Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

От одной маленькой идеи до 20 000 пользователей: как я делаю плагины для Figma

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели8.4K

Плагины, которые начинались как маленькие решения для себя, а потом стали полезны тысячам дизайнеров.

Когда в работе постоянно повторяются одни и те же действия, рано или поздно начинаешь думать, как их убрать. В этой статье я рассказываю, как из мелких раздражителей в Figma выросли мои собственные плагины: от простых утилит до ShapeFlow, которым сейчас пользуются 20 000+ дизайнеров. Заодно делюсь тем, как вайб-кодинг помог мне быстрее проверять идеи, собирать инструменты под свои задачи и по-другому смотреть на привычную дизайнерскую рутину.

Читать далее

В вайбкодинге агент почти не читает документацию без ссылки: 57 файлов из 88 он не открыл ни разу

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели9.3K

В вайбкодинге документацию первым читает агент, и открывает он почти только то, на что ему сослались. По журналам Claude Code одного моего проекта файлы без входящей ссылки агент открывал в среднем 1,2 раза, а 57 из 88 таких не открыл ни разу.

Раньше документацию писали в конце цикла, и читал её человек. В вайбкодинге код пишет агент, и получает он только то, что ему подали. Я посчитал по журналам за пять недель, какие markdown-файлы агент открывал. Точкой входа ниже называю то, чем агента запускают на задачу: файлы слеш-команд в .claude/commands и описания субагентов в .claude/agents. Документы, названные в точке входа, агент открывал в среднем 12,3 раза.

Читать далее

Тайна чисел‑близнецов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели7.8K

В данной статье описывается решето для поиска составных и простых чисел для рядов А(а) = 2а+1, B(b) = 6b-1 и С(c) = 6с+1. Через выборку решетом раскрывается тайна распределения простых чисел‑близнецов.

Идея работы решета — выбрать составные числа в последовательности — через идентификаторы или порядковые номера их расположения в ряду.

Рассмотрим ряд нечетных чисел, которые образовываются формулой А(а) = 2а+1:

Читать далее

Экспорт коллекции API‑запросов в файлы для git — и как мы чуть не отправили токены в открытом виде

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели8K

Как работать с коллекциями в Http API‑клиенте...

В клиенте уже год как работал экспорт коллекции как патча — одного JSON‑файла с операциями вида upsertRequest / removeRequest / setCollectionMeta. Достаточно, чтобы переслать коллеге точечное изменение: поправил заголовок в одном запросе — экспортировал — коллега применил патч у себя. Рабочая штука для передачи «из рук в руки».

Ниже — история одной конкретной фичи: зачем понадобился «git‑friendly» экспорт коллекции, как устроена стабильная сериализация и разрешение коллизий имён файлов, и какую дыру в защите секретов мы нашли и закрыли по пути. Без сравнений с другими клиентами — только то, что случилось и что мы с этим сделали.

Читать далее

Разбор популярного тестового задания с упором на системный дизайн

Время на прочтение17 мин
Охват и читатели6.8K

Эта статья может быть полезна студентам и начинающим специалистам, занимающимся разработкой веб-сервисов. Примеры кода приводятся на языке Go, некоторые особенности языка программирования разъясняются сразу по месту использования. В статье рассматривается одно из довольно типичных тестовых заданий как на навыки программирования, так и на навыки системного дизайна. В жизни встречаются разные формулировки этого тестового задания, но общий шаблон как задачи, так и решения вы наверняка узнаете, если вам уже доводилось сталкиваться с подобным заданием или если оно попадется вам в будущем.

Читать далее

Режим планирования мёртв

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели21K

В начале этого года я был убеждён, что планирование станет самой важной частью разработки программного обеспечения с помощью ИИ.

Эта идея захватила меня настолько, что я построил и запустил целое десктопное приложение для разработки вокруг неё. Nuanced появился из наблюдения: ИИ радикально увеличил скорость и объём генерации кода, но интерфейсы, необходимые для поддержки этого нового темпа работы, не успевали за ним.

Читать далее

Сравнительный анализ рамановских усилителей от РТК‑Сервис. Вендор Nokia

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели7.3K

Привет, Хабр! Это снова техподдержка РТК-Сервис. Продолжаем разбираться с рамановскими усилителями. В предыдущих постах мы поговорили о Т8 и Huawei. Сегодня на очереди вендор Nokia \ Alcatel Lucent.

