Все потоки

В первой части я рассказывал, как мы дошли от обычного копирования кода между MODX и ChatGPT до нормального предметного интерфейса к CMS. Агент перестал видеть сайт как россыпь файлов и строк в базе и получил возможность работать с ресурсами, чанками, TV и зависимостями между ними. В какой-то момент этого стало достаточно, чтобы ставить задачу примерно так же, как я поставил бы её разработчику, без подробной инструкции, куда именно залезть и какую строку там поменять.

Следующий шаг напрашивался сам собой. Если агент уже разобрался в проблеме и нашёл решение, какого чёрта я должен брать его код, подключаться по SSH, делать резервную копию, заливать исправление, запускать проверки и потом ещё ходить по сайту смотреть, не отвалилось ли что-нибудь рядом. Хотелось просто написать «Посмотри, почему форма перестала отправляться, исправь и проверь» и получить в ответ не инструкцию из десяти пунктов, которые мне потом самому предстоит выполнить, а уже исправленный сайт.

Вот на этом месте и началась вторая часть нашего проекта. Сам доступ на запись дать оказалось совсем несложно. К MODX MCP добавились SSH, физические файлы, логи, браузер и несколько служебных инструментов. Гораздо больше времени ушло на то, чтобы после команды «исправляй» не сидеть у агента за спиной и не следить, что именно он там сейчас собирается натворить.

Как расшифровщик созвонов на Go превратился в бота для Яндекс.Телемоста: сам заходит в звонок, пишет, ведёт заметки ИИ и принимает дозвон с телефона.

В самом начале, когда начали появляться первые ИИ-агенты и плагины для IDE-шек, я думал: а, очередная новомодная фишка. Надо будет как-нибудь посмотреть, когда время будет. Тогда я еще не подозревал,  насколько мощные эти инструменты, а ChatGPT и прочие генеративные нейросети воспринимал как «прикольную игрушку».

В то время я искал решения на Stack Overflow, адаптировал и вставлял в код, вручную отлаживал. Тогда ИИ для меня был просто нейросетями на Keras, которые еще надо обучать и которые годятся только для кредитного скоринга или подобных задач.

Любая фирма переживает несколько этапов: создание, рост, преодоление кризисов и ликвидацию (юридическую смерть). «Герои» данного текста в большинстве своем не смогли справиться с возникшими трудностями и прекратили свое существование, в то время как их конкуренты живут и процветают. 

Я собрал будильник, который каждое утро печатает мне чек. Рядом с кроватью стоит матричный Star SP700, а за ним — старый Mac mini, сервер, несколько небольших сервисов и приложение для установки времени подъёма.

В назначенный момент принтер с характерным треском выдаёт первый чек и заодно будит меня. Немного позже появляется второй — уже с финальными данными о сне и восстановлении с фитнес-браслета.

Всё это началось с попытки перестать брать телефон сразу после пробуждения. Расскажу, как простая идея превратилась в маленькую домашнюю систему и что пришлось решить, чтобы она действительно работала каждое утро.

Жест на картинке должен был быть обращен к компьютеру, а не к зрителю, но одно из ограничений картины реального мира современных моделей в том, что они видели неприличные жесты по большей части со стороны того, кому их показывают, потому им проблематично сгенерировать их со стороны того, кто их показывает.

Под катом небольшое инженерное приключение от идеи заставить макбук нужным образом реагировать на жесты разной степени приличия, до реализации, отладки и небольшой оптимизации практически применимой для этой идеи программы.

Aquilum — быстрый local-first заметочник на Rust для Windows с потреблением около 27 МБ ОЗУ и установщиком размером 11 МБ. В нём есть граф знаний, обратные ссылки, live preview Markdown, несколько баз знаний, расширенные таблицы, книги и читалка, Dataview-подобный анализ данных, быстрый поиск, история изменений и интеграция с MCP-агентами. Подробный обзор функций и архитектуры — в статье.

ИИ хорошо справляется с такими задачами как добавить колонку в печатную форму ERP или параметр в отчет. И возникает резонный вопрос «а зачем покупать чужой софт, если я могу навайбкодить свой?». Если и вы уже вкусили сладкий плод вайбкодинга, прочитайте мой разбор этой идеи с некоторыми граблями из 15 лет опыта.

После просадки органики я устала вручную сводить Screaming Frog, Метрику и Вебмастер и собрала SEO-агента на n8n. Он хранит историю страниц, очищает данные, считает сигналы и отправляет интересные случаи сильной модели для анализа и постановки тз. Внутри — архитектура, код, скриншоты, расходы по проекту и ошибки, которые всплыли на повторных запусках.

