Подписка OpenCode Go вышла на самоокупаемость
Соучредитель ИИ‑сервиса для написания кода OpenCode Дакс Раад сообщил, что тарифный план OpenCode Go за $10 в месяц вышел на самоокупаемость и сохраняет этот статус уже две недели подряд.
Соучредитель ИИ‑сервиса для написания кода OpenCode Дакс Раад сообщил, что тарифный план OpenCode Go за $10 в месяц вышел на самоокупаемость и сохраняет этот статус уже две недели подряд.

12 сентября 2026 года состоялся релиз открытого проекта PicView 5.1. Это быстрый, бесплатный и полностью настраиваемый просмотрщик изображений для ПК на Windows 10/11 и теперь для macOS. Исходный код решения написан на C# и опубликован на GitHub под лицензией GNU General Public License. Разработка этого проекта ведётся с 2017 года. Версия PicView 4.0 вышла в декабре 2025 года. Релиз PicView 5.0 состоялся в июле 2026 года.

Состоялся выпуск проекта Cjam 2.7.0.0 — легковесного Freeware редактора MP3 для ПК на ОС Windows. Релиз Cjam 1.0.0.0 произошёл в декабре 2019 года. Сборка Cjam 2.0.0.0 представлена в июне 2025 года. Решение Cjam не является Open Source, а исходный код проекта закрыт для публичного использования.

ФГБУ «НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева» Минздрава России — это уникальный научно-исследовательский и лечебный комплекс, ведущий свою историю с 1991 года. Центр оказывает специализированную, в том числе высокотехнологичную, медицинскую помощь детям от 7 дней до 18 лет из всех регионов России.
Основным подразделением Центра, отвечающим за автоматизацию и обеспечение бизнес-процессов с применением ИТ-технологий, является управление информационных технологий. В связи с уходом с российского рынка западных вендоров виртуализации перед Управлением информационных технологий Центра остро встала задача — обеспечить технологическую независимость и безопасность ИТ-инфраструктуры, организовать и масштабировать серверную группировку для обеспечения бесперебойной работы ИТ-сервисов в реабилитационном центре «Русское поле».
Ликбез. Как работает ИИ.
ИИ мало кто пытается объяснить просто и это создает огромное количество предрассудков и теорий заговора. Но чем подробнее люди пытаются объяснить, как он работает, тем больше начинает казаться, что они просто пудрят нам мозг. Основной принцип шИИ же очень прост: он продолжает текст.
Допустим, пользователь написал: «мама мыла».
Модель оценивает, что может идти дальше. «Раму» - очень вероятный вариант. Фраза из букваря растиражирована примерно везде, поэтому такое продолжение встречалось ей огромное количество раз. «Пол» - тоже вполне разумно: мамы существуют, полы существуют, люди их моют и регулярно пишут об этом. «Межконтинентальную баллистическую ракету» выглядит значительно хуже, но полностью исключить тоже нельзя, мало ли что там обсуждали любители Вархаммера на своих форумах.
Дальше модель выбирает подходящее продолжение и задача повторяется. Теперь у нее есть уже не «мама мыла», а, например, «мама мыла пол», и нужно решить, что поставить дальше. Потом еще раз. И еще. Так, небольшими продолжениями, постепенно возникает весь ответ.
Есть еще одна важная деталь. ИИ смотрит не только на запрос. Если перед «мама мыла» пользователь спрашивал, почему хлорка так пахнет, и этот разговор еще находится в доступной модели части переписки, ситуация меняется. Теперь рядом оказываются хлорка, запах и «мама мыла». «Раму» никуда не исчезла и по-прежнему остается очень известным продолжением, но «пол» уже выглядит гораздо уместнее. Предыдущий разговор изменил то, какое продолжение лучше подходит сейчас.
Пример очень простой, но примерно так же строится и ответ на гораздо более сложный вопрос. Только вместо выбора между рамой, полом и ракетой модель учитывает огромное количество связей между словами и понятиями. Каждая новая часть текста немного меняет то, какие продолжения лучше подходят ко всему написанному до этого. Поэтому после описания производственной проблемы она может предложить причины, после куска программы - найти ошибку, а после вопроса по истории - рассказать, что происходило несколько веков назад. Но основной принцип остается тем же: исходя из уже написанного определить, что разумнее написать дальше.
Отсюда становится понятна и одна из главных проблем ИИ. У него нет обязательного этапа «сначала убедись, что это правда». Если правильное продолжение хорошо следует из вопроса, предыдущего разговора и того, чему модель научилась, она даст правильный ответ. Если знаний не хватает, задача никуда не исчезает: ей все равно нужно решить, что написать дальше. Поэтому иногда она может совершенно уверенно продолжить текст выдуманным фактом. У нее нет встроенного требования отличать правдоподобное утверждение от истинного. Собственно, люди тоже периодически могут специально или не очень нести чушь.
Именно поэтому фраза «ИИ просто продолжает текст» одновременно верна и сильно преуменьшает происходящее. Мы взяли огромное количество человеческих текстов и научили машину находить в них связи настолько хорошо, чтобы продолжать почти любой начатый текст.
А поскольку в текстах люди объясняют, спорят, сравнивают, ищут причины, пишут программы и решают задачи, машина научилась продолжать и это. Не потому, что ее отдельно учили программировать, рассуждать или объяснять историю. Все это оказалось частными случаями одной и той же задачи: понять написанное до этого и подобрать подходящее продолжение.
3 месяца назад в правилах Хабра добавили запрет на сгенерированные нейросетью статьи.
При этом никакой автоматизированной проверки статей на нейрослоп не появилось.
Я вижу ИИ слоп на хабре каждый день. В статьях, комментариях и постах.

