ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ИИ-бот OpenAI теперь умеет читать проекты, над которыми работают программисты в macOS-приложениях. Новая возможность снимает необходимость копипастить код в запросы к ChatGPT на оказание помощи в решении текущих проблем.

Механизм Work with Apps («Работа с приложениями») пока поддерживает VS Code, Xcode, TextEdit, Terminal и iTerm2. Бета-версия доступна пользователям ChatGPT Plus и Teams, тестирование в Enterprise и Edu запустят в следующем месяце; состоится ли порт на Windows, пока неизвестно.

Для работы с большинством перечисленных приложений ChatGPT требуется доступ к API специальных возможностей macOS (Accessibility); это разрешение всегда можно откатить в настройках чат-бота. Работа с VS Code потребует установки специального расширения.

 

Когда функция активна, ChatGPT автоматически приобщает контент из приложения к входящему сообщению. Можно поставить фокус на определенном фрагменте кода, и умный помощник подскажет, как его скорректировать.

Так, в ходе тестов он помог исправить инструмент моделирования, создаваемый в Xcode: тот упорно исключал Землю из Солнечной системы. Написанная ИИ строка кода при этом соответствовала формату проекта.

 

К сожалению, вносить свои исправления в текущие разработки, как это делают Cursor или GitHub Copilot, чат-бот OpenAI пока не научился.

«Это [Work with Apps] не агент, а способ взаимодействия с инструментами программирования, список которых будет расширяться, — пояснил для TechCrunch руководитель по десктопным продуктам компании Александер Эмбирикос (Alexander Embiricos). — Думаю, он может стать ключевым элементом агентских систем. Суть в том, что ChatGPT понимает весь ваш контент и может помочь в работе с ним».

Нельзя не отметить, что бурный рост популярности ИИ, в том числе в России, несет в себе определенные риски. Большие языковые модели (БЯМ, LLM) могут взломать и заставить выдавать неправильные ответы; они не застрахованы от ошибок, к тому же склонны к галлюцинациям.

Расширение использования ИИ-помощников также грозит появлением новой зависимости. Привычка полагаться на подобные подпорки вполне может привести к снижению уровня знаний и навыков не только у профессионалов, но и у тех, кто идет им на смену.

Вышло Android-приложение для поиска VPN по методичке Минцифры

Разработчик под ником xtclovver выпустил проект RKNHardering — тестовое Android-приложение, которое, как утверждается, умеет искать на устройстве признаки использования VPN и прокси по логике, близкой к недавно обсуждавшейся методичке для российских ИТ-компаний.

Согласно описанию проекта, приложение написано на Kotlin и предназначено для проверки того, насколько заметен используемый сервис обхода блокировок.

Достоверно подтвердить все заявленные возможности проекта по открытым источникам пока нельзя, но сам факт появления такого инструмента хорошо ложится в текущую повестку.

RKNHardering анализирует трафик, сверяет IP-адреса с базами прокси, VPN и адресов дата-центров, а затем пытается оценить, насколько подозрительно выглядит используемое соединение.

 

Автор также отдельно поблагодарил runetfreedom за proof-of-concept, на основе которого, по его словам, была реализовано детектирование одного из сценариев обхода split tunneling (раздельное туннелирование). Сам runetfreedom действительно ведёт публичный GitHub-аккаунт, где размещает связанные с этой темой материалы.

 

Фон у этой истории понятный. В начале апреля СМИ сообщили, что Минцифры направило крупнейшим интернет-компаниям рекомендации по выявлению пользователей с включёнными VPN и при этом отдельно признало, что на iPhone такие возможности «существенно ограничены» из-за особенностей iOS.

В тех же публикациях говорилось, что внедрение механизмов поиска VPN предлагается начинать именно с мобильных устройств на Android и iOS.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru