Программист Microsoft Марк Руссинович, который в настоящее время является техническим директором Microsoft Azure, использовал искусственный интеллект, чтобы перенести инструмент Windows ZoomIt, который он поддерживает более 20 лет, на macOS за выходные.
Привет, Хабр!
С моей первой статьи прошло чуть больше недели, я не ждал, что её вообще одобрят, у меня до этого даже аккаунта на Хабре не было.
Программированием я никогда не занимался, хотя интересно было всегда, а потом пришли новые технологии, и код за тебя теперь могут писать роботы.
Пересказывать, как я решился сделать Писаря, не буду, про это была первая статья, здесь хочу подвести небольшой итог.
Если коротко: увидел, как GigaAM от Сбера распознаёт русскую речь, офигел и сделал диктовку для себя, а вам спасибо за такую высокую оценку, я её не ожидал.
Теперь к цифрам, не знаю, много это или мало, но кроме одной статьи на Хабре я нигде про Писаря не рассказывал, просмотры вы и так видите под первой статьёй, а установок уже больше четырёх сотен. Приятно.
Ещё меня заметили на Хабре и предложили вести блог, я с удовольствием согласился, мне это ничего не стоит, и мне это интересно, а вам, возможно, будет полезно посмотреть, как не программист дорабатывает приложение и как оно расходится по людям, какие хотелки появляются, на какие сложности я натыкаюсь и как их решаю.
Скачать и обновиться
После статьи посыпались баги, я разумеется их правил, и версии пошли одна за другой, а значит, нужно было как-то обновляться, тут была первая засада, так как опыта у меня не было, сначала я сделал как проще: приложение сообщало, что вышла новая версия, и отправляло человека на страницу GitHub, а там список файлов с непонятными названиями, разработчику, даже начинающему, всё ясно, человек с улицы привык нажать одну кнопку «Установить», а тут надо угадать, какой из файлов качать.
Когда-то, очень давно, у меня был ZX-Spectrum, затем его аналог Magic 06. Это действительно замечательный компьютер для своего времени. Сейчас интерес к созданию компьютера из набора микросхем в обнимку с паяльником снова актуален для любительских проектов и не только. Но когда я стал искать информацию о процессорах Z80, то не смог найти корректную информацию по применению и возможностям процессора, а также «распиновке» процессора и его маркировке. Поэтому данная статья и последующие будут постепенно раскрывать этот пробел.
Данная статья рассматривает процессор Zilog Z84C008PEC (Z80) с точки зрения описания основных функций, маркировки, а также «распиновки». Данный процессор был куплен в Китае, для меня было удивительно, что данные процессоры не просто еще используются, но и даже производятся в поднебесной, хотя официальное производство свернуто. Внимание, данный процессор производится и применяется с 1976 года, уже почти 50 лет. Оказывается, его применяют в промышленной автоматике по сей день, в любительских бытовых компьютерах, в компьютерах управляющих автоматикой на производстве, в том числе в «кустарной» автоматике.
Лично для себя я приобрел этот процессор, чтобы собрать ZX-Spectrum на макетной плате
Итак, о процессоре.
Тактовая частота процессора Z80 с маркировкой линейки Z84C…PEC напрямую зависят от цифр, которые идут сразу после «Z84C00».
Если указанно «04», то тактовая частота 4 МГц, если указано «08», то тактовая частота 8 МГц. Но самое интересное в другом маркере, а именно в букве «С» идущей сразу после «Z84». Эта буква говорит о том, что рабочая частота может быть от 0 МГц до значения указанного выше («04» – 4 Мгц, «08» - 8 МГц).
Похоже что тема сложности и грязи в играх нашла отклик у читателей Хабра, и @andz даже пообещал поставить тысячу плюсов если бы мог, так что ловите вторую часть, которая должна была быть в части первой, но её там не было.
В основе любого инженерного искусства лежит великая иллюзия контроля над хаосом и открывая пустой файл, мы искренне верим, что в этот раз архитектура точно‑точно останется кристально чистой. Никто в здравом уме не пишет сложный код ради удовольствия (хотя нет, пару человек я все‑таки знаю, но это скорее исключение из правил), и если вы открыли систему частиц и увидели там хардкод для каждой платформы, то это, скорее всего, программисту, писавшему эту систему, выдали число, мало времени и сказади сделать красиво «читобыработало», но читобыработало — не всегда красиво, красиво — не всегда быстро, быстро — не всегда работает.
