Если посмотреть на наше выживающее сообщество со стороны, то мы - вылитые "Стражи Галактики", застрявшие в декорациях "Властелина Колец". Сборище неудачников, аутсайдеров и одиночек. Вендор наш со своей бесчисленной армией франчайзи-орков, строит свою неповоротливую ERP-Мордорию. Они смотрят на нас и на малый бизнес как на безумных фриков и космический мусор, который давно пора выжечь с лица земли принудительными обновлениями.

И они, пожалуй, правы! Мы и есть банда фриков. Один воюет с честными знаками, второй прикручивает gRPC к ядру четвертьвековой давности, третий переписывает Win32-битные счётчики. Полные отбросы цифрового общества с точки зрения эффективного менеджмента. Мы сидим в своём тихом Шире - на окраинах реального сектора экономики, крутим рубли и штуки, пока вокруг пухнут гигабайтные патчи. Но именно этой разношёрстной компании хоббитов-неудачников придётся тащить кольцо цифрового суверенитета до Роковой горы 2038 года. Потому что больше некому. Могучие короли Снеговика давно пали под властью подписок на ИТС.

Как российский ТСПУ понимает, какой трафик блокировать? Почему одни VPN-протоколы работают, а другие перестают подключаться? чем анти-DPI отличается от обычного туннеля? Какой протокол и клиент выбрать?

Сознанием гораздо проще обладать, чем дать ему определение. Один из способов приблизиться к пониманию сознания - заглянуть в мозг и посмотреть, какие его области активируются в моменты осознанного восприятия. Полное понимание этих процессов позволило бы выявить так называемые «нейронные корреляты сознания». Опираясь на эти знания, мы могли бы продвинуться в разработке теории, объясняющей, что такое сознание и почему оно возникает. Сегодняшний гость, Кристоф Кох, - один из ведущих исследователей нейронных коррелятов сознания и сторонник определённого подхода к его объяснению, известного как теория интегрированной информации.

Кристоф Кох получил степень доктора философии в Институте биологической кибернетики Общества Макса Планка. В настоящее время он занимает почётную исследовательскую должность в Институте исследований мозга Аллена, где ранее был президентом и главным научным сотрудником, а также является главным научным сотрудником фонда Tiny Blue Dot. Он автор нескольких книг, последняя из которых - «Тогда я сам - весь мир: что такое сознание и как его расширить» (Then I Am Myself the World - What Consciousness Is and How to Expand It)

handheld клавиатуры позволяют не привязываться к конкретному рабочему месту и менять положение тела во время работы, например, можно работать стоя, сидя, лежа, не выпуская клавиатуру из рук, и имея при этом полноценное управление курсором.

В PHP-экосистеме не так часто происходят заметные изменения в области машинного обучения. Пока основное внимание разработчиков сосредоточено на Python, PyTorch и больших языковых моделях, инструменты для ML на PHP продолжают развиваться, хотя и остаются нишевым направлением.

Поэтому выход Rubix ML 3.x – важное событие для PHP-разработчиков, которые хотят использовать машинное обучение в своих проектах. Это не просто очередная версия библиотеки: обновление затронуло производительность, обучение нейросетей, обработку данных и возможности параллельных вычислений.

Кроме того, у проекта появился официальный сайт с обзором возможностей библиотеки, документацией и примерами. Он помогает увидеть Rubix ML не как набор отдельных алгоритмов, а как полноценный инструментарий для всего цикла машинного обучения – от подготовки данных до применения обученной модели в production.

Разберём, что изменилось и почему это интересно разработчикам, которые работают с PHP каждый день.

Проверил, можно ли разгрузить Hermes Agent с помощью локальных LLM на домашнем ПК с RTX 3080 и 32 ГБ RAM. Сравнил Qwen и GLM на архитектурных задачах, редактуре и извлечении данных, испытал разные квантования и подключил Hermes на Mac к модели на Windows. В статье — условия испытаний, замеры скорости и памяти, конкретные ошибки и причины итогового выбора Qwen3.5 9B. Подключение заработало, но получить привычное качество ответов и подтвердить экономию облачного лимита пока не удалось.

Сегодня первый порыв — спросить ChatGPT. Он подскажет, где копать. Но давайте честно: он работает медленно и односторонне. Ты копируешь ему кусок конфига, он советует, ты идёшь применять, возвращаешься с результатом, он советует снова. Он не видит твои файлы, не правит inventory, не прогонит playbook и не перечитает логи после рестарта. Он — советник по переписке, а тебе нужен напарник в машинном зале.

Мне нужен был кто-то (или что-то), кто работает прямо в моём терминале, с моими файлами, под моим контролем. Но при этом — кто не выйдет за рамки дозволенного и не наломает дров на проде. Так я пришёл к агентам, а конкретно — к опенсорсному pi.

Эта статья — не обзор фич и не реклама. Это рассказ о том, как агент вписался в реальную работу инфраструктурного инженера: от написания Ansible-ролей до документации и настройки самого себя. С кодом, граблями и честными выводами.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский, и однажды я создал самый удобный редактор богатого текста. Попробовать его вы нигде не сможете, зато сможете узнать какого счастье вы лишились...

Работа над локальной версией для «Ночного глаза» стала одним из этапов оптимизации TAPe+ML под процессорное ядро. Первоначальная поставка для проекта занимала около 28–30 МБ. Эта версия работала на RDBox с загрузкой ядра 30–60%.

Затем мы продолжили оптимизацию библиотек и исполнения. Текущая локальная поставка занимает около 4,2 МБ. Модель помещается во внутренней памяти процессора и после первоначальной загрузки работает там – без постоянного переноса ее параметров из оперативной памяти. На протестированных CPU обработка кадра на одном ядре CPU же занимает 8,6–15,8 мс.

Дисклеймер. В проекте есть работа с сетевым напряжением 220 В и с радиопередачей. Первое может убить, второе — только ваши нервы. Всё, что касается сети, делайте при выключенном автомате в щитке, а не просто при выключенном выключателе. Если не уверены — зовите электрика. А перехватывать и воспроизводить радиосигналы допустимо только для своих собственных устройств.

В 2026-ом году я задалась вопросом, стоит ли сейчас читать книги о программировании? И если да, то какие?

Провокационное заявление: мой шахматный движок претендует превзойти по уровню и скорости все существующие. Конечно, с оговорками (об этом позже). Движок показывал прекрасные результаты, но в некоторых ситуациях необъяснимо терпел поражение. Чтобы исправить ситуацию, нужно анализировать большое количество данных (записи партий против программ-конкурентов), выявлять аномалии, вносить изменения в алгоритмы, подстраивать коэффициенты, запускать тестовые матчи и сравнивать результаты с прошлыми версиями. Анализ данных с помощью ИИ-чата показал сомнительную пользу. Зато ИИ справился с написанием скриптов для управления программами-конкурентами и помог построить замечательный инструмент для анализа тончайших настроек шахматного движка.

Больше 10 лет я пользовался клавиатурой Fleksy: менялись устройства, но клавиатура оставалась неизменной. Интуитивная, гибкая, с жестами и чертовски точной автокоррекцией. Но совсем недавно, после очередного обновления ОС, я обнаружил, что любимая клава больше не работает, да и из Google Play её благополучно выпилили. Как оказалось, ребят из Fleksy кто-то перекупил и, по старой доброй традиции, всё свернули. Скачивать APK с какого-то левого сайта - затея небезопасная, так что рисковать я не стал.

Пошёл бродить по GP в поисках замены. Пощупал Microsoft SwiftKey, гугловский Gboard и кучу других аналогов, но получить тот же экспириенс так и не смог. Скорость печати упала, опечатки сыпались, и от отчаяния я даже скатился до голосовых сообщений. Я физически не мог избавиться от привычки удалять слово свайпом влево или выбирать предсказанный вариант свайпом вверх.

