Моя лента

Тестовый стенд может показывать отличные результаты, но после релиза приложение всё равно начинает тормозить. Причина часто кроется в различиях между тестовой и продуктивной средой. Разберём, как собрать стенд для нагрузочного тестирования, который поможет выявить реальные узкие места и получить достоверные результаты.

Buffera - менеджер истории буфера обмена для macOS. Он сохраняет скопированное, чтобы можно было быстро вставить несколько значений, не переключаясь туда-сюда между окнами, или найти то, что копировали раньше.

Долгое время, около 5 лет, я пользовался готовым платным приложением Pasta, но оно не удовлетворяло меня полностью. Постоянно возникали какие-то неудобства, которые нельзя было быстро и дешево исправить. Переходить на другие решения тоже было долго и дорого: нужно платить, переучиваться, а потом может оказаться, что нужных мне функций там нет.

Писать собственное приложение с нуля я не брался, потому что не был готов разбираться в новом языке и нюансах macOS ради этого. С появлением LLM появилась возможность сделать это намного быстрее и проще. В какой-то момент я решил: хватит это терпеть, и завайбкодил буфера.

Запускаю Age of Poleis, чтобы проверить одну мелочь. Получилось ли у меня в онбординге передать смысл продолжать разведку или нет. И вот я уже исследую весь остров в поисках нужного для старта артефакта. Странное чувство. Игру придумал я. Я знаю, какие здания откроются следующими, где экономика начнёт скрипеть и к чему всё идёт. Спойлеров у меня больше, чем у кого угодно. И всё равно иногда закрываю чек-лист и продолжаю строить город — просто потому что хочется.

Age of Poleis — стратегия про древнегреческий полис. Строительство, ресурсы, рабочие и производство здесь сцеплены: поменяешь одну механику — поедут ещё три. Код пишет ИИ, а я придумываю, решаю и играю.

Ниже — как я устроил процесс, чтобы агент работал почти без меня, и два случая из реального проекта. Первый — про правило, которое я устал повторять. Второй — про тридцать зелёных тестов, которые ничего не доказывали.

Когда я был моложе, перед установкой новой GTA приходилось освобождать место на жёстком диске: удалять другие игры, разбирать папку с фильмами. Ещё не начал играть, а уже готовишь компьютер.

Поэтому новость о 212 ГБ показалась мне знакомой. Только теперь игру можно скачать заранее, после чего ещё несколько дней смотреть на её иконку и ждать запуска. С технической точки зрения предзагрузка удобна, но для тех, кто годами ждёт GTA VI, это отдельное испытание терпения.

Rockstar говорит именно о свободном месте, а не обязательно о размере скачивания. Почему платформы позволяют заранее загрузить файлы, но не открыть игру, разберёмся дальше.

4 ноября я выложил Хабтюб — ролики, которые хабровчане годами советуют друг другу в комментах. Топ-комментарий: «Нейрослоп про нейрослоп», +7. Справедливо, код пишет Claude Code.

За сутки поправил то, на что жаловались, и посмотрел, что люди делали на сайте. 1 216 человек, 16 часов просмотра, 4 лайка, а в поиске — «кгые» и «ремонт автокиа спортадж».

Мне что-то часто стал встречаться код в котором вместо обычной логики используются конструкции на основе генерации эксепшенов (exceptions). Как оценить такой код? Может нам стоит стараться использовать эксепшены как можно чаще?

Я решил проанализировать реальные примеры, вот например

https://github.com/openbmc/dbus-sensors/blob/ce706f061f2b6877e953fa0ad8f5200e99f15854/src/VariantVisitors.hpp#L53. и посмотреть на сколько код с эксепшенами лучше или хуже некоторой альтернативной версии кода. Заодно посмотрим есть ли альтернатива коду с эксепшенами.

Недооценка ранних трендов - обычное дело. Люди обычно представляют будущее лишь немного отличающимся от настоящего.

Даже выдающиеся произведения научной фантастики часто не способны предсказать, каким станет мир в относительно недалёком будущем. 

5 ноября 2026 года вышел экстренный OpenSSH 10.6p2, закрывающий замечательную дыру: на Linux с musl libc и без PAM можно было войти в учётную запись с заблокированным паролем, предъявив практически любую строку длиной более 256 байт.

И особенно интересна тут история появления уязвимости. Не столько сам баг, сколько последовательность решений, в результате которых система вместо отказа в аутентификации радостно сообщала: Welcome!

1. Начнём с Unix и /etc/shadow.

Вместо настоящего хеша пароля может использоваться *. Это означает, что парольная аутентификация фактически запрещена: ни один настоящий хеш не должен совпасть с этим значением.

Причём сама учётная запись не заблокирована — например, вход по SSH-ключу вполне допустим.

2. В 2012 году разработчики musl решили бороться с падениями программ.

По контракту crypt() при ошибке возвращает NULL. Но… некоторые программы результат не проверяли, после чего закономерно падали.

В musl решили, что возвращать NULL — нехорошо, невежливо практически. Лучше вернуть строку, которая заведомо не может соответствовать настоящему хешу пароля.

И выбрали… да — *.

В том же году в реализации SHA-512 crypt установили ограничение длины пароля в 256 байт, чтобы слишком длинными паролями нельзя было устраивать DoS через дорогостоящее хеширование.

Получилось следующее: crypt(long_password, “…”) // “*”

То есть ошибка вычисления теперь возвращает ровно то же значение, которым в файле паролей в Unix обозначен пароль «хрен подберёшь».

3. В 2016 году OpenSSH исправляет timing attack (CVE-2016-6210).

На фоне очередных обсуждений блокировок Claude хочу поделиться своим опытом. Сегодня, 5 ноября 2026 года, мой аккаунт заблокировали сразу после прохождения верификации по российскому загранпаспорту.

Самое интересное, что примерно через три часа после подачи апелляции Anthropic восстановила доступ, вернула $78,97 за неиспользованную часть подписки Max и позволила заново оформить тариф за $100.

Расскажу, что происходило до блокировки, как проходила проверка и что получилось в итоге. Заодно хочу узнать, сталкивался ли кто-нибудь с похожей ситуацией и насколько долго продержались восстановленные аккаунты.

Кошки стали по настоящему одомашненными и большая часть погибнет при возвращении в дикость, вот подробный пост - https://habr.com/ru/articles/959468/. Но люди вспоминают например про мышей и воробьёв. А эти - дикие или опять таки одомашнились и теперь без людей не смогут? А вот близко к этому. Конечно не кошки из мышей и воробьёв получились, но если человека и его кормовые базы убрать, данные виды могут и до нуля упасть или около того.

Домовый воробей и домовая мышь явно ведут корни с начала земледелия. Между 12 000 и 8 000 лет назад люди вынуждены были перейти на посевное земледелие, вместо былого собирательства и постоянного кочевания. Где посевы - там зерно от урожаи. Где зерно - строй хранилище зерна, как минимум глиняный большой чан закопай в землю, но лучше строй амбары, что бы зерно не слёживалось и могло продуваться. Там где зерно - вредители в виде мышей, птиц.

Воробьи домовые на уровне генетики фиксируются начиная с 10 000 лет назад. И тут есть тонкости.

Домовый воробей это вид, а как вид он входит в род - Настоящие Воробьи ( Passer ). В роду Настоящих Воробьёв - 28 видов. А теперь внимание - ряд видов из Настоящих Воробьёв так же зависит от зданий и ресурсов человека, как и Домовый воробей.

Домовые воробьи как вид генетически выделились на Ближнем Востоке, где как выше написал - возникло земледелие. Из этого региона они разлетались вслед за расселением земледельцев. Поскольку он одновременно контактировал со всем и домашними животными, у него намного лучше иммунитет и способность подавлять воспаления, при этом тратя меньше ресурсов на это. Тот же полевой воробей не прошёл отбор Дарвиновский рядом с болезнями домашних животных А домовый воробей наоборот, буквально выживал в каждой эпидемии и мелкой болячке, которые окружали людей все 10 000 лет земледелия. Все неудачные по иммунитету Домовые воробьи вымерли уже очень давно, как и люди с кошками и коровами. Те кто выжил - реально иммунные монстры по сравнению с дикими животными, мы выживем буквально среди мора, который угробит любых диких зверей.

Одна компания даёт кандидатам на должность программиста 1С тестовое задание из шести коротких задач и предупреждает: «Задачи довольно простые, но практика показывает, что 80% кандидатов понимают их неправильно или, как минимум, учитывают не все случаи».

Разберу третью задачу из этого задания вместе с настоящим решением одного кандидата. Это классическая задача сравнения множеств, её знает любой, кто писал SQL. Интересно в ней то, что почти все решения проверяют только половину условия, а рабочее решение кандидата ломается на пустом множестве — случае, о котором никто не думает, пока он не сломает запрос.

