Совсем недавно я переносил работающий прод с одной впс на другую. Причина простая - новый провайдер давал в несколько раз больше ресурсов за те же деньги и с тем же SLA, но были две проблемы: Первая - сервисом пользовались круглосуточно, и даже несколько минут простоя были нежелательны. Вторая проблема - инфраструктура очень скромная, и подозреваю, знакомая многим: один сервер, docker compose, nginx как реверс прокси. Все легкие способы переезда отпадают сразу.

Все обсуждают модели: GPT, Claude, Codex, Gemini, Opus. Но в реальной работе побеждает не только самая сильная модель, а правильно собранная система вокруг неё. Эта система называется agent harness — харнесс. В статье разберём, что это такое, из каких компонентов он состоит и как я собираю свой рабочий AI-сетап: Orca, GitHub, VPS, Pi Agent и кастомный pipeline для разработки.

Я сижу на Debian под KDE Plasma и для решения проблемы “your country is not supported”, часто встречающийся у популярных агентов, предпочитаю мультихоп прокси (на последней миле у меня sign-box слушает 127.0.0.1:7890). Claude Code в терминале бегают через него, а вот десктопное приложение делало вид, что прокси не существует. Пришлось разобраться, и заодно оформить это в аккуратный воспроизводимый вид.

Roadmap DevOps — это не просто список технологий, а последовательность взаимосвязанных знаний. Разбираем, что изучать Junior DevOps, зачем нужен каждый этап и почему обучение стоит начинать именно с Linux и Bash.

Всем привет! Сегодня я хочу вам рассказать о Peertube — некоммерческой децентрализованной видеоплатформе с открытым исходным кодом. В нем есть возможность загрузки контента, комментирования, поиска, а также изменения видео, когда оно уже опубликовано.

Peertube основан на технологии P2P (peer-to-peer) для обмена видео по принципу всех известных торрентов. Исторически PeerTube использовал WebTorrent, но уже несколько лет (начиная с версии 6.0) проект полностью перешел на протокол HLS в связке с WebRTC.

Что лучше — централизация или децентрализация? Что такое Fediverse? И наконец — как создать свой инстанс-сайт для сохранения видео на случай, например, блокировки ютуба? Давайте-ка погрузимся в теорию и практику!

В конце мы опубликуем свой сайт!

По свежим данным, сотрудники со стажем в компании менее года в октябре 2025 года получали в среднем 96,5 тыс. руб., двумя годами ранее было 71,9 тыс. руб., то есть рост составил +34,3%.

Самые высокие средние зарплаты оказались у сотрудников со стажем 1-5 лет - 99,3 тыс. руб., затем 5-10 лет - 98 тыс. руб., а у работников со стажем более 30 лет - 83,6 тыс. руб.

На первый взгляд это странно, ведь чем выше стаж, тем больше оплата должна быть. Но тут так не работает и чем ярче это искажение проявляется, чем очевиднее - для роста оплаты труда нужно менять компании.

Недавно мне удалось посетить Data + AI Summit в Сан-Франциско в качестве Databricks MVP. Крупнейшую конференцию Databricks, посвященную данным, искусственному интеллекту. На мероприятии собралось более 30 000 участников из более чем 160 стран.

Я много слышал и читал об этом саммите, но никогда не мог представить, что попаду на его.

Все началось с того, что всем Databricks MVP предоставил бесплатный билет на мероприятие (стоимость билета без скидок около 1000$). Звучит конечно, здорово, но чтобы попасть нужна еще виза, билеты на самолёт и проживание в гостиннице. Хорошо хоть питание было организовано на самом мероприятии.

На удивление записаться на визу в Кракове и получить её оказалось довольно просто, запись за неделю и через 2 дня уведомление, что виза одобрена, круто!

Далее покупка билетов на самолёт примерно 1000$ в одну сторону и проживание в гостиннице около 150$ в сутки. К счатью моя компания приняла решние частично компенсировать расходы. Большое ей спасибо, возможно на тот момент я бы не решился поехать и выложить несколько тысяч долларов за мероприятие.

Есть идея о дегенерации мемов и интеллекта. Мол, что мемы упрощаются, это в свою очередь упрощает мышление и интеллект, а это в свою очередь упрощает мемы и так этот круг из двух элементов и двух стрелочек будет спускаться вниз до бесконечности.

Но снижение интеллекта можно объяснить и более радикальным путем. Меньшим размножением интеллектуалов по сравнению с их не столь интеллектуальными собратьями.

Коэффициент наследования интеллекта - 0,8 это почти также много, как и у роста — 0,9. Но судя по всему расти физически мы будем еще долго, а будем ли расти интеллектуально это вопрос.

И если мемно-мыслительную деградацию можно как-то относительно быстро остановить и обратить вспять, то снижение интеллекта обусловленное настолько концептуальным причинами как более низкое количество рождении у умных по сравнению с глупыми уже сложно.

Бродил я как-то по хабру и наткнулся на статью:

Давно ничего не писал где-либо: разработка занимает много времени. Надеюсь, наш путь будет кому-либо полезен, особенно тем, кто обучает модельки на малоресурсных языках.

Большая в данном контексте - это условно. По сути, взяли Qwen3-4B-Instruct-2507 и обучили на карачаево-балкарском языке (тюркский, половецко-кыпчакская группа). По дороге пришлось написать собственный морфологический процессор для аугментации диалектов, обучить токенизатор с нуля, и найти баланс в обучении модели на сырых данных, чтобы она не забывала инструкций (а хотелось, чтобы могла отвечать).

Модель лежит на HuggingFace: TSjB/QM-4B. Работу представляли на конференции TurkLang 2026

Нужно выполнять асинхронные операции, поддерживать многозадачность в приложении? Async/await к вашим услугам - просто и приятно. Кооперативный пул эффективно переключает потоки между задачами, а компилятор проверяет типы на потокобезопасность. И даже можно подсоединять старые части кода, написанные ещё на GCD!

Вот только приложение на проде почему-то начало виснуть…

Ghidra — это фреймворк для реверс-инжиниринга, который создан и поддерживается АНБ.

Как выяснилось, агенты эффективно применяют Ghidra через MCP-сервер GhidraMCP, а с декомпилятором Radare2 это позволяет находить закладки в бинарных файлах почти в автоматическом режиме.

В бенчмарках Claude Opus 4.6 нашёл 49% бэкдоров, Gemini 3 Pro — 44%, а Claude Opus 4.5 — 37%.

Человеческий разум обычно объясняют трудом, речью, орудиями или социальной жизнью. Но у гипотезы самоодомашнивания есть слабое место: если человек «одомашнил сам себя», кто был первым селекционером?

Я предлагаю пересобрать старую идею Бориса Поршнева без мистики суггестии. Возможно, человека запустила не «меньшая агрессия», а способность не выполнить первую реакцию: не ударить, не побежать, не закричать, не схватить.

Другой древний гоминид мог стать внешним доместикационным прессом — когнитивным хищником, рядом с которым прямой рефлекс часто вёл к смерти. Так между стимулом и действием появилась пауза. А уже из этой паузы выросли самоконтроль, детская обучаемость, внутренний запрет, речь и культура.

DeepSeek выпустил DSpark — спекулятивный декодер для V4. В окне 27–30 июня 2026 рабочего публичного пути для GB10 не было — мы портировали его сами, нашли унаследованный баг, убивавший качество драфта, и сняли профиль своего стенда. Потом комьюнити выложило рецепт вдвое быстрее нашего. Мы его воспроизвели — и вместо гонки за цифрой сняли данные, которых в паблике не нашли: кривую деградации до реального 1M, механизм выигрыша NVFP4 и петли когерентности на глубине. Плюс три негативных результата.

В Age of Mythology я играю с самого ее выхода. Помню, как в 2002 году установил ее почти сразу после релиза (каюсь, скачал с торрентов) и надолго забыл про остальные стратегии. Тогда сочетание привычной экономики RTS с богами, мифическими существами и божественными силами казалось чем-то совершенно новым. С тех пор прошло больше двадцати лет, а я все еще периодически возвращаюсь в этот мир — он продолжает удивлять. 

За эти годы игра успела обрасти полноценным ремастером Retold, новыми пантеонами, современными механиками, графикой и активной поддержкой разработчиков. В этом обзоре я вспомню, с чего все начиналось, разберу главные обновления последних лет, расскажу, что в игре до сих пор работает отлично, а что изменилось, и попробую ответить на главный вопрос — стоит ли возвращаться в нее в 2026 году. Что ж, поехали!

