Things that live here:

  1. Work log, where I note things I feel I'll have to Google later.
  2. Journal, very similar but about non-IT topics.
  3. Blog for rare longer-form posts (last one below).
  4. Links blog, formerly my personal wiki.

Feel free to look at what you can find here and enjoy yourself.

~17% of my country is occupied by Russia, and horrible things are happening there. You can help stop this! If you can donate - I contribute to (and fully trust) Come Back Alive and Hospitallers, but there are also other ways to help.

If you're in Germany, DHL sends packets with humanitarian help for free!

Latest posts from the Work log

Day 1902 / Latex trivial TODO command

Wrapping stuff in this command makes it stand out; also greppable by TODO which removes the need to remember commands


Day 1900 / Locally debugging Huggingface Dataset scripts


Is there a suggested way of debugging dataset generators? - 🤗Datasets - Hugging Face Forums

Instead of committing etc. every time, one can clone the dataset path locally through git and then point load_dataset() to that local folder with the dataset script file!

Day 1899 / Huggingface Hub prefers zip archives because they support streaming

Random nugget from Document to compress data files before uploading · Issue #5687 · huggingface/datasets:

  • gz, to compress individual files
  • zip, to compress and archive multiple files; zip is preferred rather than tar because it supports streaming out of the box

(Streaming: TL;DR don’t download the entire dataset for very large datasets, add stream=true to the load_dataset() fn)

Day 1877

Things I'll do different next time when creating datasets

Latex has paragraphs and subparagraphs

Til from NASA’s (!) docs1 that there are two sub-levels after subsubsection:

\subsubsection{Example Sub-Sub-Section}

\ref{sec:example-subsubsection} is an example of \texttt{subsubsection}.

\paragraph{Example Paragraph}

\ref{sec:example-paragraph} is an example of \texttt{paragraph}.

\subparagraph{Example Sub-Paragraph}

\ref{sec:example-subparagraph} is an example of \texttt{subparagraph}.

I so needed them!

Day 1875

python random sample vs random choices

Got bit by this.

random — Generate pseudo-random numbers — Python 3.12.2 documentation

  • SAMPLE() (random.sample()) IS WITHOUT REPLACEMENT: no duplicates unless present in list (random.shuffle())
  • CHOICES() (random.choices()) IS WITH REPLACEMENT: duplicates MAY happen.


  • random.shuffle() works in-place. Sampling len(x) is a way to shuffle immutable lists.

JSONL to JSON conversion with jq

jq: JSONL ↔︎ JSON conversion:

jq -s '.' input.jsonl > output.json
jq -c '.[]' input.json > output.jsonl

Huggingface dataset build configs

Goal: create multiple dataset configs for 231203-1745 Masterarbeit LMentry-static-UA task.


  • One can in _URLS provide paths to local files as well, to speed up development!

It’s not magic dictionaries, it’s basically syntax known to me (with Features etc.) which is neat!

                elif == "WhichWordWrongCatTask":
                    yield key, {
                        "question": data["question"],
                        "correctAnswer": data["correctAnswer"],
                        "options": data["additionalMetadata_all_options"]
                        #  "second_domain_answer": "" if split == "test" else data["second_domain_answer"],

Ah, dataset viewer not available :( But apparently one can use manual configs and then it works:

I can use as an example here.

- config_name: scene_parsing
  - name: image
    dtype: image
  - name: annotation
    dtype: image
  - name: scene_category
          '0': airport_terminal
          '1': art_gallery
	  '2': badlands
- config_name: instance_segmentation
  - name: image
    dtype: image
  - name: annotation
    dtype: image	

… This shows WISTask in the viewer, but not LOWTask (because 'str' object has no attribute 'items' )

- config_name: LOWTask
  data_files: "data/tt_nim/LOWTask.jsonl"
  - name: question
    dtype: string
  - name: correctAnswer
    dtype: string
  default: true
- config_name: WISTask
  data_files: "data/tt_nim/WISTask.jsonl"

