У меня была идея. Странная, но логичная. На вс регулярно выходят статьи, которые собирают хорошие просмотры — не потому что гениально написаны, а потому что грамотно залетели в SEO. Я подумал: а что, если взять такие темы и просто нагенерировать по ним пачку текстов с помощью нейросети?

Без редактуры, без личного участия, без души. Чисто эксперимент: получится ли на этом собрать трафик и подписчиков?

Многие используют Cursor, не зная, на что он на самом деле способен. Будем идти от простого к сложному.

1. Самое простое, что позволит улучшить работы с Cursor — это использовать Cursor Rules

Что это даёт?

- Cursor лучше кодит, делает это по вашим правилам.
- Можно настраивать разные правила для разных файлов/директорий.
По сути это дополнение к системному промпту, где вы делаете тонкую настройку один раз.

Документация здесь.
А тут отличные заготовки для правил

2. Включайте сразу несколько ИИ-агентов

В Cursor можно открыть 3 вкладки, где параллельно будут работать 3 ИИ-агента (это максимум). Единственное что - контролируйте, чтобы они они не использовали дни и те же файлы — могут перезаписать или удалить результаты работы другого агента, так что им нужно давать изолированные задачи.

Дополнительно можно ещё использовать фонового агента, который работает на серверах Cursor, и будет выполнять задание на основании вашего кода в репозитории. А потом все его результаты можно отправить в репозиторий или локально, однако он работает за дополнительную плату (Price-based)

Можно даже открыть второй Cursor, и запустить работу ещё там (особенно если работа ведётся с кардинально разными репозиториями), но это не очень удобно с точки зрения переключения между ними.

3. Кладите связанные репозитории в 1 папку и открывайте её в Cursor

Допустим, у вас есть бэкенд, фронтенд и ещё микросервис для управления подписками. Если вы поместите их в 1 папку и откроете её в Cursor, то он сможет ходить между ними и делать согласованный код. Допустим, он может сразу сделать контроллеры на бэкенде и api для них на фронтенде.

Лирическое отступление.

Внезапно мне очень захотелось летать! Просто до дрожи в ногах! Почему? По тому что одна из ног была не пригодна даже для хождения по квартире в виду последствий любви к спорту. И холодным осенним вечером я понял что до безумия хочу одеть FPV шлем и хотя бы полетать по квартире… Почувствовать свободу перемещения! Если описывать ощущения от полёта в FPV то это похоже на параллельную реальность. Я летал несколько лет назад, и смотрел во вторые очки когда летал проф пилот… Это незабываемые ощущения. И вот я не могу ходить временно но могу собрать дрон летающий или ездящий… И управлять им от первого лица, компенсируя физический недостаток! А главное я совсем немного инженер-электронщик, чутка программист и собрал до травмы пару железок так сказать:)

Когда то давно лет 6ть назад я занимался сборкой квадрокоптера на 350той вроде раме. Его останки до сих пор покоятся у меня на полках стеллажей. Всё как обычно в юношеских начинаниях уперлось в деньги:( вернее в их отсутствие. Я собрал квадрик на Ardupilot выглядело это как то так.

Статья написана для юзверя (в том числе разработчика) с базовыми знаниями работы в операционной системе, консолью, IDE и браузером.

В статье рассматривается инструкция для установки LLM локально на ПК юзверя для обхода проблем работы с удаленными серверами. Также статья поможет в совсем базовом понимании работы с LLM.

Здесь будет рассматриваться IDE VSCode, однако всё нижеописанное актуально и для JB Webstorm или Pycharm (и др).

ChatGPT стоит дорого, требует постоянного интернета и может внезапно отключиться. Альтернативой становятся компактные Edge-устройства, способные работать автономно. Но действительно ли локальное железо может конкурировать с облачными гигантами?

