В статье описаны результаты, которые получил в поисках ответа на вопрос "можно ли решать реальные задачи диагностики и исправления проблем инфраструктуры на слабом MacBook в агентском режиме (да, но)".

Обзор серверного ускорителя NVIDIA Tesla V100 16 Gb в корпусе от RTX 4090: Часть 2 — тестирование в бенчмарках и играх

Navisworks хорошо находит BIM‑коллизии, а Revit — инструмент для исправления. Но между ними часто остаётся хаос: XML и HTML‑отчёты, Excel, переписки, ручной поиск ID и вопросы руководителей в стиле «ну как там с коллизиями?».

Я расскажу, как из этой боли вырос внутренний web‑сервис Clash Analytics: импорт XML‑отчётов Navisworks, аналитика по проектам, история коллизий, статусы, комментарии, назначение отделам и локальный Revit Bridge, который открывает проблемное место в модели за один клик.

В последнее время все чаще звучат идеи — что капча переоценена, и что развитие ИИ технологий медленно но верно убивает индустрию сервисов распознавания капчи.

«Нейросеть научилась решать капчу лучше человека», «сервисы распознавания капчи все», «ИИ решает капчу быстрее человека» и так далее в том же духе. А давайте разберемся в этом чуть глубже — есть ощущение, что не все так однозначно, как кажется на первый взгляд.

Нагрузочное тестирование — одна из самых избегаемых тем, когда речь заходит о контроле качества ПО. Корпорации, конечно, не обходят его стороной, но если говорить о продуктах меньшего масштаба, то нагрузочное тестирование часто пропускается. Команда (и, в целом, справедливо) полагает, что продукт справится с нагрузкой — на малых объёмах это обычно прокатывает. А потом внезапно наступает день, когда пользователей стало больше, а система не готова.

Почему команды не тащат нагрузку в релизный цикл? Потому что это чаще всего просто не окупается: нужно выбрать движок, описать сценарий, гонять тесты вручную или тратить время на создание собственной обвязки для встраивания в CI, придумать критерии качества и анализировать результаты. Всё это занимает значительное время, а на короткой дистанции часто оказывается оверинжинирингом. Но если формирование требований упростить концептуально невозможно, то всё остальное вполне можно собрать в переиспользуемый инструмент, позволяющий командам легко интегрировать нагрузочное тестирование и регрессионный анализ в свой процесс доставки.

В CI/CD мы хотели простую штуку: на каждый PR запускать короткий перф‑смоук и получать ответ уровня «PASS / WARNING / DEGRADATION», а не 15 минут медитировать над CSV и тратить ценное время на анализ, который, вероятно, не пригодится в ближайшей перспективе.

Миф о том, что с ИИ можно собрать полноценный проект за вечер без опыта, звучит красиво только в теории. На примере футбольного менеджера рассказываю, почему даже с опытом в разработке и активным использованием ИИ путь до живой системы занял почти год: из-за архитектуры, механик, дизайна, ассетов и постоянной ручной сборки продукта.

Эта статья простым и понятным языком объясняет, что такое спрайты и как с ними работать. Всё с пояснениями к коду и необходимыми деталями

У больших языковых моделей есть неприятное свойство: снаружи ответ может выглядеть одинаково уверенно и тогда, когда модель действительно «собрала» правильную причинную цепочку, и тогда, когда она просто выдала правдоподобный текст. Классические способы оценки неопределённости — энтропия распределения токенов, калибровка, ансамбли, conformal prediction — полезны, но обычно смотрят на модель как на чёрный ящик.

В этой статье я разберу другой подход: попробовать оценивать неопределённость не только по выходу модели, а по внутренней согласованности активной цепи трансформера. Речь пойдёт о метрике EICS — Effective Information Consistency Score. Идея в том, чтобы за один прямой проход получить численную оценку того, насколько найденная трансформерная цепь ведёт себя согласованно и насколько её макроуровневое описание действительно несёт интегрированную информацию.

Статья основана на исследовательской работе об оценке неопределённости в трансформерных цепях на основе согласованности эффективной информации. Здесь я намеренно смягчил академическую подачу, оставив интуицию, формулы, алгоритм и практические ограничения.

LLM генерирует ответ за две секунды, но говорит «эта задача займёт две недели». За этой странностью — что-то более глубокое, чем просто эхо обучающих данных: у языковой модели вообще нет того, что мы называем временем. Первая статья из цикла о совместном мышлении человека и LLM.

Привет! Я Никита, инженер системного проектирования в компании Передовые Платежные Решения. Расскажу, как мы использовали единый идентификатор через службу каталогов Active Directory (AD), и стали точно определять, кому из сотрудников принадлежит звонок. Независимо от того, из какой телефонии он исходит.

Наш опыт может быть полезен архитекторам, инженерам и техническим лидерам команд, которым предстоит интеграция разнородных систем телефонии.

Обычно те, кто выбирает направление разработки в IT, идут учить Python, Java или JavaScript. 1С в этот список не попадает: платформа и профессия, связанные с ней, часто воспринимаются менее «модными», хотя по сложности и масштабу задач это не всегда справедливо.

Но в 2026 году есть несколько обстоятельств, которые влияют на восприятие 1С. На российском рынке у 1С очень сильные позиции, особенно в учёте и ERP (Enterprise Resource Planning — система планирования ресурсов предприятия). Зарплаты 1С-специалистов в 2025–2026 годах заметно выросли, а на уровнях мидл и сеньор они стали сопоставимы с доходами в других популярных IT-направлениях. 

В этой статье мы делаем честный обзор того, как сегодня обстоят дела в 1С-разработке, какие преимущества и недостатки есть у этого направления и стоит ли учиться на программиста 1С.

Ракету не отправляют в космос только потому, что её двигатель и насос успешно прошли стендовые испытания по отдельности. Перед стартом инженеры рассчитывают траекторию, моделируют режимы работы и анализируют сценарии отказов. Расчёт не заменяет реальные тесты, но задаёт для них осмысленную рамку.

В софте всё обычно иначе. Распределённый пользовательский путь — например, оформление заказа — собирается из десятков микросервисов, баз и очередей. Разработчики добавляют новую зависимость, видят зелёные тесты, проверяют локальные метрики и выкатывают релиз. Считается, что если при сбое что-то пойдёт не так, настроенная система наблюдаемости обязательно это покажет.

Она, конечно, покажет. Но почему при проектировании микросервисов мы так спокойно относимся к тому, что узнаём о хрупкости архитектуры в основном по факту инцидента?

Эта статья о том, как получить грубый расчёт деградации системы ещё до релиза. Без отказа от хаос-инжиниринга или мониторинга, а как шаг перед ними. Я расскажу о двух экспериментах, в которых топологическая модель автоматически извлекалась из распределённых трейсов, после чего на ней просчитывались сценарии отказов методом Монте-Карло. Результаты моделирования я затем сравнивал с реальными инъекциями отказов на стендах DeathStarBench и OpenTelemetry Demo.

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя выдалась насыщенной: ОАЭ хотят перевести половину госуслуг на ИИ-агентов, Anthropic внедряют Claude в Adobe, Blender и Ableton и другие сервисы. ElevenLabs строит AI-Spotify с ремиксами, пока компании внезапно выясняют, что нейронки не всегда дешевле людей.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Проблемы, возникающие при использовании IPv6 дома и один из способов их решения.

Как известно, LLM - это машина, которая видела весь Интернет и много чего запомнила. Задавая ей правильные вопросы можно получать “правильные” ответы. Широта и универсальность таких способностей дает возможность ставить новые универсальные задачи и получать общее решение таких задач. Рассмотрим универсальную задачу “обоснованного выбора лучшего решения из двух вариантов” и приведем примеры решения этой задачи в совершенно разных областях: от проблемы выбора антисептика для бытовой обработки небольшой раны у ребёнка до выбора лучшей стратегии для снижения углеродных выбросов в крупном городе

В этой статье расмотрим как создавать типы используя Reflection.Emit и реализовывать методы через Expression Trees

Кто сказал, что верстальщики умерли в 2016-м? В 2026-м они востребованы как никогда.

Кто же знал, что мои же слова вернутся ко мне спустя десять лет.
В 2016 году, работая наставником в html academy, я регулярно говорил студентам: «Учите JavaScript и фреймворки, чистых верстальщиков скоро не будет».
Спустя 10 лет я до сих пор провожу собеседования на позицию HTML/CSS Developer (да, именно так называется роль даже в 2026 году).

Развернём нагрузочное тестирование на своих мощностях. Без ДД (долго, дорого). k6, VPS, сценарий на JavaScript, метрики в Grafana Cloud. Полчаса на настройку и встраивание в CI/CD. Для тестировщиков, разработчиков и всех, у кого есть пет-проекты.