And I can’t download either with python because

Traceback (most recent call last):
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 1873, in _prepare_split_single
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 568, in write_table
    pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 2290, in table_cast
    return cast_table_to_schema(table, schema)
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 2248, in cast_table_to_schema
    raise ValueError(f"Couldn't cast\n{table.schema}\nto\n{features}\nbecause column names don't match")
ValueError: Couldn't cast
question: string
correctAnswer: string
templateUuid: string
taskInstanceUuid: string
additionalMetadata_kind: string
additionalMetadata_template_n: int64
additionalMetadata_option_0: string
additionalMetadata_option_1: string
additionalMetadata_label: int64
additionalMetadata_t1_meta_pos: string
additionalMetadata_t1_meta_freq: int64
additionalMetadata_t1_meta_index: int64
additionalMetadata_t1_meta_freq_quantile: int64
additionalMetadata_t1_meta_len: int64
additionalMetadata_t1_meta_len_quantile: string
additionalMetadata_t1_meta_word_raw: string
additionalMetadata_t2_meta_pos: string
additionalMetadata_t2_meta_freq: int64
additionalMetadata_t2_meta_index: int64
additionalMetadata_t2_meta_freq_quantile: int64
additionalMetadata_t2_meta_len: int64
additionalMetadata_t2_meta_len_quantile: string
additionalMetadata_t2_meta_word_raw: string
additionalMetadata_reversed: bool
additionalMetadata_id: int64
system_prompts: list<item: string>
  child 0, item: string
{'question': Value(dtype='string', id=None), 'correctAnswer': Value(dtype='string', id=None), 'templateUuid': Value(dtype='string', id=None), 'taskInstanceUuid': Value(dtype='string', id=None), 'additionalMetadata_kind': Value(dtype='string', id=None), 'additionalMetadata_template_n': Value(dtype='int64', id=None), 'additionalMetadata_all_options': Sequence(feature=Value(dtype='string', id=None), length=-1, id=None), 'additionalMetadata_label': Value(dtype='int64', id=None), 'additionalMetadata_main_cat_words': Sequence(feature=Value(dtype='string', id=None), length=-1, id=None), 'additionalMetadata_other_word': Value(dtype='string', id=None), 'additionalMetadata_cat_name_main': Value(dtype='string', id=None), 'additionalMetadata_cat_name_other': Value(dtype='string', id=None), 'additionalMetadata_id': Value(dtype='int64', id=None), 'system_prompts': Sequence(feature=Value(dtype='string', id=None), length=-1, id=None)}
because column names don't match

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "", line 18, in <module>
    ds = load_dataset(path, n)
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 1797, in load_dataset
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 890, in download_and_prepare
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 985, in _download_and_prepare
    self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 1746, in _prepare_split
    for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
  File "/home/sh/.local/lib/python3.8/site-packages/datasets/", line 1891, in _prepare_split_single
    raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
datasets.builder.DatasetGenerationError: An error occurredwhile generating the dataset

Oh goddammit. Relevant:

I give up.

Back to the script.

Last thing I’ll try (as suggested by tau/scrolls · Dataset Viewer issue: DatasetWithScriptNotSupportedError):

Convert Dataset To Parquet - a Hugging Face Space by albertvillanova


feels so unsatisfying not to see the datasets in the viewer :(

tau/scrolls · Dataset Viewer issue: DatasetWithScriptNotSupportedError this feels like something relevant to me. We’ll see.

Day 1872

LMentry improving words and sentences by frequency

Word frequencies

Anyway - found the perfect dictionary. Wooho.

Huggingface Hub full dataset card metadata

The HF Hub dataset UI allows to set only six fields in the metadata, the full fields can be set through the YAML it generates. Here’s the full list (hub-docs/ at main · huggingface/hub-docs):

# Example metadata to be added to a dataset card.  
# Full dataset card template at
- {lang_0}  # Example: fr
- {lang_1}  # Example: en
license: {license}  # Example: apache-2.0 or any license from
license_name: {license_name}  # If license = other (license not in, specify an id for it here, like `my-license-1.0`.
license_link: {license_link}  # If license = other, specify "LICENSE" or "" to link to a file of that name inside the repo, or a URL to a remote file.
license_details: {license_details}  # Legacy, textual description of a custom license.
- {tag_0}  # Example: audio
- {tag_1}  # Example: bio
- {tag_2}  # Example: natural-language-understanding
- {tag_3}  # Example: birds-classification
- {creator}  # Example: crowdsourced, found, expert-generated, machine-generated
- {creator}  # Example: crowdsourced, ...
- {bcp47_lang_0}  # Example: fr-FR
- {bcp47_lang_1}  # Example: en-US
pretty_name: {pretty_name}  # Example: SQuAD
- {number_of_elements_in_dataset}  # Example: n<1K, 100K<n<1M, …
- {source_dataset_0}  # Example: wikipedia
- {source_dataset_1}  # Example: laion/laion-2b
task_categories:  # Full list at
- {task_0}  # Example: question-answering
- {task_1}  # Example: image-classification
- {subtask_0}  # Example: extractive-qa
- {subtask_1}  # Example: multi-class-image-classification
paperswithcode_id: {paperswithcode_id}  # Dataset id on PapersWithCode (from the URL). Example for SQuAD: squad
configs:  # Optional for datasets with multiple configurations like glue.
- {config_0}  # Example for glue: sst2
- {config_1}  # Example for glue: cola

