Все потоки

Знакомая история - товар хороший. Цена нормальная. Но карточка на Wildberries или Ozon выглядит так, будто её фотографировали на кухне при выключенном свете. Конверсия — ноль. Продаж — нет.

Раньше выход был один: нанять фотографа, арендовать студию, заплатить дизайнеру за обработку. Это время и деньги — от 5 000 до 30 000 рублей за одну позицию. Для малого бизнеса или начинающего селлера — часто неподъёмно.

Теперь есть другой путь.

В данный момент в России идёт работа по созданию закона о «Робототехнике и беспилотного автономного транспорта», который предположительно появится в 2027 году. Но подобные законы, планируются и в других странах и будет нелишним рассмотреть опыт других стран.

Анализ ключевых тенденций, описанных в исследовании «Robots In Public: Building the Governance Framework for shared Human‑Robot Spaces» (2025–2026 гг.). Отчёт основан на данных экспертного воркшопа в MassRobotics (Бостон), анализа кейсов и международного опыта.

Прямо сейчас, на расстоянии более 24 миллиардов км от Земли, 48-летний космический аппарат мчится через межзвёздное пространство со скоростью 61 000 км/ч. Это самый удалённый от Земли объект, созданный человеком. Он передаёт научные данные, которые не может собрать ни один другой существующий прибор. И он делает всё это, имея в распоряжении всего 69 килобайт памяти и 8-дорожечный магнитофон.

У телефона в вашем кармане примерно в миллион раз больше памяти, чем у компьютера, управляющего «Вояджером-1». Одна фотография с низким разрешением, сделанная на том же телефоне, содержит больше данных, чем вся бортовая память «Вояджера-1».

И тем не менее он здесь, по-прежнему функционирует, по-прежнему передаёт данные, по-прежнему делает открытия в области космоса, куда ни один космический аппарат никогда не добирался, спустя почти полвека после того, как он покинул Землю в рамках миссии, изначально рассчитанной на пять лет.

«Вояджер-1» — это, по любым меркам, самая невероятная история успеха в истории человеческого освоения космоса.

Мы привыкли винить LLM‑агентов в галлюцинациях, бесконечных циклах и слитых бюджетах на API. Но что, если проблема в инфраструктуре, которую мы им скармливаем? Я написал детерминированный CI‑сканер для оценки качества MCP‑серверов и прогнал через него 30 публичных пакетов. Результат оказался интересным: почти половина серверов убивает агента ещё до старта, а официальные инструменты дают ИИ гранату в руки. Под катом — хардкорный разбор костылей экосистемы, графики и Open Source инструмент, который защитит ваш продакшен.

Можно ли превратить coding agent не просто в помощника по коду, а в персонального ассистента с долговременной памятью? Я собрал для Codex иерархическую базу знаний на Markdown и Git, добавил роли, автоматизации, AnkiConnect и Telegram-архивы, а затем проверил, насколько далеко можно зайти без векторных баз и сложного RAG. В статье показываю, как устроена такая система, где она реально полезна и почему главный вопрос здесь не в модели, а в архитектуре памяти.

Продолжаем data mining путешествие в погоне за удачей. Сегодня разберем как устроены жизненные факторы. Эти категория достаточно скучна, но статистически хорошо подтверждена. И интуитивно понятна большинству людей. Но влияние ее очень сильное. Поэтому рассмотрим ее подробнее.

Проектируете REST API и всё ещё используете 200 OK для ошибок?

А знаете, почему неправильные статус-коды могут убить производительность и как всего один кейс с TSB Bank показал цену плохого анализа?

В этой статье разбираем реальные принципы REST, модель зрелости Ричардсона.Полезно всем, кто пишет бэкенд или проектирует микросервисы.

Claude Cowork превращает часы работы в минуты. ChatGPT так не умеет.

Я работаю с Claude Cowork с первого дня его появления.

Это потрясающий инструмент для автоматизации рутинных компьютерных задач.

Вот чем Claude Cowork принципиально отличается от ChatGPT:

У него есть прямой доступ к вашим локальным файлам — а значит, он может мгновенно браться за любую задачу (при правильной настройке)

Он берёт на себя многошаговые задачи и выполняет их автономно

Он создаёт профессиональные документы — Excel, PowerPoint, Word

К нему можно подключать плагины для специализированной работы: продажи, юридическая сфера, финансы, продуктивность

Работа с ChatGPT — это как сидеть в пузыре чата. Бесконечные уточнения туда-сюда, потому что он понятия не имеет, что вы на самом деле пытаетесь сделать.

Claude Cowork устроен иначе.

Его контекст — это папка и файлы, к которым вы даёте ему доступ.

Вы указываете на папку, формулируете задачу → Cowork составляет план и выполняет сам.