Антон Мальцев знает ответ на этот вопрос. ML Lead в ArtSign и основатель RemiBrain, он с 2014 года развертывает решения компьютерного зрения и ИИ на тысячах Edge-устройств — от городских камер до промышленного оборудования. За десять лет накопил уникальный опыт сравнения облачных и локальных решений в реальных проектах.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Ли, я Frontend-разработчик в группе Рунити. Так тяжело бывает удержаться от того, чтобы не усложнить себе жизнь, не так ли? Все любят смотреть на чистый и понятный код, но не все его таким пишут. Сделать его таким помогают наши друзья — форматировщики и линтеры. О них и пойдет речь в этой статье, а конкретно о ESLint Stylistic.

Любой автор хочет, чтобы его кто-то читал, даже на JavaScript, но просматривать читателю хочется грамотный и красивый текст. ESLint анализирует код, выявляя ошибки, чтобы программы выходили из под клавиатуры чистыми и без ошибок. Prettier, в свою очередь, как инструмент форматирования делает текст исходного кода программ единообразным. Оба этих инструмента являются практически стандартом, когда речь заходит о качестве кода. Думаю, что многие сталкивались в проектах с их одновременным применением, что в целом логично — форматирование != линтинг. Однако это решение не всегда обосновано, а зачастую излишне. В качестве альтернативы я предлагаю рассмотреть ESLint Stylistic. В этой статье разберемся, что это, откуда появился инструмент и почему с ним стоит познакомиться.

Никто давно не пытается выводить теорий о том как правильно писать код.

Старые теории и способы об этом думать в общественной дискуссии давно свелись к спору о синтаксическом сахаре да и теории те были попыткой выделения каких-то математических свойств кода. Потом как известно была доказана невозможность этого.

Сейчас всё изменилось - мы должны рассуждать о проекте как о том, что постоянно изменяется большими группами людей, какая-то часть и кода и людей может быть неправильной, никто из модифицирующих не знает проекта целиком, нужны новые идеи и способы рассуждения.

История о том, как в текущем моменте истории, по сути любой разработчик может в одиночку задизраптить любой вертикальный рынок и даже отрасль

В мире разработки хватает экзотики: одни языки создаются ради скорости и эффективности, другие — ради красоты или даже чистого искусства. Mystical — как раз из последних. Он превращает исходный код в необычные кольцевые структуры, за которыми скрывается синтаксис PostScript. Давайте разбираться, почему он так странно выглядит и что полезного можно сделать со всей этой красотой.

Привет, на связи Лука.

Знаете, есть такая поговорка: «тише едешь — дальше будешь». Работая с LLM, я пришёл к выводу, что аккуратность и точность в подаче контекста — это один из самых важных ключиков к хорошему результату. Иначе получится как в другой поговорке — про дурака и стеклянный орган.

Чего греха таить — все мы пользуемся LLM в различных ситуациях. От генерации бойлерплейта до неожиданного, но изящного решения сложной логики. Ничего такого — очередной инструмент, которым можно, как молотком, забить гвоздь, а можно и... ну, вы поняли.

Но когда речь заходит о системе, в которой контекст содержится не в одном, не в двух, и даже не в десятке файлов — вопрос становится ребром. Просто скормить модели весь проект? Ну, можно, конечно. Модель, захлебнувшись в потоке зачастую ненужной информации, вряд ли выдаст что‑то вменяемое. Она потратит драгоценные вычислительные ресурсы на анализ совершенно нерелевантных частей. Неэкологичненько.

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)...

Привет, народ!

Некоторое время назад по заказу своего уже бывшего работодателя я занимался графоманией опубликовал здесь свою первую статью, которая неожиданно резко взлетела, собрав за первые сутки 24К, а за несколько дней, пока её активно читали и комментировали — уже порядка 35К просмотров. В данный момент счётчик остановился на 38 тысячах просмотров, и я с уверенностью могу сказать, что бОльшее количество людей не читало меня нигде и никогда. С учётом того, что статья была написана с отдельного свежезарегистрированного аккаунта — результат оказался тем более удивительным. С одной стороны я был впечатлён внезапным успехом, с другой — знатно подгорел очком, ведь у одной небольшой статьи просмотров оказалось примерно в 5–6 раз больше, чем у написанной мной книги, выложенной на помойке для сортирного чтива вроде ЛитРПГ Автор Тудей году эдак в 2023-м. Что собственно и побудило меня поведать печальную историю своего литературного (пока что) провала, дабы в числе прочего отрезвить мечтающих стать профессиональным писателем в нашей очень грустной с точки зрения литературы стране. История, тем не менее, будет длинной и личной, так что рецепта как не обосраться за семь дней написать шедевр — не ждите.

