Идея довольно простая. Иногда нужно поговорить с человеком напрямую, но совершенно не хочется ради этого обмениваться тг, номером телефона, почтой или создавать какой-то постоянный контакт. Например, встретились где-нибудь в комментариях, на форуме, в сообществе или на площадке объявлений. Нужно на пять минут уйти в приватный разговор — и всё.

Обычно для этого мы всё равно идём в какой-нибудь мессенджер и фактически открываем другому человеку постоянный способ связаться с собой. Мне стало интересно сделать наоборот: контакт, который существует только пока идёт конкретный разговор.

Так появился 410.

Мне 19. Днем я очный студент айтишник, а в остальное время — единственный человек в цеху, кто работает на 15-тонном советском горизонтально‑фрезерном станке ИР-500. Мозги у этого монстра под стать эпохе: древняя корейская стойка Fanuc 0-M 1982 года.

Сам ИР-500 — настоящий танк. По оси Z ездит сразу вся огромная чугунная коробка на рельсах.. А когда эта масса разгоняется, пол вибрирует, но сам станок стоит намертво. Он воспринимает дикие нагрузки на минимальных оборотах — как легкую прогулку.

Но есть проблема, передачу файлов через кабель он не поддерживает, CAM‑систему не подключить..
Для меня, привыкшего к созданию 3D‑моделей и визуализации всех траекторий в Fusion360 — было непросто адаптироваться.

Мои первые самостоятельные дни были очень болезненными, хотелось просто уволиться, ведь малейшая ошибка и невнимательность здесь — это не упавший сервер, а разнесенная фреза и тиски. Поэтому каждый первый запуск новой программы — это паранойя. Рука на остановке подачи, покадровый режим, минимальные перемещения и подача. И только когда фреза пускала стружку, я выдыхал и выкручивал подачу на максимум.

Пока детали требовали обработки в пару проходов, было все отлично. Но потом...

Началось спагетти из g‑кода. Пошли заказы на глубокое торцевание (или более сложные траектории, но сегодня не об этом), где можно потратить пол смены на написание программы.

В свои 12-13 лет я с друзьями с удовольствием гонял на Спектруме в игры по фильмам «Рэмбо», «Чужие», «Бэтмэн». 

Тогда мы не представляли себе, что это (разработка игр вообще) целая индустрия и бизнес. Диссонанса от того, что на Синклере были доступны сотни игр, а на БК пара десятков, почему-то не возникало. Я думал, что делали игрушки фанаты и производители компьютеров, как для советских ПК. 

При чем тут деньги, если все можно скопировать с кассеты на кассету?

Тем временем, один только «Робокоп» для Commodore 64, ZX

Spectrum,Apple II, Amstrad CPC, MSX и других платформ разошелся тиражом более 1 000 000 экземпляров (источник). А в Британии его признали лучшим релизом 1989 года для Спектрума. 

Поговорим об успехах и провалах, порассуждаем о причинах бума разработки игр по мотивам кино, и вспомним хиты того времени.

Вступление: Unreal Engine 5 — это действительно сложно.
1. UE5 - это не веб-приложение. Это не CRUD-сервис. Это не фронтенд на React.
2. Миллионы строк кода на C++ в самой кодовой базе движка.
3. Редактор с ручным управлением: большинство действий в UE5 делается через GUI — клики, перетаскивания, настройка параметров вручную.
4. Сложная архитектура: модули, плагины, подсистемы, зависимости между которыми не очевидны.
5. Blueprints: визуальное программирование, которое не очевидно автоматизировать.
6. Высокий порог входа: чтобы писать под UE5, нужно знать C++, архитектуру движка, систему actors, blueprints, render-pipeline.
7. Это не тот проект, где «дал агенту задачу и он сделал». Это проект, где большинство «экспертов по внедрению AI» сказали бы: «Тут автоматизация невозможна. Слишком сложно. Слишком много ручного управления. Слишком много неявных знаний».

И тем не менее. Сейчас на этом проекте AI пишет весь код на C++ сам, дебажит, перезапускает среду выполнения и сам проверяет результат, после чего дает добро проверить человеку. Вся разработка и внедрение фич — это постановка задачи по спеке и контроль в процессе. 98% времени — просто смотрим одним глазом в мониторы. 2% думаем и исправялем что пошло не так.