# Optional. This part can be used to store the feature types and size of the dataset to be used in python. This can be automatically generated using the datasets-cli.
    - name: {feature_name_0}    # Example: id
      dtype: {feature_dtype_0}  # Example: int32
    - name: {feature_name_1}    # Example: text
      dtype: {feature_dtype_1}  # Example: string
    - name: {feature_name_2}    # Example: image
      dtype: {feature_dtype_2}  # Example: image
    # Example for SQuAD:
    # - name: id
    #   dtype: string
    # - name: title
    #   dtype: string
    # - name: context
    #   dtype: string
    # - name: question
    #   dtype: string
    # - name: answers
    #   sequence:
    #     - name: text
    #       dtype: string
    #     - name: answer_start
    #       dtype: int32
  config_name: {config_name}  # Example for glue: sst2
    - name: {split_name_0}                  # Example: train
      num_bytes: {split_num_bytes_0}        # Example for SQuAD: 79317110
      num_examples: {split_num_examples_0}  # Example for SQuAD: 87599
  download_size: {dataset_download_size}   # Example for SQuAD: 35142551
  dataset_size: {dataset_size}             # Example for SQuAD: 89789763

# It can also be a list of multiple configurations:
# ```yaml
# dataset_info:
#   - config_name: {config0}
#     features:
#       ...
#   - config_name: {config1}
#     features:
#       ...
# ```

# Optional. If you want your dataset to be protected behind a gate that users have to accept to access the dataset. More info at
- {field_name_0}: {field_type_0}  # Example: Name: text
- {field_name_1}: {field_type_1}  # Example: Affiliation: text
- {field_name_2}: {field_type_2}  # Example: Email: text
- {field_name_3}: {field_type_3}  # Example for speech datasets: I agree to not attempt to determine the identity of speakers in this dataset: checkbox
extra_gated_prompt: {extra_gated_prompt}  # Example for speech datasets: By clicking on “Access repository” below, you also agree to not attempt to determine the identity of speakers in the dataset.

# Optional. Add this if you want to encode a train and evaluation info in a structured way for AutoTrain or Evaluation on the Hub
  - config: {config_name}           # The dataset config name to use. Example for datasets without configs: default. Example for glue: sst2
    task: {task_name}               # The task category name (same as task_category). Example: question-answering
    task_id: {task_type}            # The AutoTrain task id. Example: extractive_question_answering
      train_split: train            # The split to use for training. Example: train
      eval_split: validation        # The split to use for evaluation. Example: test
    col_mapping:                    # The columns mapping needed to configure the task_id.
    # Example for extractive_question_answering:
      # question: question
      # context: context
      # answers:
      #   text: text
      #   answer_start: answer_start
      - type: {metric_type}         # The metric id. Example: wer. Use metric id from
        name: {metric_name}         # Tne metric name to be displayed. Example: Test WER

Valid license identifiers can be found in [our docs](

For the full dataset card template, see: [ file](

Found this in their docu: Sharing your dataset — datasets 1.8.0 documentation

Full MD template : huggingface_hub/src/huggingface_hub/templates/ at main · huggingface/huggingface_hub EDIT: oh nice “import dataset card template” is an option in the GUI and it works!

DBnary is a cool place I should look into further

Dbnary – Wiktionary as Linguistic Linked Open Data

It’s something something Wiktionary something, but more than that I think. “RDF multilingual lexical resource”.

Includes Ukrainian, though not in the dashboard pages: Dashboard – Dbnary.

Download – Dbnary

Learned about it in the context of 240215-2136 LMentry improving words and sentences by frequency, linked by dmklinger/ukrainian: English to Ukrainian dictionary.