2035 год. Мир больше не нуждается в тех, кто хочет просто войти в IT.

Всё началось с автоматизации простых задач. Сначала — тесты. Потом — верстка. Потом — интеграции, бэкенд, фронт, дизайн, продакт-решения. GPT-10 умел собирать целые MVP по описанию идеи в голосовом сообщении. Midjourney Designer Suite проектировал UI лучше, чем весь Dribbble вместе взятый. Запускать стартап стало делом десяти минут и кредитной карты.

Иногда этот мир слишком многословен. Помните случаи, когда вы открываете статью в «Википедии», а через три минуты осознаёте, что потеряли нить повествования? Нейросети, описанные в этом гайде, больше не допустят такого. Сокращение текста — не просто тренд, а настоящий мастхэв для журналистов, студентов, маркетологов и всех, кто хоть раз топил взгляд в 100-страничных инструкциях.

25 полезных промтов, от создания аннотаций до цепочек постов в телеграм‑канале, а также сильные стороны моделей Gemini-2.5-Pro, Grok-3, ChatGPT-4o, DeepSeek‑R1 и Claude-3.7-Sonnet в задачах сокращения текста — обо всём этом здесь. Забудьте о часах правок, когда ИИ превращает полотна букв в аккуратные саммари.

Всем кондитерский привет!

Сегодня история о том, как можно грамотно подойти к запуску бизнеса, но всё равно прогореть. В статье найдете историю пары из Москвы, которая решила вместо свадебного путешествия вложиться в кондитерский бизнес. О том, как ребята подходили к расчетам инвестиций, выбору помещения и почему у них всё пошло не по плану, читайте в нашей новой статье.

На связи проект «Ошибатор» с новой порцией полезного контента о реальностях бизнеса и ошибках, очевидных и не очень, которые совершают предприниматели из разных сфер.

4 июля 1971 года в зоопарке Сан-Франциско на свет появилась 50-я горилла, которая родилась в неволе. День рождения этой особи совпал с днём независимости США, который американцы отмечают запуском фейерверков. Поэтому обезьяну назвали Ханабико — «дитя фейерверков» по-японски. Мир знает эту удивительную гориллу под именем Коко.

В первый год жизни Коко разлучили с матерью для лечения в больнице зоопарка. Здесь на малыша впервые натолкнулась 24-летняя аспирантка Франсин Паттерсон. Во время лечения Паттерсон научила её американскому жестовому языку. Произошло удивительное, и Коко начала общаться жестами.

До Коко подобные эксперименты уже проводились. Гориллы и шимпанзе способны невероятно точно выражать свои эмоции, показывать радость, смех, разочарование, грусть, печаль. Коко пошла дальше. Несколько часов в день горилла изучала новые жесты. Вскоре в дополнение к обычным просьбам покормить солидный запас изученных жестов помог Коко рассказывать людям о себе.

Первые две недели после покупки шли хорошо, но потом поступил звоночек от управляющего с просьбой приехать на объект и поговорить с субарендаторами. На разговор пришли — сырник, колбасник и овощник. Я понял, будут бить...

Всем привет! На связи проект «Ошибатор». Мы пишем полезные статьи о реальностях бизнеса и об ошибках, очевидных и не очень, которые совершают предприниматели из разных сфер.

Герой нашей сегодняшней статьи поделился своим отрицательным опытом покупки готового субарендного бизнеса в формате гастронома, а мы нашли специалистов, с которыми «по полочкам разложили» его ошибки на 8 млн рублей.

Будет ли третья зима искусственного интеллекта? Возможно ли это вообще и не рано ли задаваться такими вопросами?