Все потоки

Ребят, привет!

В первый месяц в IT выглядел так: я сижу на созвоне на 5 человек с умным лицом, киваю, а под столом в панике гуглю с телефона: «что такое капаситет», «что значит закоммититься», а когда меня попросили набросать «фолоу-ап», то мне стало тяжело дышать, честное слово. До сих пор, кстати, иногда трясусь)))

Короче, англицизмы вгоняли меня в панику, а мой внутренний синдром самозванца просто выл от того, что я тут вообще делаю.

Чтобы вы не проходили этот ад и с первых дней сошли за «своего», я собрала гайд по выживанию на созвонах: 15 базовых терминов с примерами, контекстом и корпоративным этикетом.

Claude Opus 5 закончил 30-й день в FoodTruck Bench с итоговым капиталом $75 264. Это лучший результат за всю историю бенчмарка: на 13,6% выше лучшего результата любой другой модели.

Коротко: итоговый капитал $75 264 · ROI +3 663% · прибыль $71 876 · 8 434 порции · расход на API $26,88 · уровень рассуждений xhigh. Обошёл лучший прогон GPT-5.5 на 13,6%, а GPT-5.6 Sol — сразу на 41,4%. Да-да, Sol оказался слабее GPT-5.5…

Дисклеймер. Это первый материал о FoodTruck Bench на русском: до сих пор все обновления и разборы выходили только на сайте проекта и Reddit. Тот же разбор, но уже с интерактивными графиками, лежит на сайте бенчмарка.

Mechanistic claims в interpretability для бедных, но бравых. Шучу, конечно. Просто когда дело дошло до задачи "придумать название" — вспомнила шутки моей коллеги.

В одном из приближений можно сказать, что AI-модели обрабатывают входы послойно. На каждом слое модель выдаёт вектор , который можно читать как точку, центроид, область и так далее. Все эти точки, центроиды, области, направления кажутся абстракциями, но как только мы структурируем их — мы видим тонну прекрасного. Например, мы можем геометрически понимать и находить концепты, упакованные в многообразия.

Что называется концептом, а что многообразием? Какие структуры образуют циклические компоненты и как откопать это в модели? Почему теория существует и находится эмпирически, но пока не машстабируется? На эти вопросы мы и покопаем ответы в данной статье.

В законе о цифровых валютах и цифровых правах, принятом Государственной думой 21 июля 2026 года, предусмотрено немало нововведений, которые заметно усложнят гражданам России покупку, продажу, хранение и перевод криптовалюты через российских посредников. Одно из них антифрод-механизм (механизм предотвращения мошенничества) в виде 48-часового периода охлаждения для отдельных переводов криптовалюты.

Период охлаждения означает, что цифровой депозитарий (организация, которая учитывает криптовалюту клиентов) в установленных законом случаях не сможет сразу исполнить распоряжение клиента (команду провести конкретный перевод). Операция будет отложена на двое суток. В течение этого времени клиент должен получить уведомление о переводе и сможет его отменить.

Задержка предусмотрена для двух категорий операций.

1 - Перевод на сумму более 100 тыс. рублей на адрес, который не обслуживается ни одним российским цифровым депозитарием.

Закон называет его адресом-идентификатором, не администрируемым цифровым депозитарием. Проще говоря, это внешний криптовалютный адрес, который российский посредник не ведет в своей системе учета. Для применения задержки не имеет значения, кому он принадлежит. Если клиент переводит криптовалюту стоимостью 150 тыс. рублей на собственный внешний кошелек, операция будет отложена на 48 часов. Если адрес принадлежит родственнику, продавцу, контрагенту или другому лицу, результат будет таким же: порог в 100 тыс. рублей уже превышен.

2 - Перевод на сумму более 300 тыс. рублей третьему лицу (другому человеку или организации).

В Яндекс облаке есть маркетплейс решений, в котором достаточно много вариантов установки разных ОС с готовым набором пакетов. Но Windows Server в виду особенностей лицензирования недоступен. Но бывают случаи когда очень надо, поэтому решил написать эту инструкцию.

Сборку необходимо осуществлять на базе Windows Server (2016,2019,2022) английской версии. Cloud init не понимает названия групп на русском.

Django ORM умеет долго скрывать проблемы: лишние запросы, гонки при save(), затянувшиеся транзакции и выборки, которые незаметно съедают память.

В статье разберём шесть типичных ошибок, которые редко проявляются на тестовых данных, зато быстро становятся заметны под нагрузкой.

Для ЦОД уже существуют достаточно понятные сценарии применения жидкостного охлаждения и ориентиры, при которых оно становится оправданным. Но для мощных рабочих станций и домашних ПК этот вопрос по‑прежнему остается открытым.

Дополнительно ситуацию усложняет рост тепловыделения современных компонентов: процессоров, видеокарт и других элементов системы.

Поэтому мы решили собрать собственный стенд и на практике проверить, насколько эффективно жидкостное охлаждение в реальных условиях обычного ПК.

