Моя лента

Apple ввела ограничение на приобретение iPhone Duo из‑за высокого спроса и ограниченных поставок. В США на сайте производителя или в приложении Apple Store можно купить максимум два складных смартфона.

ChatGPT может безошибочно посчитать метрики, найти тревожные тренды и предложить план действий — даже если в данных нет ничего, кроме случайного шума. В эксперименте на синтетических данных интернет‑магазина AI‑ассистент сделал 30 аналитических утверждений, ни одно из которых не выдержало статистической проверки. Разбираемся, почему возникают такие ложные инсайты и как проверять выводы ИИ, прежде чем принимать на их основе бизнес‑решения.

Привет! На связи Данил, TypeScript‑разработчик в команде Platform V DataSpace в СберТехе. DataSpace — это модуль платформы для визуальной (low‑code) разработки бизнес‑приложений и управления данными. Он предоставляет GraphQL API для работы с базой данных. Мы развиваем продукт уже несколько лет, но сейчас из‑за бурного развития ИИ и MCP появилась вполне ожидаемая задача: подключить этот API к ИИ‑агентам через Model Context Protocol (МСP).

MCP нужен, чтобы ИИ‑клиент мог обнаруживать инструменты, понимать их входные параметры и вызывать внешние системы через стандартный протокол. На первый взгляд GraphQL хорошо подходит на роль источника MCP‑инструментов: схема уже описывает типы, входные аргументы и форму результата, но сама по себе не отвечает на главный вопрос: «какую часть API и с каким уровнем свободы следует открыть агенту?».

В DataSpace сценарий получился таким:

- есть API GraphQL поверх модели данных;

- есть ИИ‑агент, которому нужно выполнять прикладные действия;

- между ними нужен MCP‑адаптер;

- команда бэкенда хочет сохранить контроль над контрактом, типами и безопасностью.

Вопрос оказался не в том, можно ли подключить GraphQL к MCP. Можно. Интереснее другое: какой формы должен быть MCP‑адаптер для API GraphQL?

В этой статье я расскажу про несколько вариантов таких адаптеров и про наш выбор: генерировать MCP‑инструменты из заранее подготовленных GraphQL-операций.

Привет сообществу. Это мой первый пост. Если что не судите строго.

Случившийся с нами в последние годы ИИ-шный катарсис с бесплатным доступом к большим облачным моделям навёл немало беспорядка в молодых и не очень головах. И наверно много кто из вас, как и я столкнулся с проблемой, когда помнишь, что буквально недавно обсуждал какой-то важный вопрос с "Гаврюшей", но не помнишь с каким и в каком сервисе. Часто приходилось открывать новый чат где попало и задавать вопрос по новой.

Браузер - классное решение для доступа, но с отсутствием одной важной функцией о которой я скажу чуть позже. Поиски десктопного софта не увенчались особым успехом. Хотелось что-то быстрое, кроссплатформенное и красивое. Родные приложухи от больших игроков это полный треш - открываются долго и нудно, постоянные лаги и подвисания - несколько раз ставил и через время сносил - бесит. Софт отдельных энтузиастов по большей части направлен на доступ к большим облачным моделям по api, а с бесплатными акками это не работает, да и plus и pro тоже отпадает, как выяснилось. У меня была подписка Perplexity pro и сейчас ChatGPT Plus и с помощью этих приложух я не могу подключиться к своим аккаунтам и работать.

Копнул поглубже и нашёл неплохую апку https://github.com/onlyvictus-bit/ai-bank, которая подходила под мой запрос. Апка подключалась к чатам по обычному https и вроде да, но к сожалению главной функцией этой программы была возможность отправить один промпт одновременно всем подключённым моделям сразу и затем сравнить ответы. И даже она походу была сломана. Короче решил задать вопрос недавно установленному агенту, а можем ли мы её переделать в то, что я хочу.

В прошлой статье я писал про GitBor, git-клиент, через который я проверяю, что на самом деле наворотил ИИ-агент. Эта статья про самого агента. Делал я их параллельно. Один инструмент пишет код, второй показывает, что получилось.

Корпоративная модель у нас хорошая, но контекст около 100 тысяч токенов, а популярные агенты тратят его не задумываясь. Рассказываю, как переделал агента под закрытый контур: экономия контекста, несколько задач во вкладках, голосовой ввод без интернета — и почему расширение для VS Code прошло туда, куда программу с ИИ не пустили.

Летом я написал бота, который сам искал вакансии на hh.ru, оценивал их через LLM, писал сопроводительные и откликался. За два месяца он разобрал 1518 вакансий и отправил 339 откликов. Рассказываю, что из этого вышло: воронка, какие правки поднимали конверсию и почему расширение поиска ее уронило.

Разработка собственного графического движка на Vulkan API неизбежно упирается в многопоточность: параллельную сборку командных буферов, стриминг мешей и генерацию кадров.

В этой статье мы подробно разберём архитектуру изолированной low-latency библиотеки задач shuttle_async на базе бесстековых корутин C++23. Обсудим устройство децентрализованного планировщика Work Stealing на локальных деках Chase-Lev, победу над проблемой Thundering Herd с помощью Coalesced Wake-ups и разберём коварный архитектурный баг синхронного инлайна, который едва не нарушил инварианты Structured Concurrency.

Автор YouTube‑канала Throaty Mumbo представил экспериментальную игровую систему под названием GCVHS, которая использует видеокассеты VHS. Энтузиаст создал для консоли видеокассеты с версиями Doom и Super Mario Bros, а также провёл эксперименты, вдохновлённые ранними этапами развития интерактивного видео.

Картина знакома почти каждому, кто работал в команде ИТ‑департамента внутри компании. Задачи прилетают в мессенджер конкретному аналитику/программисту, приоритет определяется громкостью заказчика, доработки проверяются прямо в рабочей базе. Бизнес недоволен скоростью и качеством, ИТ — бесконечными пожарами и невозможностью что‑либо планировать и распределять ресурсы.

При этом все понимают,что необходимы изменения и организация рабочих процессов.

Почему же ничего не меняется? Неожиданный ответ мне подсказала теория игр (спасибо университету за это!) и она же подсказывает, как из этой ловушки выбраться.

На прошлой неделе Microsoft выпустила ежемесячные обновления для различных поддерживаемых версий Windows, а также патчи для других продуктов, включая Exchange Server. Однако, судя по всему, с последними возникли непредвиденные сложности: компания предупредила о нестабильной работе Exchange Server после установки свежих апдейтов Windows.

У меня есть бот-консультант на aiogram 3 и FastAPI, который оформляет заявки через Claude. Когда Telegram стал открываться у клиентов через раз, я добавил второй канал, MAX, не переписывая логику. В статье: что в MAX Bot API устроено иначе, чем в Telegram (сертификат Минцифры, вебхук, который глушит polling, лимиты, кнопки), как держать пользователей двух мессенджеров в одной таблице, где я потерял час и как всё проверялось без боевого токена.

Сегодня на первый план выходит не знание кода или алгоритмов, а навык решения конкретной поставленной задачи и нестандартное мышление, которое вместе с ИИ даёт колоссальные возможности в работе.

Старый способ найма устарел и перестал отвечать рынку. Хочу рассказать свой опыт нестандартного найма, который показал свою эффективность.

Недавно нам на глаза попался APK-файл с интригующим и внушающим доверие названием «Антивирус ФСБ.apk».

Установив его, мы обнаружили, что при запуске пользователя встречает интерфейс известной программы для управления звонками на Android — Right Dialer от разработчика Goodwy.

Вероятнее всего, выбор злоумышленников пал именно на это приложение, так как оно запрашивает большое количество разрешений: работа с контактами, выполнение звонков, доступ к камере и так далее.

Недавно мне попался рилс* о том, что мы возвращаемся к устной культуре. Девушка в нем пересказывает эссе Роуз Хоровиц из The Atlantic «Конец чтения уже наступил» и говорит, что мы стали реже читать длинные тексты и из‑за этого по‑другому думаем и общаемся. Эссе, кстати, уже успели обсудить и в западном, и в русскоязычном интернете.

Мне стало интересно, что там такого, и я пошла читать его сама. Думала, быстренько пробегусь, а в итоге провалилась с головой и прочитала целиком в оригинале, потом полистала тред про нее на реддите, напоследок шлифанула мнением литературного обозревателя Дмитрия Горшенина. Выходит, рилс про конец чтения подарил мне два кайфовых вечера рисерча. Уничтожить читательскую привычку не получилось, шах и мат, рилсы!

Сразу предупрежу, букв здесь много, читать минут пятнадцать. Так что если дочитаете до конца, считайте это маленьким актом сопротивления. А почему сопротивления? Ну, придется дочитать.

В августе — сентябре члены рабочей группы «Инфраструктура и центры обработки данных для ИИ» правительственной подкомиссии по ИИ обсуждали вопрос упрощения импорта вычислительной техники, пишет Forbes со ссылкой на двух собеседников, знакомых с ситуацией. По словам одного из них, планируется разработка мер, чтобы для ёе ввоза было «минимальное число ограничений». Рабочая группа решает проблему дефицита GPU и высокой стоимости оборудования для ИИ и разрабатывает изменения в приказ Минпромторга, который с мая исключил из параллельного импорта около двух десятков мировых компьютерных брендов, уточнил другой собеседник издания.

На внутреннем совещании сотрудников в сентябре финансовый директор AWS Джон Фелтон отпустил шутку в адрес Прасада Кальянарамана — руководителя, отвечающего за значительную часть расширения инфраструктуры Amazon для нужд искусственного интеллекта. «Поздравляю: благодаря вам компания ушла в минус по свободному денежному потоку», — сказал он. Этот диалог отражает ситуацию в сфере инвестиций в период бума ИИ.

Системные аналитики каждый день разбирают задачи, где на входе много шума: мнения, готовые решения, эмоции пользователей. Нужно уметь отделять факты от всего остального и докапываться до настоящей проблемы. Со временем эта привычка выходит за пределы работы.

Мы попросили системных аналитиков Контура рассказать, как критическое мышление помогло им в жизни. Каждая поделилась своей историей и советами, с чего начать, если хочется тренировать этот навык.

Почти в каждом проекте рано или поздно появляется запрос «чтобы без перезагрузки». И рядом с PHP вырастает второй кусок: фронтенд со сборщиком, node_modules, API между двумя частями, валидация в двух местах, а состояние то на сервере, то в браузере. Меня это достало, и я создал rig. Это PHP-фреймворк, где интерфейс откликается сразу, а приложение остаётся обычным PHP-проектом. Расскажу, как он устроен, что уже работает и где его лучше не использовать.

Представьте: агент подготовил ответ на обращение, вызвал сохранение черновика и получил тайм-аут. После перезапуска ему повторить запись, проверить результат или остановиться? От ответа зависят дубликаты, потерянная работа и то, чему можно верить в отчёте агента.

Этим занимается agent harness, или обвязка агента: программный слой вокруг модели, который управляет контекстом, инструментами, состоянием и выполнением задачи.

Статья для backend- и ML-разработчиков, которые встраивают агентов в приложения, и техлидов, принимающих изменения таких систем. Она пригодится, когда рабочее демо уже есть, а поведение после сбоя, границы полномочий и стоимость принятого результата ещё предстоит определить.

Практический выход из разбора — три артефакта для своей системы: карта управления, контракт одной операции записи и план сравнения двух версий обвязки. В конце есть задания с критериями проверки каждого из них.