Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Flappy Bird: делаем игру сложнее и добавляем автопилот на чистой математике

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели14K

Начнём с предыстории. Когда я опубликовал первую статью про клон Flappy Bird, я хотел получить результат, который был бы мне приятен, но вместо этого получил всего понемногу. Можно сказать, сработал эффект Зейгарник, когда незавершённая задача создаёт когнитивное напряжение, которое буквально «заставляет» нас возвращаться к мыслям о ней. Вроде поучил физику, посмотрел, как лучше работать с рендерингом, узнал, почему птица стала такой популярной игрой, но один комментарий заставил задуматься, что на этом нельзя останавливаться и стоит сделать ещё что-то, пока эффект не пропал.

Читать далее

Почему ИИ не снимает ответственность с разработчика: что изучать, чтобы оставаться актуальным специалистом

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели9.3K

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Благородов, я 30 лет в разработке, в том числе — выступаю экспертом в онлайн-магистратуре «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом. В этой статье я хочу поговорить о том, как я использую ИИ в разработке и почему, несмотря на это, больше программирую. А ещё — чем IDE отличается от ИИ и почему ИИ не заменит хороших специалистов.

Читать далее

DNS‑петля: как сервер смотрит сам в себя и не находит выхода

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели10K

Доменные имена не резолвятся, страницы висят, а по IP всё доступно. В логах DNS‑сервера при этом чисто, BIND запущен, конфигурация на первый взгляд выглядит рабочей.

Разбираемся, как одна ошибка в forwarders может отправить DNS‑запросы по кругу и превратить обычный резолвинг в цепочку таймаутов.

Читать далее

Passkey без Apple, Google и облаков: делаем собственный аппаратный ключ за 4 евро

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели24K

Несколько лет назад я озаботился покупкой YubiKey 5 NFC в надежде, что он станет для меня своеобразным ключом от всех дверей. Ожидания оправдались, он успешно трудится каждый день в роли 2FA и снабжает меня одноразовыми кодами TOTP. Но под некоторые задачи мне хотелось иметь отдельные ключи, вот только жаба душила отдавать по 70-80 евро за штуку.

Однажды я наткнулся на проект Pico Keys, который позволяет превратить Raspberry Pi Pico или ESP32-S3 в персональный security key, некую альтернативу Yubikey. С учетом стоимости и доступности, это выглядело как неплохой вариант, а в реальности оказалось еще интереснее. Так что наливайте кофейку и приятного чтения.

Читать далее

Какие навыки развивать у ребёнка, чтобы он не потерялся в мире технологий

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели7.9K

Каждые два-три года появляется новый обязательный навык будущего: то Scratch, то Python, то нейросети, то снова что-то новое. Родителям от этого тревожно, более того, 91,6% родителей считают, что в школах должны появиться IT-секции. 

Но угнаться за всем списком модных технологий невозможно, да и не нужно. Технологии меняются быстрее, чем ребёнок успевает закончить школу, а вот то, как именно он думает и работает с информацией, остаётся с ним надолго. 

В статье разберём не языки программирования, а более общие навыки, которые помогают ребёнку не растеряться даже при постоянном развитии технологий. 

Читать далее

Микрофронтенды. Стабильная интеграция нескольких SPA-приложений. Часть 2

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели10K

Привет! В первой части бы поговорили о нашем подходе к мирофронтендам, модульной федерации и о том, как устроены интеграции. В этой, как и обещал, про шаринг и изоляцию библиотек, ленивую загрузку, а также немного советов и рекомендаций.

Делимся веб-компонентами

Приложения у нас самодостаточные, так что друг о друге они не знают. Нам необходимо каким-то образом поделиться веб-компонентами. Есть два способа.

Читать далее

Как сделать фото на паспорт через ИИ: Выбираем нейросети для генерации фотографий на документы

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели7.4K

Узнайте, как сделать фото на паспорт онлайн с помощью нейросетей. Пошаговый гайд по редактированию готовой фотографии, актуальные требования 2026 года и промпты для идеального результата.

