Программирование *

Наверняка многие и не задумываются: а как на самом деле происходит возврат структур и других типов значений из функций? Что происходит под капотом, какие приемы задействует компилятор? В данной статье я постараюсь дать ответы на эти вопросы и сделать это просто и понятно.

В 2023 году JetBrains запустил стипендиальную программу в немецком частном университете — с полным покрытием tuition fee, жилья и проживания для студентов CS/AI. Университет этот русскоязычным абитуриентам почти не известен. Ниже — разбор того, что это за место, какие там программы и стоит ли его рассматривать всерьёз.

Нашёл способ использовать Claude Sonnet 4.5 бесплатно. В статье — пошаговая инструкция и реальные настройки для быстрого запуска. Подойдёт тем, кто хочет быстро начать работать с моделью и не платить лишнее.

История о том, как превратить консольный скрипт в полноценное Windows приложение с GUI на AutoHotkey v2 при помощи нейросетей и вайбкодинга.

Разбираем этапы от поиска инструментов до борьбы с интерфейсом в стиле софта нулевых без единой строчки кода, написанной вручную.

Советы тем, кто боится поступать в ШАД (на своём примере)

Всем привет! В предыдущей статье я рассказывала о своём пути поступления в ШАД. Сейчас я уже закончила первый семестр и учусь на втором. В этой статье хочу поделиться впечатлениями об учёбе: как выстроен процесс, насколько велика нагрузка и с какими сложностями можно столкнуться.

Немного о себе

Хоть я и закончила два курса ВМК МГУ, я не считаю себя сильным студентом. Я из обычной школы Калининграда, олимпиадами стала заниматься поздно, и результатов хватило только на 100 баллов ДВИ при поступлении (льгота олимпиадникам). На ВМК я училась не в самой сильной группе. Уровень курсов в ШАДе оказался для меня совершенно новым — такого насыщенного и глубокого материала у меня раньше не было.

Окружение

В ШАДе много действительно сильных ребят: всероссы, межнарники, студенты ПМИ ФКН, физтехи и другие, которые многие темы уже проходили в рамках своих вузовских программ. Я не раз наблюдала, как едва открывалась задача в домашнем задании, а её уже кто‑то сдавал. Сначала это пугало, я чувствовала себя не в своей тарелке. Но оказалось, что, помимо таких звёзд, есть и простые студенты, как я. Есть даже ребята с гуманитарным бэкграундом, их пример вдохновляет.

Выбор направления

В ШАДе несколько направлений. Я выбрала Data Science. Откровенно говоря, решение было скорее интуитивным: мне всегда была ближе математика, чем жёсткая разработка, поэтому направления «Разработка машинного обучения» или «Инфраструктура больших данных» казались сложнее и не совсем моими. Остальные направления ощущались для меня немного абстрактными.

На практике разница между направлениями в основном сводится к набору обязательных предметов в семестре. При этом есть курсы по выбору, и в целом ты не ограничен: можно брать сколько угодно дополнительных курсов, и доступ к ним сохраняется даже после выпуска.

Совет абитуриентам: внимательно изучите программу на сайте. На мотивационном собеседовании обязательно спросят, какое направление вы выбрали и почему. Если вы сможете назвать лишь пару курсов, которые хотите пройти, или начнёте судорожно гуглить — это станет красным флагом (так признавался мой друг из приёмной комиссии).

Когда-то давным-давно один из хабражителей поделился своим прекрасным сервисом по созданию красивых изображений из кода. Но с тех пор много воды утекло и сайт канул в лету. У меня периодически возникала необходимость красиво показать кусочек кода и я находил другие подобные сервисы — но они были слишком ограниченные.

Привет, это команда Яндекс Практикума. Сегодня обсудим, как устроена фронтенд- и бэкенд-разработка в 2026 году: какие тренды актуальны на сегодняшний день, как оставаться востребованным специалистом и развиваться системно. В контексте системного развития расскажем про онлайн-магистратуру «Фронтенд- и бэкенд-разработка» ИТМО в партнёрстве с Практикумом: из чего состоит программа, почему она подойдёт специалистам разного уровня и что нужно, чтобы поступить.

AI должен был сделать мою работу легче. Он сделал. Только вместе с этим куда-то пропало ощущение, что я вообще что-то создаю

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется

SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз.

На этом месте обычно появляется очередной бодрый тред в духе «SEO умерло, теперь нейросеть сама все сделает». Потом кто‑то идет в ChatGPT, просит «собери семантику по нише», получает 400 красивых галлюцинаций, 120 дублирующих друг друга страниц, 30 заголовков в стиле «Купить купить купить недорого цена» и торжественно называет это pipeline.

Проблема, конечно, не в LLM. Проблема в том, что хаос не становится системой только потому, что вы добавили к нему API‑ключ.

Если упростить весь тезис статьи до одной мысли, то она будет такой: захват ниши начинается не с контента и не с промпта «сделай мне хорошо». Он начинается с инженерии спроса. С понимания того, какие интенты вообще существуют в рынке, какие типы страниц им соответствуют, где нужна коммерческая посадочная, где фильтр, где сравнительная страница, а где честнее вообще ничего не создавать.

В этой статье я хочу разобрать не набор SEO‑ритуалов и не коллекцию модных слов про AI, а рабочую систему. Ту самую, в которой семантика перестает быть кладбищем таблиц и превращается в управляемый пайплайн: от сырых запросов до кластеров, от кластеров до структуры сайта, от структуры до страниц, а от страниц до понятного плана разработки, контента и AI‑видимости. Это не теоретическая экскурсия и не набор “полезных советов”. Это схема процессов, которую можно адаптировать под реальную нишу, реальный сайт и реальный production.

