Начитавшись и наслушавшись некоторых статей и видеороликов у меня складывается впечатление, что рекрутеры в глазах кандидатов это некая роль, задача которой максимально тщательно игнорировать соискателей.

Еще они редко перезванивают. И вообще, такие есть рекрутеры, что и двух слов связать не могут.

Как человек, который около 5 лет анализировал данные подбора в крупной компании, который сидел непосредственно внутри такого улья из порядка 100 человек, я сформировал некоторое представление о роли рекрутера в компании.

И сразу скажу, в данной статье речь не идет про HR специалистов, которые в одном лице и рекрутер, и кадровик, и smm-менеджер. Также я разбираю только компании, где есть выделенная функция рекрутмента или эта функция вынесена на аутсорс.

Опишем базовую информацию по мини-фреймворку для работы со знаниями через LLM и рассмотрим пример n8n workflow для задачи объективного выбора лучшего из двух вариантов

Сперва — откуда взялась идея?

Мы с женой делаем текстовую игру по её фэнтези-вселенной. Что-то вроде совместного хобби: ей интересно писать, мне нравится программировать. Но суть не в этом. Рисовать никто из нас не умеет, а картинки в тексте нужны.

Сейчас это не проблема — нейросетей куча, особенно для генерации изображений. Но есть минусы: на платных сервисах можно хорошо так разориться, особенно для пет-проекта. Есть решение — Stable Diffusion, генерировать на своей видеокарте.

Первые шаги с Stable Diffusion

Для работы с локальным SD есть несколько инструментов. Взял первый и, наверное, самый популярный — Automatic1111. Сгенерировал — получил полную фигню. Начал читать, что пишут. Оказывается, уже создано огромное количество предобученных моделей и LoRA для добавления тех функций, что модель не умеет. Результат стал сильно лучше.

Дальше — промпты, то есть текстовое описание того, что мы должны получить на итоговом изображении. Там тоже есть свои рекомендации. Модель не читает мысли пользователя, ей нужно более точно и в понятном ей виде предоставить описание. Дополнительно разбираемся с настройками генерации — samplers, steps и т.д. Всё осуществимо, но получаем другую проблему: для генерации одной картинки мы очень долго подбираем все эти значения и тексты.

Первая автоматизация

Чтобы упростить процесс, я сделал следующее. Для наполнения контента в игре есть админка — обычный CRUD на Symfony. Дополнительно в отдельной папке лежат файлы со всем лором книги/игры.

В итоге я создал два провайдера. Первый — для общения с локальной LLM, которая по нужному запросу берёт необходимый контент из папки с лором и составляет корректный промпт для SD. Второй — для SD, где заданы предварительные настройки: используемая модель, LoRA и вместе с промптом всё это отправляется в SD, и мы получаем итоговую картинку. Несколько попыток, потому что с первого раза вряд ли получим нужное. Получаем более-менее адекватный результат и идём в Photoshop — убрать лишнее, сжать и т.п.

Для комфортной и безопасной жизни в современном обществе требуется автоматизация. Это самая автоматизация нужна, чтобы выполнять рутинную монотонную работу, исключить человеческий фактор, обезопасить другое оборудование и сделать комфортные условия для людей, животных, растений или техники.

Когда собирают систему автоматизации думают о том, как измерить, как управлять и как регулировать какой-то параметр. Для индикации значения параметров часто используют индикаторные лампочки, дисплеи и сообщения на телефон. На все эти индикаторы нужно обратить внимание, посмотреть на индикатор или дисплей. Но если это аварийный параметр или нужно сообщить сразу нескольким людям, тогда нужен другой более оперативный способ индикации. Один из способов, это как в фильмах ужасов, выключить основной свет и включить красные фонари, ещё и мигающие. На этот световой эффект точно все обратят внимание. Но есть способ лучше и менее тревожный – это звуковое оповещение. Чем бы не занимался персонал и как часто не смотрел на дисплеи, звуковое оповещение точно донесет оперативную информацию. Если аудио оповещение сделано правильно, то не услышать его может только глухой. Когда собирают систему автоматизации не всегда задумываются об функции аудио оповещения. Сообщать можно не только об аварийных ситуациях, но и об текущих процессах, например, переключение режима работы технологического процесса.

