Долгое время мой круг общения почти полностью ограничивался коллегами по работе. Среди них всегда находилось 2-3 человека отличных специалиста с которыми было приятно изредка пообщаться. Этот маленький уютный мирок меня вполне устраивал хотя я и осознавал, что он очень хрупкий. Люди рано или поздно меняют место работы и тогда этот мирок схлопывается.

В то же время за пределами моего микромира всегда был большой мир, где живет множество интересных людей. Однажды я осознал, что повысить шансы на выживание и сделать свою жизнь более насыщенной я смогу только став частью этого мира. В конце концов, люди победили как вид именно благодаря умению кооперироваться. Расширяя круг общения, проще делать то, что кто-то из окружения уже умеет лучше меня. И со временем, с увеличение круга общения, стало возникать понимание того, что вместо ситуации в которой я был ранее и которую можно было назвать «я ищу работу и меня оценивают» ситуация стала превращаться в  «меня рекомендуют и просят помочь».

Как это работает:

Способ, которым я решил расширять круг общения до банального прост – начать активно слушать людей. Настоящее умение слушать - это когда внимание направлено не на себя, а на то, что действительно волнует собеседника.

Долгое время я совершал одну и ту же ошибку: общался с людьми как с функциями. Меня интересовало только то, что человек может сделать для меня, а все остальное казалось досадной помехой, которую приходится терпеть. И вот однажды я представил себе качели-весы: на одной чаше то, что волнует собеседника, а на другой то, что нужно мне от него. И конечно в этой схеме каждый раз собственные мысли собеседника перевешивали мои хотелки.

Привет! Давайте разберёмся, что там накатили в новом мажоре Room. На момент написания актуальная версия — 3.0.0-alpha02, а стабильный релиз обещают где-то к лету.

Если вдруг выпали из контекста: Room — это повсеместно используемая ORM-обёртка над SQLite ранее только для Android, с недавнего времени и для Kotlin Multiplatform.

И у неё вышел 3 мажор! Подробнее внутри.

Мы привыкли, что повтор r в ECDSA — это случайный сбой: плохой генератор, ошибка реализации, повтор nonce. Но что, если за одним repeated-r скрывается целое семейство дефектов (defect-family), которое можно не только обнаружить, но и перенести на другие закрытые ключи?

Представляем закрытую исследовательскую систему — стратификационный анализ ECDSA-подписей на secp256k1. Вместо точечных аномалий мы смотрим на фазовые корпуса подписей, используем торическую геометрию, kNN и перестановочные тесты. Результат:

· Во внешнем корпусе из 30 адресных контекстов и 6257 подписей repeated-r найден только в 1 контексте, межадресных коллизий r — 0. · 58 из 58 контролируемых переносов defect-family с реального адреса-донора на панель реальных адресных целей прошли с полной ECDSA-валидацией реконструированных подписей. · Встроенный publication-safety audit заблокировал открытый bundle, обнаружив 498 проблем (30 критических) — от raw (r,s,z) до восстановленных синтетических k и фрагментов закрытых ключей.

В публичной версии отчёта — только математика, агрегаты и безопасные листинги. Никаких инструкций по эксплуатации. Это продолжение методологии AuditCore, но уже на уровне стратифицированного анализа.

В статье — не просто список инструментов, а как они сочетаются, какие подводные камни ждут при развёртывании, какие цифры можно ожидать по производительности и как обойти ограничения Llama 8B без облачных кредитов.

Продолжение статьи посвященной тому, как цифровая эпоха меняет не только технологии, но и самого человека: труд, свободу выбора, роль творчества и границы ответственности. Это попытка честно посмотреть в будущее без паники и иллюзий — для тех, кто привык не потреблять готовые ответы, а думать.

В очередной раз пытаемся понять: «есть ли место в нашей команде системному аналитику и нужен ли он нам вообще?»

Я долгое время была в отношениях с облачными нейросетями. Это было удобно, даже комфортно. Открыла браузер, написала промпт и через пару секунд получила ответ. Но в последнее время отношения начали давать трещину.

Интернет стал неотъемлемой частью нашей жизни, но в 2026 году мир переживает непростые времена. Ситуация крайне нестабильна, и это вызывает у каждого чувство неуверенности. Возникает закономерный вопрос: а можно ли как-то подстраховаться? Чтобы нейросеть всегда была под рукой, даже когда провайдер решил устроить себе выходной или на телефон пришло очередное оповещение о беспилотной опасности.

Оказалось, что можно. И не просто можно, а вполне себе комфортно.

К 2026 году локальные нейросети доросли до того состояния, когда их действительно имеет смысл использовать. Не как хобби для гиков с тремя видеокартами в башне, а как рабочий инструмент. Они всё ещё требуют некоторых технических знаний (куда без них). Но порог входа заметно снизился.

В этой статье я собрала шесть инструментов, которые работают полностью без интернета. Ну, почти полностью - устанавливать их придётся онлайн, но после этого можно смело отключать Wi-Fi и наслаждаться цифровым суверенитетом.

Приятного прочтения!

Плотность WiFi-точек в городах достигло такой величины, что позволяет развернуть систему массовой слежки за населением с идентификацией всех граждан, кто проходит возле точки доступа, даже если у них нет с собой мобильного телефона. Исследователи из Технического университета Карлсруэ (KIT) опубликовали научную статью с техническим описанием такой системы.

Часть первая.

Я не помню ни дня, когда Azure не работал бы в стрессовых условиях.

Даже во время периодических мероприятий по повышению качества бэклог проблем не уменьшался, а только рос.

Весной и летом 2024 года началась масштабная инициатива по увеличению количества VM, которое мог хостить каждый узел. С точки зрения бизнеса всё было понятно: повышение плотности уже имеющихся серверов гораздо дешевле, чем построение новых дата-центров. Развёртывания Azure на мощностях компании всегда были ограничены шестнадцатью VM на узел. До того года собственные коммерческие облака Microsoft работали максимум с 32 VM, и это всё равно крошечная доля от теоретически поддерживаемых гипервизором 1024 VM.

Цель заключалась в увеличении на 50%, до 48 VM на узел, с перспективой увеличения до 64 в будущем. То, что должно было стать задачей по повышению произвольных ограничений ПО, привело к росту вылетов и инцидентов на 50%. Проблемы масштабировались ровно пропорционально плотности.

Ранее, когда я ещё продолжал работать над планом переработки интерфейса гипервизора для нижней части стека узлов Azure, мы провели исследование с командой Core OS, отвечавшей за другую сторону Hypervisor API. Данные трассировки вызовов показывали, что агенты узлов вместе атаковали гипервизор через интерфейс пользовательского режима WMI, в пике достигая 10 тысяч вызовов в секунду. У команды Hyper-V не было информации о том, какие агенты отвечали за это и почему было необходимо столько вызовов. С нашей стороны тоже никто не мог дать определённого ответа. На этом этапе стало понятно, что проект портирования выгрузки Overlake не будет никогда завершён. Не только из-за описанных выше зависимостей, но и из-за самого динамического поведения стека.

Ещё до споров из-за применения Пентагоном искусственного интеллекта Дарио Амодеи всё активнее нападал на своего бывшего начальника Сэма Альтмана и на курс развития OpenAI — компании, которую они вместе выстроили.табачным компаниям, сознательно сбывающим вредоносный продукт.

В последние месяцы генеральный директор Anthropic в общении с коллегами сравнивал судебную тяжбу между Альтманом и Илоном Маском с борьбой Гитлера и Сталина¹, называл злом пожертвование в $25 миллионов долларов, которое президент OpenAI Грег Брокман направил в протрамповский суперкомитет политических действий², и в речах уподоблял OpenAI и других соперников табачным компаниям, сознательно сбывающим вредоносный продукт.

Платный трафик на лендинг с формой захвата — это почти всегда мусорные заявки. Номер 123, номер 1111111, четыре цифры вместо телефона. Заявка засчитана, деньги за клик списаны, позвонить некому.