Day 1867 / CBT Task filtering instructions (Masterarbeit)

(Context: 240202-1312 Human baselines creation for Masterarbeit / 231024-1704 Master thesis task CBT / 240202-1806 CBT Story proofreading for Masterarbeit)

Ціль: відсортувати добрі і погані тестові завдання по казкам. Погані казки - ті, де проблеми з варіантами відповіді.

Контекст: автоматично створюю казки, а потім тестові завдання по цим казкам, щоб перевіряти наскільки добре ШІ може розуміти суть казок (and by extension - мови). Для цього треба перевірити, чи створені казки та тести по ним взагалі можливо вирішити (і це мають робити люди). Потрібно зібрати 1000 правильних тестових завдань.

Завдання: НЕ вибирати правильну відповідь (вона +/- відома), а вирішувати, чи завдання ОК чи ні.

Типове завдання:


Коротко суть


  1. Нажимаємо на Label All Tasks: 2024-02-10-153708_409x231_scrot.png
  2. Клавіші зручні:
    1. Ctrl+Enter “зберегти і далі”
    2. Ctrl-Space для “пропустити”
    3. Для варіантів в квадратних дужках їх клавішаG


В списку казок натискаємо на label all tasks і бачимо історію з двох частин:

  • context: перші 60% казки. Часто можна не читати взагалі, відповідь буде зрозумілою по другій частині
  • question: останні 40% казки, і якесь слово там буде замінено на “_____”.

Далі бачимо варіанти відповіді і проблеми.

Варіантів відповіді шість. Це різні слова які можуть бути у прочерку. Можливі три типи прочерків:

  • головні герої (Коза, Черепаха, кравчиня)
  • іменники (їжа, одежа)
  • дієслова (пішла, вирішив)

Варіанти мають бути узгодженими з текстом. Узгоджено:

  • синій плащ, черепаха сміялась Не узгоджено:
  • весела кіт, орел полетіла


Переважна більшість завдань ОК, але не всі.

Якщо є питання, кидайте в чат скрін та номер завдання.

Воно в URI: 2024-02-10-152740_252x76_scrot.png

Проблеми в завданні можуть бути логічні і мовні.

Логічні проблеми

  • відповідь знати неможливо
    • текст до і після не дає достатньо інформації щоб вибрати правильний варіант
    • ми тупо не знаємо до кого вони пішли додому, кота чи черепахи, і не можемо дізнатися. Але це різні істоти
  • декілька відповідей правильні
    • Лев сказав Черепасі, що йому потрібен піджак. Черепаха взялася за роботу/шиття.

    • photo_2024-02-10_20-03-32.jpg
    • Декілька варіантів підходять тому ж поняттю. Він почав шити+працювати, він Кіт+підозрюваний.
    • Виключення:
      • тварина/звір. Якщо в варіантах є тварини і слово тварина/звір (а всі коти тварини), то критерій якщо воно натурально може бути вживано. Якщо кіт і їжак йдуть мандрувати, то писати потім кіт і звір дивно. Тобто це проблема тільки якщо можна вжити в тому реченні ці слова і воно буде ОК.

Невідомо – це коли ми тупо не знаємо до кого вони пішли додому, кота чи черепахи, щоб почати шити далі, і не можемо дізнатися. Але це різні істоти

  • немає правильної відповіді
    • Тигр вкусив собаку. Коза/синхрофазотрон закричала від болі: “тигр, за що ти мене вкусив”.

  • варіанти повторюються
    • або один і той самий варіант двічі, або дуже схожі між собою (кіт/котик) і означають те саме
      • Виключення: якщо там два різних персонажа, умовно кіт і його син котик, то все ОК.
    • доконаний/недоконаний вид дієслів дублікатом не вважається (вона летіла/полетіла до свого вулика), але МОЖЕ бути “декілька правильних відповідей” (якщо контекст дозволяє обидва варіанти)

Мовні проблеми

  • неіснуючі слова в варіантах
    • Метелиця, собакі, …

  • граматика в варіантах дає підказки, …
    • … КРІМ дієслів
    • … КРІМ варіанта відміченного F
    • Наприклад, тут є підказки і це завдання некоректне:
      • черепаху/кота/метелика називали лінивОЮ

