Девять месяцев назад я начал запускать таймер каждый раз, когда сажусь за конкретную задачу. За это время одна категория “студия” превратилась в систему проектов, ролей и описаний, а тайм-трекинг стал способом оценивать работу не по ощущениям. Рассказываю, как я веду Toggl Track, почему отдельно считаю управление, разработку и созвоны, что помогает не забывать про таймер
Не секрет, что первый советский реактивный пассажирский самолёт Ту-104 – суть модификация бомбардировщика Ту-16. Казалось, чем не повод для анекдотов про «мечи на орала» и «мирный советский трактор», тем более, блин действительно вышел скорее комом. То ли дело «Боинг-707», что чуть запоздал, зато чётко попал в классический облик реактивного лайнера. Но если зарыться в родословную «американца», то и у него можно откопать воинственных предков…
Когда ИИ-агент пишет код, почти все деньги уходят не на его «мысли» и не на ваш диалог с ним, а на многократную пересылку уже отправленного. Я измерил это на 40 реальных сессиях разработки в Claude Code и Codex — вот из чего на самом деле складывается счёт...
3 день соло разработки. Рассказываю, как я решил разработать 3д игру без опыта в геймдев, с какими проблемами столкнулся.
Разработчик выложил видео геймплея своей игры в сеть.
Задача — искать иголку среди 5 млн травинок, название — Needle In A Haystack Simulator.
Абсурдный геймплей быстро привлек внимание пользователей: видео набрали миллионы просмотров. Тут автор вспомнил, что надо завести страницу в Steam и собрать вишлисты.
Пригодится дизайнерам, блогерам, предпринимателям, маркетологам. Более тысячи промтов для генератора картинок.
Просто копируете, вставляете в нейросеть, если надо правите промт по-своему, и генерируете изображение. В таблице есть пример-картинка для каждого промта.
Полгода на Arch, одно обновление ядра и AmneziaWG выходит из строя. Snapper молчит, бэкап сломан. Решил попробовать NixOS…
Почему ИИ убирает неверно показывает результат действий кота и удаляет одну подушку? Причины кроются в обучении и интерпретации нашей реальности. Подробнее про причинно‑следственную связь в нашем мире и о том, как ее «переносят» в ИИ рассказал профессор колумбийского университета и директор лаборатории CausalAI Elias Bareinboim в своем докладе на ICML 2026.
Пересказываю главное из его доклада.
С приходом нейросетей теперь можно решать задачи гораздо проще, правда и задачи бы такой не стояло не будь нейросетей и llama.cpp, и huggingface. В общем смысл статьи в том чтобы попытаться математически вычислить теоретическую скорость генерации токенов в программе llama.cpp для моделей на hugginface, просто открыв карточку модели и нажав на закладку (букмарклет).
В интеренете таких калькуляторв довольно много, и в этом калькуляторе нет никаких новых идей, он работает как и все остальные - вычисляет скорость исходя из пропускной способности видеопамяти пользователя. Но как выяснилось просто поделить одно число на другое (вес модели на пропускную способность видеокарты) не совсем правильно, когда я сказал что в реале у меня другая скорость, нейронки стали вводить поправочные коэффициент в виде эффективности видеокарты (60-80%).
Прошел уже год, как начали действовать новые штрафы в области защиты персональных данных. Однако до сих пор я встречаю в своей практике нарушения у предпринимателей, которые могут повлечь за собой миллионные штрафы, если эти нарушения первым обнаружит Роскомнадзор. Поэтому в этой статье расскажу о часто встречаемых мной нарушениях и дам рекомендации, как их устранить и сохранить свою прибыль в 2026 г.
Apple меняет домен новых Private Relay адресов для Sign in with Apple. Внешне это похоже на небольшую правку allowlist, но на практике быстро выявляет хрупкую архитектуру, где email участвует в поиске аккаунта.
На примере собственного аудита разбираю, чем sub из проверенного токена отличается от email, как пережить смену домена без дублей и какие проверки нужны на сервере.
