9 августа 2026 года команда Stack Overflow сообщила, что платформа временно перешла в режим работы в Read‑Only. Новые вопросы от пользователей нельзя было публиковать на ресурсе. Спустя 12 часов администрация платформы вернула возможность задавать новые вопросы.
Кстати, хочу поблагодарить сообщество за обратную связь по EvertyDesk. Я увидел огромное количество замечаний, идей и реальных проверок. Много ребят запускали проект у себя, ковыряли его, находили проблемы, и вместе мы дотащили всё до версии 2.0.1. Да, я перепрыгнул с 0.0.1 почти сразу. Иногда нумерация версий тоже хочет жить быстрее разработчика.
Нейросети очень помогают добивать мелкие и очевидные баги. Это невозможно сравнить с тем, как я работал раньше, и с тем, как работаю сейчас.
Некоторые спрашивали про Contributor в виде cloud. Ребят, было бы стыдно этого не указать. Значительная часть работы действительно идёт в диалоге с нейросетями. Я фанат технологий, и иногда меня в хорошем смысле удивляет, насколько круто они умеют делать рутинную работу.
В целом я считаю, что мы живём в удивительное время.
Меня можно за это хейтить. Можно не хейтить. Я просто качусь по общей технологической волне и не особенно жду признания. Сегодня я могу делать вещи, которые раньше даже в виде заказной разработки выглядели безумными идеями.
Поэтому я решил начать параллельную серию статей. Помимо своего VST3-плагина для сведения я хочу наконец сделать то, о чём мечтал годами, пока работал ведущим инженером у частного интернет-провайдера.
На NLP/LLM собеседованиях все чаще проверяют не только знание трансформеров, но и понимание того, как устроены современные GPT-like модели: почему большинство генеративных LLM используют decoder-only архитектуру, чем LLaMA отличается от ванильного Transformer, зачем нужны RoPE, RMSNorm, SwiGLU и GQA.
Почему инференс LLM дорогой и какие оптимизации помогают его ускорять: fused kernels, FlashAttention, KV-cache и PagedAttention, continuous batching, speculative decoding, квантизация и дистилляция.
Много схем и картинок, а также полный список вопросов с собесов в конце.
Мой младший сын кидает кубик. В пятый раз подряд.
На поле — четыре фишки «Кибер-полицейский». Они уже лежат там, занимают клетки, перекрывают проходы. Он не сжимает их в руке — они часть игрового пространства. Но именно они парализовали игру.
Он уже четыре минуты обдумывает ход, переставляя фишки с клетки на клетку, пересчитывая зоны контроля. Старший откидывается на спинку стула и утыкается в телефон. Я смотрю на часы. Мы играем уже два часа.
«Ну что, скоро?» — спрашиваю я.
«Подожди… подожди, — бормочет младший. — Если я пошлю полицейского сюда… нет, лучше сюда…»
Мы со старшим встречаемся взглядами. Никто не произносит этого вслух, но оба знаем: это сломано.
На столе — месяцы работы. Прототип игры, которую мы назвали «Война киборгов». И этот момент — пятый ход одного игрока подряд — сигнал: пора менять правила.
Исследователи из компании JFrog провели анализ 55 сгенерированных ИИ отчётов об уязвимостях в SQLite. Он показал, что 54 из них, включая критическую проблему, на самом деле вызваны галлюцинациями ИИ‑модели.
У меня 12 лет опыта в Go. И я больше не имею права назвать себя программистом: мой код не пройдёт ту планку качества, которую я выставил для своих агентов. Хотя честнее так: они сами её выставили, я лишь ставил цели.
Заявление громкое, но у меня есть график. Красная пунктирная линия на нём: уровень моего лучшего рукописного кода. Синяя кривая: код, который пишут агенты. В апреле 2026 кривая ушла под красную линию и продолжает падать.
Когда человек спрашивает у ассистента «к кому обратиться», он получает не десять синих ссылок, а один ответ с пятью-десятью доменами внутри. Я прогнал два запроса через семь ИИ-поисковиков в один заход и сравнил, кого именно они цитируют. Общего источника не нашлось ни одного, а три модели разных разработчиков выдали дословно совпадающие списки — потому что веб-поиск им делает один и тот же плагин. Ниже — стенд, цифры и пять мест, где методика такого замера ломается.
Valve уведомила европейских клиентов Steam о краже их данных в результате взлома системы дистрибуции партнёра, компании CEVA Logistics.
В последней предварительной версии PowerToys, 0.101.2211.0, появилось множество новых функций. Самым значительным нововведением стал встроенный поставщик ИИ для функции Advanced Paste.
Я попробую на нашем языке рассказать о процессе стройки, и к этому я пришел после осознания следующего факт:
Какой бы чистый код мы ни писали и какие бы отказоустойчивые архитектуры ни проектировали в рабочих тасках, с багами физического мира — ремонтом собственного жилья — рано или поздно сталкивается каждый. И именно в этот момент выясняется, что привычная логика IT здесь часто ломается, а классические строители говорят на совершенно другом языке.