К концу этой статьи вы узнаете:

Как пользоваться Claude Cowork

Как экономить часы работы с Cowork (то, чего ChatGPT не умеет)

Как сделать Cowork ещё мощнее с помощью плагинов и коннекторов

В этом посте продолжаем дневник TAPe‑детекции на COCO: добавляем сегментацию по контрастным патчам на границе объектов, дорабатываем классификацию, избавляемся от learning rate и смотрим, как ведёт себя YOLO на нашем маленьком датасете.

А уже завтра покажем базовые и COCO‑бенчмарки, сравнения с YOLO и RF‑DETR по точности (mAP50/mAP50‑95), скорости, числу параметров и требованиям к данным, а заодно чуть подробнее поговорим про аннотацию и то, почему нам хватает десятков изображений на класс там, где другим нужны сотни тысяч.

Многие инвесторы боятся, что капитал превратит их наследников в избалованных мажоров.

Мы пашем годами, чтобы обеспечить их будущее, а потом с ужасом смотрим, как они не ценят нашу заботу.

Но что, если я скажу, что их «избалованность» — и есть ваш главный KPI?

Наши предки умирали от простуды, чтобы мы могли ворчать в очередях аптек.

Почему «везунчики», которые пользуются вашим трудом, — это не ошибка системы, а её истинная цель.

Как перестать винить молодежь в лени и понять настоящий смысл своего богатства.

Ответы в новой статье Моргана Хаузела. Морган — один из лучших авторов, пишущих на тему финансовой грамотности на английском языке. Я сделал для вас перевод.

Вы когда-нибудь хотели нарисовать комикс, но упирались в то, что не умеете рисовать? Руки помнят только школьные каракули на полях тетради, а персонажи в голове так и остаются в голове.

Сейчас это перестало быть проблемой. Нейросети для генерации изображений стали полноценным рабочим инструментом. Они не заменят художника полностью, но помогут сделать законченный комикс за вечер вместо месяца. Да, с кривыми пальцами иногда, с ошибками в перспективе, но живой и ваш.

В этой статье я покажу пошагово:
- как выбрать нейросеть для комикса;
- как сделать так, чтобы персонаж не менял лицо в каждом кадре;
- как добавить облака с текстом и не сойти с ума;
- и, конечно, на какие кнопки нажимать.

Работать я буду в BotHub - это агрегатор нейросетей. Если вам надоело прыгать по сайтам, постоянно включать и выключать VPN, регистрироваться и разбираться, где какая кнопка, BotHub собирает Midjourney, DALL-E 3, Kandinsky и другие популярные модели в одном интерфейсе. Оплата по факту использования - сколько нагенерировал, столько и заплатил. К тому же сервис дарит 300 000 капсов всем новым пользователям по ссылке, можно затестить прямо сейчас!

Одна просьба перед стартом: не ждите от нейросети идеала с первой попытки. Это не голливудский ИИ.

Поехали, приятного прочтения!

28 марта 2026 года инженер Midjourney Cheng Lou выложил в открытый доступ библиотеку, которая за неделю набрала почти 40 тысяч звёзд на GitHub. И имя ей - Pretext. Это движок текстовой верстки на чистом TypeScript, который полностью обходит DOM и браузерный layout рефлоу. За этим стоит вполне большая проблема и красивое решение.

Давайте разберемся, что это такое, зачем оно нужно, как устроено и стоит ли тащить к себе в проект.

Привет, Хабр! Если вам когда‑либо хотелось разобраться в том как работает линейная регрессия, или хочется освежить в памяти основные моменты без необходимости продираться через разрозненные источники, то прошу под кат. Это не статья «от начинающего для начинающих. Экстра лонгрид — писал больше года. Статья концептуальная, а концептов пять: 1) ключевой повествовательный компонент — визуализации (их около сотни), текст — вспомогательный; 2) анимации везде где только можно (их всего 34); 3) простота — достаточно знаний со школьного курса математики чтобы начать читать; 4) воспроизводимость — подавляющее большинство медиаматериалов сгенерированы при помощи Python а исходный код выложен в open‑source и, самый главный, 5) фокус на практике, — например, если упоминается векторная запись метода наименьших квадратов, значит она в нарративе решает возникшую боль читателя.»

Подготовил сборник русскоязычных компаний для тех, кто хочет найти работу на международке, но переживает из-за языка или культурного барьера.

Внутри 200+ компаний с российскими или восточно-европейскими корнями. Плюс ссылки на вакансии, сферы и сведения о релокации.

Базовый сценарий: вы пушите образ в Container Registry, и ничего не происходит. Чтобы обновить Serverless Container, нужно идти в консоль и накликивать обновление контейнера. Странно, что такой автоматизации нет «из коробки», но её легко собрать на коленке.