Кто не знает, Lectronz — это маркетплейс товаров от создателей опенсорсного ПО и самодельной электроники. Большинство наших селлеров — это не заводы и не стартапы с крупным финансированием, а обычные инженеры, независимые дизайнеры и электронщики-любители, которые работают у себя дома, в гаражах или крохотных мастерских.
Некоторые зарабатывают этим на жизнь. Другие продают лишь по несколько плат в год. Третьи собирают с десяток экземпляров просто потому, что создали нечто полезное и хотят поделиться с другими. Иногда такие эксперименты перерастают в реальный бизнес. Как никак, каждый Arduino должен с чего-то начинаться.
Но Европейский Союз пошёл наперекор этим людям, введя новые правила упаковки, которые грозят разрушить устоявшуюся экосистему инноваций, лишив мастеров и микро-предпринимателей их работы и средств к существованию.
Но фактически эта угроза даже ещё шире. Под удар попадают художники, ремесленники и другие мелкие бизнесы, продающие плоды своего труда.
Нейронке сказали — «разберись как оно работает». Пошевелив гигабайтами матриц, она полезла ковырять список классов в AppleNeuralEngine.framework— и нашла там то, что искала — «40+ private classes, including _ANEInMemoryModel». Код работал. Делал то что от него требовалось — запускал математику на ANE. Но было в этом что‑то… не то.
В фэнтези-стратегиях экономику обычно задвигают на второй план и даже не пытаются ее совместить с магией. А вот создателям мода (точнее, даже мод-мода) Orbis для Civilization IV это удалось. По первому образованию я экономист, поэтому в играх мне всегда доставляет удовольствие сложная экономическая изнанка. И Orbis для меня до сих пор остается эталоном: здесь сложные процессы, завязанные на экономику, в итоге создают атмосферу мрачного, сурового дарк-фэнтези.
Один раз мне удалось создать паладинов-вампиров. Перед походами эти святые рыцари поедали своих же жителей, а потом шли воевать во имя бога правосудия. В игре огромный простор для того, чтобы рождались такие неожиданные, удивительные, но рабочие стратегии.
Автор мода, поляк Ahwaric, изменил движок Civilization IV: Beyond the Sword до неузнаваемости. Он встроил в общую экономическую стратегию магию, расовые фишки, особенности ландшафта, флоры и фауны. Все они работают на мощь ВПК твоей фэнтезийной цивилизации, чье существование все время под вопросом, в условиях жесткой и непредсказуемой магической конкурентной борьбы. Так любительский проект сумел перерасти оригинал.
Под катом — разбор этой уникальной экономической модели, история ее лора из настолок D&D и причины, почему проект так и не смог перешагнуть барьер Civilization V.
Разбор, на который меня зовут регулярно, и заканчивается он почти всегда одинаково. База клиентов всплывает в продаже. Выгрузку за последний год получали десятки контрагентов — интеграторы, колл-центр, маркетинговое агентство, аудиторы. У всех был законный доступ. Файл у всех был один и тот же.
Дальше начинается разговор в жанре «это не мы», и закончить его нечем: копии побайтово одинаковые, доказать причастность нельзя ни к кому.
Чинится это не после инцидента, а до него — и стоит недорого. Каждый получатель должен получать копию, отличающуюся от остальных так, чтобы отличие не мешало работе и переживало пересохранение файла.
Индустрия за годы сформировала десятки франшиз, половина из которых зачастую старше современной целевой аудитории.
Почувствуйте себя старыми — в следующем году серии Assassin’s Creed стукнет 20 лет, и столько же пройдет с выхода инновационного Crysis.
А знаете, что еще интересно? Одна серия дожила до наших дней, а другая заглохла на третьей части, и это еще Crysis откровенно повезло.
Сегодня мы вспомним несколько примеров, когда вроде всем всё понравилось, но дальше первой игры дело, в общем-то, не дошло.