Обычно статьи про интерьеры пестрят рассуждениями о цветовой палитре и визуальном расширении пространства. Но когда заказчик — IT-специалист, его мало волнует цвет штор, если в кабинете нечем дышать из-за превышения CO₂, а при включении чайника ИБП на рабочем месте начинает панически пищать.
За годы работы в Москве я понял одну вещь: современный ремонт нужно рассматривать не как стройку, а как разработку сложного hardware-продукта. В этой статье я хочу разобрать, что такое «технический долг» в ремонте, почему подрядчики часто пишут «говнокод» в инженерных сетях, и как мы выстроили инженерный подход к проектированию жилья на примере реального объекта.
Когда трафик измеряется миллионами пакетов в секунду, даже небольшие накладные расходы сетевого стека начинают иметь значение. XDP позволяет подключиться к обработке значительно раньше, но работать приходится почти напрямую с данными пакета. На практическом примере разберём, как подключить XDP-программу к интерфейсу, читать сетевые заголовки и понять, для каких задач такого уровня обработки достаточно, а где стоит подняться выше по стеку.
Один из самых частых вопросов, которые нам задают: зачем вообще так усложнять архитектуру, если можно просто поднять сервер и раздавать доступ.Отвечу подробно, и заодно расскажу вещь, о которой мы почему-то редко упоминаем, хотя для этой архитектуры она главная.
Google открыла доступ к приложениям сторонних разработчиков через Play Store в США. Первым доступным вариантом стал Aptoide Games.
Я решил проверить, можно ли вообще поставить stop-loss объявлению не на глаз, а математически: задать допустимый CPA, посчитать минимальную нужную конверсию и понять, после какого количества нулевых попыток гипотезу уже действительно пора закрывать.
Получилась довольно простая модель — и один неожиданный ориентир, который я теперь точно буду учитывать в тестах.
Повторяющиеся операции в облачной инфраструктуре — по отдельности совсем не сложные. Проверить доступные мощности, сверить параметры нового объекта, собрать данные об инциденте или рассчитать лимит IOPS — все это можно сделать вручную. Но когда количество кластеров, площадок, клиентов и запросов растет, а количество рук — не увеличивается, это становится проблемой.
Меня зовут Дмитрий, я руководитель службы поддержки виртуальной инфраструктуры в OXYGEN. В этой статье я рассказываю про личный опыт автоматизации мониторинга облака. Под катом разберу четыре задачи, которые мы последовательно автоматизировали — заглядывайте, если интересно.
Доброго времени суток, читатели!
Хочу представить вам unissh – современный, простой опенсорсный SSH клиент с selfhosted zero-knowledge сервером для синхронизации данных.
Эта статья не о том, что SEO перестало работать. Она о том, почему архитектура поиска изменилась настолько, что привычной модели «индексация → ранжирование → клик» уже недостаточно для описания происходящего.
На протяжении более двадцати лет веб-поиск был относительно простой системой.
На высоком уровне ее можно представить следующим образом:
VictoriaLogs — система хранения и поиска логов от команды VictoriaMetrics. Её идея проста: не заставлять оператора заранее проектировать индексы и схему данных, а дать ему возможность принимать логи и искать по их полям сразу. При этом система должна оставаться относительно простой и на одном сервере, и в кластере.
В этой статье разбор того, за счёт чего VictoriaLogs пытается решить типичные проблемы систем логирования и в каких случаях на него стоит смотреть внимательнее.
Чтобы разобраться с незнакомой библиотекой, ИИ-агент читает установленный пакет: исходный код, типы, README, примеры и тесты. Эти источники точны, но перегружены деталями реализации. Назначение компонентов, публичные границы, порядок подключения и обязательные проверки агенту приходится восстанавливать самостоятельно, расходуя время и контекст модели.
Автор библиотеки может заранее собрать эти сведения в Agent Skill: отделить публичный API от внутреннего, указать правила использования и отметить действия, для которых требуется разрешение владельца проекта.
Если включить навык в npm-пакет, менеджер пакетов доставит инструкции вместе с кодом, lock-файл закрепит их версию, а проект сам решит, делать ли навык доступным агенту.
Медицинский физик Тейс де Бак установил своему хомяку Молли систему, которая считывает пробежки в клетке по беговому колесу и автоматически загружает эти данные в соцсеть для спортсменов Strava. Молли пробегает в среднем почти 10 километров за ночь, а его личный рекорд — более 11 километров за ночь.
Сгенерировать реалистичный портрет по одному описанию несложно. Гораздо труднее одновременно управлять десятками параметров: возраст, пол, причёска, форма лица и другие признаки.
Такую задачу решал заказчик: ему нужно было генерировать набор фотореалистичных изображений людей для биометрического приложения. Предыдущие эксперименты давали изображения, которые выглядели явными рисунками, поэтому нужно было подобрать другой вариант генерации и управления атрибутами.
