"И что это я, в самом деле, всё про QEMU да про QEMU? Давайте я вам лучше про AppImage расскажу. Короче, случай из жизни nix." (c)

Для сборки QEMU с своими доработками (новые машины, tcg-code-quality, i2c-remote-master, GPIO наружу через GUSE и прочее) у каждого коллеги свой путь: кто-то собирает сам, кто-то берёт готовый бинарник у соседа, кто-то сидит на дистрибутиве, где glib на три года старше, чем нужно, а студенты вообще не хотят ничего собирать сами...

Хотелось простого: один файл, который скачал, сделал chmod +x и запустил. На любом x86_64 Linux, без root, без установки пакетов и без «а у меня не собирается». При этом сама сборка должна быть воспроизводимой, а не «собрано на ноутбуке у Пети».

Ниже история о том, как из этого получился небольшой flake, который собирает QEMU через Nix и упаковывает его в AppImage. Здесь я покажу как подписывать образы, обновлять их дельтами и подсовывать QEMU свою, экспериментальную libfuse так, чтобы она использовалась только для QEMU.

А потом проект закончился. И я перешла в другую команду. В аналитический контур. В команду по работе с данными.

Я думала: ну, данные, трансформации, ETL. Логично. Интересно. Справлюсь.

Я не справляюсь. Я в шоке. И сейчас расскажу, почему.

Играть вдвоём в Minecraft с модами сложнее, чем кажется: нужны одинаковые версии, загрузчик, моды и конфиги, а потом ещё Hamachi или аренда сервера. Я написал лаунчер на Rust и Tauri, где всё это заменяет одна ссылка. Расскажу, как устроены P2P-комнаты на iroh (QUIC), туннель игрового трафика, передача сборки в формате .mrpack и голосовой чат на Opus с RNNoise. А ещё про то, как я делал проект вместе с Claude Code

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Антипов, я продакт-оунер MWS Tables — платформы для совместной работы и автоматизации на базе таблиц. Раньше на платформе таблицы приходилось собирать вручную: добавлять столбцы, выбирать типы полей, устанавливать фильтры и т. п. Теперь у нас появился ИИ-помощник, создающий таблицы по простому текстовому описанию. А ещё мы научили его связывать таблицы между собой, писать формулы, настраивать отображение данных и делать многое другое. 

Сегодня я покажу, как применять новые возможности на практике.

Привет, Хабр! 

Думаю, вам не надо рассказывать обо всех плюсах Kubernetes и о том, как его использование упрощает жизнь. Так что поговорим о другом — о дистрибутивах Linux, заточенных чисто под K8s: почему они вообще появились, чем они лучше классических дистров, как их ставить, куда душе угодно, а также про Talos OS и её плюшки.

Именно по этой теме я делал доклад для прошлой Kuber Conf от АОТ (видео тут, если вам так проще воспринимать информацию). А для любителей букв я и подготовил эту текстовую версию. Меня зовут Денис Романенко, я техдир Deckhouse Platform во «Фланте».

И начнём мы с базы.

K8s де-факто — это набор Go-контроллеров, для установки которых вам нужен Linux. На заре времён с кубером работали просто: собирали нужные кластеры на стандартном дистрибутиве (почти всегда — серверном), куда и накатывали компоненты Kubernetes.

Да, подход простой и надёжный, почти формата «работает — не трогай», но минусы у него тоже есть.

Привет, Хабр! Меня зовут Василий, я директор SaaS-направления Аспро — руковожу разработкой Аспро.Cloud.

Планирование спринта везде устроено похоже. Продакт приносит три идеи из последнего разговора с клиентами. Менеджер — функцию под сделку, которая почти подписана. Команда — рефакторинг, который все откладывают. Каждый по-своему прав, вместимость одна, и в итоге место в спринте достается тому, кто убедительнее попросит.

Расскажу, как у нас устроена очередь задач: по какому правилу задача попадает в спринт, как мы понимаем, что она принесла, и во что обходится срочное, которое никто не планировал.

