کمکم به سمتی حرکت میکنیم که اگه نیاز به نرمافزاری داشته باشیم، کل یه نرمافزار رو دانلود و نصب نمیکنیم. فقط همون بخشی از نرمافزار رو که نیاز داریم میسازیم و استفاده میکنیم. مثلاً برای ضبط ویدیو نیازی نیست obs رو دانلود و نصب کنیم و تمام فیچرهاش مثل استریم رو داشته باشیم. یه ویجت میسازی، کارت رو انجام میدی و یا نگهش میداری واسه استفادهٔ تکراری یا میندازی دور.
گویا کابوس فنلاندیها اینه که یه غریبه بهت لبخند بزنه!
پریسا ۵ ماه، هر روز، همین کابوس رو برای یه اکیپ آلمانی ساخت 😄
اوایل که اومده بودیم این خونه، پریسا هر روز مکس رو تنهایی میبرد پیادهروی. یه اکیپ بودن، همه آلمانی، همه سگدار. پریسا با لبخند بهشون سلام میکرد. یا جواب نمیدادن، یا خشک جواب میدادن. نمیذاشتن سگهاشون به مکس نزدیک بشن.
پریسا ول نکرد و بعد از ۵ ماه به جایی رسیدن که اونا تا میدیدنش با لبخند دست تکون میدادن. سگهاشونم مکس رو میشناختن.
وقتی برام تعریف میکرد، یه ذوقی داشت که یادم نمیره. انگار سنگ رو نرم کرده بود.
بعد منم به پیادهرویها اضافه شدم و ازش یاد گرفتم. به همه با لبخند سلام میکنیم، جواب بدن یا ندن. هرکی خواست، دو کلمه حرف میزنیم و رد میشیم. یه بار از یکی پرسیدیم حالت چطوره، واقعاً برگشت گفت امروز از صبح اسهالم!! 😅
هفته پیش، یه جای دور از خونه، دیدیم یه راننده وسط خیابون با جدیت برامون دست تکون میده. دقت کردیم: یکی از همین آدمای پیادهروی بود! حسابی عشق کردیم که توی مملکت غریب تونستیم با آدمها اینجوری ارتباط برقرار کنیم! توی ایران اینجوری همسایههامونو نمیشناختیم!
حالا یه جمع داریم از آلمان، اوکراین، ترکیه، اتریش و جاهای دیگه. یه سریشون سگ دارن. یکیشون اسب داره (اسبه از مکس میترسه!). بعضیام هیچ حیوونی ندارن.
دوتاشون یه پیرزن و پیرمردن که مثل ما هر روز دست تو دست هم میان پیادهروی. گاهی هم رو یه صندلی میشینن. هر بار همو میبینیم، هر چهارتامون کیف میکنیم. من و پریسا دوست داریم همینجوری پیر بشیم.
تا چند ماه پیش فقط اسم حیوونهاشونو میدونستیم. حالا داریم اسم خودشونم یاد میگیریم. از دور که میبینیمشون، با هم مرور میکنیم که وقتی رسیدیم، اسمشونو درست بگیم 😄
دوستامون نیستن. آدمای خوب دور و برمونن. از دیدنشون خوشحال میشیم و با دیدن ما لبخند میاد رو لبشون.
گستاخی منو ببخشین ولی فکر میکنم در راستای اهمیت «محتوا» نسبت به «ظرف»، تاثیر اصلی که این جمله باید میگذاشت بیشتر باید سمت «گوه» میبود تا سمت «بشکه».
گر به مظروفش نظر داری شهی
ور به ظرفش بنگری تو گمرهی
- مولانا
اون لحظهای که اولین بخش رو جدا کرد، از هیجان تپش قلب گرفتم!
OMID 🍋 retweeted
That's why boobrie.chat started!
OMID 🍋 retweeted
این حمله که با صدای اولتراسونیک به siri دستور میده خیلی باحاله، در واقع یه prompt injection صوتیه که میکروفون گوشی واسه هکر decodeش میکنه :)
اینجوریه که دستور رو روی فرکانس بالای 20hz میفرستن و میکروفون گوشی وقتی موج خیلی قوی باشه، مثل یه رادیو AM به صدای معمولی تبدیلش میکنه!