Самым близким кандидатом оказался SwiftKey, но и тут мимо: свайпы срабатывают через раз, размер клавиш толком не подогнать.

В итоге я выделил для себя несколько ключевых проблем, которые современные клавиатуры игнорируют:

Stable Diffusion хочет видеокарту с 4–8 ГБ памяти. Flux хочет 12 ГБ, а лучше 24. А у меня на столе лежит ESP32-S3 — микроконтроллер, отладочная плата с которым стоит несколько сотен рублей, у которого 512 КБ оперативной памяти, два ядра по 240 МГц и ни одного тензорного ядра.

Вопрос был простой: можно ли заставить эту штуку рисовать картинки по тексту? Не «отправить промпт в облако и показать ответ», а честно прогнать диффузию на самом чипе.

Спойлер: можно. Пишешь «улыбающаяся девушка со светлыми волосами», и через 5,4 секунды ESP32 выдаёт лицо 64×64. Внутри латентная диффузия с трансформером (DiT), int8-квантование, ассемблер под векторные инструкции S3 и некоторое количество грязных трюков. В общем — всё, как вы любите.

Для оценки рекомендательной системы я подготовила 60 000 сессий, но Hit@20 посчитала только по 748. Остальные не стали автоматически промахами: отсутствие записи о покупке ещё не доказывает, что посетитель ничего не купил.

На данных Coveo это заставило меня пересмотреть цель, подготовку данных и обучение. В статье разбираю на простом примере, какие действия может видеть модель, откуда берутся нулевые метки и почему промахи отбора кандидатов должны оставаться в метрике. Все эти правила уже работают в проекте с графом товаров, LightGBM и локальным HTTP API. Код и инструкция воспроизведения доступны в репозитории.

Клиент написал: сайты лежат, похоже на DDoS. На сервере около 5 500 сайтов WordPress, nginx, PHP-FPM 8.4, MariaDB, 125 ГБ памяти, Debian 13. Я нашёл сканер, закрыл его в nginx, сайты поднялись. Через два дня клиент написал снова: всё падает каждые пять минут.

Причина оказалась не снаружи. Каждый новый воркер PHP-FPM с первого же запроса весил около 600 МБ, и OOM-killer по очереди убивал базу и nginx. Воркеры раздувал баг в OPcache, который срабатывает на каждом сбросе кеша под нагрузкой. Сбрасывал кеш Yoast SEO при обновлении. Причём не массовое обновление по всем сайтам, а догоняющее, на 467 сайтах, где плановое когда-то не прошло. Всё решил порядок двух команд.

Привет! Меня зовут Артём, я старший аналитик данных в ЮMoney. Расскажу о проекте, который вырос из внутреннего хакатона, — Text2SQL-сервисе. В нём пользователь задаёт вопрос на обычном русском языке, а система сама находит нужные данные, пишет SQL-запрос, проверяет и выполняет его, после чего возвращает ответ: текст, таблицу, Excel-файл или график. Идея для бизнеса простая: зачем ждать, пока аналитик освободится, если ответ на типовой вопрос можно получить прямо сейчас?

Материал будет полезен продакт-менеджерам, маркетологам и всем, кто работает с данными, но не хочет погружаться в SQL, а также разработчикам и аналитикам, которые задумываются о подобных инструментах у себя.

Подключаемся к разным сервисам на своём VPS через единственный открытый SSH-порт: пишем небольшую программку-роутер соединений на Go

Мы продаём инженерные узлы для отопления и водоснабжения многоэтажек. Каждая сделка — расчёт под конкретный дом, коммерческое предложение, договор, закуп, сборка и отгрузки партиями по графику стройки. Ещё недавно эта цепочка жила в Битрикс24, отдельном калькуляторе, 1С и рабочих чатах.

Мы написали свою CRM. Раньше от заявки до подписанного договора проходило около двух месяцев, теперь — около месяца: сделки закрываются примерно вдвое быстрее. Сильнее всего сократился первый отрезок: раньше КП уходило заказчику через 3–4 дня после заявки, теперь — на следующий день. Ниже — где на самом деле терялось время, что мы для этого сделали и на какие грабли наступили.

Привет, Хабр!

Мы тонем в новостях. Голова кругом: тут говорят одно, там — противоположное, а где правда — непонятно. Информации не мало — её слишком много. Не хватает инструмента, который показывал бы, как риск меняется во времени: по открытым данным, а не по громкости заголовка. Такого инструмента я не нашёл. Пришлось собрать самому.

Получился Индекс Кассандры — еженедельный сервис про уровень и направление риска глобального конфликта. Без регистрации, трекеров и подписок. Код, методика, данные и тесты открыты на GitHub, сайт статический (GitHub Pages).

Свежая неделя (11 октября 2026): 56, +10 к предыдущей (46). Ниже — как получается это число и как в него вошла новая модель‑классификатор Jev.

Это рассказ об инженерной задаче: как устроен расчёт, как он проверяется и что даёт машинная классификация. Политических оценок и агитации нет — только измерение сигналов и метод.

В коробке со старыми микросхемами нашлась деталь с маркировкой «F1-10-5», которой нет ни в одном справочнике. Керамический корпус вскрыли зубилом, а под микроскопом на кристалле обнаружилась сетка из 72 одинаковых конденсаторов и надпись HF-10: это клон фильтра MF10 на переключаемых конденсаторах. Дальше разбор кристалла: как конденсатор работает вместо резистора, почему ёмкости собирают из одинаковых квадратов, как КМОП-ключи защищены от помех и как трёхуровневый вход распознаётся инверторами с разной длиной затвора.

Рынок ведёт себя так, будто ценность UX доказана: дизайн-инструменты стоят десятки миллиардов, простота использования — критерий №1 при выборе ПО, а 62% покупателей принимают решение на триале. При этом после 2020 года не опубликовано ни одного исследования, в котором UX-инструмент (UEQ, AttrakDiff, meCUE, SUS) был бы связан регрессией с выручкой, маржой или стоимостью компании. Там, где конкретные свойства интерфейса всё-таки измеряли деньгами, знак эффекта оказался непредсказуем — вплоть до падения продаж на 12% после объективно лучшего сайта. Это противоречие не про то, что «UX не окупается». Оно про то, что UX операционализирован так, что окупаемость в принципе нельзя проверить. И самый сильный на сегодня кандидат на исправление — теория самодетерминации.

В первой части, «Kimi Code, MiniMax Code и ZCode в OpenResearch: форк за один вечер вместе с Claude», мы добавили в OpenResearch три новых coding-агента. Статья вышла 25 сентября вместе с релизом v0.3.2. Эта часть о том, что было дальше. Форк нужно было сопровождать: чинить ошибки, о которых написали читатели, догонять upstream и переделывать интеграцию ZCode под его новые версии.

Итоги в цифрах:

• 8 релизов, от v0.3.3 до v0.3.10, за три недели, с 28 сентября по 16 октября;

• около 11 ч 16 мин чистой работы агента, растянутых на 18 дней (в первой части было 1 ч 51 мин);

• 33 коммита Claude, +5258/−1090 строк в 61 файле (без собранного ui/dist), 28 новых тестов;

• четыре слияния с upstream, в сумме 121 его коммит;

• два PR в upstream: #600 с тремя агентами и #650 с русской локализацией;

• $32 реальных затрат, по ценам API это стоило бы больше $230. Подробности в конце.

Промо-ролик Kling 4.0 идёт почти две минуты. На 85-й секунде на экране три строки: 4K, 1080P, 720P. Чуть раньше было обещано «10-bit HDR». А на странице функции Kling те же 4K и HDR помечены как «скоро». Где правда?

