Визуальное программирование *

Мой младший брат Максим попросил меня позаниматься с ним программированием: ему предстоял экзамен по C. У меня сразу было ощущение, что уроки будут непростыми — даже в привычном общении он обычно оставался довольно закрытым — и я опасался, что редкие “угу” будут давать крайне мало информации о том, что происходит у него в голове: интересно ли ему, понял ли он пример, или же ему скучно и он просто вежливо досиживает занятие.

Дополнительно всё усложнялось тем, что до колледжа программирования у него, по сути, не было. Из похожего опыта была разве что подготовка к ОГЭ, где встречалось задание с роботом, которого нужно было довести от старта до финиша.

Поэтому я начал думать, как можно изменить сам формат обучения. Мне казалось, что если мы сразу уйдём в синтаксис, то быстро получим именно то, чего хотелось бы избежать: тишину, слабую вовлеченность и ощущение, что он вообще не понимает, зачем всё это.

В software engineering есть системный разрыв между «знать название технологии» и «понимать, как она работает внутри». Разработчики запоминают термины, воспроизводят определения на собеседованиях, но механику представляют приблизительно. Что именно происходит при Index Scan? Как HTTP-запрос проходит через слои Clean Architecture? Почему Observer и Mediator — это разные паттерны, если UML-диаграммы похожи?

Статичные диаграммы из книг показывают конечное состояние, но не процесс. B-Tree на картинке — это аккуратные прямоугольники со стрелками. Но как дерево строится, как перестраивается при вставке, какие страницы читаются при поиске — этого статика не передаёт.

Интерактивная визуализация закрывает этот разрыв. Не слайды и не статьи с картинками, а инструменты, где можно нажать Play и наблюдать, как система работает шаг за шагом. Ниже — обзор шести таких инструментов, покрывающих базы данных, брокеры сообщений, архитектуры, паттерны проектирования, Git-стратегии и алгоритмы.

Quirk – браузерный симулятор квантовых схем, "toy quantum circuits simulator".

Его разработал Крейг Гидни (Craig Gidney), инженер, работающий в Google над квантовыми вычислениями. Исходный код открыт, а сам симулятор доступен по адресу algassert.com/quirk

Главная особенность Quirk – симуляция в реальном времени без необходимости запуска вычислений вручную. Схема пересчитывается на каждом кадре с задержкой 0,1 секунды. Автор указывает, что это в 100 раз быстрее реализации на чистом JavaScript.

Я только начинаю писать код, он у меня не аккуратный и странный, я его нигде не публиковал никогда, проект писать на luaJIT love 2d, а заголовок правдивый, оно смогло запустить на одном ядре слабого ноутбука 12300 потоков в которых были блоки IF, ROTATE и WHILE TRUE и стабильные 30 fps. https://t.me/Turbo_Scratch/63 Топик в моём тгк с видео демонстрациями, там же если хотите можете протестировать мой проект, но в нём очень много багов особенно связанных с типами данных, lua не типизированный язык, в будущем эти баги я исправлю добавив разные проверки, и проект я выложил чтобы получить мнение общества.

Движок я выбрал не случайно, мне понравился синтаксис lua, этот язык и библиотеку love 2d подсказала ии, на этой же библиотеке написан Pocket Up(аналог pocket code, тоже визуальное программирование), также этот язык использует байт-код и jit компиляцию что по словам ии должно сильно увеличивать скорость. Также love 2d собирается под многие платформы Windows, macos, вроде даже linux, android, ios. Читал офф сайт и нашёл упоминание игры Balatro, я эту игру до этого только раз слышал, но про что она не знаю.

Писал я всё в VS Code, это очень удобный редактор кода, я на нём и другие свои проекты писал. С lua я уже был знаком, так как я уже делал игру на roblox studio, и не так давно, осенью 25 года.

Я сразу хотел писать свой редактор так чтобы он работал на Windows, и собирал проекты в EXE(уже реализовано), apk и html. И чтобы отделить в будущем редактор и интерпретатор игры я разделил проект на части Main.lua - редактор, Micropaint.lua - редактор спрайтов, ну и по мелочи GameLoader.lua - загрузчик игр, BlockList.lua - список доступных блоков, не хотел его лепить в main.lua тк там 518 строк, + я туда ещё добавил функцию отрисовки блоков и удобнее когда функционал разделён на отдельные файлы.

История о том, как превратить консольный скрипт в полноценное Windows приложение с GUI на AutoHotkey v2 при помощи нейросетей и вайбкодинга.

Разбираем этапы от поиска инструментов до борьбы с интерфейсом в стиле софта нулевых без единой строчки кода, написанной вручную.

Эта статья продолжает цикл BPMN: Beyond the Basics, и сегодня мы поговорим о том, как BPMN управляет временем. Спойлер: весьма посредственно.

Нотация BPMN изначально создавалась как инструмент для описания последовательности действий, а не временных зависимостей. Основное внимание в моделях BPMN уделяется тому, что должно произойти, в каком порядке, при каких условиях — но не когда именно.

Каждый, кто имел дело с Unreal Engine после 2014, наверняка слышал про скриптовый язык Blueprint. Но что реально происходит под капотом, когда вы таскаете ноды? Как создать свою ноду (и надо ли это вам вообще?) В данной статье я бы хотел разобрать K2Node

Привет, Хабр! Хочу рассказать про один странный пет-проект, который немного вырвался из-под контроля.

Все описанные потоки можно попробовать в github Скачивайте, ставьте звездочки)

Началось всё обычно: есть VPS (2 ядра, 6 ГБ RAM, 40 GB NVMe), есть свободное время и желание сделать что-то полезное. А ещё есть давняя хотелка — попробовать Kafka в реальном бою. Ну и Telegram-канал для изучения английского как-то сам напросился: новости BBC, разбор лексики, викторины — вроде не сложно, но и не совсем hello world.

Спойлер: Kafka я попробовал, канал работает до сих пор, а архитектура получилась немного безумной — с двумя очередями и разделением ответственности, которое я буду защищать в комментариях. Под катом — почему n8n не справился бы в одиночку, как подружить NiFi с расписанием и зачем я заставляю DeepSeek всегда класть правильный ответ в индекс 0.

Расскажу о том, как сгенерировать рандомный лабиринт, используя алгоритм Recursive backtracker. Все подробности об алгоритме, структуре кода, асимптотике и итоговых лабиринтах здесь.

Привет, хабр!

Если вы увлечены трейдингом и хотите автоматизировать анализ рынка по концепции Smart Money Concept, то в этом вам может помочь собственноручно написанный индикатор. Написание индикаторов и систем по концепту smart mpney(ict) - часто довольно сложная история.

В этой статье я разберу, как создать такой индикатор в Pine Script версии 6 шаг за шагом. Мы пройдемся по коду, выделяя ключевые фрагменты с объяснениями, чтобы вы могли не только применить его на TradingView, но и понять логику, доработать или даже интегрировать в свои стратегии. Давайте нырнем в детали, начиная с основ.

Кросс-доменные end-to-end (E2E) процессы кажутся логичными: заказ, оплата, доставка, клиентский сервис — все в одной диаграмме. Но современные организации живут в гиперлиминальной реальности (по О’Рейли): жесткие системы (ПО, процессы) погружены в хаотичную среду изменений — рынок, регуляции, сбои, ротация команд.

Что делать? — Конечно, резать! — собственно, об этом статья — как строить устойчивые процессные архитектуры, опираясь на теорию остаточности.

— А это еще что такое? — Это "что остается от сказки потом, после того, как ее рассказали"))

Начитавшись за последние пару месяцев статей про вайбкодинг и воодушевившись, что сейчас в микрофон ноута скажу «ОК Гугл, сделай мне скрипт для кодирования фото и видео архива за 15 лет» и далее как в фильме Она (2013), нейросеть мне разберет по полочкам, то что откладывалось и накапливалось.. Я столкнулся с суровой реальность :( Но дело сделал! Поэтапное решение под катом.

Smart Money Tool (SMT) — концепция из арсенала продвинутых трейдеров, основанная на анализе "умных денег" (крупных игроков). Основная идея: когда рынок делает ложный пробой уровня (свип) на одном инструменте, но не подтверждает его на коррелированном инструменте — это может сигнализировать о манипуляции и потенциальном развороте.

Концепция свипа (Sweep):

Цена временно пробивает значимый уровень (свинг), но закрывается обратно за этим уровнем. Это часто интерпретируется как сбор стоп-лоссов.

Корреляционный анализ:

SMT использует два коррелированных актива (например, BTC и ETH). Расхождение в их поведении может указывать на слабость движения

Break of Structure (слом структуры): Показывает, что движение имеет силу. Дальнейшее подтверждение — закрытие за пределы предыдущего свинга

Чаще всего приходилось искать SMT вручную, что довольно накладно по времени и нередко можно упустить smt банально из-за человеческого фактора. Поэтому для упрощения этой работы я написал pine script индикатор. Выглядеть на графике он будет следующим образом:

Я давно торгую на рынках криптовалют, металлов, форексе. И большинство трейдеров знает, что на финансовых рынках значительная часть инструментов движется не изолированно, а в составе коррелирующих групп. Валютные пары, индексы, криптоактивы и производные индексы часто демонстрируют согласованное поведение, поскольку отражают одну и ту же макроэкономическую или риск среду.

Среды таких активов я выделяю особые 'триады активов' - активы с максимальной корреляцией, где расхождение является прямым сигналом. Эти триады - почти общепризнанные тройки. Именно по этим триадам мы будем искать интересное расхождение - PSP. Оно является отличным подтверждением в торговле.

Для упрощения его поиска и работы с ним напишем Pine Script индикатор. Я разберу для вас логику работы psp, логику его использования в торговле, объясню полностью код индикатора и структуру pine script.

Большие языковые модели (LLM) становятся мощными инструментами для автоматизации моделирования бизнес-процессов, обещая упростить перевод текстовых описаний процессов в диаграммы Business Process Model and Notation (BPMN). Однако степень, в которой эти системы ИИ способны создавать высококачественные BPMN-модели, пока не подверглась тщательной оценке.

Данная статья представляет оценку пяти инструментов генерации BPMN на базе LLM, автоматически преобразующих текстовые описания процессов в BPMN-модели. Для оценки качества этих моделей ИИ мы вводим новую структурированную систему, которая присваивает баллы каждой BPMN-диаграмме по трем ключевым измерениям качества моделей процессов: ясность/читаемость, корректность и полнота, охватывающим как точность, так и понятность диаграммы.

Используя эту систему, мы провели эксперименты, в которых каждому инструменту поручалось моделировать один и тот же набор текстовых сценариев процессов, а полученные диаграммы систематически оценивались по критериям. Этот подход обеспечивает последовательную и воспроизводимую процедуру оценки и предлагает новую линзу для сравнения возможностей моделирования на базе LLM.

Наши выводы показывают, что хотя существующие инструменты на базе LLM способны создавать BPMN-диаграммы, отражающие основные элементы описания процесса, они часто демонстрируют ошибки — пропущенные шаги, непоследовательную логику или нарушения правил моделирования, что подчёркивает ограничения в достижении полностью корректных и полных моделей. Чёткость и читаемость генерируемых диаграмм также различаются, указывая на то, что эти модели ИИ всё ещё находятся на стадии созревания в генерации легко интерпретируемых потоков процессов.

За 20 плюс с лишним лет опыта управления продуктовыми ИТ компаниями я никогда не имел личного ассистента. Не знаю, как так получилось, но мне всегда было проще самому создавать события в календаре или сортировать свою почту. Не то чтобы я этого не мог себе позволить, но так ни разу не делегировал часть своей рутины другому человеку. Тут, наверное, есть два варианта. Или я control freak или жадина, но мне приятнее думать, что первое :-)

В прошлом году я почувствовал, что время чудес пришло и я могу создать личного ассистента себе самостоятельно, без чьей-либо помощи. В этой статье я вам покажу наброски своего личного AI-ассистента и предложу вашему вниманию инструментарий, которые я использовал.

Звучит знакомо, когда пытаешься объяснить или понять процессы, но при просмотре диаграмм, которые их представляют, в итоге запутываешься в куче стрелок и квадратов? 😥 Несколько дней назад я наткнулся на очень интересное исследование, которое объясняет, как мы можем использовать языковые модели, чтобы упростить эту работу. По мере роста и усложнения организаций их бизнес-процессы тоже становятся сложнее. При составлении диаграмм этих процессов модели обычно становятся более детализированными и трудными для понимания — до такой степени, что может понадобиться больше одной чашки кофе ☕️, чтобы их разобрать.

В этом посте я хочу суммировать для вас это исследование и показать, как LLM могут стать вашими союзниками в распутывании этих диаграмм и превращении их из запутанных украшений в полезные инструменты. Если хотите углубиться, оставлю ссылку на оригинальное исследование: Leveraging Large Language Models for Enhanced Process Comprehension.

Идея простая, но мощная: сочетание абстракции моделей процессов с техниками промптинга, чтобы ИИ мог анализировать и интерпретировать диаграммы более ясно и эффективно. Кроме того, я поделюсь кодом, чтобы вы могли поэкспериментировать сами и открыть новые применения. Поехали! 🛠️✨

Мы все видели, как инструменты вроде ChatGPT справляются с самыми разными бизнес-задачами, автоматизируя практически всё подряд. И это правда — генеративный ИИ действительно способен выполнять широкий спектр задач, которые сейчас делают люди. Так зачем тогда заморачиваться с проектированием и запуском бизнес-процессов на основе стандартов автоматизации, придуманных 20 лет назад в совершенно другую технологическую эпоху? Почему не позволить бизнес-пользователям работать напрямую с ИИ и решать все на лету?

Короткий ответ: потому что эти стандарты по-прежнему остаются самыми мощными и эффективными способами оркестрации ИИ-агентов, обеспечения управления (governance) и выполнения процессов в масштабе предприятия.

В этой статье мы покажем, как BPMN становится универсальным языком для агентного ИИ, почему специализированные движки выполняют процессы эффективнее, чем сам ИИ, и как крупные компании уже запускают миллионы ИИ-оркестрированных рабочих процессов в продакшене.

Разработана программа с целью обучения и быстрого создания программ для управления робототехническими комплексами или электропреобразовательными установками. Программа представляет собой приложение для персонального компьютера (ПК) с операционной системой (ОС) Windows 10 и выше, разрядностью 64-бит, (версия 32-бит проверялась на Windows 7), позволяющее визуально создавать конфигурацию периферийных устройств микроконтроллеров (МК) STM8S103/STM8S105, что позволяет ускорить процесс создания “прошивки” для МК и (или) уменьшить количество ошибок при разработке. Программа по созданной визуально конфигурации, путем выбора из заданных альтернатив, ввода числовых значений и контроля правильности ввода (предупреждает об ошибках), формирует файлы проекта для программирования МК на языках C (с библиотекой SPL или программирование на уровне регистров) и Assembler (язык выбирается в настройках программы). Позволяет сохранить созданную конфигурацию в файл для использования в дальнейшем. Имеется необходимая справочная информация по МК, SPL, C упрощающая создание кода. Созданные файлы проекта можно перед отправкой в IDE редактировать в сразу этой программе.

Скачать программу Конфигуратор микроконтроллеров STM8S103/105.

Ограниченные строгими регуляциями и перегруженные высокими объемами транзакций, требующих быстрой обработки, банки должны обеспечивать надежность и безопасность финансовых операций, какие бы проблемы ни возникали на их пути. Хотя в сложных банковских процессах многое может пойти не так, распределенная архитектура систем современных финансовых институтов добавляет сложности в обработку сбоев. Мы собираемся объяснить, как банки могут эффективно автоматизировать откат транзакций через несколько микросервисов и предоставить реальный пример работы компенсационных событий Camunda в банке.