MAI Image 2.5 - новая нейросеть от Microsoft для создания фото и картинок рвет бенчмарки. Разбираем, на что способен новый генератор изображений, как получить доступ в РФ. Тестируем качество фото, следование промпту, пытаемся обойти цензуру.

Самая частая ошибка сильного IT-руководителя - думать, что хороший опыт сам по себе делает его подходящим для любой CIO-роли. На практике это почти никогда не работает.

Можно иметь большой стаж, управлять людьми, вести крупные проекты, пережить несколько трансформаций и всё равно не попадать в нужный профиль. Не потому, что вы слабый, а потому что рынок ищет не «в общем сильного человека», а конкретный тип CIO под конкретную среду.

Именно поэтому первый шаг для кандидата - не читать ещё один курс «про CIO», а честно определить, где у вас реальная опора: в системной управляемости или в продуктовом росте.

У меня было множество вело фар и всегда меня напрягало то, что фара включается практически мгновенно.

Глаза даже не успевают приспособиться и это доставляет существенный дискомфорт.

В связи с этим я принял решение разработать свою безопасную вело фару.

Работа с rsync и многими другими утилитами для бэкапирования несёт в себе совершенно не очевидную и от этого особенно недооценённую опасность — риск получить рассинхронизацию содержимого файлов, о которой никто и никогда не узнает до того, пока не станет поздно. Статья задумана как рассказ об очень интересной, но малоизвестной утилите precizer. С её помощью можно контролировать целостность данных при синхронизации, бэкапировании или восстановлении файлов. Программа вполне удобно организована и позволяет убедиться, что ни один байт не был утерян в процессе.

Основано на реальных событиях (обожаю этот жанр кино!)

Учитывая просто отвратительную надёжность современных HDD, статья описывает ставшую уже тривиальной борьбу с последствиями выхода HDD из строя.

Материал разделён на несколько глав, пестрящих избыточными техническими подробностями с целью обосновать, почему было принято именно такое решение, а не иное. Возможно, читателям такая архитектура покажется полезной и удобной, и возникнет непреодолимое желание повторить, но сделать ещё лучше! В тексте будет много IMHO, эмоций и попыток плоско пошутить. Гарантирую!

Кому интересен ответ только на главный вопрос, можно сразу перейти к практике использования программы precizer.

Выделенный жирным текст можно читать отдельным слоем и получить краткое представление о затронутых темах.

90% code coverage выглядит как повод выдохнуть — до первого бага, который спокойно проходит сквозь все тесты и добирается до прода. В статье разберём, почему покрытие строк создаёт ложное чувство надёжности, чем branch coverage полезнее и как мутационное тестирование показывает реальные дыры в тестовом наборе.

Многие инженерные решения выглядят единственным разумным вариантом в момент их принятия. Альтернативы кажутся слишком дорогими, сложными и непривычными. Горизонт планирования ограничен несколькими десятилетиями, тогда как проблемы могут проявиться через 100, а то и через 500 лет.

Именно это происходит в Мехико: город проседает на сантиметры каждый месяц, а в наиболее пострадавших кварталах — на 50 сантиметров в год. Проблема заложена почти 500 лет назад, описана 100 лет назад — и она по-прежнему не решена. Трещины в дорогах, перекошенные здания, обрушения метро, водный кризис — все это тянется от одного решения, принятого испанскими конкистадорами в XVI веке. Давайте разберемся, как ошибки прошлого влияют на настоящее и к каким фундаментальным проблемам с окружающей нас инфраструктурой приводит смена технологий.

Большинство трейдеров управляют рисками интуитивно. «Войду на 20% депозита, стоп поставлю пониже» — и пошёл. Исследование 500+ активных криптотрейдеров показало: 86% никогда не рассчитывали VaR и Expected Shortfall, 91% не проводили стресс-тестирование портфеля, 95% не использовали симуляции Монте-Карло. Результат предсказуем — средняя просадка у таких трейдеров составляет 42% против 18% у тех, кто применяет формализованные системы.