Читать далее

Путь нагрузочного тестирования или почему я создал свой софт по нагрузке

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели7.1K

Всех приветсвую! В данной статье я не буду пояснять какие-то сложные вещи касательно нагрузочного тестирования. Просто хочется поделится своей болью, пронесенную сквозь года в разных enterprise системах. Может я не один такой?

Итак, представьте, что вы инженер по нагрузке...

Читать далее

Как мы перестали полировать макеты и начали отдавать дизайн итерациями

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Охват и читатели8.2K

Итеративный дизайн на самом деле не только про дизайн, но и про подход к созданию продукта. Он связывает дизайнеров, команду разработки, PO (product owner), PM (project manager) и пользователей в систему, где каждый влияет на то, каким становится продукт.

Дизайнер перестаёт быть исполнителем макетов и становится участником продуктовых решений. Разработчик перестаёт просто отрисовывать экраны по макету и влияет на продукт на протяжении всего его жизненного цикла, замечает то, что не видно на этапе проектирования, и предлагает свои гипотезы. Пользователь получает возможность формировать будущее продукта через свою обратную связь, а команда быстрее проверять гипотезы и корректировать направление работы. PO перестаёт быть просто постановщиком задачи, он помогает расставлять приоритеты и принимает решения на основе того, что показала каждая итерация.

В этой статье поделимся опытом использования итеративного подхода в дизайне в разных масштабах: на крупных веб-сервисах и больших продуктовых итерациях, на маленьких недельных спринтах и на более локальных задачах — презентациях, сайтах, лендингах. С какими сложностями столкнулись, в чём преимущества и недостатки.

Читать далее

Security Week 2627: поддельные инструменты ИИ как приманка для малого бизнеса

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели8.9K

На прошлой неделе исследователи «Лаборатории Касперского» опубликовали разбор ландшафта угроз для малого и среднего бизнеса. По данным отчета, небольшие компании остаются мишенью как для операторов массовых вредоносных кампаний, так и для тех, кто использует подрядчика как точку входа в инфраструктуру более крупной организации. Авторы статьи отдельно отмечают, что в 2026 году одной из главных приманок стали популярные ИИ-сервисы.

Главная новость в отчете: с января по апрель 2026 года защитные решения «Лаборатории Касперского» зафиксировали 33 352 атаки на малый и средний бизнес, в которых вредоносное или потенциально нежелательное ПО маскировалось под один из пяти популярных ИИ-сервисов. Это почти в пять раз больше, чем за аналогичный период 2025 года. Всего было обнаружено более 1100 уникальных образцов такого ПО — на 21% больше, чем в прошлом году. В основном это разнообразные троянские программы, в том числе загрузчики, которые подтягивают на скомпрометированную машину дополнительную нагрузку. Среди приманок авторы называют сервис Claude и приложение OpenClaw (бывший Clawdbot, он же Moltbot), ставшие особо популярными в 2026 году. Как и следовало ожидать, чем более на слуху конкретный инструмент, тем выше вероятность столкнуться с его поддельной копией в Сети. Разбивку по типам популярных сервисов, под которые маскировались вредоносные кампании, можно посмотреть на скриншоте выше.

Читать далее

Случайности неслучайны? Разбираем рандомайзер советского периода

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

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Предлагаю вашему вниманию частичку советской электроники.

Попался мне в руки самодельный аппарат, законченное решение, выполненное на отечественной элементной базе. Его предназначение — генерировать случайные числа. По сути, это электронная кость, генератор случайных чисел (или виртуальный кубик), имитирующий бросок физической кости. Цель — получение непредсказуемых числовых результатов. В данном очерке, мы заглянем внуть этого аппарата, посмотрим на какой элементной базе он выполнен, увидим составляющие и посмотрим в работе.

Click to random

Пузырь ИИ лопнул? Бизнес отказывается от ChatGPT, а Microsoft пытается спасти положение софтом: ML-дайджест

Время на прочтение13 мин
Охват и читатели24K

В июне этот экономический тупик стал главным драйвером изменений в индустрии. Компании перестали гнаться за брендами вроде OpenAI и начали массово переходить на китайские модели, а это уже холодный расчет.