Любой завод, котельная или насосная скрыто разговаривает сама с собой. В шкафах стоят контроллеры, датчики, счётчики электроэнергии и преобразователи частоты, и они непрерывно переспрашивают друг друга — какая температура, сколько насосов работает, какую частоту выставить. Обмен идёт по проводам и по сети сотни раз в секунду, и всё это построено на одном стандарте — Modbus.

Я инженер и пишу для этого языка программу ModbusToolkit. В ней 19 инструментов, и она бесплатна.

WYSIWYG-редактор в Next.js App Router затрагивает несколько слоев приложения. Quill работает с DOM и browser API, поэтому сам редактор живет на клиенте. Контент нужно хранить отдельно от экземпляра Quill, передавать в компонент при смене сущности, сохранять на сервер и затем показывать без toolbar и режима редактирования.
Если хранить результат Quill как HTML, редактор и viewer могут работать с одной строкой contentHtml. Editor меняет HTML через onChange. Autosave отправляет новую версию после паузы во вводе. Viewer получает сохраненный HTML и отдельно обрабатывает элементы, которые Quill использует для code blocks. Для подсветки кода добавляется highlight.js.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Башкиров, я юрист по информационной безопасности в InfoWatch. В этой серии статей я расскажу вам про судебную зарисовку.

Обсудим появление этого феномена (а тянется всё это с Древнего Рима), историческое развитие, современный запрет на фотографию заседаний, разберём ряд самых известных судебных заседаний и подробно пройдёмся по школам судебной зарисовки. Их, к слову, достаточно — американская, британская, французская и, конечно, российская. Материал получился большим, так что в первой статье я расскажу про само явление зарисовки и из-за чего все невзлюбили фотографов в суде, а во второй — про школы зарисовки, их особенности и моих любимых художников. Будет много фото.

Начнём с исторического экскурса.

С чего всё началось

Рисовать человек научился задолго до изобретения письменности. А судить других он, я уверен, научился ещё раньше. Из-за этого, когда я начал разбираться в истории судебной зарисовки, у меня возник вопрос — а с чего мне, собственно, начать?

О судах древности мы знаем из письменных источников, но существуют и рисунки, статуи, изображающих правосудие времен Месопотамии, Древнего Египта и Рима. Это рисунки преторов, жрецов, фараонов, рабовладельцев, которые в разные исторические эпохи выполняли функции современного судьи.

Привет, Хабр! Меня зовут Наталья Стецук, в управлении проектами я больше 15 лет. Создала проектные офисы и руководила ими в производственной и ИТ-компании. Предлагаю об этом и поговорить: что такое PMO, для чего он нужен, и как построить процессы так, чтобы бизнес получил ту самую практическую пользу.

СИБУР планирует наращивать экспорт, в том числе в Китай, Вьетнам и арабские страны.

Что это значит: больше обращений на почте от зарубежных клиентов — с фотографиями изделий, PDF во вложениях и длинными цепочками переписки. 

Раньше этим занимались люди: прежде чем передать задачу специалисту, они анализировали, кто пишет, что хочет произвести и какая помощь ему нужна. Теперь всё это предстояло разбирать ещё и на разных языках.

Поэтому мы решили собрать ИИ-помощника: пусть сам читает переписку и собирает отчёты. Но кое-что пошло не так.

Одна из самых значимых перемен в интерфейсном дизайне последних лет происходит почти незаметно. Экран перестал быть самостоятельным продуктом с фиксированной информационной архитектурой. Теперь пользователь формулирует запрос, а агент выполняет задачу и возвращает вместе с текстом UI-компоненты — таблицу, график, карточку с действием или карту. Такой подход называется Generative UI, или GenUI. Но сам по себе пересобираемый экран — не революция. Персонализированную ленту и адаптивную вёрстку индустрия делает уже давно, но каждый раз в итоге пользователю приходиться изучать язык системы, просто другой.

Сейчас наблюдаются две перемены. Первая в том, что точкой входа в сценарий впервые становится жизненная ситуация пользователя, описанная его словами. Вторая в том, что единицей работы дизайнера становится правило, исполняемое в миллионах сгенерированных экранов. Отсюда термин «человекоцентричность», который так часто звучит рядом с GenUI, и трактовать его стоит буквально.