Проблема: UE5 — редактор с ручным управлением
Главная сложность UE5 для автоматизации — это не отсутствие API. Python в UE5 позволяет вызывать почти всё в редакторе программно. Проблема в другом: цепочки действий очень сложные.
Одно действие в редакторе — это одна команда. Но реальная задача — это цепочка из десятков и сотен действий, которые должны быть выполнены в правильном порядке, с правильными параметрами, с обработкой ошибок на каждом шаге.

Примеры сложных цепочек:
1. Написание блюпринтов в редакторе: создать граф нод, соединить их, настроить параметры, скомпилировать, проверить. Это неочевидный процесс, который требует понимания визуального программирования UE5.
2. Создание и настройка actors: создать actor, добавить компоненты, настроить свойства, привязать к уровню, проверить рендер.
3. Настройка материалов и шейдеров: создать материал, настроить параметры, подключить текстуры, применить к мешу, проверить визуально.
4. Работа с ландшафтом и освещением: создать ландшафт, настроить слои, расставить источники света, запечь освещение.

Каждое из этих действий можно вызвать через Python или напрямую через C++ blueprinted. Но оркестрация цепочки — это нетривиальная задача. Нужны управлять последовательностью действий, обрабатывать ошибки, проверять промежуточные результаты.

Защита языковой модели отличается от защиты обычного веб-приложения одной принципиальной особенностью: пользовательский ввод для LLM — это не только данные, но и потенциальная инструкция.

В обычном приложении строка остаётся строкой. В LLM пользовательский текст интерпретируется самой моделью, поэтому граница между «данными» и «командой» становится значительно менее очевидной.

Отсюда появляются prompt injection, попытки извлечения системных инструкций, обход ограничений и утечки информации через ответы модели.

С этой проблемой мы столкнулись при разработке FlautFast — нашей LLM внутри инфраструктуры FlautCompany.

В отделе FlautSecurity мы решили не пытаться закрыть все эти проблемы одним классификатором. Так появился FlautGuard — защитный слой между пользователем и моделью.

В этой статье я расскажу, как он устроен, какие ошибки мы допустили при разработке и что показало тестирование на реальном пользовательском трафике.

Вы запускаете большую MoE‑модель (например, Qwen, DeepSeek, Mixtral) на локальной машине через llama.cpp / llama-server, но скорость генерации токенов в разы ниже ожидаемой. Статья — для Linux-пользователей с гибридными процессорами Intel 12-го поколения и новее и видеокартами NVIDIA (CUDA). Конфигурация: RTX 4070 (12 ГБ), i5-12600K, 32 ГБ DDR5-6000.

Статья написана по мотивам публикации "Local LLM Inference Optimization: The Complete Guide" и является частью цикла статьей по траблшутингу и оптимизации работы языковой модели на локальных машинах.

Сидел на днях, в Pnetlab лабу делал, добавил туда пару объектов типа VPC - и заметил что к консоли их не могу подключится :( Пришлось разобраться

У маркетолога застройщика есть скучный, но регулярный вопрос атрибуции: обращений за неделю стало меньше — это рынок просел или собственные кампании сломались. Ответ во многом лежит в поисковом спросе. Если люди в городе стали реже искать квартиры, дело в рынке; если ищут столько же, а заявок меньше — причина внутри воронки. Беда в том, что Wordstat отвечает на этот вопрос медленно: нужно руками перебрать десятки фраз, сложить их по региону, вычесть аренду и переходы на классифайды — и к обеду вместо ответа получить таблицу, которую ещё надо интерпретировать.

Мы ведём контекстную рекламу для застройщиков, упирались в этот вопрос постоянно и в итоге автоматизировали сбор, а результат выложили открытой страницей без регистрации: ежедневный индекс поискового спроса на новостройки по 15 городам-миллионникам и по России, по данным Wordstat, с рядами от 2018 года. Ниже — инженерная часть, а не витрина: как устроен фиксированный набор запросов и «чистый контур», почему дельты считаются только по закрытым периодам, что делать с ретро-правками источника и выбросами, и в каких именно местах эти цифры врут, если читать их в лоб.

Каждый раз, когда речь заходит про проверку паролей сотрудников по базам утечек, разговор упирается в один и тот же вопрос: вы что, предлагаете отправить наши пароли на чужой сервис?

Вопрос правильный. Ответ на него — нет, отправлять ничего не нужно, и это не обещание на словах, а свойство протокола, которое проверяется самостоятельно за пять минут. Механика там простая и красивая, а знают её почему-то немногие.