В этой статье я расскажу об одном свободном и бесплатном инструменте, позволяющем выкачать из популярного мессенджера Телеграм и сохранить на вашем компьютере данные из ваших любимых групп, каналов и диалогов.

Представленный здесь инструмент не единственный, но, возможно, один из самых простых и удобных. Это не бот: запросы к серверу будут выполняться от вашего имени, что гарантирует доступ к тем чатам, которые видите вы сами.

Всё началось с простого желания: чтобы AI-агент мог потихоньку развивать мои проекты, пока я занят другими делами. Поставил задачу, ушёл, вернулся к готовому результату. За неделю из этого желания выросла мультиагентная система с шиной сообщений, мониторингом, делегированием задач и собственной веб-админкой. Система, которая в значительной мере построила сама себя.

Под катом: путь от первого запуска Claude Code до деревни из двенадцати агентов, каждый хак и каждые грабли на этом пути, и неожиданное открытие, что менеджмент AI-команды устроен ровно так же, как менеджмент живых людей.

Я не хочу возвращаться к ручному кодингу.

Но чем больше кода пишут агенты, тем яснее: главная проблема AI-first разработки - и это не качество AI-кода.

Проблема в том, что из профессии исчезает фаза, в которой мы восстанавливались.

Привет, Хабр!

Напомним вам об одной из самых интересных нишевых книг о Linux, изданных нами в последние годы — «Изучаем eBPF: программирование ядра Linux для улучшения безопасности, сетевых функций и наблюдаемости» от Лиз Райс. Под катом предлагаем перевод статьи Люки Кавальина (Luca Cavallin), в которой он даёт подробное введение в функции и возможности этого «фильтра пакетов». В сущности, eBPF — это де‑факто стандартный механизм для безопасного и оперативного введения пользовательского кода в ядро Linux. Статья рассказывает, как правильно обращаться с этим мощным инструментом, и какие возможности он открывает.

Архитектура в ИТ — это не «нарисовать диаграмму» и не «выбрать стек». Это работа со сложностью: там, где одной команде уже тесно, где требования конфликтуют, а решения нужно держать в голове годами.

В этом интервью я, Александр Шулепов (телеграм-канал Shulepov Code), поговорил с Филиппом Дельгядо — архитектором финтех-продуктов и создателем сайта lekton.io — о том, с чего начинается архитектура, почему «монолит vs микросервисы» не решается одной фразой и какие навыки действительно определяют уровень специалиста.

Что ж... Недавно я увлекся C++, поэтому давайте разберемся в какой-нибудь технологии и напишем по ней статью. Мой выбор пал на WebRTC и клиент на Qt.

Режим чата теперь работает по той же логике, что и агентный, но только с read-only инструментами — можно исследовать кодовую базу без риска случайных изменений. Edit mode убрали: его сценарии полностью покрывает агентный режим.

Появилось ветвление диалогов. Если агент пошёл не туда, можно вернуться к любому вызову инструмента в истории и продолжить оттуда — новая ветка не затрагивает предыдущую. А сами сессии теперь можно экспортировать в JSON.

Для мультимодальных моделей — gemini-3-flash-preview, gpt-5.3-codex, kimi-k2.5 и gpt-5.4 — добавили возможность прикрепить изображение прямо в чат.

Автоматизация клиентского сервиса в медицине — это всегда баланс между точностью данных и скоростью ответа. Рассказываем, как мы создавали для фармацевтической компании «Буарон» умного помощника на базе Yandex Cloud Agent, который обеспечивает круглосуточную обработку запросов и использует связку PHP и WordPress.

Есть два фактора, которые гарантированно дают большую нагрузку на службу поддержки портала – это сложный продукт и широкий ассортимент. Фармацевтическая компания «Буарон» объединила оба. «Буарон» (Boiron) – один из мировых лидеров в производстве лекарств на основе природных субстанций, который в России представляет 130 гомеопатических монопрепаратов и 10 комплексных лекарств. База знаний включает в себя не только описания отдельных средств, но и комплексные решения, такие как «ЛОР-протокол», что требует от ИИ-ассистента высокой точности при сопоставлении запроса пользователя с нужным разделом. 

Портал компании заключает в себе огромный объем информации, в которой посетителю непросто ориентироваться. В год пользователи оставляют на сайте более 300 000 запросов – это больше 800 в сутки, при этом ответы не всегда находились, а часть обращений терялась или требовала личного участия специалистов.

Перед нами в QSOFT стояла задача автоматизировать обработку пользовательских запросов на сайте о клинической гомеопатии, снизить нагрузку на специалистов и сократить число пропущенных обращений. Для этого было решено создать умного помощника на базе Yandex Cloud Agent.

При сборке Java приложения в нативный образ требуются настройки для работы рефлексии, прокси и других динамических механизмов Java. Зачем, если JVM справлялась с этим сама? Разбираем отличия между миром статической компиляции и динамической Java.

AI-ассистенты в 2026 году умеют писать код, анализировать данные и управлять инфраструктурой. Но попросите Claude прочитать то, что вы только что скопировали — и он разведёт руками.

Буфер обмена — одна из самых базовых вещей в десктопном workflow, и AI к нему доступа не имеет. Я написал clipboard-mcp, чтобы это исправить.