Моя лента

Разработка большой фичи с нуля часто начинается обманчиво легко. Заказчик объяснил идею, команда обсудила экраны, разработчики примерно представляют архитектуру. Можно приступать. Но стоит перейти от общего замысла к конкретному поведению, как появляются вопросы, на которые у каждого участника свой ответ.

Возьмём веб-систему бронирования общего оборудования. Сотрудник выбирает проектор и время, подтверждает бронь, при необходимости отменяет её. Звучит как несколько форм и CRUD. Иллюзия простоты исчезает, когда два человека одновременно бронируют один проектор, временный резерв зависает навсегда, а отменённая заявка продолжает занимать время в календаре.

Разберём, как пройти путь от такой идеи до реализации через LLM: сначала сделать правила видимыми, затем согласовать модель и контракты, после этого передавать агенту небольшие задачи. Это учебный пример, а не отчёт о внедрении или обещание определённого ускорения.

23:14. Ночная смена в SOC — центре мониторинга, где аналитики круглосуточно разбирают сигналы о возможных атаках. Аналитик смотрит в экран шестой час. За смену пришло больше 400 алертов, первые полсотни оказались ложными. Он это понял быстро, а система — нет: система продолжает присылать предупреждения с той же частотой и с той же пометкой «высокая важность». К 340 алерту рука тянется к кнопке «Закрыть» раньше, чем глаза дочитывают текст. На 388 аналитик пропускает реальную атаку.

Разбор инцидента займет неделю, а то и больше. Вывод будет стандартный: человеческий фактор. Аналитик не среагировал, значит, нужно усилить контроль, дописать регламенты, провести обучение.

Никто не посмотрит на экран, перед которым аналитик просидел шесть часов.

Написала аналитику по результатам тестирования трех вузовских ИИ-детекторов на академических текстах с известным происхождением. Один и тот же текст оценивается разными системами детектирования от нуля до шестидесяти процентов ИИ, а показания одной системы меняются на треть за полтора месяца. Предлагаю обсудить более эффективный способ определения авторства, чем тот, что применяется сейчас.

Привет, Хабр! С вами команда Russtech — разработчики IT-решений ведущего российского оператора рекламы вне дома Russ (входит в RWB).

В этой статье мы детально разберем процесс автоматизации подбора рекламных поверхностей — и объясним, какую пользу это дает. Вы узнаете о различных алгоритмах формирования рекламных кампаний, особенностях составления адресной программы с учетом локации, а также о том, как выбор метода расчета расстояния между объектом рекламодателя и рекламной конструкцией зависит от конкретного сценария медиапланирования. Для удобства объекты рекламодателя будем называть объекты POI (Points Of Interest, т. е. «точки интереса»). К ним будут относиться магазины, офисы продаж, пункты выдачи заказов, сервисные центры и другие локации, куда рекламодатель планирует привести свою целевую аудиторию.

Для экспериментов с ИИ в AppSec необязательно покупать облачную подписку. Модель можно запустить на рабочей станции, связать с анализаторами кода и поручить ей часть исследования. Открытые инструменты-обвязки позволяют настраивать такую работу под своё приложение. Таким образом, у команды появляется выбор, какие данные передавать модели, где их обрабатывать и насколько самостоятельной делать проверку.

Впрочем, установить модель заметно проще, чем понять, какую работу ей стоит доверить и как её организовать. Разобрать сообщение сканера, восстановить путь пользовательских данных или провести многошаговое исследование приложения – это всё задачи разного масштаба. Если сразу поручить небольшой локальной модели весь аудит, то по результату такого эксперимента будет трудно судить, какие отдельные задачи она способна решать.

Поиск подходящих задач связан и с организацией проверки. Открытые инструменты позволяют менять её под своё приложение и понимать, какие решения повлияли на результат. Постепенно у команды складывается собственная методика работы с ИИ, которую можно уточнять и применять в следующих проектах.