Какие устройства оповещения можно применить для этих задач? Один из элементов автоматизации, позволяющий озвучить необходимые процессы — это модуль аудио оповещения DAO2ERA.

Сегодня я хочу вам рассказать интересную историю из своей жизни про аутстафф. Когда я только начинал карьеру, я попал на стажировку в одну аутстафф-компанию. Проходил я ее 3 месяца, и после успешного завершения спустя месяц попал на проект... мидлом с 4 годами опыта.

Эта статья - про ад и слезы. Про реальный опыт.

Сейчас есть люди, которые без опыта ставят себе 3-4 года и идут покорять горы, думая, что все это очень легко. Конечно, в мое время еще не было ChatGPT, AI-агентов и всего такого (говорю прям как дед), было сложнее. Но дело не в инструментах, а в желании и стремлении. А еще в умении не сломаться, когда на тебя орут, ты ничего не понимаешь, а заказчик думает, что ты мидл с 4 годами опыта.

Сейчас я расскажу, как я не сломался. Хотя был близко. Очень близко.

Поехали!

Перевод статьи из GameDiscoverCo: Разбор (с цифрами и графиками) эксперимента по запуску инди-игры SuperWEIRD на itch.io. Пошаговое описание того, что конкретно делали разработчики с поисковыми алгоритмами, анализом влияния тегов на охваты и итоговые цифры по скачиваниям, браузерным сессиям и конверсиям в Steam вишлисты.

Скажите роботу «настрой манипулятор» — и он напишет драйвер сам. Звучит как фантастика из тех самых фильмов 80-х и 90-х, но мы уже реализовали это в OpenGrall. Рассказываю, как работает режим Инженера и почему последнее слово всегда остаётся за человеком

Intel выпустила мобильные процессоры Core^® Series 3 (Wildcat Lake) — линейку для недорогих устройств, в которой используются упрощенные версии архитектурных решений из старших серий. Чипы построены с учетом актуальной гибридной схемы ядер, получили современную графику и базовую поддержку ИИ-нагрузок. При этом они остаются в рамках умеренного энергопотребления и тепловыделения. Рекорды производительности процессоры не ставят, но для обычных ежедневных задач вполне подходят. Давайте разбираться.

В жизни не раз случаются внезапные события, о которых ты даже не подозревал за очень небольшой срок до их наступления. Тем жизнь и хороша, что она не расписана для каждого от начала до конца. Вот и конференция в Минске 22 апреля 2026 года свалилась мне на голову достаточно внезапно и поломала все мои планы. Но обо всём по порядку.

Большинство частных видеокамер под колпаком у Даркнета. Ваша видеокамера – это чей-то бизнес. Доступ к ним продают пачками по тысячи и больше. Можно купить какой-то отдельный район или целенаправленно заказать видеокамеры или архив телефона соседа.

Стало обычным делом, частные или городские камеры используются в целях ведения войны. И об этом постоянно пишут СМИ. Да и видеоролики происшествий появляются сразу же – как будто кто-то готовился к сцене по сценарию. Но, как бы мы не предупреждали клиента, он все равно думает, это – чисто теоретическое явление и конкретно его не касается.

Что здесь нового, - спросите вы – опять повторение давно избитых тем? Увы, есть моменты, над которыми стоит задуматься… Расскажем пару полезных историй из нашей практики…

Последние месяцы цены на большинство типов компьютерного железа медленно, но уверенно ползут вверх. Это системный тренд, который затронул и обычные десктопы, и мощные серверные решения. Причину долго искать не нужно. Речь, конечно же, об искусственном интеллекте и ресурсах, которые требуются для масштабирования отрасли. Производители чипов перестраивают приоритеты в пользу наиболее выгодных направлений, массовый рынок ПК и серверов постепенно начинает ощущать последствия этого передела. Давайте разберемся, что именно происходит и почему это касается каждого, кто планирует обновлять технику в ближайшее время.

Мы продолжаем рассказывать про краткую историю биометрии. И нам осталось рассказать о распознавании голоса человека. 

Историю биометрии голоса обычно начинают с мейнфрейма AUDREY (Automatic Digit Recognizer), созданного в 1952 году в Bell Labs). Голоса разных людей он еще не распознавал, но уже их слышал, что по тем временам казалось чудом. Это устройство для «слышания» номеров, как писали в СМИ и рассказывали о ТВ, может избавить от необходимости набирать номер, но оно работает только при четком произношении цифр номера одну за другой. 

Главенствующая идея заключается в способности принимать решения, располагая лишь локальной информацией.

Она существует примерно в паре трактовок. Исходим из того, что в каждый момент времени компилируем один какой-то метод, а не занимаемся чем-то сближающимся с трассировкой (трассировка, трейслеты, версионирование базовых блоков, т.д.).

Yandex.Metrika и Google Analytics показывают только сайт. Telegram Mini App для них — чёрный ящик. Android-приложение через WebView — тоже. Из 6000
просмотров статьи на Habr я не мог сказать, сколько оттуда пришло в продукт, и через какой канал (TG, веб, app).

Я не хотел тащить большую CDP вроде Mixpanel или Amplitude — для
соло-разработчика это overkill. Вечером сел и сделал simplest-thing-that-could-possibly-work: одна колонка в БД, парсится при первом визите, читается на регистрации. 100 строк кода. Делюсь.

Если интересно посмотреть на сам продукт — он живёт здесь:
🤖 Telegram-бот
🌐 Веб-версия
📱 Android в RuStore

Разобрал доклад Anthropic «Prompting 101» и собрал из него рабочую схему сборки промптов. С веб-сервисом и готовым Project для Claude.ai

В данной публикации попробуем сформировать простейшую нейросеть. Будем использовать Colab. Данный выбор также хорош тем, что то, что позволено Юpyтеру не позволено быку. Иметь локальные вычислительные мощности. В принципе довольно неплохая инфраструктура для проверки базовых алгоритмов налету. Если есть что то подобное на других платформах или можно сделать с использованием иных агентов, пожалуйста, прокомментируйте.

Целью является демонстрация сохранения информации об обучении в спектре весов, при его фильтрации и постеризации происходит не полное стирание этих данных, что можно использовать для дообучения в качестве начальных условий. При этом, после постеризации, коэффициенты весов выраженные в спектральных составляющих занимают существенно меньшее место. Также этот эффект интересен с точки зрения проектирования ИНС.

Вместо кода будут md-саммари по разделам, их можно использовать для генерации в качестве промптов для ИИ-агента.

Дана система ОДУ с начальными условиями:

Python уже не просто язык для скриптов и Data Science — в 2026 году он стал «клеем», который связывает микросервисы, тесты и CI/CD в Java‑проектах. Как получилось, что даже консервативные Java‑разработчики всё чаще пишут интеграционные тесты на pytest, запускают контейнеры с Testcontainers и рулят пайплайнами в GitHub Actions с помощью Python‑скриптов?

В этой статье разбираем три реальные причины популярности Python. Если вы до сих пор считаете, что Python не для вас — возможно, это изменит ваш взгляд на инструменты.

Привет, Хабр! Мир! Труд! Май! Мы — Настя, Эвелина и Михаил — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Поздравляем всех с майскими праздниками! Желаем всем хорошенько отдохнуть и, конечно, найти время и инвестировать его в нашу любимую Scala. 

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Обзор на браузерные API, которые стали Widely available в апреле 2026. Раз в месяц я буду вам напоминать, что вы уже можете использовать в проде.

Каждый месяц выходят новые CSS-свойства, HTML-атрибуты, JavaScript-методы и WebAPI, но применять в проде мы их конечно же не будем.

2.5 года назад также каждый месяц выходили новые фичи в браузере, а вот их уже пора начинать применять.

Андрей Карпати дал 30-минутное интервью Sequoia Capital. 357K просмотров за два дня. Главный тезис: в декабре 2025 что-то щёлкнуло. Агентные инструменты перестали ошибаться. Не стали идеальными, а перешли порог, после которого перестаёшь помнить, когда последний раз исправлял код руками.

Software 3.0: промпт вместо кода. Модель сама разбирается с окружением, дебажит, адаптируется. Его собственное приложение MenuGen стало “лишним” после одной строки промпта в Gemini.

Мой вольный пересказ с комментариями из практики: почему vibe coding и agentic engineering это разные вещи, что такое “рваный интеллект”, и почему вкус важнее знания API.

Дело было вечером, делать было нечего. Я сидел за ноутом и разбирал новую идею Deepseek Engram: Лян Ванфень собрал вместе хеш‑таблицы и почти‑линейный трансформер — получилось дешево и сердито.

Однако есть в Engram один недостаток — он требует много RAM (каламбурчик, хаха). А хотелось архитектуру, на инференс которой не придется скидываться всем поселком.

Итак, вы нашли своего идеального кандидата. Возможно, он даже очень силён, но спустя 2 месяца всё ещё не вышел на ожидаемую продуктивность. Более того, вы заметили, что производительность команды только снизилась, потому что другие инженеры тратят время на онбординг нового человека.

Наверное, я не открою Америку, если скажу, что это довольно тревожный сигнал.

Причём часто в проекте уже есть документация. Очень много документации. Есть обучающие вебинары по продукту, отдельный портал со всеми схемами, ссылки на внутренние страницы, доступы, инструкции, записи созвонов и ещё несколько документов “это обязательно прочитай”. Но почему-то это всё равно не помогает быстро войти в систему.

Почему?

Потому что слишком много информации, высыпавшейся на голову даже очень квалифицированному человеку, часто работает как отсутствие информации. Формально информация есть, ее даже много. Практически человек всё равно не понимает, с чего начать, что важно прямо сейчас, а что можно оставить на потом.

Исследования информационной перегрузки показывают, что избыток информации становится проблемой сам по себе: ухудшает принятие решений, снижает продуктивность и создаёт когнитивное давление.

Моя гипотеза в том, что каждый кусочек информации, который мы даём новому инженеру, должен быть максимально выверен. Это должен быть минимум на каждом этапе, который даст максимум понимания. 

В идеале это помогает сократить время онбординга: команда меньше тратит время на повторяющиеся объяснения, новый человек быстрее выходит на самостоятельность, а сама система становится понятнее не только новичку, но и тем, кто давно в ней работает.

Я Михаил — создатель и главный разработчик системы вэб приложений. Второй участник проекта — Владимир — разработчик мобильных версий и ответственный за SEO оптимизацию.

«Герои меча и магии» (Heroes of Might & Magic или просто HoMM) это серия игр, на которой я вырос, и в которую до сих пор периодически с удовольствием играю. Конечно же, больше всего наиграны третьи Герои, а также пятые. И вот только что в раннем доступе вышла новая часть — HoMM: Olden Era от студии Unfrozen, с чем я всех нас и поздравляю.

Секрет живучести и культовости Героев в гениальной геймплейной основе, в которую входит разнообразный микс: разведка территории, собирательство ресурсов, развитие замка, набор армии, поиск артефактов, прокачка героя и пошаговые сражения.

Тем не менее, как бы тепло я ни относится к HoMM, мне кажется, что какие-то фирменные особенности этой серии игр давно нуждаются в переосмыслении и обновлении. Во многих аспектах игры хочется добавить больше свободы, разнообразия и фана. А какие-то отдельные утомительные игровые элементы хочется упростить или даже совсем исключить.

И сегодня я хотел бы поделиться своими субъективными мыслями на этот счёт и сразу же проанализировать, насколько моё мнение совпадает с видением разработчиков новой части — Olden Era. Она уже долгое время была доступна в виде демо-версии, поэтому у всех желающих было время её попробовать и понять, какой будет игра. Также приглашаю вас поделиться своими мнением в комментариях и вместе конструктивно подискутировать.

В этой статье я постарался выписать все то, что понял про «галлюцинации» LLM за время их изучения и практики борьбы с ними. Будучи архитектором по профессии и занудой по природе, я изначально их классифицировал и искал способы, как галлюцинации победить / укротить. В этой статье я хочу поделиться тем, что мне удалось накопать.

Сопоставимого по охвату практико-ориентированного материала на русском я не нашёл. На английском есть более полные академические обзоры, но они опубликованы на arXiv и написаны для ML-исследователей.

Без академичности, описано на живом языке, надеюсь, будет понятно всем, кто осилит объем. Кратко написать статью не вышло, все же нужно показать, чем одна категория отличается от другой, а также предложить «как с ними можно бороться».

Классификацию галлюцинаций я разбил на 5 групп, на фундаментальном уровне выделив «главных виноватых»:
— Проблема в весах, а виновато предобучение
— Проблема в промпте, а виноват пользователь
— Проблема в самой архитектуре LLM, виновата жизнь
— Проблема в дрессировке RLHF, а виноваты горе-учителя
— Проблема в окружении LLM, а виноваты все, кто это окружение разрабатывает / интегрирует

На входе в техническую зону установлен дашборд, который в реальном времени показывает работу геотермальной системы. Этот экран появился не как декоративный медиаконтент, а как решение на конкретной задачи: посетители видели оборудование за прозрачной стеной, но не понимали, как устроен процесс и что именно происходит внутри системы. В этой статье покажу, как я проектировала дашборд, который связал физическую инженерную установку и её визуальное восприятие.

Меня зовут Прокопович Наталья, я руковожу направлением зарплатной аналитики в Сбере и работаю на стыке HR, данных и бизнеса. Также являюсь амбассадором исследовательских подходов в people analytics. Еще преподаю в МГИМО и пишу о том, как превращать данные в практические решения для бизнеса. Сегодня поговорим о базе вопросах, с которыми к нам приходят.

Многие современные компании напоминают адептов карго-культа: они возводят алтари из BI-систем, приносят в жертву миллионы на сбор метрик и рисуют дашборды, надеясь, что боги эффективности ниспошлют им правильные решения. В целом, компании продолжают принимать катастрофические решения не потому, что у них «мало данных», а потому, что они используют аналитику как «одеяло безопасности», пытаясь легитимизировать интуицию руководства вместо того, чтобы заниматься реальным исследованием.

Как раз HR-аналитика - это не отчеты. Это процесс принятия качественных управленческих решений.

В основе практически любой аналитической неудачи лежит «плохой вопрос». Если вы неправильно определили проблему на старте, никакие нейросети и продвинутая статистика не спасут ваш бюджет, который вы потратили.

Ошибка №0: Почему математика не спасет плохой вопрос

В методологии доказательного менеджмента (Evidence-Based Management) аналитика - это строгая цепочка. Но, вопреки линейным представлениям новичков, это итеративный процесс с внутренними циклами:

Нейросети уже давно научились имитировать стиль известных художников. Стоит всего лишь написать в промте имена вроде Ван Гога или Ренуара — и получаешь картину в характерной технике. Разумеется любитель искусства или, тем более, профессионального искусствоведа такие работы раскусит моментально. Нейросети часто ошибаются в деталях: в костюмах определённой эпохи вдруг появляются современные элементы, в натюрморте может появиться продукт, которого при жизни художника просто не существовало, искажаются перспектива и текстуры.

Но ведь существует абстрактное искусство — где нет очевидных элементов, которые тут же выдают цифровое происхождение. И тогда возникает вопрос: сможет ли нейросеть создать такую абстрактную картину, что даже опытный знаток будет в сомнении — сделала ли её рука человека или алгоритм? И, что не менее интересно, как это объективно проверить? Опросы и тесты работают, но требуют большого числа респондентов и серьёзной статистики. Для небольших экспериментов больше подходят числовые характеристики, которые можно подсчитать и сравнить.

Вот тут на помощь приходит нейроэстетика — наука, которая пытается объяснить, что мы считаем красивым или гармоничным не через философские размышления, а анализируя сенсорные реакции мозга и измеримые параметры изображений. В случае с абстрактными картинами ключевые параметры — это фрактальная размерность, мультифрактальный спектр, энтропия и анизотропность.

Фрактальная размерность — мера того, насколько пространство заполнено сложной структурой. Например, линия — это размерность 1, полностью закрашенное полотно — размерность 2, а абстрактные «узоры» — что-то между ними.

Студенты попросили нормальный онлайн-доступ к оценкам и расписанию. В колледже уже была 1С:Колледж ПРОФ, но без удобного веб-интерфейса для студентов. Я сделал личный кабинет на Next.js, где браузер работает с моим сервером, а сервер — с 1С через HTTP-сервисы. Рассказываю, как устроил авторизацию, журнал, расписание, заказ справок и что оказалось самым сложным на стыке 1С и JSON.

Всем привет! Храню 7 терабайт фото и видео у себя дома на Synology DS224+ с DSM 7.3+

Это сетевое хранилище поддерживает Docker. Я дополнительно установил плашку памяти и теперь у меня 18 ГБ ОЗУ.

Но суть в том, что ночами я слышу "булькание" и "шуршание" дисков, кстати диски красные, прямо созданные под сетевые хранилища: WD120EFBX-68B0EN0 две штуки по 12 ТБ с зеркалированием.

И у меня возник такой страх, а что если мои файлы что-то форматирует, а я просто лежу и не знаю об этом. И я начал поиски репозиториев на GitHub, посмотрел как делают другие, мне как обычно ничего не подошло и я решил создать свой проект, который полностью меня устраивает.

Выложил проект в репозиторий

Привет, Хабр! Если вы читаете мои дайджесты, то знаете, что обычно я пишу о развитии проекта far2l — порта Far Manager под Linux, macOS и BSD. Но сегодня случай особый. На прошлых выходных я обещал вам рассказать про f4 — написанный с нуля клон far2l на языке Go.

Сегодня состоялся релиз первой публичной альфа-версии 0.1.1-alpha. В этой статье я расскажу, как я пришел к идее переписать легендарный файловый менеджер, почему выбрал Go, как в этом помогли нейросети и почему современному консольному приложению не обязательно страдать от «наследия предков».

Infrastructure as Code научила нас важной дисциплине: инфраструктура не должна жить только в голове. Ресурсы, настройки и изменения надо описывать, хранить в Git, применять повторяемо и обсуждать как код.

Это все еще правильная мысль. Terraform хорошо описывает ресурсы. Ansible хорошо описывает действия. CI/CD хорошо описывает путь изменения от репозитория до рабочей среды. Мониторинг хорошо ловит симптомы.

Но когда в эксплуатацию входит ИИ-агент, появляется новый вопрос: что агент должен понимать перед действием?

Не какую команду выполнить. Не какой ресурс создать. Не какой playbook применить. А именно понимать: куда он попал, что здесь считается правдой, что уже проверено, что только предполагается, какие решения нельзя повторять, какие секреты нельзя читать, что обязательно записать после изменения.

Я называю этот слой AgentOps.

Это не замена всем старым практикам. Это слой над ними. Если инфраструктура теперь обслуживается агентом, ей нужна не только автоматизация, но и контекст, рассчитанный на агента.

Итак, вы обучили модель и она показывает ожидаемые результаты. Теперь осталось выкатить её на контур, однако для этого необходим ряд компонентов: нужна маршрутизация трафика, непосредственно инференс. Желателен autoscaling модели, передача чувствительных данных, например креды до хранилища моделей. Ну и мониторинг не помешал бы.

Каждый компонент - это отдельный Helm-чарт, отдельные CRD и отдельная документация. В итоге, вместо быстрого тестирования модели и гипотез, приходится заниматься YAML-инжинирингом и громко ругаться благим матом.

Всем привет, на связи Пётр, инженер компании Nixys. В этой статье я покажу, как собрать полноценный inference-контур из пяти Kubernetes-операторов в одном values.yaml размером в 120 строк, используя nxs-universal-chart.

Привет! Я Софа, ведущий b2e дизайнер в Perfomance Lab, и я считаю, что внутренние продукты недооценены, а процесс их создания в корне отличается от b2c/b2b.

Сегодня речь пойдёт про последнее упомянутое решение — PWA-конструктор, который помогает нашим медиабаерам проверять свои гипотезы быстрее и создавать более 20 приложений каждый день. Я расскажу, зачем мы начали его делать и с какими сложностями столкнулись.

Свежая CVE-2026-31431 только набирает обороты, и тут я хочу показать, почему это не совсем обычная LPE.

Copy Fail как примитив Process Injection через Page Cache

Оригинальный PoC модифицирует setuid binary перед execve и получает root.
Второй публичный PoC подменяет id у текущего юзера на 0000.

Хорошие, рабочие LPE, дающие рута.

Но исследуя дополнительные свойства этого примитива я обнаружил несколько эффектов, не описанных в оригинальном disclosure.

Как найти реальные адреса регистров, если документация не помогает. В статье разбираю реальный инженерный кейс: прибор отвечает, но в регистрах нули. Показываю, как через анализ трафика (опрос-ответ) найти нужные данные.

Настольное приложение, которое превращает AI-агентов в сотрудников изометрического офиса. Один взгляд — и видно, кто работает, кто думает, а кто зашёл на кухню за кофе. Это пет-проект, сделанный для фана: эксперимент с визуализацией работы нескольких AI-агентов одновременно, без коммерческих амбиций и без планов превращать его в продукт.

Рассмотрен процесс моделирования, изготовления и тестирования многосекционного гибридного ответвителя мощности