Четыре месяца работы, одиннадцать человек — и система, которая планировала хуже Excel. Технологи говорили, что их работу невозможно формализовать. История о том, где заканчивается экспертиза эксперта и что на самом деле делает руководитель проекта.

Мы попытались автоматизировать первую линию SOC. Захотелось объединить гибкость ЛЛМ и надежность сигнатурных движков. Поместилось все это в один асинхронный граф.

Под капотом гибридный RAG (Vector + BM25), zero‑cost фича для экономии токенов и параллельный сигнатурный анализ.

Статья об архитектуре, а не готовом решении.
Мы тестировали пайплайн на логах кибербезопасности, но концепция получилась модульной и универсальной. Логи лишь выступают как пример для демонстрации. Представленный граф можно адаптировать под разбор отзывов, фильтрацию спама или модерацию внутренних документов компании.

Как часто вы слышали: «Не доверяй компилятору, пиши вручную»? Похоже, эту идеологию пора сдавать в архив.

Автор специально собрал примеры, в которых «умный» код современного C++ либо проигрывает наивному, либо не даёт выигрыша, но при этом ухудшает читаемость и мешает оптимизатору. Тут и легендарный Q_rsqrt, и бит-хаки для подсчёта единичек, и вездесущие const&, и даже опасные фокусы с фильтрацией диапазонов. Всё с воспроизводимыми бенчмарками на Clang 21 и Ryzen 9. Если вы готовы пересмотреть багаж старых привычек – просим под кат.

MCP-сервер отвечает Connected. Инструменты работают: бот сам присылает мне сообщения. Мои сообщения до бота доходят, я вижу их в очереди Telegram. А в сессию Claude Code они не попадают. Ни ошибки, ни предупреждения.

Полтора часа я искал не там.

Меня зовут Сол ГудКод, и обычно я вытаскиваю людей из ситуаций, в которые они сами себя загнали, но на этот раз клиентом оказался я сам: мне нужен был бот, которому можно наговорить задачу голосом из дороги, чтобы он сделал её на моей машине и в моих проектах. У Anthropic такое есть официально, и именно поэтому история вышла длиннее, чем я рассчитывал.

Внутри: как отличить эту тишину от своей ошибки за минуту и чем я заменил официальный канал. Плюс восемь мест, где я наступил на грабли Windows. В том числе на те, куда уже наступал в этом же проекте. И на ту, где Claude вежливо попросил меня договорить мысль.

Обзор, посвящённый применению элементов теории категорий в программировании, завершён. Настало время подвести его итоги.

Одной из наиболее востребованных задач функционального программирования является горизонтальная композиция (условно-)независимых эффектов. В этом случае (почти) не нужно задумываться о сложностях перестановки эффектов (дистрибутивный закон монад), и задачу можно решить алгебраическим способом.

Привет, на связи Дмитрий Шестаков. Мы двенадцать лет строим управляемый маркетинг для SaaS и онлайн‑сервисов, и почти на каждом длинном цикле всплывает один и тот же спор: продукт должен продавать себя сам, или без отдела продаж платящих не будет. Триалы капают, а выручка прирастает там, где в сделку заходит живой менеджер, и непонятно, в какую модель вкладывать следующий бюджет. Ниже — как мы честно измеряли стоимость платящего клиента для product‑led и sales‑led модели на одном проекте, почему дешёвая на первый взгляд модель роста SaaS часто выходит дороже и какой контур аналитики для этого нужен. Если вы отвечаете за рост B2B SaaS или онлайн‑платформы, дальше будет по делу.

Содержание

1. Почему спор «продукт продает сам или продают менеджеры» нельзя решить на глаз

2. Что именно мы сравниваем: стоимость платящего клиента

3. Почему нельзя мерить модель по первому месяцу

4. Как мы собрали сквозной контур: от клика до оплаченной подписки

5. Что показал замер: где выигрывает самообслуживание, а где окупаются менеджеры

6. Как выбрать модель под свой продукт: 4 вопроса к юнит‑экономике

7. Частые вопросы

Вопрос производительности работы сервера Angie и различных оптимизаций не раз поднимался в других статьях цикла. Поэтому здесь мы соберём основные приёмы и подходы к настройке Angie для высоких нагрузок, а за подробностями по отдельным вопросам будем направлять читателя в специализированные статьи.

Рынок корпоративного ИИ раскалывается: сужу по профильным конференциям и разговорам с руководителями. С одной стороны — лагерь прагматиков (часто из традиционного B2B-сектора) саботирует тему ИИ-агентов, аргументируя «и без того отлаженными процессами». С другой — жертвы вендорского маркетинга уверены, что у топ-менеджера в штате должна числиться пара десятков виртуальных сотрудников на все случаи жизни.

Между этими двумя полюсами расположились те, кто внедряет технологии методично. Впрочем, и им непросто: рынок меняется быстрее, чем успеваешь протестировать гипотезу. А конкурируют не только покупатели агентов, но и продавцы.

