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.

ИИ-кодер может запустить вредоносную команду из чистого GitHub-репозитория

Доверять ИИ написание кода — удобно. Но, как выяснили исследователи из Mozilla Zero Day Investigative Network (0DIN), иногда ИИ может стать идеальным помощником для киберпреступников. Эксперты продемонстрировали новую технику атаки на разработчиков, использующих ИИ-ассистентов вроде Claude Code.

Вся схема строится вокруг обычного на вид GitHub-репозитория, в котором нет ни вредоносного кода, ни подозрительных команд, ни других очевидных признаков компрометации.

Вместо этого злоумышленники используют привычное желание ИИ починить проект. В репозитории размещается Python-пакет, который при запуске специально выдает ошибку и предлагает выполнить команду инициализации.

Для разработчика это выглядит как типичная проблема при первом запуске проекта. А Claude Code воспринимает сообщение как руководство к действию и автоматически запускает рекомендованную команду, пытаясь исправить ошибку.

Скрипт обращается к DNS TXT-записи, контролируемой злоумышленником, получает оттуда скрытую команду и выполняет ее. Вредоносный код при этом вообще отсутствует в репозитории, он загружается только в момент выполнения.

Такой подход серьезно осложняет обнаружение атаки. Автоматические сканеры и специалисты по безопасности могут не найти ничего подозрительного при анализе проекта, поскольку опасная нагрузка появляется уже после запуска.

Если атака проходит успешно, злоумышленник получает интерактивную оболочку с правами пользователя. Этого достаточно, чтобы похитить API-ключи, токены, переменные окружения, локальные конфигурации и другие секреты разработчика.

В Mozilla предупреждают, что подобные репозитории могут распространяться под видом тестовых заданий при найме, обучающих проектов, статей, блогов или просто через личные сообщения разработчикам.

Исследователи рекомендуют разработчикам внимательно проверять все команды, которые предлагает выполнить ИИ, а создателям агентных помощников — показывать пользователю полную цепочку выполняемых действий, включая код и скрипты, которые подгружаются во время работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru