Все потоки

Вы когда-нибудь бывали в городе Лост-Хэвен? Это город, что никогда не спит. Город, где неоновые вывески офисных зданий отражаются в лужах после дождя, а в тёмном переулке стреляют из автомата «Томпсона». Этим городом правят криминальные семьи, где у каждой свои интересы, и когда эти интересы пересекаются… город погружается в хаос.

Этот город растёт и развивается как и… приложения которые мы пишем на React. И очень хорошо, если разработчик, закладывая фундамент, думает о будущем: строит системы, которые можно переиспользовать, тестировать и расширять. Когда о будущем подумать забываем, получаем технический долг, который в итоге придется разгребать всей команде. Как в большом городе: за архитектурные ошибки платят все.

В этой статье разберем, какие паттерны еще держат оборону, какие канули в лету, а какие переродились во что-то новое. Покажу опасные районы и расскажу, как не угробить проект.

Современный автомобиль — это распределенная вычислительная система на колесах. И если раньше основное внимание уделялось механике, то сегодня значительная часть функциональности автомобиля определяется электроникой и ПО.

Для электромобиля эта зависимость еще сильнее: десятки электронных блоков должны непрерывно обмениваться данными, координировать свою работу и при этом оставаться энергоэффективными.

Разберемся, как наладить между ними коннект и заставить работать в унисон.

Полгода-год использования — и уже пора жалеть, что купили не тот хелп деск. Такое может произойти, если пасть жертвой маркетинга не проанализировать свои процессы и не подобрать систему именно под них.

В этом обзоре поможем разобраться, на что обратить внимание в первую очередь при выборе решения, а в какие детали стоит углубиться после первичного отсева. И да, скажем сразу: мы — команда ITSM 365. Свой продукт тоже включили в топ help desk систем, при этом для сравнения использовали единые критерии и открытые данные. 

История очень распространенная в моей практике. К нам приходят клиенты, которые горят желанием зарегистрировать товарный знак, делаем предварительную проверку, а там… обозначение уже зарегистрировал конкурент. Это мешает получить свое свидетельство и может сделать человека нарушителем.

Шансы изменить ситуацию, конечно, есть. Они напрямую зависят от того, какие доказательства вы сможете собрать. 

Меня зовут Юрий Горбачев, я руковожу патентным бюро. Предлагаю разобрать в этой статье основные стратегии.

Привет, Хабр.

Сейчас почти каждый AI-кодинг-агент подключает LSP — Language Server Protocol. Это тот самый протокол, по которому редактор общается с языковым сервером: go-to-definition, find usages, hover с типом, диагностика. На этом обычно и пишут: «агент понимает код семантически».

Но мы в Veai делаем агента для JetBrains IDE, и нас периодически спрашивают: а зачем вообще нужен IDE, если LSP уже всё умеет? Хороший вопрос. LSP и правда решает много задач, но он проектировался для редактора, а не для агента. Подсветить ошибку, показать тип под курсором, найти ссылки — для этого LSP достаточно. А вот поменять Spring-бин в enterprise-проекте и не сломать сборку — тут нужно чуть больше.

Под катом разберём, что именно LSP даёт агенту, где этого перестаёт хватать и что поверх той же модели проекта предлагает JetBrains Platform. Спойлер: сравнивать LSP и PSI один в один бессмысленно — LSP это протокол, PSI это модель. Речь пойдёт о LSP vs весь стек IDE.

Что это за часть инженерной инфраструктуры бизнеса, частных домов и государственных учреждений, что выходит за рамки обычной IT-инфраструктуры, при этом сама предназначена для обеспечения безопасности? Речь идёт об охранно-пожарных сигнализациях – ОПС. ОПС интегрированы в инженерные системы зданий, включая лифты, системы вентиляции, электроснабжения и другие. ОПС контролируют шлейфы сигнализации: датчики открытия, движения, дыма, передают статус на пульт централизованного наблюдения (ПЦН), принимают управляющие команды на постановку и снятие с охраны. И эти устройства, как и любые другие, могут быть уязвимыми к различным атакам. Сегодня мы поговорим о результатах исследования нескольких подобных систем и расскажем о том, насколько эти системы безопасны.

Работа с текстом — это, пожалуй, одна из главных областей применения больших языковых моделей (LLM). Существует много способов редактирования текста. Аналитики, например, часто работают с разметкой markdown — такой текст почти ничего не весит, с ним легко работать в любом текстовом редакторе и его легко можно сгенерировать при помощи скриптов. Но не секрет, что для подавляющего большинства пользователей редактор Word по‑прежнему остается основным инструментом. Мой личный опыт работы с текстом таков — свои тексты и научные отчеты я готовлю в редакторской системе Quarto, иногда в чистом markdown. Готовый текст рендерю в .docx и уже затем выполняю чистовую доработку в MS Word. И вот здесь могут возникать трудности — если с чистым markdown можно без проблем работать при помощи встроенных в текстовый редактор (я использую Visual studio code) инструментов LLM, то в Word их нет. Вернее, есть, но использовать их в России по целому ряду причин невозможно.

