Моя лента

В дискуссиях о будущем транспорта электрификацию часто воспринимают как самоцель: заменили двигатель внутреннего сгорания на электромотор и как будто бы автомобиль автоматически стал современным.

Но батарея решает лишь базовую механическую задачу. По данным Международного энергетического агентства (IEA), глобальные продажи электромобилей превышают 20 млн единиц в год, занимая около 25% рынка.

Причем аналитики IEA теперь интересуются не химией ячеек, а софтом и бортовым ИИ, признавая машину сложным программным продуктом.

В России развитие отрасли идет по собственному пути. Доля электромобилей в структуре продаж пока около 2%. Причина: разница в логике внедрения. У нас массовая электрификация начинается не с частных машин, а с каршеринга, такси и городской логистики. Экономический фокус смещается с цены покупки на стоимость километра пути, а сама машина должна отвечать принципу трех одновременных подключений: к энергосистеме, к человеку и к городской среде.

Повторный бэкап 24 млн файлов шёл до 12 часов, хотя данных изменилось почти ничего. Процессор и сеть простаивали, поток стоял в D, а диск при этом занимался чем-то другим. Расскажу, куда уходило время и как я получили 3 часа: опережающее чтение метаданных в порядке inode и один параметр монтирования.

Qwen4-Max-Preview — это новая флагманская модель от компании Alibaba. Вышла она 11 ноября 2026 года как превью. Доступ к модели можно получить через QwenCloud, Qwen APP, Qoder, QwenWork, QwenStudio и на других платформах от Qwen. Оплату по токенам пока не завезли.

Подписка Personal Lite стоит 6 $ в месяц, а для новых пользователей есть ограниченное предложение за 3 $ (до 30 ноября, и только для тех, кто раньше не покупал личный тариф). В тариф входит 20 000 кредитов в месяц, а их расход зависит от модели, объема токенов, режима рассуждения и вызовов инструментов, поэтому безлимитного тарифа за 3–6 $ ждать не стоит. 

На время превью расход кредитов на эту модель в несколько раз ниже обычного (скидка до 80%), а ночью по пекинскому времени, с 22:00 до 08:00, скидка достигает 92%. 25 ноября превью заканчивается, и модель отключат. Дату полноценного релиза Alibaba не называла.

WAF не всегда работает идеально — часто он ломает веб-приложения, блокируя легитимные действия пользователей.

На примере OWASP Juice Shop и WAF OWASP Coraza разберем 5 реальных ложных срабатываний FP (False Positive): от метода PUT, который блокирует корзину, до SQL-инъекций в поиске. Настроим точечные исключения, используя Playwright для эмуляции реального пользователя, и докажем, что защита при этом не пострадала.

Статья будет полезна широкому кругу специалистов, которые хотят понять, как именно WAF блокирует запросы, почему это происходит и какие подходы обычно применяют для решения таких проблем.

Я разработчик примерно на шести проектах одновременно, и созвонов у меня много. За девять дней вместе с Claude Code я сделал приложение для macOS, которое пишет звонок двумя дорожками, расшифровывает и разбирает его по голосам на самом Маке, без бота в звонке и без чужих серверов. Код открыт.

В статье грабли, о которые я споткнулся: цифровая тишина в ScreenCaptureKit и FaceTime, который не слышно, эхо без наушников со сдвигом, который за звонок меняется 69 раз, тысяча «Thank you» от Whisper на тишине, диаризация, которая делит людей по типу речи, 17 ГБ памяти на Маке с 16 и сравнение моделей для русской речи.

На связи Станислав Грибанов, руководитель продуктового направления компании «Гарда», автор блога «CyberProducts».

Zero Networks выпустила отчет Lateral Movement Exposure Report 2026. Эксперты оценили, как далеко атакующий может проникнуть внутрь сети после преодоления периметра. Отдельный раздел отчета посвящен AI-Driven Lateral Movement (AILM). Так эксперты называют перемещение по сети при помощи ИИ-агентов. Иногда агент изначально трудится на благо злоумышленника, иногда агент оказывается желаемой мишенью для атакующего.

Далее я подробнее разберу три сценария, которые приводятся в отчете.

В нашей модели Обнинской АЭС можно нажать кнопку аварийной защиты и увидеть, как гаснет свет в домах посёлка. На моём телефоне это работало. А когда я отправил статью на Хабр, модератор на своём ноутбуке даже кнопкой воспользоваться не смог. Я открыл ту же ссылку на MacBook Air и наконец увидел, о чём он говорил.

В начале импортозамещения компании покупали серверы у «китайской прослойки» по 20–70 миллионов рублей за одну поставку. Серверы горели, а отвечали за покупку те, кто её сделал. Чтобы понять, как до этого дошло, начну с автомобиля.