      • лисиця взяла свій кожух/сумку/їжу…

      • photo_2024-02-10_20-03-36.jpg
    • А ці варіанти ОК, бо виключення
      • Тут “сорочці” не підходить бо “всьому” означає чоловічий рід, АЛЕ під варіантом є літера F - тобто це норм 2024-02-10-152046_622x229_scrot.png
      • Тут можна сказати, що “переслідували” очевидно не може бути перед “будувати” і відкинути варіант навіть не знаючи казки, АЛЕ це дієслова і тут все ОК 2024-02-10-152229_705x223_scrot.png
    • ВИКЛЮЧЕННЯ: правила милозвучності (на жаль) не вважаємо граматичними проблемами.
      • “з твариною/звіром” - “з звіром” граматично не ОК, але ми це ігноруємоjjj

Інші проблеми

  • В деяких казках є граматичні проблеми, не шукайте спеціально, але якщо помітите – кидайте в чат з номером task де знайшли
    • лише раз, в усіх інших тасках по цій історії можна не відмічати
  • Щось інше, для цього поле внизу

Будь-які думки чи нотатки пишіть в полі внизу.

Day 1866

Spacy has both Token.lemma_ and Token.norm_

This could have saved me a lot of time.

And contrasting it with pymorphy’s is interesting.

Rancher setting up gitlab registry secrets

(Note to self: if you are reading this, the HSA k8s howtos exist and have screenshots to describe this exact process…)

  • In the Gitlab project Settings->Repository, create a new Deploy token with at least reading access.
    • username will be ~ gitlab+deploy-token-N
  • Rancher
    • Storage->Secret, create a new secret in of type Custom. Registry Domain Name is the gitlab instance including the port, so w/ the password
    • let’s call it project-x-gitlab-registry
  • Pods
    • In the config:
apiVersion: v1
kind: Pod
  name: lm-eval-sh
  namespace: project-eval-lm-ua
    - name: xxx
  # etc
    - name: project-x-gitlab-registry

Pandas adding prefix to columns and making metadata out of column subsets

One can convert some column values to dict/json easily:

some_cols_subset = ['col1','col2']
df['my_metadata'] = df[some_cols_subset].apply(lambda x: to_dict(),axis=1)  #to_json()

To rename all cols by adding a prefix:


# now these columns are called pr_col1, pr_col2

And of course both at the same time works as well:

tales[csv_md_target_key] = tales[other_cols].add_prefix(tale_metadata_prefix).apply(lambda x: x.to_dict(), axis=1)

# now that column contain a dict representation of the row, and I can later pass it as metadata to log somewhere where I don't want to drag pandas dataframes to, without manually creating dictionary

Day 1865

Sorting Ukrainian words in Python

How to sort Ukrainian words in Python

(Як сортувати українські слова, for the soul that may be googling this in the logical language)

Context: first seen in 231203-1745 Masterarbeit LMentry-static-UA task, where I had this:

Серед 'їжа' і 'ліжко', яке слово знаходиться ближче до літери A в алфавіті?
(end of prompt on previous line)
target string or answer choice index (starting on next line):
>>> ' '.join(sorted(set("А а, Б б, В в, Г г, Ґ ґ, Д д, Е е, Є є, Ж ж, З з, И и, І і, Ї ї, Й й, К к, Л л, М м, Н н, О о, П п, Р р, С с, Т т, У у, Ф ф, Х х, Ц ц, Ч ч, Ш ш, Щ щ, ь, Ю ю, Я я")))

'  , Є І Ї А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ю Я а б в г д е ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ ь ю я є і ї Ґ ґ'


How to Sort Unicode Strings Alphabetically in Python – Real Python

sudo locale-gen --lang uk
Generating locales (this might take a while)...
  uk_UA.UTF-8... done
Generation complete.

> sudo apt install language-pack-uk
>>> import locale
>>> locale.getlocale()
('en_US', 'UTF-8')
>>> locale.setlocale(locale.LC_COLLATE, "uk_UA.UTF-8")

>>> ' '.join(sorted(set("А а, Б б, В в, Г г, Ґ ґ, Д д, Е е, Є є, Ж ж, З з, И и, І і, Ї ї, Й й, К к, Л л, М м, Н н, О о, П п, Р р, С с, Т т, У у, Ф ф, Х х, Ц ц, Ч ч, Ш ш, Щ щ, ь, Ю ю, Я я"), key=locale.strxfrm))
'  , А а Б б В в Г г Ґ ґ Д д Е е Є є Ж ж З з И и І і Ї ї Й й К к Л л М м Н н О о П п Р р С с Т т У у Ф ф Х х Ц ц Ч ч Ш ш Щ щ ь Ю ю Я я'

Bonus/todo: pandas spacy Token vs str sorting

Later I’ll look into this, but a Series of spacy Tokens in two langs gets sorted differently from a series of str.

