user11249120

Привет, Пикабу! Сегодня расскажу о том, как KDE решили сделать свой собственный дистрибутив Linux — и он уже вышел в альфа-версии.

Что случилось?

Команда KDE официально выпустила первую альфа-версию KDE Linux — дистрибутива, который должен стать эталонной реализацией рабочего стола Plasma и всех приложений KDE.

Проект анонсировали ещё в конце 2024 года на конференции Akademy 2024 под кодовым названием "Project Banana". И вот он уже доступен для скачивания.

Чем отличается от других дистрибутивов?

KDE Linux — это immutable-дистрибутив. Что это значит? Базовая система находится в режиме «только для чтения» и не может быть изменена. Даже root не может модифицировать файлы в /usr.

Обновления работают атомарно: система скачивает полный образ новой версии, а затем просто меняет старый на новый. Это быстро и безопасно — если что-то пошло не так, можно откатиться на предыдущую версию. Последние 5 образов системы хранятся на диске.

Дистрибутив собран на базе Arch Linux, но это не «арчеподобный дистр» в традиционном понимании. Здесь нет пакетного менеджера pacman — приложения ставятся через Flatpak и Snap.

Зачем это нужно?

У KDE есть несколько причин:

1. Контроль над брендом. KDE хотят показывать свой софт так, как задумано, без модификаций и кастомизаций от сторонних дистрибутивов.

2. Эталонная платформа. Это будет официальная реализация KDE Plasma, которую можно рекомендовать пользователям, OEM-производителям и предприятиям.

3. Независимость. KDE могут продвигать свой дистрибутив без «фаворитизма» по отношению к партнёрам вроде Kubuntu или Fedora KDE.

А что с KDE Neon?

KDE Neon останется, но у него есть проблема: он основан на Ubuntu LTS, которая становится нестабильной из-за необходимых модификаций для Plasma. KDE Linux решает эту проблему, переходя на immutable-модель.

Когда можно попробовать?

Альфа-версия уже доступна на сайте kde.org. Но учтите: это альфа, система пока предназначена для разработчиков, тестеров и очень энтузиастичных фанатов KDE.

Требования: UEFI, Intel/AMD процессор, Intel/AMD видеокарта, минимум 8 ГБ для установки на USB. Поддерживается только Wayland.

Кто работает над проектом?

Проект возглавляет Harald Sitter, ему помогают Nate Graham, Hadi Chokr, Lasath Fernando, Justin Zobel и другие разработчики KDE.

Мнение

Immutable-дистрибутивы — это тренд последних лет. Fedora Kinoite, SteamOS, Vanilla OS, GNOME OS — все идут в эту сторону. KDE Linux продолжает эту линию, но с фокусом на максимальное качество Plasma из коробки.

Для обычных пользователей это пока рано, но если вы хотите увидеть, как KDE представляют идеальную реализацию своего рабочего стола — можете попробовать.

Ссылки:

• Официальный сайт: kde.org - https://kde.org./

• Мой телеграм канал : https://t.me/easyprogers

• Анонс: https://pointieststick.com/2025/09/06/announcing-the-alpha-r...

Парню 31 год, он отбывает 11-й год срока за наркотики в тюрьме штата Мэн (США). И при этом работает полноценным софтверным инженером в стартапе из Сан-Франциско. Прямо из камеры.

Как так вышло?

История началась банально и грустно. Престона выгнали из дома в подростковом возрасте. Без денег, без крыши над головой парень начал продавать наркотики, которые заказывал в даркнете. В 20 лет сел. Вышел через несколько лет, но деньги кончились за пару недель, жить было негде — и снова загремел на зону через 14 месяцев.

«Я был полным идиотом», — говорит Престон в интервью TechCrunch. «Я сдался, списал свою жизнь со счетов и просто смирился, что это моя судьба».

Что изменилось?

Престона перевели в тюрьму Mountain View в Мэне как раз перед пандемией COVID-19. И там что-то щёлкнуло.

«Когда я приехал в Мэн, всё было по-другому. Потом началась пандемия — вокруг никого не было, никому не нужно было доказывать, каким крутым я являюсь. Только я и мои мысли. И я подумал: может, ещё не всё потеряно? Может, у меня всё-таки будет нормальная жизнь?»

