Оператор ЭВМ
В этой статье мы не только установим локальный (и бесплатный) аналог ChatGPT, но и сделаем обзор нескольких открытых LLM, разберёмся в продвинутых настройках LM Studio, подключим чатбота к Visual Studio Code и научим его помогать нам в программировании. А ещё мы посмотрим, как можно тонко настраивать поведение модели с помощью системных промптов.
Привет всем!
Как обычно это и бывает, я накопил критическую массу мыслей, и пора их как-то систематизировать, чтобы вы, мои замечательные читатели Хабра, могли что-то извлечь из моего опыта или поделиться своим :)
Я люблю и одновременно ненавижу статьи-обзоры в стиле «10 программ для {whatever}». Ненавижу — потому что их очень легко делать, вбил в гугл «программа для X», взял первые 10 ссылок, статья готова. Я называю такие статьи «лёгкий рейтинг». А люблю я их за то, что даже если 9 пунктов — чушь полная, то десятый, как правило, годный, я узнаю что-то новое, это что-то облегчает мне жизнь и позволяет мне быть более продуктивным.
Сегодня я побуду автором такой статьи — я расскажу вам про то, какие штуки я использую в разработке на питоне, если что-то из этого будет кому-то полезно — я буду рад. В своё время мне этого не хватало. А если вы знаете что-то круче — разнесите меня в комментариях.
Статья получилась ОГРОМНАЯ, и у меня был большой соблазн разбить её на сотню статей поменьше, чтобы в каждой ставить ссылки на свой телеграм-канал и получать гонорар за каждую по отдельности. Но я не буду. Пусть знания будут сгруппированы вместе. Welcome!
Делимся в комментах ссылками на свои проекты, получаем обратную связь, знакомимся и исследуем чужие продукты!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Мы собрали подборку из топ-10 проектов по рейтингу на сайте Product Radar за май 2025 года.
Каждый, кто использует Vue для разработки, так или иначе встречается с необходимостью выполнить какое‑либо побочное действие при изменении значений, и сразу в голове возникает мысль о двух методах‑наблюдателях — Watch и WatchEffect.
Как работают эти 2 метода можно узнать из великолепной документации Vue, а в этой статье мы посмотрим на примеры самых часто используемых компонентов вместе с наблюдателями — по 2 компонента на каждый метод — а заодно вы сможете больше понять принцип их работы.
По ходу статьи также будут приведены некоторые полезные библиотеки Vue, которые часто используются в разработке.
GNU Make - это консольная утилита, которая запускает другие консольные утилиты в желаемой последовательности согласно скрипту. Только и всего.
В этом тексте я показал, как можно организовать самостоятельно написанные make скрипты для микроконтроллерных проектов.
Сегодня поговорим о теме, которая вызывает живой интерес у многих разработчиков и энтузиастов ИИ — интеграции больших языковых моделей вроде DeepSeek или ChatGPT с собственной базой знаний.
В этой статье я подробно расскажу, как работают векторные базы данных, зачем они нужны и какую роль играют в построении эффективной связки между вашей внутренней информацией и мощью современных LLM. Если вы хотите научиться «обучать» ИИ на своих данных — добро пожаловать!
Привет, Хабр! Меня зовут Александр, Системный администратор в компании Барс Груп Сегодня хочу поделиться своим опытом использования новых возможностей Docker Compose, которые значительно упростили мне работу. Эти изменения касаются автоматического обновления контейнеров, работы с профилями, использования GPU, а также улучшенного управления сборкой и секретами. На практике заметил, что эти фичи мало используются, и надеюсь, что после прочтения статьи, вы будете чаще использовать эти фичи в своей повседневной работе. Давайте разбираться!
TLDR: видео с результатом в конце статьи
Библиотека browser-use невероятно стрельнула практически в день релиза, на текущий момент это около 16 тысяч звезд на Гитхабе, и сотни восторженных отзывов на Reddit, в Твиттере, и так далее. Команду, создавшую browser-use даже приняли в YC. У неё революционная точность по сравнению с другими "ИИ агентами использующий браузер" (89% против Runner H с 67%).
Я очень удивился, что на Хабре всё ещё нет статьи с описание того, что это, и как это использовать. Сегодня мы это исправим: мы сделаем ИИ, который будет читать статьи на Хабре, и писать комментарии о том, почему продукт, описанный в статье, никому не нужен.
По разным данным, code assistant'ы позволяют ускорить процесс написания кода до 25%, а это очень существенно. И в этой статье я хотел бы развеять мифы о том, что кодинг-ассистент и их внедрение это что-то далекое от реальности. Более того, это не всегда привязка к определенному вендору LLM или определенной среде разработки (IDE), а также я развею миф о том, что внедрение такого ассистента это очень дорого и для этого нужно очень много ресурсов. Ну что ж, поехали.
Привет, друзья!
В праздники я провел небольшое исследование представленных сегодня на рынке бесплатных инструментов с участием "искусственного интеллекта" для помощи в веб-разработке, результатами которого хочу с вами поделиться, авось кому-нибудь пригодится.
Обратите внимание, что я акцентировал внимание на бесплатных решениях для написания кода клиентской части веб-приложений.
