История часто движется по кругу, и этот переводной материал хорошо показывает как это может быть. С небольшим моим комментарием в конце даже станет понятнее с какого момента мы можем вновь увидеть эти канатные системы в действии.
Внутри — экономика доставки, стриминговых войн, билетного сервиса и целой экосистемы без прикрас. Игры бесплатные, банкротство — учебное.
Вокруг macOS сложилась, пожалуй, уникальная для корпоративного мира экосистема бесплатных админских инструментов. Сообщество MacAdmins (Slack на десятки тысяч участников, конференции JNUC и MacAdmins PSU) годами создаёт и поддерживает утилиты, которые закрывают пробелы между тем, что даёт Apple «из коробки», и тем, что действительно нужно администратору. Причём многие из этих инструментов написаны инженерами Jamf, SAP и других крупных компаний и выложены в opensource.
В этой статье мы собрали 12 утилит, которые чаще всего встречаются в арсенале администраторов macOS. Почти все они бесплатны и с открытым исходным кодом, работают независимо от того, каким MDM вы пользуетесь, и решают конкретные задачи: от выдачи TCC-разрешений до принуждения пользователей к обновлениям.
Если бот копирует один и тот же пост в десять каналов, в Google Analytics все клики свалятся в одну кучу. URL у скрытой ссылки живёт не в тексте, а в MessageEntity, а copyMessages копирует его как есть. Ниже — как пересобрать пост под каждую площадку, не сломав жирный шрифт, эмодзи и health‑check.
Telegram умеет одно очень удобное действие: copyMessages. Берёте сообщение из чата A, кладёте в чат B — форматирование, медиа, альбом, скрытые ссылки, всё на месте. Для рассылок и зеркал это идеальный метод.
Для рекламы он ломает самое важное.
Рекламодатель покупает размещения в разных каналах и смотрит в свою аналитику: откуда пришёл клик. Если во всех десяти постах в text_link лежит один и тот же https://shop.example/sale, UTM бесполезен. Каналы неразличимы. Сделка неразличима. Дата размещения неразличима.
31 июля 2026 года Паван Давулури, который отвечает в Microsoft за Windows и устройства, отчитался о работе над системой и назвал несколько направлений работы на остаток 2026 года. Звучит как обычное корпоративное обещание, которых с весны набралось достаточно. Но в разделе про память он назвал три конкретных технических рычага, а в них видно признание того, что тормоза на восьми гигабайтах — это не проблема пользователя, который пожадничал на планке. Просто так устроена сама Windows.
Попросил Claude написать таймер одним HTML-файлом — а телефон его не будит: вкладка спит, будильник не звонит. Сделал Kapsula: приложение для Android и iOS, которое запускает такой файл как проект с настоящими будильниками ОС через мост из пяти методов. Внутри — iframe без same-origin, postMessage-RPC, три грабли Android-уведомлений, звук на iOS, правило состояния для ИИ-кода и промпт вместо SDK. Без сервера, без аккаунта, без аналитики.
Полгода собирал контекст для агента: на работе через трекер, вики и GitLab, в пет проекте через markdown файлы и граф. Выгрузил 494 задачи и 410 merge request'ов, чтобы проверить, стало ли лучше. Комментариев ревью на MR стало втрое меньше
Декомпозиция помогает превратить большую и непонятную задачу в последовательность конкретных шагов. Разберём, как применять её в жизни, обучении, разработке, проектировании систем и работе с AI-агентами.
Недавно мы обнаружили и сообщили администрации npm о серии вредоносных пакетов, которые содержат схожий код и стратегию размещения: сперва публикуется чистая версия (обычно это 9.9.0), через пару дней публикуется «обновление » с нежелательным функционалом. Подробнее о вредоносной логике читайте под катом.
TL;DR: мы сделали llm_markup — Spark-приложение для массовой обработки данных через LLM API в существующем Airflow-контуре. Источник данных, промпт, формат ответа, лимиты и целевая таблица задаются конфигурацией. Инструмент берет на себя батчинг, распределение запросов, контроль нагрузки на API, валидацию ответов и сопоставление результата с исходными строками.
Меня зовут Дима Иванов, я дата-инженер в Lamoda Tech. Я работал над llm_markup и в этой статье расскажу, как мы пришли к его архитектуре и какие задачи пришлось решить, чтобы инструмент стабильно работал в продакшене. Разберем это на двух примерах: оценке качества поиска и классификации негативных отзывов.
Час пользовательского теста в электромобиле — это несколько часов расшифровки вручную. Пока респондент выполняет задания в интерфейсе и отвечает на вопросы, исследователь фиксирует его действия, а потом вынужден превращать все сказанное в процессе в текст и выискивать в нем важные для работы моменты. И так с каждым участником.
Мы решили автоматизировать эту рутинную задачу, а в итоге начали развивать целое направление внутренних ИИ-сервисов. Как транскрибатор стал отправной точкой этого пути и что бы мы сейчас сделали иначе расскажу в этой статье.