Часть людей заполняет форму абы как — случайно, не хотят оставлять настоящий номер, просто проверяют работает ли кнопка. Причина не важна — важно что за каждую такую заявку вы платите как за нормальный лид. Это типичная проблема для любого кто работает с платным трафиком.

Группа полярников отрезана от Большой земли суровой зимой. К ним на станцию пробирается пришелец, замерзший когда-то в антарктических льдах и разбуженный неосторожными исследователями. Кто доживет до весны, а кто станет жертвой инопланетянина?

Впервые этот рассказ экранизировали в 1951 году. Но, конечно, на слуху у всех ремейк, снятый Джоном Карпентером («Хэллоуин», «Побег из Нью-Йорка») в 1982 году. Карпентер с детства любил оригинальный фильм и хотел его модернизировать, чтобы как следует напугать искушенную аудиторию.

Для этого режиссер собрал команду специалистов в самых разных сферах эффектов, и вместе они создали шедевр. Давайте разбираться, как создавали для большого экрана идеальное воплощение паранойи: инопланетное нечто, способное принять любую форму.  

Дисклеймер: «Нечто» — фильм ужасов, поэтому в нем полным-полно весьма отвратительных эффектов, крови и жестокости. Самые визуально неприятные моменты в статье под спойлерами, открывайте на свое усмотрение.

В Ташкенте курсируют около 1 800 активных автобусов на 170 маршрутах. Их GPS-координаты поступают каждые 10 секунд. В сутки это составляет порядка 15 миллионов координатных пингов. Но объём – не самая сложная часть.

Настоящая проблема в том, что отдельный GPS-пинг сам по себе ничего не значит. Координата автобуса на заданной широте/долготе не отвечает на вопросы:

В феврале CEO Anthropic заявил, что не может «по совести» дать Министерству обороны неограниченный доступ к своим ИИ-системам. Через несколько часов администрация Трампа назвала Anthropic риском для цепочки поставок. Ещё через несколько часов Сэм Альтман подписал сделку.

Позже он признал, что это «выглядело оппортунистично и небрежно», но он был 1) нечестен и 2) слишком поздно.

Удаления ChatGPT выросли на 295% в тот же день. Бойкот под названием QuitGPT собрал 2,5 миллиона участников за неделю (4 миллиона на момент написания). Claude стал самым скачиваемым бесплатным приложением в US App Store. Глава робототехники OpenAI публично уволился. Сотни сотрудников подписали открытое письмо в поддержку позиции Anthropic.

Тротуар у офиса OpenAI в Сан-Франциско покрылся граффити: «you suck».

Это движение против OpenAI не убьёт лидерство ChatGPT, но оно разрушит её имидж безвозвратно. Рынок может не заботиться о морали, но он заботится об оптике.

В наши дни соотношение полезного сигнала и шума в информационном пространстве приближается к единице. Иными словами, дезинформации почти столько же, сколько реальных фактов — и отличить одно от другого становится крайне трудно. Эти рекомендации помогут журналистам в условиях нехватки времени распознавать контент, сгенерированный с помощью ИИ. Предложенные семь категорий проверок полезно освоить каждому репортеру.

Я помогаю редакциям бороться с дезинформацией. И вот что меня особенно тревожит: обычная проверка фактов занимает несколько часов или даже дней, а ИИ способен производить фейковый контент за считаные минуты.

(Эта статья является переводом, а обложку мне прислал институтский коллега. По русскому языку Gemini вместе с Nano Banana пока ставим уверенную «двойку»)

Всем привет. Меня зовут Максим, я разработчик в одном из крупных финтехов России. У нас сейчас (наверно, как и у всех) интенсивно вводят ИИ-агенты для написания кода. Плюс необходимое соблюдение метрик по охвату и использованию данных агентов.

Но никто не задумывается о состоянии души разработчика при KPI обязательного использования ИИ.

Посмотрев на цены на промышленные холодильные установки - подумал, а что если сделать это самому? Нужно всего лишь взять простой ...