В этой статье я расскажу, как устроен Hummingbot AI Risk Simulator — браузерный инструмент, который объединяет восемь профессиональных модулей риск-менеджмента в одном HTML-файле без необходимости установки каких-либо зависимостей.

WireGuard довольно быстро стал популярным VPN-протоколом: простой, быстрый, с аккуратной архитектурой и без тяжёлого наследия, он выгодно выделялся на фоне монстров вроде IPsec и OpenVPN. Но, как это часто бывает, сильная сторона со временем стала и слабым местом. Протокол оказался не только удобным и предсказуемым, но и легко узнаваемым, а значит и сравнительно простым для блокировки.

Как только WireGuard начали пытаться блокировать, появились и первые попытки его спрятать. Сначала это были довольно простые приёмы, например, добавить перед хендшейком несколько мусорных UDP-пакетов, чтобы сбить DPI в начале сессии. Потом появилась AmneziaWG, которая пошла дальше и стала менять уже сам внешний вид WireGuard-пакетов: заголовки, размеры, дополнительные junk-данные внутри хендшейка. В AmneziaWG 2.0 пространства для манёвра стало ещё больше: к уже существовавшим S1–S2 добавились S3–S4, и управляемые вставки стало возможно применять не только к хендшейку, но и к другим типам сообщений, включая основной поток данных. Параллельно развивалась и идея имитационных пакетов: перед хендшейком можно было отправлять не просто случайный мусор, а пакеты, похожие на трафик другого протокола, чтобы сбить первичную классификацию.

В этой статье речь пойдёт о следующем шаге в развитии этой идеи. Если раньше имитационные пакеты работали в основном как короткая дымовая завеса перед хендшейком, то теперь имитация переносится в сам поток: транспортные пакеты AmneziaWG на проводе начинают выглядеть как QUIC, DNS, STUN или SIP.

Буквально недавно я писал статью по мотивам материала Anthropic - того самого, где опять говорили "джуны больше не нужны".

Ребята учитывают одни детали, игнорируют другие и по факту сравнивают тёплое с мягким :) потому что основная проблема джунов - далеко не LLM-агенты, но подробнее в той статье

Но к чему это я? Anthropic выкатили ещё один материал - уже про использование агентов в безопасности

Меня зовут Эдгар Сипки, я founder easyp & sipki tech и отбираю доклады на Golang Conf в программном комитете. А в своём тг-канале делюсь прикладными LLM - инструментами и подходами для разработки - подписывайтесь, дальше будет больше :)

Утром 13 июня 2026 года Anthropic отключила доступ к своей новой флагманской модели Fable 5. Не у части пользователей - у всех, по всему миру. Разбираемся, почему это произошло и почему этот инцидент может стать первым видимым контуром нового режима доступа к frontier-моделям по KYC

Меня зовут Денис, я бизнес-аналитик. Статья про то, как я построил себе рабочий инструмент — Custom Tool — который живёт прямо в браузере, ничего не требует устанавливать и помогает не забыть ни одного важного вопроса при разборе задачи.

Ссылка на инструмент: denissadykov.github.io/ba-cheatsheet/custom
Всё открыто, бесплатно, без регистрации.

Привет, Хабр!

Хочу поделиться небольшой историей о том, как я в очередной раз поймал себя на странном действии: открыл Obsidian, нашел нужную заметку, скопировал кусок текста, вставил его в LLM-клиент, задал вопрос, получил ответ, потом руками перенес результат обратно.

И так несколько раз в день.

В какой-то момент стало понятно, что проблема не в Obsidian и не в LLM. Проблема в том, что между ними нет нормального моста.

Я храню в Obsidian рабочие заметки, идеи для статей, черновики, технические решения, куски документации, планы проектов и личную базу знаний. Но когда я работаю в Cursor или ChatGPT, вся эта база для модели как будто не существует. Она может рассуждать о чем угодно, но не видит мои реальные заметки, пока я сам не принесу ей нужный контекст.

А если заметок много, то начинается обычная ручная работа: вспомнить, где лежит файл, открыть папку, найти нужный фрагмент, скопировать, вставить, потом повторить.

Вместо того чтобы продолжать играть в человека-адаптера, я написал MCP-сервер для Obsidian. Он подключает Obsidian vault к любому LLM-клиенту с поддержкой MCP и дает модели нормальные инструменты: читать заметки, искать по ним, смотреть структуру, создавать и обновлять файлы.

Репозиторий: https://github.com/tenqz/obsidian-agent

В прошлых частях мы шагнули в эпоху после завершения Второй мировой войны, чтобы проследить за последними дирижаблями СССР и ВМС США. Однако наше повествование будет однозначно неполным без рассказа о том, как завершилась история классических немецких цеппелинов. Два огромных трансатлантических авиалайнера LZ-129 «Hindenburg» и LZ-130 «Graf Zeppelin II» стали пиком развития германского дирижаблестроения. Казалось, что хотя бы на дальних межконтинентальных маршрутах воздушные корабли жёсткой конструкции ещё вполне способны конкурировать и с пассажирскими судами, и с большими самолётами. Увы, судьба рассудила иначе — и объятый пламенем «Гинденбург», обрушившийся майским вечером перед объективами камер на поле американской авиабазы Лейкхёрст, поставил трагическую точку в этой истории. 

9 июня Anthropic выкатила Claude Fable 5, он же Mythos 5 в закрытом контуре. 12 июня доступ к обеим версиям сняли. А между этими датами уместилось столько, сколько иная модель не набирает за год жизни: скрытое ухудшение ответов для ИИ-исследователей, крик "Fable взломали и вытащили системный промпт" (пост Pliny в X, архив на GitHub), спор про обходы защит, внезапное хранение данных 30 дней и в финале - директива правительства США.

Взяли автоэнкодер из свежей работы CALM (Continuous Autoregressive Language Models), который учится упаковывать чанк из K=4 токенов в один непрерывный вектор и разворачивать обратно, и обучили его не на 15 миллиардах токенов Pile на 8 GPU, как в оригинале, а на 18 тысячах коротких строк с требованиями из IT-вакансий - на обычной машине без видеокарты. По дороге выгребли три классических грабли (flash-attn без CUDA, deepspeed, который не импортируется под NumPy 2.x, и тихий OOM на 33 ГБ логитов). Ниже - подробный разбор архитектуры, конфигов и честные результаты round-trip-реконструкции.

Многие смотрят на это спустя рукава, но Google создавал AIStudio не для того, чтобы вы ежедневного пользовались им в качестве основного интерфейса для общения с LLM. Студия была создана с целью дать возможность разработчикам настраивать параметры инференса, тестировать, баловаться. И не нужно быть главным‑по‑aistudio, чтоб это понять — там есть тулинг, граундинг поиска, можно изменить системный промпт. Диалоги сохраняются в виде файлов на гугл диске, чтоб было можно их клонировать, бекапить, итд. Есть отдельная страница с рейт лимитами, с выпуском API токенов. Это — ворота к программному интерфейсу для разработчиков, а не удобный chatgpt‑like веб‑интерфейс.

Кто из нас в детстве не мечтал о собственном игровом автомате? Настало время реализовать свою мечту. Рассказываю, как собрал аркадный автомат своими руками и не сошел с ума.

Потому что купить готовую реплику — скучно. А вот переписать NES на ПЛИС, заставить работать монетоприемник, впаять SCART в телевизор, который его не поддерживает, и выпилить корпус из ДСП — это уже приключение.

Кому мало «купить готовое» — прошу под кат.

За последние несколько лет рынок портативных игровых устройств заметно изменился. Если раньше выбор в основном сводился к Nintendo Switch и нескольким нишевым решениям, то теперь новые модели появляются практически каждый месяц. При этом производители соревнуются уже не только в мощности и времени работы от батареи.

В 2026 году всё чаще выпускают девайсы с необычной конструкцией и нестандартными сценариями использования. Складные экраны, съемные контроллеры, возможность превратить консоль в планшет или даже полный отказ от локального запуска игр — все это уже можно встретить в устройствах 2026 года. В этой подборке собраны несколько интересных моделей, которые выделяются именно своим подходом к портативному геймингу. Давайте посмотрим, что нам предлагают. И если у вас есть свой интересный вариант — пишите о нем в комментариях, обсудим.

Строю приложение для подсчёта калорий по фото. Пользователь снимает тарелку, модель определяет блюдо, считает КБЖУ. Идея не новая, но мне важно, чтобы это работало именно на русской еде — борщи, гречки, котлеты по-домашнему.

В какой-то момент стало некомфортно: я не знал, насколько модель вообще точна. «Кажется, работает нормально» — плохой ответ, если хочешь что-то улучшать. Решил померять нормально.

Расскажу, что и как мерил, что получил — и про неожиданный вывод в конце, ради которого, честно говоря, и стоило это всё делать.

Спойлер: распознавание оказалось готовым к проду (93.9%), а вот confidence от модели — почти константой, на которой нельзя строить логику. И главная ошибка в калориях пряталась совсем не там, где я её искал.

На третий день в проде мой support-агент на LangGraph и GPT-4o слил email одного клиента в переписку с другим. Причина банальна: модель вставила сырой контекст из базы прямо в ответ, и ничто в пайплайне это не проверяло. Фреймворки для агентов дают оркестрацию, вызов инструментов и память — но не безопасность. В этой статье разбираю стек из четырёх guardrails (валидация входа, валидация выхода, circuit breaker по расходам и проверка вызова инструментов), который умещается в ~200 строк Python и добавляет менее 40 мс latency. С рабочим кодом, схемой пайплайна и честным разбором того, что эти guardrails ловят, а что — нет.

В течение последних десятилетий исследователи свыклись с мыслью о том, что квантовые компьютеры в конечном итоге смогут взломать широко используемые коды, которые обеспечивают безопасность большей части цифрового мира. Чтобы защититься от этой участи, они потратили годы на разработку новых кодов, которые, как кажется, будут в безопасности от будущих взломщиков, вооружённых квантовыми компьютерами.

В то же время они также придумали гениальные способы использования правил квантовой механики для обеспечения безопасности связи. Но квантовая механика, как и предшествовавшая ей «классическая» механика, — это всего лишь теория о том, как работает природа. Что, если в конечном итоге её вытеснит более полная теория, точно так же, как квантовая механика вытеснила ньютоновскую физику столетие назад? Будут ли эти методы квантовой связи по-прежнему безопасны в мире, где существует ещё более фундаментальный набор правил?

Недавно в блоге МТС вышла замечательная статья в честь дня рождения Терри Пратчетта. Ну а я бы хотел начать этот материал с его смерти.

Терри Пратчетт умер в 2015-м от заднего коркового атрофического синдрома — редкой формы раннего Альцгеймера. Болезнь в данном случае поражает вместо памяти зрительную кору: говоря грубо, он глазами видел на столе чашку, но мозг отказывался принимать сигнал, что это чашка. При этом он прекрасно понимал и осознавал, что именно с ним происходит. Для человека, который строил огромные миры из образов и слов, Пратчетт получил диагноз специфической жестокости.

Терри боролся с болезнью: пожертвовал миллион фунтов на исследования, снимал документалки, давал интервью. Болезнь называл embuggerance — в переводе что-то вроде «чертовски неудобного обстоятельства». Слова из одного из последних его интервью позже стали крайне известной цитатой: «Карабкаюсь с другими вперед изо всех сил, чтобы успеть, пока не придет лекарство».

Праттчет, увы, не успел.

