Антидетект-браузеры появились как ответ на распространение технологий браузерного фингерпринтинга – скрытой идентификации пользователей по совокупности параметров их устройства и среды. Современные сайты помимо cookies отслеживают IP-адрес, геолокацию и десятки характеристик браузера (Canvas, WebGL, список шрифтов, User-Agent и др.), чтобы отличать и связывать посетителей​. В результате даже в режиме инкогнито или при смене IP пользователь может быть детектирован по «цифровому отпечатку» – уникальному набору свойств его браузера​.

На самом деле, когда я только начинал свой путь в этих ваших интернетах, моя подкованность в вопросах цифровой безопасности менялась и продолжает расти, вот я уже дошел до понимания отпечатков браузера. Сперва я считал что всему виной куки, которые собирают злобные поисковые системы, и как то там определяют что я там смотрел, потом я узнал про отпечатки браузера и долго отрицал тот факт, что нужно научится с ними работать и разбираться в них. Ну реально, вот ты только разобрался с прокси, понял как менять и сохранять куки и тут на тебе - новая вводная. Более того, оказывается отпечатки также продаются, и цена там не самая маленькая. Короче говоря, деньги делают на всем! Но сейчас не об этом!

Антидетект-браузер – это модифицированный браузер (часто на основе Chromium или Firefox​), который подменяет или маскирует эти свойства (фингерпринты), не позволяя сайтам однозначно узнать пользователя и обнаружить мультиаккаунтинг​. 

С использованием антидетекта, десяток разных аккаунтов выглядит как десять независимых пользователей с разными устройствами, хотя на самом деле работают с ними через один компьютер. Это открывает новые возможности в интернете – от безопасного серфинга до бизнес-задач с множеством учетных записей.

У меня есть несколько персональных пет-проектов, где я тестирую различные технологии, сервисы и библиотеки или упрощаю собственную жизнь (например, персональный трекер с единственным пользователем — мной). Иногда хочется захостить эти проекты за пределами личного ноутбука, а еще лучше если есть возможность прикрутить собственный домен, чтобы можно было делиться с другими людьми. Так как все это абсолютно не коммерческие истории, то платить деньги за хостинг не очень хочется. Раньше для таких целей я пользовался Heroku, но еще несколько лет назад они закрыли бесплатный тариф. В очередной раз столкнувшись с желанием захостить свой проект я решил изучить вопрос.

Найденные варианты я собрал в табличку, актуальную на май 2025. ChatGPT o3 наврал в ответах, поэтому пришлось добавлять, фильтровать и перепроверять данные вручную. К сожалению, приходится сравнивать «яблоки с попугаями», потому что каждый Cloud провайдер рассчитывает стоимость хостинга немного «по‑своему» и включает в бесплатный тариф только часть функциональности.

Привет! С вами Леша Жиряков, техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION и по совместительству пропагандист Python: в МТС я возглавляю Python-гильдию. Но как бы много я ни говорил про преимущества этого ЯП, многие стандартные инструменты экосистемы ограничены. Тот же pip не всегда эффективно разрешает конфликты зависимостей, например при сложных иерархиях пакетов. Это сказывается на производительности команд разработчиков, особенно когда проекты растут и кодовая база увеличивается.

И тут мы наблюдаем интересную тенденцию. Появляются инструменты нового поколения, написанные на Rust, которые значительно расширяют возможности Python-разработчиков. С одной стороны, они сохраняют привычный рабочий процесс, с другой — ускоряют выполнение стандартных задач в несколько раз.

Сегодня хочу обсудить два таких инструмента — Ruff и uv. Давайте посмотрим, как эти технологии могут трансформировать повседневный рабочий процесс и сэкономить нам время. Погнали!

Итак, вы наконец-то выкатили в мир свой стартап или микросервис. Поздравляю — это не просто шаг, это рывок. А дальше начинается самый интересный этап: выстраивание доверия. Потому что, как бы ни был хорош ваш продукт, первый пользователь, первый партнер и первый инвестор пойдут не на лендинг, а в Google или Яндекс.