Привет, Хабр! Меня зовут Николас Оксман. Последние восемь лет я занимаюсь космосом: начинал с ведения блога про астрономию, потом увлекся пилотируемой космонавтикой, а теперь управляю двумя аэрокосмическими стартапами. Мы создаем аппараты самолетного типа, и легче воздуха — по функциональности они близки к орбитальным спутникам, так что волей-неволей пришлось разбираться и в аэродинамике, и в геополитике, от которой зависит рыночный успех.

И сегодня мы поговорим о космическом противостоянии Китая и США в лице их «частного» лидера SpaceX. Чтобы понять суть происходящей на наших глазах космической гонки, придется окунуться в самое начало эры многоразовых систем.

21 декабря 2015 года. Первая ступень ракеты Falcon 9 компании SpaceX вертикально опускается на посадочную площадку и мягко встает на опоры. Десятилетиями ракета считалась одноразовым снарядом: сгорела, упала в океан — прощай. В тот вечер это правило перестало действовать.

Это была не просто технологическая демонстрация — она ознаменовала конец одной эпохи и начало другой. Я отчетливо помню тот день, так как следил за трансляцией в прямом эфире находясь в дороге, настолько это было интересно.

И вот, спустя более чем 10 лет, 11 июля 2026 года китайская государственная аэрокосмическая корпорация (далее — CASC) успешно запускает орбитальную ракету Long March и сажает ее ступень на морское спасательное судно. Китай официально становится второй страной после США, освоившей вертикальный возврат ступеней ракет-носителей. Оказалось — новая китайская ракета по характеристикам подозрительно похожа на Falcon 9. Давайте разбираться!

Начну с запроса, который приходит примерно во все отделы примерно всегда:

«Есть тезисы и цифры. Нужна презентация к завтра. Ну сгеренируйте там что-нибудь, есть же ИИ».

Это почти дословная цитата, причём из разных подразделений независимо друг от друга. « У нас есть ИИ» оказалась устойчивой народной формулировкой и решением всех проблем.

Если делать руками, одна презентация это часа четыре-шесть: структура, текст, вёрстка. Потом три-пять кругов правок, и каждый круг это пересборка. А ожидание ровно одно: должна быть кнопка «сделать красиво».

Мы решили проверить, существует ли уже такая кнопка. Не по обзорам, а на своём материале.

«Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и бенчмарки», — почти Марк Твен

В два часа ночи ведущий архитектор процессорного стартапа Сара Чен получила письмо, которое изменит траекторию движения её компании. Конкурент опубликовал подробный технический анализ, развенчивающий заявления о производительности флагманского продукта компании. Заголовок был жёстким: «Маркетинговый хайп против реальности: как X искусственно увеличила результаты бенчмарков на 300%».

Проблема заключалась не в том, что процессор был медленным; на самом деле, он был вполне хорош. Проблема заключалась в бенчмарке Dhrystone, который компания выбрала для демонстрации. Конкурент подробно показал, как современные компиляторы могут оптимизировать бóльшую часть работы Dhrystone, из‑за чего его результаты становятся бессмысленными. Хуже того: конкурент продемонстрировал это на реальных нагрузках, с которыми работают заказчики, и все преимущества в производительности процессора испарились.

Следующую неделю Сара занималась тем, что следовало сделать несколько месяцев назад: разбиралась в том, что же на самом деле измеряют бенчмарки. Мой пост стал результатом этого исследования двух бенчмарков, Dhrystone и Coremark, ставших стандартом отрасли. Мы не только разберёмся, как их запускать, но и поймём, что они говорят и что скрывают о производительности процессоров.

Тридцать лет назад вышла игра, которая устроила очередную революцию в жанре от первого лица. Взяв всё лучшее от Doom, Quake получил невероятную по тем временам графику (которая требовала довольно мощного ПК) и быстрый геймплей (который намекал на необходимость использования мыши). Это была та самая игра, ради которой люди обновляли свои ПК. Десятилетия спустя формулу быстрого шутера из девяностых пытались повторить самые разные разработчики — появился термин boomer shooter. Правда, ни атмосферу, ни геймплей воспроизвести так никому и не удалось. Что же такого сделали id Software тридцать лет назад?

Нашел на Reddit интересный тред с простым вопросом: «Какой AI-тренд тихо умер?» Сам недавно рассуждал об этом же — много с чем не согласен, но материал классный, решил сделать из него пост. В комментариях пользователи вспоминают хайп последних лет, спорят о конкретных технологиях и пытаются понять, какие из них действительно оказались полезными, а какие просто красиво выглядели на демо, но оказались бестолковыми в реальности.