Ниже проанализированы различные архитектуры кода — TDD (разработка через тестирование), OOP (объектно-ориентированное программирование, ООП), FP (функциональное программирование, ФП), MVC (модель-представление-контроллер), MVVM (модель-представление-модель представления), микросервисы, событийно-ориентированная архитектура, CQRS (раздельная обработка команд и запросов), гексагональная архитектура, разработка через поведение (BDD), предметно-ориентированное проектирование (DDD). Они отсортированы по показателю прикладной полезности в условиях, когда программирует не человек, а агент.

Google Sheet Cold Email Outreach with AI — это полностью бесплатная (кроме API-ключей) система автоматического поиска клиентов, анализа сайтов и персонализированной рассылки, работающая прямо из Google Таблиц.

iceberg и его философия metadata расскажем почему iceberg эффективно выполняет запросы и прост в управлении данными благодаря своей metadata

Мы в Beeline Cloud собрали для вас подборку открытых руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов: что собой представляют подходы TF-IDF и Word2vec, какие нюансы стоит учитывать, используя косинусное сходство для семантического поиска, а также чем различаются алгоритмы векторизации — показательно на схемах.

У кого на сервере крутится Xray, рано или поздно сталкивается с ошибками вerror.log: обрывы, таймауты, несовпадение SNI, исчерпанные попытки переподключения и прочая диагностика. Смотреть «хвостом» в консоли можно, но это плохо масштабируется: хочется понимать причины, динамику, кто к нам ломится — и желательно без тяжёлого стека вроде ELK на домашней VPS.

Я собрал XrayPulse — небольшой дашборд под эту задачу и залил на github, чтобы ими могли воспользоваться другие. В статье подробнее расскажу, что именно он делает, из чего состоит и какие решения мне кажутся стоящими внимания.

Сегодня беспилотником, будь он наземный, плавающий и тем более летающий, никого не удивить. А вот в 1986-ом, когда случилась авария на ЧАЭС, дроны были многим в диковинку и работали они в основном в космосе и в разведке. Сложность ликвидации катастрофы заставили советское руководство обратить своё внимание на НРТК — наземные робототехнические комплексы. Они более устойчивы для радиации, чем люди, могут работать на износ в режиме камикадзе и банально могут тащить больше груза. Ныне, в век активного развития беспилотных технологий и на войне, и на гражданке, конструкции 80-х гг. могут казаться чем-то динозавроподобным, но тогда это было первое полномасштабное применения роботов в мирных целях.

Второе начало термодинамики гласит: энтропия замкнутой системы не убывает. Любой сложный порядок — будь то живая клетка или работающий двигатель — это локально пониженная энтропия. Чтобы поддерживать такой порядок, его нельзя просто «сохранять»: необратимые процессы деградации идут постоянно и самопроизвольно. Порядок требует непрерывного восстановления.

Но восстановление порядка означает локальное уменьшение энтропии — а это возможно лишь в том случае, если система открыта: избыточная энтропия сбрасывается вовне. Жизнь и работоспособность машин существуют не вопреки термодинамике, а благодаря постоянному потоку: на входе — вещество и энергия с низкой энтропией, на выходе — отходы с высокой. Перекройте вход — система умрёт от голода. Но точно так же она умрёт, если перекрыть выход.

Двигатель внутреннего сгорания остановится не только без бензина, но и если закупорить выхлопную трубу. Человек погибает не только от жажды, но и от невозможности вывести продукты обмена веществ.

Когда-то в далеком 1968 году Филип К. Дик задавался вопросом: «Мечтают ли андроиды об электрических овцах?» Способны ли машины переживать, желать и видеть сны? Хоть сегодняшние «андроиды» и несколько иные, чем в произведении, вопрос до сих остается актуальным. Только слегка сместился фокус: не «мечтают ли», а «снятся ли им цифровые овцы»? Существует ли у нейросетей аналог фазы медленного сна, перерабатывают ли они данные «во сне» и, главное, способны ли «видеть сны»? 

Наука и инженерия уже потихоньку начинают отвечать на эти вопросы. Конечно же, не философски, а технически. В этой статье я расскажу, что известно о «сне» и «сновидениях» искусственного интеллекта в 2026 году и как исследования человеческого мозга помогают инженерам решать проблемы нейросетей.  

