В рубрике интересных и малоизвестных проектов:
- PyDI малоизвестный широкой публике инструмент интеграции данных через LLM. Делается в Университете Маннхейма. Много полезного чтобы посмотреть как реализуют задачи schema matching, сопоставления структур данных для интеграции
- Web Data Commons коллекция огромного объёма (ну ладно, не огромного, просто не маленьких) наборов данных веб разметки объектов извлеченных из Common Crawl. Если проще - результаты извлечения объектов Schema.org из дампов Common Crawl. Уже год не добавляют нового, но и имеющееся весьма полезно
- DuckDB eurostat расширение для DuckDB для работы с данными Евростата. Я смотрю на это и думаю, ну почему, ну почему это сделал не я😱. Идея отличная, может сделать расширение поиска данных в Dateno через DuckDB? Но у нас нет SDK для C++, но можно и без SDK. Я вот не писал на C++ уже лет 30, только читал, патчил, собирал, но не вел полноценной разработки. Но самому такое делать и не надо, конечно. Надо привлечь кого-то к этому прекрасному делу.
- DOOMQL реализация игры DOOM на SQL в базе CedarDB. Для всех кто любит DOOM. В основе аналогичная реализация игры для DuckDB, на неё там приведены ссылки.

#opensource #data #datasets #dataengineering

Я как то рассказывал что я мэйнтейню репозиторий awesome-status-pages на Github'е и так исторически сложилось что до сих пор я не делал ни одного проекта который собрал бы такое же количество звезд (3 617). Совершенно непредсказуемая популярность от побочного awesome листа который я сварганил когда-то за час после того как сам исследовал эту тему. Тем не менее это оказалось именно тем куда потоком стекаются каждый новый создатель таких сервисов, а их сотни, иногда кажется что каждый разработчик хочет сделать свой велосипед проект status pages.

Пока массово не применяли ИИ - это было нормально, а теперь пошел поток ИИ запросов от Claude Code, и вот тут пришлось уже писать пугающее предупреждение и начать банить тех кто отправляет такие пулл реквесты через Claude Code. Их очень легко отличить от человеческих, они слишком грамотно написаны😉

Но чую это только начало, а дальше будет только хуже.

#opensource

Свежий доклад Building Open Digital States: Country Case Studies on the Impact of DPGs for DPI от Digital Public Goods Alliance по продвижению использования продуктов с открытым кодом среди органов власти и международных НКО для решения задач предоставления услуг, повышения эффективности госуправления и не только.

Доклад любопытный, в первую очередь, кейсами по развивающимся странам. Например, можно прочитать про внедрение X-Road в Кыргызстане и про системы моментальных платежей в Руанде и на Филлипинах.

Сама инициатива полезная для понимания как альтернативно может развиваться цифровая инфраструктура без коллосальных инвестиций или опоры на бигтехи и ИТ крупняк вендоров-внедренцев. При этом, конечно, все эти примеры это капли в море реальных ИТ расходов государств по странам, но тем не менее это показательные примеры.

А ещё есть много вопросов. Например, почему в Кыргызстане внедряют X-Road из Эстонии (на самом деле теперь его продвигает Nordic Institute for Interoperability Solutions куда еще входят Финляндия и Исландия), а не российский Гостех? И ответ не только в том что Гостеха не существует Сбер под международными санкциями, но и в том что исходный код X-Road открыт и средства международной помощи выделяются на его внедрение.

#opensource #publicgood

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Village SQL форк MySQL с возможностью написания расширений и несколькими готовыми расширениями для криптографических функций, генерации UUID и, конечно же, функций для промптинга LLM. Код под GPL2, команда с большим опытом разработки СУБД. Для тех чья жизнь связана с MySQL может быть полезной альтернативой
- Where Data Engineering Is Heading in 2026 - 5+ Trends автор рассуждает о трендах дата инженерии, я бы выделил ту мысль что скоро в вакансиях перестанут упоминать применение ИИ ассистентов как обязательное требование потому что оно будет подразумеваться.
- Polyglot програмная библиотека для Rust для парсинга SQL. Нужный инструмент для самых разнообразных задач. Пока выглядит как наиболее продвинутый из всех мне известных.
- What the fastest-growing tools reveal about how software is being built в блоге Github о том что AI теперь всегда синонимичен Python, о том что Typescript напирает популярность, а Javascript теряет и ряд других интересностей из анализов трендов на Github'е
- Monty облегченная версия интерпретатора Python'а написанная на Rust. Главное - безопасная работа и минимизированная скорость запуска. Зачем? Для экономии ресурсов при запуске в изолированных контейнерах ИИ агентов. Делают ребята из Pydantic. Выглядит как важный и нужный продукт, заодно у них есть сравнение с альтернативами.

#tools #datatools #opensource #dataengineering

Zvec свежая замена Sqlite в задачах векторного поиска и RAG. Выложено Alibaba под лицензией Apache 2.0. В моем понимании это прямая альтернатива LanceDB, но LanceDB пока выглядит интереснее.

#opensource #datatools #dataengineering

Подборка полезных ссылок про данные, технологии и не только:
- gogcli инструментарий командной строки для большей части популярных сервисов Google: GMail, Calendar, Classroom, Drive, Docs. Незаменимо для всех кто любит работать в командной строке и, скорее всего, удобно пристыковывается к личному локальному ИИ агенту.
- qmd еще один удобный инструмент для командной строки, Query Markup Document, поисковик по локальным файлам .md с использованием LLM. Опять же для фанатов командной строки

#commandline #tools #opensource

В продолжение рассуждений про Kimo, дополню что лично моя коммуникация с большей части ИИ ассистентов для кодирования свелась к тому что до стадии написания кода, нужна обязательная стадия исследования и это исследование сильно помогает в дальнейшей разработке да и в принятии решения о дальнейшей разработки. Чем менее комплексный проект тем легче, но и для больших задач тоже.

