Привет, Хабр!

Помните времена, когда «белый» IP-адрес был нормой, а не платной услугой? Когда для доступа к своему серверу хватало простого ssh user@ip_address? Я тоже помню. Но эта эпоха незаметно уходит.

Сегодня мы оказались в новой реальности. Ваша домашняя «Малинка» задыхается за провайдерским NAT, а облачный VPS в Европе кажется далеким и изолированным островом. Как получить доступ к первой или второй?

Эта статья — не очередной гайд по VLESS или Shadowsocks для обхода сложных блокировок. Это не "серебряная пуля" против DPI. Это честный гайд по постройке вашей личной, плоской и безопасной L2-сети поверх хаоса современного интернета. Мы соберем VPN-хаб, который не боится NAT, независимо от того, где он будет жить — на скромной «Малинке» дома или на арендованном VPS в другой стране. Мы разберем весь процесс по шагам, от регистрации до настройки полного туннеля, и честно поговорим о компромиссах этого решения.

Привет! Меня зовут Никита Соболев, я core-разработчик языка программирования CPython, а так же автор серии видео про его устройство.

Я продолжаю свой цикл статей на хабре про детали реализации питона. Сегодня поговорим про субинтерпертаторы, их устройство, прошлое и, надеюсь, светлое будущее.

Под катом будет про: новые питоновские API для ускорение и паралеллизации ваших програм, про управление памятью, про дублирование данных. Ну и много C кода!

Чтобы разобраться в вопросе и рассказать вам, я сделал несколько важных шагов: прочитал почти весь код данной фичи, начал коммить в субинтерпретаторы и взял интервью у автора данного проекта. Интервью доступно с русскими и английскими субтитрами. А еще я добавил кучу контекста прямо в видео. Ставьте на паузу и читайте код.

Если вам такое интересно или целиком незнакомо – добро пожаловать!

Однажды я столкнулся с проблемой, когда почти потерял коммерчески успешный пет-проект из-за устаревших резервных копий БД (ещё до того, как он стал коммерчески неуспешным). При этом, даже после частичного восстановления, все-таки потерял ~30% прибыли от проекта, много нервов и времени.

Это подтолкнуло меня на разработку своего открытого инструмента для бекапа PostgreSQL. С разными хранилищами, уведомлениями при сбоях и health check'ом. Собственно, о том, как я потерял деньги и затем разработал проект — хочу рассказать в статье ниже.

Собеседование в IT-компании — это не просто формальность, а многоэтапный процесс, который проверяет не только ваши технические навыки, но и soft skills, умение решать задачи и вписываться в команду. Чтобы пройти его успешно, важно тщательно подготовиться по всем ключевым направлениям. Расскажу подробно как это сделать.

В 1985 году учёный Питер Нур будто зрил в будущее, написав свою работу под названием «Programming as Theory Building», которая сегодня стала весьма актуальной. Мы всё чаще видим, как начинающие разработчики бездумно принимают сгенерированный ИИ код, который толком не понимают, а кодовые базы разрастаются лишёнными теоретических основ реализациями. В свете всего этого чётко вырисовывается основная идея Нура: «программа – это не её исходный код».

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.

В этой статье поговорим о не самом гламурном, но жизненно важном — маскировании данных. Маскирование может касаться имён, телефонов, номеров карт, медицинских диагнозов и другой чувствительной информации. Если ваша компания до сих пор передает данные подрядчикам или аналитикам как они есть в базе, это в один «прекрасный» момент обязательно обернётся репутационной или финансовой проблемой для бизнеса.

В этой статье разберём, зачем нужно маскирование, какие данные требуют защиты, и представим opensource-инструмент, который поможет решить эти задачи гибко и эффективно.

Мир искусственного интеллекта не перестает удивлять прорывами, и 2025 год — яркое тому подтверждение. Нейросети становятся не просто мощнее, но и все доступнее, интегрируясь в огромное количество инструментов и сервисов, которые способны кардинально изменить подходы к работе в IT. Для специалистов самых разных направлений – будь то разработчики, тестировщики, бизнес-аналитики, менеджеры проектов или маркетологи – это открывает поистине невероятные возможности: от автоматизации рутинных задач и ускорения генерации креативных идей до глубокого анализа данных, создания прототипов и многого другого.

В этой статье собраны наиболее интересные и практически полезные нейросети, заслуживающие вашего пристального внимания в 2025 году. Это не просто очередной список, а подробный гайд: мы детально разберем каждую модель или инструмент, рассмотрим их ключевые функции, преимущества и потенциальные сценарии использования в вашей повседневной IT-деятельности.

Наша цель – помочь вам сориентироваться в этом быстрорастущем мире AI-решений и выбрать те, которые смогут принести реальную пользу именно вам. Пристегните ремни, мы погружаемся в мир передового ИИ, который уже сегодня меняет правила игры!

🔰 Этот список будет дорабатываться и дополняться самыми актуальными инструментами и описанием к ним. Так что ложите статью к себе в закладки. Все ваши пожелания и комментарии, по возможности, также будут учтены.

