Open source *

Недавно я рассказывал про Sheeternetes — оркестратор, у которого control plane живёт в таблицах. Здесь — про следующий логичный шаг: паттерн «оператор», применённый к самим таблицам. Настоящий полноценный Sheeternetes-оператор. Не скрипт внутри таблицы, а внешний контроллер, который приводит табличку к желаемому состоянию.

И раз уж так совпало по датам, демка этого оператора будет переворачивать календарь и возвращать таблице все атрибуты настоящего третьего сентября, дня прощаний.

Собрала свой плагин для Obsidian. Это Tome Reader – читалка EPUB с четырьмя темами, выделением текста в заметки и в словарные карточки, закладками, правкой опечаток прямо во время чтения, автоматическим оглавлением для «битых» книг и опциональным AI-ассистентом, куда пользователь добавляет собственный ключ. Читалка доступна в официальном каталоге плагинов Obsidian.

Хабр, привет! Есть такой тип проектов, которые начинаются со слов «а что если» и заканчиваются тем, что ты в три часа ночи объясняешь kubelet-у, что таблица — это его новый control plane. Так вышло и тут, всё родилось из субботней шутки в одном телеграм-канале по кубернетесу.

Правила игры простые: раз весь мир можно создать в эксельке, то пускай всё состояние кластера живёт внутри электронной таблицы. Не «метаданные в таблице», не «экспорт в CSV» — а буквально: Deployments, Nodes, Pods, Events — это вкладки Google Sheets (или листы Excel). Планировщик читает и пишет ячейки. kubectl-подобная утилита ходит в таблицу. И — вот это ключевое — на другом конце крутятся настоящие Docker-контейнеры. Таблица не симулирует кластер. Таблица и есть кластер.

Проект называется Sheeternetes. Это, конечно, шутка. Но шутка, которая компилируется, проходит тесты и переживает падение ноды.

Ниже — как это устроено, как это поднять у себя за пять минут, как оно работает на bare metal без интернета (в Excel и LibreOffice), как связать несколько таблиц-кластеров в федерацию с живой миграцией, почему контейнеры можно хранить прямо в ячейках, — и что это внезапно выросло в целый фонд с 30 проектами, стандартом контейнеров и системой сертификации.

Обычный вечер понедельника. Я уже собирался уходить домой после работы, как вдруг зацепился за разговор коллег о неком Gemini Notebook. Стало интересно, что это, как люди им пользуются, а главное — надо ли оно мне. Глянул пару обзорных видео, послушал про его плюсы, чудеса и все такое прочее, но больше всего зацепил меня тезис о том, что окно контекста у этой штуки — миллион токенов. Вечер перестал быть томным.

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Гартман, я бэкенд-разработчик в Selectel. Недавно стал одним из ответственных за поддержку terraform-provider со стороны выделенных серверов, при том что ранее работал вообще в другом направлении. Я старался быстро влиться в проект, и будто бы ИИ-RAG-инструмент, способный обрабатывать и анализировать структуры огромных монолитов, появился очень кстати.

В общем, мы с Gemini Notebook встретились в странный период моей жизни. А что из этого вышло — читайте в этой статье.

Как проверить справочник, у которого нет первоисточника: 5 800 строк сортамента против формул. Задача звучала так: взять справочник металлопроката почти на 5 800 строк и убедиться, что числа в нём верные. За месяц выяснилось, что неверных больше полутора тысяч, и что почти каждую из них можно было поймать одной формулой.

redb.Identity получил WS-Trust фасад: Issue, Validate, Cancel, Renew на тех же маршрутах ядра. Тот же JWT, тот же реестр клиентов, WSDL для генератора.

Когда мы делали gRPC-фасад, тезис был такой: логика redb.Identity живёт в ядре за адресами direct-vm://identity-*, а транспорт это тонкий переводчик поверх них. Второй фасад тезис подтвердил. Но два транспорта, оба современные, оба построенные примерно на одних представлениях о мире, проверяют утверждение мягко. По-настоящему проверяет третий, устроенный принципиально иначе.

Теперь он есть. Рядом с HTTP и gRPC встал WS-Trust: Issue, Validate, Cancel, Renew по SOAP, на те же маршруты ядра, с тем же издателем и тем же хранилищем токенов. Токен, выданный по SOAP, принимается по HTTP и получает там тот же вердикт.

