Недавно в Амстердаме прошла конференция Vue.js Amsterdam 2026 — ежегодное мероприятие, посвящённое экосистеме Vite и современным инструментам фронтенд-разработки.

В этом году программа оказалась особенно насыщенной. Команда экосистемы показала сразу несколько направлений развития: обновления ключевых инструментов, новые эксперименты в архитектуре фронтенд-фреймворков и попытку собрать полноценную платформу разработки вокруг Vite.

В этой статье разберём основные анонсы конференции: Vite 8, Vite+, Void Cloud, а также обновления Vue и Nuxt.

В 1997 году акции Apple стоили 4 доллара. Компания теряла сотни миллионов и была в шаге от банкротства.

Одной из причин катастрофы оказалось решение, которое за три года до этого казалось спасением: Apple разрешила другим компаниям выпускать Mac по лицензии. Десятки клонов наводнили рынок — дешевле, быстрее, доступнее оригинала.

Это был единственный момент в истории, когда Apple почти стала обычной компанией. В статье расскажем, чем это закончилось — и почему больше не повторялось.

Впервые математики обнаружили пример компактной кольцеобразной поверхности, которая имеет те же локальные геометрические характеристики, что и другая поверхность, несмотря на совершенно иную глобальную структуру.

Представьте, что наше небо всегда покрыто толстым слоем непрозрачных облаков. Не имея возможности увидеть звезды или рассмотреть нашу планету сверху, узнали бы мы когда-нибудь, что Земля круглая?

Ответ — да. Измеряя определённые расстояния и углы на поверхности Земли, мы можем определить, что Земля — это сфера, а не, скажем, плоская или кольцеобразная фигура, — даже без спутникового снимка.

Математики обнаружили, что это часто справедливо и для двумерных поверхностей в более общем случае: относительно небольшого количества локальной информации о поверхности достаточно, чтобы определить её общую форму. Часть однозначно определяет целое. 

Однако в некоторых случаях одни и те же локальные данные описывают сразу несколько разных поверхностей. Последние 150 лет математики занимались каталогизацией таких исключений. Но единственными исключениями, которые им удалось найти, были не компактные, замкнутые поверхности, такие как шары или пончики, — вместо этого они простирались бесконечно в каком-либо направлении или имели края, то есть были незамкнутыми.

Никто не мог найти замкнутую поверхность, нарушающую это правило. Постепенно математикам стало казаться, что таких поверхностей просто не существует. Они ошибались.

13 марта 2026 года вышла новая мажорная версия инструмента для сборки фронтенд‑приложений — Vite 8. Главным изменением стал переход на новый бандлер Rolldown, написанный на Rust. Теперь Vite использует единый инструмент вместо связки esbuild и Rollup, что позволяет значительно ускорить сборку — по заявлениям разработчиков, в некоторых проектах прирост достигает 10–30 раз. Это самое значительное изменение архитектуры Vite со времени выхода Vite 2.

Кроме этого, в релизе появились встроенные devtools, улучшенная поддержка TypeScript, новые возможности для SSR и ряд изменений в экосистеме плагинов. На основе поста в официальном блоге Vite 8 разберём ключевые нововведения и как они повлияют на разработку. 

Google опубликовал в открытом доступе Google Workspace CLI — инструмент для системных администраторов, DevOps‑инженеров и разработчиков, которые управляют корпоративной инфраструктурой. Это интерфейс командной строки для администрирования и автоматизации работы с сервисами Google Workspace. Проект размещён на GitHub.

Фактически, это удобная прослойка между API Google Workspace и вашей консолью. Вместо того, чтобы напрямую работать с REST‑запросами, настраивать OAuth и обрабатывать авторизацию, разработчики получают готовый CLI‑инструмент. В нём уже есть описанные скиллы (команды) для типовых операций — управления пользователями, группами, файлами Drive, Gmail и другими сервисами. Это особенно удобно при создании AI‑агентов и автоматизированных сценариев. LLM может вызывать конкретные команды CLI, не дергая API напрямую и не усложняя логику авторизации.

В этой статье мы разберём, как PostgreSQL обрабатывает запросы, изучим работу планировщика запросов и освоим анализ отчётов EXPLAIN ANALYZE — важнейшего инструмента оптимизации запросов. Эти знания помогут вам находить и устранять узкие места в производительности, оптимизировать запросы и предотвращать проблемы, из-за которых СУБД может работать медленнее.

Бум генеративного ИИ требует всё больше вычислительных мощностей — а значит, новых центров обработки данных. В 2026 году в США работает более 5 000 ЦОДов, по миру — свыше 8 000. По прогнозам Министерства энергетики США, в ближайшие четыре года ежегодно будут вводиться около 450 новых объектов, а суммарная мощность их энергопотребления вырастет с 100 до 200 ГВт.

Но ИИ-инфраструктура — это не только серверы и чипы, а ещё и бетон. Дата-центры требуют массивных фундаментов и инженерных корпусов, а производство цемента даёт около 7–8% мировых выбросов CO₂. Чем быстрее растёт ИИ, тем больше строится ЦОДов — и тем выше углеродный след строительства.

При этом крупнейшие технологические компании — Microsoft, Google, Amazon — декларируют углеродную нейтральность и снижение выбросов. Возникает очевидный вопрос: можно ли масштабировать ИИ и одновременно сокращать углеродный след? В статье разберёмся, как индустрия пытается решить это противоречие.

Много лет назад лауреат Филдсовской премии предложил дерзкую программу, которая могла изменить подход к одной из главных проблем алгебраической геометрии. Многие считали её слишком амбициозной.

В августе 2025 года группа математиков объявила, что решение найдено — причём с опорой на идеи из теории струн. Работа уже вызвала восторг и скепсис одновременно. Теперь математическому сообществу предстоит понять, действительно ли решение работает.

Perplexity тихо выпустила Perplexity Computer — и есть ощущение, что рынок пока не до конца осознал масштаб этого шага. На поверхности это выглядит как ещё один режим внутри знакомого интерфейса. Но по сути — это заявка на новый уровень агентных систем.

В этой статье разберём, что именно представляет собой Perplexity Computer, какие возможности он открывает уже сейчас, чем отличается от OpenClaw и почему этот релиз может оказаться стратегически важным для всего рынка AI‑агентов.

В прошлой главе мы доделали все ключевые моменты DSL, которые были необходимы для более-менее комфортной работы с Godot. Далее я обещал финишировать эпопею заходом в реактивное программирование, но этот блок глав было решено отложить и опубликовать отдельно.

Дело в том, что на зимних каникулах я ходил в народ и внезапно обнаружил, что в данный момент моему циклу нужно не продолжение, а хорошая пачка «чекпоинтов». Поэтому мне пришлось отложить все заряженные ружья на потом, чтобы зафиксировать текущий прогресс в виде нескольких репозиториев с очень простыми проектами. Собственно разбору этих проектов и будут посвящены оставшиеся части цикла.

Сначала мы соберём всю инфраструктуру (упомянутую в рамках цикла) на базе проекта из этой статьи. Потом несколькими способами напишем одну и ту же сцену и в конце добьём всё дело ещё щепоткой инфраструктуры, о которой я упоминал лишь поверхностно, но без которой не могу жить.

В следующий раз мы продолжим возвращением к тайловым мирам. Мне вменяли в вину, что в начале цикла я обещал не совсем то, что сделал по итогу, так что я собрал чистовую версию вот такой песочницы спецом под Хабр:

<Картинка не влезла в превью.>

Она написана с применением только тех приёмов, что уже были хотя бы надкусаны в цикле, поэтому концовка получилась очень щадящая.

В 2024–2026 годах автономные AI-агенты окончательно перестали быть игрушкой для демо. Они научились читать файлы, ходить в API, выполнять команды и жить в инфраструктуре компании. Вместе с этим вырос и класс решений, которые называют «агентными оркестраторами» — прослойками между LLM и реальной средой исполнения.

OpenClaw — один из таких проектов. Он позиционируется как self-hosted шлюз для AI-агента, который можно подключить к локальной системе, мессенджерам и внутренним сервисам. На уровне архитектуры это уже не просто чат-бот, а компонент, получающий доступ к файловой системе, токенам, внешним API и инструментам.

Но чем глубже агент интегрируется в инфраструктуру, тем выше цена ошибки в его модели доверия. Недавно был найден способ атаки, который позволяет «перехватить» поведение агента и фактически переписать его намерения. Разберём, как устроен этот механизм, где именно возникает уязвимость и почему проблема лежит не в конкретной реализации, а в самой логике агентных систем.

Многие слышали про Homebrew Computer Club — группу компьютерных гиков, которые в 1970-х годах регулярно встречались и обменивались идеями. Во многом благодаря этому на свет появились Apple I и Osborne I. 

Подобные объединения назывались клубами. И одним из самых ранних примеров стал RESISTORS, организованный несколькими школьниками из Нью-Джерси в 1967 году. И, по всей видимости, это был первый известный компьютерный клуб, организованный именно школьниками — ещё до того, как подобные сообщества стали появляться при университетах. RESISTORS просуществовал несколько лет — по меркам школьного сообщества срок немалый. Среди участников клуба позже оказались сооснователь Cisco, профессор Гарварда и инженеры крупных технологических компаний.

Расскажем, чем он важен для истории развития компьютеров.

Сегодня электронный впрыск топлива — стандарт даже для самой простой техники. Он устойчив к влаге, точнее дозирует топливо и в целом надёжнее старых механических систем. Но так было не всегда.

В конце 1950-х годов идея управлять подачей топлива с помощью электроники выглядела для автопрома радикальной и рискованной. Первые попытки внедрения закончились неудачей: система Electrojector, представленная в 1957 году, оказалась коммерческим провалом. Тем не менее именно она заложила основу для перехода отрасли от карбюраторов к электронному управлению — процессу, который в следующие десять лет полностью изменил автомобильные двигатели.

Западно-Антарктический ледовый щит содержит достаточно воды, чтобы поднять глобальный уровень моря на 5 метров. Однако когда это произойдёт — и с какой скоростью — пока точно неизвестно. 

В мае 2014 года НАСА заявило на пресс-конференции, что часть Западно-Антарктического ледового щита, по-видимому, достигла точки необратимого отступления. Ледники, движущиеся к морю по периферии двухкилометрового ледяного покрова, теряли лёд быстрее, чем снег успевал его пополнять, в результате чего их края отступали вглубь суши. Таким образом, вопрос заключался уже не в том, исчезнет ли Западно-Антарктический ледовый щит, а в том, когда именно это произойдёт. Когда эти ледники исчезнут, уровень моря поднимется более чем на метр. Это затопит территории, на которых сегодня проживает около 230 миллионов человек. И это будет лишь первый шаг перед полным обрушением ледового щита, которое может поднять уровень моря на 5 метров и изменить береговую линию по всему миру. 

В 2014 году учёные предполагали, что исчезновение этих ледников займет столетия. Но в 2016 сенсационное исследование показало, что обрушение краёв ледяных щитов может спровоцировать их быстрое и необратимое отступление. Межправительственная группа экспертов по изменению климата (IPCC) обратила на это внимание, сформулировав новый, наихудший сценарий: к 2100 году талая вода из ледников Антарктиды, Гренландии и горных районов в сочетании с термическим расширением морской воды может поднять глобальный уровень моря более чем на 2 метра. И это будет только началом. Если выбросы парниковых газов будут продолжаться без ограничений, к 2300 году уровень моря поднимется на ошеломляющие 15 метров.