Не, простой кондиционер не получается. Оконный - нужно устанавливать в какое-нибудь окно, которого нет. Напольный, с трубой вывода воздуха - можно, но у него особенность: если с одной стороны он воздух выдувает - значит, с другой всасывает, то есть в помещение всегда будет идти поток теплого воздуха снаружи, а это плохо для охлаждения.
Оставалась сплит-система, но это казалось ужасно сложно и непросто.

От вайбкодинга к профессиональной ИИ-разработке на примере LanChess: 3300 промптов, 832 коммита, 100 тыс. строк кода и путь от POC к продакшен-сервису.

Поздний вечер, я смотрю в терминал. Celery worker на восьмиядерном сервере перемалывает 67 партий блица на Lichess одного из пользователей. Через минуту этот человек получит персонализированную аналитику и упражнения от сервиса, аналогов которого в России найти пока не удалось. Я же сижу и думаю, стоит ли выводить этот сервис из закрытого режима по инвайтам.

Менее чем за 3 месяца я написал 100 тыс. строк кода и ни одной — своими руками. Мне пришлось стать оператором персональных данных. РКН порекомендовал мне убрать авторизацию от Google. А ВК не давал мне подключить свою авторизацию, пока я не стал самозанятым.

Зато теперь у меня есть свой сервис, на примере которого без всяких NDA я могу открыто рассказывать о том, чем отличается вайбкодинг от профессиональной ИИ-разработки. Могу смело поделиться статистикой продуктивности. Могу, не таясь, рассказать о сложностях, ошибках и успехах, с которыми сталкиваются инженеры, использующие самые современные инструменты искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения. С помощью ИИ я работал над разными проектами за последние годы. Но только о своём я могу рассказать всё.

Не так давно я рассказывал вам про легендарный карманный компьютер от HP под названием hx4700. Несмотря на высокую цену, девайс поражал пользователей мощнейшим ARM-процессором от Intel, ярким и сочным VGA-дисплеем и наличием дискретного GPU. Однако в процессе изучения аппаратной платформы, мы с вами выяснили его страшную тайну - на самом деле это был КПК от HTC...

Однако недавно ко мне в руки попал последний настоящий КПК от HP - Jornada 560, и его конструктив показался мне очень необычным...

Пришёл в проект, там легаси погоняет легаси. Спагетти такие что уже в рот лезут. Отчёты по филиалам открывались 30 секунд. Команда реально боялась нажать кнопку в рабочее время, а вдруг база ляжет.

Это была система управления розничной сетью: несколько филиалов, сотни тысяч записей о заказах, ежедневные отчёты по выручке и остаткам. На бумаге ничего страшного. На практике монолит на Django где бизнес-логика размазана по контроллерам так, что поменяй что-то одно и сломается три другого.

Первое, что я сделал: открыл EXPLAIN ANALYZE.

Я всю жизнь писал только бэк и подкапотщину - будь это классический КРУД, хайлоад, CLI, [вставьте свое]... И для любых сетевых взаимодействий чаще всего люди думают именно прикладными вещами - GRPC, REST, Kafka, не задумываясь об этом глубже - супер удобные инструменты с защитами от дураков и прочими радостями

Но тут спохватился я писать фронт - подключать свое же к себе же. И в этот момент я понял, насколько же это сложно, муторно и, главное, НЕУДОБНО взаимодействовать REST'ом

ЗАЧЕМ ОН НУЖЕН?? - У нас нет удобного контракта общения (eg Proto, Avro) кроме Swagger, который нужно поддерживать с обеих сторон. Да и к тому-же, сложность взаимодействия с JSONом с ОБЕИХ СТОРОН - одна постоянно маршаллит, защищается, ищет поля, в то время другая боится резких обновлений, что строчка получения поля может превратиться в что-то в роде

Я разработал свою первую 3D-игру на Unity: подводный лабиринт в духе PacMan, где игрок управляет субмариной и взаимодействует с разными типами рыб. В какой-то момент, я столкнулся с вопросом: как сделать поведение агентов не просто рабочим, а живым и правдоподобным?

В статье разберем:

• что такое Steering Behaviors и в чем суть этого подхода
• основные типы поведения: seek, pursue, evade, wander, avoidance
• как из простых правил собрать более сложную модель поведения агента
• как этот подход был применен в моей игре

Привет, Хабр! Я постоянно обмениваю одни электрогитары на другие, и несколько дней назад поступило предложение приобрести этот красивый телекастер за более практичный и универсальный инструмент с двумя хамбакерами. Разумеется, отказа не последовало, и теперь перед нами предстанет сверкающее изделие лютиеров из Поднебесной.

Времена меняются. Когда-то китайские подделки годились разве что на роль декораций в гостиной или кафе, а на сегодняшнем экземпляре можно играть с большим удовольствием и даже записываться в студии без замены каких-либо комплектующих.

Мой взгляд на моральную сторону вопроса не изменился. Продукцию надо подписывать своей маркой, и тогда придёт честный успех, если не копировать чужие дизайны.

Эту контрафактную гитару мы с вами всесторонне рассмотрим и послушаем, после чего она достанется ученику музыкальной школы и поможет ему в творческих свершениях.

Привет, Хабр! Меня зовут Aloncie. Пока в моем окружении часто спорят о том, какой язык программирования учить первым, я решил не выбирать легких путей и закопаться в «кишки» системного программирования.

Мой проект Rwal — это CLI-утилита (с перспективой перехода на GUI) для управления обоями, которая должна одинаково хорошо чувствовать себя в разных окружениях: от KDE и GNOME до Windows. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, работу с D-Bus, интеграцию со стандартами C++20 и то, как я организовал сборку.

Занимаясь созданием систем искусственного интеллекта, не перестаешь удивляться, из каких порой «костылей» состоят настоящие чудеса прогресса. Например, знаете ли вы, что даже самые современные нейросети фундаментально не умеют перемножать два числа? Они не считают в привычном нам смысле, а скорее запоминают и аппроксимируют ответы.

Как так вышло, что ИИ пишет код и сочиняет стихи, но буксует на таблице умножения?

Всем привет, на проводе снова я и опять буду донимать всех своей синхронизацией. В этом цикле статей предлагаю хорошенечко разобраться в фазовой синхронизации на основе протокола PTPv2 G.8275.1 и его верном спутнике технологии частотной синхронизации Synchronous Ethernet. Изучать будем от и до: физический уровень, для интереса заглянем в осциллограммки, посмотрим на сигнальный обмен, расковыряем дампы, посчитаем параметры, проведем пару сеансов разоблачения, узнаем почему QoS’ы стали нафиг не нужны, как линчевание негров и повесточка изменили PTP, поиграемся в хроматическую дисперсию, увидим какие данные можно выжать с Huawei и Juniper, а также узнаем особенности их работы и где можно неудачненько влететь. К концу пьесы выясним, почему PTP без SyncE пиво без водки деньги на ветер. Информации миллиард и на удивление почти вся по делу. Наберитесь терпения, постепенно все станет ясно.

Нейросеть хвалила мой говнокод и помогала закопать проект. Я психанул и два месяца строил инструкцию, которая убивает подлизу. Это история о том, что вышло.

Все современные языковые модели иногда ведут себя так, будто у них есть эмоции: они «рады помочь», «извиняются» за ошибки и словно «нервничают», когда задача не даётся. Новое исследование Anthropic показывает, что это не просто стиль ответа — внутри моделей действительно возникают функциональные представления эмоций, которые влияют на поведение: например, «отчаяние» повышает шанс выбрать неэтичный или «костыльный» путь решения задачи. То, как обучаются модели, подталкивает их играть роль персонажа с человеческими чертами и формировать богатые внутренние представления абстрактных концептов, включая эмоциональные.

Возникает практический вопрос: если у модели есть такие функциональные «эмоции», как с этим работать в промышленной разработке? Как сделать так, чтобы агент в сложной ситуации не «паниковал» и не уходил в небезопасные или нестабильные решения, а действовал предсказуемо и по правилам? Здесь важен не только выбор базовой модели, но и то, в какой среде она работает и какими инструментами пользуется.

Возьмём Veai и посмотрим на это через призму архитектуры. В основе Veai лежит идея максимально использовать инструменты IDE: Veai относится к Claude Code примерно так же, как разработчик с IDE относится к разработчику, сидящему только в терминале.