Но, согласитесь, экономия на API — это лишь верхушка айсберга. Нужно смотреть на весь ИИ-стек сверху вниз. В этом дайджесте мы разберем три главных инфраструктурных сдвига июня.

Читать далее

Как я устал писать парсер под каждый прайс и сделал из этого библиотеку

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели7.5K

У нас на проекте десятки прайсингов на топливо: один вендор шлёт CSV, другой Excel, третий JSON на вебхук. Данные одни и те же, но колонка цены везде называется по-своему, даты в трёх форматах, единицы то литры, то галлоны, а половина нужных полей просто отсутствует. И под каждый источник у меня жил отдельный парсер на сотню строк if-else. Сначала их было три, потом восемь, потом я перестал считать. А по-настоящему добило другое: эти парсеры ломались молча. Вендор тихо переименовывал колонку.

В третий раз за месяц копируя один и тот же парсер, я понял, что так нельзя, и вынес логику маппинга из кода в данные. Из этого выросла библиотека fidelis: ты описываешь данные один раз как Pydantic-модель, а соответствие под каждый кривой источник один раз пишет LLM — в виде читаемой YAML-спеки, которую ты ревьюишь и коммитишь. Дальше LLM не нужен: чистый детерминированный Python, валидация каждой строки и отлов изменений схемы ещё в CI. Рассказываю, как дошёл до жизни такой и как это устроено.

Читать далее

Ближайшие события

Как мы сделали конструктор эмоций в мире чётких процессов

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

Привет! Я Маша, лидер стрима в HR Tech команде Альфы. В этой статье расскажу, как мы сделали «Открыточную» и теперь помогаем доставлять эмоции сотрудникам.

Будет про мемные открытки, поздравления с повышением и дизайн-ревью — даже в эмоциональном проекте без этого никак. Увидите, какой инструмент мы сделали, что с цифрами и откликом коллег.

Читать далее

Как кандидат наук из Нахабино зарабатывает до 1,5 млн в месяц

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели11K

Статья написана на основе интервью с Алексеем Марковым, автором «Хулиномики», финансовым блогером, писателем и музыкантом.

Я двадцать лет рассказываю людям про деньги, а сейчас по приглашению Славы Рюмина могу показать свои собственные. Сколько у меня выходит в месяц, из чего это складывается, на что мы с семьёй тратим и сколько остаётся на инвестиции. Сразу предупрежу: доход у меня нестабильный и размазан по куче разных занятий, трачу я довольно скромно, а коплю по скучным правилам. Начну с самого начала.

Читать далее

Harness Bench: как оценить агентский harness и выбрать связку с моделью

Время на прочтение12 мин
Охват и читатели9K

Привет! Я Андрей Иванов, NLP-исследователь в R&D-лаборатории red_mad_robot.

Когда мы собираем AI-агента, первым делом выбираем модель под задачу. Но в реальном приложении она не работает в одиночку, ей нужен агентский harness — программная обвязка. Поэтому выбирать приходится не просто модель, а связку «модель + harness».

Чтобы делать этот выбор осознанно, мы создали Harness Bench — открытый фреймворк, который тестирует связки на реальных задачах в одинаковых условиях. В статье расскажу, как он устроен, разберу баги опенсорсных обвязок, которые ломают автоматический прогон, а потом покажу на цифрах, как смена harness влияет на способности одной и той же модели.

Читать далее

Потеря инженерной памяти объекта

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение21 мин
Охват и читатели7.4K

Через несколько лет после сдачи проекта новая команда открывает модель. Формально всё на месте: проектная документация сохранена, каталоги и базы данных переданы, архив доступен. Но как только нужно продолжить работу — внести изменение, проверить выпуск или подключить нового подрядчика, — появляется главный вопрос: можно ли понять, почему данные устроены именно так?