В 2015 Google выкатила серию изображений, которые выглядели так, словно фотографию отдали на редактуру художнику, а потом забыли вовремя его остановить. На обычном пейзаже появлялись десятки глаз, в облаках начинали угадываться собаки, архитектура покрывалась повторяющимися узорами, а деревья превращались во что-то среднее между растительностью и фантазией художника. Изображения быстро разошлись по интернету, а DeepDream довольно быстро стал отдельным визуальным стилем.
Изначально исследователей интересовали не столько сами картинки, сколько возможность понять, что происходит внутри нейросети. Классификатор снаружи выглядит довольно просто: фотография поступает в модель, а на выходе появляется список вероятностей — собака, кошка, автомобиль, самолет. Между этими двумя точками находится огромное количество вычислений, и по одному ответу модели далеко не всегда понятно, почему она пришла именно к нему.
Можно посмотреть на значения активаций отдельных нейронов и каналов, построить карты признаков, найти изображения, которые вызывают сильный отклик. Есть и более радикальный способ исследования: специально изменить входное изображение так, чтобы какой-то внутренний сигнал модели стал сильнее. Так появился DeepDream.
В шестой части цикла про создание DSL на C# добавляем Akbura полноценную поддержку IDE.
Разберём Language Server Protocol, синхронизацию документов, immutable snapshots, MSBuild и semantic tokens. Затем посмотрим, почему для Visual Studio я выбрал нативную интеграцию через MEF и Visual Studio SDK, какие проекты помогли разобраться в Editor API и какие полезные возможности Roslyn неожиданно оказались internal.
В конце немного про публикацию расширений в Visual Studio Marketplace и приключения с Azure.
Словосочетание «Нейросетевая обработка фото» звучит красиво и технологично. А кое-кто от неё уже даже устал, ибо ассоциирует её с потоком нейрослопа.
Но вот проблема. Что вообще значит обработать фото нейронкой? Слово «нейросеть» здесь слишком общее понятие, сродни слову «электромотор». А последний, как известно, работает и в электромобиле, и в зубной щётке.
В предыдущих двух частях мы очень подробно погрузились в теорию и разобрали, как вообще ИИ работает с изображением и какие у этого есть подводные камни. В этой статье мы чуть всплывём из глубины теорий и посмотрим на то, как решаются реальные задачи.
Для иллюстрации всего описанного я буду использовать фото, которые сделал сам в разные года. Кроме того, мне помогут несколько ИИ-инструментов. В моём арсенале примерами послужат Adobe Photoshop и его дополнение Camera Raw, плагины PortraitPro и Retouch4me, а также перспективная разработка Evoto.
Важно! Это не самоучитель по этим инструментам и уж точно не подборка «что нужно молодому нейросетевому художнику». В этой статье мы классифицируем реальные инструменты по принципу их работы. А ПО из списка выше поможет нам проиллюстрировать работу.
Итак. Что общего у шумодава и дорисовки? Почему маску проверить легко, а результат генерации — нет? И что за модель, в которую нужно загрузить пять тысяч ваших кадров, прежде чем она начнёт приносить пользу? Все ответы ниже.
Тот, кто готовится к квартальному комитету, меньше всего хочет слышать адресованный лично вопрос: «Что изменилось в деньгах после твоего управления?» или в духе: «Какой эффект лично ты принёс компании?» Холод в желудке после этих фраз как раз и формирует взрослого управленца, хотелось бы, чтобы развитие происходило менее драматически.
Стиль интерфейса, направление линий, формат и оформление диаграммы не имеют значения, если они не дают за 2 секунды понять «эффект» либо «ущерб» для проекта и компании. В токсичной корпоративной реальности цифра на выноске, веха на графике, цвет бара или таблица в легенде вместо «дополнительной информациии», превращаются в потенциальные зацепки для вопросов. Если ответы на них "...ещё не проработаны", докладчик уже слышит в этих вопросах сомнение в необходимости дальнейшего с ним сотрудничества.
Как это обычно бывает, инициатива похоронила инициатора, а простой список с пометками «что | откуда | пригодится в...» перерос в чуть ли не исследование.