Pull to refresh
-6
Алексей@java3000

Администратор windows умеющий в программирование

Send message

Как не сломать VCL, делая кастомный контрол

Level of difficultyMedium
Reading time6 min
Reach and readers11K

Вы когда-нибудь копировали код кастомного контрола из статьи, чтобы избавиться от мерцания, а потом обнаруживали, что он ломает совместимость, требует специфичных обработчиков и не работает в условной компиляции?
Я — да. И, как оказалось, проблема не в Windows API или GDI, а в фундаментальной ошибке проектирования: попытке «улучшить» стандартный интерфейс VCL, изменив сигнатуру OnPaint.

В этой статье я объясню, почему передача Canvas и Rect в обработчик — плохая идея, как правильно расширять TWinControl, и почему лучший компонент — тот, который пользователь даже не замечает.

Читать далее

Совсем не вайбовый вайбкодинг. Обзор SDD+ фреймворков для разработки с ИИ

Level of difficultyEasy
Reading time4 min
Reach and readers22K

В статье рассмотрим SDD фреймворки (Spek-Kit, OpenSpec, Kiro, BMAD) и решения не являющиеся полностью SDD, но решающие вопросы упорядочивания разработки с ИИ (Cursor Memory Bank, TaskMaster, Tessl, Supercode, Claude-flow).

Слово "вайбкодинг" в современном мире прижилось плотно, но у большинства разработчиков с опытом вызывает безусловный рвотный рефлекс. С одной стороны ИИ пишет код очень хорошо. Современные модели в алгоритмике уже почти всегда лучше разработчиков.

Но если дело касается большого проекта и Production, всплывают многочисленные проблемы:

Читать далее

Стремимся к AGI: обучаем нейросети в экосистеме эволюционно с нуля

Level of difficultyMedium
Reading time6 min
Reach and readers9.1K

Всем доброго времени суток, Хабровчане!

В этой статье я покажу, как пытался добиться хороших результатов и создать что-то умное, поместив это в искусственную среду с такими же нейросетями, которые так же будут конкурировать, общаться, уничтожать и так далее.

Это полноценное двухгодичное исследование, подобных экспериментов направленных именно на развитие нейросетей не было, либо они остались неизвестны.

Возможно, Вы вспомнили об экспериментах на просторах интернета с тем, когда давали список генов существам и также симулировали эволюцию, это были очень полезные исследования, но это не то - они симулировали начальную стадию эволюции. Существа не имели "разума", как такого, это был больше алгоритм на if-ах с настройкой голода, скорости... Подобие первых РНК и ДНК. Но мы - это в первую очередь наш мозг, а это полноценная нейросеть, которая намного более сложная и куда ближе к Deep Learning, чем к обычным алгоритмам из классического IT. Наиболее близкий по идее проект - Bibites. Это реально интересно, однако там не было реализовано цельного механизма памяти и обучения - то, что и является основополагающим фактором развития.

Проект родился из-за желания изучить на что способны эволюционные алгоритмы развития нейросетей в замкнутой системе - удастся ли повторить процесс развития врановых, касаток и людей?

Читать далее

Нейроакварель. Тестируем разные ИИ-решения для создания эффекта живописи красками

Level of difficultyEasy
Reading time9 min
Reach and readers8.4K

Я цифровой художник. Я работаю в гибридном жанре между цифровой фотографией и цифровой живописью. С помощью различных фильтров и эффектов в растровом редакторе я отрисовываю сказочные сюжеты поверх собственных фото. Сейчас у меня есть собственный сайт на базе ArtStation, творческая страничка ВК и творческая страничка в одной из цукерберговских соцсетей.

Нейросети я обычно не использую – предпочитаю творить сам. Но недавно всё-таки у меня появилась задача, для которой мне потребовалась творческая коллаборация с каким-нибудь ИИ. И я решил испытать, какой лучше!

Читать далее

Почему ваша нейросеть всегда предаст вас ради вежливого хакера с плохими намерениями?

Level of difficultyMedium
Reading time13 min
Reach and readers30K

Дисклеймер: Эта статья — не руководство по взлому (How-to) и не сборник эксплойтов. Это попытка системного анализа архитектурных ограничений LLM, которые делают промпт-инъекции фундаментальной проблемой на текущем этапе развития технологий. Мы рассмотрим уязвимости через призму механики Attention, токенизации и RLHF, чтобы понять, почему классические детерминированные методы защиты (Black Box) здесь перестают работать.

Открыть Белый Ящик

Что делать новичку в зале? Полное руководство по силовым тренировкам с нуля

Level of difficultyEasy
Reading time23 min
Reach and readers82K

Новогодние каникулы завершилиcь. Многие из вас приступают к реализации своих проектов, зерна которых сформировались к концу прошлого года, были посажены в новогоднюю ночь под бой курантов, и вот они начинают пускать ростки.

Проект “Здоровье” наверняка у вас не на последнем месте и вы уже в поисках рекомендаций по грамотному началу тренировок в зале. Я это вижу по возросшему числу просмотров статей на своем сайте, да и тут на Хабре немного подскочили.

В прошлом году я получал одно частое обращение: “на просторах интернета нет ни одного нормального научно-обоснованного гайда по силовым тренировкам для таких чайников, которые даже приблизительно не знают, где какие мышцы на теле находятся и как называются упражнения”.

Может такие гайды и есть, но нам они не встречались. В любом случае, с удовольствием сделаю свой такой. Пускай и у меня, и у вас будет.

Это большой материал, разбитый на 9 блоков, путь по которому мы начнем с самого начала: от того, что такое силовые тренировки и зачем они нам нужны и закончим прямыми рекомендациями в формате “что и как нужно делать”, попутно развеивая некоторые мифы и переживания относительно тренировок с железом.

Читать далее

Облачные технологии. Неожиданный поворот

Level of difficultyEasy
Reading time4 min
Reach and readers14K

В сентябре2025 на просторах Хабра была опубликована статья «Облачные сервисы на Tcl/Tk». Спустя полчаса после опубликования появился комментарий от CloudTk-JeffSmith  , который приятно удивил меня:

Читать далее

Как оценить способность искусственного интеллекта писать код

Level of difficultyEasy
Reading time5 min
Reach and readers6.6K

Новое исследование показывает, что существующие тесты для оценки генерации кода искусственным интеллектом часто упускают из виду базовые концепции программирования, и предлагает способ создания более надежных оценок.

Читать далее

Не только Вэйланд-Ютани: фантастические корпорации и где они обитают

Level of difficultyEasy
Reading time4 min
Reach and readers9.7K

У корпораций в фильмах, сериалах и играх зачастую есть своя история, продуманная до мелочей. При этом производить такие компании могут отнюдь не шоколадки, как Вилли Вонка на своей фабрике, а всё, что угодно — от биологического оружия до космических кораблей. Их айдентика формирует образ, делая каждую из них узнаваемой и запоминающейся. Рассказываем в нашей статье о самых известных фантастических корпорациях и их образах в массовой культуре (и во вполне реальных товарных знаках).

Читать далее

Рынок лимонов и «размалеванные барышни»: текст вакансии как честное зеркало компании (датасет 146 000 вакансий)

Level of difficultyEasy
Reading time6 min
Reach and readers11K

Пока соискателей учат быть «размалеванными барышнями», работодатели на «рынке лимонов» никому ничего не должны. Можно ли узнать, что ждет внутри, еще до получения оффера? Что, если я скажу: текст вакансии — это честная проекция «внутренней кухни» компании? Я уверена, так как проверила это на личном кейсе, и, вооружившись этим инструментом, проанализировала 146 000 вакансий. О том, почему и как это возможно — для тех, кто не считает неудачное трудоустройство «ценным опытом» — рассказываю ниже.

Читать далее

Рукопожатие нейронов и люстры против пирамид. На чем держится нормальная работа мозга?

Level of difficultyEasy
Reading time3 min
Reach and readers8.8K

Работу мозга можно описать через систему процессов «разгона» и «торможения». Главной в этом процессе будет способность договориться и синхронизировать контакт, между внешними стимулами, внутренними ощущениями и пониманием, когда и какую именно запускать реакцию. Впервые в истории, у нас есть понимание, как и почему эти нейроны вообще устанавливают контакт!

Читать далее

Миф о бесконечном масштабировании или когда ИИшка упрется в потолок

Level of difficultyEasy
Reading time5 min
Reach and readers19K

Сэм Альтман — безусловно, главная звезда ИИ-бума, начавшегося после запуска ChatGPT в 2022 году. Генеральный директор OpenAI стал лицом всей индустрии, и у него есть своя профессиональная страсть: он просто обожает законы масштабирования.

Именно эти эмпирические правила связывают масштаб модели с ее возможностями. Они же объясняют ту лихорадку, что охватила индустрию: в погоне за мощностью компании сметают с рынка чипы, возводят дата-центры и ради энергии готовы даже перезапускать закрытые АЭС.

В своем блоге Альтман сформулировал это так: «интеллект» модели примерно равен логарифму ресурсов, ушедших на ее обучение. Рецепт успеха звучит просто, хоть и дорого: можно бесконечно повышать производительность, если экспоненциально «скармливать» системе все больше данных и вычислительных мощностей…

Но так ли это?

Хватит воевать с Makefile: как я написал свой таск-раннер на Rust, чтобы не сойти с ума

Level of difficultyEasy
Reading time2 min
Reach and readers13K

Хватит воевать с Makefile: как я написал свой таск-раннер на Rust

Устали от табов, .PHONY и bash-лапши? Я тоже. Поэтому написал Nest — декларативный таск-раннер с иерархией, типами и понятным синтаксисом. Рассказываю, как это было и почему вам стоит попробовать.

Читать далее

Управляем питанием по-взрослому: конечный автомат для устройств с батарейным питанием

Level of difficultyMedium
Reading time7 min
Reach and readers19K

В embedded-проектах с батарейным питанием управление энергопотреблением часто сводят к нескольким вызовам sleep() и проверке кнопки включения. Пока устройство простое — этого хватает. Но как только появляется аккумулятор, зарядка, дисплей, кнопка питания и требования к пользовательскому поведению, такой подход начинает разваливаться.

Типичные ситуации, с которыми сталкиваются на практике:

● устройство выключено, но подключили зарядку — что должно происходить?

● зарядка идёт, пользователь нажал кнопку — включаться или нет?

● батарея критически разряжена — как корректно отказать во включении?

● устройство долго не используется — когда и как его выключать?

● контроллер питания подал питание сам по себе — это включение или ошибка?

устройство вышло из Deep Sleep — это пробуждение или «холодный старт»?

Читать далее

Почему «голая» GPT не тянет юриспруденцию: разбираем архитектуру китайской LabourLawLLM

Level of difficultyHard
Reading time3 min
Reach and readers7.6K

Любой, кто пытался прикрутить LLM к реальному продакшену в узком домене (медицина, право, инженерия), проходил стадию отрицания: "Да ладно, сейчас промпт подкручу, RAG прикручу — и полетит".

Не полетит. 🙂

На этой неделе (январь 2026 г.) вышел любопытный китайский препринт "Chinese Labor Law Large Language Model Benchmark". Авторы сделали то, до чего у большинства стартапов не доходят руки: вместо написания очередной обертки над OpenAI API, они построили жесткий бенчмарк и доказали, что General-purpose модели сливают специализированным SFT-моделям, как только дело доходит до специфической логики и расчетов. Ниже — разбор статьи с проекцией на мой опыт разработки neshemyaka.ru (Legal AI для оценки исков). Спойлер: китайцы математически подтвердили то, что пришлось выяснять через боль и сжигание токенов.

Суть проблемы: Generalist vs Specialist

Основная гипотеза авторов: большие модели страдают от "размытия" контекста. Когда модель знает все обо всем, она начинает галлюцинировать в задачах, требующих строгой импликации (если А, то Б, но только при условии В). Для проверки они собрали LabourLawBench - датасет из 12 типов задач по трудовому праву. И это не просто "вопрос-ответ".

Архитектура бенчмарка (можно сказать, feature map для разработчика)

Если вы пилите LegalTech, забирайте этот список как готовое ТЗ. Авторы выделили 12 задач:

Читать далее

Прогнозирование выручки через Retention, ARPU и LTV

Level of difficultyMedium
Reading time9 min
Reach and readers8.2K

Для любых компаний, создающих различного рода продукты, важными составляющими является аналитика и оценка того, как продукт развивается, как влиять на его развитие, управлять и отслеживать положительные и негативные изменения.

Быстрота изменений UX/UI дизайна, функциональности, влияния запусков конкурентов, предоставляющих аналогичный продукт, внешние факторы – все это отражается на метриках удержания и сроке пользования продуктом, а значит и на тех деньгах, которые продукт зарабатывает по P&L.

Посмотреть инструкцию

Как еще можно думать о долге

Reading time2 min
Reach and readers11K

В Японии порядка 140 предприятий, которым более 500 лет. Они пережили десятки войн, императоров, катастрофические землетрясения, цунами, депрессии, и так далее.

Эти сверхпрочные старинные предприятия называются «shinise». Исследования показывают, они, как правило, имеют одну общую характеристику: у них много наличных денег и почти нет долгов. Так они выдерживают столетия постоянных бедствий и черных лебедей.

Читать далее

Как 17-летний писал RAG-алгоритм для хакатона AI for Finance Hack: ретроспектива

Level of difficultyEasy
Reading time7 min
Reach and readers11K

Привет, Хабр! Мой путь в мире IT официально начался относительно недавно: в октябре 2025 года. До этого программирование вообще не выходило за рамки увлечений. Но однажды я решил испытать удачу и выйти на тропу приключений, после которой я уже не вернулся прежним...

Читать далее

Три вечера, три круга ада и один MVP: как я создал анализатор памяти игры с помощью бесплатных чат-моделей

Level of difficultyEasy
Reading time11 min
Reach and readers9.4K

В эпоху ИИ-хайпа многие обещают, что теперь кодить не нужно — достаточно «поговорить» с моделью. Автор решил проверить это на практике: за три вечера, используя только бесплатные версии Claude и Qwen, он создал прототип приложения для мониторинга игровых событий в реальном времени через чтение памяти процесса Royal Quest.

Путь оказался тернистым: от неактуальных логов и зашифрованного трафика — к CheatEngine, Wine на macOS, PyInstaller и проблемам с кодировкой. Чат-модели помогли быстро сгенерировать ядро приложения, реализовать экспорт в JSON/TXT и даже простой дашборд, но каждая итерация сопровождалась багами, потерей контекста и переписыванием кода с нуля.

Делюсь честным опытом: где ИИ действительно ускорил разработку, а где превратил её в бесконечный цикл «запрос → правка → провал». В финале — практические рекомендации: как структурировать проект для ИИ, сохранять контекст и избегать типичных ловушек.

Результат — рабочий MVP, открытый на GitHub, и убедительный вывод: ИИ — мощный соавтор, но пока ещё не замена внимательному разработчику.

Читать далее

ИИ-агенты уже могут выполнять задачи, которые сегодня занимают 44% рабочего времени в США, а ещё 13% могли бы делать...

Reading time1 min
Reach and readers6.5K

ИИ-агенты уже могут выполнять задачи, которые сегодня занимают 44% рабочего времени в США, а ещё 13% могли бы делать роботы. Это означает, что более половины нынешнего рабочего времени можно автоматизировать с помощью современных технологий. Но работа, требующая социальных и эмоциональных навыков, по-прежнему остается ориентированной на работников-людей.

Читать дальше →

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity

Specialization

Десктоп разработчик, Администратор серверов
Младший
From 110,000 ₽
Java
Java Spring Framework
RESTful WebServices.
PostgreSQL
SQL
Hibernate
Linux
Базы данных
Microsoft SQL Server
Разработка программного обеспечения