Для вашего удобства мы сгруппировали представленные модели и инструменты по основным категориям их применения: работа с текстом и мультимодальные задачи, генерация изображений и графики, создание видео и анимации, обработка аудио и голосовые технологии, генерация пользовательских потоков и прототипирование, создание интеллект-карт, быстрая визуализация идей, работа с презентациями, создание 3D-моделей и аватаров, а также другие специализированные AI-решения. Поехали!

В этой статье мы с Дмитрием Жечковым сделали структурированный и честный разбор самых актуальных решений vibe coding: от браузерных платформ и IDE до CLI-инструментов и расширений. Мы сравнили их по ключевым параметрам - AI-интеграция, автоматизация, поддержка языков, интеграция с инфраструктурой и внешними сервисами - и выделили лидеров для разных задач и уровней подготовки. Если вы выбираете между Bolt.new, Lovable, Cursor, Zed или ищете оптимальный инструмент для команды, аналитики или мобильной разработки - этот материал поможет быстро сориентироваться в возможностях рынка и подобрать решение под свой стек. Узнайте, какие тренды формируют будущее vibe coding, и что важно учитывать при выборе инструментов для AI-ассистированной разработки.

Знакома ли вам ситуация, когда хочется проверить какую-то идею, иногда просто из любопытства. А времени на это нет. Да и код не хочется писать.

У меня это бывает часто. Вообще на проверку всех моих гипотез нужно минимум человека 3-4. И вот, они появились! Правда это 3-4 нейросети, ну ок, пойдет)

Сегодня каждому предоставляется такая возможность...

Google выкатил AI-поиск. Он ощущается немного по-другому, чем Perplexity. Бесплатно. Если вам интересны новейшие штуки в этой области, советую попробовать.

Еще это может быть полезно специалистам по SEO, которым пора уже адаптироваться к новым веяниям — оптимизации для AI-поиска вместо классического краулера.

Важно: с русским языком пока не работает. Google выкатил это как эксперимент, и чтобы посмотреть качество и суть работы — этого достаточно. Что такое "с русским языком не работает": это не то что результаты будут плохие, а нейронка прямо человечьим языком скажет: "работают только с английским" и ответа не напишет совсем никакого. Т.е. если вы не знаете английского, смотреть это бессмысленно.

К сожалению, включение сервиса требует определенных приседаний и унижений. В статье есть готовое решение, позволяющее сэкономить десяток минут на самостоятельное прошибание стены лбом.

Недавно я разместила на Хабре статью о своем первом AI‑продукте и в комментариях под статьей, к моему большому удивлению, развернулась интересная дискуссия о кварках. И я подумала, раз есть такой интерес к этой теме — напишу свое видение и разложу по полочкам так, что для одних она станет первой дверью в мир науки, для других — новым взглядом на старые концепции, а для третьих, возможно, перевернет представление о природе мира и человека.

С конечными автоматами я впервые познакомился во времена своего увлечения геймдевом. В разработке игр все поголовно используют эту абстракцию. Однако, это далеко не единственная их сфера применения.

Конечные автоматы повсюду вокруг нас, даже если мы их не замечаем, или не знаем, что это такое. Тикет в jira, транзакция в базе данных, страница регистрации пользователя в соцсети. Всё перечисленное объединяет одно — состояние.

Современный мир пресыщен различной информацией, и в наше непростое время её важно уметь не только находить и сохранять. Многие наверняка заметили, что в на YouTube, кроме мусора, котиков и прочих бесполезных вещей (которые мы иногда не прочь посмотреть) есть масса полезного материала по самым различным темам. И иногда этот материал неплохо было бы сохранить себе на будущее, чтобы не зависеть от переменчивых настроений в мире.

В этой статье я хочу рассказать, как можно скачивать видео, аудио (1 часть статьи), плейлисты и целые каналы с YouTube (2 часть статьи) без использования VPN и на чистом Python-е. Сразу оговорка: VPN нам не понадобится, но мы сделаем собственное средство, которое будет решать "проблему с устаревшим и изношенным оборудованием Google Global Cache" (вы поняли, о чём я). Я думаю это средство будет особенно актуально сегодня, когда у многих россиян YouTube почти или совсем не работает.

Не так давно всех потрясла новость об устаревании оборудования популярного видеохостинга, в результате чего сервис перестал нормально работать и началось замедление. Сначала в замедлении сервиса пытались обвинить Роскомнадзор, но до сих пор нет внятных нормативно-правовых актов (поправьте меня в комментариях, если я ошибаюсь), которые бы позволяли данному органу применять методы блокировки в отношении сервиса. Я не верю, что государственный орган может нарушать закон, поэтому будем исправлять проблему самостоятельно и поднимем свой «кэширующий» сервер.

В качестве нашего «кэширующего» сервера будем использовать дешевый одноплатный компьютер MangoPi MQ-Quad (или другой аналогичный), стоимостью не более $29.

Я действительно хочу стать веб-разработчиком, но я не знаю с чего начать. Есть какие-то предложения?