Поехали!

Читать разбор

Как мы сделали школу айтишников внутри Росатома

Время на прочтение13 мин
Охват и читатели9.1K

Мы сначала сделали внутренний образовательный проект, а потом получили образовательную лицензию.

Логика была такая:

— Работодатель опасается учить сотрудников, потому что после обучения они могут уйти в другую компанию на зарплату повыше;

— Но ядерка — сфера особенная. У нас долгий онбординг: от полугода для рядового айтишника, год — для архитекторов и девопсов. При этом он типовой для многих наборов навыков;

— Нам выгоднее растить свои компетенции «дома» — повышать квалификацию или давать новый стек тем, кто уже знаком с нормами ИБ, регуляторикой и внутренними системами.

Поэтому мы в Гринатоме — это крупнейший ИТ-интегратор внутри Росатома — решили сделать свою школу айтишников.

И мы справились. Сейчас даже выдаём выпускникам документы о повышении квалификации и переквалификации.

Рассказываю, как это было.

Читать далее

Два дня искали баг в Telegram-боте и нашли

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели5.5K

Мы занимаемся веб-разработкой, CRM-системами и интеграциями. В одном из текущих проектов имеем CRM, где Telegram используется не просто для уведомлений, а как один из каналов взаимодействия с пользователем.

Наш telegram бот перестал работать.

Причём перестал весьма интересно: Telegram прекрасно принимал наши исходящие обращения через API, бот мог отправлять сообщения пользователю, но в обратную сторону — Telegram → наш webhook — запросы практически перестали доходить

Читать далее

Аналоги OpenAI API в 2026 году: Claude, Gemini, Grok, DeepSeek и другие

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение16 мин
Охват и читатели6.5K

Еще несколько лет назад выбор API для языковой модели фактически начинался с OpenAI и часто на нем же заканчивался. Сейчас рынок устроен иначе. У Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Mistral, Alibaba, Moonshot, Z.ai и Meta есть собственные API и сильные модели, российские проекты могут выбирать между Yandex AI Studio и GigaChat, а поверх всего этого появился отдельный слой агрегаторов вроде OpenRouter, Amazon Bedrock и Microsoft Foundry.

Читать далее

Формирование атрибутивного состава в нормализации НСИ: незаменимый этап, от которого зависит качество данных

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели5.6K

Формирование атрибутивного состава объекта нормативно-справочной информации (НСИ) — это этап, на котором закладывается основа качества данных: ошибочный или избыточный набор характеристик делает справочник малофункциональным, а грамотно спроектированный — превращает его в надежный источник достоверных данных. Рассмотрим, почему даже полный перечень характеристик не гарантирует качества и что с этим делать, на кейсах SOFROS.

Формирование атрибутивного состава — это не вопрос удобства заполнения, а вопрос принципиальной пригодности данных для автоматизации, аналитики и интеграции. Именно на этом этапе закладывается способность справочника работать как единый источник правды для всех пользователей, а не как коллекция слабоструктурированных записей, требующих ручной доработки перед каждым использованием. От того, насколько системно спроектирован атрибутивный состав, зависит, сможет ли компания в принципе перейти от управления данными к управлению на основе данных.

Атрибутивный состав ≠ шаблон описания

Читать далее

Вебхук, в котором нельзя работать

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели7K

Каждое нажатие кнопки в телеграм-боте — это HTTP-запрос от Telegram к вам. Около трёхсот тысяч человек в месяц, у каждого в сессии десятки нажатий, и всё это приходит в один POST-эндпоинт, у которого нет ни права на пятисотку, ни права подумать.

Пропускная способность считается до обидного просто: max_connections, делённое на время ответа. Отвечаете за 200 мс при сорока соединениях — двести апдейтов в секунду. Отвечаете за две секунды — двадцать. И ждёт при этом не абстрактный клиент, а конкретный пользователь, у которого следующее нажатие просто не доедет.

Что осталось внутри вебхука и что уехало в очередь, почему дедупликация по update_id обязана быть атомарной, зачем в ответ на вебхук можно вернуть вызов метода API — и четыре бага, которые нашлись в собственном коде, пока я это писал.