В этой статье я покажу, как буквально за один вечер можно заложить фундамент цифровой репутации для стартапа или рet-проекта: заполнить выдачу управляемыми упоминаниями, получить первые качественные ссылки, усилить доверие к бренду и даже немного подстегнуть трафик. Без магии, без бюджетов, без агентств. Только вы, браузер и системный подход. Всё, что рассказываю, покажу на примере микросервиса, который мы запустили этой весной. Примеры публикаций — в тексте, результаты стратегии — в финале.

Вообще, я менеджер.

Но когда-то писал код и всегда любил это занятие. Серьезно прогал мобильные приложения, и даже заработал за один из ответов на SO больше 100 звездочек.

Но с тех пор прошла куча времени.

И последнее время меня вновь увлекла эта тема. А как она может увлечь современного человека, измученного миллиардом фреймворков и отставшего от прогресса лет на 15?
Конечно-же курсором и вайб-кодингом.

И я начал кодить.

Собрал несколько ботов, потом замахнулся на CMS. Сейчас даже делаю свою тулзу для запуска LLM-пайплайнов с импортом их из n8n.

Но в процессе всего этого неизменно сталкивался с двумя проблемами

1) Cursor (и брат его Windsurf) паршивейшим образом обходится с нетипизированными и слабо-типизированными языками. Изобретает названия переменных, меняет их по ходу, и вообще, забивает на это огромный и толстый... За пределами этого кодит он неплохо. Но данная штука лично у меня порождает 90% багов.
2)...

До 2018 года мы влачили жалкое существование и, смотря на отчётность, хотели всё это закрыть, и больше никогда к такому не прикасаться. Это были условно 150–250 000 ₽, прибыли в лучшем случае. Развиваться невозможно, можно только смотреть на это и грустить.

Почти год назад я писал про ХрюХрюКар. Это экспериментальный проект, который проработал 7 месяцев в городе Балаково Саратовской области. За это время мы «поймали» около тысячи автомобилистов, разместивших свои авто на зеленых зонах, детских/спортивных площадках и тротуарах.

В этой статье я расскажу про совершенно новую версию ХХК, которую я написал на Go. Ну и отдам сообществу все исходники проекта.

Привет, Хабр! Меня зовут Асия Морозова, я руковожу направлением по обучению и адаптации персонала в MWS. За годы своей работы я много раз проводила консультации по борьбе с выгоранием, ротации, выступала с докладами по джоб-крафтингу. А когда-то выгорание настигло и меня. Это была моя первая работа, и я сбежала с нее меньше чем через год — подробнее об этом рассказала в своем недавнем посте про выгорание. По следам поднятой темы решила поделиться своей подборкой книг, которая поможет не взваливать на себя слишком много и научиться самому важному в мире навыку — вовремя и качественно отдыхать (кто бы мог подумать, что это так сложно).

Всем привет! Меня зовут Паша и возможно вы уже пользуетесь моим расширением Ave blacklist для блокировки продавцов спамеров на авито. Но сегодня не об этом.

Больше года назад Кабинет министров не поддержал законопроект с ценой за килограмм или литр, новость была на Пикабу в том числе

Что ж, Кабинет министров не поддержал, а я поддерживаю двумя руками!

И написал расширение для браузеров для расчета цена за единицу измерения на сайтах доставок еды - заКило (chrome, firefox)

Мог бы научить и в офлайн магазинах цену за единицу измерения считать, но кто бы меня спрашивал :D

Автоматический сбор данных (парсинг, или web scraping) стал неотъемлемой практикой для разработчиков, аналитиков и автоматизаторов. С его помощью получают массовую информацию с сайтов – от цен конкурентов и отзывов до контента соцсетей​. Для этого разработано множество “парсеров” – библиотек, фреймворков и облачных сервисов, которые позволяют извлекать веб-данные программно. Одни решения требуются для быстрого парсинга статичных страниц, другие – для обхода сложной JavaScript-навигации, третьи – для получения данных через API. 

