Финал серии про горутины и рантайм Go. Здесь то, что происходит за пределами уютного мира G/M/P: системные вызовы, сеть, сборщик мусора. Плюс полный круг планировщика, после которого вывод GODEBUG=schedtrace читается как обычный лог, и все свежее из Go 1.22-1.27: рантайм, который начал делать работу за программиста.
Привет! Меня зовут Рома, я фуллстак разработчик в компании Efsol. Когда я начал делать агентов под разные задачи внутри компании, я довольно быстро понял что задача не сводится просто к хорошему промпту.
Промпт важен, но он закрывает только верхний слой, а дальше начинается обычная инженерная работа - контекст, память, доступы, инструменты, состояние, git, фоновые задачи и т.д. и т.п. И если это не проектировать отдельно, агент может нормально справиться с короткой задачей, но начать сыпаться на длинной работе.
Я собрал 5 ошибок/проблем, которые чаще всего били по качеству, стоимости и устойчивости системы. Не как универсальную методологию и не как попытку кого-то учить, а скорее как заметки, которые могут кому то пригодится, да и просто хочется их зафиксировать.
В 2024 году главная база уязвимостей NVD фактически сломалась, в 2025-м чуть не остановилась вся программа CVE, а Евросоюз запустил свою базу EUVD. Эпоха единого источника закончилась. Разбираем, откуда брать данные сегодня, какие требования предъявлять к VM-инструменту и как должен быть устроен конвейер доставки уязвимостей у вендора.
При обсуждениях нынешнего рынка труда часто можно услышать рассуждения о серьезном кадровом голоде. Но просматривая вакансии на хаха.ру, оказывается, что на одну вакансию приходится до тысячи откликов. Вот парадокс - на одну вакансию приходят сотни и тысячи откликов, однако работодатели продолжают говорить о нехватке квалифицированных специалистов. Сколько проектов откладываются, сколько возможностей упускаются.
Многие HR-специалисты пишут, что в вакансиях размытые требования, одна и та же должность в каждой компании предполагает разное. Ищущие работу признаются, что часто трудно сформулировать практический опыт и знания в нескольких строках резюме. Но на мой взгляд, эта проблема происходит из-за распространения одного когнитивного искажения - идеальный кандидат.
Как проверить справочник, у которого нет первоисточника: 5 800 строк сортамента против формул. Задача звучала так: взять справочник металлопроката почти на 5 800 строк и убедиться, что числа в нём верные. За месяц выяснилось, что неверных больше полутора тысяч, и что почти каждую из них можно было поймать одной формулой.
Всем привет, меня зовут Антон, я работаю в Сбере разработчиком на Java, в продукте GigaIDE. В этой статье я расскажу, как оптимизировал расчёты в простой нейронной сети. Сначала попробую перемножать матрицы в многопоточном режиме, потом перейду к многопоточному обучению сети. Буду использовать сторонние библиотеки EJML и ND4J, последняя к тому же позволит обучить нейронную сеть на видеокарте (GPU).
Почему выиграть тендер ещё не значит заработать, чем реально отличаются 44-ФЗ и 223-ФЗ, сколько денег нужно на обеспечение и старт, почему низкая цена побеждает не всегда и где в госзакупках уже работает ИИ? Госзакупки для многих предпринимателей до сих пор выглядят как территория с предупреждающими знаками: десятки страниц документации, электронные площадки, обеспечения, ФАС, РНП и устойчивое убеждение, что «там всё уже поделено». При этом для тысяч компаний тендеры — обычный канал продаж, через который можно получить клиента на миллионы рублей без классической рекламы и холодного отдела продаж.
Я, Александр, автор телеграм-канала «Shulepov Code», поговорил с Тураном Амировым — предпринимателем и экспертом по тендерам, автором YouTube-канала «TURAN TENDER» который пришёл в закупки из грузоперевозок, прошёл путь от первых заявок практически вслепую до крупных контрактов, ошибок, конфликтов с заказчиками и внедрения тендерных процессов в других компаниях. В этом интервью мы разбираем, чем отличаются 44-ФЗ и 223-ФЗ, сколько денег действительно нужно для старта, почему низкая цена побеждает не всегда, зачем предпринимателю самому понимать ТЗ и где в этой системе сегодня можно использовать ИИ. Туран делится реальным опытом работы с госзакупками, кейсами и объясняет, как устроен рынок без мифов.
