Все потоки

В микросервисной архитектуре LLM быстро превращаются из удобного инструмента в отдельный источник рисков: растут счета за токены, появляются задержки, дублируются запросы, а сервисы начинают зависеть от внешних моделей напрямую.

В статье разбираем, как спроектировать AI Gateway — инфраструктурный слой для централизованной маршрутизации, кеширования, лимитов, observability и отказоустойчивости при работе с AI‑моделями.

Не знаю, только ли мне это свойственно, но я испытываю какой-то первобытную радость, когда вижу сложные паттерны, возникающие из сред, кажущихся хаотичными.

Представьте галереи колоний муравьёв, невероятно идеальные шестиугольники пчелиных сот или прожилки листьев. Никаких архитекторов или чертежей, лишь набор простых правил, приводящий к созданию великолепных узоров. Не знаю почему, но наблюдение за такими структурами всегда вызывает положительные ощущения.

Люди тоже их создают. Для меня один из самых удивительных паттернов, которые мы придумали — это дороги.

Иногда я представляю инопланетян из далёких галактик, которые откроют Землю уже спустя много времени после нашего ухода. Леса, снова занятые природой, города, превратившиеся в развалины; однако между ними всё равно заметен слабый паттерн — сеть дорог. Мне нравится думать, что они будут чувствовать то же самое, что и я, когда смотрю на природные паттерны: «Ого, кто-то действительно это продумал».

Градостроительные симуляторы и их дороги

Должен сказать, что дороги восхищали меня с детства.

До сих пор помню, как в возрасте шести-семи лет впервые играл в SimCity 2000. Я понял не особо многое и не знал, что такое зонирование, налоги и спрос. Но дороги сразу меня восхитили.

Я считаю, что дороги — основа каждого градостроительного симулятора. Ткань, из которой создаются города. С того времени я играл почти во все градостроительные симуляторы, действие которых происходит в наше время. Тем временем я начал замечать дороги в реальном мире. Исследовать их более детально.

Развязки. Перекрёстки с круговым движением. Эстакады. Сужения полос. Замечал каждую мелочь.

Хотя в каждой новой игре происходит шаг вперёд по сравнению с предыдущей, что-то всё равно продолжало казаться неестественным.

Уже год мы небольшой командой пишем на Rust + wgpu редактор топологий интегральных схем — что-то вроде KLayout, только с прицелом на российский рынок. Команда — три человека. Я в роли CTO направляю архитектуру и принимаю основные технические решения. История ниже — про одну такую серию решений, которую я завёл в тупик четыре раза подряд, прежде чем мы поняли, в чём была ошибка.

Тестовый дизайн у нас — Caravel SkyWater SKY130, открытый чип на ~4,4 миллиона полигонов, 1014 уникальных ячеек и 22 уровня иерархии. Полный GDS-файл — 278 МБ.

Первая попытка отрендерить это на экране показала: всё работает, всё на месте. Только мерцает. Не «иногда подёргивается» — а так, что смотреть невозможно. Любой zoom или pan превращал картинку в стробоскоп: половина чипа есть, половина пропала, через кадр — наоборот.

Дальше — история про то, как мы четыре раза по-разному пытались это починить, и как пятая попытка наконец заработала. Если у кого-то такой же случай — может, сэкономлю недели две.

7 апреля 2026 года Anthropic сделала то, чего не делала раньше: опубликовала 244-страничную System Card для модели, которую не собирается выпускать в открытый доступ. Модель называется Claude Mythos Preview. Причина закрытости проста — она умеет автономно ломать программное обеспечение, которым пользуются миллиарды людей.

Меня зовут Валерий Линьков, я эксперт в безопасности, облаках и сетях, а также наставник на курсах по ИБ в Яндекс Практикуме. Предлагаю разобраться, что в этой новости — маркетинг, что — реальный технологический сдвиг, и что теперь делать специалистам по безопасности.

А вы знали, что теперь можно нативно запускать Microsoft 3D Movie Maker в Linux? В течение последних полутора лет я работал над 3DMMEx — моим портом исходников 3D Movie Maker. Одной из целей моего форка была портируемость. Недавно проект достиг важного этапа: теперь он компилируется и запускается в Linux, благодаря чему 3DMMEx стал первым из известных форков 3D Movie Maker, работающих вне Windows! В этом посте я расскажу о некоторых из трудностей, с которыми я столкнулся при портировании на новую платформу написанного тридцать лет назад мультимедийного приложения.