Начало карьеры

Престон записался на дистанционное обучение в Университет Мэна. Начал изучать программирование — днями и ночами, по 12-16 часов. За три года практически не вылезал из-за ноутбука.

Параллельно в тюрьме запустили экспериментальную программу: заключённым с хорошим поведением разрешили работать удалённо. Престон устроился в Unlocked Labs — компанию, которая делает образовательный софт для тюрем и специально нанимает программистов-заключённых.

Потом случилось главное

Престон начал контрибьютить в опенсорс-проект компании Turso (они делают базы данных). Полгода писал код, участвовал в обсуждениях на GitHub и Discord.

И вот CEO компании Glauber Costa смотрит на его профиль и думает: «Чёрт, этот чувак хорош. Надо его нанять».

Заходит в GitHub-профиль — а там написано: «Я в тюрьме».

Costa в шоке. Но решает рискнуть. Связывается с Престоном, узнаёт его историю. И в мае 2025 года нанимает его на полную ставку.

$96 000 в год

Да, именно столько Престон зарабатывает сейчас. Это больше, чем получают его охранники в тюрьме (не без иронии).

Правда, 10% зарплаты уходит государству, плюс может быть реституция, алименты и судебные издержки, если они есть.

Программа работает

Сейчас в штате Мэн около 30 заключённых работают удалённо из специального отделения тюрьмы с менее строгим режимом (для тех, кто долго вёл себя хорошо).

Комиссар департамента исправительных учреждений Мэна Randall Liberty — тот самый человек, который запустил эту программу. Он 43 года работает в правоохранительной системе, и только после службы в Ираке начал понимать, что травма и ПТСР играют огромную роль в преступности.

Статистика не врёт:

• В большинстве штатов США 60% заключённых возвращаются в тюрьму после освобождения

• В Мэне этот показатель — всего 21-23% для мужчин и 9% для женщин

• Те, кто учился в колледже во время срока, возвращаются в тюрьму в 0.05% случаев — то есть практически никогда

А ещё количество нападений на тюремный персонал упало с 87 в 2017 году до 7 в 2024-м в одной из тюрем строгого режима.

Что говорит сам Престон

«Когда с тобой обращаются как с человеком, ты становишься лучшей версией себя».

«Самое страшное в тюрьме — ты принимаешь на себя идентичность преступника. Когда тебе дают возможность строить карьеру — это даёт смысл жизни».

«Воспоминания о том, кем я был пять лет назад, о жизни на улицах, о том, почему я попал сюда — это всё как будто случилось не со мной, а с кем-то другим».

В чём секрет успеха?

В open source сообществе никто не знает, кто ты. Люди видят твой код, твои комментарии в PR, твою активность. И оценивают по делу.

Для Престона это был первый раз за 10+ лет, когда его воспринимали не как заключённого, а как программиста, который фанатеет от Linux и реляционных баз данных.

Его GitHub: https://github.com/PThorpe92

Можете зайти, посмотреть его код. Работает над проектами на Rust, Go, пишет инструменты для работы с БД.

Мораль истории

Не знаю, как вы, но для меня эта история — пример того, что второй шанс реально работает. Не у всех, конечно, но работает.

Престон сделал херню в молодости, сел. Но вместо того, чтобы озлобиться и стать рецидивистом, он взял и построил себе новую жизнь — прямо из камеры, через код и опенсорс.

А штат Мэн доказал, что гуманный подход к заключённым работает лучше, чем просто изоляция и наказание. Цифры не врут: 0.05% рецидива против 60% в других штатах.

P.S. Если кто-то думает, что программирование — это сложно и недоступно, вот вам пример человека, который выучился на сеньора за три года в тюремной камере, имея только ноутбук и интернет. Так что отмазок нет :)

мой телеграм канал по программированию EasyProger - https://t.me/easyprogers

Британский словарь английского языка Collins Dictionary объявил словом 2025 года термин «вайбкодинг» (vibe coding). Это понятие обозначает процесс создания компьютерного кода с помощью искусственного интеллекта.