Когда я начал разбираться, чем в open source можно закрыть задачу ASOC / Vulnerability Management, выбор оказался довольно грустным. По сути единственный известный вариант это DefectDojo. Сам я его в production не тащил, но от коллег регулярно слышал одну и ту же боль: на больших объёмах findings он начинает захлёбываться, в UI быстро не хочется заходить, а аналогов с человеческим интерфейсом и БДУ ФСТЭК «из коробки» в open source я просто не нашёл. Так и появилась моя ASOC-платформа: Go + PostgreSQL + Redis Streams + React, развёртывание одной командой docker compose up, миллион findings без тормозов (почти), обогащение из 7 источников, формула приоритизации, которая учитывает не только CVSS, но ещё EPSS, CISA KEV и БДУ ФСТЭК. В статье расскажу про архитектурные решения, грабли и почему я выкинул ORM ещё до первой строчки SQL.

Это не статья про готовый коммерческий продукт и не пиар-релиз. Скорее разбор того, как и почему был спроектирован Red Lycoris, open source платформа для централизованного хранения, дедупликации, обогащения и приоритизации уязвимостей. Я делаю её один, и если кому-то она пригодится, буду только рад. Если найдёте, где я ошибся в архитектуре, буду рад вдвойне.

Совсем недавно Илон Маск ввёл в бывшем «Твиттере» автоматический перевод твитов. Намерение благое, но кажется, что мир не готов был к такому повороту событий: оказывается, нынешнее поколение японцев вообще не готово к пиратству и крайне осуждают его. Правда, делают они это в весьма комичной форме. Но почему сложилось так, что японцы негативно относятся к пиратству, в то время как на Западе — совсем иное отношение к данному феномену?

Я решил проверить, на что способен мой старый компьютер с Radeon RX 580 под управлением Fedora. В этой статье я пошагово разберу, как завести современный ИИ-стек (Ollama, n8n, Open WebUI) через Vulkan без боли с ROCm, и почему 15-35 токенов в секунду на железе 2017 года — это реальность, доступная каждому.

Majestic Labs — небольшая команда, о которой мало кто слышал до ноября прошлого года. В мае 2026 они анонсировали серверную ИИ-платформу Prometheus. Задача, которую взялась решать компания, хорошо знакома всем, кто разворачивал инференс больших моделей. Вычислительные блоки простаивают, пока ждут данные из памяти. Чем крупнее модель, тем острее эта проблема — и тем сложнее и дороже обойти ее в «традиционных» GPU. Что предлагает стартап и что это за устройство, которое согласно громкому заявлению заменяет целую стойку?

Arduino для слабаков: как я собрал дешифратор Морзе на чистой логике и не сошел с ума.

Увидел в интернете интересное устройство "Карта Морзе". Удобный брелок для занятия в свободное время, понимания и изучения работы алфавита. Такое простое устройство на микроконтроллере, но как его собрать во время апокалипсиса на железе, которое можно найти под рукой.

Помните тот момент, ĸогда вы отĸрываете свой собственный проеĸт, ĸоторый не трогали пару месяцев, и не понимаете, где что лежит? А если ĸ проеĸту подĸлючается новый разработчиĸ, первые две недели он просто бродит по папĸам в попытĸах понять логиĸу автора.

React дал нам невероятную свободу: фунĸциональные ĸомпоненты с хуĸами, состояние в Redux, Context, MobX, Zustand или useState, запросы где угодно и ĸаĸ угодно. Но эта свобода имеет обратную сторону — отсутствие стандартов.

Каждый разработчиĸ пишет «по‑своему». В одном проеĸте мирно сосуществуют устаревшие подходы с современными, запросы ĸ API разбросаны по всему ĸоду, а состояние приложения напоминает спагетти. Проходит полгода, и даже автор ĸода с трудом объясняет, почему все устроено именно таĸ.

Знакомо?

Существует архитеĸтура, ĸоторая решает эти проблемы. Она называется Bulletproof React. Это не очередной шаблон или стартовый boilerplate. Это философия и набор лучших праĸтиĸ для создания production‑ready приложений, ĸоторые не превращаются в хаос через месяц разработĸи. В этой статье я постараюсь разобрать эту архитеĸтуру детально: от струĸтуры директорий до тестирования и безопасности. Данный материал будет полезен и новичĸам, ĸоторые тольĸо начинают задумываться об архитеĸтуре, и опытным разработчиĸам, ищущим проверенные решения.

Вот гляжу я на свою трёхцветную кошку и, помимо умиления, чувствую любопытство относительно её чудного окраса. Кажется, ткни лениво пальцем в крутящийся глобус и попадёшь в страну, где эти кошки (в ~99,97% случаев — самки) считаются символом, вестником, а то и уполномоченными за счастье, удачу и богатство.

Лет 6 назад я нашёл такой подарок буквально у себя на пороге. Вот и настоятель буддийского храма Готокудзи в 1615 году просто приютил трёхцветного кота (в отличие от кошек, очень редкий покемон), а потом пожаловался ему на то, что дела в храме, тащемто, идут плачевно, но это, конечно, не его — кота — вина и проблема.