The first uses a weird order where Latin letters get mixed up with Cyrillic ones, so that English a is close to Ukrainian a.

rich inspect

from rich import inspect
# I use this often

# for more details

# (for the rest, there's `inspect(inspect)`)

# is the hidden gem that made me write this post

The latter shows the help provided by the library, and sometimes (e.g. pandas) it’s excellent.

(Ran the vanilla python inspect by error and have seen the help and it was awesome, so I dug deeper.)

Latest post from Blog

'The Hacker Manifesto', переклад українською

Оригінал: .:: Phrack Magazine ::.
Контекст: Маніфест хакера — Вікіпедія / Hacker Manifesto - Wikipedia
Існуючий дуже класний переклад, не відкривав, поки не закінчив свій: Маніфест хакера | Hacker’s Manifesto | webKnjaZ: be a LifeHacker

                               ==Phrack Inc.==

                    Том I, випуск 7, Ph-айл[0] 3 з 10

Наступне було написано невдовзі після мого арешту...

	                        \/\Совість хакера/\/


	                          +++The Mentor+++

	                           8 січня 1986р.

	Сьогодні ще одного спіймали, пишуть у всіх газетах. "Кібер-скандал:
підлітку повідомили про підозру", "Кіберзлочинця затримали після
проникнення в систему банку".
	Тупа школота[1], вони всі однакові.

	Та чи ви, з вашою трафаретною ментальністю[2] та знаннями 
інформатики зразка першої половини пʼятидесятих[3], коли-небудь дивилися 
в душу хакера?[4] Чи вас колись цікавило, що є причиною його поведінки[5], 
які сили на нього впливали, що його сформувало?
	Я хакер, ласкаво прошу у мій світ...
	Мій світ почався ще зі школи... Я розумніший за більшість інших
дітей, і дурниці, які нам викладають, мені набридають.
	Тупий відстаючий[6], вони всі однакові.

	Восьмий, девʼятий, десятий, одинадцятий клас[7]. В пʼятнадцятий
раз слухаю, як вчителька пояснює, як скорочувати дроби. Мені все ясно. "Ні, 
Вікторія Миколаївна[8], я не написав проміжні кроки, я розвʼязав все усно..."
	Тупий підліток. Мабуть списав. Всі вони такі.

	Сьогодні я зробив відкриття. Я знайшов компʼютер. Ха, почекай-но,
це круто. Він робить те, що я від нього хочу. І якщо він помиляється,
це тому, що помилився я. А не тому що він мене не любить...
                         Або відчуває від мене загрозу...
                         Або думає що я тіпа самий умний[9]...
                         Або не любить викладати[10] і йому тут не місце...
	Тупий підліток. Він постійно тільки грає в свої ігри. Всі вони такі...

	Потім це відбулось... відчинились двері в світ... несучись телефонною 
лінією як героїн венами наркомана, надсилається електронний пульс,
шукається спасіння від невігластва навколо...[11] Знаходиться борд.[12]
	"Це воно... це те, до чого я належу..."
	Я з усіма тут знайомий... попри те, що я з ними ніколи не 
зустрічався, не розмовляв, і колись можливо більше нічого не чутиму про 
них... Я їх всіх знаю...
	Тупий підліток. Знову займає телефонну лінію... Вони всі однакові.

	Та можете не сумніватись,[13] що ми всі однакові... Нас годували
дитячими сумішами з ложки, коли ми хотіли стейк... а ті куски мʼяса, які 
до нас все ж потрапляли, були вже пережовані і без смаку. Над нами
панували садисти, або нас ігнорували байдужі. Для тих, хто хотіли чомусь 
нас навчити, ми були вдячними учнями, але їх було як краплин дощу в

	Цей світ зараз наш... світ електрона і комутатора, світ краси
бода[14]. Ми користуємося існуючою послугою не платячи за те, що могло б 
бути дуже дешевим, якби ним не завідували ненажерливі бариги[15], і ви 
називаєте нас злочинцями. Ми досліджуємо... і ви називаєте нас 
злочинцями. Ми шукаємо знання... і ви називаєте нас злочинцями. Ми 
існуємо без кольору шкіри, без національності і без релігійної 
нетерпимості... і ви називаєте нас злочинцями. Ви будуєте атомні бомби, 
ви ведете війни, ви вбиваєте, обманюєте, і брешете нам, намагаючись 
заставити нас повірити, що ви це робите для нашого блага, і попри все - 
це ми тут злочинці.