Что именно означает «вайбкодинг»

Это процесс написания программного кода с использованием искусственного интеллекта, который способен анализировать запросы пользователя и генерировать программные решения на их основе. Традиционная разработка программного обеспечения постепенно дополняется интеллектуальными системами, понимающими не только технические требования, но и так называемый вайб — общую идею и стиль проекта.

Системы, адаптированные под вайбкодинг, способны учитывать контекст и особенности языка программирования. Они анализируют предпочтения пользователя, обучаясь на основе предыдущего опыта и корректируя результаты под индивидуальные цели. Вайбкодинг ускоряет процесс разработки, снижает порог вхождения для новичков, делает кодирование более доступным и понятным.

Как это работает

Вайбкодинг выглядит как диалог. Человек вводит последовательность команд на родном языке, которые система анализирует и преобразует в работающий программный код. Пользователь может описывать задачу, объяснять желаемый результат, указывать требования к функционалу или структуре программы. В свою очередь, искусственный интеллект создает соответствующий фрагмент кода, адаптированный под выбранный язык программирования и технический контекст.

Разработчик видит готовые блоки кода, а вместе с ними пояснения и возможные варианты оптимизации. В некоторых случаях система предлагает несколько решений одной задачи, позволяя пользователю выбрать наиболее подходящее.

Где заниматься вайбкодингом

Для вайбкодинга используются специальные инструменты. Например, редактор Cursor с искусственным интеллектом подсказывает и дописывает код, а Replit позволяет писать и запускать проекты прямо в браузере. Сервисы вроде Vercel и Netlify дают возможность разворачивать приложения одним кликом, а Raycast ускоряет выполнение команд на компьютере.

Что стоит учитывать

Вайбкодинг — полезный инструмент для тех, кто уже немного знаком с цифровыми технологиями. Человеку, не имеющему вообще никаких технических знаний, эта технология вряд ли поможет создать полноценный продукт.

С помощью подобных инструментов можно быстро реализовать небольшие идеи — например, создать сайт или мини-приложение, решающее локальную задачу. Для стартапов и серьезных проектов вайбкодинг тоже может быть полезен, но только на этапе прототипирования, когда нужно быстро увидеть, как будет работать идея. Однако всё равно необходим человек, который проверит и доработает полученный код.

Результат, созданный с помощью вайбкодинга, заметно отличается от работы профессионального программиста. Искусственный интеллект строит решения на базе готовых блоков, но не способен учитывать все нюансы и контекст, которые человек обычно закладывает в проект.

Что касается безопасности, многие библиотеки и шаблоны, используемые в вайбкодинге, достаточно надежны. Однако если код не анализировать и сразу запустить в работу, существует риск, что система окажется уязвимой. Чтобы избежать проблем, необходима постоянная проверка результатов.

Эксперты: IT-эксперт Геллер отмечает, что вайбкодинг может быстро реализовать небольшие идеи.

мой телеграм канал по программированию EasyProger - https://t.me/easyprogers

Суть проекта простая: вы пишете текст, система озвучивает его естественным голосом. Но вот что важно — всё это происходит локально, на вашем компьютере. Никакие облачные сервисы, никакие API-ключи, никаких платежей. Ваши данные остаются при вас.

В новой версии модели работают в 3-4 раза быстрее, чем в третьей версии, и в 1,5-2 раза быстрее, чем в четвёртой. Главное улучшение — добавилась автоматическая расстановка ударений в омографах. Это те слова, которые пишутся одинаково, но произносятся по-разному. Теперь система правильно различает "закупать" и "закупить", "дорога" в смысле пути и "дорога" как дорогой.

Для русского языка доступно пять голосов: aidar, baya, kseniya, xenia и eugene. Поддерживаются ещё 10+ языков. Требования к ресурсам минимальные — работает на обычном процессоре без видеокарты. На одном потоке CPU генерирует 37-42 секунды аудио в секунду, на четырех потоках достигает 100-110 секунд.

Система поддерживает SSML для полного управления просодией — вы можете менять скорость, тон, делать паузы, всё это прямо в коде. Проект полностью открыт на GitHub, код можно смотреть и модифицировать под себя.