За несколько лет количество заявок на регистрацию брендов, где есть аббревиатура «AI», слова «нейросеть» или «искусственный интеллект», выросло в разы. Эта тенденция отражает желание компаний подчеркнуть свою инновационность и технологичность. Рассказываем в нашей статье, как хайп вокруг искусственного интеллекта добрался до товарных знаков. И что такое «ГаляGPT».

Я делаю мессенджер ONEMIX на React Native. К моменту, когда я начал писать этот пост, в нём уже больше десятка экранов, групповые WebRTC-звонки через LiveKit, E2E на Double Ratchet + Sealed Sender, push-нотификации с cold-start навигацией и десктоп-версия на Electron. Но самым важным куском, который определяет ощущение от приложения, оказался не звук и не видео. А то, насколько быстро открывается чат.

Если вы хоть раз делали список сообщений на React Native, вы знаете эту боль: открыл чат — пустой экран на 200–800 мс, потом подгрузка, потом скачок при докрутке наверх. В Telegram такого не бывает: открыл — мгновенно увидел последние сообщения, прокрутил наверх — никаких пустот, история идёт сплошной лентой.

Я разбирался с этим несколько месяцев. В итоге пришёл к трёхуровневой архитектуре кэша, которую и хочу разобрать. Это не теория — это код, который сейчас работает в продакшне. Покажу как реализовано, какие были тупики и какие решения оказались критичными.

Создай свое собственное судоку – одна из интересных головоломок игры MIT Mystery Hunt 2014 года. Головоломка представляла собой пустое поле судоку, к которому прилагались 4 набора подсказок. Первые 3 набора были необходимы для того, чтобы вписать в пустое поле исходные цифры головоломки: они относились к секторам, строкам и столбцам поля соответственно. Последний набор относился к цифрам поля и служил для получения ответа на задание после решения судоку.

Многие из нас никогда не задумывались о том, что у нас есть два вида капитала.

Первый - финансы. Все что можно посчитать. Акции, квартира, деньги на счете.

Второй - человеческий. Все то, что вы можете заработать в будущем благодаря вашим навыкам, связям и скилам. 

Самое удивительное, что многие не понимают величину своего человеческого капитала, ведь он в разы больше их собственного финансового!

Например, если вам 25 лет , вы зарабатываете 100 000 и ваш капитал - сэкономленный миллион рублей, то к 65 годам, за 40 лет к вам в руки придет 48 миллионов! 
(Без учета роста доходов и инфляции, но допустим рост будет покрывать инфляцию).

И вот, ваши знания, олимпиады, оконченный ВУЗ к 25 годам это не 1 миллион сэкономленных средств, а 48 миллионов! В 50 раз больше!

Кстати, именно поэтому, на зарубежных производствах очень трепетно относятся к предотвращению производственных травм. Ведь "леваки" понимают, человек выпавший из процесса не принесет денег в общество. И выгоднее сделать так, чтобы человек не травмировался и работал долго, и платил налоги. Шутки шутками, но молодцы.

Возвращаемся к капиталу. Допустим свободные средства будут появляться, но как и куда их направлять? Когда мы, разработчики, инженеры и в целом "бело-синие" воротнички начинаем входить в средний класс, у нас появляется возможность не только позволить себе базовые блага, но и что-то откладывать. Многие мои коллеги делают максимально простые вещи, айтишная ипотека в бетон, или депозит или просто переводить в стейблкойны и хранить на MetaMask. Честно, ни один из способов мне не кажется верным для полного направления свободных средств. Часто, наши коллеги, говорят, что инвестиции это сложно, а там где сложно - есть риск потерять средства, и не хотят в это вникать. Я в целом согласен, мы умеем зарабатывать за счет написания кода, чертежей, надо продолжать усиливаться в этом, однако для себя факультативно я стараюсь разбираться в личных финансах.

Самая дорогая ошибка моего B2B SaaS имела ровно одну строчку

Самая дорогая ошибка моего B2B SaaS имела ровно одну строчку: TENANT_ID = “tenant-1” в config.py. Полтора дня поиска бага показали, почему multi-tenant архитектуру нужно закладывать с первого коммита. Разбор трёх архитектурных решений для multi-tenant SaaS в регулируемой отрасли — tenant_id helper, PostgreSQL EXCLUDE USING gist против double-booking, 152-ФЗ как код на FastAPI и SQLAlchemy.