ИИ в разработке постепенно перестает быть отдельной экспериментальной темой. Его встраивают в IDE, подключают к корпоративным системам через MCP, используют для создания приложений и подготовки кода. Одновременно появляются новые среды, плагины и подходы к архитектуре данных.

Этим изменениям посвящена секция «Идеи и тренды в разработке» на INFOSTART TECH EVENT 2026, которая пройдет 8–10 октября в Санкт-Петербурге. В программу уже вошли восемь докладов - от рабочих прототипов до технологий, которые пока находятся на стадии активных экспериментов....

Человек готовит договор для внешней стороны, закрашивает в нём чёрным прямоугольником номер счёта, сохраняет в PDF, отправляет. Прямоугольник на месте, ничего не видно, всё в порядке.

Номер счёта при этом уезжает вместе с файлом. Целиком, в открытом виде — его достаёт любой инструмент, умеющий вытаскивать текст, и даже обычное выделение мышью в просмотрщике.

Так ошибаются и компании, и государственные ведомства — про такие документы регулярно пишут профильные издания. Причина одна: люди считают, что видят файл, а видят только его отрисованный слой.

Заказ оплачен, товар можно отправлять — что может пойти не так? Например, через несколько дней деньги снова станут доступны покупателю, потому что магазин так и не подтвердил холд. Или клиент отменит заказ, а сумма продолжит «висеть» на карте из-за неправильно обработанной операции. Разберём, как устроено холдирование и почему проблемы часто возникают не в банке, а в логике платёжной интеграции.

Но модель выдачи решений получает на вход признак: transactions_in_10_minute_window = 3 Хотя по факту их было пять, а вместо вероятности мошенничества 0.91 она выдаёт 0.42.

Рынок ИТ нестабилен, и люди могут менять работодателей. Ваша предыдущая компания была партнером Databricks, и у вас был аккаунт в Databricks Partner Academy с сертификатами, значками и информацией о пройденных курсах. В новой компании у вас новый аккаунт, а ваши предыдущие достижения и сертификаты остаются в предыдущей компании. Оказывается, вам не нужно проходить все заново. Вы можете перенести всю свою историю.

Для алгоритмов таргетинга действия пользователей — не разрозненные интересы, а поведенческие сигналы. Если рассматривать их в совокупности, можно увидеть контекст, в котором возникает потребность в продукте.

Я поставил перед агентом перехватчик разрушительных команд и шестнадцать дней писал в журнал всё, что агент делал. Хотел получить красивую статистику предотвращённых катастроф. Получил единицу.

Дальше — что было в журнале и почему единица оказалась интереснее, чем то, на что я рассчитывал.

Сразу же возникают вопросы. Как передать результаты команде аналитиков из соседнего отдела? Где найти актуальную копию того размеченного набора данных, с которым работали на прошлой неделе? Следующему этапу конвейера (pipeline) результаты инференса нужны уже через несколько минут — придется ли снова запускать задачу копирования?

Большинство команд вкладывают значительные средства в инфраструктуру для обучения: быстрые диски, сети с поддержкой RDMA, специализированные коммутаторы. Однако этап передачи данных зачастую по-прежнему выполняется вручную: копирование через scp, открытие доступа к общей папке на GPU-сервере и опора на устные договоренности о том, в какой именно директории лежит верная версия. Если практиковать такой подход достаточно долго, каждая из этих привычек обрастает собственным набором проблем.

Функция S3 Compatible Share, доступная начиная с версии QSM 4.3.1, призвана устранить именно этот пробел. Она позволяет использовать один и тот же общий файловый ресурс одновременно для работы с объектным API (S3) и файловыми протоколами (NFS/SMB). Никаких дублирующих наборов данных или фоновой синхронизации — только один комплект файлов с двумя способами доступа к ним.

Эта статья адресована трем категориям читателей: специалистам, проектирующим инфраструктуру для ИИ или аналитики; администраторам систем хранения данных, выбирающим между объектным шлюзом и репликацией; а также разработчикам клиентского ПО.