Canva объявила о сокращении 1271 сотрудника, что составляет 22% штата. В Сети сокращение назвали одним из «самых человечных» за последние несколько лет из‑за щедрого соцпакета. 

От впечатляющих ударов молний до зловещих грозовых облаков: эти удивительные фотографии передают красоту, мощь и непредсказуемость погоды на нашей планете.

«Создай точную копию этой картинки, ничего не меняй». Человек повторил эту просьбу ChatGPT 101 раз, и настоящее фото Дуэйна Джонсона превратилось в мультяшное месиво. С кодом то же самое: ты сказал ИИ, какие шрифты использовать, а размеры летают по всему сайту. Это архитектурный дрифт. Он лечится тремя принципами: 1. Single source of truth задаётся спеками. 2. ИИ обязан сначала прочитать спеки…

Почему RAG даже после самых изощренных улучшений может плохо работать на ваших задачах в специализированном домене? Возможно, дело в представлении знаний, и вместо векторов стоит использовать графы. А может быть, дело не в знаниях, а в том, как модель их применяет: например, в сложных и длинных, но повторяющихся сценариях результаты ИИ-агента от запуска к запуску расходятся, и его работу приходится постоянно перепроверять?

Найти и извлечь ≠ правильно применить. «Найти и извлечь» — классическая задача RAG: подобрать в контекст модели релевантные фрагменты знаний. «Правильно применить» — требует процедурного знания: в каком порядке выполнять шаги и что делать при каждом исходе. Но процедура попадает к модели так же, как знания — в виде пассивного контекста: инструкцией в промпте или в найденных документах. Следовать ей ничто не обязывает, и на длинных цепочках рассуждения с ветвлениями модели от процедуры отклоняются. Это называют когнитивным дрейфом (Cognitive Drift).

Архитектура Thought Guidance‑Retrieval Augmented Generation (TG‑RAG), представленная на ICML 2026, призвана уменьшить когнитивный дрейф в задачах, которые решаются по стандартным процедурам. Ее основной принцип — отделение процедурной логики от предметных знаний. Процедура формализуется в экспертном процедурном графе (EPG) — логическом «скелете» в топологии Chain‑of‑Trees. Исполняет граф механизм Interrupt‑Retrieve‑Generate.

Для права такой подход особенно естественен: процедуры здесь часто уже формализованы — от процессуальных кодексов до локальных регламентов, а ценен не только вывод, но и путь к нему. Разбираем, как устроен TG‑RAG, что показали эксперименты авторов и как его можно адаптировать к юридическому домену.

Для элементарных функций инженерного калькулятора хватает числа 1 и одной операции eml(x, y) = exp(x) − ln(y). Физик Анджей Одживолек нашёл её программным перебором, а его результат подтвердила программа проверки доказательств. Разбираемся, как из этой операции получаются e и ноль, почему синус требует больше десяти уровней вложенности и во что обошлась бы eml в нейросетях.

Команда Discord разрабатывает новые клиенты для компьютеров и смартфонов. В десктопной версии откажутся от Electron, а в мобильной — от React Native. Вместо этого разработчики перепишут код клиентской части на Rust. В ближайшее время компания планирует начать тестирование с пользователями.

Каждый год команда Incident Response Positive Technologies (PT ESC IR) подводит итоги расследования инцидентов и ретроспективного анализа: кто пострадавшая сторона, как проникали в сеть злоумышленники и что успели натворить до того, как их заметили. В этот раз в выборке больше 140 проектов за период с IV квартала 2025-го по III квартал 2026 года. Ниже — то, что важно инженерам и безопасникам: что изменилось за год, какие кейсы стоит запомнить, кто стал жертвой и как хакеры заходили в сеть компаний.

В ушах свистел ветер. Обычное дело. Здесь, наверху, ветра бывали такими злыми, что порой ему казалось: он не идёт по хрустящему, шипящему под ногами курумнику, а плывёт — против густого, тугого потока. А иногда гул нарастал до того предела, за которым слух сдавался, переставал его различать. И тогда он вдруг замечал, как парадоксально тихо вокруг. Тихо — и вместе с тем почему-то звонко.

Он сидел на плоском валуне, склонившись над письмом. Сухие пальцы придерживали желтоватые листки разлинованной бумаги — ветер дёргал их, норовил вырвать. Читал медленно, по второму разу. Наконец дочитал, стиснул зубы и, глухо зарычав, разорвал листы. Они даже не успели упасть на камни — ветер тут же подхватил их, закрутил и унёс вдаль.

— Вот же сука!