Мне хорошо запомнилось видео, где автор рассказывал про то, что многие люди находят свою работу бредовой и никому не нужной. Осмысленность труда - важная часть психологического комфорта, от которого зависит в том числе и продуктивность процессов. Если ты не понимаешь, зачем ты что-то делаешь, тяжелее исправлять и предугадывать собственные ошибки, а также сохранять концентрацию. В наше время люди часто впадают в личностные кризисы, которые симптоматически совпадают с депрессией, и я считаю эту проблему крайне серьезной, потому что проходил её сам. Я пытался решить системные проблемы с мотивацией и желанием жить с помощью терапии разных типов, в том числе и с использованием препаратов, но основной вклад в это внесли фундаментальная философия и фундаментальная физика. Я склонен считать, что на дистанции такая призма восприятия может помочь всем, поэтому решил ей поделиться.

Итак, начнем с определения. Большинство рассуждений о бессмысленности бессмысленны просто потому что никто даже не попытался сопоставить слово с каким-то конкретным физическим феноменом. Гуманитарии, которые обычно что-то якобы умное на эту тему вещают, опираются на личный опыт, на опыт каких-то философов, но не на самое надежное в человеческом знании - на научную картину мира. А ей есть много чего рассказать.

Начнем с того, что фундаментальные законы физики не только не запрещают жизнь, но и крайне её поддерживают в некоторых условиях. Жизнь - вещь упорядоченная и по умолчанию она распадается, однако размножается она в основном там, где есть условия для восстановления собственной структуры (обеспечены питание и прочие аспекты метаболизма). Таким образом, печально известный и демотивирующий многих второй закон термодинамики на самом деле скорее жизнеутверждающая вещь. Репликация, основа жизни с точки зрения физических процессов, стабильна во времени и жизнь как форма материи очень устойчива. Трудно представить себе сценарий, в котором жизнь полностью вымрет. Даже для вымирания человечества надо так сильно постараться, что никто стараться не будет.

Привет, Хабр! В первой части я рассказывал, как мы с Татьяной Маркиной готовили доклад «Провоок» на Analyst Days — про споры, студию в Краснодаре, логистический ад и идею с кнутом и пряником. А сегодня — второй части: что произошло на сцене, какие роли мы играли, почему корсет так и не вышел в свет, и как один разговор в кулуарах перевернул моё понимание публичных выступлений.

В СМИ периодически проскакивают новости: нейросети поручают управление магазином или вендинговым автоматом, чтобы оценить ее способности в роли руководителя. Такие эксперименты пока складываются не в пользу ИИ, который часто работает себе в убыток.

И все же топ-менеджмент компаний уверенно продолжает перекладывать критические бизнес-решения на «виртуальные плечи нейросетей». Сегодня мы в Beeline Cloud поговорим о том, почему все не так просто с ИИ-управленцами.

Мы сделали это. Доклад состоялся. Мы вышли на сцену, отыграли и даже получили аплодисменты. Но путь к этим 40 минутам славы был длиннее, чем перелет из Пулково в Пашковский.

Если вы думаете, что главная сложность совместного выступления — это разница во времени или плохой интернет, вы ошибаетесь. Главная сложность — это быть двумя разными экспертами с двумя разными «я», которые пытаются зазвучать в унисон, находясь за 1500 километров друг от друга. Мы прошли через это. И теперь, оглядываясь назад, я понимаю: онлайн-подготовка и очные репетиции — это два разных мира. И нам повезло, что мы успели побывать в обоих.

Утро четверга, в шапке Claude Code «Sonnet 5» — а я не переключал. Полез разбираться, что Antropic успел за 5 дней. Вернули Файбл 5 после 19 дней в подвале и приложили cyber safeguards, jailbreak severity framework, HackerOne для баг-хантеров. Выкатили Sonnet 5 и поставили дефолтом на всех планах — Terminal-Bench 80.4% обгоняет опус 4.8, цена в 3 раза ниже. Плюс новый токенизатор, который аннулирует 30-40% заявленной экономии. Прогнал на своих задачах, разбираю что реально изменилось и куда переехал.

Ты пролистываешь ленту и в третий раз за вечер видишь один и тот же сценарий: человек скидывает обычное фото с телефона, а через пару кликов там уже мультяшный герой, мраморная статуя с трещинами или чья-то реклама из девяностых. Комменты взрываются вопросом "чем сделано", а ты сидишь и гадаешь, куда грузить свою фотку, чтобы получить что-то похожее, а не кривое мыло с лишним пальцем на лапе.