Я слежу за темой ИИ в медицине, особенно на стыке с когнитивной психологией, где нейродегенеративные заболевания стоят особняком. И в какой-то момент наткнулся на то, что в этой области что-то начало двигаться. В этом материале разберемся, почему болезни вроде Альцгеймера и Паркинсона так долго не поддавались никаким инструментам, как науку на долгих 20 лет оккупировала «амилоидная мафия», что это такое, и как благодаря ИИ появилась надежда на успех.

Если коротко по хронологии:

Жил-был за океаном Антропикопитек — зверь учёный, безопасный, этичный, совсем не доктор Зло. И вывел он в тайных палатах своих модель невиданную, и нарёк её именем гордым — Мифос. И было у Мифоса удаль богатырская: любую крепость софтверную ковыряет за ночь, дырку находит там, где двадцать семь лет никто не видел (привет, OpenBSD, отличная выдержка, как у виски).

Акт первый. Кибермаркетинг через киберутечки
В конце марта приключилось чудо. Сайт настроили так, что три тысячи неопубликованных файлов — черновики, PDF-ки, картинки — легли в публичный data lake, открытый и индексируемый. Нашли не хакеры, а добрые ребята из LayerX и Кембриджа, просто ходили по тропинкам, в окна заглядывали. Fortune опубликовал. В черновиках — «модель несёт беспрецедентные киберриски». Компания, которая продаёт безопасность, слила сама себя через дырявый сайтик. Красивый зачин: история про беспрецедентные кибервозможности начинается с прецедентной кибердырявости модель-генеренных сайтиков.

Акт второй. Много пиара
7 апреля — торжественный выход. Claude Mythos Preview, проект Glasswing, $100 миллионов, одиннадцать титанов в партнёрах (AWS, Apple, Cisco, Google, Microsoft, NVIDIA, Palo Alto и далее по списку), сорок Избранных организаций. Тысячи, тысячи «ноликов». К 26 мая — 10 000+ критичных уязвимостей в «критичном софте». Глава Palo Alto называет это «важнейшим киберальянсом со времён создания CISA». Занавес, аплодисменты, дайте два.

Акт третий. Реальные утечки доступа
Не черновики, реальный API, к которому народ как-то дотянулся — через партнёров и «цепочку поставок», — и архитектура, по которой «защита» из Mythos переезжает на публику. Меч выкован, ножны заказали отдельно, доставка задерживается. Опять же — во всех новостях без подвалов АНБ и прочих ожидаемых ужасов в ситуации, когда гражданские пробрались в Зону 51.

Лицензии Creative Commons сыграли большую роль в развитии интернета, но многие до сих пор сомневаются, насколько они работают на практике. Что происходит, когда нарушитель использует CC-фотографию без указания авторства и можно ли взыскать с него компенсацию. 

Суды рассматривают нарушение лицензий CC как нарушение авторских прав, за которое можно требовать компенсацию. Но размер и реальность этой компенсации зависят от регистрации авторского права, доказанного ущерба и практики конкретной юрисдикции — «автоматических миллионов» ждать не стоит.

По многим критериям ESP32-S3 - это весьма мощный маленький компьютер. Неудивительно, что его используют даже для таких задач, как эмуляция ретро-консолей и тому подобного. В рамках проекта S3-MSX-PC [Иван Сварковский] (Ivan Svarkovsky) пошел еще дальше: он взял компонент MSX из мультисистемного проекта Retro-Go и оптимизировал его под процессорные ядра Xtensa Lx7, установленные в ESP32-S3.

Юридический домен требует понимания многочисленных связей между сущностями, рассеянными по множеству документов. Поэтому кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний: связи между нормами, прецедентами и понятиями, рассеянными по тысячам документов, наконец-то перестают теряться.

Современные фреймворки обещают построить такой граф автоматически, в пару команд. Но между "запуском из коробки" и рабочей аналитической системой на практике лежит немалая дистанция.