Пока я не разобрался как использовать плагин эффективно, получал такие диалоги:

Я работаю в компании, которая разрабатывает и продаёт систему электронной очереди. Пришёл недавно, успел написать веб-клиент для их очереди — общение по SOAP, веб сайт, талоны с QR кодом, ничего особенного. Потом руководство поставило задачу: интегрировать физическое табло с вызовом клиентов через веб. Старое десктопное приложение как-то умеет зажигать на нём цифры — надо сделать то же самое, но из веба.

Окей, задача понятная. Первым делом пошёл к тем, кто делал это приложение.

Большинство ИИ-агентов выглядят классно в демках, но в проде они не справляются с реальными бизнес-задачами.

Проблема обычно не в самой модели, а в том, что сама по себе LLM не несет большой ценности для бизнеса. Ценность создает только ИИ-система с правильным контекстом, метриками качества, ограничениями, безопасными интеграциями и понятной ролью человека в процессе.

В статье разбираю, почему между классной демкой и продом такая пропасть, из чего на самом деле состоит зрелая LLM-система в компании и почему будущее не за “самой умной моделью”, а за самой управляемой ИИ-системой.

Индустрия ИИ переживает бум мультиагентных систем. Кажется, рецепт AGI найден: просто соедините 10 умных нейросетей в команду, дайте им роли, и они свернут горы.

Но на практике мы часто сталкиваемся с магией «черного ящика». Иногда агенты действительно решают сложнейшие задачи. А иногда - скатываются в бесконечные галлюцинации, теряют контекст и выдают результат хуже, чем базовая модель соло. Индустрия решает эту проблему в стиле средневековых алхимиков: «просто добавьте еще агентов» или «дайте им больше токенов на болтовню». Никто не измеряет физику процесса.

Мы решили, что с нас хватит алхимии. Нам понадобился измерительный прибор - эдакий МРТ-аппарат для мультиагентных сетей, который покажет механику общения LLM изнутри.

Так появился опенсорсный проект llm-coordination-harness - строгий измерительный стенд (measurement rig), который доказывает, что у общения нейросетей есть своя физика, которую можно и нужно измерять.

Под катом рассказываем и показываем на графиках. Никаких заявлений про AGI - только честный хардкорный ресёрч, физика графов и отрицательные результаты, которые оказались важнее положительных.

И, возможно, мы наблюдаем именно это. OpenAI умерила свои аппетиты. Она сократила прогнозные инфраструктурные расходы до 2030 года с $1,4 трлн до $600 млрд — минус 57%.

По сути, OpenAI признала, что её собственный нарратив о триллионе долларов на вычисления был блефом. Переход от $1,4 триллиона к $600 миллиардам — это не стратегический разворот. Это вынужденное отступление.

Поговорим о самом необычном элементе игры Dishonored, разумеется никого этим не удивлю, но Хаос это довольно универсальный инструмент взаимодействия с миром, он определяет достаточно много чтобы считать его ключевым для игры в целом, а почему это так сейчас и выясним подробнее

Возьмем классическую ролевую модель, пока на операциональном уровне.

Управляющий — исполнитель

Управляющий (менеджер, тимлид) — заинтересован в росте метрик и выполнении большего объёма задач за более короткий срок.

Исполнитель — заинтересован в том, чтобы выполнить нужный поставленный объём задач в сжатые сроки.

На выходе мы имеем такую картину:

Исполнителю приходит больший объём задач, но он получает меньше качественной положительной стимуляции.

Управляющий доволен тем, что метрики растут, и радостно несёт результаты руководству.

Как это может выглядеть в работе?

Исполнитель вбивает промпт — потом тратит кучу времени на работу с по сути чужим результатом, что ощущается рутинно и не даёт чувства авторства (в сценарии, где правками занимается он сам).

Объём выполненных задач растёт, но человек испытывает дефицит качественной стимуляции и утопает в рутинных правках, не получая глубокого удовлетворения. Потому что ощущение «задача решена» он получил ещё в начале процесса, а за этим последовало длительное внесение корректировок.