Вам предлагают автомобиль за 10 тысяч рублей. Вы бы стали его покупать? Скорее всего, нет. Вы бы насторожились и решили, что с ним явно что-то не так: откуда такая цена, кто за него отвечает, что будет через неделю.

Добрый день, хабровчане! Вы больше привыкли к моим статьям об истории техники, но сегодня пришла пора поговорить о современных решениях. С вами Виталий Прокофьев, и в этот раз я выступаю не как основатель коллекции Digital Vintage, а как руководитель отдела облачных решений компании VK Tech. Вот уже много лет я занимаюсь развитием и внедрением On-Premise облачных решений на базе VK Private Cloud, и сегодня хочу рассказать вам о нашем видении инфраструктурных решений для пограничных (Edge) вычислений с сохранением привычной облачной среды — Cloud-on-the-Edge. Расскажу, когда облачная автоматизация оправдана на удаленных площадках, сравню Standalone Edge и Hub-and-Spoke по накладным расходам, автономности и требованиям к связи. Покажу, как сочетать эти подходы в одной инфраструктуре и упростить развертывание с помощью готовых программно-аппаратных комплексов.

В подготовке материалов статьи также принял участие мой коллега Сергей Сухов (@xelld), ведущий архитектор облачных платформ, которого я хотел бы поблагодарить за вклад в проработку дизайна наших Cloud-on-the-Edge решений и особенно их сетевой составляющей.

ИБ-отдел, внимание! Сработал алерт, уже заводим эпик, приоритет критический: сегодня ваш профессиональный праздник!

Поздравляем с Днем специалиста по безопасности! Желаем, чтобы подозрительных событий было поменьше, сотрудники не открывали сомнительные вложения, а ваш рабочий день хотя бы иногда проходил без слова «срочно». А еще – показываем смешные открытки про ИБ-будни. Где-то слегка преувеличили, хотя насчет шести рук до сих пор не уверены.

Листайте и выбирайте самую жизненную. Узнали, согласны?

Как одно Android-приложение держит связь со своим сервером, когда маршрутов три и любой может отказать. Встраиваю Go-библиотеку Xray-core через libXray и gomobile прямо в процесс Kotlin Multiplatform-приложения, поднимаю локальный SOCKS5, прохожу цепочку маршрутов с проверкой каждого через служебный запрос к серверу и отдельно рассказываю, как записываю полевые тесты: одна строка на прогон, провалы наравне с успехами, и чего в этих записях пока не хватает.

Блокировка доступа из России со стороны Claude заставила многих искать новых провайдеров. Я занимаюсь этим уже полтора месяца — с момента блокировки платежей со стороны GitHub.

Первым моим решением было поднять сервер FreeLLMAPI. Но скоро стало понятно, что бесплатных лимитов очень мало, даже если их объединить. Немного помогло пополнение счёта OpenRouter на $10: это увеличило дневные лимиты на бесплатные модели в несколько десятков раз. Но и этого оказалось недостаточно, тем более что большинство бесплатных моделей OpenRouter мне пришлось отключить из-за маленького контекста.

Следующим этапом стал поиск сторонних провайдеров и агрегаторов. OpenRouter и OpenCode я попробовал сразу, но первый оказался для меня слишком дорогим, а второй в подписке за $10 — да и за $40 тоже — даёт не такие уж большие лимиты. Особенно быстро заканчивается недельный.

Поиски продолжились… И уже через неделю я обнаружил, что у меня шесть разных оплаченных провайдеров — с разными ценами и разной доступностью моделей.

Причём цены отличались не просто на какой-то общий коэффициент: соотношение было разным для входящих и исходящих токенов, а кто-то вообще продавал их по одной цене.

В попытках разобраться, какую модель и у какого провайдера выбирать, родилась идея мониторинга ИИ. Так появился репозиторий ai-monitor.

Что потребуется

Если коротко:

Linux, Python 3.9+ и OpenCode v2. Зависимости Python устанавливаются из requirements.txt.

Плагин opencode-session-tags — если хотите помечать сессии через интерфейс OpenCode.

Поиск через Tavily. Мне хватает бесплатного лимита на 1000 запросов в месяц. При регистрации будьте внимательны: мне под видом бесплатного тарифа предлагали 1500 бесплатных запросов, но уже в рамках платного.

API-ключ Artificial Analysis. Его тоже можно получить бесплатно, и бесплатных лимитов для этой задачи более чем достаточно.

Список ваших провайдеров в providers.yml, созданном по примеру providers.example.yml.

Для персонализации сессии OpenCode нужно помечать по типам задач — через плагин opencode-session-tags или команду session_stats.py tag. Затем отдельно собрать статистику:

python3 session_stats.py collect

Нужные профили из полученного runs/session-stats/summary.yml вручную перенести в profiles.yml. Можно начать и с готовых профилей, но тогда расчёты будут основаны не на ваших сессиях.

После этого запустить монитор:

python3 ai_monitor.py

Монитор собирает цены и условия провайдеров и через OpenCode готовит рекомендации с учётом ваших задач и расхода входящих, исходящих и кешированных токенов. Самостоятельных тестов качества моделей он не проводит: рейтинг берётся из Intelligence Index Artificial Analysis, а не из собственного бенчмарка программирования.

Что получается на выходе

Результат — четыре Markdown-файла: рекомендации, сравнение цен, рейтинг моделей и исто

У многих настроен свой локальный харнесс, другие работают в облаке. А что если развернуть харнесс на большую компанию? Как быть, если первого ответа агента приходится ждать почти 40 секунд? Что можно оптимизировать и к чему это приведет? Ладно, развернули и оптимизировали, но как подружить агентов с сотрудниками? И как оценить эффект от внедрения ИИ на уровне бизнеса?

Я еще не настроил свой харнесс, и мне было интересно посмотреть на опыт других компаний. Поэтому пошел на митап MWS на эту тему. Сначала рассказали историю развития ИИ-агентов и базу: что такое обвязка вокруг модели. Потом был доклад про оптимизацию: в MWS все развернуто на Kubernetes и поддерживает OpenClaw и Hermes одновременно. Дальше руководители направлений обсуждали, как агенты работают вместе с сотрудниками. Напоследок был доклад про внедрение ИИ в организациях и оценку его эффекта.

Специалисты iFixit разобрали недавний 14-дюймовый Apple MacBook Pro с сенсорным экраном PROLED XDR, оценив его ремонтопригодность на 5 из 10 баллов. Apple представила эту модель в конце прошлого месяца. Устройство использует чип M5 Pro или M5 Max, а также накопитель ёмкостью до 16 ТБ.

CAN-шина уже давно прописалась в автомобилях легковых и грузовых. А что насчет мотоциклов?

Если вам интересен реверс-инжиниринг CAN-шины современного мотоцикла, добро пожаловать под кат!

С июля 2026 года иностранные удостоверяющие центры отозвали 10 974 SSL/TLS-сертификата примерно у 1,3 тысячи российских компаний. Такие данные представили Руцентр и Технический центр Интернет (ТЦИ). В ноябре Руцентр также получил уведомление от японского удостоверяющего центра GlobalSign о планах провести новую волну массовых отзывов.

В середине обычного рабочего дня B2B-приложение, с которым работают наши партнёры, перестало обслуживать запросы. MariaDB исчерпала лимит подключений, пользователи получали HTTP 500, а за четыре минуты в журнал приложения упало около 20 тысяч ошибок.

Сначала всё выглядело как типичная проблема производительности базы. Расследование показало другое: толчком стал зациклившийся JavaScript в одной вкладке браузера. Но этот всплеск объясняет только начало аварии. Четыре минуты простоя обеспечило само приложение: обработчик ошибок записывал ошибки в уже недоступную базу, страница ошибки снова обращалась к той же базе, а Auth::check() при каждой неудаче пытался подключиться заново.

Ниже - как мы восстанавливали картину по логам Apache, Laravel и счётчикам MariaDB, какие версии не подтвердились, где мы сами ошибались по ходу анализа и что в итоге поменяли.

Про «теорию мертвого интернета» знают все: якобы большую часть контента в сети давно пишут боты. Теперь дискуссия выходит на новый уровень (пусть и пока гипотетический): что будет, если работу офисных сотрудников будут выполнять системы ИИ? Обсудим мнения экспертов и посмотрим на свежие исследования по теме.

Почему одна большая модель не заменит OCR-пайплайн: опыт модерации контента RWB VLM уже неплохо читают текст с картинок. Почему тогда миллионы карточек товаров в день у нас проходят через пайплайн из семи этапов, а не через одну модель?

Привет! Меня зовут Ира Кульбякина, я BI-разработчик в Недвижимости в Авито. Коллеги всё чаще стали приносить нам на доработку дашборды, собранные с ИИ: графики в них выглядят интересно и детализированно, но частая проблема — непонятно, куда смотреть и как вытаскивать основные выводы. 

В статье разберём, как такие дашборды собирает агент, и доработаем один из них пошагово. Ещё расскажу, как нейросеть нашла ответ на вопрос заказчика, но не поняла этого, и насколько мы сократили сборку сложных дашбордов, подключив ИИ. Заодно посмотрим, какие правила из этого разбора можно закрепить в скилле.