Если ты только погружаешься в работу с инференсом на C++ и тебе интересно получить представление о том, как можно собирать и запускать популярные ML-библиотеки, то я рад поделиться базой, которую я использую в своих проектах.
Здесь ты найдёшь простые проекты, решающие основные ML-задачи, и немного теории к этому коду.
Надеюсь, что приведённый код может стать первой рабочей версией для новых фич в твоих проектах.
Один добрый человек на Хабре сообщил, что сеть Aristotle, для доказательства теорем и строгого решения задач, доступна бесплатно. Как раз сейчас есть такая задача, которую нужно проверить, подтвердить или опровергнуть - расчеты по конструкции летающей тарелки, из моей предыдущей статьи, проведенные с помощью обычной, теперь уже, LLM и калькулятора.
Подготовку задания делал с помощью Grok, потому что он, по заверениям Маска, заточен на решение сложных задач (а тут есть формулы), и кроме того, хорошо знаком с сетью Aristotle, а если что, может быстро посмотреть в интернете.
Первым делом попросил Grok изучить мою предыдущую статью и сформировать о ней мнение, что называется, сделать ревью. Grok прочитал статью на сайте и обрисовал ясную картину: понял главную задачу, конструкцию и принципы действия.
Купил Netcraze Ultra NC-1812 (ex-Keenetic) и настроил на нём XKeen/Xray. Базовый режим у меня уже работал: часть трафика выбранных устройств идёт через отдельный профиль, остальное — напрямую. Но понадобилось выделить пару устройств в “полный” режим, чтобы весь их трафик шёл через отдельный профиль выхода, и при этом переключать всё не правкой конфигов, а просто переносом устройств между политиками в интерфейсе роутера. В статье показываю, как я сделал три режима на одном роутере (Direct / Split / Full): включил в NDMS “Клиент прокси”, добавил прокси-подключение, сделал отдельную политику для Full и минимально дополнил конфиг Xray. Плюс — как затем добавить ещё один Full-профиль по той же схеме
Питтсбургский стартап Skild AI привлек $1.4 млрд в раунде Series C, который возглавил SoftBank. Среди инвесторов — венчурное подразделение Nvidia, Джефф Безос, Macquarie, Samsung, LG и Salesforce Ventures. Оценка компании выросла с $4.5 до $14 млрд — утроение за семь месяцев. Всего с момента основания в 2023 году Skild привлек более $2 млрд.
Мне нравится кофе. Не как культ, а как инструмент: включить голову утром, мягко поддержать фокус до обеда. Но долго я жил в режиме «еще одну чашку и дотяну». Итог: дрожь в руках, провал энергии днем и плохой сон. В статье о том, как я перестроил день так, чтобы кофе помогал, а не мешал.
Claude Code: настройка хуков, MCP и субагентов текстом, без правки конфигов вручную
А вы знали, что можно настраивать Claude Code, прямо через Claude Code?
Для этого достаточно написать в чат, например:
Добавь хук, блокирующий глобальные rm -rf команды
или так:
Установи Grafana MCP
Измени мой апи ключ GitHub в конфиге MCP на ...
Классно же?
Так вот, я удивлюсь, если вы знали о такой возможности, потому что в действительности в дефолтном Claude Code такая возможность отсутствует. Поэтому я сделал плагин, который позволяет вносить в настройки CC почти любые изменения, просто написав об этом текстом самому клоду, как в примерах выше - плагин так и называется Claude Code Reflection.
Что еще входит в плагин:
Управление скиллами
Просмотр, настройка, удаление, перемещение user scope - project scope и даже ревью.
Управление субагентами
Создание, изменение и удаление субагентов с корректными разрешениями.
Создание и публикация плагинов
Сделали классный скилл или скиллы и хотите упаковать их в плагин и отдать в пользование этому миру? Не проблема, claude-plugins-manager скилл там как раз для этого.
Напомню, что поскольку весь функционал плагина реализован в виде скиллов, они очень экономны к контексту (менее 500 токенов в сумме).