Вопрос «нужен ли человек ИИ-агентам» звучит перевернуто — обычно спрашивают наоборот. Однако громкие анонсы нарисовали картину будущего, где в продажах остаются только боты, а роль человека минимальна.

На самом деле людей рано списывать. По данным UserGems, каждого второго автономного AI-продажника отключают в течение года. Компании, заменившие живой отдел продаж агентами, в большинстве случаев отступали в течение полугода: снова нанимали людей и переходили на гибридную модель. План «сократить штат и снизить расходы» оборачивался обратным: сначала увольнение, потом — новый наем, плюс оплата подписки на агента никуда не делась.

Когда же агенту нужен человек, а когда нет?

У меня долгое время лежал без дела старый ipad 2. Я захотел его использовать для отображения данных от некоторых датчиков из моего Home Assistant сервера. Но увы, приложение на ipad 2 поставить нельзя, а браузер такой старый, что даже страницу авторизации Home Assistant отобразить уже не может. Я так и не смог найти ни одного удобного варианта решения этой проблемы (вариант удалённого запуска браузера и использования VNC я за удобный не считаю). И тогда я решил это решение создать. Так появился сервис HASFOB (Home Assistant Service for Old Browsers), исходный код которого я выложил на GitHub: https://github.com/FaceHoof/HASFOB Так же я выложил уже собранные версии для Windows и Linux: https://github.com/FaceHoof/HASFOB/releases

Итак, как же работает этот сервис? Сервис авторизуется на указанном Home Assistant сервере с помощью токена, собирает информацию от указанных в конфигурационном файле датчиков и предоставляет простую веб страницу с этими данными.

Поиск в Next.js App Router связывает несколько механизмов — Server Components, dynamic routes, searchParams, metadata и клиентские фильтры. Если в проекте одна форма и несколько результатов, состояние можно держать в useState. В каталоге или агрегаторе каждый фильтр меняет URL, набор данных и правила индексации.

В статье на примере учебного проекта EventMap — агрегатора событий, разберем, как спроектировать систему фильтрации, которая генерирует чистые, индексируемые URL для поисковых роботов и обновляет выдачу при изменении фильтров. Страницы вроде «Концерты в Москве» или «Выставки в Петербурге» могут работать как отдельные landing pages. Для них нужны серверный HTML, постоянный URL, свой title, description, h1, canonical и отдельная политика index или noindex. Произвольные запросы, сортировки и глубокая пагинация остаются частью поиска и не попадают автоматически в индекс. Поиск построен через App Router, optional catch‑all route, серверный рендер результатов и общий набор функций для URL, metadata, canonical и sitemap.

Поиск по каталогу создаёт отдельное состояние для каждой комбинации фильтров. Категория, город, дата, сортировка, поисковая строка и номер страницы попадают в URL. При десяти категориях, пятидесяти городах и пяти вариантах сортировки получается 2500 комбинаций без учёта пагинации и свободного текста. Интерфейс должен обработать все допустимые комбинации. В поисковый индекс обычно попадает только часть из них. Страница категории music, страница города london и сочетание music/london могут содержать устойчивую подборку. Запрос ?q=free+jazz+tonight, сортировка по цене и восьмая страница выдачи относятся к текущему действию пользователя. Фильтры без отдельной политики создают большое пространство URL. Google описывает эту проблему в документации по faceted navigation. Изменение каждого параметра создаёт новый адрес, краулер тратит запросы на многочисленные комбинации и позже обнаруживает, что многие из них не содержат самостоятельного материала. (Google for Developers)

Последние несколько лет Саймон Уиллисон тестировал каждый крупный релиз LLM одним и тем же промптом: «Сгенерируй SVG с пеликаном, сидящим на велосипеде».

Эта забавная проверка постепенно стала одним из самых известных неформальных бенчмарков ИИ. Сгенерированные Саймоном картинки пеликанов на велосипедах часто становятся одними из самых популярных комментариев в постах Hacker News о новых релизах ИИ-лабораторий.

Сегодня бенчмарк стал причиной серьёзных обсуждений его полезности, а также того, занимаются ли ИИ-лаборатории его бенчмаксингом [практикой оптимизации ИИ-моделей для получения высоких оценок в популярных бенчмарках]. Когда на кону миллиарды или даже триллионы долларов, а качественный результат может склонить пользователей на твою сторону, не возникает ли искушения добавить модели немного пеликанмаксинга?

Мне захотелось это проверить, поэтому я организовал небольшой эксперимент: сгенерировал 1008 SVG в семи передовых моделях, оценил их при помощи LLM-судьи и проанализировал результаты Claude Fable 5.

В этой статье я расскажу о результатах. Весь код доступен на Github.

Сервисы PaaS предлагают комплексное решение для оптимизации как финансовых, так и временных затрат на поддержку информационных систем. В этой статье на примере управляемых сервисов Cloud X мы рассмотрим, в каких случаях потребление услуг по модели PaaS дает компаниям прямой финансовый эффект, а также обсудим, когда преимущества PaaS‑решений могут оказаться несущественными.