Разработка

История о том как я потратил 5 лет на изучении llm ботов и в итоге написал своего за пол года. Пути реализации и ошибки.

Сегодня я хочу рассказать вам о тот как небольшая задача привела меня к созданию своего первого Composer пакета (ну да, логично, тайтл статьи именно такой :D).

И так, у клиента из 1С, в реквизитах товара, прилетает превью описание такого вида...

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как выжать максимум из маленьких языковых моделей. Автор показывает, что даже очень компактные LLM могут быть полезны в реальных задачах — если правильно работать с контекстом, embeddings и RAG.

Всем привет! В этой статье мы разбираем вопрос проверки физических лиц по открытым источникам. Такая задача давно вышла за рамки простого любопытства: сегодня это рабочий инструмент для расследований, комплаенса, корпоративной безопасности и частных проверок.

Мы рассмотрим ключевые аспекты проверки физлиц — от розыска, штрафов и негативных реестров до бизнес-активности и цифрового поведения. Всё это с подборкой сайтов, агрегаторов и инструментов, которые помогут создать полноценный профиль искомого лица и оценить связанные с ним риски. За подробностями добро пожаловать под кат!

Хотел перевести своего бота на английский язык, но в интернете нашел только эту статью. Информация взята с:
https://robotvasya.github.io/i18n-l10n-tutorial-aiogram/chapter_04.html

Устанавливаем библиотеки в ваш проект

Вчера мы выпустили крупное обновление библиотеки EMX Controls для Avalonia UI. О новых возможностях библиотеки, а также о нашей новой программе поддержки open-source проектов мы расскажем в этой статье.

В мире разработки есть негласное правило: не пишите свою криптографию. В финтехе должно быть похожее правило: не пишите свой леджер (ledger) на SQL, если планируете масштабироваться.

Меня зовут [Имя], и я хочу рассказать, как мы прошли классический путь «изобретения велосипеда», набили шишки на race condition-ах и в итоге поняли, что индустрии нужен не очередной необанк, а открытый стандарт финансового учета. Так появился проект Qazna.

В этой статье я не буду продавать вам продукт. Я покажу код, архитектурные решения и то, как мы пытаемся сделать «Linux для финансов».

Привет! В первой части мы обсудили само понятие инноваций и инновации в DLP-системах, в этой же статье поговорим о:

- критериях универсальности инноваций;
- факторах, тормозящих их внедрение;
- стимулах, помогающих в их распространении в компании.

Отличия инноваций в зависимости от сфер деятельности

Часто думают, что в разных отраслях должны быть разные инновации. У нас же в целом сфера одна — это информационная безопасность, и с её точки зрения все компании похожи. Главная разница тут, скорее, в акцентах, которые расставляет специфика отрасли. Например, в промышленности надо защищать разные чертежи, документы и прочее. В финансах — персональные данные клиентов и информацию о счетах. 

То есть сама база тут одна, а вот уже под конкретные задачи можно накручивать разные полезные дополнения. Скажем, та же потоковая кластеризация вообще не зависит от сферы применения — потому что она про события, а события есть везде (просто у этих событий разная тематика). Плюс не забываем, что всё, связанное со 152 ФЗ (персональные данные), теперь тоже стало важным практически для всех. 

Сказать, что есть какая-то конкретная сфера деятельности, у которой более высокие требования к внедрению инноваций, сложно — довольно высокие требования у всех. Все хотят, чтобы было безопасно, защищено и при этом доступно для людей, которые будут пользоваться такими системами. 

Сегодня хочу вам рассказать про один интересный вид нейронных сетей в физически-информированном машинном обучении (PIML). Одной из задач PIML является поиск решений уравнений динамики и моделирование физических систем. Физику или в общем случае некоторые знания можно интегрировать в нейронную сеть несколькими различными способами. Сегодня мы рассмотрим вариант, как физические законы используются в архитектурных решениях нейронных сетей, а именно лагранжеву нейронную сеть.

Эксперты центра компетенций по сетевой безопасности компании «Гарда» проанализировали публичные отчеты о деятельности APT-группировок в России в 2025 году и подготовили сводный аналитический обзор. В статье рассмотрим, какие группировки были наиболее активны в прошлом году, благодаря чему им удается оставаться незамеченными и какие отрасли страдают чаще всего.

Привет, Хабр! Меня зовут Митя, я инженер-программист в Контуре. Во время написания кода анализаторы иногда предлагают заменить привычные конструкции на pattern matching. Однако то, что призвано повысить читаемость, нередко делает код более трудным для восприятия, особенно, если не понимать, во что именно разворачиваются те или иные конструкции. И в один из дней я задался вопросом: а есть ли какие-нибудь подводные камни при использовании pattern matching и во что именно его преобразует компилятор? В этой статье — мои мысли и заметки.

Привет, Хабр. Меня зовут Василий Мельник, я product owner решения для потоковой обработки данных Data Ocean SDI в компании Data Sapience. Наша команда приобрела большой практический опыт работы с Apache Iceberg в задачах на стыке традиционной пакетной обработки и near real-time и конкретно с использованием технологий на базе Flink, поэтому мы не могли пройти мимо нового открытого табличного формата (OTF) Paimon от разработчиков Apache Flink. В этой статье я опишу наш опыт и те практические выводы, которые мы сделали на промышленных средах, в виде репрезентативного тестирования, на котором проиллюстрирую ключевые практические сценарии.

Статья: «Как мы перевели сервисы Java с виртуальных машин в Kubernetes»

В этой статье я разберу наш путь от VM к Kubernetes: какие задачи решали, как настраивали пайплайны, с какими сложностями столкнулись и какие плюсы в итоге получили.

Какая из двух локаций больше подходит для размещения новой станции зарядки для электромобиля?

В этой статье мы рассмотрим решение задачи поиска оптимальной локации с помощью открытых данных, методов геоаналитики и алгоритмов классического машинного обучения.

Любая модель машинного обучения начинается с данных. Известное выражение «garbage in, garbage out» как нельзя лучше описывает главную уязвимость ML‑систем. В автоматизированном машинном обучении (AutoML) наиболее критичными точками являются процесс сборки данных и проблема мониторинга данных, в т.ч. в онлайне. Если процессы feature engineering и обучения наша библиотека формализует «из коробки» с помощью конфигурационных файлов и единых правил, то ответственность за загрузку и получение данных несет пользователь.

Устали от десятка открытых терминалов с kubectl port-forward? В этой статье я расскажу, как написал PortFwd — TUI-приложение на Go для управления множеством port-forward соединений в одном окне. Разберём архитектуру, работу с client-go, построение интерфейса на Bubble Tea и реальные грабли, на которые я наступил. Статья будет полезна DevOps/SRE инженерам и Go-разработчикам, интересующимся Kubernetes.

Команда Python for Devs подготовила перевод ежегодного обзора экосистемы Flask от Miguel Grinberg. Автор подробно разбирает, каким оказался 2025 год для фреймворка: замедление разработки, минимум релизов, снижение активности сообщества и растущую конкуренцию со стороны FastAPI.

Попробовав поизучать на хайпе n8n, а также сделав несколько коммерческих оптимизаций и даже сделав пару обучающих видео, Пришел к выводу, что изучение n8n — это в определенной степени трата времени Для новичка — потому что ему придется все равно изучить концепции базового программирования. Для человека с опытом — тем более строить, что-то масштабное ну такой себе опыт. В этой статье мы затронем несколько причин, которые меня раздражают в n8n по сравнению с классическим и вайб-программированием.

Я постараюсь разобрать, почему классический стек (TypeScript + Cursor или Python + Cursor) в связке с правильным проектированием — это иногда проще, лучше и легче.

В этой статье я не ставлю целью очернить n8n. Моя основная мысль заключается в том, что для тех, кто уже освоил или готов освоить основы программирования, целенаправленное изучение n8n теряет смысл. Базовые концепции будут интуитивно понятны, и достаточно будет разобраться с нодами для выполнения простых автоматизаций, когда нет необходимости разворачивать полноценную инфраструктуру. Однако я категорически не согласен с громкими заявлениями о том, что n8n является инструментом для быстрого создания масштабных и сложных систем.

Всем привет, я Лена, исследовательница в команде Облака Mail. Изучаю опыт пользователей и помогаю командам делать наши сервисы удобнее и понятнее. Управляю проектом UX-мониторинга core-сценариев продуктов Mail.

В этой статье хочу рассказать о том, как мы переосмыслили место исследователя в продуктовой команде и как нам удалось пересмотреть UX-долг*, также о том, как этот подход помог нам стать источником для формирования продуктового бэклога на примере нашей небольшой команды.

Если вы когда-нибудь писали фронтенд на TypeScript и получали в проде Cannot read property 'x' of undefined, — добро пожаловать в клуб!

TypeScript спасает нас от сотен ошибок… но только пока код не запущен. Как только он скомпилировался, типы исчезают, и в рантайме вы снова остаетесь один на один с невалидными данными.

И вот тут начинается: меняется API, формы шлют что угодно, аналитика ломает отчёты, а тесты молчат.

В Островке мы попробовали библиотеку Valibot — легковесный runtime-валидатор, который умеет проверять данные на границах контекстов и при этом остаётся дружелюбным к TypeScript.

Под катом рассказываем, почему статической типизации уже недостаточно, чем Valibot отличается от Zod, и как валидатор помогает нам строить более надёжную архитектуру без лишнего кода.