга у меня есть довольно простой тест который большая часть из них ещё полгода назад пройти не могли. В Армении есть портал статистики statbank.armstat.am который много лет назад создавался за счет помощи ЕС и с той поры не обновлялся. Он построен на базе движка с открытым кодом PxWeb шведско-норвежской разработки который прошел большую эволюцию за эти годы, но в Армстате используется очень старая его версия с интерфейсом созданным на ASP.NET с большим числом postback запросов что не критично, но неприятно усложняет сбор из него данных. Я такую задачу отношу к скорее утомительным чем сложным, потому что отладка на них может быть долгой и замороченной.

У меня с этой задачей всегда была развилка из 3-х вариантов:
1. Создать и оплатить задачу для фрилансера (в пределах от $50 до $250 за всю работу)
2. Поручить одному из разработчиков/инженеров в команде (по уровню это задача скорее для аккуратного джуна)
3. С помощью ИИ агента сделать такой парсер

Поскольку задача не приоритетная (в Dateno данные собираются с более современных инсталляций PxWeb и через API), то для таких проверок ИИ агентов она прекрасно подходила. И я её пробовал решать и через ChatGPT, и Copilot, и Manus и Claude Code и первую версию Cursor'а, в общем много вариантов.

Они либо утыкались в то что определяли что это PxWeb и делали код для API который не работал, или проверяли что код для API не работает и писали что ничего дальше сделать не могут, или писали плохой код для скрейпинга веб страниц который не работал.

В итоге могу сказать что окончательно рабочее решение сумел сделать Antifravity от Google. Но каким образом, через запуск Chrome локально и автоматизированно пройдясь по сайту определив его структуру и создав код на Python который с некоторыми ошибками, но в итоге извлекал списки показателей и умел выгружать данные. Неидеальные, потому что так и не научился выгружать данные в форматах отличных от CSV, несмотря на несколько попыток и при том что через веб интерфейс это все работает, значит ошибка не в оригинальной системе.

Тем не менее, это уже результат примерно 2-х часов работы, что соответствовало бы времени в течение которого пришлось бы потратить на проверку работы фрилансера или разработчика в команде.

Что в итоге:
1. Количеств задач отдаваемых фрилансерам стремительно падает кроме малого числа где фрилансер большой профессионал в своей специализированной области.
2. Зачем нанимать джунов? Этот вопрос все острее с развитием ИИ агентов
3. ИИ агенты все успешнее решают "замороченные" и "утомительные" задачи с которыми ранее не справлялись

Все выводы звучали и раньше.
- ИИ агенты позволяют сильно повышать продуктивность команд
- проблема подготовки зрелых специалистов из джунов только нарастает

Меня приятно удивило качество работы Antigravity, но я его рассматриваю скорее как пример прогресса ИИ агентов в целом, подозреваю что другие ИИ агенты если ещё не могут этого (нужно браузером исследовать сайт), то смогут в скором будущем.

#opendata #opensource #ai #coding

Продолжая тему применения ИИ агентов для разработки, у меня есть ещё одна достаточно сложная задача для ИИ агентов - это коллекция похожих, но отличающихся скриптов по сбору и обработке больших статистических баз данных. Они слишком тяжелые чтобы их вот так просто гонять через системы оркестрации и не требуют ежедневного и даже еженедельного обновления.

Этих скриптов много, штук 20, они последовательно:
1. Выгружают справочники, списки показателей и метаданные из статистических баз
2. Выгружают первичные данные, обычно JSON или CSV
3. Преобразуют первичные данные в файлы parquet
4. Загружает файлы parquet в аналог даталэйка
5. Готовит карточки датасетов для загрузки в индекс Dateno

В общем-то я об этом рассказываю потому что ничего секретного в этом нет, работать с каждым крупным источником таких данных - это отдельный вызов и глубокое погружение в то почему и как он организован. Тем не менее скрипты более менее универсальны и в моих планах было, как минимум задокументировать их, как максимум передать одному из дата инженеров на интеграцию в общую инфраструктуру, а промежуточно систематизировать с помощью ИИ агента(-ов). Хотя бы приведением кода в единый репозиторий. Это пример работы со сложным тех долгом, фрагментированным и недостаточно систематизированным для простых промптов.

Задачей для ИИ агентов было в проведении анализа кода, преобразовании его в единую утилиту командной строки с помощью которой можно вызывать команды из отдельных скриптов, а также в приведении в порядок кода внутри. Это сложная задача, объективно, не математически, а инженерно и потребовало бы много ручной работы если делать это без помощи ИИ агента.