Идеально подходит для озвучки видео, создания голосовых ботов, приложений для людей с нарушениями зрения, игр. Просто установите пакет и начните использовать. Разработчики создали инструмент, который решает реальные проблемы без лишних сложностей.

GitHub проект - https://colab.research.google.com/github/snakers4/silero-mod...

Полезные контент в телеграмм канале EasyProger - https://t.me/easyprogers

Команда nof1.ai несколько дней назад запустила публичный эксперимент по торговле криптовалютой на бирже популярными ИИ-моделями.

В рамках состязания Alpha Arena разработчики взяли шесть известных моделей — GPT-5, DeepSeek V3.1, Grok 4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.5 Sonnet и Qwen3-Max.

Под каждую модель выделили бюджет в размере 10 000 долларов (порядка 815 000 рублей), и подключили их к криптобирже Hyperliquid, прописав всем одинаковые промты. После этого ИИ-модели начали самостоятельно торговать криптовалютой.

Модели следуют своим стратегиям, которые сами же и генерируют, однако торги не у всех проходят успешно:

Например, модель GPT-5 почти за 5 дней торгов на криптобирже в моменте потеряла почти 67% от депозита 10 000 долларов, и сейчас бюджет составляет чуть больше 3 300 долларов.

За этот период плохие результаты выдала и модель Gemini 2.5 Pro. При этом у Grok 4 и DeepSeek V3.1 дела лучше, но не сильно. Создатель проекта несколько дней назад даже заявил, что Grok и DeepSeek действительно «лучше всего понимают структуру рынка».

Результаты торгов ИИ-моделей с 18 по 22 октября

Посмотреть актуальные данные можно по ссылке.

Первое место

🟢 DeepSeek V3.1 — больше 5% прибыли

Второе место

🟢 Qwen3-Max — больше 2% прибыли

Третье место

🔴 Grok 4 — потеря больше 5% от депозита

Четвёртое место

🔴 Claude 4.5 Sonnet — потеря больше 17% от депозита

Пятое место

🔴 Gemini 2.5 Pro — потеря больше 54% от депозита

Шестое место

🔴 GPT-5 — потеря больше 66% от депозита

ИИ-модели будут продолжать торговать на криптобирже до 3 ноября.
Больше подобного контента в телеграмм канале EasyProgers - https://t.me/easyprogers

Команда nof1.ai несколько дней назад запустила публичный эксперимент по торговле криптовалютой на бирже популярными ИИ-моделями.

В рамках состязания Alpha Arena разработчики взяли шесть известных моделей — GPT-5, DeepSeek V3.1, Grok 4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.5 Sonnet и Qwen3-Max.

Под каждую модель выделили бюджет в размере 10 000 долларов (порядка 815 000 рублей), и подключили их к криптобирже Hyperliquid, прописав всем одинаковые промты. После этого ИИ-модели начали самостоятельно торговать криптовалютой.

Модели следуют своим стратегиям, которые сами же и генерируют, однако торги не у всех проходят успешно:

Например, модель GPT-5 почти за 5 дней торгов на криптобирже в моменте потеряла почти 67% от депозита 10 000 долларов, и сейчас бюджет составляет чуть больше 3 300 долларов.

За этот период плохие результаты выдала и модель Gemini 2.5 Pro. При этом у Grok 4 и DeepSeek V3.1 дела лучше, но не сильно. Создатель проекта несколько дней назад даже заявил, что Grok и DeepSeek действительно «лучше всего понимают структуру рынка».

Результаты торгов ИИ-моделей с 18 по 22 октября

Посмотреть актуальные данные можно по ссылке.

Первое место

🟢 DeepSeek V3.1 — больше 5% прибыли

Второе место

🟢 Qwen3-Max — больше 2% прибыли

Третье место

🔴 Grok 4 — потеря больше 5% от депозита

Четвёртое место

🔴 Claude 4.5 Sonnet — потеря больше 17% от депозита

Пятое место

🔴 Gemini 2.5 Pro — потеря больше 54% от депозита

Шестое место

🔴 GPT-5 — потеря больше 66% от депозита

ИИ-модели будут продолжать торговать на криптобирже до 3 ноября.
Больше подобного контента в телеграмм канале EasyProgers - https://t.me/easyprogers