Читать далее

COMConnection: ноль сеансов в консоли не снимает эксклюзивный режим

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели6.3K

На шаге «Установка монопольного режима» мастер «Обновление конфигурации базы данных» крутит индикатор уже восемь минут, а в консоли кластера 1С:Предприятие 8.3 в списке сеансов информационной базы «СервисЗапчасти» (1С:Комплексная автоматизация 2.5, клиент‑сервер, SQL Server) пусто.

Читать далее

Ближайшие события

Локальный анализ звонков без GPU. Что происходит на пути от аудио до резюме

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели7.6K

Я хотел проверить не то, насколько хорошо локальная LLM пишет резюме по красивому тестовому диалогу, а что произойдёт с полным пайплайном на обычном телефонном звонке с музыкой, автоответчиком, перебиваниями и плохим звуком.

Я сделал desktop приложение на Tauri, Rust, React и SQLite. Оно распознаёт речь, разделяет спикеров, анализирует тональность, эмоции и риски, а в конце локальная модель формирует резюме и рекомендации. Всё работает на компьютере, интернет нужен только для скачивания моделей.

В эксперименте я прогнал реальные записи через два распознавателя и сравнил, где именно возникают проблемы на пути от аудио до итогового резюме.

Читать далее

Пишем трассировщик лучей на Brainfuck

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели12K

В процессе подготовки к соревнованиям по системному программированию на C++ я начал заново изучать CMake, потому что Cargo сильно меня избаловал. При этом я заметил в туториале интересное утверждение:

Зачастую правильным оказывается написать для решения задачи инструмент на языке программирования общего назначения и научить CMake вызывать этот инструмент в процессе сборки. На языке CMake уже создавались утилиты для генерации кода и криптографических подписей и даже трассировщики лучей, но такая практика не рекомендуется.

CMake Language Fundamentals

Я раньше писал трассировщик лучей и переписывал его под GPU, поэтому это заявление привлекло моё внимание и заставило задуматься, на каком же ещё языке лучше писать такой трассировщик.

Для последней версии я писал код, почти не связанный с базовыми алгоритмами и в основном зависевший от довольно сложного набора API. Поэтому я выбрал самый простой из известных мне языков — Brainfuck, ведь простота языка очевидным образом приводит к созданию простой кодовой базы. На самом деле, кодовые базы на BF обычно состоят всего из нескольких строк. Кроме того, комментарий Урбана Мюллера в README заставил меня написать контрпример.

Код выложен на Github.

Читать далее

«Железо» под давлением: как протестировать тысячи плат для базовых станций

Время на прочтение16 мин
Охват и читатели10K

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей Зайцев, я системный архитектор в отделе проектирования телеком-платформ, а это шестая статья цикла про разработку базовых станций в YADRO. 

За последние пару лет наши платы BBU прошли стадии EVT (Engineering Validation Test), DVT (Design Validation Test), PVT (Production Validation Test) и наконец MP (Mass Production). К этому моменту мы выпустили уже несколько тысяч плат, а эксплуатация базовых станций YADRO сейчас охватывает 37 регионов России. Но этому результату предшествовал тяжелый и кропотливый этап — разработка собственных тестовых стендов, на которых мы могли бы проверить каждую плату и модуль. Почему не блок целиком?

Цифровой блок обработки базовой станции (BBU, Baseband Unit) поставляется операторам сотовой связи модулями, а не в виде единого полностью укомплектованного шасси. Функционально тестировать BBU как единое готовое устройство на заводе перед отгрузкой нецелесообразно — каждую плату мы проверяем автономно и независимо. Об этом сегодня и поговорим.

Читать далее

Почему друзья и довольные клиенты не рекламируют вас — и как это изменить?

Время на прочтение20 мин
Охват и читатели5.7K

Иногда случается так, что друг присылает вам сайт нового подрядчика с коротким «посмотри, они нормально сделали?», и вы, как человек добросовестный, находите три ошибки, заодно объясняете, как исправить четвёртую, которую он заметил сам, и между делом выясняете, сколько он за всё это заплатил. Вам за советы — спасибо и кофе. Подрядчику — договор, предоплата и право совершить ещё несколько ошибок, теперь уже за деньги. Хорошая дружба; странное распределение бюджета.