Число... например, 16 мс или 33 мс или 8 гигабайт, из которых 5 доступны, или «игра должна показать первый интерактивный кадр не позже чем через десять секунд после запуска, иначе сертификацию не пройдем». Как только у свойства системы появляется измеримая цель, простота перестаёт быть бесплатной и превращается в то, чем вы платите.
Компьютер является математической структурой, отлитой в кремний. И фактически с ним можно взаимодействовать так же, как с любым другим математическим обьектом.
Чтобы лучше раскрыть эту мысль, мы разберем компьютер сначала как математическую абстракцию, а потом реализуем его в двумерном, трехмерном и четырехмерном измерений, и напишем для них инструкции.
Носителям прекрасного языка программирования C++ тема частичного применения может показаться скучной. Что примечательного в пяти строчках кода? Но дьявол кроется в деталях: я часто встречал реализации, которые работали не так, как ожидали их авторы. Иногда дело доходило до undefined behavior. Поэтому здесь хочется разобраться прежде всего с владением, временем жизни и категориями значений.
Приложение на Tauri 2 проходит все тесты на Ubuntu, а на ALT Linux теряет HTTPS сразу после проверки обновлений. Разбираю, почему так происходит, как это воспроизвести и как исправить одной функцией в своём коде.
Проблемы российского маркетинга. Какие?
1. Тотальный перекос в Performance-маркетинг В России традиционно очень сильная школа performance-маркетинга (трафик, конверсии, лиды, CPA, сквозная аналитика). Исторически так сложилось, что собственники хотят видеть мгновенный ROI. В итоге российский бизнес блестяще умеет настраивать Яндекс.Директ или Telegram Ads, но совершенно не умеет строить бренд и смыслы. Большинство компаний бегут в кровавом океане: они просто бьются за цену клика и пишут в объявлениях «Скидка 10%, жми!». Статья полезна тем, что бьет по рукам перфоманс-маркетологов и напоминает: смыслы продают лучше, чем скидки.
2. Суровый российский B2B и синдром «заводов» Огромный пласт российской экономики — это B2B (производства, поставщики, IT-интеграторы, логистика). Их маркетинг часто застрял в 2010-х. Они конкурируют исключительно «тендерным» мышлением: у кого больше станки, у кого на 50 копеек дешевле, у кого шире склад. Для коммерческого директора условного завода металлоконструкций или региональной IT-компании идея о том, что можно переписать правила игры, а не давать очередную скидку, чтобы перебить цену конкурента — это действительно полезный инсайт.
3. Экономическая турбулентность и ценовые войны Из-за кризисов последних лет покупательская способность в РФ сегментировалась. Многие компании запаниковали и начали соревноваться в дешевизне, убивая свою маржинальность. Статья дает терапевтический совет: не пытайтесь стать самыми дешевыми, если не умеете (вы всё равно не переиграете китайцев или маркетплейсы-гиганты). Измените критерий оценки.
узнали себя?
Представьте компанию, которая настолько внимательно слушает рынок, что постепенно перестаёт слышать себя. Клиент говорит, что дорого, — продажи добиваются скидки; жалуется, что мало функций, — разработчики расширяют дорожную карту; спрашивает, почему у конкурента всё иначе, — маркетинг готовит презентацию, объясняющую, что скоро у нас тоже будет иначе, только лучше. Разработку ускорили, подрядчика сменили, скидку согласовали — а сравнение снова не в нашу пользу. Продукт становится сложнее, маржа меньше, и собственная стратегия, если снять с неё корпоративный шаблон, подозрительно напоминает список чужих преимуществ.
Все заняты полезным делом, особенно конкурент, который фактически руководит вашей разработкой, не выплачивая ей зарплату. Получается вполне литературная история: вы, как Алиса у Красной королевы, бежите всё быстрее, чтобы оставаться на месте, только здесь за бег ещё выставляют счета.