Мы прошли долгий путь от пересылки ТЗ в Word по электронной почте до автоматической генерации документации нейросетями прямо из Merge Request разработчика. Зачастую это происходит вообще без участия аналитика вплоть до этапа итогового ревью. Но делает ли автоматизация нашу документацию лучше?

В этой статье я хочу оглянуться на эволюцию того, как мы вели проектную документацию, обсудить одну неочевидную проблему работы с ИИ, о которой мало кто задумывается, и показать, как с этим бороться. А в конце я поделюсь полезными материалами — примером репозитория документации для двух подходов (классический водопад с элементами канбана и чистый скрам) с готовым ИИ‑скиллом для анализа изменений в коде.

Я пишу d9c, терминальный менеджер Docker для удалённых серверов, и однажды заметил, что через него к моим серверам ходит уже не только я, но и Claude Code. Таблицы для людей агенту не подходят. Ему нужен JSON, ограничение на объём вывода, чёткая граница между «посмотреть» и «сломать» и человек, который подтверждает удаление. Рассказываю, как сделал для агентов CLI-режим, MCP-сервер и десять skills, почему инструментов двенадцать, а не сорок, и как агент всё-таки удалил стейджинг, не спросив меня, хотя задумано было ровно наоборот.

В RAG недостаточно найти документы на нужную тему: они должны содержать сведения, из которых можно обосновать ответ. Разберём три способа исследовать эту границу — от внешнего оценщика контекста до анализа активаций модели и испытаний на противоречивых свидетельствах.

Про N+1 в Laravel обычно пишут три строки про with() и расходятся. Я собрал небольшой стенд на Laravel 13 и SQLite, воспроизвёл проблему, посчитал запросы для каждого способа лечения и проверил, что «не ловится» режимом запрета ленивой загрузки. Отдельно разобрал места, где eager loading не помогает или сам создаёт нагрузку. Все числа в статье получены на этом стенде на искусственных данных.

Разработка большой фичи с нуля часто начинается обманчиво легко. Заказчик объяснил идею, команда обсудила экраны, разработчики примерно представляют архитектуру. Можно приступать. Но стоит перейти от общего замысла к конкретному поведению, как появляются вопросы, на которые у каждого участника свой ответ.

Возьмём веб-систему бронирования общего оборудования. Сотрудник выбирает проектор и время, подтверждает бронь, при необходимости отменяет её. Звучит как несколько форм и CRUD. Иллюзия простоты исчезает, когда два человека одновременно бронируют один проектор, временный резерв зависает навсегда, а отменённая заявка продолжает занимать время в календаре.

Разберём, как пройти путь от такой идеи до реализации через LLM: сначала сделать правила видимыми, затем согласовать модель и контракты, после этого передавать агенту небольшие задачи. Это учебный пример, а не отчёт о внедрении или обещание определённого ускорения.

23:14. Ночная смена в SOC — центре мониторинга, где аналитики круглосуточно разбирают сигналы о возможных атаках. Аналитик смотрит в экран шестой час. За смену пришло больше 400 алертов, первые полсотни оказались ложными. Он это понял быстро, а система — нет: система продолжает присылать предупреждения с той же частотой и с той же пометкой «высокая важность». К 340 алерту рука тянется к кнопке «Закрыть» раньше, чем глаза дочитывают текст. На 388 аналитик пропускает реальную атаку.

Разбор инцидента займет неделю, а то и больше. Вывод будет стандартный: человеческий фактор. Аналитик не среагировал, значит, нужно усилить контроль, дописать регламенты, провести обучение.

Никто не посмотрит на экран, перед которым аналитик просидел шесть часов.

Написала аналитику по результатам тестирования трех вузовских ИИ-детекторов на академических текстах с известным происхождением. Один и тот же текст оценивается разными системами детектирования от нуля до шестидесяти процентов ИИ, а показания одной системы меняются на треть за полтора месяца. Предлагаю обсудить более эффективный способ определения авторства, чем тот, что применяется сейчас.

Привет, Хабр! С вами команда Russtech — разработчики IT-решений ведущего российского оператора рекламы вне дома Russ (входит в RWB).