Фактически до реализации того или иного компонента, продукта, программной библиотеки его видение загружаешь в несколько Deep Research продуктов и изучаешь потом их отчеты чтобы понять насколько предполагаемые решения реалистичны.

При этом ни один из Deep Research ассистентов не дает полной картины, а чаще всего их неполнота от неполноты описания того что ты хочешь спроектировать. И до стадии анализа от ИИ можно ещё ввести стадию критической оценки. Это когда у тебя есть предварительное видение результата и способа его достижения и это видение ты грузишь в ИИ ассистента с запросом на множество критических вопросов, поиск несоответствий, неполноты и противоречий.

Всё это из жизненной практики когда ты о чем то думаешь реализация чего будет стоить существенных денег, времени и иных ресурсов то хорошо когда есть кто-то не вовлеченный в процесс, достаточно нейтральный и критичный чтобы выдать критический взгляд.

В разработке ИИ ассистентами сейчас для планирования и проектирования применяются спецификации вроде OpenSpec или прямо заложенный в интерфейс режим планирования. Но это то что можно назвать тактическим планированием, стратегическое планирование в том что документ с результатами проектирования с помощью Deep Research загружается и кодирующего ИИ агента и уже он разбивает его на множество OpenSpec спецификаций.

Я какие-то глубоко рабочие примеры привести для этого не могу, приведу в пример который планирую выложить в открытый код. Вот есть файлы WARC огромного объема и используемые в веб архивации, это унаследованный формат, очень несовременный, без возможности использовать языки запросов и множество минусов, но с плюсом в том что он используется активно. Я для них писал инструмент metawarc который индексировал их в Parquet файлы и давал возможность работать хотя бы с их метаданными более менее удобно через датафреймы или DuckDB.

Предположим я хочу написать расширение для DuckDB которое бы позволяло делать SQL запросы к метаданным и данным в WARC файлах напрямую. Это могло бы сильно облегчить аналитику на их основе. Но у меня нет оптимального решения как это сделать и я задаю параллельно вопрос 5-6 Deep Research инструментам запрос на гайдлайн и далее уже изучаю их и выбираю дизайн спецификацию которую можно загрузить в Cursor или Antigravity или в другой инструмент.

И это работает, результат неидеальный, но лучше чем если изучать самому с нуля или сразу засовывать задачу в ИИ ассистента.

Мораль этого текста такова что применение ИИ важно и критично на стадии проектирования и анализа, возможно даже важнее чем на стадии разработки. И это то чем разработка на основе ИИ отличается от vide-кодирования, качеством архитектурных решений и продуманным контролем качества.

P.S. Все это только пример рассуждений про DuckDB и WARC потому что в самом простом варианте такое расширение уже существует duckdb-warc, но оно малофункционально, откуда и взялась идея насколько хорошо можно сделать его альтернативу малой кровью.

#opensource #ai #warc

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Osprey свежий движок с открытым кодом для борьбы со спамом, выложен командой Discord под открытой лицензией. Написан на Python и Rust, использует свой язык SML (Some Made Up Language) для описания правил. Включает UI для мониторинга работы.
- Salt язык программирования претендующий на большую простоту и, что важнее, большую производительность чем C и Rust. Лицензия MIT, и, как ни странно, но не вижу за ним никого из бигтеха, похоже на частную и хорошо продуманную инициативу
- Microsoft’s new 10,000-year data storage medium: glass Microsoft показали технологию сохранения данных внутри хранилища основанного на том что лазеры записывают данные в стекле и с прицелом на хранение в 10 тысяч лет. Про 10 тысяч лет не верится, но даже тысяча лет будет коллосальным прогрессом. 4.84TB записали на кусок стекла 12x12x0.2 см. в течение 150 часов. Кто то скажет о том как это мало и в статье приводится пример что есть радиотелескоп который сейчас в год производит 700 петабайт. Но есть и другие сравнения, большую часть письменной истории человечества можно будет сохранить в небольшой коробке. Может написать фантастический рассказ "Коробка"?:)
- Querying India's MoSPI Data with Claude and MCP в Индии статслужба начала публиковать данные статистистики с доступностью через MCP протокол, автор подключил его к Claude и показал что можно интересного с этим сделать. Спойлер: много интересного.
- FossFLOW инструмент с открытым кодом для рисования красивых изометрических диаграм. Внутри используется открытая библиотека (компонент) от ребят из сервиса Isoflow
- State of Agentic AI Report: Key Findings обзор состояния агентских ИИ от Docker'а. Любопытный, но ожидаемый, о том что более всего важен инфобез.В целом же никаких озарений, просто документ для справки и референсов. Для выгрузки требуют заполнить форму где просят все включая номер телефона, так что проще воспользоваться прямой ссылкой

#opensource #data #dataviz #datatools

В рубрике полезных инструментов для разработки Roam Code движок на Python для индексации кода в семантический граф и снижения потребления токенов ИИ агентами для программирования за счет того что вместо grep'пинга кода они обращаются к индексу. Вернее снижение потребления токенов - это лишь малая часть полезного, остальное заключается ещё и в повышении управляемости, скорости внесения изменений и так далее.

Полезный инструмент для тех кто использует ИИ агентов для работы с кодом.

#opensource #ai #development