Я давно хотел решить эту проблему и сделать так, чтобы LLM был всегда под рукой, прямо в редакторе Word. В итоге родился небольшой пет‑проект — набор VBA‑макросов для MS Word, который добавляет функционал работы с любыми LLM через OpenAI‑совместимый API.

Пока компании выстраивают орбитальные группировки и формируется индустрия космических сот — связанной инфраструктуры спутников, наземных станций и высотных платформ, — одна технология все чаще оказывается в центре внимания. Это лазерная передача энергии. Она развивается прежде всего как инструмент для самой космической инфраструктуры: подпитки спутников, орбитальных узлов, беспилотников. И у нее есть принципиальное преимущество перед другими подходами: лазеры уже вовсю используются для межспутниковой связи, а значит, технология развивается не с нуля. 

В этой статье разберемся, что за этим стоит, насколько технология близка к практике, и где именно она может выстрелить раньше всего.

Хабр, привет!

На связи команда инженеров-аналитиков R-Vision. В июне 2026 года мы выделили 19 трендовых уязвимостей, и включили в дайджест те, что представляют наибольший практический интерес по уровню риска, подтверждённой эксплуатации и актуальности для специалистов по информационной безопасности.

В этом материале мы разобрали условия эксплуатации каждой уязвимости, возможные последствия их успешной эксплуатации и рекомендации по защите. Обзор поможет ИБ-командам расставить приоритеты при обновлении систем и быстрее закрыть наиболее критичные риски.

Всем привет, это моя первая статья на Хабре, и я решил посвятить ее своему недавнему мини‑проекту, сутью которого является обучение небольшого перцептрона 2-5-1 с помощью Python без сторонних библиотек (типа NumPy), и его последующий инференс на непрограммируемом инженерном калькуляторе Casio‑Fx-82-Es Plus (2^nd edition).

В качестве задачи для перцептрона я выбрал определение того, находится ли точка в пределах графика следующей лемнискаты Бернулли: (x² + y²)² — 2a²(x² — y²) = 0 (с a = sqrt(0.5), то есть вообще без коэффициента 2a²), с минимально приемлемой вероятностью (70–85%)

Поиск работы в 2026 году — это инженерная задача, которую все решают вручную. hh.ru перемешивает релевантные роли с шумом: на запрос «Senior PHP» прилетают джуны, фронтендеры и «PHP со знанием 1С». Одна и та же вакансия репостится под разными URL — и отследить, что ты уже откликался на неё месяц назад, практически невозможно. Зарплатные вилки скрыты или указаны в разных форматах. Значительная часть рынка вообще живёт вне hh — в ATS западных компаний (Greenhouse, Ashby, Lever, Workday), на Habr Career, в GetMatch и GeekJob, и у каждого источника свой API и своя схема данных. А поверх всего этого — ИИ по обе стороны воронки: резюме первым читает ATS-скринер, а не человек, рынок захлёстывают массовые AI-отклики, и рекрутёры в ответ закручивают фильтры.

Если декомпозировать задачу честно, получается типовой ETL-конвейер: агрегация из неоднородных источников, нормализация и дедупликация в единую модель, скоринг против резюме, трекинг откликов во времени. Ровно то, что бэкендеры строят на работе, — только над данными о собственном трудоустройстве. Я так и поступил: написал локальный клиент, который агрегирует 41 источник, оценивает каждую вакансию под резюме, ловит репосты, ведёт воронку откликов и разворачивается одной командой. Сервер слушает только loopback — резюме и история откликов не покидают машину.

В статье — разбор архитектуры и решений: фронтенд без сборки и без virtual DOM, два реестра адаптеров с тестами на согласованность, SSRF-защита на DNS-pinning, двухфазный SSE с детерминированным завершением, 13 локалей с RTL, тестовая пирамида из 1543 кейсов и Spec-Driven Development как замена командного ревью для solo-проекта.

В данной статье рассматривается процесс установки Navidrome Music Server на Windows для стриминга музыки со своего ПК на одно или несколько своих устройств с минимальными заморочками. Я намерено использую установку без развертывания в контейнере или на выделенном сервере дабы уменьшить порог входа в «self‑hosted музыкальный стриминг», принимая тот факт, что у кого‑то может отсутствовать желание (или возможность) разбираться с Linux и контейнерами.

Вкратце, Navidrome Music Server — это музыкальный Open‑Source медиасервер, в котором весь аудио‑контент контролируется только Вами (или другими пользователями, которых вы добавите). Это особенно актуально в текущее время, когда отдельные треки, или даже альбомы могут быть изменены или удалены с глобальных музыкальных стримингов в любое время по запросу от лейблов или регуляторов, или даже в соответствии с поправками в законе.

Сервер Navidrome разворачивается локально на ПК с Windows, а для удаленного подключения к серверу мы используем связку устройств в защищенную частную сеть через Tailscale.

«Нам нужно сделать регрессионное, функциональное и интеграционное тестирование» — а ты автоматизатор и уже задумываешься о том, что попал куда‑то не туда. Или новичок решает пойти в тестировщики, смотрит вакансии и видит, что этих видов тестирования чуть ли не сотня. Как же понять, что от тебя требуют и куда идти? Попробуем разобраться.