Привет, Хаброжители!
Кто такой Solutions Architect? Представления о должности архитектора очень часто разнятся. Спросите десять человек, кто такой Solutions Architect и чем он занимается, — получите как минимум пять разных ответов. Авторы книги формулируют так: архитектор решений отвечает за разработку и внедрение технических решений, которые должны соответствовать потребностям компании или заказчика. Причем обязанности не ограничиваются этапом проектирования системы: архитекторов также привлекают после ее запуска, чтобы обеспечить масштабируемость, доступность и удобство обслуживания.

Расскажу одну историю про то, как мы набивали шишки. Мы начали внедрять ИИ и LLM в контур разработки в декабре, к середине года собрали из этого стратегию, и по дороге успели получить около нулевой эффект, разобраться, почему так, и переделать подход. Мне кажется, это применимо к кому угодно в екоме, у кого цель звучит примерно так же: быстрее доставлять бизнесу ценность.

Перед началом рамка: будет нечисто про чисто SDLC.

Разработка − это весь путь от бизнес‑требования до выкатки в прод: идея, требования, аналитика, архитектура, код, тестирование, релиз. В екоме почти всегда есть стандартный путь заказа изменений, и он сквозной − через много команд и много людей. Дальше это будет важно.

Привет! В этой статье я разберу, почему возможностей Chiseltest может не хватать для сложного аппаратного тестирования и как мы пришли к собственному фреймворку на базе Verilator и C++. Поговорим об архитектуре тестового окружения, BFM-агентах, автогенерации обвязки и интеграции с RTL и программными моделями. А заодно обсудим, какие задачи с таким подходом решаются лучше, чем с Chisel, и где все-таки остаются ограничения.

При LoRA‑дообучении адаптеры обычно применяются ко всем слоям модели, хотя активность разных слоев во время обработки промпта заметно различается. Возникает вопрос: можно ли выбрать более «умные», активные слои для конкретной темы и получить прирост качества?

Проверил гипотезу на Qwen3-1.7B: воспроизвёл метод из статьи Act‑LoRA, добавил свою метрику по градиентам, статистически проверил устойчивость сигнала и получил результат, который многое объясняет о том, как на самом деле работает LoRA‑дообучение.

Я наткнулся на проект RuView, раньше он назывался WiFi-DensePose. В итоге полез смотреть, что там внутри: репозиторий, документацию, модели и issues. Если коротко: проект настоящий. Но ESP32 за девять долларов пока не превращает квартиру в рентген-кабинет.

18 августа вышли первые CSPU-релизы Axiom JDK и Axiom Native Image Kit Pro, согласно новому графику релизов Oracle.

В этом дайджесте разберём, что вошло в первый CSPU-релиз.

Привет, Хабр! Ну что, пришло время тестировать крутой модульный настольный ПК Khadas Mind 2. Напомню, я его приобрел по случаю и очень недорого (реальная стоимость сейчас около 3 800 евро, я приобрел за 1 000). В первой части я рассказал, как Khadas Mind 2 оказался у меня, разобрался с его характеристиками и устройством модульной системы. Вторая посвящена повседневной эксплуатации: работе с xPlay, поездке, встроенному аккумулятору, охлаждению и нескольким проблемам, возникшим при настройке.

Теперь пришло время проверить производительность моего экземпляра. Посмотрим на результаты процессора и встроенной графики, оценим скорость накопителя, а затем подключим Mind Graphics 2 с десктопной GeForce RTX 5060 Ti 16 ГБ. Кроме синтетических тестов, в программе будут игры в 4K и монтаж 8K-видео в Adobe Premiere Pro. Что ж, поехали тестировать!

Причина не в том, что пароль опять подобрали. Причина в том, что пароль — это способ получить доступ, а не способ его удерживать. Тот, кто уже был внутри, к моменту вашей смены пароля обычно держится за что-то другое: за живую сессию, за выданный приложению токен, за правило пересылки, за отдельный пароль для почтового клиента. Смена пароля по всем этим вещам не бьёт вообще или бьёт с большой задержкой.

Разберу, что именно остаётся, как это найти в основных сервисах и в каком порядке всё делать.

Заголовки играют важную роль в работе веб-приложений. Они уточняют свойства запроса или ответа, управляют кэшированием, отвечают за безопасность и помогают отслеживать проблемы. В этой статье посмотрим, как можно управлять заголовками запросов и ответов в сервере Angie.

В свете сложной экономической обстановки компании стремятся одновременно сократить расходы и увеличить производительность. Этот тренд напрямую влияет и на работу HR: от специалистов по управлению персоналом ждут, что они помогут повысить эффективность каждого сотрудника и при этом не допустят неконтролируемого роста фонда оплаты труда.