Это вторая часть практического эксперимента с LightRAG. Разбираем, как оптимизировать "сырой" граф "из коробки" (подробно рассмотрели сам фреймворк, а также провели топологический анализ в первой части) без переиндексации, что показал анализ топологии и центральностей итогового графа, и проверяем на реальных юридических запросах — дает ли RAG-система, построенная на графе знаний, преимущество перед векторным RAG, и где проходят границы этого преимущества.

Градиентные атаки на LLM разнообразны: GCG добавляет абракадабру, AutoDAN добавляет связный текст - но обе они бьют в одно и то же уязвимое место: обе уводят модель с единственного «направления отказа», и одна такая добавленная строка вскрывает любой запрос даже на моделях, которых не видела. Годами учим модели отказывать на вредные запросы, а вся их стойкость висит на одном векторе. Большой иллюстрированный разбор: как несхожие атаки сошлись к одной мысли - refusal direction - и куда уходит фронтир.

Агенты сейчас пишут тесты уже за многими из нас, будем объективны, все больше людей кидаем таску ему - получают пачку аппрувов и погнали все это мержить

Но есть, скажем так, ненулевой шанс, что сгенерированные тесты окажутся произведением искусства мусором, который ничего не проверяет (и нет, не шутка, мне коллеги буквально показывали тесты где просто вызывается функция и проверяется что ошибка nil и на этом все, а результат просто всегда игнорировался)

И в таких кейсах очень классная картина: у вас зеленный CI, прод сломан, и вопрос:

Продолжаю изучать геометрическую алгебру в применении к физике. На очереди алгебра матриц Паули и её реализация в четырёхмерном евклидовом пространстве.

Недавно попалось на глаза одно очень интересное видео с динамическими шкалами по популярности разных языков программирования по годам (вроде как, начиная с 1980х). Удивительно, сколько всего и как много придумало человечество. И как быстро меняются тренды, а еще - сколько всего уникального уходит в тень истории. Вот был такой Лисп. Принято считать, что Лисп - это что-то из учебников по истории программирования. Где-то между перфокартами и первыми компиляторами. Условный артефакт. Язык, которым пользовались бородатые профессора, пока не пришел Python и не навел порядок.

Только вот Python тоже унаследовал из Лиспа некоторую часть. Но не все. Самое радикальное так и не забрал.

Изначально я не планировал разбираться в болгарском корпоративном праве. Это произошло само собой, когда понадобилось юридическое лицо. Что делать - нанять юриста или разобраться самому?

Самый не умирающий тренд в ИИ-м мире это - портрет поколения нейросетью, когда среднее время жизни подобных трендов пару недель - этот же тренд не уходит из запросов уже более полу-года. В теории нам обещают полное понимание контекста и фотореализм в один клик. На практике же, если вбить в условный генератор «типичный миллениал», мы с высокой долей вероятности получим пластикового персонажа из стоковой рекламы коворкинга: идеальная борода, стерильный макбук и чашка рафа, в которой ИИ по привычке сломал законы физики и перспективы.

Небольшое эссе на тему того, почему сообществу разработчиков надо по максимуму вкладываться в LLM, которые будут свободны от корпорации и государств.

Свою лепту должны внести и ML-исследователи и схемотехники, притом вторые могут быть более важны, ибо от попрания монополий NVIDIA зависит, смогут ли юзеры запускать передовые LLM на персональном железе.

Перед исследователем данных, работающим без размеченных ответов, регулярно встаёт задача кластеризации: разбить множество объектов на группы так, чтобы схожие оказались вместе. На первый взгляд всё просто — запустил k‑means, подобрал число кластеров по силуэту, получил результат. Однако практика показывает, что разные алгоритмы (k‑means, GMM, агломеративная кластеризация) дают несхожие разбиения на одних и тех же данных, а внутренние метрики качества (Cluster Validity Indices, CVI) противоречат друг другу. Более того, как показано в масштабных бенчмарках, ни одна из нескольких десятков CVI не является универсально лучшей. Следовательно, для каждого нового датасета приходится вручную перебирать алгоритмы, метрики и гиперпараметры — процесс, который легко занимает часы и не гарантирует оптимального результата.