Когда я выкладывал на Хабре кейс по поиску внутренних резервов для развития предприятия (https://habr.com/ru/articles/1038894/), мне казалось что я излагаю какие-то базовые вещи, которые должны быть всем известны. И я очень удивился, когда оказалось что это далеко не так. По этой причине я решил что есть смысл начать объяснять всё сначала. Тем более, что моё понимание бизнес-способностей, как инструмента управления, несколько эволюционировало за время, прошедшее с публикации предыдущих вводных материалов. Поэтому начинаю с новой вводной статьи на тему «что такое бизнес-способности» и предполагаю в дальнейших материалах выкладывать дополнения, формирующие целостное понимание бизнес-способностей и планирования / управления на их основе.

В новом дайджесте UISlider изнутри и навигация в Jetpack Compose без магии, миграция приложения на Navigation 3 и сборщик мусора в Dart, мобильное тестирование в 2026, как меняется разработка в эпоху ИИ, новые модели Anthropic и Google и многое другое. Заходите!

Уже полвека учёные знают, что Северное и Южное полушария Земли имеют практически одинаковое альбедо — то есть процент солнечного света, который они отражают обратно в космос. И это несмотря на то, что оба полушария выглядят совершенно по-разному: в Северном полушарии больше суши, а в Южном — больше океана.

Теперь же исследователи обнаружили ещё одну удивительную симметрию, скрытую в данных: как оказалось, восточная и западная половины Земли также отражают одинаковое количество солнечного света, о чём они сообщили в исследовании, опубликованном 3 июня в журнале «Nature». Они установили, что разделительная линия пролегает по большому кругу, охватывающему всю планету. Она состоит из двух линий долготы: меридианов 27 градусов восточной долготы и 153 градусов западной долготы, которые простираются от Северного до Южного полюса через Восточную Европу, Турцию, Центральную Африку, Норвегию и Аляску.

Как известно, вручную написанные адреса обладают рядом неприятных свойств, затрудняющих их программное использование. Это и многовариативность написания одного и того же элемента, и пропуски, и искажения, и добавление лишнего. Идея состоит в том, чтобы выделить адресные элементы, нормализовать их, по возможности привязать к элементам ГАР ФИАС и сохранять в таблице БД не только нормализованные строки элементов адреса, но и GUID привязанных к ГАР элементов. При таком представлении возможно средствами SQL производить поисковые операции, находить дубликаты и пр., что затруднительно делать на исходных текстах адресов.

Данная модель применялась в проекте Досье компании Preferentum для системы загрузки и анализа неструктурированной и полуструктурированной информации (выгрузки разных баз и информационных систем). Для нормализации и привязки к ГАР используется SDK Pullenti Address, которое автор и разрабатывает.

Представьте: 1978-й год, декабрь. Вы в клубе. Играет песня Stayin’ Alive. Вечеринка в самом разгаре.

Мужчины носят модные брюки клёш и яркие шёлковые рубашки с удлиннёнными воротниками; женщины — короткие цветные платья. Они танцуют, пьют коктейли, знакомятся и флиртуют.

Глядя на это со стороны можно было бы легко подумать, что вы где-нибудь в Лондоне, Париже или Нью-Йорке, но нет — этот клуб находится в столице Ирана...

Прилетаем в Шанхай — в аэропорту встречают трое, помогают с чемоданами. По дороге выясняется: один из них — владелец компании, у которой данные покупают крупнейшие AI-лаборатории мира (OpenAI, Meta, Antropic и др.).

Так начались наши восемь дней внутри китайского AI: SiliconFlow, ByteDance (разработчики TikTok, Seedance), MiniMax, Z.ai (разработчики GLM) — встречи каждый день. Внутри статьи: что ByteDance выпускает 10 июля и почему флагманы дешевеют; как Z.ai уходят с NVIDIA на Huawei; рынок, где серверные видеокарты лежат рядом с айфонами; магазин, где гуманоидов продают по паспорту; и почему пекинские уборщики пока выигрывают у роботов.

Я — сооснователь GPTunneL, китайские модели покупаю и продаю каждый день. Рассказываю, как этот рынок выглядит вблизи.