И вот что я могу сказать, по итогам:
1. Copilot для этого просто неудобен, фактически с задачей такого рода он не справляется.
2. Cursor 2.0 лучше, но все равно код недостаточно функциональный, преобразование в библиотеку для Python из скриптов случилось плохо
3. Antigravity выдал если не хороший, то приемлемый результат с систематизацией настроек под каждую платформу и возможности вызова отдельных команд. Сами команды могут содержать ошибки, но это уже нормально, это уже итеративная работа по приведению этого кода в порядок

Пока я продолжаю наблюдать стремительный прогресс ИИ агентов от глобальных игроков и у них нет каких-либо осмысленных открытых альтернатив, не говоря уже о локально страновых. Чтобы рекомендовать разработчикам их использовать надо уметь работать с ними и самому.

В любом случае сложные задачи связанные с интеграцией очень неочевидных инструментов, работой с логикой за пределами чистого программирования и задачи требующие комплексной архитектурной переработки программных продуктов ИИ агенты пока не решают.

#thoughts #ai #coding

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Yaak - GUI клиент для REST API, как альтернатива Postman, Insomnia, Apidog и другим. Из плюсов - открытый код под лицензией MIT и сравнительно небольшой размер всего 60МБ (удивительно мало для настольного приложения по нынешним временам). Автор явно нацелен на коммерциализацию, но пока берет плату только за коммерческое использование. По бизнес модели больше похоже на классическое приобретение лицензии на ПО, а не на подписочный облачный сервис
- Will there ever be a worse time to start a startup? - очередной отличный текст от Бена Стенсила о том что сейчас стоимость разработки падает на 10% ежемесячно и что для стартапов это реальный вызов и он задается вопросом: Не худшее ли сейчас время для запуска стартапа? Хороший вопрос, весьма точный. ИИ реально поглощает все что только можно
- Commission and European Investment Bank Group team up to support AI Gigafactories Евросоюз запланировал 20 миллиардов евро на ближайшие годы чтобы сравняться в ИИ гонке с США и Китаем. Как я понимаю из текста инвестиции планируются через Европейский инвестиционный банк (EIB) и расходы будут проводится открытыми тендерами.
- Wikipedia urges AI companies to use its paid API, and stop scraping команда Википедии продолжает призывать ИИ компании использовать их платное API, вместо скрейпинга. По мне так это глас вопиющего в пустыне потому
почти все ИИ агенты по умолчанию точно используют открытые дампы и контент с веб-страниц и чтобы они перестали это делать Википедии придется перестать быть собой и начать закрываться гораздо более агрессивно что не остановит ИИ боты, но приведет к ещё большей потере трафика. Не могу пока разглядеть в происходящем стратегии с потенциально позитивным исходом.
- AI in State Government доклад о применении ИИ в госуправлении в правительствах штатов США. Полезно большим числом примеров того как ИИ агенты и ИИ в принципе применяют. С оговоркой что доклад от аналитиков из подразделения IBM работающего с госухой в США, так что кейсы интересные, но как научную работу рассматривать не стоит. Скорее как анализ рынка консультантами.

#opendata #ai #wikipedia #government

Накопилось какое-то количество рефлексии про применении ИИ агентов для программирования и не только, основная мысль конечно в том что есть много задач в которых ИИ не надо, возможно даже, категорически не надо применять как генеративный инструмент, но однозначно необходимо и возможно даже критично как валидационный инструмент.

К примеру, работа с помощью ИИ с законодательными текстами. Писать сейчас нормативные документы с помощью ИИ может оказаться очень рискованной затеей (судебные решения сгенерированные ИИ пока рассматриваем как курьёз и дефицит квалифицированных кадров). Потому что галлюцинации, потому что отсутствие какой-либо ответственности за ошибки и так далее.

А вот применение ИИ для верификации и валидации написанного текста не столько с точки зрения правил языка, сколько по руководству для применения. Автоматически можно найти противоречия с другими нормативными документами, отсутствие необходимых определений, конфликты в определении понятий, нечеткость формулировок и многое другое. Перечень этих правил проверки поддается существенной автоматизации и даже сложные документы состоящии из сотен поправок в разных нормативных актах могут быть проанализированы и представлены понятным языком.

Я вот пока не знаю в каких странах такие инструменты полноценно внедрят, скорее в относительно небольших и технологически развитых вроде Сингапура или Эстонии, но это представляется очень естественным развитием для всей нормативной работы.

Применительно к состоянию дел с российским законодательством включая решения исполнительной власти я вангую что такой валидационный инструмент если и напишут, то скорее технически грамотные люди имеющие критичный взгляд на происходящее в российских законах. Тогда это станет не техническим инструментом, а скорее медийным продуктом с автоматическим подробным анализом законопроектов и принятых НПА. Приведет ли это к качественному улучшению российского законодательства я не знаю, но усилению кризиса восприятия российских ФОИВов и законодателей как серьёзных нормотворцев может.

#thoughts #ai #aiagents #laws #lawmaking