В этой условной сцене покупатель вполне может быть прав: отсутствующая функция ему действительно нужна, а цена действительно не соответствует продукту. Но прежде чем исправлять всё по очереди, полезно выяснить, почему именно эти признаки стали главными. Кто объяснил клиенту, что хороший сервис обязательно должен содержать сорок модулей? Почему современность инфраструктуры определяется способом её размещения? И с какого момента лучший автомобиль — тот, который первым доезжает до следующего красного светофора?
Мы привыкли обсуждать качество аргументов: достаточно ли убедительно написано, хватает ли доказательств, не добавить ли ещё один график. Между тем часть конкурентной борьбы происходит раньше — в тот момент, когда определяется, на какой вопрос все эти аргументы вообще должны отвечать.
Вероятно вам приходилось принимать участие в проектах, которые практически утратили способность быстро вносить изменения из-за огромного объема техдолга. Поначалу все идет гладко, но в какой-то момент стоимость сопровождения проекта начинает расти экспоненциально и команда замечает это слишком поздно, когда выпуск релизов в срок уже становится сложной задачей.
Агентская разработка сильно снизила стоимость поддержки уже написанного кода и одновременно дала инструмент для быстрого написания нового. Но кто нам обещал, что эта стоимость так и будет оставаться небольшой?
В KiCad нет штатной поддержки многоплатных проектов, хотя в одном устройстве могут соседствовать десятки плат сложной формы. На примере проекта из 22 плат автор показывает, как связать KiKit, FreeCAD и Python для подготовки и позиционирования STEP-моделей.
Чтобы оптимизировать производительность больших языковых моделей (LLM), необходимо понимать весь программный стек. Мне не удалось найти подробную статью, которая показывала бы этот стек как общую картину, поэтому я решил написать такую статью сам. Эта статья не является исчерпывающим обзором или набором наилучших практик. Здесь я в большей степени делюсь моими общими представлениями о том, как выглядит ландшафт современных LLM‑систем.
Во‑первых, любая система проектируется с расчётом на достижение конкретных целей с учётом заданных ограничений. В LLM‑системах наиболее принципиальные цели связаны с увеличением пропускной способности и минимизацией задержек. Два этих показателя необходимо оптимизировать в рамках ограничений, задаваемых тремя принципиальными факторами: вычислительные (скорость аппаратных операций и поддерживаемые типы), память (ёмкость и иерархия) и коммуникация (ширина передачи данных в памяти и сети, задержка и иерархия). Эти концепции отлично рассмотрены в книге Scaling Book от Google, а именно в разделе Roofline.
xAI выпустила Grok 4.7 — новую модель для программирования, агентских сценариев и профессиональной работы.
По сравнению с Grok 4.6 здесь увеличили базовую модель и заметно продлили RL-посттрейн: в обучение добавили больше задач, рассчитанных на многочасовое выполнение, а модель отдельно учили проверять собственную работу и дольше удерживать контекст.
Мой язык программирования HydraScript, написанный на C#, уже умел выполнять такой код:
let x = 10 x = x + 1 >>> x
Получаем 11; >>> — это оператор вывода. Присваивание работает, сложение работает. Захотелось добавить привычное сокращение:
let x = 10 x += 1 >>> x
Результат должен остаться тем же — 11. Зачем учить весь компилятор ещё одной операции, если всё необходимое у него уже есть? Можно прямо в парсере превратить x += 1 в дерево для x = x + 1.
Эта часть уместилась в несколько строк. Основная работа досталась методу Clone().
