В дата‑центре «Яндекса» в Сасово «произошёл инцидент», затронувший часть инфраструктуры, сообщили СМИ в компании. Сейчас ситуация на площадке находится под контролем, пострадавших нет. Команда устраняет последствия происшествия и восстанавливает работу затронутых сервисов, добавили в «Яндекса». Также в «Яндексе» официально обратились к пользователям и партнёрам по поводу инцидентов с дата‑центрами компании.
Весной мне хватало подписки за 100 долларов для всех задач по моему пет-проекту. Идея полностью высадить пятичасовой лимит токенов выглядела как вызов. В самом начале лета я уже неплохо справлялся с этой задачей, а в августе лимитов стало хватать только на проработку технического дизайна решений, а до старта реализации приходилось ждать следующей недели. Запускал в работу и тратил весь недельный лимит примерно за 3 дня.
В cентябре у меня была подписка уже за 200$, но и её лимиты не выглядели недостижимыми. Друзья и коллеги рассказывали, что у них давно по максимальной подписке на Claude и GPT враз и планы купить даже третью!
Вливать дополнительные деньги выглядело тупиковым сценарием и я начал разбираться, как можно оптимизировать потребление токенов. Главная причина нашлась не в сложности выполняемых задач и объеме вычитываемого кода, а в банальном повседневном удобстве.
Недавно в статический анализатор PVS-Studio была добавлена поддержка JavaScript/TypeScript, и он на старте умеет искать ошибки, связанные с потоком управления. Причём тут граф потока управления, как мы его добавили и чем это полезно — читайте в этой статье.
В прошлых статьях я писал про свой путь в IT, а теперь хочу рассказать про свой проект, с кем еще не знаком, то давайте знакомиться.
Меня зовут Денис, я 22 года в IT: прошёл путь от разработчика до руководителя группы разработки. Много лет строю команды, наставляю людей и внедряю автоматизацию, в том числе на базе AI. Поэтому, когда моя супруга, коуч ICF и системный аналитик с 18-летним опытом в IT, показала мне, сколько времени у "помогающих" специалистов уходит на всё вокруг самой сессии, я сразу узнал знакомую картину - то с чем ежедневно сталкиваюсь в своей работе и пытаюсь автоматизировать: слишком много инструментов там, где нужен один. Так мы вместе начали делать 121ai.
Я собирался написать статью про Markdown. В процессе внутри документа оказался Doom.
Разбираемся, почему два пробела меняют перенос строки, обратные кавычки не всегда спасают таблицу, а один .md по-разному выглядит на Хабре и GitHub. Прямо в статье можно менять разметку в лаборатории, решать задания и проверять результат. Есть GIF, вложенные спойлеры, маленький квест и разбор того, как упаковать ресурсы Doom в Markdown — и что на самом деле запускает игру.
Работаю удалённо. Столкнулся с такой ситуацией. Пишет мне руководитель примерно следующее: "Смотри почту. Там HR мне написала, что по статистике у тебя было плохое рабочее время в отдельные дни. Нужны твои мысли как ответить."
Смотрю почту. Там график учёта рабочего времени. Где указано, что в отдельные дни у меня были показатели ниже, чем в другие дни. Да, у нас на рабочих ноутах стоит софт трегинга времени (в одном из документов при приёме на работу я видел про это). Только вот дни эти были почти 2 месяца назад.
«Сколько стоит?», «А в другом цвете есть?», «До скольки вы работаете?», «Как оформить возврат?». Если вы ведёте сообщество с живой аудиторией, то эти вопросы уже читали наизусть. И отвечали на них раз сто. Каждый раз с нуля, потому что копипаст выглядит холодно.
Есть способ передать эту рутину тому, кто не устаёт: ИИ-бот с нейросетью внутри. Он мгновенно консультирует по товарам, записывает на услуги, разбирает частые вопросы и говорит ровно тем тоном, который вы ему зададите.
Хорошая новость: чат-бот с искусственным интеллектом для сообщества собирается в конструкторе GPTunneL без единой строчки кода. Раньше конструктор работал только с Telegram, а теперь один и тот же бот подключается ещё к ВКонтакте и MAX. Инструкция, модель и лимиты у него общие, а каналы включаются на вкладке «Каналы».
Дальше в статье я опишу весь маршрут: от пустого бота до первого ответа в сообщениях сообщества. Девять шагов со скриншотами – обещаю, что ни одного «а теперь откройте консоль».
