Разработчики, работающие с «грязными» данными регулярно сталкиваются с задачами, которые сами по себе несложны, но требуют небольших вспомогательных инструментов. Нужно декодировать строку Base64 из лога, проверить хеш файла, быстро попробовать XOR-ключ, разобрать бинарный фрагмент или понять, что скрывается внутри странной строки из сетевого дампа. Обычно для этого приходится комбинировать несколько утилит, писать короткие скрипты или искать подходящую библиотеку. В какой-то момент вокруг таких задач накапливается целый набор вспомогательных инструментов, каждый из которых решает лишь небольшой кусок проблемы.

Знакомьтесь, CyberChef - веб-приложение, разработанное в Government Communications Headquarters. Его нередко называют «кибер-швейцарским ножом» для работы с данными. В одном интерфейсе собрано несколько сотен операций: кодирование и декодирование строк, криптографические алгоритмы, работа с бинарными форматами, сетевые структуры, временные метки, анализ сертификатов и множество других преобразований. При этом инструмент не требует установки и работает прямо в браузере, хотя при необходимости его можно скачать и использовать локально.

В мире компьютеров можно встретить один довольно стандартный сюжет, который, правда, каждый раз связан с проблемой, требующей разных решений. Вот вы купили новый ноутбук или собрали ПК, установили Windows 11, но что-то идет не так: система тормозит, антивирус жрет ресурсы, а в интернете пишут про какую-то функцию, которая должна все исправить. Вы находите ее в настройках — и она недоступна. Знакомо? Microsoft обещала починить это еще в январе, но в последний момент передумала. Разбираемся, что произошло и что теперь делать.

За два года я набрала 20 килограммов — привет удаленка и стресс. Попытки похудеть заканчивались одним и тем же: временный минус на весах, а потом откат — иногда даже больше, чем было.

Уже больше полугода я принимаю препарат для снижения веса — отечественный аналог «оземпика». В этой статью расскажу, как к этому пришла, какие анализы сдавала, как это повлияло на мое здоровье и что происходит с весом и привычками сейчас

Дисклеймер: в этой статье я не буду называть препарат, ибо их на российском рынке сейчас немало, у них +- одинаковая клиническая эффективность, но некоторые сильно отличаются ценой. 

Год назад я писал статью про своё СДВГ, будучи уверен, что, наконец‑то, разобрался с этой «отличительной особенностью» полностью, но всё оказалось куда сложнее. По пути открылся РАС (в том числе благодаря тому, что проблемы СДВГ я практически полностью устранил), но одну, последнюю СДВГшную особенность никак не удавалось решить.

Проблема долговременной мотивации. Или почему некоторые люди очень много курят и спиваются после 30 лет — и почему от этого особенно страдают мужчины. А также почему в России решить эту проблему так легко не получится.

Полгода назад была статья как Яндекс обновляет процесс найма разработчиков - а недавно, в феврале 2026 я вновь опробовал этот "процесс" - и вот поделюсь, насколько он реально "обновился" (т.к. я проходил его и раньше). Одновременно шёл аналогичный процесс с ВК - постараюсь описать сходства и различия по всем этапам, в которых участвовал - может быть полезно и тем кто проходит подобные собеседования - и тем кто формирует процессы найма.

Краткий вывод такой: описанные в той статье «обновления» присутствуют, но значительных изменений не ощущается. В конце выявился «один нюанс», который портит целесообразность процесса изначально (можно сразу пролистать в конец статьи если любопытно). Так что «обновлениям» впереди ещё немалый путь!

Аналитик данных сегодня –это не человек, который умеет просто выгружать данные и знает SQL и этого достаточно, сейчас это человек-оркестр, который умеет выбирать правильный инструмент под задачу, конечно, где-то может быть и достаточно Excel, а для каких-то задач уже нужен сложный запрос с оконными функциями, а где-то нужно собрать быстрый дашборд в Power BI, чтобы заказчик сам мог смотреть цифры.

В этой статье разберу реальный инструментарий аналитика – не тот, который пишут в идеальных вакансиях, а тот, который реально используется в работе.

