Программирование *

Иногда книга начинается с одной статьи, опубликованной в нужный момент и в нужном Хабре и в моём случае всё действительно началось с публикации про аллокаторы, которая несмотря на обилие технического материала, кода и схем набрала больше всего плюсов среди моих статей на околоплюсовую и игродев разработку. А дальше и сам цикл Game++ постепенно вырос из отдельных технических размышлений о C++, архитектуре движков и производительности в связный нарратив. За спиной Game++ стоит еще больше узкотехнических материалов в блоге и вики моей компании и я бы рад ими поделиться, да и делюсь периодически, но сами понимаете выкладывать можно не всё и даже из то, что выложено на Хабре, частенько было подрезано, ибо NDA и секретные технологии-бла-бла-бла. Та статья стала точкой, когда я увидел, что разрозненные тексты на самом деле образуют скелет будущей книги, нужно лишь перестать относиться к ним как к «постам» и начать воспринимать как главы. Идея написать книгу не пришла просто так, и несколько не связанных между собой людей и компаний связались и предложили переписать цикл статей в виде книги.

Когда я стал решать задачу получения сообщений из Telegram для последующего анализа, понял — не хватает простого и понятного введения во взаимодействие с Telegram в роли клиента, а не бота. Официальная документация Telegram отличается от привычной мне документации в мире Java и Rust как по подаче, так и по качеству. Большинство статьей по запросу "how to load chats from telegram" отсылают к высокоуровневым библиотекам на Python.

Главная цель статьи дать основу для разработки приложений на Telegram на среднем уровне абстракции TDLib и взаимодействие с Telegram c помощью посылки и получения сообщения MTProto. В этой статье я постарался раскрыть как надо читать документацию мессенджера, какие существуют способы взаимодействия с платформой и по каким принципам спроектировано API. Во многих местах я не буду давать детальное описание всех параметров, предоставив вместо этого ссылку на документацию. Задача статьи — дать фундамент для разработки своих сценариев. Несмотря на использование Kotlin, информация из статьи будет полезна для любого языка программирования.

Детально раскрыты следующие сценарии взаимодействия: вход в Telegram зарегистрированным пользователем; получение списка чатов и их типизация (каналы, формы и т. п.); получение сообщений из чата.

Честная история о том, как я взялся за проект по внедрению ИИ в разработку во время переезда на новый стек.

Приветствую всех, кто хочет делать свой код быстрым и оптимальным. В этой статье мы расссмотрим один из способов, как можно просто и легко оптимизировать программу на C++ при работе со структурами/классами, почти не меняя код.

Утилита mise (полное название MISE-EN-PLACE) настраивает необходимое для разработки окружение:

Для разработчика это глобальный набор инструментов (от языков программирования до мелких утилит) нужных версий.

Для проектов это аналогичный набор инструментов (специфичных для этого проекта версий, одинаковых у всех разработчиков и на CI) плюс конфигурация (переменные окружения/зашифрованные секреты для конкретного dev/staging/prod/… окружения плюс локальные отличия) плюс задачи (скрипты) для сборки/тестирования/деплоя/….

Я использую mise примерно полтора года, постепенно перевожу на неё все свои проекты, и мне однозначно нравится результат! Дальше я опишу свои впечатления от использования mise, но, в общем и целом, всё необходимое есть в официальной доке.

Мне нужен был простой инструмент: список задач, учёт расходов и таймер для фокусировки. Казалось бы — чего проще?

Но вот реальность...

Все в технологическом мире уже либо попробовали OpenClaw, либо у них есть коллега, который что-то на нём уже выкатывает в прод. И почти все упираются в одну и ту же проблему — браузерная автоматизация.

По умолчанию OpenClaw управляет локальным браузером. Для пары простых сценариев это ок. Но как только начинается что-то серьёзнее — параллельные сессии, большие флоу — машина становится узким местом. RAM улетает, всё начинает тормозить, прогоны становятся нестабильными. Плюс вы фактически запускаете агента рядом со своим реальным браузером — с куками, сессиями и всем остальным. С точки зрения безопасности это спорное решение.

Firecrawl выкатили решение — Browser S andbox. И это уже инфраструктурный подход, а не «девтул».

Добрый день, меня зовут Сергей Головкин.

Написать данную статью меня побудило осознание того, что очередной pet проект, возможно, будет полезен ИТ сообществу как решение или набор идей и реализаций, заложенных в него.

В статье я хочу рассказать и показать то, что у меня получилось — Универсальный Язык Трансформаций (UTL) и интеграционная платформа, его реализующая.