Ну, и бонусом: Claude Best Practices Skill
Скилл проверяет, на сколько хорошо ваш проект (кодовая база) и сам клод оптимизированы под эффективную работу Claude, и фактически делает аудит контекста и кода, и дает рекомендации по оптимизации. Еще, это скилл можно в принципе поспрашивать про актуальные лучшие практики CC.
Устанавливается двумя командами. Запускам claude и:
Сначала добавляем маркетплейс, чтобы плагин появился в поле зрения:
/plugin marketplace add https://github.com/CodeAlive-AI/claude-code-reflection-skills.git
Теперь ставим сам плагин
/plugin install claude-code-reflection-skills@claude-code-reflection-skills
Перезапускаем Claude Code и вуаля — теперь ваш клод как после сеанса к психотерапевту, прокаченный рефлексией.
Репо: https://github.com/CodeAlive-AI/claude-code-reflection-skills
Мой канал в Telegram "AI Driven Development": https://t.me/ai_driven
Интересное за день 1.
Попробую новую рубрику. Иногда не хватает перспективы в размышлениях «Много ли я за день узнал нового? А за месяц? А за год?». Буду решать проблему конспектом в конце дня. В основном, конечно, айтишные темы. Но будет и про отцовство.
Общее
Слово «деним» от французского "sarge de Nime" по названию ткани из города Ним.
Айтишное
Узнал, как в миграциях Алембик использовать плейсхолдеры и сырые строки. Точно в шаблон script.py.mako засуну че нить, как руки дойдут. Пример:
PATTERN = r"some_regexp_pattern"
TRIGGER_TYPE = "angry"
def upgrade() -> None:
op.execute(
sa.text("""
INSERT INTO triggers (pattern, type)
VALUES (:pattern, :trigger_type)
ON CONFLICT (pattern) DO NOTHING
""").bindparams(pattern=PATTERN, trigger_type=TRIGGER_TYPE)
)Покрывать тестами запросы в БД требует дополнительного контейнера с тестовой БД и кучи фикстур, или нужно делать базу сбоку в том же контейнере. Короче, не зря мокают походы в БД, нужно повозиться.
В бою попробовал манкипатчинг на рандомизатор randint. В сигнатуру функции не пришлось добавлять аргумент-рандомизатор. Вместо этого unittest питоновский позволяет в момент теста переопрелелять, что делает функция, и вернуть любое значение.
class TestCheckRollAboveThreshold():
def test_roll_below_threshold(self):
with patch("app.tg.lottery.randint", return_value=11):
assert check_roll_above_threshold(upper_boundary=100, threshold=10) == TrueВспомнил, как пользоваться pytest-cov и засунул команду на вызов сбора отчета в makefile
Попросил чатгпт составить регексп на все оскорбления, что она придумает на русском. Вообще она рекомендует использовать для фильтрации базара библиотеки, сравнивающие «леммы» со словарями. Не сталкивался, не лингвист. Для этого есть pymorphy2. Результат в комментарии приложил.
У телеграмма в библиотеку https://python-telegram-bot.org/ встроен apscheduler, с которым я уже работал. Эта биба позволяет выполнять фоновые задачи по расписанию: слать сообщения в чаты, искать что-то в инете и тд. Очень удобно и нужно меньше приседаний с управлением ивент-лупом. Создаем функцию-шедулер, передам в нее коллбек, вызываем запуск шедуллера при иницализации бота. Все.
# Запустить планировщик задач для лотереи
async def scheduler(app):
jq = app.job_queue
jq.run_repeating(callback=daily_lottery_win, first=datetime.datetime(year=2025, month=11, day=12, hour=5),
interval=86400)
if name == '__main__':
application = ApplicationBuilder().token(config.tg.bot_token).post_init(scheduler).build()
В эпоху ИИ-хайпа многие обещают, что теперь кодить не нужно — достаточно «поговорить» с моделью. Автор решил проверить это на практике: за три вечера, используя только бесплатные версии Claude и Qwen, он создал прототип приложения для мониторинга игровых событий в реальном времени через чтение памяти процесса Royal Quest.