В этой статье мы сначала проследим, как появились эти возможности, а затем рассмотрим локальные сценарии AppSec и последствия свободного выбора моделей и инструментов.

Меня зовут Настя, я Data Scientist и TeamLead. Сегодня хочу рассказать про вредную занозу, которая засела у меня в голове и далее я не могла это игнорировать.

Сейчас я читаю книгу Себастьяна Рашки «Строим LLM с нуля». Читаю по-взрослому: глава за главой, с открытым Jupyter рядом и кружкой кофе (не первой). И на разделе 2.8 про позиционные эмбеддинги я встала. Прямо как вкопанная.

Причём там не сложно! В книге это буквально три строчки кода: есть таблица эмбеддингов слов, есть таблица эмбеддингов позиций, складываем — и вперёд, к attention. В других учебниках и статьях то же самое: «просто прибавим вектор позиции той же размерности». Ну понятно же? Понятно. Только в голове вместо ясности почему-то остался список вопросов:

Один фишинговый документ, несколько событий в SIEM и подозрительный met.exe. На примере заданий Standoff Defend в очередной раз разберём, как по логам восстановить цепочку атаки: от открытия письма до дампа LSASS.

Немного аналитики, практических запросов и рассуждений в процессе расследования :)

24 ноября приглашаем вас на вебинар, где мы на практике разберем, как эффективно работать с облачной платформой. В прямом эфире мы создадим профиль компании в личном кабинете и на реальных примерах покажем, как облако помогает решать бизнес‑задачи «здесь и сейчас».

Особенность формата:

Вы — главный режиссер! С помощью онлайн-опросов и чата для вопросов вы определяете, какие темы разобрать подробнее. Мы адаптируем демонстрацию под ваши запросы в реальном времени.

Мы шаг за шагом покажем:

- Как быстро начать работу в облаке.

- Какие инструменты экономят время и деньги.

- Как разворачивать виртуальные машины.

- Как подключать любой из 45+ сервисов в несколько кликов.

- Как безопасно масштабировать бизнес.

Привет! Это команда AI VK. В конце января мы рассказали про Discovery-платформу — единый инфраструктурный слой для рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах VK. Тогда разобрали её устройство, а теперь расскажем, что улучшили за последние месяцы — от запуска Discovery Portal до оптимизации инфраструктуры — и как эти изменения повлияли на продукты. 

Если вам нужно дать постороннему человеку войти в админку работающего интернет-магазина на Next.js, а данные покупателей не показывать, копия базы не единственный путь. Можно открыть живую панель с ролью только для чтения и закрыть утечки на трёх уровнях: запросы, поля и разделы. Расскажу, как это устроено у нас и где оно уже протекало.

Я сам рисую интерфейсы и сам их верстаю. У меня есть библиотека стилей pbstyles: цвета, размеры и шрифты в ней описаны дизайн-токенами. Тему для Tailwind я хотел собирать из этих токенов, а не переписывать руками после каждой правки в Figma. Так появился пакет tailwind-dictionary.

Он берёт токены в JSON и собирает из них тему Tailwind CSS. Светлая и тёмная тема собираются из тех же файлов.

Пакет пригодится, если у вас уже есть токены, но переходить на Tailwind не хочется из-за того, что тему придётся вести отдельно. Или если вы уже на Tailwind и хотите выгружать переменные из Figma и сразу получать тему.

Чуть раньше мы публиковали новость о том, что Claude начали массово банить аккаунты за использование VPN, но Anthropic (компания, которая владеет Claude) решила не останавливаться на достигнутом и сыграть в сегрегацию по принципу «токсичный - нетоксичный паспорт».

Теперь, в случае подозрительного поведения пользователя (использование VPN как раз попадает под это определение) компания Anthropic просит пройти процедуру KYC верификации (другими словами - предоставить подтверждение вашей личности и предъявить паспорт). И если у вас российский паспорт, система вас банит. И в качестве вишенки на торте - деньги за подписку не возвращаются.