Даже хорошо спланированный проект может столкнуться с меняющимися требованиями, техническим долгом, сопротивлением внутри компании и бесконечным расширением первоначальной задачи. В таких условиях руководителю приходится не столько следовать выбранной методологии, сколько принимать решения по ходу работы.
Этим ситуациям посвящена секция «Управление проектом и продуктом» на INFOSTART A&PM EVENT 2026, который пройдет 12–14 ноября в Санкт-Петербурге.
Чем отличаются DQN, PPO, SAC, AlphaZero и другие модели reinforcement learning друг от друга? В этой статье я простым языком разберу основные алгоритмы обучения с подкреплением и покажу на одной карте, как они связаны между собой.
Большинство лаунчеров для Android повторяют одну и ту же концепцию сетки иконок. Чтобы открыть приложение, нужно листать бесконечные рабочие столы и тянуться пальцем до нужной иконки.
Я решил сделать SwipeLauncher — открытый лаунчер с круговым меню, где любое действие или вложенное меню открывается одним свайпом из любой точки экрана.
В этой статье я расскажу, как проект прошел путь от простого прототипа на 4 стороны света до динамической сетки на Jetpack Compose, с какими подводными камнями Android пришлось столкнуться и как устроена математика свайпов под капотом.
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Наумов, я работаю в команде Yandex Cloud Postbox. Это API для надёжной доставки писем. В статье поделюсь опытом, как мы развивали аналитику в нашем сервисе: на старте она спокойно уживалась в общей транзакционной СУБД с операционными данными, но с ростом нагрузки всё изменилось. Данные переместили в отдельное хранилище, и нужно было выбрать способ трансфера данных между операционной базой и этим хранилищем.
В статье под катом покажу, как менялась наша система и как мы понимали, что текущее решение себя исчерпало: сначала аналитика начала тормозить транзакции, потом перестали справляться индексы, а затем мы упёрлись в ограничения типовых сценариев трансфера данных. Каждый раз это был сигнал к переходу на следующий уровень архитектуры.
Зачем писать свой 3D-движок в 2026 году? Чтобы заглянуть «под капот» современной графики. В этой публикации делюсь практическим опытом разработки Shuttle Engine: от прямого обращения к VRAM по 64-битным GPU-указателям и оптимизации на Vulkan 1.3 до создания гибкого кастомного окна на Win32 API и систем отладки кадра.
Силовой корпус — это не просто каркас и обшивка. Он должен выдерживать вибрации при запуске, нести оборудование, передавать нагрузки от креплений и служить основой для солнечных панелей, радиаторов и антенн.
Поэтому материал корпуса приходится выбирать сразу по нескольким параметрам: массе, прочности, жесткости, теплопроводности, электропроводности и способности работать в вакууме.
Разберемся, какие материалы для этого подходят и что из них потенциально можно получить из лунного сырья.
Привет, Хабр!
На связи снова Максим Мотиков, аналитик киберугроз в «Гарде».
Ручной анализ вредоносного файла как наведение порядка в квартире: можно справиться за пару часов или же застрять с этой задачей на несколько недель. Всё зависит от сложности семпла, степени обфускации и других факторов.
Однажды я разбирал вредонос с тестового стенда целую неделю и в итоге справился лишь наполовину — до анализа протокола взаимодействия с С2 дело так и не дошло. Тогда я задался вопросом: а можно ли ускорить такую работу с помощью LLM и не потерять в качестве анализа. Оказалось, что можно и даже нужно.
Под катом расскажу, как мы реализовали связку популярной среды для реверс-инжиниринга IDA Pro и LLM на практике, что получилось по итогам тестирования нескольких семплов, каковы плюсы и минусы подобной схемы. В статье вы найдете и краткую инструкцию по настройкам.
Мы не предлагаем универсальный пошаговый гайд, как повысить эффективность реверс-инжиниринга с помощью ИИ, а делимся нашим кейсом такой оптимизации.
Ксения Носулько, старший математик-программист, C3D Labs, рассказывает о новых функциях 3D-моделирования в решателе C3D Solver.
Модуль С3D Solver предназначен для управления взаимосвязями между геометрическими объектами. Он состоит из двумерного и трехмерного решателей, которые обеспечивают автоматическое обновление геометрии при изменениях с сохранением всех ранее наложенных взаимосвязей. Эти взаимосвязи могут быть как размерными (например, расстояния или углы между объектами), так и логическими — совпадение точек, фиксация радиусов, параллельность, перпендикулярность и прочее.
В 2D-решателе появилась поддержка нового объекта — вспомогательной оси. Он задается точкой и направляющим вектором. Ось не является кривой, однако, подобно любому линейному объекту, подчиняется наложенным на нее ограничениям.
Пример кода:
Привет, Хабр! На связи Оля и Эрик из команды больших языковых моделей ecom.tech. Cегодня мы расскажем, как делали сервис для AI-ревью кода с встраиванием его в CI/CD пайплайн GitLab. Эта статья будет полезна тем, кто разрабатывает агентов для работы с кодом (и не только), а также кто хочет поближе познакомиться с ассортиментом граблей, на которые можно наступить при внедрении этого самого AI в производственные процессы.