Все потоки

У меня на столе стоит небольшая золотистая коробочка размером чуть больше Mac mini. Внутри — приватный AI-сервер: чат с локальной 26B-моделью, поисковая индексация моих документов с GPU-парсингом, конструктор агентов в Dify, RAGFlow для тяжёлого парсинга PDF, мониторинг, бэкапы, опциональный кластер из двух машин по QSFP 200G. Тридцать контейнеров, пять минут на установку через sudo bash install.sh, ноль обращений к внешним API.

Я делал это не как pet-project, а под себя — мне нужна была машина для работы с корпоративными документами, договорами и регламентами, которые ни при каких условиях нельзя отдавать в облачные ассистенты. Сборка получилась самостоятельным дистрибутивом — назвал его AGmind, выложил на GitHub под Apache 2.0.

В статье разберу:

— из чего собран стек и зачем там каждый компонент; — почему RAGFlow пришлось пересобрать с нуля и что я туда добавил; — как устроен кластер из двух Spark'ов; — пять конкретных грабель GB10, которые я ловил вечерами; — почему Claude Code за месяц превратил один из этих компонентов в работающий продукт, но при этом не заменил собственно программиста.

Если вы пользуетесь только интерфейсами социальных сетей и видеохостингов, поглощая рекомендации алгоритмов и ежедневно машинально пролистывая одну и ту же горстку сайтов, то по-настоящему живого интернета не видели. Такой опыт раскрывает, пожалуй, лишь 3–5% от реального потенциала веб-среды.

Да, для подавляющего числа людей интернет умирает. Они живут внутри контролируемых алгоритмами эхо-камер, из которых никогда не вырвутся. Живут и умирают, видя только то, что им «положено видеть». Но это не приговор, и всё вполне может быть иначе.

В свете нарастающей волны слопа, который всё активнее создаётся с помощью LLM, шума на таких платформах становится ещё больше. Это говорит о том, что впереди нас ждёт менее глубокий контент, менее интересная информация и в целом меньше человеческого содержания. Ни одну из этих тенденций не назовёшь положительной.

Одной из главных задач любой компании является быть более конкурентоспособной, чем другие компании, занимающиеся аналогичным бизнесом. Для этого существует достаточно много способов, которые пытаются реализовать руководители компаний. Однако эти разные способы объединяет одно – они касаются главным образом повышению эффективности операционных процессов и производительности труда участвующих в них сотрудников.

Однако деятельность компании не ограничивается только операционными процессами. Мало кто обращает внимание на процессы управления, без которых деятельность любой компании вообще невозможна (см. Рис. 1).

TL;DR

Я сделал библиотеку для генерации PDF на Java, в которой:

Документ описывается семантически (модули, секции, параграфы, таблицы, слои), а не через moveTo/lineTo/showText.

Layout и рендер — это два разных прохода. Геометрия резолвится один раз, потом её рисуют. Поэтому документ можно тестировать до того, как написан хотя бы один байт PDF.

Под капотом — ECS-архитектура в стиле игровых движков: Entity / Component / System. Сущности документа лежат в EntityManager, компоненты прицепляются и снимаются, системы (LayoutSystem, PaginationSystem, RenderingSystem) работают над ними.

Тестирование трёхуровневое: unit → layout-снапшоты (как у Jest для React) → визуальная регрессия по PNG-диффу.

На простом инвойсе библиотека идёт 2.45 мс (iText 5 — 1.57 мс, JasperReports — 4.45 мс). На стресс-тесте: 50 потоков, 5000 документов, 0 ошибок, ~2000 doc/sec.

Это статья про задумку и инженерные решения, которые получились нетривиальными. Если вам интересно, как декларативный UI, ECS и снапшот-тесты влезают в одну библиотеку для PDF — заходите.

В этой подборке — несколько устройств, которые сложно отнести к одной категории. Здесь есть гибрид накопителя и мини-ПК, клавиатура с встроенным экраном, карманный компьютер на Raspberry Pi, самодельная «печатная машинка» и смартфон с E Ink-дисплеем. У всех разная идея, но объединяет их одно: они сильно отличаются от «коллег». А некоторые так и вообще уникальны. Практически у всех явно не будет большого спроса, поскольку они заточены под определенные сценарии. Но тем интереснее. Давайте посмотрим, что там сегодня нам приготовили производители. 

Зачем колонизировать Луну, Марс, Венеру, Ганимед и Титан, а также пояс астероидов, а затем Альфа Центавра и другие звёздные системы за его пределами?