После того как мой пет-проект случайно «выстрелил» на Reddit, я решил, что пора поделиться так же и своей кроссплатформенной библиотекой на C++20 для мониторинга железа, с нативной поддержкой Python.

Рассказываю историю создания hardware_monitor_cpp: как избавиться от лишних зависимостей, получить адекватную статистику swap-файла под Windows и macOS, упаковать все в удобное C++ API, а заодно получить готовую консольную утилиту с визуализацией графиков прямо в терминале.

Мы завышали площадь окраски металла в полтора раза. Как нашли и как проверить любой калькулятор за минуту.

Теперь можно говорить без всяких прикрас: мы выпустили анализатор для языков JavaScript и TypeScript. А значит, это повод испытать его в полевых условиях и посмотреть, что он найдёт в исходном коде хорошо знакомого многим Open Source проекта Visual Studio Code. Если вам интересно узнать, какие ошибки и подозрительные фрагменты кода обнаружил анализатор, — добро пожаловать в статью.

Спор «скобочки или отступы» старше, чем некоторые из его участников. У этого спора нет судьи и нет призового фонда, но есть ветераны и есть потерянные души, которые однажды написали end в Питоне и с тех пор не могут остановиться. Выиграть этот спор невозможно: стороны спорят о вкусах, а не о свойствах. Поэтому предлагаю - давайте закончим этот спор не победой, а разоружением.

Я написал маленькую утилиту, которая переводит исходный код Python между тремя синтаксисами: классические отступы, C-подобные фигурные скобки, S-выражения в духе Лиспа. Один и тот же quicksort, три вида:

Всем привет! Меня зовут Илья, я инженер-программист, но чаще пишу промпты вместо кода, что привело к некоторым артефактам, о которых ниже.

В данной статье я покажу, как интегрировать n8n с OpenWebUI, вайбкодить по делу и без, а также напомню о том, как найти идею, если кто не знал.

Некоторое время назад я оказался в не очень злачном месте, чтобы "развлекаться" околоинтеллигентными разговорами про экономику, международную политику и научно-технический прогресс. Чем еще было заниматься осенним субботним вечером в 2022 году?

Восемь новых пакетов и REST DSL вокруг прежних 56 глаголов маршрута; из ядра ушёл Newtonsoft.Json. Что ломает мажор и как мигрировать за десять минут.

Готовится четвёртая версия redb.Route, интеграционного движка для .NET в духе Apache Camel. В 3.x была закрыта ширина по паттернам: 56 глаголов DSL, тридцать с лишним коннекторов, свой язык выражений, скомпилированный в IL (в 4.0 он качественно переработан, об этом ниже). 4.0 закрывает то, что вокруг паттернов: как протестировать маршрут без брокеров, как собрать тело сообщения, как читать CSV и Avro, как выставить REST-фасад, как кэшировать ответ сервиса. Восемь новых пакетов, REST DSL внутри HTTP-коннектора, переработанный язык выражений и ядро, которое стало легче, а не тяжелее. За год это первый мажор такого масштаба: не смена номера под несколько ломающих правок, а качественное расширение функционала, и ломающих изменений в нём как раз немного.

В Индии во времена британского колониального правления, губернатор Нью‑Дели решил бороться с расплодившимися ядовитыми кобрами. Он назначил денежную награду за каждую принесённую голову змеи.

Что сделал прагматичный местный бизнес (партизаны)? Вместо того чтобы ловить диких кобр в джунглях, рискуя жизнью, люди начали массово разводить кобр в домашних инкубаторах, чтобы сдавать их британцам за деньги.

Когда правительство осознало, что деньги уходят миллионами, а змей меньше не становится, выплаты были отменены. Тогда индусы просто выпустили всех ставших бесполезными кобр из инкубаторов на волю. В результате популяция ядовитых змей в Дели увеличилась в несколько раз, а ситуация стала в разы хуже, чем до начала «эффективного менеджмента».

Анонс четвёртой версии redb.Core: ссылки грузятся по обращению, уникальность на любом поле, схема обновляется сама. Бесплатно, три СУБД, Free и Pro одинаково.

Готовится redb.Core 4.0. За год это первый мажор такого масштаба: не смена номера, а качественное расширение функционала. Он про три вещи, которые чаще всего просили: ленивая загрузка ссылок между объектами, уникальные ключи на любом поле и обновление схемы базы без ручных действий администратора. Всё вместе, на трёх СУБД сразу и без разделения на «в Free так, в Pro иначе».