Если тебя хоть раз тревожило то, почему так быстро улетают лимиты Claude Code или любого другого ИИ-тула для кодинга, ты пришел по адресу. Буквально пара правок, и хоба дневной лимит исчерпан, а баланс API показывает дно. Вся эта боль в статье про экономию токенов на инструментах сборки контекста.

Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев. Эта статья будет не про большую архитектуру и не про разбор тестового задания — а про маленький, почти бытовой случай, который, как мне кажется, хорошо иллюстрирует, насколько мы привыкаем к удобным инструментам и насколько хрупкой бывает их работа.

Преподаю и много пишу код, который потом нужно красиво показать — в документах, статьях и особенно в презентациях для занятий. И на днях я случайно наткнулся на то, что мой давно любимый инструмент — надстройка Code Blocks для Google Docs — просто перестал работать.

proagents: библиотека из готовых 794 системных промптов, персон и воркфлоу, которую можно установить в Cursor, Claude Code или Windsurf одной командой за 15 секунд. 🚀

Пока все ставят капельницы с раствором нейронной сети, мы вспоминаем дедов и делаем так, как они завещали. Сегодня разберём, как превратить несколько пикселей в настоящих терминаторов — без террабайт обучающих данных и огромных счетов за электричество.

Поиск пути — всему голова. Без него наши боты даже с места не сдвинутся и не доберутся до нужной точки на карте. Алгоритмов поиска пути существует множество, но для Tankolini Napierdolki мы выбрали HPA* (Hierarchical Pathfinding A*).

Под катом — много картинок, примеров и визуализаций.

Мне регулярно пишут: «У тебя Max-подписка, токенов вагон — зачем городить индексацию кода? Дай агенту grep и не выпендривайся». Полгода назад я бы согласился. Сейчас — нет. Когда агент ищет «где тут авторизация», он спавнит эксплорацию, грепает по ключевым словам и читает 15-20 файлов целиком, чтобы догадаться о связях. Это сотни тысяч токенов, куча tool calls и регулярные промахи. Граф кода схлопывает этот веер чтений в один точный запрос к индексу. Я сейчас гоняю CodeGraph (лёгкий локальный индекс символов для агента), а Graphify (граф знаний всего проекта — код плюс документы, PDF и медиа) только собираюсь попробовать. Это два разных инструмента под разные боли, и их постоянно путают. В статье: чем они отличаются архитектурно, почему модель хранения индекса — следствие этой архитектуры (и как держать индекс при работе с разных машин и командой), их бенчмарки с честной пометкой «не мои цифры», кому что брать — плюс карта соседних инструментов: Gortex, CodeGraphContext, Sourcegraph MCP и Cognee.

Если показать любому игровому программисту лекции про пользовательский интерфейс года эдак 2006, а потом показать ему что он наклодовал в современной игре, то он узнает в них почти всё, но с небольшими оговорками. Поменялись названия API и язык кодогенерации, но архитектура и основные идеи остались те же: дерево контролов, свойства с рефлексией, связи между свойствами, шаблоны, абстракция над движком и вечная война за пиксель-в-пиксель.

Пользовательский интерфейс в играх это место, где встречаются все худшие архитектурные требования сразу, на них накладываются требования дизайнера UI, который сидит через стол и просит, чтобы окно появлялось «вот так с анимацией», причем «вот так» зависит выпил ли он чашку кофе или еще нет. Вечером приходит художник, который нарисовал кнопку в фотошопе и хочет, чтобы на экране она выглядела пиксель-в-пиксель, и вы обязаны учесть эти требования, потому что в этой цепочке принятия решений художник стоит ближе к финальной картинке. А еще есть программист игровой логики, который не хочет знать, как называется конкретный лейбл, и не должен этого знать.

Под конец приходит локализатор, который превратил «1 enemy / 2 enemies» в «1 враг / 2 врага / 5 врагов» и зависимость от рода. Иногда заскакивает инженер по портированию, которому надо то же самое окно крутить на PC, консолях или мобилках с разными разрешениями и соотношениями сторон, ну на него пофиг, он сам себе программист и если что, допишет код. И всё эти требования должны как-то жить вместе.

Большая часть студий начинала с написания системы GUI «по месту», т.е. для конкретной игры, под конкретный рендер, с захардкоженной раскладкой, а когда выходила следующая игра, выяснялось, что вытащить старый GUI почти невозможно. Такой UI насквозь срастается с рендером, инпутом, звуком и игровой логикой и каждый следующий проект начинается с фразы «давайте сделаем нормально один раз», и каждая следующая итерация показывала, что «нормально» это не одна задача, а много и одновременно.