اسم حمله DolphinAttack هست، اگه کنجکاوید مقالهاش رو بخونید :)
You can point an ultrasonic speaker at an iPhone from a few feet away, play an audio command that no human ear can hear, and the phone will wake up, open Safari, and dial a phone number.
To everyone standing in the room, it sounds like dead silence. To the phone, it sounds like someone speaking directly into the microphone.
Mobile operating systems use digital low-pass filters to delete all sound above 20,000 Hz, assuming inaudible frequencies can never reach the voice assistant.
Yet this attack succeeds without exploiting a single line of software code. The flaw is not in the operating system. It is in the microscopic silicon plate inside the microphone itself.
1. The microscopic machine inside your microphone
Inside modern smartphones, microphones are not miniature versions of studio microphones. They are micro-electro-mechanical systems (MEMS) chips smaller than a grain of rice.
Inside the chip package sits a flexible silicon diaphragm suspended barely two micrometers above a rigid metal backplate.
The two plates form a variable capacitor. When sound waves hit the silicon diaphragm, it flexes inward and outward, changing the electrical capacitance. An onboard preamplifier converts that movement into an electrical voltage.
At normal room volumes, the silicon plate moves evenly: double the sound pressure, and the plate flexes twice as far.
2. The non-linear spring catch
The flaw appears when sound waves hit the microphone at high pressure (above 90 dB SPL).
If you broadcast an ultrasound carrier wave (say, 28,000 Hz) that has an audio command modulated on top of it, the microphone front-end cannot move symmetrically. The mechanical spring resistance of the silicon, the electrical pull between the plates, and the preamplifier circuit all reach their limits.
Instead of flexing smoothly, the silicon plate bends slightly more inward than outward.
This asymmetry acts like an old crystal radio receiver. Mathematically, a non-linear response squares the incoming wave. That squaring action strips the silent 28,000 Hz carrier away and leaves behind the original human voice command in the audible 300 Hz to 3,500 Hz range.
By the time the analog-to-digital converter reads the signal, the ultrasound is already gone. It has physically transformed into ordinary low-frequency sound inside the microphone chamber. The phone digital filter never triggers because the audio reaching the software is already normal human voice.
3. What researchers actually proved (DolphinAttack)
In 2017, researchers at Zhejiang University published DolphinAttack, demonstrating this hardware flaw across Siri, Google Now, and Alexa.
They successfully forced phones to initiate FaceTime calls, navigate to malicious websites, turn on airplane mode, and unlock smart doors paired to the device.
Later research expanded this into attacking through solid tables, using the furniture itself as a physical acoustic conductor.
4. Why this fails in the wild (The physical friction)
Demonstrating this in an acoustic laboratory is straightforward. Pulling it off in a crowded coffee shop runs into strict physical limits:
First, air absorbs high-frequency sound rapidly. Bass travels through concrete walls, but 30,000 Hz ultrasound loses roughly 1 to 1.5 decibels of power per meter in normal room air. In the original DolphinAttack paper, the effective range was limited between a few centimeters and 1.75 meters. Reaching across an entire room requires a heavy array of high-voltage transducers.
Second, ultrasonic emitters act like laser pointers. High-frequency sound travels in narrow beams of 15 to 20 degrees. If you fail to aim directly at the phone one-millimeter microphone port, sound pressure drops below the 90 dB threshold needed to bend the plate.
Third, modern phones are waterproof. Devices with IP68 ratings place a hydrophobic Gore-Tex mesh over the microphone hole. The mesh lets air equalize while stopping water, but it acts like a dense acoustic muffler against ultrasonic frequencies, absorbing another 14 dB of signal strength.
Finally, voice assistants use personal voice training. If Siri or Google Assistant is set to only respond to the device owner, a generic synthesized ultrasonic command is ignored unless the attacker models the owner vocal pitch.