Обычно процесс разработки API выглядит так: мы пишем контроллер. Затем каким-то образом его документируем. После чего фронтер, опираясь на такую документацию, пишет клиент.

Мы делаем одну и ту же работу трижды.

В прошлой статье я рассказывал, как избавиться от первого дублирования. С помощью бандла sunrise-studio/symfony-openapi можно генерировать OpenAPI-документ из кода, минуя процесс документирования.

Но это решает проблему только наполовину. Если OpenAPI-документ вытекает из кода, то клиент должен вытекать из OpenAPI-документа. Иначе написание клиента – и есть то самое дублирование.

В этой статье я расскажу как замкнуть цепочку:
Controller → OpenAPI → Client → Feature
Где каждый последующий шаг вытекает из предыдущего, а не дублирует его. 

Что рисует ваше воображение, если вы слышите слова «ЭВМ» и «СССР» в одной фразе? Научные лаборатории, огромные машзалы, лампы, транзисторы и перфокарты? Все эти образы недалеки от истины и в том или ином виде действительно встречались. Но вот чего вы могли не знать, так это истинного значения советских компьютеров для советской же промышленности, финансовой системы, транспорта, торговли, связи и прочего. Начиная с 1950-х ЭВМ проникли практически во все крупные сферы жизни, хотя рядовой советский человек этого особо не замечал. Давайте погрузимся в прошлое и посмотрим, как и зачем использовали электронные вычислительные машины в Стране Советов.

Трендовые фото цепляют внимание быстрее обычных снимков. У них есть яркий образ, понятная идея, настроение, необычная деталь и визуальный эффект, который хочется рассмотреть. Такие картинки активно используют в соцсетях, блогах, рекламе, карточках товаров, аватарках, обложках, сторис и личном контенте. Главное удобство в том, что сегодня популярные ИИ фото через нейросеть можно сделать без студии, фотографа, дорогой одежды и сложного монтажа.

Если раньше для красивой съемки нужно было искать локацию, свет, образ и ретушера, то теперь часть задач берет на себя нейросеть генератор изображений. Пользователь может загрузить свое фото, описать нужный стиль и получить новую сцену: модный портрет со вспышкой, сказочный образ в кокошнике, платье из цветов, деловой снимок, обложку для профиля или вирусную картинку для публикации. Поэтому ИИ фото через нейросеть стали не просто развлечением, а рабочим инструментом для контента.

Unreal Engine убирает блюпринты и приносит ECS и Verse!
Написал свое впечатление от первого запуска 6й версии движка.

Поступлю я или нет?

Казалось бы, все данные открыты. Вузы публикуют конкурсные списки, количество мест известно, правила приёма описаны на сайтах.

Но на практике ответить на этот вопрос гораздо сложнее, чем кажется.

Именно из этой проблемы вырос проект AbitList.

Сайт: https://abitlist.ru

Пару недель назад мне прислал табличку наш финдир. Мы иногда обмениваемся такими вещами, потому что оба любим смотреть на собственную работу через цифры. Табличка была простая: список закрытых за 2025 год вакансий, срок закрытия каждой, зарплата принятого кандидата и рассчитанная «полная стоимость найма». По правой границе — жирная итоговая цифра. Я на эту цифру посмотрела, помолчала и села писать эту статью.

Дело в том, что «стоимость найма» — понятие, которое компании обсуждают с усталой обречённостью: «ну да, найм — это дорого». А потом, когда садишься считать по-настоящему, обнаруживаешь, что «дорого» — это очень мягкое слово. Дорого — это когда в бухгалтерию пришёл счёт на пятьдесят тысяч больше запланированного. А то, что реально происходит с каждой закрытой вакансией — это уже не «дорого», это отдельная строчка бюджета, о которой в компании не принято говорить вслух.

Разберём. Возьмём вымышленного, но реалистичного персонажа. Пусть это будет backend-разработчик, зарплата 220 тысяч в месяц, вакансия открылась в феврале, закрылась в конце марта. Итого 45 дней от постановки задачи до выхода. Обычная история для 2026 года. Смотрим, во что она обошлась компании.

Я изучаю AEO/GEO (продвижение брендов в ответах нейросетей) и наткнулся на разбор про странную вещь: нейросети называют одни бренды и будто не замечают другие, причём качество продукта тут ни при чём (SearchAtlas). Объясняют это через понятие сущности: и поиск, и нейросети воспринимают бренд как отдельный объект знания со своими свойствами и связями.