Не переключайтесь, будет еще вторая часть про то как этот самый UI мучали от игры к игре...

Сбор первичных документов из 1С, SAP и ERP из разных юридических лиц традиционно является серьезной головной болью бухгалтерии. В этой статье мы поговорим о том, как с помощью low-code платформ можно автоматизировать данный процесс и сформируем гайд по построению такого пайплайна.

Долгоживущие системы почти никогда нельзя просто заменить целиком. Это слишком дорого и слишком рискованно: у них уже есть интеграции, пользовательские привычки, отчёты, ручные обходные процессы, внешние контракты и эксплуатационные ограничения.

Поэтому на практике такие системы переписывают по частям. Но для этого мало сохранить код или даже внешнее поведение. Нужно сохранить связь между целью системы, её ограничениями и конкретной реализацией. Эта связь должна переживать смену разработчика. Если она живёт только в головах, каждое серьёзное изменение снова начинается с археологии.

Большинство медиа-библиотек для Go рано или поздно упираются в одну и ту же проблему.

У них нет собственного декодера.

Вместо этого они полагаются на установленный в системе пакет FFmpeg, shared библиотеки, платформозависимые DLL или внешние исполняемые файлы, которые должны присутствовать на целевой системе.

На этапе разработки всё работает. Затем начинается развертывание.

И внезапно вы отлаживаете отсутствующие DLL в Windows, несовместимые версии FFmpeg в Linux, различия версий из Homebrew на macOS, образы контейнеров без нужных библиотек или продуктовые серверы, где рядовое обновление пакета неожиданно ломает обработку медиа.

Долгое время в фундаментальной науке существовало негласное правило: если вы хотите сохранить репутацию серьезного ученого, не говорите о сознании. На протяжении почти всего XX века исследование субъективного опыта считалось прерогативой философов, мистиков или, в лучшем случае, психоаналитиков. Физики, химики и биологи строили строгую, объективную картину мира, где были кварки, молекулы, клетки и тектонические плиты. Сознание в эту схему не помещалось, поэтому его просто вынесли за скобки, объявив чем‑то вроде «шума в системе» или побочного продукта работы нейронов — эпифеномена, который ни на что не влияет.

Но в этой позиции всегда крылось странное логическое противоречие. Сознание — это такая же часть наблюдаемой реальности, как звезды, океаны или атомы. Более того, сознание — это единственный инструмент, с помощью которого мы вообще знаем о существовании звезд и атомов. Игнорировать его в попытке построить «полную теорию всего» — все равно что пытаться составить карту Земли, принципиально отказываясь признавать существование океанов.

Сегодня этот лед тронулся. Научный дискурс медленно, но верно возвращает сознанию его законный статус главного вызова современной науки. Причем толчок пришел оттуда, откуда его ждали меньше всего — из фундаментальной физики.

Из трёх мажоров, описанных в предыдущей статье, два не всплыли в тестах. Они всплыли в двух дизайн-ревью, которые тесты провести не могут.

Всем привет! Решил написать AI‑агента, который отвечает на вопросы по рабочему проекту. Думал: пара вечеров — и готово. В итоге несколько недель, куча граблей и странных открытий — ответы по 25 минут, бюджет токенов тает как снег, агент уходит в бесконечный цикл и тупо спамит одними и теми же запросами, а семантический поиск, который казался серебряной пулей — не работает. В статье — как я с этим боролся: планировщик + синтезатор, давление как дедлайн, роли «Новичок/Исследователь/Эксперт» и защита от зацикливания. Боль и страдания а так же конкретные решения.

Разные форматы данных существуют потому, что решают разные задачи. JSON строгий и ориентирован на машины. YAML удобен для чтения. CSV минималистичен. TOON чрезвычайно компактен и специально спроектирован, чтобы снижать токенную нагрузку на LLM. TRON расширяет JSON определениями классов для обратно совместимого сжатия.

Еще один вариант реализации ретро игры DOOM от id Software на МК ESP32 со звуковым сопровождением и сменой сцен-сюжетов.

Когда пайплайн отработал без ошибок, тесты зелёные, а в дашборде внезапно нули, проблема может быть не в инфраструктуре, а в отсутствии договорённостей между командами.

В статье разбираем, как data contracts помогают фиксировать структуру, правила и ответственность за данные — и почему это спасает витрины, отчёты и нервы дата-инженеров.