Если вы хоть раз тестировали локальную модель (да и нелокальную тоже) и замечали, как она посреди нормального текста вдруг выдает иероглиф, то заголовок статьи вам не покажется странным. И к концу будет ясно, что именно происходит когда ИИ-шка вам подсовывает иероглифы.

Статью я решил поделить на два уровня. Первая часть (без которой сложно понять вторую) — для тех, кто слышал слово «эмбеддинг», но не трогал его руками: разберем на пальцах и со стрелочками, что модель держит внутри своего цифрового серого вещества, в общем объясню простые вещи простыми словами. Вторая часть — для тех, кому интересно копнуть чуть дальше базы: туда я поместил grokking, фурье-частоты и суперпозицию, и там мы вытащим реальное пространство обученной модели и посмотрим, как оно устроено. 

Представьте, что вы идёте по парковке с ключами в руке. Вы замечаете свою машину — знакомый цвет, знакомая модель — но, подойдя ближе, чувствуете, что что-то не так. Ещё не успев попробовать открыть дверь, вы понимаете, что это не ваша машина. Бывает. Но что, если бы вы открыли своим ключом чужую машину? Что, если бы ваш ключ внезапно подошёл к следующей, а потом и ещё к одной машине? Что, если бы ваш единственный автомобильный ключ открывал абсолютно все машины на парковке? Это было бы похоже на волшебство.

В 1960 году физик Юджин Вигнер написал знаменитое эссе под названием «Необоснованная эффективность математики в естественных науках». Он не говорил об автомобильных ключах, но разговор мог бы идти, так сказать, и в таком ключе. Вигнер указал, что на протяжении последних четырёх столетий науки математика обладала удивительной способностью раскрывать секреты Вселенной. Это ключ, который открывает дверь за дверью. Он назвал это «чудом», «чудесным подарком, который мы не понимаем и не заслуживаем».

Здесь мы ступаем даже не на хрупкий лёд, а по пояс проваливаемся в туман над болотом. У нас нет единого определения интеллекта, сознания, а нейробиология как наука находится в фазе стремительного роста, что, сугубо по мне, соответствует этапу развития подростка. Но никак не зрелой личности. Поэтому, руководствуясь тем, что можем наблюдать и краеугольным: «я так чувствую», лезем в дебри методологических анализов. И щупаем наличие сознания у машины, и не только у неё.

Вчера вышел Zed 1.0. Пять лет работы, миллион с лишним строк на Rust, публичная превьюшка, которой ежедневно пользовались сотни тысяч разработчиков, и вот команда Zed Industries во главе с Натаном Собо запостила релиз 29 апреля 2026 года. Я лет пятнадцать живу в IDE от JetBrains. Пробовал VS Code. Пробовал Cursor. Гонял code-server на удалённой виртуалке. Ничего не приживалось. Zed прижился, и релиз 1.0 — нормальный повод объяснить, почему.

Если коротко: больше десяти лет любой «новый» редактор кода — это всё тот же продукт в новой обёртке. Обёртка зависит от того, что продают сегодня: AI, коллаборация, темы, новый вендор. А под обёрткой Electron. Тот же Chromium на каждое окно, тот же JavaScript на критическом пути исполнения, тот же RSS, к обеду уходящий в гигабайты. Sublime Text держал планку нативных редакторов все 2010-е, но это был закрытый продукт одного автора, без нормальной коллаборации и без AI истории. Zed стал первым за последние десять лет убедительным опенсорс-редактором с GPU-ускорением и AI на борту, который пересобрали с нуля и без всякого браузера под капотом. С релизом 1.0 эта ставка наконец сыграла.

В этой статье я хочу остановиться на разборе предложенной мной архитектуры декодера и тех вариантов, с которыми я сравниваю её в исследовании, но сделать это проще и интуитивнее, чем в самой работе. На мой взгляд, существующие объяснения архитектур декодеров часто подаются разрозненно. Каждый подход описывают отдельно, без общей опоры. А ведь всё можно свести к одному фундаменту, и тогда становятся гораздо заметнее как сильные стороны каждого решения, так и их ограничения.