Коротко, что изменится для приложения.

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

Продолжение этой статьи. Досмотрел выступления портфельных компаний Sequoia о том, как они строят внутри себя AI-модели. Понравилось выступление основателя Harvey (AI-компании для юристов) и нарратив из Moneyball, который он продвигал:

Что может быть привычнее для разработчика, чем ежедневный ввод команд установки или обновления зависимостей: npm install, pip install, uv add, bundle add, cargo add? Пакетный менеджер находит нужную библиотеку, скачивает её вместе с транзитивными зависимостями и за несколько секунд устанавливает в проект сотни тысяч строк чужого кода. В этот самый момент мы не задумываемся о том, что совершаем серьёзный акт доверия. Мы доверяем автору пакета, его аккаунту, системе публикации, сборочному конвейеру и всем зависимостям, которые пакет подтянет вместе с собой. Бесспорно, большую часть этого кода мы не читали и, скорее всего, не прочитаем никогда. Пока всё работает как задумано, этот процесс остаётся незаметным. Но стоит злоумышленнику скомпроментировать хотя бы одно звено этой цепочки, и обычное добавление или обновление библиотеки превращается в установку вредоносного кода в сотни или даже тысячи проектов.

Именно на этой идее и строится атака на цепочку поставок — supply-chain attacks. Зачастую злоумышленнику не обязательно искать уязвимости непосредственно в вашем приложении, планировать дорогостоящие многовекторные атаки и применять социальную инженерию. Ему достаточно увести учётку разработчика даже не особо известного пакета, добавить бэкдор в новую версию, опубликовать её в тот же npm или PyPi — и вуаля: вот уже вредоносный код отправляет персональные данные ваших клиентов прямиком на серверы хакеров.

Попробуйте открыть скан советской газеты и прочитать одну статью от начала до конца. Человек быстро замечает крупный заголовок, продолжение в соседней колонке и подпись под фотографией. Для алгоритма перед ним — это выцветшая страница с десятками тесно расположенных прямоугольников, нестандартными шрифтами и неоднозначным порядком чтения.

Даже если OCR правильно распознаёт почти все слова, на выходе ещё не получится документ. Нужно понять, какие фрагменты относятся к одной статье, где её начало, в каком порядке соединить блоки и что не следует включать в основной текст.

Мы разработали PereStruct — модульный пайплайн для разбора исторических газет. Он объединяет детектор вёрстки на базе YOLO, Yandex Vision OCR, коррекцию ошибок с помощью моделей Yandex AI Studio и отдельную модель семантической сборки статей. Вместе с кодом мы публикуем размеченный датасет и бенчмарк, чтобы другие команды могли изучать подход и ставить эксперименты на исторических документах.

Модель кредитного риска, обученная на данных до 2009 года, ранжирует займы с ROC-AUC 0.89. Ожидаемые потери портфеля она оценила в 161 млн долларов, реальные составили 546. Увидеть эту ошибку можно было еще в 2007 году, за год до дна ROC-AUC, но не в метриках качества, а взвесив ошибку модели деньгами. Ниже — прогон на 26.5 млн реальных ипотечных записей, метрики против денег. Числа воспроизводятся до последнего разряда — код движка и инструкции в опенсорсе.

Падает один шлюз - и дежурному прилетает пачка уведомлений: молчат хосты за ним, гаснет uptime-монитор, срабатывают метрические пороги, горит SLO. Событие одно, уведомлений десятки. Разбираю, как собрать такой каскад в одну карточку инцидента и почему наивная реализация ломается: почему группировать надо по верхнему упавшему предку, а не по прямому родителю; что делать, когда события приходят в обратном порядке; почему “молчит, потому что за него сказал корень” и “не эскалируется, потому что родитель лежит” - это два разных состояния, которые нельзя склеивать; и где в такой системе обязательно выбирать шум вместо тишины. С кодом обхода графа, схемой таблиц и списком граблей.

Внедрение OKR часто превращается в бюрократию. Сотрудники воспринимают его как тот же Jira, только в профиль, а рыночный софт либо стоит дорого и тащит за собой тонны ненужного HR-функционала, либо требует сборки на коленке.

В Sape мы столкнулись со всеми этими проблемами и решили, что OKR-софт должен быть простым, интуитивно понятным и не ломать текущие процессы в таск-трекерах. В результате мы написали свой open-source-инструмент, который собирает метрики через OpenAPI и отлично дружит с n8n.