Тема показалась любопытной, и я полез в первоисточники: доки Google, schema.org, Wikidata, замеры Ahrefs и Frase, пару работ с arXiv. Там и уткнулся в неожиданное. Знание о бренде у машины устроено двумя совершенно разными способами, и их постоянно путают. Один способ работает у обычного поиска Google, это Knowledge Graph. Другой у языковых моделей вроде ChatGPT, это память в весах нейросети.

Единого первоисточника у этого разбора нет, я собрал его из перечисленного под наш контекст, ссылки стоят по тексту. Дальше разложу оба механизма простым языком и покажу, что с каждым можно сделать.

«Что нового в Swift» Июнь был насыщенным месяцем для Swift: анонсы на WWDC и мероприятия сообщества по всему миру. Мы пригласили организаторов одного из них поделиться своими впечатлениями:

«По всему миру локальные группы встреч и конференции объединяют разработчиков Swift, и некоторые из них появились даже раньше самого Swift! У многих есть каналы на YouTube, где они публикуют видео со своих мероприятий, так что вы можете подключаться удалённо. Давайте выделим несколько.

В мае на встрече SF Swift прошёл доклад Дэна Федермана «Agentify Your Swift Repo», в котором рассказывается о создании агента для CI и обратной связи при ревью кода. Swift Barcelona имеет своё представительство на YouTube, а некоторые группы, например новое сообщество MLX India, публикуют плейлисты мероприятий, включая недавний доклад об использовании MLX Swift в iOS-приложениях, который стоит посмотреть. Существует даже организованный сообществом YouTube-канал Swift Community Meetups, который проводит онлайн-встречи и содержит серию кросс-платформенных докладов о Swift.

Эти группы поддерживают разработчиков несколькими важными способами:

Локальное сообщество: они налаживают связи между разработчиками Swift и организациями на местах.

Пространство для экспериментов: благодаря менее формальному формату и иногда незавершённым проектам встречи создают пространство для обмена идеями, получения обратной связи и обучения друг у друга.

Я призываю больше людей участвовать в жизни местных Swift-сообществ. Если ваша группа начнёт публиковать контент и видео, пожалуйста, поделитесь этим на форумах Swift в категории Community Showcase.»

Превращение обычной фотографии в профессиональный мультяшный арт или аниме-персонажа перестало быть задачей для художников-ретушеров.

Теперь мне необходимо 2-3 минуты, чтобы нейросеть сделала из моего фото, персонажа под стиль любого мультфильма. В этой статье разберем как с этим справляются, лучшие ИИ-сервисы.

Это подробный разбор одного эксперимента. Я взял god node из реального LangGraph агента и попросил 5 американских и 6 китайских моделей сначала предложить, как её распутать, а потом оценить предложения друг друга. Дальше тремя разными способами пытался понять, кому из них в этом деле верить.

Месяц назад мы переехали из старого дома с садом в высотку-новостройку. Настолько "ново-", что стройка (отделка квартир застройщиком) еще продолжается. С точки зрения локальной экологии это значит, что местная экосистема только формируется. Обычно термин "сукцессия" применяют к ситуациям восстановления после катастроф, в частности, лесных пожаров. Но его вполне легитимно приложить и к ситуации формирования экосистемы в новосозданном [антропогенном] ландшафте. Вот как в доме в целом и квартире в частности. Интересно это наблюдать в процессе.

Как устроен SFU изнутри: Publisher, Subscriber, комната-маршрутизатор и никакого перекодирования. Дневник разработки на Rust.

Как разработчик, я должен пользоваться ИИ на работе. Я бы, конечно, предпочел безлимитный Claude, но мне доступен только Qwen Code, а он часто галлюцинирует. В этой статье я расскажу, как искал причины галлюцинаций, устранял их и к чему это привело.

Первая моя задача для ИИ-помощника – CLI-агента, была простой, её можно было бы решить инструментом «найти и заменить» в IDE минут за 20, а агент трудился – часа два, что непозволительно много. Он постоянно галлюцинировал, добавлял ненужные артефакты, а я продолжал попытки направить его в нужное русло уже из спортивного интереса. Только после этого замечательного опыта я наконец решил «прочитать инструкцию»...

Мой исходный “суповой набор” из “железа” и софта.