Claude Code у меня появился в марте 2025-го. Точную неделю не помню — в какой-то момент он у меня просто стал инструментом по умолчанию, и я с ним отработал примерно год.

Это не «AI убил программирование» и не «AI = x10 продуктивность». И то и другое — пустое. Реальность скучнее и интереснее одновременно.

Сразу важная оговорка: я использую Claude Code на максимум. Не «иногда», не «когда подходит» — постоянно, на каждой задаче. Если что-то можно сделать через него, я делаю через него. Под него подстроены CLAUDE.md, hooks, skills, slash-команды, два MCP-сервера. Это контекст для всех выводов ниже. Стек: Python, бэкенд, команда маленькая.

Где он реально помог

Массовые рутинные правки. Самое чистое попадание. Когда у тебя задача «во всех 47 эндпоинтах добавь параметр request_id в логи и пробрось его в нижний слой» — это его работа, а не моя. Открываю агента, описываю абзацем, прошу сначала план, смотрю план, говорю «давай» — и через минут десять у меня PR с тестами. По ощущениям часов тридцать-сорок за год сэкономил только на таких задачах.

Совет, который я выработал не сразу: на больших правках сначала только план, без кода. Если план мимо — лучше потерять минуту на новой просьбе, чем час на разгребании неверно сделанного.

Чтение чужого репозитория. Раньше я тратил полдня на «понять, что тут вообще происходит». Сейчас открываю агента и говорю: «прочти структуру, расскажи как устроена аутентификация». Через минуту — приличный пересказ с указанием файлов.

Только проверяю всегда — открываю пару названных файлов и сверяю с пересказом. Примерно в каждом пятом пересказе он что-то слегка приукрашивает — пишет про функцию, которой в коде нет, или приписывает модулю поведение, которого там нет. Даже с этой поправкой быстрее, чем читать с нуля.

Самый просто способ запустить локальную LLM - это установить ollama или LM Studio. Это быстро и просто, но вы теряете и в скорости, и в качестве. Почему UD_Q4_K_XL лучше при том же размере, почему квант Q3 может быть медленнее чем Q4. Хорошая ли идея взять REAP для вырезания ненужных экспертов из MoE. Кто быстрее, Linux или Windows. В общем как выжать больше из локальных LLM на домашнем железе.

После реализации в прошлой статье многотарифного учёта электроэнергии в квартире, было решено реализовать и учёт расхода воды.В продаже есть несколько уже готовых решений, которые могут подключаться к Home Assistant, передавать данные сразу в Водоканал и другие компании ЖКХ. Но стоимость устройств начинается от 3000 руб, а если стояки с подачей холодной и горячей воды разнесены далеко, то придётся покупать 2 датчика и бюджет проекта заметно вырастает.

Поэтому в рамках данной статьи расскажу, как реализовать счетчик расхода воды на базе дешевого датчика Tuya (около 450 руб.) и настроить отображение данных в Home Assistant. Также реализуем подсчёт общего объёма водоотведения и сигнализацию о возможном затоплении. Схема применима к счётчикам, которые создают импульсный сигнал по типу Геркон.

Alibaba выпустила Qwen Code в 2026 году на базе исходников Google Gemini CLI. Собственно, форкнули, адаптировали под собственные модели Qwen-Coder и открыли под Apache-2.0. По умолчанию работает на Qwen3.6-Plus - самая свежая модель, т.к. вышла 2 апреля 2026. Актуальная версия агента на момент этого текста - 0.14.3.

Агент запускается в терминале. Умеет читать, создавать и изменять файлы, запускать команды в терминале и вести многошаговую работу над задачей. Сам все планирует и реализует.

Через MCP-протокол может подключать внешние инструменты. 

В начале 2025 года компания MinIO в лице сооснователя Harshavardhana начала поэтапно сворачивать свою версию Community Edition. В феврале из open-source версии был вырезан веб-интерфейс администрирования - управление политиками, мониторинг, репликация, IAM - всё это переехало в коммерческий продукт AIStor с ценником от $96 000 в год. Пользователям оставили лишь базовый object browser и CLI-утилиту mc. В мае последовало удаление поддержки OIDC-аутентификации. В октябре MinIO прекратил публикацию Docker-образов и готовых бинарников - причём аккурат в момент раскрытия критической CVE-уязвимости. А в декабре 2025-го проект официально перешёл в режим maintenance mode: никаких новых фич, pull request'ы не принимаются, только точечные security-фиксы по усмотрению компании.