В последнее время на стыке LLM и математики происходит много всего интересного и даже скандального. Что делать математикам с этой LLM-лавиной? Погребёт ли она математику или изменит её так, что и представить сложно?
@avshkol перевел этот пост от 13 сентября 2026 года математика Нестора Гильена, опубликованный в блоге Теренса Тао. Математика и программирование первыми столкнулись с напором LLM, и этот опыт будет полезен и в других отраслях и сферах деятельности, если завтра LLM и корпорации, которые их создают, устроят и в них "ИИ-революцию".
Да, и прочитайте на эту тему на Хабре перевод тезисов доклада самого Теренса Тао: Математика в эпоху ИИ: публичная лекция Теренса Тао на Международном конгрессе математиков 24 июля 2026

Уже много лет я собирался написать статью про образование в ИТ. Накидывал куски текста, а собраться и оформить так и не получалось. За это время мир успел сделать сальто пару раз, приземлиться в итоге не то чтобы на ноги... ну в общем, приземлился, и, похоже, нас ещё ждёт тройной тулуп в ближайшие годы. Почти всё, о чём я думал год, два, три, пять лет назад, потеряло актуальность. Или я сам устарел. Или и то и другое.

Я работал над архитектурой LibreDB Studio — IDE для баз данных на TypeScript, которая поддерживает несколько SQL/NoSQL баз данных.
Работая над слоем провайдеров, я пришёл к довольно строгой архитектуре провайдеров, чтобы сделать добавление новых баз данных безопаснее и сократить объём основного кода, который нужно менять.
Я написал об этой архитектуре здесь:
https://libredb.org/blog/building-universal-database-provider-typescript/
Текущий процесс добавления провайдера задокументирован здесь:
https://github.com/libredb/libredb-studio/blob/main/docs/ADDING_A_PROVIDER.md
Архитектура работает достаточно хорошо, но у меня возник более широкий вопрос.
Сейчас добавление нового провайдера по-прежнему означает добавление его в основную кодовую базу Libredb-Studio. В конечном итоге я хотел бы перейти к чему-то более похожему на экосистему плагинов:

Это уже не первый мой эксперимент с оживлением перехода графических форм. Мой первый эксперимент был с кривыми Безье: Шрифт на кривых Безье на микроконтроллере, затем с матричным шрифтом Матричный шрифт с анимацией на микроконтроллере. В этот раз наблюдение за чужим проектом навело меня на мысль об анимации Game of Life. Почему именно Game of Life - точки рождаются и умирают в непосредственной близости друг от друга, что позволяет построить автоматические переходы между ними.

Оверинжиниринг — это прошлый век. Я работаю в жанре «эпатажный инжиниринг»: у девайса ровно одна функция, а выглядит он как пульт управления инопланетным кораблем. Я обожаю игривую ретрофутуристичную эстетику и в этом проекте выкрутила её на максимум.
Ну и я люблю играть в «Виселицу».
JSON Schema - стандарт для описания JSON. Standard JSON Schema - стандарт для… Нет, это не опечатка и не один и тот же стандарт дважды.

Когда я начинал делать VibeLing, то был уверен — чем больше свободы дает продукт, тем он лучше. Поэтому вместо готового курса сделал приложение, в котором каждый сам решает, что ему учить. Но когда пошел поток пользователей, выяснилось, что проблема была совсем не в количестве возможностей. Большинству не хватало самого простого: понятного следующего шага.

Почему ИИ нельзя внедрить как ERP, нельзя раздать как Office, и что тогда остаётся
В ТЗ на «внедрение ИИ» перед самым конкурсом вписали маленький пункт: перевести перевод внутренних документов с ПРОМТа на нейросеть. Документы конфиденциальные, в облако нельзя, а то, что влезает в закрытый контур, испытаний не проходит — и контракт на десятки миллионов повис на одном абзаце. Разбираю, почему ИИ нельзя внедрить как ERP и нельзя просто раздать как Office, что реально влезает в контур (с ценами в рублях), и как мы вытащили задачу из клетки, которая не закрывается ничем.

В одной крупной финансовой компании, где я работал системным аналитиком, технические задания оформляют не в Confluence и не в Word...
Как выбрать лучшее средство для разработки приложений? Такой вопрос может возникнуть не только в IT компании, но и в учебном заведении. Автор попытался критически взглянуть на пройденный им путь по выбору low-code платформы для учебного процесса МЭИ.