Один шведский разработчик заставляет curl работать на каждом телефоне, автомобиле и консоли на Земле. 47 автомобильных брендов используют его. Никто ему не платит. А теперь ИИ-боты заваливают его почтовый ящик.

Десять миллиардов установок. Один мейнтейнер.

curl - это маленькая утилита командной строки, которая передает данные через интернет. Когда ваш телефон скачивает обновление, когда браузер загружает страницу, когда ваша машина говорит с сервером - что-то должно обрабатывать этот сетевой запрос. На большинстве устройств это «что-то» - curl. Он невидим, он работает везде, и почти никто не знает о его существовании.

Это история об одном человеке, который поддерживает его работу, и о том, что происходит с ним сейчас.

Даниэль Стенберг взял на себя поддержку небольшого инструмента для загрузки по HTTP в 1996 году. Изначально утилита называлась httpget и была создана Рафаэлем Сагулой. Стенберг значительно расширил ее и переименовал в curl в 1998 году. Он никогда не прекращал поддерживать ее.

Сегодня curl поставляется внутри Windows, macOS, Linux, Android и iOS. Он работает на каждой PlayStation, каждом Xbox и каждой консоли Nintendo. Netflix стримит через него. Spotify стримит через него. Ваш умный телевизор, вероятно, зависит от него. Один шведский разработчик поддерживает работу всего этого.

В 2025 году Швеция назвала Стенберга Разработчиком года. В тот же период он начал писать посты в блоге о выгорании. Он также начал документировать новую угрозу: созданные ИИ фейковые баг-репорты, наводняющие его трекер задач, тратящие часы его времени каждую неделю.

Трудно определить аудиторию для кого эта статья. Профессионалы работы в Linux системах наверное просто засмеют, а кто вообще ничего не слышал про Linux возможно вообще ничего не поймет.
Я ее пишу для тех кто немного слышал про Linux и уже знает что такое виртуальный сервер но знаний пока не хватает. А еще возможно как памятку для себя.
На написание статьи меня натолкнула одна проблема, я запустил на своем сервере скрипт который должен был мне собрать данные с одного ресурса. И возникла проблема что IP адрес моего сервера был заблокирован, надеюсь что провайдер сменит мне выделенный IP.
И что бы не сталкиваться с проблемой блокировки выделенного IP адреса и походами к провайдеру с просьбой сменить IP, я решил создать личный прокси для запросов и главное что бы это было недорого.

Есть конечно решение проблемы, а именно использование VPN на сервере. Но тут есть проблема, на сервере работают несколько служб на разных портах и все висят на доменном имени привязанному к IP, а при запуске VPN все службы будут недоступны, а это недопустимо. Лучшем решением стала аренда виртуального сервера (VDS), но проблемой стало то, что многие хостеры в нагрузку добавляют панель управления сервером и конечно не бесплатно.

Ну и ближе к теме, мы не будем платить за панели администрирования, покупаем самый дешевый VDS с выделенным IP, у меня на это ушло примерно 240 рублей за месяц использования в зоне RU и чуть дороже в USA. Характеристики железа VDS слабенькие, но для запуска одного единственного PHP скрипта для анонимизации своих запросов вполне достаточно.

В 2026 году асинхронный Python уже никого не удивляет. Мы привыкли к автоскейлингу в облаках, но что делать, если ваш бюджет на инфраструктуру равен нулю, а в распоряжении есть только «печка» из 2012 года? Рассказываю про личный опыт выжимания максимума из FastAPI на AMD FX-8320: от тюнинга ядра Linux и PostgreSQL до миграции на Ed25519 и использования Rust-сервера Granian.

Минимум настроек — максимум результата: удобное управление окнами и быстрый workflow для работы без переключения на мышь. Подойдет как обывателю, так и профессионалу.

Хабр, привет!

Это история о том, как желание просто проверить, жив ли мой блог, привело к трём дням танцев с бубном вокруг SSL-сертификата, а затем — к созданию собственного сервиса мониторинга, который теперь используют сотни разработчиков. Расскажу, почему существующие решения перестали устраивать, как мы реализовали поддержку UDP и ICMP в облаке и почему мониторинг должен быть «скучным».

Я использую LLM в повседневной разработке уже больше года и довольно быстро упёрся в типовую проблему: модель генерирует “красивый код”, но по мере роста проекта появляется дублирование, разъезжается стиль, растёт число заглушек и отладка становится дорогой. В статье покажу процесс, который мне помог: как разделять контекст по чатам, какие артефакты требовать на каждом шаге и какими чек-листами я проверяю результат.