И этот заголовок - не кликбейт. Подвергнув реверс инжинирингу клиент российского мессенджера MAX удалось подтвердить самые худшие предположения.

В сети начали появляться сообщения о странных обращениях мессенджера MAX к Telegram и WhatsApp, из-за чего в сети начали выдвигаться предположения касательно природы и целей этих запросов. Но одно дело предполагать, другое дело знать. Мало ли это какая-то интеграция или случайный аналитический модуль. Поэтому чтобы понять самому и рассказать вам я решил посмотреть внутрь клиента и понять что и зачем он делает.

TL;DR - содержит шпионский модуль, который сделали разработчики MAX для слежки за теми кто использует VPN, они постарались сделать этот модуль неблокируемым и прикрутили удаленное управление.

Продолжаю серию статей про полезные инструменты для сисадминов. Сегодня расскажу про зарубежные сайты, которые точно должны быть в вашем шорт-листе. Читайте под катом и делитесь своими онлайн-сервисами по мониторингу, тестированию и оптимизации. 

«Связанные списки — это goto структур данных.», — авторство приписывают разным системным программистам.

История из учебника

Все студенты, изучающие computer science, узнают о связанных списках на первом курсе по структурам данных. Их описание звучит привлекательно:

Преимущества (согласно учебникам):

- Вставки и удаления за O(1) в известных позициях

- Динамический размер: увеличиваются и уменьшаются согласно необходимости

- Пространство не тратится впустую: можно распределять ровно столько, сколько нужно

- Гибкость: простота реализации стеков, очередей и других структур

Недостатки (согласно учебникам):

- Поиск за O(n): необходим обход, начиная с головы списка

- Лишняя память: указатели добавляют оверхед

- Невозможность произвольного доступа: нельзя выполнять переходы в произвольные позиции

Вывод из учебника: «Используйте связанные списки, когда требуются частые вставки/удаления и не нужен произвольный доступ».

Вроде бы звучит разумно?

Проверка реальностью

А вот, чего учебники нам не говорят: связанные списки — это почти всегда плохой выбор.

Не потому, что ошибочен анализ «О» большого, в нём всё правильно, а потому, что он неполон. Он забывает про оборудование.

Привет! Меня зовут Денис. Уже более 5 лет работаю Senior Product Analyst в крупнейших IT-компаниях России, включая Тинькофф. Разрабатывал системы аналитики с полного нуля, провёл огромное количество A/B тестов и знаю всю внутреннюю кухню больших корпораций изнутри.

Ко мне на карьерные консультации часто приходят с запросом в духе: «Я уже 2 года работаю, почему я всё еще джун?» или «Как прыгнуть в мидлы, если на работе дают только скучные выгрузки?».

Грейды — это не про то, сколько библиотек в Python ты выучил. Это про то, насколько сильно у твоего лида и продакта болит голова, когда они отдают тебе задачу.

Вы наверняка ловили себя на том, что раз за разом копипастите в чат с ИИ одни и те же инструкции: «Пиши на TypeScript», «Не используй сторонние библиотеки», «Добавляй тесты». В программировании мы по сути называем это нарушением принципа DRY (Don't Repeat Yourself). Но почему мы продолжаем это делать при общении с нейросетями?

В этой статье мы разберем концепцию Skills (Скиллов) - переиспользуемых «навыков» для ИИ-ассистентов, которые живут прямо в вашем репозитории и делают работу агентов предсказуемой, чистой и профессиональной.

У портфолио должна быть чёткая структура: ничего лишнего, всё по делу

• Имя и роль, на которую претендуешь (Middle Product Designer)

• Короткое позиционирование на 1–2 строки, расскажи почему ты крутой

• Лучшие кейсы в хронологическом порядке, чтобы нанимающий видел динамику развития

• Образование и достижения (только релевантное)

• Контакты: 1–2 канала + ссылка на резюме, чтобы не потерялось.

Вы вводите в ChatGPT: «Напиши текст про кофе». В ответ получаете что-то общее, скучное и абсолютно бесполезное для вашей конкретной задачи. Знакомо? Или, например, даете команду нейросети для изображения: «Красивая девушка», и видите сотый вариант безликой картинки из стоков.

Парадокс в том, что мощнейшие языковые модели, способные на креатив и глубокий анализ, часто выдают посредственность. Проблема не в искусственном интеллекте, а в запросе - том самом промпте, который вы ему отправляете.

Промпт - это инструкция, техническое задание, стартовая точка для мыслительного процесса модели. Чем примитивнее запрос, тем примитивнее ответ. Представьте, что вы нанимаете гениального, но очень буквального стажера. Сказать ему «сделай что-нибудь красивое» будет провалом. Но стоит дать четкий бриф: «Напиши коммерческое предложение для владельцев кофеен, в котором объясни преимущества нашей новой системы обжарки зерна, в дружеском и энергичном тоне, на одну страницу А4» - и работа закипит.

В этой статье я постаралась подробно рассказать о том, как научиться составлять четкие и эффективные брифы для работы с ИИ. Мы рассмотрим основные принципы, без которых ваши запросы будут неэффективными. Конкретные правила, следуя которым, вы сможете создавать идеальные запросы для различных задач. А также продвинутые методы для работы над сложными проектами и особенности взаимодействия с разными типами нейросетей.

Готовы перестать мучиться, переписывая очередной промт, и начать получать именно тот результат, который вам нужен? Давайте начнем. Приятного прочтения!

Здесь, на Хабре, тема удалённой работы довольно популярная. Только за последние несколько месяцев вышло приличное количество статей, читая которые, у меня каждый раз возникало желание не согласиться с авторами или комментаторами.

Данное противоречие привело меня к покупке книги «Work Remotely» (Удаленная работа) авторов Anastasia Tohmé and Martin Worner (Анастасия Томе и Мартин Ворнер). Книга 2021 года издания. Возможно, вы ее уже читали. Мне было важно понять отличие западного и своего, российского опыта удаленной работы.

В данной статье содержится то, что в книге не совпадает с российскими реалиями. В статье также изложено восемь личных тезисов по теме удаленной работы и список статей затрат удаленщика в сравнении с офисным работником. Это все для того, чтобы окончательно вас убедить в том, что удаленка работникам не выгодна.

Да, я в курсе, что ваши затраты на удаленку вы отбиваете, не покупая проездной. А вы точно все посчитали?

О моем знании удаленки: работаю на удаленке, включая гибрид, более 5 лет, тут будет анализ порядка 20 русских компаний (своих и родственников, друзей, знакомых), все примеры – испытаны лично.

Компании, которые приведены в примерах, относятся по версиям hh.ru и SuperJob.ru к привлекательным работодателям, т.е. это и есть те самые элитарные компании, в которых большинство из нас хотели бы работать.

В последние пару лет я всё чаще сталкиваюсь с одной и той же ситуацией. Senior-разработчики, с которыми общаюсь — то на собеседованиях, то просто в профкомьюнити — формулируют свою роль примерно одинаково: «Я просто пишу код. Я кодер. Ничего больше».

Я их понимаю, сам когда-то так думал, позиция не плохая, но рынок изменился, а многие из нас как будто не заметили.

Если чутка отодвинутся назад то долгое время IT росло в тепличных условиях. Быстро пытались поднять оутсорсе, бизнес который слабо понимал продукт, инвестиции без особых вопросов. Разработчики были дефицитом, если ты умел писать код ты был героем. Техническая экспертиза автоматически давала статус. С senior'ом считались по умолчанию, к его мнению прислушивались. Что-то не нравится? Можно было просто свалить, а оферов хватало.Так выросло поколение разработчиков, которые привыкли, что их ценность — это код. Только код...

С 2020-го пошло по-другому. Бизнес стал лучше понимать, за что он платит. Появилось внимание к процессам, к устойчивости систем, к тому, как команды работают на длинной дистанции. Код перестал восприниматься как самостоятельная ценность, стали появляться теперь важные вопросы, что он даёт бизнесу, как быстро его можно задеплоить, насколько его можно поддерживать.

Поначалу думал, что мне кажется, что это только у меня так. Потом начал замечать, что это обсуждают везде. Недавно наткнулся на статью Senior Developers Are Becoming the New Juniors — там описано ровно то, что я вижу.

