Hacker News Digest

Основанная на блоковых элементах, а не на документах, архитектура Notion позволяет каждому элементу контента быть гибко перестраиваемым, вкладываемым и превращаемым в базы данных или другие структуры. Это превращает Notion из простого редактора в операционную систему для работы, где все интегрировано. В отличие от этого, Google Docs остается в рамках устаревшей модели "документ как файл", что ограничивает его возможности. Notion's модель данных делает его более универсальным и адаптируемым, позволяя ему масштабироваться как платформа, а не просто как инструмент.

• Дискуссия вращается вокруг идеи, что победит не тот, кто предложит больше функций, а тот, кто заложит правильную модель данных, и что именно она определяет судьбу продукта.
• Участники обмениваются примерами: Slack vs. HipChat, Notion vs. Airtable, Google Docs vs. Microsoft Office, и обсуждают, как именно модель данных влияет на возможности и ограничения продукта.
• Обсуждается, что модель данных определяет, как продукт может развиваться и какие фичи можно будет добавлять, и какие нет.
• Участники также обсуждают, что выбор модели данных влияет на то, как продукт может масштабироваться и как он может эволюционировать.
• Также поднимается вопрос, что важнее: модель данных или умение ее реализовать, и как эти два фактора взаимодействуют.

Проект Shamelectron отслеживает проблемы с производительностью GPU в Electron-приложениях на macOS Tahoe. Основная проблема связана с ошибкой в macOS 26, которая вызывает значительное падение производительности графического процессора. Решение уже найдено — необходимо обновить Electron до версий v38.2.0, v37.6.0 или v36.9.2.

Из 21 отслеживаемого приложения только шесть исправлены, а 15 всё ещё имеют проблемы. Среди популярных приложений с неисправленными версиями — 1Password, Discord, Figma, Notion и Obsidian. Пользователям предлагается напомнить разработчикам через Twitter о необходимости обновления, чтобы решить проблему с производительностью.

• Electron использовал приватный API Apple для косметических улучшений окон, что привело к проблемам производительности в macOS Tahoe.
• Проблема затрагивает не только Electron-приложения (например, Zoom), но и вызывает системные сбои в различных приложениях и интерфейсах.
• Баг уже исправлен в последних версиях Electron, но многим приложениям требуется обновление для устранения проблемы.
• Пользователи критикуют переход некоторых приложений (например, 1Password) с нативных технологий на Electron, отмечая ухудшение качества и высокое потребление ресурсов.
• Обсуждаются альтернативы Electron (например, Tauri) и предлагаются способы выявления проблемных приложений.

Иранский разработчик делится опытом блокировок из-за санкций против страны. Microsoft удалила его приложение EyesGuard из магазина без объяснений, стерев аккаунт и отзывы пользователей. Notion полностью очистил его данные, ответив в поддержке, что услуги недоступны для резидентов Ирана из-за ограничений.

Эти случаи показывают, как санкции ударяют по обычным пользователям, лишая их доступа к инструментам и стирая цифровую историю. Разработчик иронично сравнивает это с SQL-запросом на удаление пользователей по географическому признаку.

• Участники обсуждают негативное влияние санкций на обычных граждан Ирана, блокировку сервисов и цифровую изоляцию, отмечая, что санкции вредят населению, а не правящим elites.
• Поднимается тема двойных стандартов: пользователи критикуют тенденцию обвинять народы "стран-изгоев" в действиях их правительств, в то время как действия западных правительств часто отделяются от ответственности их граждан.
• Высказываются опасения по поводу централизации цифровой инфраструктуры в руках США, что дает им возможность в одностороннем порядке определять, кто может пользоваться услугами, и риски такой модели для пользователей из недружественных стран.
• Обсуждается эффективность санкций: многие участники сомневаются, что санкции достигают заявленных целей по изменению политики правительств, а вместо этого лишь укрепляют режимы и усугубляют положение населения.
• Отмечается сложность ситуации для владельцев бизнесов, которые вынуждены блокировать пользователей из-под санкций из-за юридических рисков и штрафов, даже если они не согласны с такой политикой.

Социальная сеть X требует включения JavaScript для работы, иначе пользователь видит сообщение об ошибке с предложением активировать его или сменить браузер на поддерживаемый. Также упоминается, что расширения для приватности могут мешать функционалу сайта, и их временное отключение может решить проблему.