Подтверждение этому можно найти на Реддите, в указанном треде многие пользователи подтверждают эту проблему.

Самое интересное, что наличие визы (дающей право проживать на территории другого государства, где Claude официально разрешен) не спасает ситуацию.

Под точечные бомбардировки такими вот банами помимо россиян попадают и граждане КНР, которые также сталкиваются с подобным отношением.

Эта ситуация сильно напоминает один анекдот:

GitHub показывает звёзды и форки, но не показывает, сколько раз скачали файлы из релизов. Цифра есть в API, поле download_count у каждого ассета. Я захотел видеть её сразу по всем своим проектам, да ещё с историей, и написал утилиту. Ниже — как она устроена и на что я налетел.

В OpenIDE появилась поддержка Ruby — с подсказками в редакторе, навигацией по коду, запуском и отладкой приложений. Работать с базами данных и Docker-контейнерами тоже можно прямо в IDE.

А в OpenIDE Pro можно подключить Claude Code, Codex и других AI-агентов, поручать им задачи и проверять изменения в том же окне.

Я давно люблю и слежу за миром Open Source. Но у Гитхаба есть огромная проблема: интересные, самобытные проекты часто теряются и не получают заслуженного хайпа, если у их создателя нет прокачанного Твиттера или связей. В то же время на главную страницу трендов регулярно выходят гиганты, за которыми стоят корпорации.

Вторая боль — входной барьер для обычных людей. Обычный дизайнер, маркетолог или копирайтер, придя на GitHub за бесплатной программой, впадает в ступор. Где тут кнопка «Скачать»? Что такое ветки, коммиты и релизы? Куда нажимать, чтобы оно просто запустилось?

Настоящая Памятка составлена для писателей и текстовиков, панически боящихся обвинений в порочных связях с искусственным интеллектом, именуемым также ИИ.

Ее необходимо изучить. Внедрить. Эффект гарантирован.

Я много ездил по конференциям и митапам и для каждого события создавал свой чат. Так за несколько лет у меня собралась сетка из 20 Telegram-чатов, в которых 11 117 участников. В статье рассказываю, зачем дробить аудиторию по странам, как я автоматизировал рассылку через Claude Code и как делать это дешевле

EvaTeam обновила ИТ-конвейер разработки полного цикла EvaDev до версии 2.34 «Саратов». В EvaProject улучшили рабочее пространство пользователей, повысили производительность системы и расширили возможности корпоративного администрирования. Ключевое обновление EvaGantt — автоматическое выравнивание ресурсов, которое помогает корректировать проектный график с учётом доступной загрузки. В EvaTest обновили автоматическую синхронизацию тест-кейсов и организацию тест-планов. В EvaWiki появился новый макрос «PDF-файл» для просмотра документов внутри страницы, расширены возможности макросов для работы со структурированными данными, а также обновлен импорт и экспорт документов. В EvaServiceDesk улучшили навигацию по порталу обращений и расширили возможности управления доступом к корпоративным активам. Больше обновлений — в нашем release-notes.

Когда ко мне на участок приехал бетоновоз, выяснилось, что низко висящие кабели мешают проезду. До этого кабельная «паутина» на столбах раздражала меня в основном своим внешним видом, но теперь появилась вполне практическая проблема.

В своё время я работал у небольшого регионального интернет‑провайдера, поэтому решил разобраться, откуда на улицах частного сектора берутся десятки проводов и что с ними вообще можно сделать.

В процессе изучил существующие технологии организации воздушных оптических линий, способы навивки и жгутирования кабелей, требования к их размещению на опорах ЛЭП. А заодно обратился к провайдерам, чьи линии проходят возле моего дома, с просьбой привести их в порядок.

Ответов пока нет. Но способы решения проблемы, как оказалось, существуют — и некоторые из них весьма интересные.