Сегодня senior — это уже не титул и не количество лет в профессии. Это набор конкретных ожиданий. Компании всё реже смотрят на список технологий в резюме, на то, насколько глубоко ты знаешь фреймворк, на прошлые заслуги. Всё чаще смотрят на то, как ты влияешь на продукт, насколько ты самостоятельный, понимаешь ли риски, можешь ли довести фичу до прода, а не просто закоммитить и забыть.Может, мы слишком много требуем и это пройдёт? Но цифры говорят обратное.

Если мониторинг показывает, что ЦП большую часть времени в простое, а оперативка не выбивается из нормальных значений, значит, узкие места нужно искать в других подсистемах. В статье расскажу про основные причины заторможенности Linux-сервера и как проверить, есть ли они у вас.

Привет, Хаброжители!

Ткань данных, озеро данных и сетка данных появились относительно недавно и стали рассматриваться как конкурентные альтернативы современному хранилищу данных. У новых архитектур действительно есть весомые преимущества, но, помимо этого, они окружены ореолом предубеждений и мифов. Книга содержит практический обзор архитектур данных, который поможет специалистам в области обработки данных понять преимущества и недостатки каждой из них.

Джеймс Серра, архитектор решений Big Data и хранилищ данных, работающий в Microsoft, рассматривает общие концепции архитектур данных, в том числе то, как хранилищам данных пришлось эволюционировать, чтобы работать с функциями озер данных. Вы узнаете, чем хороши озера — хранилища данных, а также как отличить раздуваемый вокруг сеток данных ажиотаж от их реальных возможностей. А самое главное, вы научитесь определять наиболее подходящую архитектуру данных для своих нужд.

Привет! Мы — команда блога Цифрового СИБУРа. Мы вместе с коллегами из разных подразделений рассказываем в блоге, какие решаем задачи и боли производства, как создаем свои цифровые продукты и как вообще у нас работается.

В декабре на Хабре мы выпустили статью с результатами исследования: почему айтишники идут в BigTech или в промышленное ИТ. Затем мы провели опрос среди хабровчан. А потом под конец года топ Хабра взорвала статья коллеги по цеху, где он рассказал о своём опыте работы в промышленности.

По этим статьям прилетело прилетело 622 комментария от 220 разных людей. Многие делились ожиданиями, своим опытом и мнением — как о работе в промышленности, так и в Big Tech.

По обсуждению хорошо видно, что компании даже в одной отрасли могут сильно отличаться по культуре, процессам и подходам — будь то промышленность, финтех или любая другая сфера.

Поэтому мы подумали, что и мы хотим поделиться, как устроена работа у нас Цифровом СИБУРе. 

Отталкиваемся от поднятых тем. Все комментарии мы разложили по категориям. Получилось шесть основных тем. Проценты — это доля людей, которых волнует конкретная проблема. Один человек мог писать про несколько тем сразу.

Давайте по порядку.

Всегда ли вы понимали как работать с устройствами в Linux?
Задавали себе вопрос "А что в пути забыли ссылки?"
Или хотели знать, как в Linux представлены USB-устроства на уровне системы?

В этой статье я разбиаю как работать с внешними устройствами, для чего нужна директории /sys и /dev, как представлены в системе USB-устройства и cd-диски.

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Пантелеев, я Data Scientist в компании Garage Eight. Сегодня я затрону непрофильную, но злободневную тему для многих аналитиков (да и не только) — поиск работы. 

У меня достаточно большой опыт в трудоустройстве, также я проводил собеседования и помогал другим составлять резюме. Не скажу, что я гуру и знаю всё и вся, но после моих рекомендаций многие люди смогли найти работу. А те, кто не смог, хотя бы попали на собеседования. Часть своих знаний я получил из собственного опыта, часть — из карьерного трека karpov.courses. 

Сразу оговорюсь, что здесь вы не найдете лайфхаков по взлому найма и серых схем с накручиванием опыта и обманом интервьюеров с помощью LLM. Я постараюсь разобрать частые ошибки соискателей и расскажу, что нужно подсвечивать в своем резюме, а чего там быть не должно.