В этой статье мы детально разберем процесс автоматизации подбора рекламных поверхностей — и объясним, какую пользу это дает. Вы узнаете о различных алгоритмах формирования рекламных кампаний, особенностях составления адресной программы с учетом локации, а также о том, как выбор метода расчета расстояния между объектом рекламодателя и рекламной конструкцией зависит от конкретного сценария медиапланирования. Для удобства объекты рекламодателя будем называть объекты POI (Points Of Interest, т. е. «точки интереса»). К ним будут относиться магазины, офисы продаж, пункты выдачи заказов, сервисные центры и другие локации, куда рекламодатель планирует привести свою целевую аудиторию.

Для экспериментов с ИИ в AppSec необязательно покупать облачную подписку. Модель можно запустить на рабочей станции, связать с анализаторами кода и поручить ей часть исследования. Открытые инструменты-обвязки позволяют настраивать такую работу под своё приложение. Таким образом, у команды появляется выбор, какие данные передавать модели, где их обрабатывать и насколько самостоятельной делать проверку.

Впрочем, установить модель заметно проще, чем понять, какую работу ей стоит доверить и как её организовать. Разобрать сообщение сканера, восстановить путь пользовательских данных или провести многошаговое исследование приложения – это всё задачи разного масштаба. Если сразу поручить небольшой локальной модели весь аудит, то по результату такого эксперимента будет трудно судить, какие отдельные задачи она способна решать.

Поиск подходящих задач связан и с организацией проверки. Открытые инструменты позволяют менять её под своё приложение и понимать, какие решения повлияли на результат. Постепенно у команды складывается собственная методика работы с ИИ, которую можно уточнять и применять в следующих проектах.

В этой статье мы сначала проследим, как появились эти возможности, а затем рассмотрим локальные сценарии AppSec и последствия свободного выбора моделей и инструментов.

Меня зовут Настя, я Data Scientist и TeamLead. Сегодня хочу рассказать про вредную занозу, которая засела у меня в голове и далее я не могла это игнорировать.

Сейчас я читаю книгу Себастьяна Рашки «Строим LLM с нуля». Читаю по-взрослому: глава за главой, с открытым Jupyter рядом и кружкой кофе (не первой). И на разделе 2.8 про позиционные эмбеддинги я встала. Прямо как вкопанная.

Причём там не сложно! В книге это буквально три строчки кода: есть таблица эмбеддингов слов, есть таблица эмбеддингов позиций, складываем — и вперёд, к attention. В других учебниках и статьях то же самое: «просто прибавим вектор позиции той же размерности». Ну понятно же? Понятно. Только в голове вместо ясности почему-то остался список вопросов:

Один фишинговый документ, несколько событий в SIEM и подозрительный met.exe. На примере заданий Standoff Defend в очередной раз разберём, как по логам восстановить цепочку атаки: от открытия письма до дампа LSASS.

Немного аналитики, практических запросов и рассуждений в процессе расследования :)

24 ноября приглашаем вас на вебинар, где мы на практике разберем, как эффективно работать с облачной платформой. В прямом эфире мы создадим профиль компании в личном кабинете и на реальных примерах покажем, как облако помогает решать бизнес‑задачи «здесь и сейчас».

Особенность формата:

Вы — главный режиссер! С помощью онлайн-опросов и чата для вопросов вы определяете, какие темы разобрать подробнее. Мы адаптируем демонстрацию под ваши запросы в реальном времени.

Мы шаг за шагом покажем:

- Как быстро начать работу в облаке.

- Какие инструменты экономят время и деньги.

- Как разворачивать виртуальные машины.

- Как подключать любой из 45+ сервисов в несколько кликов.

- Как безопасно масштабировать бизнес.

Привет! Это команда AI VK. В конце января мы рассказали про Discovery-платформу — единый инфраструктурный слой для рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах VK. Тогда разобрали её устройство, а теперь расскажем, что улучшили за последние месяцы — от запуска Discovery Portal до оптимизации инфраструктуры — и как эти изменения повлияли на продукты. 

Он берёт токены в JSON и собирает из них тему Tailwind CSS. Светлая и тёмная тема собираются из тех же файлов.

Пакет пригодится, если у вас уже есть токены, но переходить на Tailwind не хочется из-за того, что тему придётся вести отдельно. Или если вы уже на Tailwind и хотите выгружать переменные из Figma и сразу получать тему.