Путь оказался тернистым: от неактуальных логов и зашифрованного трафика — к CheatEngine, Wine на macOS, PyInstaller и проблемам с кодировкой. Чат-модели помогли быстро сгенерировать ядро приложения, реализовать экспорт в JSON/TXT и даже простой дашборд, но каждая итерация сопровождалась багами, потерей контекста и переписыванием кода с нуля.
Делюсь честным опытом: где ИИ действительно ускорил разработку, а где превратил её в бесконечный цикл «запрос → правка → провал». В финале — практические рекомендации: как структурировать проект для ИИ, сохранять контекст и избегать типичных ловушек.
Результат — рабочий MVP, открытый на GitHub, и убедительный вывод: ИИ — мощный соавтор, но пока ещё не замена внимательному разработчику.
Когда релиз раскатан не на всех, классическая схема "до" и "после" начинает рушиться: метрика растет или падает одновременно из-за сезонности, внешнего фона и изменений в каналах, а не только из-за продукта. При этом AB теста может не быть, но данные по группам есть почти всегда: по гео, сегментам, кластерам, витринам.
В этой статье разбираю два практических подхода, которые позволяют оценить эффект релиза в таких условиях. Первый - diff-in-diff: сравниваем, насколько изменилась метрика в затронутой группе относительно контрольной, и тем самым вычитаем общий фон, который влияет на всех. Второй - синтетический контроль: строим базовую линию для затронутой группы как сумму метрик нескольких контрольных групп с весами, подобранными так, чтобы до релиза эта конструкция максимально повторяла историю затронутой группы.
Отдельный акцент на том, что обычно искажает выводы: заметный рост или падение разницы между группами до релиза, изменения состава, локальные акции или технические инциденты в контрольных группах, а также ситуации, когда базовая линия плохо повторяет период до релиза и тогда мы измеряем в основном ошибку модели, а не эффект релиза. В конце показываю, какие проверки стоит сделать, чтобы результат не держался на удачно выбранных границах периода или на одной контрольной группе.
Если в первой части мы работали с одной временной линией метрики, то здесь переходим к более распространенному случаю: несколько групп, частичная раскатка и необходимость отделить влияние релиза от общего шума.
RedOS - это импортзамещанная ОС, по сути - пряморукая центосообразная сборка.
Sway - это тайлинговый оконный менежер.
По умолчанию RedOS идет с DE Mate. Есть также сборки на Gnome и KDE. А вот тайлинговых сборок по умолчанию не предлагается, к сожалению. Давайте поставим sway.
Спойлер. Я ожидал, что будет штурм и превозмогание, а оказалось, что все встало просто на раз, как родное. И Wayland, и сам sway, и все родные апплеты от Mate.
Привет, Хабр! Мой путь в мире IT официально начался относительно недавно: в октябре 2025 года. До этого программирование вообще не выходило за рамки увлечений. Но однажды я решил испытать удачу и выйти на тропу приключений, после которой я уже не вернулся прежним...
В Японии порядка 140 предприятий, которым более 500 лет. Они пережили десятки войн, императоров, катастрофические землетрясения, цунами, депрессии, и так далее.
Эти сверхпрочные старинные предприятия называются «shinise». Исследования показывают, они, как правило, имеют одну общую характеристику: у них много наличных денег и почти нет долгов. Так они выдерживают столетия постоянных бедствий и черных лебедей.
Одна из самых частых и болезненных проблем в IT-командах — коммуникация с внутренними заказчиками. Со стороны разработки заказчики выглядят как генераторы сырых ТЗ, вечных правок и нереалистичных сроков. Со стороны бизнеса IT-специалисты кажутся «черным ящиком», который работает медленно, негибко и допускает ошибки.
До аналитики я три года руководил клиентским сервисом, где сформировал методологию работы с клиентами. Этот опыт помог мне найти ключ к гармонии: работать с заказчиками как с клиентами. Разница в том, что клиента мы стремимся не потерять, а значит, ведем себя более ответственно и проактивно.