К весне 2026 года Claude Code уже вышел на run‑rate выручки свыше $2,5 млрд, а Codex используют более 4 млн разработчиков в неделю. Ещё год назад такие цифры казались бы фантастикой для инструментов вокруг кода. Теперь это новая реальность: владельцы ведущих моделей больше не ограничиваются API и исследованиями — они сами заходят в терминал, IDE и корпоративный контур разработки.

На этом фоне особенно интересно, что происходит с Cursor. Ещё в 2023–2024 годах он выглядел почти идеальным ответом на вопрос, как должна выглядеть современная разработка с ИИ. Не чат сбоку, не набор автодополнений поверх редактора, а полноценная среда, которая понимает кодовую базу, держит контекст и помогает программировать эффективнее. Но к весне 2026 года вопрос звучит уже иначе. Не хорош ли Cursor, а остался ли вообще смысл в отдельном платном ИИ‑редакторе, если создатели ведущих моделей пришли в этот слой напрямую.

Именно поэтому главный вопрос для Cursor сегодня не в том, «умрёт ли компания». С компанией как раз всё неплохо: по данным Bloomberg, годовой темп выручки Cursor превысил $2 млрд. Вопрос в другом: не исчезает ли сама логика, при которой отдельный ИИ‑редактор является обязательной прослойкой между разработчиком и ведущими моделями.

Привет, Хабр!

На протяжении нескольких лет одной из наиболее популярных и важных книг в нашем арсенале остаётся книга Влада Хононова «Изучаем DDD предметно‑ориентированное проектирование». Мы регулярно контактируем с Владом и надеемся, что вскоре сможем опубликовать здесь и развёрнутое интервью с ним. А сегодня хотим предложить вам подробный и несколько критический обзор его книги, найденный в одном англоязычном блоге. Автор статьи не скрывает, что книга Влада не вполне подошла под конкретные задачи, которые автор надеялся с её помощью решить и упростить. Но при этом он настолько толково описывает саму парадигму, а также как именно и для каких целей её лучше использовать, что мы сочли её отличной и честной рекламой нашего бестселлера. Далее — авторский обзор от сеньора Факундо Оланы из Аргентины.

Разработка собственного языка программирования с нуля: от лексера и парсера до компилятора и интерпретатора. Разбираем архитектуру, построение AST, обратную польскую нотацию, обработку ошибок со стрелочками и двустороннюю интеграцию с Python.

А в качестве демонстрации — пишем на получившемся языке игру на Pygame и Telegram-бота с long polling. Язык называется LawScript, и он умеет больше, чем кажется.

Playwright или Selenium на Java — что выбрать для автотестов в 2026 году? Разбираю историю инструментов, различия в локаторах, ожиданиях, стабильности, стоимости поддержки и объясняю, в каких сценариях каждый из них лучше.

Есть одна мебельная фабрика. Исторически у этой фабрики IT хозяйство было не очень развито и со временем накопилось множество внутренних сервисов для расчета материалов, нагрузки на станки, учета временных затрат работников, доставки и прочего. Исходя из этих расчетов составляется себестоимость продукции. Далее накладывается маржа, и идет расчет доставки и сборки, в зависимости от условий. Фабрика захотела объединить все сервисы в один, основанный на веб, чтобы все расчёты и результаты можно было видеть в одном месте. Было выбрано делать новую веб систему на фреймворке Symfony (PHP).

Привет Хабр!

Сегодня я бы хотел написать об такой нише как парсинг, так-как я пристрастился к Python только благодаря тому что я люблю халяву свободные данные, а так-же и с пониманием того что данные в удобном формате это не просто куча структурированных данных это будущее. Что сейчас мы и видим в эру ИИ.

В последних разговорах с пользователями Claude Code постоянно всплывает одна тема: контекстное окно в 1М токенов — палка о двух концах.

С одной стороны, Claude Code дольше работает автономно и надёжнее справляется со сложными задачами. С другой — если не следить за сессиями, контекст быстро засоряется.

Управление сессиями сейчас важнее, чем когда-либо, и вопросов вокруг него много. Держать одну или две долгосрочные сессии в терминале? Начинать новую с каждым промптом? Когда использовать compact, rewind или subagents? Что приводит к плохой компактизации или плохой сессии?

Всё это неожиданно сильно влияет на опыт работы с Claude Code, и почти всё сводится к управлению контекстным окном.

Я хотел понять, может ли Gemma 4 заменить облачную модель в моей обычной повседневной работе с кодом через агента. Не в теории, а по-настоящему. Я каждый день пользуюсь Codex CLI, и модель по умолчанию у меня — GPT-5.4. Работает она хорошо, но есть два нюанса: каждый токен стоит денег, и каждый промпт уводит мой код на чужие серверы. Плюс у меня есть друзья, которые всерьёз думают вложиться в локальные сетапы, а я до сих пор не был уверен, что для такой работы это вообще имеет смысл.

Я допускал, что могу ошибаться.

Gemma 4 обещала рабочий локальный tool calling. И я решил потратить день, чтобы проверить, не развалится ли всё это, как только Codex CLI начнёт читать файлы, писать патчи и гонять тесты.

Я собрал два стенда:

Рассмотрим альтернативу облачным моделям — локальный запуск LLM на своём компьютере.

Этот подход даёт полный контроль над данными, но требует понимания ресурсов, форматов моделей и особенностей настройки. В статье расскажу, как выбрать модель под ваше железо, запустить её с помощью LM Studio, подключить к агентам и что из этого вышло в эксперименте. И несколько рекомендаций для тех, кто задумывается о такой возможности.

Год назад я начал работать по 4 часа в день. Работал на обычной позиции Android-разработчика в продуктовой компании. При этом на performance review получал повышенные оценки и вырос в должности. Сейчас я сеньор в крупном Бигтехе и исполняю обязанности лида платформы.

Я не нашёл способ обмануть работодателя. Просто в какой-то момент осознал, сколько из восьми «рабочих» часов реально тратится на работу, и нашёл три инструмента, которые помогли мне использовать время в разы лучше.

У нас в команде AWS 9 человек — решения в AWS, 150+ аккаунтов в AWS Organizations. Один из нас работает на macOS, шестеро на Linux, двое на Windows (включая меня).

За год работы с Claude Code выработались правила: как поставить и что настроить. Правила менялись по мере выхода новых версий — появлялись новые возможности, отваливались старые костыли. Этот документ отражает актуальное состояние на апрель 2026.

На Linux не пересаживаюсь намеренно. Мои Windows-компетенции в команде востребованы: я единственный, кто имеет солидный опыт с Microsoft, кто отладит Lambda-парсер для обработки Windows Events, кто напишет и будет поддерживать большой PowerShell скрипт или SSM-документ с ним.

Claude Code у меня под Windows должен работать без ошибок и с максимально возможной производительностью, несмотря на то, что большую часть времени я работаю на linux-специфичное окружение.

1. Взаимодействие клиентов SIP. Часть 1 (Простое взаимодействие)
2. Взаимодействие клиентов SIP. Часть 2 (Взаимодействие с использованием Proxy-сервера)

Каждый новый чат с Claude Code начинается с нуля. Агент не знает ваш проект, не помнит что вы обсуждали час назад, и на шестой раз всё равно полезет “чинить” конфиг который работал нормально. А ещё каждую неделю в r/ClaudeAI новая история про удалённую базу или запушенные секреты.

Типичный CLAUDE.md на 5-10 строк не решает ни одну из этих проблем. У меня это выросло в 582 строки и 6 слоёв - rules, memory, handoffs, chronicles, hooks, skills. За каждым правилом стоит конкретный инцидент. В статье - три истории которые всё изменили, и открытый репозиторий с 17 принципами из 37 arxiv papers.

Привет! Меня зовут Андрей, я фронтенд-разработчик в Cloud.ru. Я работаю с LLM API каждый день. И каждый день отправляю в контекст структурированные данные: списки товаров, логи, пользователей, метрики. Все это — JSON. И все это — деньги.

В какой-то момент я посчитал, сколько токенов из моего промпта уходит на фигурные скобки, кавычки и повторяющиеся ключи. Оказалось — много. Слишком много.

Потом я попробовал TOON. Вот что из этого вышло.

DeepSeek — бесплатная нейросеть уровня GPT-5, но большинство используют её как «бесплатный ChatGPT». Собрал промпты, которые выжимают максимум: код-ревью без придирок к стилю, дебаг по стектрейсу, архитектурные решения в DeepThink, structured output из хаоса. Готовые шаблоны для копипасты + правила, которые работают для любого промпта.