Распознавание речи решает многие проблемы. Например, улучшает обслуживание клиентов за счёт автоматизированного анализа работы службы поддержки, ускоряет приём пациентов за счет заполнения документов голосом, решает проблемы управления и контроля. В целом распознавание речи облегчает общение между человеком и компьютером.

Если вам нужно распознавать речь, записанную в звуковых файлах или поступающую в реальном времени с микрофона или радиоприёмника, для этого есть готовые коммерческие сервисы. Однако им можно доверить не всё, например, по соображениям конфиденциальности, из-за отсутствия нужных вам возможностей или по другим причинам, о которых я напишу ниже.

Из этой статьи вы узнаете, как самостоятельно сделать автоматические системы распознавания речи ASR (Automatic Speech Recognition) с применением современных нейросетей и программ на Python. Эти системы смогут выделять спикеров при обработке звуковых файлов, а также распознавать речь в потоке, поступающую, например, от микрофона или радиоприёмника.

Современные лифты считаются одним из самых надёжных элементов городской инфраструктуры. Их конструкция изначально рассчитана на отказ отдельных узлов: тормоза, ловители, ограничители скорости и датчики работают независимо и дублируют друг друга. При регулярном техническом обслуживании сценарий свободного падения кабины фактически исключён — в аварийных ситуациях лифт останавливается, а не падает.

Полтора века назад всё было иначе. Ранние лифты представляли собой подъёмные платформы на канатах без автоматических тормозов и защиты от обрыва. Отказ одного элемента напрямую приводил к падению, поэтому использование таких подъёмников долгое время воспринималось как серьёзный риск — прежде всего рабочими и строителями.

Эту ситуацию изменил Элиша Отис. Он предложил простое инженерное решение, которое сделало вертикальный подъём предсказуемым и безопасным. В этом материале расскажем про его изобретение.

В 2026 году обновят JavaScript. Окончательный список изменений сформируется из проектов ECMAScript, достигших 4 этапа к марту. Но многие из них уже на заключительной стадии, а другие готовы и доступны в некоторых браузерах и средах. Под катом — что ждёт разработчиков и какие проблемы будут решены в этом апдейте.  

В предыдущей статье я встроил команды для работы с веб-камерой в код сервиса робота, а также заменил Wi-Fi антенну на более крупную, чтобы повысить стабильность сигнала. Кроме того, я добавил поддержку управления с клавиатуры, чтобы сделать управление роботом более отзывчивым. В результате мне удалось успешно пройти полосу препятствий, управляя роботом и ориентируясь на изображение с веб-камеры.

В этом материале я создам Docker-контейнер для веб-приложения web-robot-control, который упростит и ускорит его запуск. Также я настрою GitHub Actions для сборки артефакта и его последующей автоматической отправки в Docker Hub.

Статья будет полезна веб-разработчикам, девопсам, которые интересуются созданием Docker-контейнеров и работой с Docker Hub.

В XIX веке было достаточно одного факта: прибор работает — значит, он лечит.
Электричество вызывало сокращение мышц, учащало пульс и производило сильное впечатление. Этого хватило, чтобы ток начали применять против всего подряд — от тоски и зубной боли до паралича и гангрены.

Эта история не про наивных врачей прошлого. Она про момент, когда технология подменила собой доказательства, а рынок опередил медицину. Лучше всего это видно на примере популярного электротерапевтического аппарата Ари Дэвиса — инженерно грамотного устройства, превратившегося в «лечение от всего».

В этой статье я продолжу рассказ об использовании GnuRadio. Начнём с лабораторных работ по исследования генераторов и фильтров, амплитудной и частотной модуляции. Это поможет глубже понять возможности GnuRadio. Дальше я покажу, как с помощью GnuRadio можно сделать несложный диктофон, способный записывать звук в формате wav. 

После этого займемся распознаванием речи — сделаем свой собственный блок для GnuRadio на базе нейросети Whisper.cpp. Добавим этот блок в диктофон, а также в FM-приёмник.