В этой статье я собрал 11 принципов, которые помогут выстроить такую коммуникацию.
В любой более менее большой компании разработчиков вы найдете и человека на "окошках", и трушного линуксоида, и любителя лавандового рафа на альтернативном с яблоком на крышке ноутбука. И если человек с windows с большей вероятностью будет пользоваться WLS (подсистему linux), то вот человек с macOS попробует запустить проект у себя нативно, и это может привести к проблемам с совместимостями некоторых библиотек. Также, учитывая что с высокой долей вероятности ваше приложение будет крутиться в docker контейнере на сервере, не плохо было бы понимать то, как оно работает конкретно в нем. Поэтому зачастую решением которое подойдет всем для корректной разработки приложения без проблем с совместимостью, это запуск и отладка приложения на компьютере разработчики в независимости от установленной ОС прямо в docker. И так я описал мотивацию, перейдем же к настройке вышесказанного.
Для начала необходимо добавить установку библиотеки debugpy для работы отладчика в наше приложение. вы пожете добавить ее в общий фаил requirements.txt или добавить команду DockerFile.
Писать надо только тогда, когда не можешь не писать (С) Л.Н. Толстой
Задача, которая заняла бы 2 - 3 месяца классической разработки, была решена за 2 дня с помощью Claude и n8n. Автоматизировал валидацию конфигураций шкафов управления освещением, делегировав написание проверок самим инженерам через промпт-инжиниринг. Кейс про то, как AI меняет не только код, но и процессы.
Искусственный интеллект всё чаще воспринимают как универсальное решение: он обещает заменить людей, сократить издержки и ускорить бизнес-процессы. Но на практике компании всё чаще сталкиваются с обратным эффектом — ростом сложности, затрат и числа инцидентов.
Эта статья не против ИИ. Она про зрелость, ответственность и честный разговор о том, где ИИ действительно помогает бизнесу, а где делает больнее.
Спустя всего несколько дней после презентации Claude Cowork компанией Anthropic исследователи в области безопасности задокументировали критическую уязвимость, позволяющую злоумышленникам красть конфиденциальные файлы пользователей посредством внедрения скрытых командных запросов - хорошо известной проблемы систем искусственного интеллекта.
Когда я был разработчиком я задавался вопросами: как разделить код на классы? какие модули выделить?
Когда я стал архитектором я задавался вопросами: зачем же мы наплодили 200 микросервисов? стоит ли выделять новый или пора объединять?
Когда я стал руководителем я задавался вопросами: как разделить людей на команды разработки? стоит ли создавать новый отдел или расширить ответственность старого?
И всё это хотелось сделать оптимальным эффективным образом.
И я понял, что все эти вопросы сводятся к ряду единых принципов о том как делить, которые можно применять на любом уровне. И этим важным для себя осознанием, после 20 лет в разработке, я хочу поделиться.
Издательство «Бомбора» открыло предзаказ на кулинарную книгу по вселенной Atomic Heart. Фанатов ждёт завтрак учёного из столовой Предприятия 3826 или, к примеру, блюда из хижины бабы Зины.
Авторы проекта подготовили 50 аутентичных рецептов, включая нескольких коктейлей, например, шот «Водородная бомба». Все они разделены на шесть типов: завтраки; салаты и закуски; первые блюда; вторые блюда; десерты; напитки. На страницах книги можно найти как знакомые блюда, например борщ или ватрушку, так и оригинальные варианты, вроде «нейрополимерного желе». Рецепты в книге сопровождаются комментариями ХРАЗа и юмором в духе советских плакатов. Также фанаты увидят новые арты, посвящённые вселенной игры.
Илон Маск объявил о запуске Colossus 2 — первого в мире гигаваттного кластера для тренировки ИИ. Суперкомпьютер потребляет больше электричества, чем Сан-Франциско на пике нагрузки, и будет тренировать новые версии Grok, а также другие ИИ-продукты xAI. К апрелю мощность Colossus 2 вырастет до 1,5 ГВт.