Я много работаю с текстом и где-то год назад задумался о покупке E-Ink монитора.
Цены на такие устройства крайне высоки и пришлось отложить покупку до тех пор, пока под собираю требуемую сумму денег. А тем временем начал изучать обзоры.
Видео обзоры на устройства похожи на синтетические тесты производительности компьютерных комплектующих. С одной стороны, они показывают его функциональные возможности, с другой стороны, как правило, в них отсутствует опыт использования на реальных задачах.
Компания Sipeed запустила на Kickstarter сбор средств на SLogic32U3 — компактный логический анализатор с 32 цифровыми каналами и интерфейсом USB 3.2 Gen 2 на 10 Гбит/с. Устройство предназначено для отладки электроники. Оно записывает цифровые сигналы и помогает разбираться в схемах обмена данными между компонентами.
Часть функций Алисы AI временно недоступна, ответы нейросети могут приходить с задержкой. На «Яндекс Станциях» возможны паузы перед ответом и перебои в работе некоторых функций, а отдельные устройства умного дома могут работать нестабильно, сообщила команда «Алисы» от «Яндекса».
До GoCloud Tech 2026 осталась неделя: успейте зарегистрироваться
15 октября в Москве и онлайн пройдет ежегодная конференция GoCloud Tech 2026. Если вы еще не выбрали доклады и не прошли регистрацию — сейчас самое время.
Что вас ждет:
🎤 3 трека. Инфраструктура, Разработка, Данные и ML. 👨💻 Воркшопы. Практические сессии с ноутбуками — от Spark Connect до Guardrails Filter. 🧪 Лаборатория решений. Уютный сеттинг компьютерного клуба, где можно эксклюзивно протестировать сервисы, которые еще не вышли, и поделиться впечатлениями. ⚙️ Технозоны. Пространство для живого общения с командами коллег по цеху и каверзных вопросов напрямую инженерам, создающими сервисы. 💡 Доска инженерных решений. Место, куда приходят с проблемой, а уходят с карточкой готового решения. 🚀 Лаборатория карьеры. Пункт бесплатной прокачки резюме, знакомства с культурой и ценностями Cloud.ru и ИТ-профессиями будущего.
Как и в предыдущие месяцы, по итогам сентября мы решили рассказать про то, как изменилась GigaIDE за прошедший месяц. Ниже — краткий обзор обновлений Pro-функциональности GigaIDE, которую можно найти на нашем маркетплейсе.
Привет, Хабр! Китайская компания Huawei добралась до настольных ПК с собственной операционкой. Недавно корпорация представила HM650 на HarmonyOS. Новинка предназначена для офисов и госучреждений, продажи обещали начать в октябре 2026 года. Внутри заявлен Kirin X90, тоже собственного производства. Вообще говоря, корпорация в течение несколько лет собирает связку из своего железа, инструментов разработки и магазина приложений. Похоже, это финальный этап. Давайте посмотрим, что сейчас представляет собой новая операционная система и железо к ней.
В предыдущей части статьи я рассказал об особенностях реализации многозадачности для ВПО. Однако, какой бы ни был выбран подход к многозадачности, архитектура самих задач напрямую влияет на эффективность работы всей встраиваемой системы.
Для достижения оптимальной работы системы, задачи необходимо проектировать по принципу эффективного использования процессорного времени. Т.е. задача должна использовать процессорное время исключительно для полезной нагрузки. Данный принцип выполняет 2 основные функции: Улучшение отзывчивости системы и эффективного потребления электроэнергии.
Каждый актив в инфраструктуре проходит свой жизненный цикл: он появляется, функционирует, а со временем выводится из эксплуатации. Новые активы часто создаются как копии существующих, но со временем обрастают уникальными особенностями. Из-за постоянных изменений в инфраструктуре возникают аномалии данных: дубликаты, «склейки» и цифровые призраки — активы, которых уже нет, но они продолжают числиться в системе.
Чтобы справиться с этой проблемой, нужно решить три нетривиальные задачи: сопоставить данные из разных источников с конкретным активом, корректно обработать изменения между предыдущим и новым состоянием, отследить жизненный путь актива и зафиксировать момент его исчезновения.
Сегодня Anthropic являются лидером рынка облачных ИИ. Их модели успешно конкурируют по глубине мышления с OpenAI и другими.