На Хабре любят хейтить менеджеров, которые «забыли, как кодить». Мол, оторвались от реальности, не понимают сроков, не чувствуют боль разработчика. Я раньше тоже так думал. А потом попал в команду к человеку, который три года не открывал IDE, и за полгода понял, что был неправ.

Язык программирования Zator представляет собой интересный и четко очерченный пример доменно-ориентированного языка, разработанного не для универсальных задач программирования, а для решения одной конкретной, но все более значимой проблемы — построения сложных генеративных пайплайнов для создания текста и изображений = Его философия коренится в стремлении минимизировать "шаблонный" код, который традиционно мешает созданию содержания, и предоставить разработчикам, дизайнерам и другим создателям контента высокоуровневые абстракции для работы с передовыми технологиями искусственного интеллекта . В отличие от мощных, но часто громоздких общепurpose языков, таких как Python или JavaScript, Zator делает ставку на простоту, скорость и специализацию, что определяет его место в экосистеме инструментов для ИИ =

Основная идея, лежащая в основе Zator, заключается в том, чтобы стать "языком описания пайплайнов", который работает поверх существующих сервисов искусственного интеллекта, а именно KoboldCpp и Stable Diffusion = Задача создания последовательностей, где результат одного шага (например, сгенерированный текст) используется как вход для следующего (например, промпт для генерации изображения), требует сложного взаимодействия с API. Это обычно включает в себя написание кода для сетевых запросов, управления состоянием, парсинга JSON-ответов и обработки файлов. Zator призван инкапсулировать всю эту сложность внутри нескольких ключевых функций, таких как generate_text() и generate_img(), которые абстрагируют низкоуровневые детали и позволяют пользователю сосредоточиться исключительно на логике своего пайплайна . Таким образом, язык позиционируется как инструмент, снижающий порог входа для людей без глубоких знаний в области системного программирования или веб-разработки, позволяя им быстро экспериментировать и создавать сложные генеративные сценарии .

Есть паттерн, который видит каждый, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на "ориентацию". Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание.

DSP (Data Structure Protocol) "выносит карту проекта наружу" — в простой, версионируемый, языковой граф, который живёт рядом с кодом и доступен агенту как постоянная память.

k-kolomeitsev/data-structure-protocol

Цель в архитектуре сформулирована так:

1) Цель и границы

Цель DSP — хранить минимальный, но достаточный контекст о репозитории/системе артефактов в виде графа «сущности → зависимости/публичный API», чтобы LLM могла:

- быстро находить нужные фрагменты по UID,

- понимать «зачем» сущности существуют и «как» они связаны,

- не требовать загрузки исходников целиком в контекстное окно.

DSP — это долговременная память и индекс проекта для LLM. Агент может в любой момент выполнить поиск (grep) по проекту, найти нужные сущности по описаниям/ключевым словам и от найденного UID раскрутить весь граф связей: входящие зависимости, исходящие импорты, реципиентов через exports. Это заменяет необходимость «помнить» структуру проекта или загружать его целиком — вся карта проекта всегда доступна через .dsp.

Язык программирования Rust в последние годы приобрел значительную популярность, выступая в качестве универсального языка, обеспечивающего высокую производительность и безопасную работу с памятью. Разработанный Mozilla, это современный язык программирования системного уровня, который является наиболее популярным среди разработчиков, работающих над различными приложениями, от операционных систем до веб-браузеров.

Эта статья предназначена для тех, кто только начинает свое знакомство с миром Rust. Мы рассмотрим основные преимущества этого языка, установим необходимые компоненты и соберем первое приложение.

Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. 

Это вторая статья из цикла От MNIST к Transformer, цель которого пошагово пройти путь от простого CUDA ядра до создания архитектуры Transformer - фундамента современных LLM моделей. Мы не будем использовать готовые высокоуровневые библиотеки. Мы будем разбирать, как все устроено под капотом, и пересобирать их ключевые механизмы своими руками на самом низком уровне. Только так можно по настоящему понять как работают LLM и что за этим стоит. В этой статье разберем основы работы с памятью и две простые математические операции с точки зрения математики, но не такие простые с точки зрения CUDA ядер.

Приготовьтесь, будет много кода на C++ и CUDA, работы с памятью и погружения в архитектуру GPU. И конечно же математика что за этим стоит. Поехали!

В одном и том же null часто прячут разные смыслы: “нет значения”, “неизвестно”, “неинициализировано”. Потом это всплывает в NPE и в кривой логике исполнения.

В Ceylon эту проблему решают через типовую систему, через Union типы. Подробнее, в переводе от Spring АйО.