Три месяца я строил одну и ту же контент-машину для AI/tech-канала тремя способами: вручную с ChatGPT, в n8n и на Python через Claude Code. В статье — архитектура из трёх пайплайнов, реальные тайминги из production-логов, миграция с SubMagic на собственный постпроцесс за один день и практический чек-лист, который поможет выбрать между ассистентом, визуальным конструктором и собственным ИИ-агентом.
Всем привет, Я Артур Валиев, Не хотелось но на этот раз я все-таки попрошу гуся что-бы помог рассказать мою историю.
Три дня назад я сидел и сравнивал integrity level токена процесса с integrity level окна в фокусе, чтобы понять, почему Диспетчер задач блокирует ввод удалённого пользователя. Никто в мире, кроме меня, в этот момент не знал, что это вообще проблема. Я был там один. И мне было хорошо.
Часть 1
В управлении продуктом существуют, на мой взгляд, два полюса - функциональный и продуктовый подходы. В этом материале разберем, в чем разница подходов, как они работают и в чем их коренное отличие.
Привет, меня зовут Алексей Буренин, я работаю Product executive (CPO) и имею большой опыт перестройки компаний на продуктовый подход и опыт работы в функциональном подходе. В данном материале я буду использовать не только свой многолетний опыт, но и опыт западных коллег и маститых авторов по менеджменту. Поехали!
Продуктовый подход как панацея от всех проблем - это довольно распространенное мнение: нам надо перейти на продуктовый подход, и тогда продукт и компания начнут расти. Или другой полюс - в нашей компании очень важно мнение 100500 стейкхолдеров, функции CEO которых надо учесть, и желания клиентов - одним словом, функциональный подход. Давайте посмотрим, в чем же реальная разница этих двух подходов. Первое, что следует заметить: оба подхода имеют право на существование, оба работают при настройке достаточно эффективно и результативно.
Очень распространенное и вредное заблуждение в продуктовой отрасли, о котором часто заявляют многие руководители, - что существует единственный верный способ или фреймворк, лучшая практика и прочее в разработке первоклассных продуктов. Важно понимать, что не существует единой системы, нет абсолютно верного или абсолютно неверного подхода, все зависит от контекста компании, окружения и множества факторов. Выбор продуктового или функционального подхода либо среднего между ними - это стратегический выбор компании.
Игровые движки не сравнивал только ленивый, но за анализом фич и красивых пресс-релизов редко упоминаются баги, костыли и прочие особенности, превращающие разработку в кошмар. А ведь именно они могут повлиять на игру сильнее, чем люмены, наниты и прочие URP.
Эта статья - сборник проблем Unity, с которыми столкнулся лично я. Он далеко не исчерпывающий и несколько субъективен, но знай я о них заранее - возможно выбрал бы другую технологию.
Дисклеймер: Это статья-проверка на прочность. Проект работает на PHP + MySQL + Polling каждые 3 секунды. Если вы кликнули по ссылке, а сервер отдаёт 502 или упорно молчит — значит, поллинг взял своё под нагрузкой Хабра, а я прямо сейчас судорожно оптимизирую запросы и чиню базу!
Привет, Хабр!
Я в одиночку разработал web‑мессенджер Conlink Messenger. Его главная фича — полный отказ от привязки к номеру телефона: только email, пароль и никакого сбора персональных данных.
Я долго откладывал публикацию в ожидании «идеального кода», но понял, что этот момент никогда не наступит. Поэтому выкатываю MVP в том виде, какой он есть — с простой архитектурой, поллингом вместо WebSocket и кучей спорных решений.
Если после этой статьи окажется, что половину backend'а стоит переписать — значит, опубликовал не зря. Приглашаю устроить проекту честный краш‑тест!
Это статья про разновидность языка Си с русским и оригинальным английским синтаксисом, работающими одновременно. «Если» и «if» работают как синонимы. Это не интерпретатор. Это компилятор, который способен собрать себя сам. Это даже не транспилятор русского в английский - оба набора слов работают равноценно. Код можно посмотреть https://кодыч.рф/administrator/rusi.
Мы решили поручить анализ данных ChatGPT. И быстро поняли, что проблема вовсе не в модели. Оказалось, что LLM может красиво объяснять, но не должна считать. Ошибка была не в промпте, а в архитектуре системы.
В статье рассказываю, почему мы разделили код и ИИ, как избавились от галлюцинаций в аналитике и почему теперь модель объясняет результаты, а не пытается их вычислять.
Разбор отчёта Hunt.io о предполагаемой китайской кампании: открытый каталог, TencShell-инфраструктура, SQL-инъекции, фишинг и роль Claude Code с DeepSeek. Отделяем подтверждённые факты от атрибуционных гипотез и формулируем меры защиты.
В продуктовых экспериментах нередко возникает следующая ситуация, когад бизнесу важна долгосрочная или малочувствительная метрика, но оценить эффект на такие метрики в рамках короткого A/B-теста сложно.
Как корректно находить прокси-метрики, почему наивная регрессия может обмануть и как отделить настоящую связь экспериментальных эффектов от статистического шума?
Когда пользователь загружает документ в систему, сначала нужно понять, что именно он прислал. Паспорт? Договор? Полис? Заявление? От этого зависит весь дальнейший сценарий обработки: какие поля искать, какие проверки выполнять и какой OCR использовать. Ошибка на этом этапе делает бессмысленной всю дальнейшую обработку. Мы покажем, что тип документа можно определить, вообще не читая его содержимое. Для этого не нужны OCR, нейронные сети или анализ текста – достаточно использовать геометрию документа.