Исследование, которое я разбираю, следило 30 месяцев за 27 тысячами китайских школьников: те, кто начал пользоваться генеративным ИИ, стали делать домашки быстрее и лучше, но реально учиться перестали. Баллы за закрытые (это которые без выбора ответов\задачи с развёрнутым ответом) контрольные упали на 20%, за вступительные экзамены на ~25%.

Мы все стремимся упрощать себе нудную работёнку, используя для этого все доступные инструменты. В начале, мы вместо заучивания наизусть придумываем письменность; Счёты и их младший брат калькулятор упрощают нам работу с математикой и пр. Мнемонические считалочки по типу: “Каждый охотник…” выступают таким же инструментами, но существующими в языке. И многое, многое другое… При должном желании можно придумать ещё сотню примеров того, как мы расширяем свою зону контроля мозга за счёт внешних инструментов. И есть даже целое философское учение экстернализма об этом. Я не буду сильно углубляться в дебри, но процитирую нужную для моего дальнейшего анализа вещь:

В прошлой статье я рассказывал, как подружить колонку «Маруся» с Home Assistant через DIY Hooks: пишем руками YAML со списком устройств и HTTP-запросами, вставляем туда адрес Home Assistant и долгосрочный токен, заливаем через приложение «Маруся» на телефоне и дальше немножко шаманим, пока кнопка «Удалить» не превратится в кнопку «Выбрать». В конце я написал, что было бы неплохо иметь интеграцию, которая сама генерирует эти файлы и выкладывает их на vc.go.mail.ru, — тогда и статья была бы не нужна. Прошло четыре с лишним года, никто такую интеграцию не написал, поэтому пришлось самому. Статья, как видите, всё равно понадобилась, но теперь она про то, как поставить одну интеграцию и больше в приложение не заходить.

Я уже несколько лет строю дом своими руками. Отопление в нём хочу сделать на тепловом насосе. Готовые решения стоят как крыло самолёта, поэтому давно зреет идея: взять обычный наружный блок кондиционера (без инвертора, «старт‑стоп»), убрать его родную автоматику и поставить свой контроллер на ESP32. Комплектующие для этого я собираю понемногу.

Сразу оговорка: это пока только виртуальная сборка. К реальной я ещё не приступал и когда приступлю, не знаю. Дом строится, деньги и время уходят в первую очередь на него. Всё описанное ниже работает в симуляторе, а не в подвале на живом компрессоре.

Логичный первый шаг: написать прошивку и проверить логику. Проверять на настоящем компрессоре, который не прощает ошибок, не хотелось. Захотел что‑то вроде Wokwi, но чтобы там можно было собрать ещё и силовую часть: реле, контактор, автомат, компрессор на 230 В. Такого я не нашёл и написал сам. Так проект про тепловой насос превратился в проект про симулятор: PinPort, онлайн‑симулятор ESP32, Arduino и цепей 12 и 230 В. Тепловой насос стал его самым сложным примером и хорошим тестом на прочность.

Часть кода написана вместе с нейросетью (вайбкодинг), и я этого не скрываю.

29 сентября на конференции unBoxed Amazon показал формат Branded Conversations. Бренд пишет бриф о своих товарах, и ассистент Alexa for Shopping опирается на него, когда объясняет покупателю, чем одна модель отличается от другой. До сих пор бренды платили за место рядом с ответом ИИ. Теперь можно оплатить кусок самого объяснения.

Для тех, кто занимается продвижением в нейросетях, тут два вопроса: что делать с открытыми моделями, где брифа нет, и как измерять видимость, когда часть ответов куплена.

Неделю назад я рассказывал про Klark + Klara: корпоративный мессенджер и таск‑менеджер, которые живут на нашем сервере. В той статье было про устройство: каналы, звонки, расшифровку голосовых, связку «задача из сообщения». Эта статья расскажет вам более подробно о том как продукт выглядит " сейчас " и что в дальнейшей перспективе мы планируем реализовать.