Читать далее

Агенты удаляют файлы, сливают данные и сами себя взламывают: как устроена безопасность ИИ‑систем в 2026 году

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели8.6K

Привет, Хабр! Тема искусственного интеллекта за последние несколько лет набили, честно говоря, оскомину. Есть как защитники, так и противники технологий, которых принято называть ИИ. Везде начали приделывать ИИ‑помощников. Встраивать нейросети в разные приложения. И раз уж не избежать искусственного интеллекта в повседневной жизни. Я решил поговорить про атаки на языковые модели. Потому что такие кибератаки перестали быть экзотикой, а защита ИИ стала отдельная дисциплина с собственной таксономией, инструментарием и, к сожалению, реальными инцидентами.

Я решил поговорил с автором Telegram‑канала PWN AI, посвящённого небезопасному применению ИИ, Артёмом Семёновым. С Артёмом уже был разговор тут на Хабре об ИБ и ИИ. Но я решил обновить данные. Артём рассказал, как расширилась поверхность атаки с появлением агентов и MCP‑протоколов, почему системный промпт — не граница безопасности, какие атаки модели до сих пор не умеют отбивать и чем принципиально отличается прямой prompt injection от косвенного. Приятного чтения!

Читать далее

Эволюция similar-рекомендаций: как мы переосмыслили ленту похожих товаров

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Охват и читатели6.8K

В онлайн-шопинге важно, чтобы поиск нужной вещи не занимал много времени, а результат был персональным для каждого пользователя. Одна из фичей, которая позволяет это делать — рекомендации похожих товаров. Если бы их создавали люди, результат подборок сильно бы зависел от их вкуса: ведь каждый может ориентироваться на разные признаки вроде цвета, бренда, фасона или цены. В fashion похожесть вообще редко сводится к одному признаку. 

Поэтому задачу рекомендаций лучше переводить в ML-постановку, когда модель учитывает разные сигналы о товаре — атрибуты, изображение, текстовое описание и поведение пользователей. На основе такого контекста алгоритм помогает найти альтернативы, которые похожи на исходный товар и при этом релевантны конкретному пользователю.

Меня зовут Дима Борисов, я дата-сайентист в команде персонализации Lamoda Tech. Расскажу о том, как мы развивали общую систему similar-рекомендаций и переосмыслили ленту похожих товаров в приложении. Коротко пробежимся по основным принципам работы рекомендаций и старой модели, подробнее остановимся на новом подходе. Расскажу, как сейчас работает улучшенный алгоритм на DS и бэкенд-стороне: с современными энкодерами, обученным реранкером и онлайн-ранжированием.

Читать далее

Роковая ошибка Германа Грефа: он не боится ИИ

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели7.2K

Глава Сбербанка Герман Греф считает, что сейчас настало время агентной экономики, и нельзя чрезмерно концентрироваться на рисках, связанных с ИИ, упуская из виду, что эти риски, если их не устранить, приведут к созданию общества типа того, который описан в романе Джорджа Оруэлла «1984» или, как сказал Илон Маск, – к реализации в реальности сюжета фильма «Терминатор».

Глава Сбербанка Герман Греф известен как сторонник развития искусственного интеллекта и широкого внедрения ИИ в экономику и финансы. Об этом он в очередной раз говорил 19 июня в ходе состоявшегося в СберУниверситете первого форума «Больше чем менеджмент».

Илон Маск опасается воплощения в реальности сюжета «Терминатора»

Он заявил, что «Мы на пороге так называемой агентной экономики, когда агенты начинают автономно решать те задачи, которые были характерны до этого только для людей». По его мнению, сейчас меняется понятие рабочей силы, поскольку умные алгоритмы уже способны успешно справляться с интеллектуальными вызовами без прямого контроля со стороны человека, что формирует совершенно новый формат взаимодействия в бизнесе.

Немного ранее, 5 июня в блогерской студии от «VK Видео» на ПМЭФ–2026 он рассуждал об отношении к ИИ в обществе. По его мнению, «сегодня как раз о рисках говорят даже иногда больше, чем они того заслуживают. Герман Греф считает, что в отношении искусственного интеллекта люди, компании и государства сегодня выбирают одну из двух моделей поведения: либо становятся «хозяевами процесса» и пытаются управлять изменениями, либо концентрируются на рисках и занимают позицию жертвы.

Читать далее