В данной работе представлена открытая система ClustMetaLearn, реализующая автоматический выбор алгоритма кластеризации, внутренней метрики качества и сужения пространства гиперпараметров на основе мета-обучения (meta-learning). Система вычисляет 20 мета-признаков датасета, включая статистические, информационно-теоретические, проекционные и топологические характеристики (числа Бетти, персистентная энтропия). Двухуровневая мета-модель (CVIsel + AlgRank) ранжирует четыре алгоритма (k‑means, GMM, агломеративная, MiniBatchKMeans) и предсказывает подходящую CVI. Экспериментальная валидация на коллекции из 96 табличных датасетов показала, что правильный алгоритм попадает в топ‑3 рекомендаций в 81% случаев, а сужение диапазонов гиперпараметров сокращает время настройки в среднем на 70% при потере качества менее 1.5%. Система доступна в виде CLI-утилиты и веб-приложения (Django, Celery, MLflow).

Введение

Изучая французский язык, в том числе, на примерах мультипликационных роликов и мультфильмов, обратил внимание, что там нередко можно встретить высказывания, напоминающие программные поведенческие установки для детей. По крайней мере, они оказывают определенное влияние даже на взрослых, не говоря уже об их основной целевой аудитории.

Известно, что шаблоны поведения любимых героев, с которыми мы знакомимся в детстве, могут оказывать влияние во всей нашей дальнейшей жизни.

Поэтому, знакомство с подобными паттернами поведения в чужой культуре, позволяет лучше понять логику действий не только простых граждан, но и их элит.

Естественно, что главные знания о взаимоотношении с окружающим миром закладываются в более позднем возрасте, например, в студенческой среде.

Тем не менее, детские установки «правильного» или «хорошего» поведения имеют колоссальное значение в жизни каждого взрослого.

В этой статье, мы разберем несколько примеров и дадим им свою оценку. Развитие этой темы, со стороны читателей, будет только приветствоваться.

Ролик «Le petit frere» («Младший брат»)

Посмотреть видео (рис. 1) с двуязычными субтитрами можно в https://my.mail.ru/mail/emmerald/video/_myvideo/2.html :

Антивирусы в Linux, хоть и обитают в основном на серверах, перестали быть диковинкой. И, в отличие от Windows, не сращиваются с операционной системой, а работают как отдельностоящие программы с невысокими привилегиями. Подход со сканированием в «песочнице» напрашивается сам собой. А Qubes OS, наряду с Docker-контейнерами и полновесными виртуальными машинами, подходит для этого очень хорошо.

Последнее время гоняю разные кодовые агенты во всех позах и форматах на моём домашнем *Claw-подобном харнес Coddy Agent, практикую как интеграции разных кодовых агентов и апишек в агента для вайбкода, так и разработку кода этого агента разными инструментами, то бишь вайбкожу его ими.

Между делом решил разобраться с экономикой и ценами, какие на рынке есть подписки, сколько они стоят и где есть специальные тарифы для кодовых агентов, которые можно было встроить в свой харнес, по ходу дела получился данный обзор.

Пошагово разворачиваем OpenWrt в Proxmox, переносим DHCP и DNS на домашний шлюз, ставим sing-box, подключаем Xray/VLESS Reality и заворачиваем только нужный трафик через туннель.

Скриптов «забэкапь мне сайт» в интернете тысячи. Большинство падает на shared-хостинге, потому что там либо нет crontab -e, либо нет rsync, либо mysqldump лежит в нестандартном месте, либо у вас нет root, чтобы починить права на /tmp. А ещё — почти все игнорируют ротацию, и через два месяца ваш FTP забит 300 архивами по 200 МБ каждый.

В этой статье — рабочая схема для типичного клиентского сайта на Beget/Timeweb/Rusonyx-подобном хостинге, без панельных «бэкап-сервисов» за деньги, с дампом базы, ротацией и без хранения паролей в git.