При разработке приложения ключевой фактор который мы преследовали - это удобная связка приложений для закрытия наших задач, но со временем мы начали апгрейдить его в самых разных частях, где-то стикеры кастомные добавили, где-то внедрили кастомную анимацию, и так далее. Я не знаю как простым языком описать то чувство, когда ты делаешь продукт и видишь то, что он на набросках визуально отличается от того что я рисовал на эскизах и представлял в голове, но это чувство не давало мне покоя, поэтому я собрался с мыслями и переделал интерфейс в то, как оно выглядит в моей голове. Новое оформление со стеклом и «жидкими» подсветками, панель эмодзи и стикеров, своя картинка фона и шапка профиля.Ну и традиционный раздел про то, что сломалось по дороге: самые глупые баги всё ещё живут дольше всех.

Ещё в начале 2025 года я начал замечать, как люди при использовании ИИ переводят мозг в пассивный режим.¹ Они просят ИИ выполнить какую-то задачу (обобщить текст, написать код и т.д.), принимая результат за чистую монету.² В то время такой подход работал очень плохо, и результаты зачастую оказывались несуразными.

Но искусственный интеллект развивался, и я стал замечать такое поведение всё чаще. Иногда люди просто просят ИИ написать им код, который безоговорочно принимают как рабочий.³ В других случаях в цикле присутствует человек, который контролирует результат и в случае проблем с кодом просит ИИ устранить проблему. Никлас Грюн даже придумал таким людям название — кожаный передатчик (meat proxy).⁴

В этом дайджесте применение gRPC в iOS и A2UI в Jetpack Compose, добавление новых сценариев в существующее Android-приложение без технического долга и офлайн-карта в кармане, отчет The State of Kotlin 2026, первое «убойное» приложение для iPhone Duo, нейросеть для игры в «Точки» и многое другое. Заходите!

Казалось бы, есть два фактора, которые должны были хоть как-то замедлить, а то и вовсе остановить развитие индустрии китайских портативных консолей (да, тех самых, которые прошли путь от стрёмных клонов PSP до маст-хэва на полке каждого геймера) — кризис памяти и факт, что железо с форм-факторами, кажется, достигло пика своей формы.

Однако нет, ни то ни другое не останавливает уже узнаваемые за пределами тусовки любителей бренды выпускать по несколько релизов в год, проводить презентации и даже экспериментальные анонсы.

За годы в нише накопилась куча девайсов, настолько большая, что новичку в этих ваших «анберниках» разобраться с ходу как будто и не получается. Поэтому сегодня, за примерно месяц с лишним до очередной «черной пятницы», я окунулся в рынок китайского портатива и собрал лучшие предложения за последний год.

1 октября в России заработал реестр цифровых платформ. Это седьмой новый государственный реестр только за 2026 год, и год ещё не закончился. Я подумал, что в такой ситуации стране срочно не хватает одного: реестра реестров. Собрал 100 государственных реестров в одну таблицу, проверил каждый по тексту закона и посмотрел, что из этого получается. Рассказываю, что узнал по дороге.

Уважаемое сообщество Хабр! Предлагаю вашему вниманию небольшое исследование, которое было отклонено редакцией одного из уважаемых европейских физических журналов. Теперь мне интересно, а что, по существу этого исследования думают хабровцы.

И так, вот мои рассуждения. Любой физик скажет вам, определить точное значение физической величины невозможно. Идеальных измерительных приборов не существует, а если такой прибор и представить, его бесконечная чувствительность сделает его непригодным для измерений.

Чтобы физические уравнения отражали эту реальность, они должны состоять не из дифференциалов, где физические величины отображены с бесконечной точностью, а из их конечных разностей. Но решения таких уравнений приобретают принципиально новое качество, они становятся необратимыми во времени. Отсюда получается, что причина возникновения стрелы времени, это конечная точность наших измерений.

Но, перефразируя Альберта Эйнштейна можно заметить, что Бог не только не играет в кости, но и не делает никаких измерений. И, тем не-менее, все реальные физические процессы необратимы во времени. А это значит, у физических величин нет точных значений — это их внутреннее фундаментальное свойство, которое, в отличие от представлений квантовой механики, от способа их измерений не зависит.

Что из этого следует? Во-первых, наш мир в принципе не может иметь точного описания. На, достаточно больших промежутках времени прошлое становится необратимым, а будущее непредсказуемым. И второе, наличие такой неопределенности легализует принцип дальнодействия, как способ описания взаимодействия материальных тел. При чем здесь дальнодействие? Это вопрос другого исследования.

Я хотел, чтобы робот помогал ребенку и мог разговаривать без интернета. Пришлось перебрать почти двадцать локальных моделей, подобрать голос, поставить камеру в бант и научить глаза и голову следить за человеком. В первой части рассказываю, как из эскиза получился работающий стенд — и что пошло не по плану.