Истории о проделках роя ИИ-агентов выходят каждый день – и за хайпом легко пропустить интересные детали. В этом материале я хочу заострить внимание на одной подробности: героических самопожертвованиях агентов.

В прошлой статье я рассказывал о скрытом баге: ИИ‑агент в проде заказчика тратит токены, генерация закрывается со статусом «успех», а клиенту уезжает пустая строка. Тогда я обещал разобраться и починить. Обещание выполнено: причина найдена, правки встали в воркфлоу, счётчик пустых ответов уже 7 дней — чисто. Баг получил имя Reasoning Lock. Теперь подробно о нём: симптомы, «расследование по этажам», механика и «лечение» — в общём в стиле детектива :-)
Напомню, что строю ИИ‑агентов на self‑hosted n8n. Герой статьи — агент в проде заказчика: по ночам принимает заявки в Instagram Direct, ведёт диалог, собирает анкету и создаёт/обновляет сделку в amoCRM. Стек агента: n8n + Redis + LangChain, LLM основная — DeepSeek V4 Pro через OpenRouter, резервная — недавно поменял на Qwen3.8 Flash.
Предыстория: два периода, две природы отказов
История началась задолго до самого бага. С конца июня (установил в прод агента в первых числах июня если точнее быть) отказы случались двух периодов, и разница между ними = ключ к пониманию.
Период первый = тесты и запуск: инфраструктура. Первые «пропавшие ответы» пользователям имели вполне земную природу: ограничения Meta — потери вебхуков, окно ответов, двойные доставки. Как это чинилось (мгновенный 200 OK, буфер на Redis, дебаунс) — разобрано в первых двух частях. К продакшену этот класс закрыли.
Период второй — последние два месяца: промпт. Система стабилизировалась, и правки от заказчика посыпались в системный промпт... (( Под живую бизнес‑логику: инструкция по пересылке оплаты пользователем, отдельные сценарии ответов для VIP‑клиентов (абзаца два, которые под каждое «фи» постоянного клиента меняли по несколько раз), уточнения формулировок после каждого спорного диалога. Каждая правка по отдельности естетсвенно правильная и рабочая. Суммарно же промпт разросся до где то 6.4k токенов, и плотность запретов («КАТЕГОРИЧЕСКИ ЗАПРЕЩЕНО», «Отправь СТРОГО этот текст») стала максимальной за всю жизнь системы.

На написание данной статьи меня вдохновила встреча с А.М. Семихатовым. Мне удалось на протяжении 2 часов пообщаться с Алексеем Михайловичем, задать ему вопросы. Некоторые отрывки из этой беседы я выложил у себя на Youtube. Если вам интересно, как вообще мне удалось организовать эту встречу и пообщаться с Алексеем Михайловичем, то могу рассказать об этом подробнее в комментариях. А сейчас хотел бы поделиться некоторыми инсайтами и впечатлениями о физике нашего мира, которые у меня возникли после того разговора.
Наш мир очень странный. Точнее даже не «наш» мир, а вообще весь в принципе тот единственный мир (даже если внутри него бесчисленное множество параллельных вселенных), в котором мы живем.
Вот мы видим что-то вокруг себя. Лес, траву, небо, машины, здания, людей, предметы. Всё это состоит из молекул, а те — из атомов. Атомы, в свою очередь, состоят из субатомных частиц. И вот тут начинаются странности. Все квантовые частицы, из которых словно выстраивается весь воспринимаемый нами мир, не обладают привычными нами свойствами. Вообще. Никакими.
Алексей Михайлович приводит пример с электроном, утверждая, что всё, что верно об электроне, верно и для других квантовых частиц. Так вот электрон не имеет положения в пространстве. Он не находится где-то. У него просто нет такого свойства. Он не занимает точку в пространстве. Он вообще не занимает никакого объема в пространстве. Ноль. Ничего. При этом электрон — не ничто.
Более того. Электрон не имеет траектории. Он никуда и ниоткуда не летит. Он не движется и не оказывается где-то. Мы «находим» его «где-то» в соответствии с расчетами, осуществляя коллапс волновой функции при измерении. Но до коллапса электрон был везде и нигде, никуда не летел и ниоткуда не прилетел в ту точку, где волновая функция коллапсировала.

За последние годы произошло несколько утечек, когда посторонние лица получали доступ к видеопотоку с домашних камер наблюдения через облачные сервисы Ring, Nest, Wyze и т. д. Утечка или взлом облачного сервиса — это угроза для многих пользователей.
Поэтому энтузиасты криптографии и открытого ПО разработали альтернативное решение — самодельные камеры видеонаблюдения со сквозным шифрованием потока от камеры до смартфона.

В магазине играла «та самая» песня — но это была не она: та же композиция, переигранная заново и на два с половиной тона ниже. Авторское право защищает выражение, а не идею, — но пересборка не отменяет прав на само произведение. Разбираю, что это значит для авторов в эпоху ИИ.