GitHub показывает звёзды и форки, но не показывает, сколько раз скачали файлы из релизов. Цифра есть в API, поле download_count у каждого ассета. Я захотел видеть её сразу по всем своим проектам, да ещё с историей, и написал утилиту. Ниже — как она устроена и на что я налетел.

Я давно люблю и слежу за миром Open Source. Но у Гитхаба есть огромная проблема: интересные, самобытные проекты часто теряются и не получают заслуженного хайпа, если у их создателя нет прокачанного Твиттера или связей. В то же время на главную страницу трендов регулярно выходят гиганты, за которыми стоят корпорации.

Вторая боль — входной барьер для обычных людей. Обычный дизайнер, маркетолог или копирайтер, придя на GitHub за бесплатной программой, впадает в ступор. Где тут кнопка «Скачать»? Что такое ветки, коммиты и релизы? Куда нажимать, чтобы оно просто запустилось?

Настоящая Памятка составлена для писателей и текстовиков, панически боящихся обвинений в порочных связях с искусственным интеллектом, именуемым также ИИ.

Ее необходимо изучить. Внедрить. Эффект гарантирован.

Я много ездил по конференциям и митапам и для каждого события создавал свой чат. Так за несколько лет у меня собралась сетка из 20 Telegram-чатов, в которых 11 117 участников. В статье рассказываю, зачем дробить аудиторию по странам, как я автоматизировал рассылку через Claude Code и как делать это дешевле

EvaTeam обновила ИТ-конвейер разработки полного цикла EvaDev до версии 2.34 «Саратов». В EvaProject улучшили рабочее пространство пользователей, повысили производительность системы и расширили возможности корпоративного администрирования. Ключевое обновление EvaGantt — автоматическое выравнивание ресурсов, которое помогает корректировать проектный график с учётом доступной загрузки. В EvaTest обновили автоматическую синхронизацию тест-кейсов и организацию тест-планов. В EvaWiki появился новый макрос «PDF-файл» для просмотра документов внутри страницы, расширены возможности макросов для работы со структурированными данными, а также обновлен импорт и экспорт документов. В EvaServiceDesk улучшили навигацию по порталу обращений и расширили возможности управления доступом к корпоративным активам. Больше обновлений — в нашем release-notes.

Когда ко мне на участок приехал бетоновоз, выяснилось, что низко висящие кабели мешают проезду. До этого кабельная «паутина» на столбах раздражала меня в основном своим внешним видом, но теперь появилась вполне практическая проблема.

В своё время я работал у небольшого регионального интернет‑провайдера, поэтому решил разобраться, откуда на улицах частного сектора берутся десятки проводов и что с ними вообще можно сделать.

В процессе изучил существующие технологии организации воздушных оптических линий, способы навивки и жгутирования кабелей, требования к их размещению на опорах ЛЭП. А заодно обратился к провайдерам, чьи линии проходят возле моего дома, с просьбой привести их в порядок.

Ответов пока нет. Но способы решения проблемы, как оказалось, существуют — и некоторые из них весьма интересные.

Лента обновляется каждую секунду, а нужная статья пятилетней давности уже не открывается. Вместо неё — ошибка, рекламная страница или совсем другой текст. Новых публикаций становится больше, но это не гарантирует ни полезного чтения, ни сохранности того, что мы когда-то решили запомнить.

В колонке WIRED журналист Майлз Кли предлагает радикальный ответ: позволить привычному интернету умереть. Его отправная точка — книга журналиста и технолога Джона Веста The Internet Will Die, and So Will You: On Learning to Live in Our Digital Age — «Интернет умрёт, и вы тоже: как научиться жить в цифровую эпоху».

Доброго времени суток, дорогие читатели. Этот вопрос мучает меня уже на протяжении двух недель — с того момента, как я вернулся в шахматы и решил заглянуть в топ-100 FIDE. К своему удивлению, я не обнаружил там ни одной женщины. Меня очень заинтересовала эта тема, и я решил начать свой писательский‑научный путь.
В ней я подробно разберу, почему людей с выдающимися достижениями в науке, спорте и искусстве среди мужчин статистически больше, если сравнивать их с общим объемом открытий человечества. В ходе аргументации я буду опираться на сухие научные концепции и факты, которые продемонстрируют ответ на данный вопрос абсолютно без моего вмешательства и оценочного суждения.