Другой человек уже покупает у вас, возвращается, иногда лично благодарит, но публично о вас не говорит ни слова, зато охотно показывает ресторан, приложение или курс, о которых узнал вчера. Просить его «порекомендовать нас» можно до следующего финансового года (некоторые компании, я очень осторожно выразился, именно так и планируют свой маркетинг): просьба не снимает ни одной причины его молчания, она лишь напоминает ему, что причины есть.

Что мы обычно говорим себе в такой ситуации? Что хорошая работа рекламирует себя сама, а если не рекламирует, значит, люди неблагодарны. Если бы хорошая работа действительно рекламировала себя сама, половину отделов маркетинга можно было бы распустить, а вторую перевести в отдел качества. Этого не происходит, и не потому, что маркетологи держатся за места, а потому, что рекомендация — не благодарность, а поступок, у которого есть цена. Кто покупает у знакомого, рискует деньгами. Кто советует вас другу, рискует репутацией: если что-то пойдёт не так, спросят с него. Кто публично делится вашей работой, рискует образом себя, потому что окружающие оценят его выбор вместе с вашим портфолио. Довольный клиент может искренне вас ценить и при этом не платить ни одну из этих цен — и будет по-своему прав.

Читать далее

Агент не справляется с аудитом кода? Просто добавь графы

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение16 мин
Охват и читатели10K

Привет, Хабр! Меня зовут Радда Юрьева, я ведущий специалист отдела исследований AppSec (безопасность приложений) в Positive Technologies. В мае этого года на встрече OWASP Russia мы с моим руководителем Владимиром Кочетковым рассказали о графовых подходах к анализу кода с участием ИИ-агентов.

К осени 2026 года индустрия окончательно осознала: одних ИИ-агентов на языковых моделях недостаточно для проверки безопасности кода. В этой статье мы хотим поделиться расширенным пересказом нашего доклада. Вы узнаете, как графы могут помочь закрыть большинство «болей» современных LLM и какую роль в этой связке играет языковая модель, а какую формальные методы.

Хотите понять, как графы и языковые модели дополняют друг друга в реальном аудите безопасности? Заглядывайте под кат!

Читать далее

Экспресс-лаборатория внутри комбайна: как научить технику оценивать зерно каждые 6 секунд

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели11K

Во время уборки зерно в комбайне проходит долгий путь: от жатки через барабан, решётку и домолот до зернового элеватора и бункера. Весь этот путь нужен не просто так, а для того, чтобы максимально очистить зерно и при этом сохранить его целостность, ведь от этого напрямую зависит цена продажи. Но узнать, насколько хорошо прошла очистка, обычно можно только постфактум: на элеваторе или в лаборатории, когда повлиять на результат уборки уже нельзя.

Рассказываю, как мы создали систему Crop Control, которая доустанавливается на комбайн (даже если раньше на нём не было никакой автоматики) и позволяет мониторить качество и количество зерна прямо во время движения. Мониторинг количества нужен, чтобы понимать, сколько урожая собрано с конкретного поля: урожайность - одна из ключевых метрик оценки продуктивности уборочной кампании в целом. А мониторинг качества нужен для того, чтобы вовремя повлиять на собираемую продукцию, например скорректировать настройки комбайна, и не дать испортить уже намолоченное зерно.

Читать далее

Как мы научили OVN зеркалировать трафик виртуальных машин в облаке

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели7.8K

До нас ни одно российское публичное облако не поддерживало зеркалирование трафика виртуальных машин. Это означало одно: NTA/NDR-системы, в частности, PT Network Attack Discovery (PT NAD) от Positive Technologies в отечественных облаках нормально не разворачивались. Не потому что продукт этого не поддерживает. Просто облако не могло дать ему главное – копию сетевого трафика с интерфейсов ВМ.

Мы решили эту проблему. Реализовали зеркалирование трафика в overlay-сети на базе OVN, отправили патч в апстрим – и он был принят. Теперь это часть основной кодовой базы проекта.

Привет, Хабр! Меня зовут Влад Одинцов, я Product Owner сетевых сервисов K2 Cloud. В этой статье подробно расскажу, как устроено облачное зеркалирование под капотом, почему без фильтров трафика сложно жить и что показало нагрузочное тестирование, которое мы проводили совместно с Positive Technologies.

Читать далее