Я прошел этот путь и упаковал всё в готовый репозиторий:

Cloud Function на Go, которая ловит события Registry.

Terraform-конфиг, который разворачивает всю обвязку.

Разбор формата событий YMQ (самая неочевидная часть).

Статья о том, как использовать Claude Code для быстрого прототипирования инфраструктурных задач и не сойти с ума от прав доступа.

Из названия не понятно буду ли я писать про странное тестовое задание или про то, как я упустил работу мечты. Дело в том, что я и сам не знаю. Но вы поставите все на свои места.

Когда-то давно, в журнале «Наука и Жизнь», я наткнулся на игру «Эволюция» Джона Конвея — и влюбился в нее с первого взгляда.

Никакой игры там, строго говоря, нет. Есть бесконечная сеточка. Каждая клетка сетки либо жива, либо мертва. Каждый ход применяем три простых правила: клетка с двумя или тремя живыми соседями выживает; пустая клетка с тремя живыми соседями оживает; все остальные клетки умирают. И всё.

Я рисовал конфигурации в клетчатых тетрадках, следил за их судьбой и любовался осцилляторами — конфигурациями, которые повторяются через два или более хода.

Потом прочитал про «глайдер» — маленькую конфигурацию из пяти клеток, которая не крутилась на месте, а ползла по сетке — смещаясь за четыре хода на одну клетку. Никто её не программировал. Она была побочным эффектом трёх правил игры.

Потом я зачитался книжкой, где описывались находки, сделанные энтузиастами на тогдашних ЭВМ: «глайдерное ружьё» — сложный осциллятор, каждые несколько ходов выплевывающий новый «глайдер» так, что образовывалась бесконечная цепочка из них. И «поглотитель» — другая конфигурация, поглощающая прилетающие в нее «глайдеры» без следа.

Я долго разглядывал эту конструкцию, после чего поймал себя на дурацкой мысли. А что, если наш мир работает так же?

Начало:

https://habr.com/ru/articles/1010440/

https://habr.com/ru/articles/1019136/

https://habr.com/ru/articles/969194/

Продоление:

Сезон 14: Девяносто пять процентов

Эпизод 1: Проект «Клон» и физика безделья

Внутри модернизированной «Капли» пахло влажной землей, переспелой маракуйей и сладковатым древесным соком.

Шел пятый год позиционного тупика. Непобедимая Черная Чума оказалась заперта в карантинной зоне, где методично пожирала саму себя, размножалась и снова пожирала. Коалиция не могла ее уничтожить, Чума не могла вырваться. Наступил вязкий стратегический застой. Высшие сущности и боги-инженеры банально заскучали.

Первой не выдержала Юна. Решив, что смотреть на стерильные титановые переборки годами — это прямой путь к унынию, она доработала климатические системы жилого сектора. К тому же на борту теперь постоянно работали сайлексы, а им для комфорта требовалась зелень. В итоге палуба превратилась в гибрид джунглей и фермерского рынка. Высокая влажность заставляла конденсат стекать по панелям, а вдоль силовых кабелей вились съедобные лианы.

Марк, устроившись в гамаке между трубами гидропоники, развлекался тем, что подкидывал в воздух местный сладкий орех и ловил его ртом. Корабль патрулировал сектор на холостом ходу, поэтому для создания гравитации «Капля» медленно вращалась вокруг своей оси. Из-за эффекта Кориолиса траектория подброшенного ореха плавно загибалась. Марк, как истинный инженер, делал в уме поправку на вектор, скашивал глаза, и орех с хрустом исчезал во рту.

Мимо его носа прожужжала возмутительно пушистая пчела с четырьмя маневровыми крылышками. Насекомое двигалось забавными рывками и врезалось в сайлекса, работавшего по соседству.

Как тестировать систему, если половина её компонентов — это «чёрные ящики» с уникальными протоколами, а стандартные API-mocks не справляются? С точки зрения готовых решений — тупик… 

Меня зовут Дмитрий, я AQA-инженер в ИнфоТеКС. Мы с командой столкнулись с этой проблемой и создали собственные API-mocks, которые не просто отвечают шаблонными сообщениями, а ведут себя как настоящие компоненты системы. В этой статье — наш путь от идеи до работающего решения, которое можно адаптировать под ваши задачи.

Продолжаем серию «Kotlin для новичков»!

В прошлых статьях мы настроили IDE, разобрались с переменными и типами данных, научились управлять потоком программы через условия и циклы. Пришло время сделать следующий шаг — освоить функции.

В этом туториале вы узнаете:

▪️ Как объявлять функции и чем это отличается от Java.
▪️ Что такое именованные аргументы и значения по умолчанию (и почему это круто).
▪️ Как работает стек вызовов и области видимости.
▪️ Главные best practices, которые используют в разработке.