Среди распространённых ответов на этот вопрос — выживание, ресурсы и крутость. Колонизация других планет и далёких миров обеспечила бы выживание человечества даже в случае катастрофы на Земле (включая неизбежный конец Солнечной системы через несколько миллиардов лет). Это позволило бы нам использовать огромные запасы полезных ископаемых и энергетических ресурсов других небесных тел. И это было бы суперкруто — способ реализовать великое предназначение человечества.

Проблема всех этих преимуществ в том, что их эффективность не гарантирована. Создать самодостаточные колонии, способные «перезапустить» земную цивилизацию в случае катастрофы, будет непросто, и они будут даже более уязвимы перед угрозой исчезновения, чем сама Земля, по крайней мере, в течение долгого времени. К тому же, что бы ни уничтожило человечество на Земле (безумный ИИ? смертельный патоген? гамма-всплеск?), это может добраться и до колоний. Добыча ресурсов из космоса будет нелепо дорогой и, возможно, никогда не станет экономически выгодной по сравнению с добычей богатств Земли и их многократной переработкой. Что касается крутости — тут уж кому как. Многие люди уже считают, что нам следует направлять усилия на решение местных проблем, а не создавать новые где-то там, наверху. Даже тех, кого достаточно сильно манит зов звёзд и кто представляет себя переселяющимся в славные колонии, может постичь разочарование, когда жизнь окажется действительно тяжёлой и полной лишений, не говоря уже о том, что большей части населения Земли будет на них наплевать. Это уже не будет выглядеть как исполнение великого предназначения.

Это неизбежно должно было случиться: искусственный интеллект докатился и до Linux. Один из самых популярных дистрибутивов, Ubuntu, готовится к внедрению нейросетей. К слову, обсуждение этой новости на официальном форуме вышло настолько жарким, что модераторам пришлось включать медленный режим, чтобы хоть как-то усмирить поток комментариев. Давайте и мы попробуем разобраться что там и как. Поехали!

Великий Калужский Нефтяной Мираж: как гражданин РФ на патентах в папочке поднял десять миллиардов рублей с рынка облигаций

А знали ли вы, что серия Need for Speed начиналась вовсе не как аркадные покатушки с совершенно нереалистичной физикой авто, а как попытка передать само ощущение от управления дорогим спорткаром — его вес, инерцию и сцепление с дорогой? Именно поэтому разработчики, уже имевшие за плечами опыт работы над Test Drive, обратились за консультацией к журналистам из Road & Track — авторитетного автомобильного издания. Их цель была простой: передать как можно более живой опыт вождения автомобилей премиум-класса, которые для большинства людей оставались недосягаемой мечтой.

Первая часть серии задумывалась как игра, способная дать человеку, далёкому от мира суперкаров, хотя бы примерное представление о том, каково это — оказаться за рулём Lamborghini Diablo VT, Ferrari 512 TR и других машин такого уровня. Разработчики хотели показать, как каждый из этих автомобилей ощущается на дороге в реальности, но при этом не перегружать игру излишне сложными симуляторными механиками. Так на свет появился продукт, полное название которого было: «Road and Track Presents: The Need for Speed».

В этой статье я хочу рассказать, как появилась на свет одна из самых известных гоночных серий, кто именно стоял у её истоков, и почему даже непопулярная, умирающая консоль, на которой изначально вышла Need for Speed, не смогла помешать ей заявить о себе. Ну а в финале, как всегда, выложу сборку игры, которую можно без проблем запустить на современных ПК, несмотря на то что вышла она ещё в далёком 1994 году.

AI уже меняет не только то, как пишется код, но и то, как вообще надо проектировать инженерную среду вокруг разработки. Разбираем Thoughtworks Technology Radar Vol. 34 не как список модных трендов, а как сигнал сдвига: почему context engineering, zero trust, harness engineering и quality gates для coding agents становятся частью обычной практики engineering manager’ов, архитекторов и техлидов.

На локалке всё летает, а на проде ложится замертво? Дело в масштабировании. Big O — это не скучная теория для алгоритмических собеседований, а реальный инструмент, чтобы ваш код не «убивал» сервера. В этой статье я на простых примерах и без зубодробительной математики объясню, как оценивать сложность своих алгоритмов. От до — только суть, примеры на Python и немного здоровой иронии над медленным кодом.