Имхо самая недооценённая деталь Claude Code и Codex — не промпт и не модель. А файл, который агент автоматически читает при старте новой сессии
На удивление, мало кто знает про эти файлы, а еще меньше людей осознанно его создают и постоянно актуализируют
Если в этом файле свалка, то вы каждый раз отправляете модели один и тот же нерелевантный контекст
Недавно я в одной компании читал лекцию по основам агентной работы и вот какую домашку я им выдал. На удивление, практически никто этого не делал
--------------
1. Проверьте системный файл в каждом проекте
Claude Code — CLAUDE. md + недавно Agents. md
Codex — AGENTS. md
Gemini — GEMINI. md
Проверяйте не только наличие этого файла, но и его актуальность
Потому что неактуальный файл даже хуже его отсутсвия
Эти файлы бывают глобальными и локальными
Глобальный файл попадает во все сессии
Локальный — только когда harness запускается из конкретного проекта или репозитория
В системном файле держите минимальное количество high-signal контекста: цель проекта, структуру, важные ограничения, команды запуска и проверки
Не превращайте его в свалку!!1
Остальное выносите в отдельные файлы и ссылайтесь на них из основного
— меняете дизайн — прочитайте design-system. md — меняете архитектуру — architecture. md — работаете с продуктом — prd. md
Так агент получает контекст по задаче, а не весь проект целиком на каждый запрос
Названия файлов можете использовать любые, я свои для примера показал
Отдельно проверьте память проекта
В Claude Code и Codex есть механизм памяти, который накапливает контекст о проекте, который живет в MEMORY. md
Добавьте в глобальный CLAUDE. md или AGENTS. md правило:
Перед любой записью в memory спрашивай у меня разрешение
Иначе память постепенно превращается в склад случайных фактов, на которые агент продолжает опираться
После этого закройте текущую сессию и откройте новую из папки проекта
Попросите агента рассказать:
— что это за проект
— какие у него правила
— какие файлы он будет читать для дизайна, архитектуры и продукта
Так вы проверите, что системный файл реально подхватился, а не просто лежит в репозитории
Важно не забывать его актуализировать после каждого изменения !!
--------------
2. Сделайте 3–5 собственных skills под регулярные задачи
Не ставьте всё подряд из интернета
Возьмите повторяющиеся задачи из своей работы и опишите их так, чтобы агент мог выполнять их одинаково
Хотя бы один skill прогоните на реальном или тестовом примере
Помимо skills есть hooks, subagents, MCP и CLI
Skills — передать агенту повторяемый навык Subagents — вынести шумную задачу из основного контекста Hooks — добавить детерминированное действие на событие
MCP и CLI — подключить модель к внешним сервисам
Понимать всё сразу не нужно
--------------
3. Настройте Scheduler
Пусть он раз в 5 часов запускает простую команду echo 1
Это не задача для агента и не попытка автоматизировать весь проект
Цель — научиться будить сессию и планировать старт пятичасового окна
--------------
4. Научитесь работать с телефона
Сделайте небольшую правку в проекте одним из двух способов:
— через GitHub: подключите репозиторий к используемому инструменту и внесите изменение через мобильное приложение или облачную сессию, лучше через PR — через Remote Control: подключитесь к локальной сессии Claude Code или Codex с телефона
Remote Control — это когда сессия продолжает работать на вашем компьютере, а телефон становится пультом управления
С телефона можно отправлять инструкции, подтверждать действия и смотреть результат
Файлы и окружение остаются на компьютере, поэтому он должен быть включён и подключён к интернету
В Claude Code используйте /remote-control В Codex подключение настраивается через Settings → Connections
--------------
Не нужно за выходные собирать сложную агентную систему
Смысл этого всего — увидеть, что агентное окружение состоит не только промпта и модели
Оно начинается с хорошего контекста, а дальше обрастает навыками, автоматическими проверками и удобным способом работы с телефона
Сколько сервера уходит на одного игрока 2D MMO — вместе с существами, которых он будит вокруг себя? Показываю, как платформа считает расход живого мира ещё до установки игры: по онлайну, плотности существ и цене каждой механики, — и что из этого вышло на мире из 26 карт.
Pod'ы в Kubernetes появляются, исчезают и меняют IP. Разбираемся, как Service даёт приложению стабильную точку доступа, как работает ClusterIP, DNS, selectors, EndpointSlice и readiness - и как запрос в итоге попадает на конкретный Pod.
Не война двух языков (хоть и бывает), не разные идиомы и взгляды на реализацию делают инструмент “плохим”, а по классике - забивание гвоздей молотком и карго-культ
SpaceXAI представили Grok 4.7: новую флагманскую модель для разработки. В собственных тестах SpaceXAI модель набрала 46,3% на CursorBench 4.0 против 40,4% у Grok 4.6 и 41,7% у GPT-5.6 Sol. На DeepSWE v1.1 результат составил 71% — чуть ниже GPT-5.6 Sol с 72,7%, но выше Fable 5.1 с 70%. На Terminal-Bench 4.0 результат вырос с 20,3% до 38%.