Внизу страницы приведены ссылки на политики и условия использования, а также контактная информация компании, что подчёркивает юридическую прозрачность платформы. Это стандартный подход для веб-сервисов, зависящих от клиентских скриптов.

• Обсуждается уязвимость в Notion AI, позволяющая через инъекцию в подсказку (prompt injection) выполнить несанкционированные действия и эксфильтрацию данных, используя доступ к инструментам и памяти.
• Участники указывают, что проблема не нова (аналогичные атаки демонстрировались ранее) и связана с фундаментальной проблемой смешения инструкций и данных в LLM, что делает системы уязвимыми при доступе к внешним инструментам.
• Подчеркивается, что многие компании, включая Notion, без должных мер безопасности подключают LLM к критичным данным и сервисам (GitHub, Gmail, Jira), что создает серьезные риски.
• В качестве решений предлагается разделение доверенных и недоверенных данных, строгое ограничение прав LLM на уровне доступа к данным (как для обычного пользователя) и использование специализированных "укрепленных" моделей для агентов.
• Отмечается схожесть атаки с классическим CSRF, где привилегированный субъект обманом совершает unintended действия, и с фишингом из-за использования методов социальной инженерии.

Импортер Notion API с вознаграждением в $5000 за конвертацию баз данных в Obsidian. Навигационное меню GitHub с разделами: Платформа, Решения, Ресурсы, Open Source, Enterprise и Цены. Поиск кода, репозиториев, пользователей, проблем и запросов на включение. Возможность сохранения поисковых запросов и отправки отзывов.

• Пользователи обсуждают опыт использования баунти-программ в open source, включая успешные примеры выплат и сложности оценки адекватности вознаграждения.
• Высказываются опасения, что баунти в 5000$ за импорт из Notion в Obsidian может быть недостаточным из-за сложности и ограничений API Notion.
• Обсуждается потенциальная роль LLM в решении задачи, но мнения разделяются: одни видят в них инструмент для перебора edge-кейсов, другие скептически относятся к их эффективности для такой сложной интеграции.
• Поднимается вопрос о возможной эксплуатации сообщества через баунти-систему, а также о том, становится ли такая практика более распространенной.
• Упоминаются существующие решения и скрипты для конвертации из Notion и миграции с Dataview на Bases, а также проблемы производительности Obsidian на мобильных устройствах.
• Обсуждается формат баунти: выбор исполнителя до начала работы против приема готовых решений.
• Отмечается появление автоматизированных PR и спама от ИИ-агентов, что создает дополнительную нагрузку на мейнтейнеров проектов.

Le Chat: 20+ MCP-коннекторов и Memories

• Каталог коннекторов (beta)
  20+ безопасных интеграций: Databricks, Snowflake, GitHub, Jira, Notion, Asana, Outlook, Box, Stripe, Zapier и др.

  • Поиск, анализ, действия в одном чате.
  • Добавьте собственные MCP-коннекторы.
  • Запуск в браузере, мобильном, on-prem или вашем облаке.

• Memories (beta)
  Персонализированные ответы на основе сохранённых фактов и предпочтений.

  • Контроль: хранить, править, удалять.
  • Импорт из ChatGPT.

• Бесплатно для всех пользователей.

Категории коннекторов

• Данные: Databricks, Snowflake, Pinecone, Prisma Postgres, DeepWiki.
• Продуктивность: Box, Notion, Asana, Monday, Jira, Confluence.
• Разработка: GitHub, Linear, Sentry, Cloudflare.
• Автоматизация: Zapier, Brevo.
• Коммерция: PayPal, Plaid, Square, Stripe.
• Custom: любые MCP-серверы.

Примеры

• Анализ отзывов в Databricks → задача в Asana.
• PR в GitHub → задача в Jira + документация в Notion.
• Сравнение контрактов в Box → краткий отчёт обратно в Box.
• Jira → спринт-обзор в Confluence.
• Stripe → аномалии → задача в Linear.

Управление и безопасность
Админы определяют доступ, аутентификация от имени пользователя.
Развёртывание: self-hosted, ваше облако или Mistral Cloud.