Анализ DNS-снэпшота OpenINTEL за 2026-01-01

TL;DR. Используя ежедневные DNS-снэпшоты OpenINTEL поверх списка Tranco top-1M, мы собрали ландшафт email-инфраструктуры публичного веба на 1 января 2026 года. MX-записи опубликовали 660 114 доменов, SPF — 616 352, DMARC — 431 133. Дуополия Google Workspace (21.7%) + Microsoft 365 (16.3%) занимает суммарно ~38% receiving-стороны — заметно меньше, чем принято считать в популярных обзорах. На outbound-стороне Amazon SES вышел вперёд по числу авторизованных доменов (5.86%), обогнав SendGrid (4.66%). DMARC опубликован у двух третей SPF-доменов, но 19% всех DMARC-записей — это пустая v=DMARC1; p=none; без отчётов: формальная галочка, а не защита.

Эта статья — про то, что реально изменилось, и в каком порядке я бы рекомендовал это
трогать. Основано на диффе между (3.3.0) и (8.6.2).

Чтобы не зависеть от онлайн-сервисов с их лимитами, очередями и закрытыми настройками, локальный генератор изображений можно собрать прямо на своём компьютере. Такой подход даёт больше контроля: можно самостоятельно выбирать модель, менять параметры генерации, подключать LoRA, использовать апскейл, ControlNet и другие инструменты.

Рассмотрен подход к созданию управляемого "бэкдора", позволяющего подгружать функции без остановки и перезагрузки. С помощью манипуляций с линкер-скриптом и средств языка C создаются "точки расширения" в прошивке, позволяющие в будущем внедрять новые функциональные модули без пересборки и перезаписи всей программы. Такой подход может быть полезен при разработке отказоустойчивых систем для оптимизации жизненного цикла встроенного ПО, так как позволяет заложить гибкость при непредвиденных модификациях.

Хронология цифровых ограничений в России: от заблокированных платформ до новых правил для техники и связи.

Это - ответ на статью "Ваш текст воняет GPT. 12 мест, откуда несёт и почему".

Когда я впервые прочитал эту статью, я подумал, что это перевод, и снова заскроллил вверх. Там не было тэга "перевод", зато был тэг "Технотекст 8". Тогда, учитывая общее косноязычее статьи, я подмумал, что этим тэгом помечаются сгенеренные ИИ тексты. Это было совершенно очевидно, но ради успокоения совести я нажал на тэг.

Вы можете представить мое удивление, когда сами нажмете на этот тег. "Технотекст 8" - это, как оказалось, "ежегодный конкурс технических статей", и в правилах конкурса четко написано, что оставь надежду, ИИ сюда входящий "Статья написана человеком, при создании статьи не использовался искусственный интеллект". Как же так, явне сгенеренная статья номинирована на конкурс? Что это, fraud или scum? Давайте разбираться вместе.

Прежде всего надо понимать всю иронию происходящего. Текст, который сгенерирован ИИ, подается на конкурс, куда не допускаются тексты, сгенеренные ИИ. И при этом этот текст рассказывает нам, как распознать тексты, сгенеренные ИИ. Что же это, автор сам себе сгенерировал вырыл могилу? Это - интересный вопрос, но мы его рассмотрим чуть позже, а пока я расскажу, что смутило лично меня.

Первое, за что зацепился мой непрофессиональный взгляд, это фраза в самом начале:

Несколько дней назад, 29 апреля 2026 года, вышел Proxmox Backup Server 4.2. Формально это промежуточный релиз: обновили базовую систему до Debian 13.4 Trixie, поставили Linux 7.0 как новый стабильный вариант ядра, добавили ZFS 2.4.1, поправили ошибки и доработали интерфейс. Но по смыслу релиз заметнее, чем кажется: S3-совместимые объектные хранилища стали официально поддерживаемыми, синхронизация между серверами научилась работать параллельно, появились шифрование и расшифровка на стороне сервера для задач синхронизации, а группы резервных копий и пространства имён теперь можно перемещать внутри хранилища.

То есть Proxmox Backup Server постепенно уходит от образа «удобной бэкапницы рядом с Proxmox VE». Он становится отдельным сервером резервного копирования: с дедупликацией, политиками хранения, проверкой целостности, удалённой синхронизацией, S3-хранилищами, лентами и внятной эксплуатационной моделью. Нет, не универсальной заменой всем системам резервного копирования на свете, но очень естественным инструментом для тех, у кого инфраструктура уже построена вокруг Proxmox.

Планирование времени это же целая «наука», до момента когда я стал интересоваться и применять методики тайм‑менеджмента, не представлял как много уходит времени мимо и расходуется не эффективно. Но стал ли я от этого успешнее, продуктивнее. Стало ли мне легче?

Почему SVG, который работает в Chrome, часто становится статичным или ломается во Flutter? Разбираю проблему animated SVG, SMIL, CSS keyframes, path morphing, фильтров и рассказываю, как из этой боли появился full_svg_flutter — SVG-рендерер для Flutter с более браузерным подходом к рендерингу.