Список протестированных инструментов:
Далее я подробнее расскажу о первых трех (Codeium, Devv, V0) и немного о двух следующих за ними (ChatGPT, GPT4All) решениях из представленных в списке, как наиболее "выдающихся" с моей точки зрения. Остальные сервисы (начиная с cursor и ниже) в той или иной степени похожи на codeium и `devv`, но показывают более плохие результаты генерации кода по запросу, исправления ошибок и документирования кода, а также менее удобны в использовании и иногда требуют дополнительных настроек, например, указания ключа OpenAI, установки лишних инструментов (тулкитов), являются условно бесплатными и т.п.
Не так давно стала задача создать персональный чат-бот ассистент для компании занимающейся интернет разработкой. Система должна была иметь как Backend, отвечающий за работу с локальной нейросетью, так и простой FrontEnd виджет на JavaScript, который можно подключить на любой из страниц компании. Ресурсов описывающих работу RAG-систем полно, однако руководств которые расскажут и поэтапно проведут разработчика через все необходимые шаги я не нашел. Тем самым постараюсь восполнить пробел в данной статье.
Всем привет, на связи MediaMetriqa, и сегодня мы поговорим о, наверное, самой хайповой теме в крипте в последние месяцы. Арбитраж.
Это что-то настолько сакральное и непонятное, что в интернете стоящая информация практически отсутствует, а на своих прогревах-интервью с известными блогерами арбитражники настолько скользко отвечают на вопросы, что кажется, что за этой нишей не стоит вовсе ничего.
Весь их посыл - знания не нужны, опыт не нужен, начальный капитал небольшой, зарабатывать могут все.
Более того, готовые связки и тайные знания об их структуре продаются за сотни тысяч рублей. Кто подписан на крипто паблики, напишите в комментариях, часто ли вам пишут боты с предложением купить связку или войти в приватный канал с таковыми.
Сегодня мы займёмся распаковкой данной ниши. Посмотрим, что находится внутри этих самых курсов и "продуктов" тех, кто называют себя лидерами этого рынка, объясним, что такое P2P-арбитраж, откуда образуется разница ценности активов, какие существуют подводные камни со стороны банков, налоговой и государства, из чего состоит рабочая связка и многое другое, о чём арбитражники в своих прогревах молчат. Поехали!
- контент не будет спаршен
- с ВПН работает
- выявит высокоуровневых JS ботов
- реальных не заблокирует
- фиксирование только настоящих просмотров
- рекомендательная система будет работать изумительно
Как интегрировать защиту, как выявить фейковых http ботов, как написать свой код верификации пользователя на прокси сервере и еще читайте далее.
Привет, Хабр!
Сегодня создадим свой WebSocket сервер на Node.js. Это тот самый протокол, который позволяет отправлять и принимать данные в реальном времени без перекладывания на HTTP. Для этого мы будем использовать библиотеку ws.
Сегодня модель облачных услуг охватила все ниши бизнеса и приносит SaaS-компаниям огромные прибыли. Например, Salesforce — крупнейший в мире провайдер SaaS — только в 2021 году заработал 21,2 млрд долларов, увеличив свой доход по сравнению с предыдущим 2020 годом на 24%. Согласно экспертным прогнозам, в 2025 году мировой рынок SaaS достигнет объема 436,9 млрд долларов.
Одним из главных драйверов роста SaaS стала эпидемия COVID-19. Повсеместный переход на удаленку и внедрение мер социального дистанцирования заставили предпринимателей по всему миру трансформировать свои бизнес-модели на базе онлайн-сервисов.
Привет, друзья! Сегодня я представляю вам новую практическую статью, посвященную разработке телеграм‑ботов с использованием фреймворка Aiogram 3. В этот раз мы сосредоточимся на практической стороне вопроса и уже к концу статьи напишем своего, достаточно функционального, бота.
Для полного погружения желательно, чтобы вы уже имели базовые знания Python, были знакомы с фреймворком Aiogram 3 (на моем Хабре уже есть около 15 публикаций, в которых я подробно разбираю создание телеграм‑ботов с нуля на этом фреймворке), а также имели общее представление о базах данных, в частности SQLite, и их интеграции с Python.
Что мы будем делать сегодня?
Сегодня мы создадим телеграм-бота для хранения заметок и файлов. Мы будем использовать фреймворк Aiogram 3 для разработки, а базу данных SQLite с асинхронным движком aiosqlite для хранения данных. Наш бот будет иметь следующий функционал:
В мире современной веб-разработки FastAPI зарекомендовал себя как мощный и быстрый фреймворк для создания API. Однако, при работе над крупными проектами разработчики часто сталкиваются с необходимостью оптимизировать рутинные процессы, улучшить структуру кода и упростить тестирование. В этой статье мы рассмотрим набор инструментов, который поможет решить эти задачи и существенно ускорить разработку на FastAPI.
Ходя по множеству собеседований, я заметил что многие компании, активно использующие FastAPI, разработали собственные библиотеки, но аналогичных инструментов с открытым доступом и свободной лицензией практически нет. Я, как опытный backend-разработчик на Python и Django, решил адаптировать и интегрировать наиболее полезные и востребованные решения для разработки REST API в FastAPI, основываясь на своем опыте работы с Django.
В этой статье мы расскажем про базовые техники работы с Docker, а также погрузим читателя в основы докеризации приложений.
Предполагается, что читатель что-то слышал про Docker и хотел бы начать знакомство с технологией. Мы постараемся упростить этот процесс.