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.

95% компаний назвали контроль доступа главной функцией защиты контейнеров

95% компаний считают управление правами доступа важнейшей функцией безопасности контейнерных сред. Такие результаты показал опрос среди зрителей и участников эфира AM Live «Безопасность контейнерных сред: что реально работает в 2026 году».

Именно контроль доступа оказался наиболее востребованной функцией среди всех механизмов защиты. Его назвали важным 95% участников опроса — заметно больше, чем любые другие инструменты.

На втором месте оказалось управление секретами с 78%, а далее — управление уязвимостями и контроль целостности, которые набрали по 65%.

Такая расстановка приоритетов показывает, что для большинства компаний главной задачей в области безопасности контейнерных сред остаётся контроль того, кто и какие действия может выполнять в инфраструктуре. В динамичных средах, где сервисы и контейнеры постоянно создаются и удаляются, ошибки в управлении доступом могут быстро привести к серьёзным инцидентам.

При этом другие функции, связанные с наблюдением за поведением системы, оказались менее востребованными. Так, мониторинг runtime назвали важным только 35% респондентов, а контроль сетевого трафика — 31%. Это может говорить о том, что многие компании пока сосредоточены на базовых механизмах защиты и управлении доступом, тогда как более сложные инструменты поведенческого анализа внедряются позже.

В целом эксперты назвали такие результаты ожидаемыми, однако их удивило, что к контролю трафика прибегают менее трети компаний. Среди возможных причин они назвали сложность и высокую стоимость внедрения. Кроме того, было отмечено, что в некоторых случаях кластер Kubernetes размещается в закрытом контуре, из-за чего необходимость в отдельном мониторинге трафика снижается.

Интересно, что подход к безопасности во многом зависит и от того, какие платформы используют компании для контейнеризации. Почти половина участников опроса, 47%, сообщили, что дорабатывают контейнерные технологии на базе open-source решений. Ещё 35% используют «ванильные» инструменты контейнеризации без серьёзных модификаций, а 31% применяют российские коммерческие платформы.

Менеджер продукта Deckhouse Kubernetes Platform по направлению информационной безопасности во «Флант» Алексей Крылов отметил, что многие компании, вероятнее всего, используют гибридные варианты, переезжают с западных систем и пока находятся на этапе оптимизации своих платформ.

Кроме того, глава DevOps-департамента Luntry Станислав Проснеков указал, что в «ванильных» системах не хватает средств управления учётными записями. Из-за этого многим компаниям может быть сложно с ними работать, в том числе из-за недостаточной прозрачности таких решений.

Опрос также показал тенденцию к комбинированию инструментов защиты. 48% компаний используют встроенные механизмы безопасности платформ вместе с дополнительными open-source средствами. Ещё 29% сочетают встроенные функции коммерческих платформ с дополнительными инструментами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru