Хитрости жизни хозяйке на заметку
История эта началась достаточно давно, ещё в XIX веке, начавшись с одного из переломных моментов, изменивших мнение учёных о природе света, и, много позже, уже в наше время, приведя к поразительным результатам, полностью подтверждающим сказанное в заголовке статьи… ;-)
Картинка: www.magnific.com
О чём ещё можно говорить в жаркую погоду? Конечно же, о холоде! :-)
За свою историю человечество придумало множество интересных способов достижения холода, и об одном из них мы уже говорили ранее — взять хотя бы ту же самую трубку Ранка-Хилша или, например, парадоксальный холодильник, работающий от источника огня!
Однако методы достижения холода не ограничиваются только подобным, и существует ещё как минимум один, уже многие десятки лет находящийся вне внимания широкой публики — о нём (и не только) мы и поговорим сегодня… ;-)
Есть задачи, которые не делаются никогда. Не потому что сложные, а потому что объём убивает любое намерение на втором часу. У меня такой задачей был фотоархив: около 36 000 фото и видео, 222 ГБ, копившиеся 20 лет и размазанные вообще везде. Время пришло :)
Четыре месяца я диктовал дневник через Telegram голосовыми сообщениями. Старый игровой ноутбук распознавал речь через faster-whisper, сохранял записи в Markdown и собирал месячные отчёты.
Проблема обнаружилась неожиданно: однажды AI уверенно объяснил закономерности в моей жизни, хотя не прочитал большую часть архива. Так я понял, что самая важная часть системы — не LLM и не агент, а память, которой можно доверять.
Показываю архитектуру, стоимость эксплуатации, ошибки распознавания и выводы после четырёх месяцев реального использования.
Стриминги приучили нас, что музыка это не вещь, а доступ. А доступ дорожает каждый год, треки в плейлистах сереют, западные лейблы ушли, и вот уже в наших сервисах вместо запиканного слова играет звук из мема. Я плюнул и собрал свою станцию, которая чинит мою же коллекцию локально без облаков и без телеметрии
Когда-то я учил английские слова по обычной тетради: записывал слово, транскрипцию и перевод, а потом проходил весь список с самого начала. Пока слов было несколько десятков, это работало. Но когда их стало около тысячи, повторение превратилось в отдельную работу: большая часть времени уходила на слова, которые я и так давно помнил.
Тогда я начал разбираться, почему мы забываем новую информацию, как устроены интервальные повторения и по какому принципу Anki выбирает дату следующего показа карточки. В статье расскажу о кривой забывания, системе Лейтнера и алгоритме FSRS, а также покажу, как я реализовал собственную систему повторений в приложении VibeLing — без необходимости каждый раз выбирать между Hard, Good и Easy.
«Нормально делай — нормально будет».
Слышали? С детства, наверное. От родителей, от учителей, из советских плакатов. Звучит как народная мудрость. Как все просто и понятно (на самом деле нет).
Но трактовать её можно по-разному. А если присмотреться — это программа в голове.
И она работает против тебя, пока ты этого не осознаёшь.
Это либо держит тебя в болоте, либо загоняет в ловушку.
Есть три способа работать и жить. Два из них — ловушки. Причём одна выглядит как мудрость, другая — как добродетель. Поехали.
Все знают, как писать промпты правильно: роль, критерии готовности, защита от выдумок, разметка под конкретную модель. Проблема в другом - выписывать все эти пунктыруками для каждого нового промпта утомительно. Да ещё и думать надо :) Поэтому я собрал скилл, который делает рутину за меня: описываешь задачу своими словами, получаешь полноценный промпт под Claude, GPT, Gemini или DeepSeek. Под катом - как он устроен: десять обязательных блоков, Python-проверяльщик, протокол разнообразия из свежей научной работы. Скилл открытый, ссылка внутри.
Статья про то, как удалёнка незаметно меняет тело. Перед длинными выходными особенно актуально :)
🍔 Это не про «ЗОЖ-героизм» или «срочно всем в зал», а про честную инженерную диагностику собственного режима: где сломались метрики, почему это долго не было видно и что пришлось поменять, чтобы вернуть организм из состояния «вроде работает» к нормальной эксплуатации.
🧘🏼♂️ Внутри: удалёнка, движение, питание, спортзал, skinny fat и немного DevOps-подхода к себе.
Заходите, читайте и делитесь своим мнением и опытом ❤️
Картинка: Д.Ильин, Pajs
Можно ли наблюдать потенциально проблемные места технических конструкций почти невооружённым глазом? Причём буквально на микроуровне, когда ещё ничего не произошло?
Как я уже неоднократно говорил, я, можно сказать, обожаю простые, но эффективные подходы — и сегодня мы поговорим об одном из них, который позволяет с лёгкостью анализировать искажения под воздействием физической нагрузки, наблюдая их даже просто визуально!
Причём изначально даже сам объект не демонстрировал каких-то особых свойств к этому. Однако специфическим техническим подходом это вполне можно изменить…
Впервые эффект появления радужной окраски прозрачных объектов был открыт ещё в 1800-х годах шотландским физиком Дэвидом Брюстером, который в ходе своих исследований изобрёл схему поляризации света, располагая стопку стеклянных пластин под углом к свету.
Когда-то музыку слушали на пластинках, затем на кассетах, CD-дисках, потом пришёл Winamp и mp3-плееры.
Теперь же у нас есть музыкальные стриминговые сервисы, с которыми прослушивание музыки вышло на новый уровень и достигло максимального удобства.
Или же всё-таки не достигло? Я вот, например, пользуюсь Spotify. И казалось бы, это лидер среди музыкальных стримингов, у них-то точно должно быть всё на высоте. Но мне постоянно приходят мысли, что в их приложении не хватает той или иной функции.
К счастью, мы постепенно вступаем в ИИ-эпоху. А это значит, что если какой-то сервис предоставляет официальный API, то даже без знания программирования можно сделать себе нужную автоматизацию или даже построить полноценное альтернативное приложение.
Так и я недавно сорвался, засел на выходных с Codex и начал пилить свой собственный Spotify-улучшайзер.
В этой статье расскажу, что на данный момент получается и как это облегчает мне жизнь. А также покажу, как вы можете запустить себе такую же автоматизацию локально на своём ПК или на облачной платформе.
Статья написана, вычитана, проверена, картинки добавлены, кнопка «Опубликовать» нажата. И тут приходят они.... Кто эти люди, которые пишут комментарии? Ниже полный список «фантастических существ», обитающих под любой хабровской статьёй: от программирования до менеджмента и даже в хабе «Здоровье». Статья дополнена новыми видами, которые читатели предложили в комментариях. +БОНУС!
Одна из моих IP камер перестала сохранять настройки для FTP сервера и перестала в него писать. В остальном она работает, поток RTSP смотреть можно. Камера писала в формате DAV, а роутер будет писать как получится.
Роутер тот самый, что пишет онлайн радио в себя и делает другие безобразия. Надо бы ему, наверно, уже имя дать.
А получится так: rtsp из камеры, в бесплатное облако, из облака m4s куски в роутер и потом ffmpeg склеит их в mp4 на компе.
Система продуктивности Один большой текстовый файл OBTF - исследуем какие фишечки можно навесить концепцию в эпоху ИИ.
Привет, Хабр!
К 2026-му году Cursor стал полноценной средой для кодинга без…. кодинга. Вместо этого вы оперируете ИИ-агентами и отдаете им приказы. Ручное программирование с каждым годом становится ближе к статусу «истории». Cursor является лучшим ПО для работы с агентами и вайбкодинга.
В этом гайде мы без воды рассмотрим такие аспекты программы как: интерфейс, работа с контекстом, режимы агента, модели, правила проекта, MCP, skills, hooks и др.
Актуально на лето 2026 года. На момент написания самая свежая версия — Cursor 3.6.
Поехали.
Парадокс. Мы измеряем железо лучше, чем себя самих.
Некоторое время назад я поймал себя на мысли о том, что у нас уже есть всевозможные инструменты для анализа загрузки процессора, памяти, температуры видеокарты, сетевого трафика и даже скорости вращения кулеров, но в конце восьмичасового рабочего дня за компьютером часто бывает сложно ответить самому себе на простой: что я делал весь день?
Не сколько часов я “работал”, не сколько часов и какие приложения были открыты на экране, а именно что происходило? какова была моя продуктивность? где я был в фокусе, куда направлял внимание? какую долю дня занимали реальные полезные действия а какую прокрастинация и смены контекста? Делал ли я регулярные перерывы для сохранения здоровья?
С появлением Cursor, Claude Code, Codex и других AI-агентов рабочий день стал ещё более рваным и нагруженным. Появление мультиагентных инструментов разработки только усилило проблему. Частые смены фокуса, высокая когнитивная нагрузка, переключения контекста - я понял, что нужно что-то с этим делать.
С этих мыслей началась идея создания LogAgent. На первом этапе казалось, что я делаю умный тайм-трекер + статистику дня. Далее пришёл инсайт - само время использования приложений само по себе почти ничего не объясняет.
Почему бы мне просто не взять готовый инструмент?
Я рассуждал логически: существующие тайм-трекеры знают "сколько", но не знают "в каком состоянии"; таск-менеджеры знают "что запланировано", но не знают что "реально произошло"; помодоро-подобные решения используют одинаковый ритм к разным задачам, но не всё так однозначно; health-приложния измеряют сон, шаги, пульс, но они ничего не знают про "5 часов в IDE", "3 часа ресерча документации", "час поиска неявной ошибки"; IDE-метрики и плагины видят код, количество строк и функций, редакций, но ничего не знают о моей усталости, сделанных перерывах, переключениях, общем контексте работы;
Я использую Linux 15 лет. Ну, то есть как использую: первые года три я его настраивал, а не использовал. Это разные вещи, и мне понадобилось позорно много времени чтобы это понять.
Сейчас у меня Fedora. Из коробки. С GNOME. Почти без кастомизации. Я набираю в ней код, сижу в браузере, иногда монтирую видео для внутренних демок. Всё работает.
Пятнадцать лет назад я бы от такого описания плевался. Как это «из коробки»? А где i3? Где polybar? Где 400 строк .vimrc? Где кастомный скрипт на баше который при подключении второго монитора переключает раскладку DPI и температуру цвета?
Ну вот, нету. И ничего не сломалось.
Я прошёл тест на hh.ru с помощью ИИ. Мне не поверили и обвинили во лжи. Я прошёл его ещё раз. Под катом немного рассуждений, немного оскорблений и 30-минутный видеопруф.
А давайте задумаемся о такой очень странной на первый взгляд идее: можно ли скопипастить физическое окно и перенести его куда угодно в квартире?!
Выглядит диковато, не так ли? :-D Тем не менее, если немного подумать, это вполне реально и, кроме всего прочего, даёт совершенно уникальные преимущества!
Я перепробовал Notion, Todoist, Evernote и много чего еще. Все они навязывали мне свой способ думать и организовывать информацию. Обычный текстовый файл — нет. В статье я расскажу почему один .txt и ctrl/cmd + F в моем мире победил коммерческие (и не только) тудушницы и заметко-хранилища.