Почему так происходит? Где брать данные для принятия решений? Как понять, в кого стоит инвестировать, и как оценивать эффективность сотрудников?

Эти вопросы разобрали Гюзель Гараева — основатель и генеральный директор Школы управления персоналом «Компас», признанный HR-эксперт с 29-летним опытом, из которых 18 лет она провела в роли HRD крупных российских и международных компаний, и Евгения Венина — HR-директор Directum, практик с 19-летним опытом в управлении персоналом и консультировании топ-менеджеров.

Это тот самый сценарий, на котором компании теряют деньги: приходит письмо от знакомого человека, из знакомого треда, с новыми банковскими реквизитами. Формально не подкопаться.

Работает в такой ситуации ровно одно: оценивать письмо не само по себе, а на фоне того, как эти двое переписывались раньше. Нового продукта и бюджета для этого не нужно — нужны логи почтового шлюза, которые у вас уже лежат.

Всем привет! Меня зовут Милена, я бэкенд‑инженер на Java в Банки.ру. Полтора года назад я вызвалась написать мобильное приложение для команды, в которой не было ни одного мобильного разработчика. За три месяца мы его выпустили, оно работало на обеих платформах, и я закрыла для себя вопрос, ради которого во все это ввязалась «понравится ли мне мобильная разработка» — спойлер: ответ оказался «нет».

Мой рассказ о том, как я взялась за незнакомую технологию в одиночку без Flutter‑разработчика рядом в супер‑сжатые сроки.

Всем известно, что атомная энергетика — одна из самых зарегулированных отраслей, но даже здесь цифровизация не начинается с чистого листа. Документы, формуляры и архивы появляются одновременно с информационными системами, но требования к их оформлению и сохранению часто оказываются важнее удобства работы с данными.

Как связать эту историю с цифровой моделью объекта и сохранить её на 60 лет, не построив очередное озеро данных?

Привет, Хабр!

На связи Илья Виссарионов, директор департамента «Аппаратно‑системная платформа» компании «Диасофт».
 
Про DevSecOps написаны тонны текстов, но почти все они – про инструменты: какой SAST выбрать, куда «воткнуть» Trivy, как подружить сканеры с GitLab. Реальная проблема 2026 года в другом. Сканеры давно стоят на всех стадиях пайплайна, базы уязвимостей обновляются ежедневно, а криты все равно доезжают до заказчика. Проблема сместилась в другую плоскость: как приоритизировать, чинить и ретестить находки, когда у тебя 2000+ развертываний в день и больше сотни команд. Проще говоря – как управлять security-долгом на конвейере.

Этот текст – результат внутренней дискуссии, в которой участвуют три стороны: те, кто отвечает за конвейер и инструменты выпуска, те, кто пишет продукты, и те, кто несет эти продукты заказчикам и первыми улавливают требования рынка. У каждой стороны своя правда, и мы решили не сглаживать углы, а честно показать, как выглядит взросление DevSecOps изнутри – со всеми компромиссами, экономическими выкладками и парадоксами, о которых обычно не пишут.

Вы дописали правило в .cursor/rules. Агент его прочитал, согласился и через два хода сделал ровно то, что правило запрещает. Иногда с извинением: да, правило было, я его нарушил.

Другой день, другой проект: правило на месте, но в контекст оно не попало вообще, и узнать об этом было неоткуда. Третий случай: попало всё сразу, вместе с вложенными AGENTS.md со всего дерева проекта, и половина окна ушла на инструкции ещё до первой строки кода.

Причины у этих трёх случаев разные: в первом правило конкурирует с задачей внутри промпта, во втором не доходит до модели, в третьем доходит вместе с сотней чужих. Общее одно: вы создали файл в папке проекта, открытой в Cursor, и считаете, что задали агенту дисциплину.

Каждый год исследователи обнаруживают десятки тысяч новых уязвимостей, но лишь небольшая часть из них действительно находит применение в атаках злоумышленников. Одного высокого балла CVSS недостаточно, чтобы понять, какие уязвимости требуют устранения с наивысшим приоритетом. Для этого важно отслеживать признаки эксплуатации уязвимости в реальных атаках, наличие эксплойтов, простоту и надежность эксплуатации.

За первую половину 2026 года мы отнесли к трендовым 17 уязвимостей – и у 16 из них уже зафиксированы признаки эксплуатации в атаках.