5. How modern hardware catches it
Defending against inaudible voice injection requires catching the acoustic mismatch before speech recognition executes:
* Multi-microphone cross-checks: Modern smartphones carry three or four microphones positioned on the bottom, top, and camera bump. When a real human speaks, their voice reaches all microphones with natural arrival delays. A narrow ultrasonic beam hitting one microphone port creates an unnatural phase imbalance across the device.
* Harmonic distortion analysis: When a microphone is driven into non-linear demodulation, it does not produce a clean voice recording. It leaves distinct distortion products and second-order harmonics. Software filters can analyze the spectrum and mute the assistant if they detect the signature of mechanical demodulation.
* Acoustic damping barriers: Microphone manufacturers can install physical acoustic damping layers inside the chip housing that attenuate frequencies above 22,000 Hz before the sound wave ever reaches the silicon diaphragm.
Inaudible voice injection works because digital security models assume analog sensors behave linearly. When sound waves push silicon past its linear limits, the hardware itself executes operations the operating system never authorized.
اگه از ایجنتهاتون درخواست کرده باشین که برای کارهاش تخمین زمانی ارائه کنه، احتمالاً متوجه شدین که چقدر تخمینهای الکیای میده. میتونین از خودشون بخواین که آخرین تخمینی که زده رو با زمان واقعی که برای اینکار صرف کرده مکتوب کنه و با چند مثال یادش بمونه و هروقت تخمین اشتباهی داد، مموریش رو آپدیت کنه تا به مرور تخمینهای دقیقتری بهتون بده.
ایجنتهای من از ۸ تا ۱۰ برابر خطای تخمین رسیدن به رقمهای توی عکس.
اپلیکیشن به شدت ساده و بدون اضافهکاری و هر چیزی رو در جای درستش میتونی پیدا کنی بدون اینکه گم بشی.
برای مشورت روی پروژههای نرمافزاری، اصلاً!
برای هماهنگی کارهای روزانه راضی کننده. یکم ازش بعنوان proxy بین خودم و هارنسهای دیگه استفاده کردم که تجربهٔ ۶ از ۱۰ ای در اومد ازش. که احتمالاً بیخیالش بشم.
مدلهای صوتیش که تقریباً قابل قبول فارسی صحبت میکنن: Aurora (زن)، Liora (زن)، Zagan (مرد)
ولی هیچدوم به کیفیت صحبتکردن مدل صوتی Sol (زن) روی Chatgpt نمیرسن.
خب به نظر میرسه ماه آینده احتمالاً همین Grokbot کنسل میشه!
با اینکه از تمیز بودن اکوسیستم لذت بردم، از مدل ضعیف پشتش برای نیاز من که بیشتر توسعهٔ نرمافزاریه نمیتونم استفاده کنم.
از اشتراکهای claude و codex هم نمیشه بصورت مستقیم توی grokbot استفاده کرد و مدلهای خارجی اعتبار جداگانه میخوان.
@bot خودت پیشنهادی داری؟
اگه یه بار دیگه خواستم ابزار node based توسعه بدم، امیدوارم یادم بمونه که سیمکشیهاش اینجوری باشه! 😍
چقدر خلاقانه و زیبا 🌺
توی این thread داریم با این دوستمون قدم به قدم سعی میکنیم پیدا کردن موقعیت شغلی بصورت خودکار رو به ایجنت بسپاریم. اگه دوست داشتین دنبال کنین، هرجاش سوال داشتین بپرسین، اگه راه بهتری بلد بودین مشارکت کنین، یا اگه کسی رو میشناسین که ممکنه به دردش بخوره براش بفرستین.
Replying to @mGeramophonev
میتونیم زیر همین thread قدم به قدم جلو بریم که اگه دوستان دیگهای هم نیاز داشتن، همین گفتگو رو دنبال کنن. تا جایی که بلد باشم دریغ نمیکنم و خودم با تلاش برای توضیح دادن، بهتر یاد میگیرم.


