Привет, Хабр!

Кто нибудь уже получал такие письма счастья? Причина - страна, оно и понятно, я вообще почитал что они начали массово банить за подключение через VPN и даже не разбираются что стоит за этим туннелем. Китай много так же банят. Я активно пользовался (около 5 часов в сутки) больше года активно и тут еще сгорела подписка за 100$.

Деньги - это неприятно, конечно... Но для меня более важно: проекты, переписки, решения, объяснения, почему мы выбрали именно такой вариант, где уже обкакались. Конкретный объем контекста меня в широком смысле: и работы, и личных вопросов.

IT драма с элементами комедии

Фриланс манит свободой — к черту офис! Теперь ты сам себе начальник! Однако свобода эта обманчива. Вот вроде сидишь ты, работаешь дома, тебе тепло и сухо, и начальства над тобой нет, и никто не мешает, ты один... совсем один. И отвечаешь за все ты. А время уже далеко за полночь, А код выкидывает исключения, а Django ORM отказывается вывозить нагрузку, а все варианты архитектуры сулят скорее минусы, а таймер биржи неумолимо тикает. Тик‑тик‑тик... И нужно уже что‑то решать, но помочь некому — психов нет.

Привет, Хабр! Хотелось бы начать статью с такого вопроса: кто из нас еще не использовал чат ассистентов в своей работе и повседневной жизни? Вот и мы, команда Джеймикс, постоянно используем ИИ-агентов и ассистентов в своей рутине. Кто с нами не знаком — мы (Джеймикс, Jmix) open-source  платформа с ИИ-инструментами для стандартизации разработки корпоративных приложений на Java. И так уж вышло, что у нас есть потребность в постоянной поддержке нашего сообщества в эксплуатации и разработке на нашей же технологии. На это мы постоянно выделяли одного разработчика-дежурного, который отвечал на все вопросы наших клиентов. Понимаете куда ведет это повествование? Конечно же, как только появились языковые модели, которые научились сносно отвечать на технические темы — сразу же возникла идея о делегировании самых базовых и простых вопросов ИИ. Ну и, конечно же, мы на поезде хайпа еще в конце 2023-го года создали собственного ИИ-ассистента на базе ChatGPT 4, который отвечал на темы, связанные только с платформой Джеймикса.

Время шло, мы вводили небольшие продуктовые изменения и наш ассистент стал что-то вроде системы индексатора и поисковика для мозга-нейросети. Нас устраивала точность ответов нашего ассистента — но был нюанс. Индексатор-поисковик был нужен еще для внешних агентов, которые вызывали его через отдельный MCP — и тут было больше подводных камней.

И вот прошло 3 года, и мы решили задать вопрос с подвохом (ну бывает же такое, когда хочется спросить что-то каверзное у ИИ). Звучал вопрос так: “какое значение repeatCount заставит таймер сработать пять раз”. Ассистент уверенно выдал готовый XML, хотя такого атрибута в Jmix нет. Чтобы ИИ-ассистент отвечал точнее, мы перестроили поиск. 

Я замерила 170 IT-каналов с вакансиями в Telegram по открытым данным. В каналах больше 50 тысяч подписчиков пост видит каждый двадцатый, в нишевых до 5 тысяч каждый шестой. Внутри: как проверить канал за 10 секунд, таблица по 15 стекам, 20 самых живых каналов и признаки мошенников

Видеоигры для ребенка могут быть дорогим хобби – нужно купить приставку или мощный компьютер, тратить деньги и время на походы в клуб, покупать внутриигровую валюту и предметы. 

Но для единиц такое хобби может превратиться в работу, приносящую существенный доход. Это касается побед на киберспортивных турнирах (у кого-то они исчисляются миллионами долларов), разработки собственных игр и стриминга. 

Собрал несколько примеров школьников, которые добились успеха на этом поприще. 

Дисклеймер – статья сделана точно не для того, чтобы кто-то бросил учебу!