Я сверил блог Kling, гайд пользователя и страницу функции. Главное, что вышло: 4K, 10-bit HDR и продление до двух минут Kling на разных страницах описывает по-разному. Генерация до 30 секунд, режим Omni с 15 референсами (10 картинок и 5 видео) и длинный промпт уже есть в настройках модели. А десять ключевых кадров пока известны только по гайду Kling. Независимых оценок качества нет ни одной. Поэтому я прогнал Kling 4.0 на промпте из нашего рейтинга видеомоделей, где Kling 3.0 пять дней назад получил 8 из 10. Генерация одна, так что это первое впечатление, а не замер.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Сорокин, я разработчик из команды Okdesk. 11 лет мы трудимся над платформой для управления заявками, выездным обслуживанием и ТОиР – загадочной аббревиатурой, которая легко разгадывается как техническое обслуживание и ремонт.

В статье рассказываю, как наша команда мобильных разработчиков в Okdesk развивает два мобильных приложения одновременно. Спойлер: главный герой этой истории – кроссплатформенная технология. Именно она позволяет нам выпускать приложения и под iOS, и под Android, не раздувая команду и не переписывая один и тот же код дважды.

Продолжаем обзор странных и порой абсурдных поделий, которые провалились коммерчески, но запомнились своей неординарностью.

Привет, Хабр! Меня зовут Егор Ившин, я аналитик по безопасности в Arenadata. Я отвечаю за безопасность продукта ADH: моя ключевая задача – выявлять уязвимости и оперативно передавать информацию о них команде разработки, при этом я не только фиксирую проблему, но и помогаю с её устранением. В своей работе я применяю различные виды анализа: SCA, SAST, ручное тестирование.

В этой статье разберём, как работает Hadoop Credential Provider API, где и как хранить JCEKS и какие подводные камни во всём этом есть. А в конце посмотрим, как этот механизм автоматизируется в продуктах Arenadata – чтобы не делать всё вручную.

Ума не приложу, как так получилось, что почти за 400 публикаций в научно‑популярном блоге на Хабре я ни разу не попытался поговорить с вами о теории струн. Действительно, я читал на эту тему лишь две авторитетные научно‑популярные книги: «Закрученные пассажи» Лизы Рэндалл и «Космический ландшафт. Теория струн и иллюзия разумного замысла Вселенной» Леонарда Сасскинда. Действительно, теория струн — это модный научный аппарат, объясняющий квантовые феномены при допущении, что элементарные частицы являются не точечными сущностями, а вибрирующими струнами, моды вибрации которых распространяются не в трёх измерениях, а в пространствах, имеющих от шести до десяти и более измерений. На Хабре и за его пределами вы можете почитать, почему теория струн не поддаётся критерию фальсифицируемости и поэтому не является строго научной (прекрасный перевод уважаемого @SLY_G +29, 235 комментариев). Но в этой статье я хочу рассказать вам о геометрической модели, которая описывает шестимерное пространство и иллюстрирует, как некоторые скрытые измерения могут укладываться в пространстве‑времени, которое мы воспринимаем как четырёхмерное. Речь пойдёт о гладких голоморфных многообразиях Калаби‑Яу. Это название, которое просится на постер научно‑фантастического сериала, составлено из фамилий Эудженио Калаби (1923 — 2023) и Шинтуна Яу (род. 1949).

Самостоятельная подготовка к IELTS Academic в 2017 году: экзамены прошлых лет, YouTube, карандаш и одно незнакомое слово.

В плане локального менеджера закладок появилась SQLite. Сам выбор выглядит разумно: один пользователь, небольшая база, ничего не нужно разворачивать на сервере. Но по названию базы ещё нельзя понять, что произойдёт при повторном сохранении ссылки и переживут ли изменения перезапуск приложения.

Такие вопросы стоит разобрать до кода. Для этого я сделал Research First Builder — скилл для ИИ‑агента и небольшую проверяющую программу. Он задаёт порядок работы: изучить похожие реализации, объяснить решения, составить план, написать приложение и записать проверки. Ниже разберу один реальный запуск из репозитория и покажу, какую работу этот порядок помогает проверить.