В этой статье я рассмотрю топ инструментов для парсинга – как открытых (Open Source) библиотек, так и коммерческих SaaS/API-сервисов – и сравню их по ключевым метрикам.

Современное производство программного обеспечения — сложный процесс, от разработчика требуется не только писать код, но и справляться с целым комплексом сопутствующих задач: отслеживать изменения, проводить тестирование, соблюдать стилистические правила и внутренние стандарты, учитывать безопасность и применять best practices по обеспечению ИБ уже во время написания кода.

Но есть и хорошие новости. Разработчику доступно большое число инструментов, которые упрощают труд: от линтеров до анализаторов и систем автоматизированного тестирования — все они встраиваются в среду разработки и помогают решать сложные задачи, не отвлекаясь от творческой части работы. В этой статье я, Евгений Иляхин, архитектор процессов безопасной разработки в Positive Technologies, как раз расскажу о крайне полезных инструментах, которые автоматизируют рутину и повышают качество кода, позволяя программисту сосредоточиться на разработке новой фичи или поиске оптимального решения.

Введение

Привет, Хабр! Я Евгений Малышев, SRE-инженер в Купере (так теперь называется СберМаркет). Моя основная задача — это надежная работа сервисов фронтенда, и немалую роль в этом играют правильно построенные пайплайны CI/CD. В этом нам помогает Gitlab CI. В компании мы широко используем этот инструмент для создания общих шаблонов для сервисов на различных языках. На уровне отдельного репозитория легко расширить или настроить шаблонные джобы и добавить свои.

До этого у меня был опыт с Jenkins и Azure Devops, так что Gitlab CI мне показался довольно простым: есть стадии, есть правила запуска джоб с shell-подобным синтаксисом, да и скрипты джоб тоже используют bash-интерпретатор. Но в процессе близкого знакомства не раз возникали ситуации, когда поднимается то одна бровь, то обе, а то и руки в праведном гневе. Заходите посмотреть, какую коллекцию граблей собрал я.

Весь код с примерами граблей можно посмотреть в репозитории.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Троицкий, я автор канала AI для чайников, и в этой статье я расскажу про разные способы векторизации текстов.

Всем привет! Вдохновившись прикольной и понятной статьей на английском языке, и не найдя сходу чего-то похожего в русскоязычном сегменте интернета, решил написать о том, как обрабатывается текст перед тем, как на нем начинают применять разные модели ИИ. Эту статью я напишу нетехническим языком, потому что сам не технарь и не математик. Надеюсь, что она поможет узнать о NLP тем, кто не сталкивается с AI в продуктах на ежедневной основе.

О чем эта статья:

Представьте: вы ведете Telegram-канал о животных и хотите пригласить в него посетителей зоопарка. Или вам нужно собрать контакты потенциальных клиентов, посещающих определенный торговый центр. Как это сделать?

Полиция может легко получить такую информацию от мобильных операторов, но что делать обычному человеку?

Ответ – использовать Telegram и его функцию "Люди рядом" в сочетании с Python-скриптом.

Я пришла в проектный менеджмент, именно в продуктовую разработку, когда это ещё не было мейнстримом. А в данный момент изумляюсь тому, во что превратилась отрасль.

Куда делись мои старые коллеги? Умные ребята, горящие своим делом, которые и меня учили, и прекрасно справлялись со своими проектами. Куда делись люди, на которых я хотела быть похожей в профессиональном плане? У которых можно спросить и проф.совет, и обменяться опытом? И почему сейчас вокруг нет больше таких коллег? Почему более опытные по возрасту и стажу коллеги совершают ошибки незаинтересованных случайных новичков?

Постоянно всплывают такие вопросы. За время работы я сменила приличное количество компаний — все крупные, с большими разработческими и ИТ‑отделами. И начинала я работать в подобных же компаниях. Вот только качество проектного менеджмента стерлось со временем. И работать в такой среде достаточно неприятно.

Мало того, что коллеги не стараются делать хорошо. Они просто не стараются вообще что-то делать

Какие перлы мочат современные ПМ и к чему это приведет, по моему мнению — далее в этой статье.