Go 1.26 уже вышел! Официальные релизноты довольно скудны на детализацию и приходится изучать глубже. Сделал для тебя большой обзор нововведений, можешь использовать эту статью как шпоргалку. В начале коротко опишу то что лично мне понравилось больше всего. Изменения затрагивают runtime, компилятор, стандартную библиотеку и поддержку платформ. Команда Go сосредоточилась на производительности и удобстве разработки.

Я сделал видеосвязь для семьи: один бинарник, домен, 200 рублей в месяц — и всё работает

Когда российское правительство начало блокировать звонки один за другим, я понял, что нужно что-то делать. Семья должна оставаться на связи — это не обсуждается. Но все популярные решения либо заблокированы, либо требуют VPN, либо сложны для установки, а также не дают полного контроля над данными.

Казалось бы, простая задача. Но оказалось, что даже в 2025 году создать полностью автономное решение для видеозвонков — это целое приключение.

NanoKVM-PCIe - компактное устройство для удаленного управления ПК и серверами с поддержкой Tailscale, гибкими методами установки ОС и удобным веб-интерфейсом.

– Ваш терминал и ваше интернет соединение – это файл!
– Да что вы такое говорите?
– Скажите ещё, что и мышка в моей руке или жёсткий диск – это тоже файл.
– Абсолютно верно!

На самом деле, с точки зрения Linux – это так.

В этой статье мы докажем это на практике и разберём один из самых неочевидных, но в то же время красивых механизмов UNIX-подобных систем, благодаря которому Linux прошёл проверку временем и стал одной из самых популярных операционных систем в мире.

Всем привет! Меня зовут Алексей Майшев, я работаю Go-инженером в Авито. В этой статье рассказываю, как мы проектировали и разрабатывали кэш-библиотеку следующего поколения для Go — otter. 

Вы узнаете, чем нас не устроили текущие кэш-библиотеки в Go, какие подходы и оптимизации мы рассматривали и на каких остановились, как замеряли производительность и потребление памяти и в чём otter превосходит конкурентов. А ещё тут будет много теории — в процессе работы над библиотекой нам приходилось читать много страшных научных статей на тему кэшей.

В свете сами знаете чего, свой приватный мессенджер и возможность звонков на XMPP стали как никогда актуальны.

Есть быстрый и простой способ: за несколько минут вы поднимаете собственный Jabber-сервер. Дальше — дело техники: рассылаете приглашения маме, бабушке, теще, жене и соседке Даше. После этого можно спокойно звонить и переписываться в защищённом мессенджере, который полностью под вашим контролем.

Звонки идут в зашифрованном режиме, работают p2p. А если у собеседника хитрый NAT, то на помощь автоматически приходит встроенный STUN-сервер.

Клиенты есть под все платформы: Android, iOS, Windows, macOS и Linux.

Я сижу под Linux, но иногда нужна винда. До недавнего времени у меня был обычный dual boot, но сейчас я реализовал свой идеальный сетап:

- основная система - Linux

- Windows - на выделенной SSD

- на нее можно загрузиться как из груба, так и из виртуалки

- с пробросом второго GPU (дисплей на отдельный физический выход)

- с качественным удаленным подключением (как RDP, но быстрое) - можно играть в игры

Ниже опишу что и как сделал.

Я устал платить за GPT и думать, куда уходят данные. Нашёл Gemma 3 12B от Google и LM Studio — установил всё за 15 минут. В статье — подробная инструкция и советы, как запустить свою Gemma даже без опыта в ML.

Очень часто автотесты воспринимаются как обременение: что-то скучное, унылое и совершенно не нужное. С уверенностью,  что вместо тестов лучше заняться «настоящим»  кодом, некоторые разработчики решают не тратить на них время… и тратят его в два раза больше, когда впоследствии приходится ковырять неожиданно возникшие ошибки. Факт: в долгосрочной перспективе именно тесты становятся фундаментом стабильности, а любое изменение без них превращается в настоящую игру с огнём — особенно в активно развивающемся проекте, когда каждый новый релиз может полностью сломать старую логику.

Хорошо организованные тесты позволяют двигаться быстрее и рефакторить код не боясь, что ошибки останутся незамеченными. Это не просто проверка — это защита, с которой можно развивать его системно, а не в хаосе исправлений после каждого нового бага.

Для создания такой защиты отлично подходит Go. Минимализм его языка и встроенные инструменты делают написание тестов лёгким и естественным процессом. В нём совершенно нет лишней обвязки — только вы, функция и проверка её поведения.

Два варианта абстрактного синтаксического дерева (AST) для выражения a * b + c.

Арены, также называемые регионами, повсюду встречаются в современных языках программирования. Есть такая разновидность арен, которая одновременно супер-проста и удивительно эффективна при работе с компиляторами и тому подобными инструментами. Может быть, именно по причине такой простоты эта элементарная техника не попадалась мне во многих курсах по компиляторам — и вообще в теоретическом минимуме по информатике, если уж на то пошло. В этом посте я познакомлю вас с этой идеей, а также с её многочисленными достоинствами.

Многие по-разному понимают, что такое арены или регионы, поэтому здесь я собираюсь называть интересующую меня разновидность этих структур данных «выровненной», а сам процесс — «выравниванием» (flattening). Выровненная арена содержит всего один тип, то есть, в сущности, это обычный массив. В таком массиве можно обойтись индексами, тогда как обычно для работы с массивом требуются указатели. Здесь мы поговорим прежде всего о выравнивании абстрактных синтаксических деревьев (AST), но вообще описанная идея применима с любой структурой данных, отягощённой указателями.

Чтобы изучить выравнивание, мы дважды напишем простейший интерпретатор: сначала как обычно, а затем с применением выравнивания. Логика поста прослеживается по коду из этого репозитория, где можно сравнить две ветки. Здесь важнее всего отметить, что изменения минимальны, но при этом микробенчмарки показывают, что после выравнивания код работает в 2,4 раза быстрее. Благодаря выравниванию не только повышается производительность, но и сам код становится эргономичнее, на чём я также остановлюсь.

Привет! Если вы мобильный разработчик и следите за AI-трендами, наверняка задумывались о том, как интегрировать языковые модели (LLM) в свои приложения прямо из Android Studio. В этой статье я расскажу, как это можно сделать быстро и просто, не полагаясь на внешние API и облачные решения.

Всем привет, меня зовут Стас, я техлид в Mish Product Lab.

Тема возникла не просто так: внутри команды у нас было немало споров и дискуссий о том, какой инструмент для проксирования и терминации SSL лучше использовать в различных ситуациях. Изначально все наши гипотезы были основаны больше на личных предпочтениях, чем на реальных данных. Мы долго спорили, надеясь, что истина будет где-то рядом с нашими любимыми решениями. Но в итоге пришли к выводу, что единственный способ получить действительно объективный ответ — это протестировать и сравнить различные варианты на практике.

Именно так родилась идея провести сравнительный анализ производительности HAProxy, Envoy, Nginx, Caddy и Traefik с поддержкой SSL/TLS. Мы хотели понять, какой из инструментов «из коробки» предоставляет наилучшую производительность и минимальные накладные расходы, особенно при обработке SSL-трафика, который, как известно, требует дополнительных ресурсов из-за шифрования и дешифрования.

Я много пишу про OpenWrt и часто получаю вопросы о том, какой взять роутер под эту ОС. В прошлом году я уже делал обзор роутеров, лучше всего подходящих под OpenWrt. Тогда выбор был не очень большой, но сейчас всё изменилось в лучшую сторону. Поэтому я сделал новый актуальный разбор для тех, кто не знает, какой роутер выбрать.

Роутер, как и любой другой девайс, нужно покупать под запрос. Например, линуксоиды привыкли покупать ноутбуки именно под Linux, а не первый попавшийся. Также и тут: если нужен OpenWrt, то роутер тоже надо выбирать с умом, а не надеяться на то, что кастомная прошивка сделает конфетку из роутера за 700 р.

В 2023 и 2024 появились интересные роутеры, которые уже поддерживаются проектом OpenWrt. Эти роутеры сделаны на базе ARM-процессоров. Такие роутеры появились у нескольких компаний, и дальше их количество будет только увеличиваться.

Каждый, кто пользовался PlantUML, знает, что этот инструмент хорош тем, что позволяет создавать разнообразные диаграммы без необходимости ручного позиционирования их элементов: написал код — получил рендеринг. Но, как известно, у медали две стороны. В данном случае вторая сторона медали это не всегда понятные правила, которыми руководствуется логика, лежащая в основе движка PlantUML.

Как следствие, иногда получаются не самые эстетически привлекательные диаграммы, а поиск ответа на вопрос, как повлиять на автоматическую расстановку элементов, заводит в тупик. Это происходит из-за того, что доступной информации об управлении вёрсткой в PlantUML практически нет.

В данной статье я попытаюсь закрыть этот пробел и заодно поделюсь некоторыми полезными приёмами, чтобы снизить порог вхождения в работу с PlantUML.