• Пользователи жалуются на провал gpt-5-mini и переходят на mistral-medium-0525: дешевле, быстрее, но при ошибке «падает жёстче».
• Mistral анонсировала 20+ «безопасных» MCP-коннекторов (S3, FTP, SharePoint и др.) и поддержку кастомных удалённых коннекторов.
• Валютация в $14 млрд выглядит низкой против OpenAI/Anthropic; для европейцев главный плюс — «сделано в ЕС».
• Качество моделей: в чате и простых задачах сравнимо с OpenAI, но уступает топ-версиям; скорость реакции высокая.
• Бесплатный тариф и быстрый релиз новых фич отмечают как плюсы, однако многие так и не пробовали Mistral всерьёз.

Работа в Notion офлайн

• Доступно всем: просматривайте, редактируйте и создавайте страницы без сети в десктоп- и мобильном приложении.
• Автозагрузка: на Plus/Business/Enterprise последние и избранные страницы сохраняются автоматически.
• Вручную: откройте нужную страницу → ••• → Available offline; дождитесь полосы загрузки.
• Проверка: в Settings → Offline видно, что сохранено; можно удалить лишнее.

Подготовка к офлайну

1. На каждом устройстве включите офлайн-доступ отдельно.
2. Убедитесь, что нужные страницы загружены через Settings → Offline.
3. База данных: первые 50 строк загружаются автоматически; остальные — вручную.
4. Подстраницы отмечайте индивидуально.

Работа офлайн

• Изменения сохраняются локально и синхронизируются при подключении к интернету.

• Пользователи делятся на два лагеря: кто-то рад офлайн-режиму Notion, но многие уже ушли в Obsidian за скоростью, локальным хранением и «файл-овер-эпп» подходом.
• Все сходятся, что офлайн-синхронизация сложна: конфликты, потеря данных, архитектура масштаба — всё требует огромных усилий.
• Некоторые считают Obsidian неудобным для командной работы и предпочитают Notion для HR, спринтов и коллаборации.
• Альтернативы: SiYuan, Anytype, Notesnook, Appflowy, но у каждого свои компромиссы.
• Главный вывод: Notion — для команд и «документов в облаке», Obsidian — для личных баз знаний и контроля над данными.

Notion — это многофункциональный онлайн-инструмент для заметок, задач, баз знаний и совместной работы.
Основные возможности:

• Блоки: текст, таблицы, галереи, код, embed-видео и др.
• Базы данных: таблицы, доски, календари, списки с фильтрами и сортировкой.
• Шаблоны: готовые структуры для планирования, ведения проектов, заметок.
• Совместная работа: комментарии, упоминания, раздача прав доступа.
• Интеграции: Google Drive, Slack, GitHub, Zapier и др.
• API и автоматизация: создавайте собственные скрипты и ботов.
• Кроссплатформенность: веб, Windows, macOS, iOS, Android, офлайн-доступ.

Подходит для личных заметок, командных вики, CRM, управления проектами и образовательных целей.

• Для «reasoning-моделей» RLHF-награды должны оценивать не схожесть с эталонным ответом, а корректность финального результата после «мысленных» токенов — это сложнее.
• Ключевой риск: «успешный» ответ ≠ «правильный», что ограничивает применимость LLM и требует постоянной дообучаемости.
• Спор о терминологии: часть участников считает SFT подмножеством RL, другие настаивают, что RL подразумевает отложенную награду.
• Предложен альтернативный путь: обучать модель сначала оценивать качество собственных ответов, а потом улучшать их.
• Критика дизайна сайта и претензии, что OpenAI преувеличивает способности моделей, не опираясь на факты.

Notion — это универсальный инструмент для заметок, задач, баз знаний и совместной работы. Объединяет блоки текста, таблицы, календари, доски Kanban, базы данных и встраиваемые медиа в единое пространство. Поддерживает шаблоны, автоматизацию, API и интеграции (Slack, GitHub, Figma и др.). Работает в браузере, на macOS, Windows, iOS и Android. Бесплатный план для личного использования; платные тарифы для команд и расширенных функций.

• Участники спорят, почему диффузионные модели проигрывают авторегрессии: BarakWidawsky связывает это с меньшей способностью к запоминанию, а ckjellqv — с невозможностью KV-кеширования.
• Woadwarrior01 удивлён росту FLOPs при генерации длинных последовательностей (×16–4700) и отмечает нелинейную зависимость.
• Godelski критикует неясность терминов «in/out-of-distribution» без описания обучающих данных.
• Bicsi предлагает «закрыть» диффузионные модели, считая цепочку мыслей (CoT) быстрым и мощным заменителем; против выступают fancyfredbot и SalmoShalazar, призывая не отвергать подход преждевременно.