Один VLAN на весь этаж, STP по привычке и размытая граница между L2 и L3 — решения, которые могут годами работать без нареканий, пока сеть не начнёт расти. А затем появляются неожиданные простои, неоптимальные маршруты и инциденты, в которых сложно найти источник проблемы. Разбираемся, какие ошибки в проектировании L2/L3 приводят к таким последствиям и как выстроить сетевую архитектуру, чтобы избежать их.

13 октября 2026 года вышла Joomla 6.2. Традиционно мы обозреваем часть самых заметных нововведений релиза. В нём доработали редактор материалов, добавили авторизацию почты через OAuth 2.0, поле Joomla Form enum и обозначение обновлений безопасности расширений, language fallback...

Пустые фундаменты энергоцентра простояли недолго: в сентябре на них появились установки. Также в этом выпуске раскрываем решение, которое нас выручило.

Бывает, открываешь OpenCode, идёшь в менеджер моделей, а нужной Claude там нет. Хотя через BotHub она доступна, API-ключ есть, деньги на балансе тоже. Казалось бы, что может пойти не так?

На самом деле проблема может быть в самом каталоге моделей OpenCode. В нём не обязательно сразу появляются все новые модели, а нужная запись иногда отсутствует в списке. Но это не значит, что подключить её нельзя.

Я покажу два способа, как добавить нужную модель Anthropic через BotHub: попросить OpenCode сделать всё самому или пойти путём настоящего технаря и покопаться в конфиге ручками. Также разберемся как установить OpenCode на удалённый сервер и подключить Claude через BotHub.

Специалисты по контенту в IT — отдельная профессиональная ветка, которая растёт быстрее, чем принято думать. По данным исследования Хабр Карьеры за первое полугодие 2026 года, зарплаты контентщиков выросли на 6% — и это один из самых высоких показателей роста среди всех IT-специализаций, даже больше чем у разработчиков (+1%), аналитиков (+5%) и дизайнеров (+3%). 

А медианная зарплата специалистов по контенту — 106 тысяч рублей. Да, не самая высокая в IT, зато со стабильным ростом и без необходимости кодить.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я джун в команде HR-маркетинга «Лаборатории Касперского». А еще я зумер, учусь на четвертом курсе Бауманки и считаю, что нам давно пора серьезно поговорить о стереотипах про мое поколение. Статей о нас на Хабре выходит много: в одних штампы подтверждают, в других разоблачают. Какие-то я узнаю в себе, о других впервые слышу из комментариев.

Чтобы проверить штампы на живых людях, я поговорил с тремя нашими стажерами из отделов информационной безопасности и разработки на C и C++, а также с их наставниками. Бадди оценили своих подопечных по самым популярным клише, и разброс получился от 0 до 9 из 10. Рассказываю, каких новичков боятся наставники, чего опасаются сами стажеры и что из стереотипов оказалось правдой, а что предрассудками.

Я потратил десять дней, отвлекаясь от основной работы (методист в доп. образовании) на то, чтобы собрать на своём компьютере работающего ИИ-агента. Стартовал с полного нуля: не знал ни что такое MCP, ни как агент подключается к программам. Каждый шаг приходилось искать, пробовать, отбрасывать и пробовать заново. Не «чат в браузере», а полноценная среда, которая видит программы и файлы и умеет в них писать. Потом я упаковал весь путь в инструкцию на 30–60 минут.

Главная ценность — задокументированные тупики. Большинство гайдов показывают только победный маршрут. У меня так не было: были плагины, которые не заводились, модели, которые не отвечали из России, способы, от которых я отказался.

Всё началось с просьбы к нейросети придумать игру. Получилась линия, по которой ходят скелеты. Затем появились договоры, строй, рогатка и долгая борьба за нормальную походку. История разработки «Некроманта по найму»: как менялись механики, почему генерация красивых кадров не давала хорошую анимацию и что удалось исправить с помощью Астры.