CodeKitHubBlog
Útmutatók, hibajavítások és oktatóanyagok — mindegyik alatt közvetlen linkkel a megoldó eszközhöz.
Miért nem jutsz vissza a kiindulóponthoz +50% után −50%-kal
Egy részvény 50%-ot emelkedik, majd 50%-ot esik — azt várnád, hogy nullán vagy, pedig 25%-ot buktál. Ez a százalékos változások aszimmetriája, és ezért számít akcióknál, fizetésnél és befektetésnél.
Miért került automatikus palettakinyerés a színválasztó eszközbe
Egyetlen pixelre kattintva megkapni a hex-kódot csak a felét válaszolja meg annak, amit a dizájnerek valójában kérdeznek. Így adtuk hozzá az egykattintásos palettakinyerést, és ez az egyszerű algoritmus áll mögötte.
Így akadályozzuk meg, hogy adó- és bérkalkulátoraink csendben elavuljanak
Az adókulcsok, társadalombiztosítási százalékok és minimálbérek évente változnak — egy tavalyi számokkal működő kalkulátor rosszabb, mint ha egyáltalán nem lenne kalkulátor. Íme az automatizált rendszer, amit azért építettünk, hogy ezt a felhasználók előtt elcsípjük.
Miért bontottuk szét az MD5/SHA-256 eszközünket két külön oldalra
Egy közös hash-eszközoldal csendben veszítette a keresési forgalmat az olyan konkrét lekérdezéseknél, mint a "decode sha256" és az "md5 decrypt" — íme a forgalmi adatok, amelyek miatt szétbontottuk, és hogy miért nem mindig az összecsomagolás a hatékony választás.
Miért nem a "14. nap" a peteérés napja — hogyan számítják ki valójában a termékeny időszakod
A menstruációs ciklusról szóló leggyakrabban ismételt állítás — hogy a peteérés a 14. napon történik — a legtöbb ember esetében téves. Íme, honnan ered ez a szám, miért számít mindent felülíróan a ciklushossz, és hogyan becsülheted meg valójában a peteérés napját és a termékeny időszakod.
Hány kalóriát egyél naponta? BMR és TDEE, egyszerűen elmagyarázva
A legtöbb kalóriatanács átugorja a két számot, ami igazán számít: a BMR-ed (amit a tested nyugalomban éget el) és a TDEE-d (amit a valós életben égetsz). Mutatjuk, miben különböznek, hogyan számolják őket, és melyiket használd fogyáshoz, súlytartáshoz vagy hízáshoz.
A legolcsóbb LLM API 2026-ban: teljes ár-összehasonlítás, 19 modell
OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM és Grok modellek a legolcsóbbtól a legdrágábbig rangsorolva, kevert tokenenkénti költség alapján. A legolcsóbb és a legdrágább modell között több mint 60-szoros az árkülönbség.
Miért kerülnek az LLM API kimeneti tokenek 4-8-szor többe, mint a bemeneti tokenek
Az OpenAI, az Anthropic és a Google is jóval magasabb áron adja a kimeneti tokeneket, mint a bemenetieket — ugyanaz a minta minden szolgáltatónál. Íme a tényleges ok, és hogy mit jelent ez a promptírás szempontjából.
Nézd meg, mely alkalmazások és oldalak férnek hozzá a Google-fiókodhoz (és vond vissza a hozzáférést)
Minden egyes „Bejelentkezés Google-fiókkal” kattintás hosszú távú hozzáférést ad az alkalmazásnak a fiókodhoz. Megmutatjuk, pontosan hol nézheted meg a teljes listát, mit jelentenek az egyes jogosultsági szintek, és hogyan vonhatod vissza őket.
HEIC konvertálása JPG-vé Windowson (Apple-szoftver nélkül)
Az iPhone-fotók .heic fájlként landolnak a Windowson, amit az alkalmazásaid fele nem tud megnyitni. Íme az összes valós megoldás — a Windowsba már beépítettől a telepítést nem igénylő böngészős eszközig.
Amikor a hex–szöveg konvertálás félremegy: a kódolási hibák, amelyek a bájtokból szemetet csinálnak
A hex érvényes, a konvertáló hiba nélkül lefutott, a kimenet mégis értelmetlen. Íme a valódi okok — kódolási eltérések, bájtsorrend és csoportosítási hibák —, és hogy csípheted el mindegyiket.
JSON fanézet vagy táblázatnézet: melyikkel debugolsz ténylegesen gyorsabban
Mindkét nézet ugyanazokat az adatokat mutatja, de teljesen más problémák megoldásában jók. Mutatjuk, hogyan válaszd ki a megfelelőt, ahelyett hogy azt használnád, amit az eszközöd elsőként megnyit.
Regex mohó és lusta illesztés: miért markol túl sokat a mintád
A regexed rövid tesztstringeken működik, valós adaton viszont sokkal többet markol fel, mint akartad. Ez szinte mindig egy mohó kvantor — íme a tényleges javítás, pontos, karakterenkénti magyarázattal, miért történik.
Miért ad rossz karaktereket a bináris–szöveg konvertálásod
Az 1-esek és 0-k jól néznek ki, a konvertáló nem jelzett hibát, a kijövő szöveg mégis rossz vagy tele van mojibake-kel. Íme, mi okozza valójában — csoportosítás, bitsorrend és kódolás, ebben a valószínűségi sorrendben.
Miért bukik el az OCR könyvoldalak fotóin (és miért elég pár fok dőlés az egészhez)
Egy tankönyvoldalról készült fotó szöveggé alakítása általában olvashatatlan zagyvaságot eredményez — nem a régi papír vagy a rossz világítás miatt, hanem egy apró kameraszög miatt, amit szinte senki nem vesz észre. Íme a tényleges adatok.
„Unexpected token” hiba a JSON.parse-ban: terepkalauz minden okhoz
A JSON.parse SyntaxError: Unexpected token hibát dob? Mutatjuk, hogyan olvasd a hibaüzenetet, a 7 leggyakoribb okot, és hogy javíthatod mindegyiket másodpercek alatt.
Hogyan nézz meg egy óriási JSON-fájlt anélkül, hogy lefagyasztanád a böngésződet
Egy 200MB-os JSON-fájl szinte bármelyik böngészőfület lefagyasztja, formázóstul. Mutatjuk, miért történik ez, és mi a tényleges munkafolyamat ekkora fájlok megnyitásához.