Это сегодня даёт королю некие привилегии и многие недружелюбные шаги в клиентской политики прощаются. На память приходят перманентные баны аккаунтов дорогих максимальных подписок с потерей сумм на балансе, жесткие фильтры с высоким процентом ложных срабатываний, когда часовая сессия ловит блокер safeguards и теряется закрытие смены и запись в память агента сделанной работы, а новая сессия выжигает сотни токенов чтобы заново поднять контекст, и всё это без гарантии того что в этой сессии ты снова не наткнешься на очередной баг сторожа модели и не потеряешь прогресс…
На днях стало известно что теперь причиной бана может стать оскорбление в адрес модели. Я не сторонник оскорблений кого либо и чего либо, но и тут есть предел суровости как по мне.
Штука в том, что, некогда великие легко могут оказаться вторыми. Пока OpenAI не догнал Anthropic (по моему личному мнению) по качеству и глубине мышления, но индустрия развивается сейчас стремительно, чаша весов может перевесить в другую сторону в любой момент: не OpenAI, так другая тёмная лошадка зайдёт на рынок. И вот тогда тот запас прочности и кредит доверия, который они сейчас подрезают своей политикой, быстро придёт на память и станет ещё одним фактором массового исхода. Нельзя опираться на одну сваю и подрезать другие: когда основная разрушится, не останется вспомогательных.
Бизнес и конкуренция — беспощадная штука. Вспомните Rambler, Yahoo, Nokia и других ушедших в тень и исчезнувших с горизонта лидеров. А ещё почитайте историю Blockbuster: как она ввела жёсткую клиентскую политику проката, как душила штрафами и как её разгромила Netflix, придя и просто предложив простую схему и привлекательную альтернативу. Клиенты быстро припомнили все грехи первой и так же легко и быстро перешли ко второй.
Таких Blockbuster в истории сотни. Поэтому нельзя надевать корону, пока позади нет хотя бы пары поколений гарантированных адептов
Кстати Кока-Кола — совершенно противоположный пример: стала достоянием американской нации во время войны и закрепила позиции в сердцах нескольких поколений.
Переживут ли Anthropic завтрашний день в котором могут взойти новые звезды? Конечно переживут! Но кем они будут в этом дне в глазах мирового сообщества когда появится реальный выбор в удобстве при том же качестве… Куда качнётся маяник зрительских симпатий? История покажет
Сколько сообщений в секунду выдерживает MQTT‑брокер? Без описания нагрузки этот вопрос почти ничего не говорит. Приём сообщений от множества устройств, доставка одного сообщения тысяче подписчиков и обслуживание сотен тысяч соединений нагружают сервер по‑разному.
Я сравнил Mosquitto, EMQX, FlashMQ, HiveMQ Community Edition и XMQ на одном AWS‑стенде. Меня интересовали доставленная скорость, задержка и потребление CPU и памяти, а также то, что происходит, когда брокер не успевает за заданной нагрузкой.
Сразу обозначу свою заинтересованность: я разработчик XMQ. Генератор нагрузки xmq_scn также входит в этот проект. Поэтому рядом с результатами нужны версии, сценарии, конфигурации и исходные отчёты: читатель должен иметь возможность проверить эксперимент.
ИИ в разработке на Python, C++, JavaScript и других языках уже довольно привычное дело. На Хабре об этом много пишут, часто спорят и регулярно обсуждают, как теперь должна выглядеть работа программиста.
Ну а что происходит с программированием ПЛК?
На первый взгляд, задача похожая. Есть язык, переменные, условия, таймеры и функциональные блоки. Почему бы не попросить модель написать алгоритм управления насосом или конвейером?
Попросить уже можно, но пока не все так просто. Появляется все больше специальных инструментов, которые читают PLC-проекты, объясняют LAD, генерируют код на ST и в некоторых случаях сами запускают компиляцию. Но в работе с ними пока хватает своих нюансов.
В этой статье я попытался разобраться, что сегодня представляют собой ИИ-инструменты для работы с кодом ПЛК, что они действительно делают и куда все это движется.
Натан Ламберт (Interconnects) о том, почему спор о запрете моделей с открытыми весами ведёт к проигрышу для всех. Большинство задокументированных атак пока совершено через закрытые модели, отчёт Anthropic про GLM-5.3 обходит главный вопрос, а китайские лаборатории оценивают риски по-своему. Вывод автора: кто хочет запретить открытые веса ради безопасности, должен быть готов запретить и публичные API фронтирных моделей.