Всемирная организация сотрудничества в сфере искусственного интеллекта, по-английски WAICO или полностью World Artificial Intelligence Cooperation Organization была создана 16 июля 2026 года в 20:00 в городе Шанхай в Китае.
Всё написанное ниже — личный взгляд участника процесса, а не официальная позиция какой-либо структуры.
Привет, на связи Рома Миронов из Авито. Я бывший — хотя бывших не бывает — фронтендер, а сейчас тим- и техлид. Ковыряю AI и больше ничем не занимаюсь — кроме команды, конечно :) В этой статье расскажу, почему фронтенд пока не умер, какие задачи уже можно отдавать агентам, где они красиво ошибаются и почему сначала от AI становится больнее, а не легче.
На демо корутины выглядят почти безошибочно, но под нагрузкой один неверный выбор области, диспетчера или способа обработки исключений быстро превращается в зависшие задачи и падение чужих запросов.
Разбираем типичные ошибки Kotlin‑бэкенда и показываем, как сохранить предсказуемое поведение сервиса.
Помните времена, когда можно было купить VPS за доллар, накатить скрипт и забыть? Забудьте. Если последние недели вы проводите в чатах хостеров, созерцая бесконечные 502 Bad Gateway и context deadline exceeded, значит, вы в теме. ТСПУ окончательно перешли от блокировок по IP к «ковровому» анализу поведения трафика и манипуляциям с пакетами на уровне магистралов.
Давайте разберем, что именно сломалось и какие костыли мы забиваем в систему, чтобы хоть как-то смотреть YouTube в 4K.
Метрика пошла вверх — и хочется сразу закрепить гипотезу и докинуть ресурсов. Но та же цифра нередко оказывается арифметически верной и при этом лживой: данные собрали, отфильтровали или свернули так, что честный показатель ведёт к неверному решению.
Retention растёт? Возможно, вы просто не видите тех, кто ушёл после первого захода. Конверсия упала в целом, но выросла в каждом сегменте? Это не ошибка в расчётах. A/B-тест «дал значимость» на третий день? Скорее всего, вы сами себя обманули.
Разбираем ошибку выжившего, парадокс Симпсона, p-hacking, подмену среднего, регрессию к среднему и визуальные искажения — на продуктовых примерах, и собираем чек-лист вопросов к любой метрике перед решением.
Недавно мы анонсировали сразу два события. Во-первых, наш проект Kodik в новой версии 2.0 стал не только редактором кода: мы запустили также хостинг и маркетплейс, чтобы созданное в редакторе было проще распространять.
А во-вторых, к релизу приурочили хакатон Kodik Launchpad. Зачастую проекты с ИИ-кодингом забрасывают через день, а мы устроили хакатон длиной в месяц, призывающий дойти до более значимых результатов. Для участников это стимул подойти серьёзнее, а для нас — хорошая возможность потестить хостинг, наполнить маркетплейс и заодно помочь молодым авторам довести свои идеи до конца, подсветить их и направить вперёд.
В результате у нас было 535 одобренных заявок, 74 проекта дошли до финала, и 13 из них будет защищаться сегодня вечером 4 августа на лайв-стриме. А пока итоги ещё не подведены, поделимся с Хабром другими подробностями: что именно появилось в версии 2.0 и о каких примерах с хакатона хочется рассказать.
Спросите себя, что было результатом расследования сбоя десять лет назад, пять, год. Ответ будет примерно одинаковый – скриншот графика в рабочем чате и фраза «похоже, это база». Давайте посмотрим, что поменялось в 2026-м и как выглядит разбор аварии с помощью ИИ-агента.
Началось всё не с идеи «напишу‑ка я библиотеку», а с гораздо более скучной задачи — разобраться в BIND9. Причём разобраться по‑настоящему: не «погуглил директиву, вставил в конфиг, заработало, забыл», а понять, как эта штука вообще устроена, потому что конфигурации нужно было генерировать не для одного сервера, а для нескольких, и делать это регулярно.
Управлять этим вручную, руками редактировать named.conf на каждом сервере и следить, чтобы зоны, ACL и view не разъехались, показалось мне откровенно плохой идеей с самого начала...
Кодинг-агенты — отличный инструмент, пока проект помещается в контекстное окно. Но чем дальше в лес, тем толще партизаны: с ростом кодовой базы начинается деградация контекста, потеря архитектурных решений, “саботаж” инструкций и другие неприятности.
В статье я предлагаю простой файловый подход, помогающий сохранить знания о проекте вне контекстного окна, сделать поведение агента более предсказуемым, а разработку контролируемой. Разберём, как организовать постоянную память и управляющий слой проекта, какие принципы действительно работают и где проходят границы такого подхода.
Полгода назад я захотел, чтобы на краю экрана кто-то жил. Не тамагочи, которого надо кормить, и не ассистента с окошком — просто персонаж, который занят своей жизнью рядом с моей.
Получился ECHO. Он стоит на панели задач и видит, что происходит на машине: открыл видео — садится смотреть вместе с тобой, включил музыку — замолкает и слушает, запустил игру — переходит в режим охоты. Печатаешь — достаёт свой ноутбук и работает рядом.