Сегодня была волна блокировок некоторых IP-адресов на территории РФ. Узнайте подробнее ниже и проверьте свой IP-адрес на нарушения.
Примерно с декабря 2025г. для защиты рунета от угроз используют Active Probing: сканирование IPv4 адресов интернета для сбора информации о запущенных на них сервисах.
Примеры сервисов: веб-сервер NGINX, SSH сервер, ГOСT-VРN сервер.
При обнаружении запрещенных сервисов IP-адрес блокируется на территории РФ.
Точного списка запрещенных сервисов в открытом источнике нет, но самая частая причина блокировок IP-адресов в последнее время - средства потенциального oбхoдa блoкирoвoк.
Для проверки IP-адресов методом Active Probing можно использовать платформу Censys.
Как первый пример: https://platform.censys.io/hosts/89.167.91.206 - можно увидеть что IP-адрес относится к сети Hetzner, доменному имени 7-zip.net по DNS, запущен SSH сервер c портом 22, веб-сервер NGINX с портами 80 и 443, имя HTTPS сертификата = DNS имени (важно). Ничего подозрительного, IP-адрес в безопасности.
Как второй пример: https://platform.censys.io/hosts/212.192.4.104 - IP-адрес относится к сети DePowered, не имеет DNS имени, но на порте 443 имеется HTTPS сертификат с именами которые относятся к Yandex (признак сервера который притворяется яндексом), так же открыт веб сервер на порте 2096 (относится к известному ПО oбхoдa блoкирoвoк). Два красных флага - IP-адрес очень подозрителен и скорее всего будет заблокирован.
(Вместо яндекса часто встречаются apple, google, rutube и т.п.)
Проверьте IP-адрес вашего сервера на Censys и проанализируйте весь вывод, загуглите названия всех непонятных сервисов чтобы убедиться в их легальности и удалите всё запрещённое со своего сервера.
Для проверки IP-адреса на уже действующую блокировку можно использовать трассировку (traceroute/tracert/mtr/winmtr), как пример
заблокированный: 77.239.101.244
доступный: 77.239.101.243
Трассировка до заблокированного адреса обрывается в самом начале, не выходя из сети интернет провайдера. Сделайте сравнение на своей сети чтобы видеть разницу.
(Для проверки на доступность трассировке не обязательно доходить до самого конца, чаще всего достаточно выйти за пределы вашего интернет провайдера или РФ)
Делитесь статьёй с друзьями и если что-то непонятно или нужна помощь то пишите комментарии (но аккуратно).
Китайские учёные разработали и испытали перовскитные солнечные модули, способные вырабатывать электричество на глубине 10 метров в открытом море. Система заряжала литий‑ионные аккумуляторы и питала светодиодную панель, продемонстрировав, что даже слабый сине‑зелёный свет, остающийся под водой, можно использовать для получения полезного количества энергии. Работу команды из Юньнаньского университета опубликовали в журнале Joule.
Солнечный свет быстро ослабевает под водой, а его спектр меняется с глубиной, поскольку более длинные волны поглощаются быстрее. Поэтому исследователи использовали широкозонные свинцово‑галогенидные перовскитные фотоэлементы с шириной запрещённой зоны около 1,96 эВ, спектрально соответствующие свету, доступному примерно на десятиметровой глубине.
Чтобы улучшить характеристики и стабильность материала, команда добавила при кристаллизации полигексаметиленгуанидина гидрохлорид, или PHMG. Добавка улучшала кристаллическую структуру, энергетическое согласование и устойчивость материала к деградации.
В лабораторных испытаниях при освещении, имитирующем спектр на глубине 10 метров, небольшой фотоэлемент достиг эффективности преобразования энергии 34,71%. Более крупный модуль показал около 29,4%. Эти значения означают долю уже значительно ослабленного подводного света, превращённого в электричество, а не то, что под водой устройство производит больше энергии, чем при полном солнечном освещении на поверхности. Исследователи также разработали многослойную герметизацию для защиты элементов от морской воды, использовав бутилкаучук, защитное стекло и прозрачную эпоксидную смолу.