Как это связано с выгоранием и какой тут может быть цикл?

ИИ внедряется — исполнитель получает кратковременный рост возбуждения и чувство собственной эффективности. Ему кажется, что он выполняет больший объём задач за более короткий срок. Но сам формат «сделал промпт — получил ответ — потратил время на правки — закрыл таск» имеет существенные минусы.

Такой подход очень быстро истощает, потому что снижает уровень глубокой вовлечённости в процесс и заставляет человека чувствовать себя продолжением машины, а не машину — продолжением себя. Краткосрочно это может давать более высокие результаты, но на дистанции приводит к выгоранию и текучке кадров.

Дисклеймер: это не попытка "доказать Гегеля физикой" или наоборот. Это размышление о том, как философские категории помогают осмыслить то, что физика описывает математически и почему эти два языка говорят об одном и том же, просто разными словами.

У меня есть давняя идея - написать книгу о том, как философия Гегеля перекликается с современной физикой. Не в духе "Гегель всё предсказал", а в более тонком смысле: многие структурные ходы его мысли - диалектика перехода от абстрактного к конкретному, от простого к сложному, от тождества к различию - удивительно точно соответствуют тому, как сегодня физики описывают эволюцию Вселенной.

Книга - дело долгое. Поэтому начну с малого: с одной идеи, которая связывает гегелевское "становление бытия" и современную космологическую картину.

Когда наши горячо любимые вожди в очередной раз заводят разговоры о том, что для экономического прорыва людям нужно просто работать дольше и без лишних вопросов, всегда за кадром остаётся одна фундаментальная проблема. Технологическая конкуренция XXI века все меньше зависит от того, сколько часов человек способен простоять у станка, и все больше - от того, кто быстрее внедряет автоматизацию, переобучает кадры и встраивается в глобальные производственные цепочки.

Человека можно заставить работать дольше. Но это не превращает его в более точный, более предсказуемый и более масштабируемый производственный юнит.

Всё началось на второй паре по системному программированию. Нам дали задачу: написать CLI-утилиту для анализа логов - парсить файл, фильтровать записи по уровню ошибок, считать статистику, выводить красиво в консоль. "Ну понятно", - открыл я vim и началось мое долгое приключение...

Неделя. Две. Утилита называлась logz, она умела читать логи nginx и apache, фильтровать по уровню (DEBUG, INFO, WARN, ERROR), по дате, по IP, выводила топ адресов с наибольшим числом ошибок, рисовала простенький bar-chart прямо в терминале через unicode-символы. Только вот я сидел как-то вечером, запустил wc -l main.c - 3147 строк. И смотрел на это число минуты три с таким лицом - O_O.

Сама утилита работала. Но открывая её осознаешь что - это месиво. Одна функция process_file на 400 строк. Сегфолты раз в неделю. Valgrind как лучший друг. И каждый раз когда надо добавить фичу - сначала полчаса вспоминаешь что вообще происходит в коде.

Потом я случайно прочитал пост про Zig на lobste.rs. Заинтересовался и попробовал. Через месяц у меня была та же утилита, но теперь на 1089 строках, которая работала быстрее и не падала.

Тут я понял что вот золотая жила и расскажу о том - зачем Zig, как переписывал, где облажался и что вышло в итоге.

Не так давно мы с удовольствием рассуждали, какую портативную консоль из Китая купить, чтобы с большим удовольствием окунуться в ретро-гейминг, и даже больше, показывали варианты и цены. А потом кризис добрался и до них.

Сейчас почти все флагманские компании так или иначе сокращают производство, убирают устройства с продажи, поднимают цены и в целом делают всё, чтобы усложнить жизнь простому геймеру.

В таком случае что мы делаем? Правильно, смотрим в сторону настоящих игровых консолей, а не эмуляторов на Linux или Android. И да, тут есть из чего выбирать. Разберем глобально два кейса по покупке олдового портатива ради классных игр.

Да, все те, кто писал в комментариях, что лучше купить PSP, ваш звездный час настал, частично вы были правы.