Google API *

Началось с простого желания: чтобы Claude мог написать письмо коллеге, не заставляя меня переключаться в браузер. Готовые решения есть — Zapier, всякие облачные коннекторы. Но там моя переписка проходит через чужую инфраструктуру, а мне этого не хотелось. Значит, свой MCP-сервер: пара сотен строк, Gmail API, за вечер.

Вечер растянулся на несколько дней и 300 тестов не потому, что задача сложная, а потому, что почта оказалась минным полем, где каждая вторая мелочь ломает всё молча и не сразу. Собрал грабли в кучу. Если будете делать что-то похожее — сэкономите себе несколько вечеров.

Мне нужна была рекомендация хорошего ресторана, поэтому я поступила как любой нормальный человек: выполнила скрейпинг всех ресторанов в Большом Лондоне и собрала модель машинного обучения.

Всё началось со вполне логичной задачи: меня утомило блуждание по Google Картам в попытках отделить места с действительно хорошей едой от тех, которые мне сегодня решил всучить алгоритм. Где-то в процессе проект вышел за пределы простого поиска перекуса и превратился во что-то чуть более сумасшедшее, став исследованием того, как цифровые платформы незаметно перераспределяют возможность экономического выживания.

Как только начинаешь смотреть на ресторанный бизнес Лондона через призму данных, перестаёшь видеть все эти милые новые местечки и громкие анонсы об открытии, и начинаешь видеть алгоритмический рынок, на котором узнаваемость подпитывает сама себя, спрос создаёт эффект лавины, а жизнью и смертью заведений всё больше управляет код.

Бот на Telegram Bot API + Google Apps Script проходил все мои тесты, но иногда молчал у реальных пользователей. Разбираюсь, почему Apps Script может отвечать 302-редиректом вместо 200 на вебхук — и почему это невозможно поймать через HTTP-клиент, который сам следует за редиректами.

Есть данные, которые вроде бы доступны, но программно их не взять. Они отображаются в браузере, их видно на графиках, по ним можно кликать мышкой. Но API для них либо не существует, либо он закрыт.

Раньше это означало ручной анализ: открываешь плеер, смотришь, как пользователь скроллил страницу, на чем задерживался и где кликал. Триста посещений — триста раз открыть плеер. А если нужно проанализировать поведение за месяц с тысячами визитов, задача превращается в нерешаемую. Теперь эту работу можно делегировать агенту. 

Классический пример — Вебвизор Яндекс.Метрики. Посещения, скроллы, клики — все это можно смотреть в плеере, но выгрузить поведение пользователей штатными средствами нельзя.

Думаю, многие хотя бы раз сталкивались с ситуацией, когда для проекта нужно было реализовать совсем небольшой backend: отправку письма с формы обратной связи, обработку webhook, простое REST API или несколько строк серверной логики. В большинстве случаев первым делом арендуют VPS, настраивают сервер, устанавливают Node.js, nginx, HTTPS и настраивают деплой.

Хотя для подобных задач это зачастую оказывается избыточным.

В таких случаях отличным решением становятся Google Cloud Functions — serverless‑сервис от Google, который позволяет написать небольшую функцию и уже через несколько минут получить готовый публичный HTTP endpoint. Не нужно поднимать собственный сервер, настраивать инфраструктуру или заниматься её поддержкой — достаточно написать код и задеплоить функцию.

В этой статье разберём, как за несколько минут развернуть свою первую Google Cloud Function, настроить автоматический деплой через GitHub Actions и использовать её в качестве простого backend для сайта, Telegram‑бота, webhook или любого другого проекта.

Продолжение истории про переезд ИИ-агента Паспарту с OpenClaw на Hermes. На этот раз — как я пересадил его на дешёвый DeepSeek, научил переключать модели на лету, подключил бесплатную NVIDIA Nemotron через OpenRouter и приделал Codex, который доводит сложные задачи до конца сам, пока ноутбук выключен. Грабли №16–25: стали мельче, но никуда не делись.

Формирование реестров документов для указанных папках с нужными параметрами (такими как  название статьи, краткое описание и т.п.) с использованием API Gemini.

В статье показывается, как с помощью цепочки архитектурных хитростей удалось создать полностью автономный инструмент, который рекурсивно обходит гигабайты файлов во вложенных папках. Бесплатно распознает текст из файлов PDF, DOC, DOCX через встроенный скрытый движок OCR от Google. Анализирует, например, научные статьи с помощью бесплатной модели Gemini 3.1 Flash Lite. Обходит ограничения квот.

Меня зовут Даниил. Я разработчик интеграций — до этого Kafka, REST, highload. В 2024–2025 мне первый раз поставили задачу, которую HR называет по‑разному: AI automation, n8n integrator, applied AI engineer. Я называю это AI‑интегратор: человек, который собирает бизнес‑процесс из событий, API и LLM — в основном без классического релиза, на no‑code/low‑code оркестраторе.

Я не ML‑инженер. Я не prompt‑инженер в вакууме. Я впервые поднял и довёл до рабочего состояния self‑hosted n8n с LLM внутри pipeline: событие приходит → модель что‑то понимает → данные улетают в Google Sheets, Telegram, amoCRM / Bitrix24.

Minecraft GIS + Google Sheets — отличный инструмент для обучения детей основам работы с данными!

Создаю свою ГИС для Майнкрафта с интеграцией в экосистему Google

Да, я победил спам! Не «в основном», а «полностью и окончательно». Без всяких «почти». По крайней мере, на 99.9% победил. Причем этот 0.1% — не спам, прорвавшийся через фильтры, а false positives, которые не «вытащил» обратно в Inbox.

Программы и методы этой статьи могут быть адаптированны к любому из трех типов почтовых сервисов:

Сегодня прошла главная ежегодная конференция Google — I/O 2026. Анонсов столько, что технические TG-каналы захлёбываются хайпом, но в каждом втором посте — преувеличение или путаница в деталях. Собрал трезвый разбор: что реально вышло сегодня, что только обещано к концу года, что доступно глобально, а что только в США за $200/мес. Плюс собственная оценка — где это меняет правила игры для индустрии, а где обычная I/O-помпезность

Google полностью обновила сайт и приложение Gemini. Появился выбор уровня мышления, новый дизайн и модель Flash Lite. Однако у пользователей забрали Thinking модель и сильнее ограничили Pro модель.

Если коротко — из-за того, что CRM перестала быть единственным местом работы с документом. Раньше «прикрепить файл к сделке» означало «загрузить копию на сервер CRM, а если кому-то нужно отредактировать — скачать, поправить, загрузить заново». Сейчас от документа ждут другого:

В прошлую пятницу, ровно в 18:47, когда я уже мысленно открывал великолепный, наполненный витаминами, напиток,, мне прилетело сообщение от тимлида: «Бот лежит, пользователи жалуются, Gemini API возвращает 429». Наш корпоративный Telegram-бот, который должен был помогать саппорту отвечать на тикеты, просто встал колом. Причина оказалась до банальности простой: мы не учли rate limiting и думали, что 50 RPM (запросов в минуту) на бесплатном тарифе — это «бесконечно много». С тех пор мы переписали архитектуру, добавили очереди, кэширование и middleware для retry. В этой статье разберу, как с нуля подружить Gemini API с Telegram-ботом на aiogram 3.x, не наступая на те же грабли.

В современном мире ИИ развивается с бешеной скоростью, помогая реализовывать низкоуровневые задачи, где-то даже заменяя самого специалиста. Несколько месяцев назад ко мне пришел друг - у него свой бизнес, он начал жаловаться, что ему не хватает времени вести рабочие соц. сети. И тут меня осенило: а что, если попробовать автоматизировать процесс полностью? Уменьшить рутину, убрать человеческие ошибки и сделать ведение контента максимально лёгким.

https://keepandroidopen.org/ru/
https://keepandroidopen.org/open-letter/
https://www.change.org/p/stop-google-from-limiting-apk-file-usage?recruiter=1370041382&recruited_by_id=fddec6e0-0e30-11f0-a55d-cd0eb0fd0ac4

upd: добавил аудио-версию.

Уважаемая команда Google и руководство Android, я пишу вам не как случайный пользователь, а как человек, который уже больше 15 лет выбирает Android именно потому, что он был открытой платформой. Платформой, которая отличалась от яблочной тюрьмы iOS тем, что не требовала разрешения корпорации, чтобы я мог установить любое приложение, помочь другу с установкой или поддержать независимый проект. Сегодня я вынужден выразить глубокое разочарование, граничащее с чувством предательства.

С сентября 2026 года вы вводите обязательную централизованную регистрацию разработчиков для всего распространения приложений на Android — даже вне Google Play. Чтобы установить приложение через сайт, APK-файл, альтернативный магазин или просто передать его другу, разработчик должен:

• заплатить вам сбор,
• загрузить паспорт или другой государственный документ,
• предоставить доказательства владения приватным ключом,
• указать все текущие и будущие идентификаторы приложений.

Иначе приложение просто не установится на сертифицированных устройствах. Это не «улучшение безопасности». Это радикальная смена модели Android с открытой на закрытую.

Как я заменил Excel-сводные на Telegram-бота и ускорил контроль потерь на складе

Я автоматизировал рутинный процесс, который постоянно отъедал время: сбор выгрузок, построение сводных в Excel, перенос результатов в Google Sheets и ручной контроль повторений. Теперь всё делается одной кнопкой в Telegram: бот берёт последний файл из папки на Яндекс.Диске, обрабатывает данные и выкладывает готовую витрину в Google Sheets. Отдельно он показывает товар, который начнёт списываться в ближайшие 24 часа — это стало не просто ускорением, а новым инструментом управления потерями.

На дворе 2026 год. Нейросети пишут за нас тесты, холодильники сами заказывают продукты, а пользователи... пользователи всё так же ненавидят придумывать пароли.

Давайте честно: если ваш пет-проект или стартап сегодня встречает юзера формой Email + Пароль + Повторите пароль, вы теряете конверсию. Никто не хочет запоминать очередной набор символов для "очередного сервиса". Все хотят одну кнопку: "Войти как...".

В этой статье разберем джентльменский набор авторизации для 2026 года: что ставить для рунета, что для мира, и как это реализовать технически на примере Яндекс ID.

Привет, Хабр!

Когда я в первый раз разбирался, как тянуть котировки в Google Sheets, вокруг были сплошные IMPORTXML, XPath, парсинг HTML и прочая боль. Хотелось простого сценария: в ячейку передал тикер - получил актуальную цену с Мосбиржи. Тогда я собрал скрипт, который ходил напрямую в API MOEX из Google Apps Script, и всё это нормально жило какое‑то время.

С тех пор многое изменилось:

В конце ноября 2025-го я сел писать строительный калькулятор для RuStore. Хотел собрать всё, что нужно при ремонте, в одном приложении - от расчёта обоев до ИИ-ассистента, который подскажет, где ты накосячил с расходом штукатурки. Через 2,5 месяца «Мастерок» вышел в продакшн: 45+ калькуляторов, 269 коммитов, 259 тысяч строк кода, рейтинг 4.9 в RuStore.

В этой статье расскажу про архитектуру, покажу реальный код и объясню, почему переписал систему калькуляторов с нуля на полпути разработки, как впихнул ИИ с характером ворчливого прораба через OpenRouter и зачем написал 8180 тестов на проект, который делает один человек.