В прошлом году я наблюдал одно и то же внедрение AI в четырёх разных компаниях. Разные индустрии, разные бюджеты, один сценарий, вплоть до реплик.

Сценарий такой. Сверху приходит: «нам нужен AI, все уже внедрили». Спешно выкатывают корпоративного ассистента — чат поверх LLM, обёрнутый в фирменные цвета. Через месяц готов слайд: «AI-ассистентом воспользовались 10 000 раз». Совет доволен. В письме инвесторам — строчка про «AI-трансформацию». Продукту — премия.

А теперь то, чего на слайде нет. Я в таких случаях прошу показать не «количество запросов», а три других числа. Сколько людей пришло во второй раз. Сколько пользуется раз в неделю спустя месяц. И что эти люди перестали делать по-старому.

В одной из тех четырёх компаний картина была такая: из десяти тысяч запросов девять тысяч — люди, которые задали один вопрос, получили ерунду и не вернулись. Никогда. Из оставшихся — половина это сотрудники, которых попросили «потестить», и демо для руководства. Недельная активная аудитория «внедрённого» AI спустя квартал — четырнадцать человек. Из четырёх тысяч сотрудников.

В отчёте осталось «10 000». Слайд ещё дважды показывали на советах.

Тратите драгоценное время на бесконечный скроллинг стоковых платформ в поисках подходящего ракурса? Или регулярно переплачиваете иллюстраторам за простейшие концептуальные наброски? В 2026 году моментальная генерация фото по описанию полностью закрывает производственные потребности. Мы провели тест сотен текстовых запросов через популярные и узконишевые генераторы изображений. Весь морально устаревший или заброшенный софт был безжалостно отсеян — в этом материале собрано только то, что действительно демонстрирует пиковую эффективность на рынке.

Ниже представлен развернутый аналитический обзор рынка: вы узнаете, какая именно нейросеть генерирует реалистичные фото коммерческого уровня, а какой инструмент ориентирован исключительно на создание концептуальных цифровых артов. Мы разберем, где доступна абсолютно бесплатная нейрофотосессия с гарантированным сохранением уникальных черт лица, а где лучше заказывать стилизованные портреты.

Б/у-видеокарты снова в цене, а вместе с ними вернулся и страх купить карту, убитую майнингом. Разбираем, что на самом деле изнашивает GPU и как это проверить за полчаса

Всем привет!

Вероятно, часть людей уже меня знает, но всё же представлюсь. Меня зовут Михаил Поливаха, я являюсь техническим лидером проекта Axelix.

Я уже какое-то время назад выпускал статью, которая поясняла, что такое Copyright, что такое лицензия в общем её смысле, какие типы лицензий бывают и т.д. Рассматривайте данную статью как некое продолжение этой прошлой статьи.

Сегодня я хочу осветить такой момент, как CLA и почему в том или ином виде он есть у любого крупного Open Source-а. Мы также рассмотрим, как AI влияет на CLA и на принятие контрибьюшенов со стороны. Есть ещё DCO. Его, например, уже давно использует Linux, и Spring Framework в своё время перешёл на него с CLA. Но DCO, я думаю, стоит обсудить отдельно. Если интересно будет - пишите, я потрачу время, расскажу.

В общем, без долгих прелюдий, начнём.

Есть вопрос, который не даёт покоя философии с момента её рождения. Его задавали Парменид и Лейбниц, Хайдеггер и Витгенштейн - каждый на своём языке, каждый со своей интонацией. Вопрос звучит так:

"Почему вообще есть нечто, а не ничто?"

Это не праздный вопрос. Это - предел мысли. Дальше него спрашивать не о чем. За ним - либо мистическое молчание, либо догматическая остановка, либо бесконечный регресс оснований, который никуда не ведёт. Теория Монизма Фактичности (ТМФ) утверждает, что этот вопрос не имеет ответа - но не потому, что он слишком глубок, а потому, что он некорректно поставлен. Точнее: альтернатива, которую он предлагает, невозможна. Ничто не может быть утверждено как факт. И это не предмет веры. Это - формально доказуемый результат. Так начинается одна из наиболее методологически прозрачных онтологий из когда-либо построенных.

Безопасность публичных репозиториев и собственных хранилищ артефактов не теряет своей актуальности с возросшим количеством атак на цепочку поставки. Оценивать важно, оценивать нужно.

В феврале 2024 года в сообществе Open Source Security Foundation (OSSF) были опубликованы Принципы безопасности пакетных репозиториев, которые не потеряли своей актуальности и сегодня.

Команда CodeScoring подготовила перевод и делится с сообществом.

Авторы оригинала: Jack Cable (CISA), Zach Steindler. Предложить улучшения можно в репозитории рабочей группы.

В этой статье я хочу рассказать, как после обучения Cisco CCNA дальше углубить свои знания и развиваться в направлении компьютерные сети. Я сам проходил профессиональную переподготовку на курсе инфокоммуникационные сети, что в дальнейшем оказалось учебными материалами, очень напоминающими материалы CCNAv6 Routing and Switching Essentials.
После чего задумался, как применять свои навыки и развиваться как сетевой инженер.