Про ИИ и код пишут много, и почти все эти тексты одного жанра: человек попробовал, ему понравилось или не понравилось. Чисел нет. У меня был набор из 60 дефектов, размеченных вручную задолго до того, как возникла мысль мерять на них модели: 51 дыра в тестах, 8 эквивалентов, 1 спорный. Прогнал через четырех ИИ-ревьюеров в двух режимах, с подсказкой и без, и посчитал не только находки, но и шум на нетронутых файлах.
Я пользовался для трекинга фильмов и сериалов Кинопоиском, Trakt, Letterboxd, IMDb, TMDB, MyShows — и по-честному ни один из них не бесил настолько, чтобы стать поводом всё бросить и писать своё. У каждого свои шероховатости: у Кинопоиска в какой-то момент стало слишком много рекламы, а заодно убрали подробную статистику по жанрам и странам, которая раньше была. У Trakt банально медленный сайт, лимит в 1000 фильмов в списке и ограниченные возможности с созданием списков. У IMDb так и не появилось нормального трекинга сериалов. TMDB — просто не нравится интерфейс. С Letterboxd — не могу даже сформулировать, почему, просто не зашло. А MyShows,устраивает почти во всём: удобно, есть оповещения о новых сериях, реклама ненавязчивая, лёгкая подписка для поддержки сервиса.
Так в чём тогда была зацепка? Не в том, что существующие сервисы плохие — большинство из них вполне рабочие. А в том, что ни один не даёт того сочетания, которое хотелось: self-host, где данные и инфраструктура твои, а не чужие; стриминг собственного контента внутри того же интерфейса, где ты его трекаешь; и просто инженерный азарт — я долгое время обдумывал архитектуру гибридной SDUI/BDUI на Kotlin, когда сервер стримит слоты на клиент, а клиент рендерит заранее заготовленные UI-элементы, при этом чтобы приложение ощущалось и выглядело как нативное. Это была отдельная задача, которую хотелось решить независимо от недостатков конкурентов.
Клиент — минималистичный интерфейс с трекингом фильмов и сериалов: статусы просмотра, оценки, свои списки.
Спойлер: всё очень плохо.
Как прикрутить ДЛСС 5 к думу на OpenGL. и стоит ли оно того. Вообще это должен был быть длиннопост, с тем, как же сложно это сделать, и как долго я мучался. Но честно, весь процесс занял минут 10... Из которых 9 я вспоминал пароль от Хабра.
Всё, что ниже — из живого пет-проекта: бот начисляет участникам голосовых каналов баллы лояльности (LP), а на эти баллы люди устраивают пари в стиле Twitch Predictions.
Компания сократила почти половину DevOps, а потом выяснила: пароли от прода остались на личных ноутбуках ушедших. Разбираю, почему очередь из резюме не равна очереди готовых замен и какие расходы не видны в таблице с зарплатами.
AI-ассистенты и вайбкодинг уже позволяют junior-разработчику за несколько часов получить код, на который раньше потребовались бы дни. Но способность быстро сгенерировать работающую функцию еще не означает, что человек научился проектировать, проверять и сопровождать программные системы.
Если начинающие программисты передают AI написание кода, поиск ошибок и принятие технических решений, возникает неудобный вопрос: откуда через пять лет возьмутся senior-разработчики, способные проверять AI-generated code и отвечать за него в production?
Разговор с Claude Code остаётся на той машине, где начат. Разбираю, почему облачная папка эту задачу не решает, и шесть граблей, на которые я наступил, пока делал перенос сессий, памяти и инструментов между Linux, Windows и macOS.
Компания выбирает не только преимущества решения. Она одновременно выбирает его цену, ограничения и будущие проблемы.
Поэтому хорошее решение – не то, у которого нет недостатков, а то, чьи последствия увидели, обсудили и сознательно приняли те, у кого есть полномочия за них отвечать.
Эксперт должен рекомендовать. Компания – выбирать. А матрица вариантов нужна не для того, чтобы назвать победителя, а чтобы цена этого выбора не обнаружилась уже после старта реализации.
redb.Identity получил WS-Trust фасад: Issue, Validate, Cancel, Renew на тех же маршрутах ядра. Тот же JWT, тот же реестр клиентов, WSDL для генератора.
Когда мы делали gRPC-фасад, тезис был такой: логика redb.Identity живёт в ядре за адресами direct-vm://identity-*, а транспорт это тонкий переводчик поверх них. Второй фасад тезис подтвердил. Но два транспорта, оба современные, оба построенные примерно на одних представлениях о мире, проверяют утверждение мягко. По-настоящему проверяет третий, устроенный принципиально иначе.
Теперь он есть. Рядом с HTTP и gRPC встал WS-Trust: Issue, Validate, Cancel, Renew по SOAP, на те же маршруты ядра, с тем же издателем и тем же хранилищем токенов. Токен, выданный по SOAP, принимается по HTTP и получает там тот же вердикт.
С появлением Flutter GPU у Dart-разработчиков впервые появился прямой доступ к Metal и Vulkan без единой строчки нативного кода. Чтобы понять, готов ли новый API к настоящим 3D-играм, я написал над ним движок на чистом Dart: сцена, PBR-освещение, каскадные и кубические карты теней, HDR-конвейер и три взаимозаменяемых графических бэкенда (Flutter GPU, WebGL2 и программный растеризатор), плюс три законченные игры, играбельные прямо в браузере. В статье разбираем границы Flutter GPU, устройство движка и самые дорогие грабли, собранные по дороге.
DuckDB — популярная база данных, которая примечательна тем, что имеет расширение для PostgreSQL, позволяющее выгружать данные из PostgreSQL в DuckDB. Синтаксис SQL, используемый DuckDB, близок к синтаксису PostgreSQL, что делает DuckDB популярной аналитической базой в дополнение к PostgreSQL. Компания MotherDuck писала о DuckDB как о прекрасном дополнении PostgreSQL. Однако, в конце августа появилась новость о том, что Amazon приобретает создателя DuckDB, компанию Duck Labs. Генеральный директор компании MotherDuck написал статью в корпоративном блоге MotherDuck об этом. Статья интересна для понимания того, как он оценивает перспективы развития DuckDB. При приобретении Greeenplum компанией Broadcom предвестники были, приобретение Duck Labs стало неожиданностью.
Роскомнадзор наделен полномочиями по проведению контрольного (надзорного) мероприятия по контролю без взаимодействия с контролируемым лицом. Это означает, что Роскомнадзор на основании полученных заданий делает выборку нескольких сайтов и осуществляет в отношении них проверку. При этом владельцев сайтов (операторов персональных данных) никак не уведомляет. Если на сайте нет нарушений в области персональных данных, то вы и не узнаете, что сайт проверялся. А если нарушения будут найдены, то получите от Роскомнадзора письмо «требования об исполнении законодательства о персональных данных». В соответствии с законодательством у владельца сайта есть 10 рабочих дней с момента получения требования, чтобы устранить нарушения и уведомить о принятых мерах Роскомнадзор.
Роскомнадзор достаточно лоялен к бизнесу. Выявив нарушения, он не сразу составляет протокол об административном правонарушении, а дает время адаптироваться (10 дней на исправление). Только в том случае, если требования органа не будут выполнены, то бизнес будет привлечен к административной ответственности. Поэтому главное правило – если получили такое письмо от Роскомнадзора, то ни в коем случае не игнорируем.
Далее я покажу и расскажу, как на практике выглядят требования Роскомнадзора. А также по моим рекомендациям сможете сделать аудит своего сайта на проверку соблюдения закона о персональных данных.
_________________________________
Очень важно всегда иметь доступ к официальной электронной почте, которую вы указываете для коммуникации с надзорами органами. Именно туда может прийти вот такое письмо, в котором будут перечислены все нарушения на сайте.
Искусственный интеллект уже умеет за считанные минуты собирать дашборды, которые выглядят вполне профессионально. Проблема в том, что убедительный интерфейс легко маскирует слабую постановку задачи и сомнительные выводы. В этой статье — эксперимент с тремя промптами для Claude Design и разбор того, где заканчиваются возможности модели и начинается работа аналитика.