	Так, я злочинець. Мій злочин - моя допитливість. Мій злочин - 
оцінювати людей по тому, що вони кажуть і думають, а не по тому, як 
вони виглядають. Мій злочин в тому, що я вас перехитрив, і ви мене 
ніколи не пробачите за це.

	Я хакер, і це мій маніфест. Можливо ви зупините мене як особу, але ви 
ніколи не зупините нас всіх... зрештою, ми всі однакові.


  1. Ph-айл: worst of both worlds between phile and файл
  2. Damn kids: тупі/кляті/грьобані діти/школота1/малолітки2? Дякую цьому твіту Букви, який дає мені моральне право використовувати слово “школота”, бо нічого інше не клеїлося (“Окаяні дітлахи!")
  3. three-piece-psychology: інтерпретую як невисоку оцінку розвитку внутрішнього світу. Тому: пересічним/шаблонним/банальним/трафаретним3/примітивним/нехитрим/безхитрим; psychology: ‘інтелект’ але не зовсім, мені подобається ‘ментальність’
  4. and 1950’s technobrain: Німецький переклад, який сподобався англіцизмами та дав ідею перекласти technobrain в значенні “знання про компʼютери”, а не слово в слово: Berühmte Manifeste 2 – openPunk
  5. хакер/гакер: Вікіпедія вважає обидва допустимими; сам Авраменко ссилаючись на ті самі правила українського правопису теж вважає обидва допустимими, але все ж любить “г” більше (Хакер чи гакер - експрес-урок - YouTube). А я не можу і не буду. Хакер. I will die on this hill.
  6. what makes him tick: TODO, нічого не подобається. Що його рухає/надихає, що у нього в середині, …
  7. underachiever: хай буде “відстаючий”. Хоча пригадую з ЗНО, що суфікси уч/юч обмежені у вживанні, правильніше ВІДСТАЛИЙ мені не подобається.
  8. junior high or high school: тут додаю драми замість дослівності, тому що все ближче до оригіналу, що я можу придумати, занадто канцеляристично: “я закінчую базову чи повну загальну середню освіту”..?
  9. Ms. Smith:
  10. I’m a smart ass
  11. doesn’t like teaching: оплакую невикористаний варіант від душі “ненавидить себе, дітей, і педагогіку”. Дуже оплакую.
  12. a refuge from the day-to-day incompetencies is sought
  13. a board is found: мається на увазі електронна дошка оголошень (BBS — Вікіпедія), дід форумів і прадід іміджбордів. Найцікавіше слово для перекладу. Якщо буде “борд” то збережеться драматизм оригіналу, але є шанси, що хтось спутає з іміджбордами. Коли вони були популярні, нормальні люди в Україні їх не називали ніяк, російською були варіанти “доска”, “бибиэска”4. “BBS” був би найпростішим виходом; “електронна дошка оголошень” знову ж таки канцеляризм. По контексту далі очевидно, що мова йде про якесь спілкування, тому хай буде “борд”, принесу в жертву однозначність і зрозумілість милозвучності.
  14. you bet your ass we’re all alike: як же складно підбирати такі речі. Умовні embeddings з ML тут були б в тему. “Дай мені щось на кшталт ‘авжеж’ тільки більш emphatical”. Попередня версія “Авжеж ми всі однакові!”
    1. You bet – phrases: базара нет, по любому, я вас умоляю
    2. Будьте певні5
    3. ЩЕ Б ПАК — СИНОНІМІЯ | Горох — українські словники
      1. Авжеж?6
  15. the beauty of the baud: Бод — Вікіпедія Нехай мій (і єдиний можливий) переклад буде всім настільки ж зрозумілим, наскільки мені був зрозумілий оригінал, коли я його читав вперше.
  16. profitteering gluttons

Hat tip to: