Plain Text vs XML or Markdown: на чём писать промпты для ИИ‑кодера?
Структура - это новый язык общения с ИИ. Особенно когда дело касается кода.
Есть миф: чтобы попросить ИИ написать код, достаточно набросать запрос в чат «как есть». Plain text, без правил. Сработает? Иногда. Будет эффективно? Редко.
Почему ИИ «понимает» структурированный промпт (с тегами, отступами, чёткими блоками) лучше, чем простой текст?
Все мы видели, как нейросети рисуют крокодило бомбардино и балерин-капучино. Но я хочу рассказать, как нейросеть помогла с реальным бизнес процессом.
Это история о том, как я написал полноценную CRM-систему с помощью ChatGPT, работая обычным менеджером по работе с заказчиками.
Представьте: вы скачали готовый образ с Docker Hub, запустили контейнер, и вдруг ваш сервер становится частью ботнета. Как этого избежать?
Рассказываем 3 простых способа сканирования образов
Trivy — сканер для ленивых (но эффективный)
Насколько популярные рейтинги соответствуют реальному спросу на рынке труда? Собрал данные о 150 000+ вакансий с hh.ru и других площадок. Результаты оказались неожиданными...
Как часто, используя прокси для решения задач, вы задумывались о правильности выбора типа прокси? Как говориться, а туда ли я иду? Правильные ли со мной попутчики? Если вы не специалист, хотя бы среднего уровня, уверен - вы ответите: "Да, вообще никогда не задумывался, просто вбиваю "купить прокси" и беру самый дешевый вид". Вы не одиноки - так делают 80% пользователей. Самые дешевые - это как раз серверные прокси, использовать которые нужно с умом, чтобы не навредить проекту, над которым работаете. Давайте разбираться, что это за зверь и почему он может быть опасен?
Привет! Я Женя, работаю QA-инженером. У нас в компании случился классический сюжет: с ростом команды появились проблемы из-за отсутствия системы управления тестированием. Решили внедрять, но какую выбрать? Устроили мини-исследование. Где-то радовал функционал, но пугали возможная блокировка или цена. Где-то нужно было пройти квест по настройке под себя. Были и неожиданно приятные находки. Что в итоге оказалось под капотом у пяти TMS из нашего топ-листа — в моей статье.
Привет! Я Ева, тестировщик в KTS.
В этой статье я хочу рассказать про Requestly — мощный инструмент, позволяющий перехватывать и модифицировать HTTP-запросы и ответы без участия разработчиков. Он особенно полезен при тестировании нестандартных сценариев, симуляции ошибок и быстром создании нужных тестовых данных.
Во многих разделах Requestly есть обучающие видео про работу с этим инструментом, однако они не всегда подробно покрывают все его возможности. К тому же, на русском языке материалов о нем довольно мало. Я решила собрать весь свой опыт работы с Requestly в один объемный туториал — от начала работы до конкретных юз-кейсов.
👋 Всем привет
Часто в моем окружении среди разработчиков много холивара на тему MVx-паттернов. Что обозначают все эти буквы? Почему в разных командах называют по-разному? Чем один отличается от другого? И зачем оно вообще все?
Поэтому решил сделать несколько статей на тему MVX паттернов с примерами на Unity. Хочется прояснить его для создания единого контекста в gamedev о концепции как самого паттерна MVC, так и их различные реализации.
Итак. Поехали!
Рассмотрим следующую ситуацию...
Привет. Меня зовут Himiko.
Я учусь на фронтенд-разработчика — медленно, иногда болезненно, но по-настоящему. Честно говоря, мне неловко, как долго я иду этим путём. Многие из вас за год обучения уже получили работу мечты.
Вы — крутые, и я искренне вами восхищаюсь.
А у меня всё иначе. Я из тех людей, кто на 100% готовится к походу в глухой лес, но на середине пути стреляет себе в колено. Просто так. Потом лежит пару месяцев, поднимается — и снова идёт.
Всем привет, я Иван, продакт-менеджер. И я состою в айтишном чате — человек двести, может, чуть больше. Там всё как обычно: обсуждаем новости, спорим про фреймворки, кидаем мемы.
Сообщений очень много, и когда новички приходят, пишут интро о себе — через пару минут их уже никто не видит, всё уходит в ленту. В какой-то момент стало интересно: можно ли эту проблему решить алгоритмом?
Так появилась идея бота, который помогает людям знакомиться по интересам, а не случайно. В этой статье я расскажу, как мы с командой его сделали.
Меня зовут Ярослав Бомбов и я более 30 лет занимаюсь созданием АСУТП. Как вы понимаете жизненные циклы в АСУТП штука длительная и иногда возникают задачи что-то добавить в систему работающую уже лет 20. И именно такой случай произошел - возникла необходимость изменить код в контроллере под управлением QNX4.
Можно конечно было поговорить на тему "вы в каком морге этого Франкенштейна получали туда и обращайтесь", но при ближайшем рассмотрении оказалось что код мой собственный ;). Самое простое решение открыть mcedit, что-то поправить и собрать в самом QNX4, но для начала надо вспомнить разобраться как все работает, а это удобней делать в современных IDE. Поиск бинарников OpenWatcom (OW) под линукс дал ровно два архива которые в моей системе не заработали. Поэтому решено действовать по принципу - лучше день потерять, потом за пять минут долететь.
Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись.
Тренд на использование больших языковых моделей (LLM) не ослабевает, но облачные решения вроде ChatGPT или Gemini имеют ряд ограничений: зависимость от интернета, платные подписки и, что самое важное, конфиденциальность данных. Особенно остро последний вопрос стоит при работе с корпоративной или чувствительной информацией, которую нельзя загружать в чужие сервисы.
В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.
Почему Phi-3-mini?
Microsoft позиционирует семейство моделей Phi-3 как "достаточно маленькие" (Small Language Models), но при этом "достаточно умные". Phi-3-mini, обладая 3.8 миллиардами параметров, демонстрирует производительность, сопоставимую с моделями вроде Mixtral 8x7B и GPT-3.5, но в значительно меньшем размере. Это делает её идеальным кандидатом для локального запуска на потребительском железе.
Компактность: ~7-8 ГБ против десятков и сотен ГБ у более крупных моделей.
Эффективность: Оптимизирована для работы на GPU с ограниченными ресурсами.
Качество: Поддерживает контекст до 4K токенов и отлично справляется с логическими и аналитическими задачами, включая код.
Как аналитикам, продуктовым менеджерам и разработчикам избежать хаоса при переходе на новую ставку НДС (22%) с 1 января 2026 года.
С 1 января 2026 года нас ждет ключевое налоговое изменение: ставка НДС повышается с 20% до 22%. Законопроект уже внесен в Госдуму, и компаниям пора готовиться. Для IT-специалистов, чьи системы так или иначе работают с финансами, это не просто новость, а полноценный проект с жестким дедлайном.
В этой статье мы разберем, какие риски несут в себе эти изменения для ваших ERP, CRM и учетных систем, и предложим пошаговый план действий для их адаптации.
В интернете большое количество статей о сдаче экзамена ISTQB онлайн и достаточно подробно описана сама процедура - как подготовить рабочее место, поставить нужные плагины в Chrome, как следует и не следует общаться с проктором и так далее. В этой статье я хочу поделиться опытом сдачи экзамена on-site, то есть с выездом в конкретную локацию, а не дома.
Uptrace v2.0 использует новый JSON-тип ClickHouse для хранения observability-данных. Результат: запросы по трейсам ускорились в 10 раз.
Делюсь практическим опытом внедрения: установка за 5 минут через Docker, настройка data transformations для обработки данных на лету, гибкие retention policies для экономии на хранении.
В статье:
Пошаговая инструкция от установки до production
Примеры кода на Node.js с OpenTelemetry
Кейсы настройки: снижение cardinality URL, парсинг данных, удаление PII
Чеклист для продакшена
Подходит для микросервисных архитектур на 5+ сервисов, где нужна скорость поиска по атрибутам трейсов.
Как все знают, GIL (Global Interpreter Lock) не позволяет нескольким потокам CPython выполнять CPU-bound задачи параллельно. Глобальная блокировка интерпретатора предоставляет каждому потоку лишь небольшой интервал времени для работы. При этом планирование работы потоков (какому именно потоку из ожидающих предоставить разрешение на выполнение) осуществляется планировщиком операционной системы. Интерпретатор не является полноценным планировщиком работы потоков, он делегирует эту функцию операционной системе. GIL использует мьютексы ОС для блокировки работы потоков так, чтобы в один момент времени мог выполняться только один поток из нескольких.
Про OPC UA слышали мы все, кто хоть раз работал со SCADA системами, АСУ ТП или просто в студенческие годы пытался состыковать оборудование и программы верхнего уровня.
Обещают независимый, безопасный, масштабируемый, al inclusive стандарт для промышленного Интернета вещей. Но как это работает в реальных условиях? Что происходит, когда ты ставишь OPC UA-сервер не в демо-лаборатории, а в реальных условиях на производстве, где есть полный набор динозавров из 90х, 00х и современные монстры. И мы хотим, чтобы работало, не тормозило и все вместе.
В этой статье я попробую рассказать, как мы внедряли OPC UA в нескольких проектах, на практике, в реальных условиях со всеми плюсами и минусами.
Безусловно, тема обхода ограничений изнутри страны сейчас актуальна. Но что делать, если нужно открыть сайты, которые заблокировали пул IP-адресов из РФ? Например, было интересно создать аналог DNS‑сервера вроде comss, который открывает доступ к заблокированным AI, игровым серверам и тому подобному, с чем не смогут помочь обходы DPI (Возможно, эксперты напишут замечания в комментариях).
Один из возможных способов, который получилось реализовать у меня, представлен ниже.
Нам понадобится VPS в локации, через которую мы хотим быть видимы для нужных нам сервисов.
Для примера можно вспомнить Twitch, который заблокировал доступ к просмотру стримов в качестве 1080p и 1440p для пользователей из РФ.
Идём на страницу справки по бета‑тестированию качества 2k на Twitch и смотрим регионы, в которых оно доступно.
Мы в вебе живём хорошо, потому что все данные у нас отдаются из кешей.
А что если их там нет? А что, если их там теперь нет? Обрекаем базу данных на хабраэффект?
А что будет, если даже кеш не справляется с нагрузкой?