Как Web3Forms находил первых клиентов и почему готовый пример формы может стать частью продвижения API. Разбор источников и эксперимент для своего SaaS с событиями, которые стоит измерять.
Файлы проекта лежали на диске, но AI-агент получил пустую рабочую копию. Причина нашлась в Git: исходники ещё не были закоммичены, а worktree создавался из HEAD.
На примере VECTA разбираю, что приходится строить вокруг запуска coding agent: снимки текущих файлов, восстановление событий после обрыва связи, права доступа и проверку результата. Объясню, как управлять задачей с другого устройства, почему worktree не заменяет песочницу и чего нельзя обещать от лимита расходов.
В последние месяцы снова активизировались призывы притормозить развитие наиболее мощных AI-систем. Причём теперь они исходят уже не только от политиков и сторонних экспертов. Руководители крупнейших AI-компаний сами обсуждают необходимость замедлить гонку, ввести независимый контроль и договориться о правилах, которые позволили бы остановиться, если дальнейшее развитие станет слишком опасным.
Спор в основном идёт о том, кто и каким образом должен нажать на тормоз: сами разработчики, государство или международные регуляторы. Но есть ещё один возможный ограничитель, которому не нужны ни законы, ни международные соглашения, — физическая инфраструктура.
Последние несколько дней смотрю, что происходит вокруг OpenAI, и есть во всём этом один моментик, который меня немного напрягает.
Не потому что вышла очередная мощная модель. К этому уже привыкли. А потому что люди, которые последние годы эту гонку разгоняли, вдруг сами начали говорить что неплохо было бы притормозить.
3 сентября OpenAI выпустила GPT-6 Astra. Модель мощная, бенчмарков много, всё как обычно. Но меня больше зацепила одна строчка из материалов самой OpenAI.
Astra стала первой моделью компании которой присвоили уровень Critical по возможностям в кибербезопасности в рамках Preparedness Framework.
Если убрать сложные формулировки, смысл примерно такой.
При наличии нужных инструментов и доступа модель уже способна искать неизвестные уязвимости и разрабатывать способы их эксплуатации. Причём человеку не обязательно вести её за руку и говорить что делать на каждом следующем шаге, достаточно указать стартовое направление.
OpenAI пишет что из-за этого отдельные этапы разработки даже замедляли пока усиливали защиту.
Проходит чуть больше недели и руководители крупнейших AI-компаний начинают обсуждать уже не то как быстрее сделать следующую модель, а как эту гонку немного замедлить. Дарио Амодеи говорит что возможности моделей растут быстрее чем системы безопасности. Маск поддерживает идею ограничений. Альтман тоже говорит о необходимости координации между лабораториями.
Параллельно OpenAI откладывает IPO, а разговоры про замедление AI-гонки уже умудрились пошатать акции компаний связанных с ИИ.
У нас с друзьями долги копятся не за один вечер, а месяцами. Сходили поесть, кто‑то заплатил за всех, на месте скидываться неудобно: у кого‑то нет наличных, у кого‑то деньги на другой карте, кто‑то обещает перевести позже. Через неделю ресторан, платит другой. Потом кино, потом такси. Кто‑то ждёт зарплату, кто‑то просто забыл, кто‑то отдал часть и считает, что закрыл всё. Через месяц посчитать это уже нельзя.
Под катом три вещи: как схлопывать долги в минимум переводов, как считать чеки моделью со зрением и не гадать о расходах, и почему в проекте до сих пор ноль зависимостей.
Что будет с инженерами в эпоху ИИ? Мнение и том, сможет ли в будущем ИИ заменить hardware-инженеров.
Microsoft Publisher не самый известный элемент общего пакета Office. Многие владельцы Microsoft 365 вообще ни разу его не запускали. Автор этой статьи узнал о нем в 2000-х, после установки очередной версии Office. И почти сразу полюбил, пару лет приходилось регулярно задействовать этот софт. Он реально хорош, в нем можно оперативно делать буклеты, визитки, школьные объявления, открытки, календари и небольшие каталоги. Ну а теперь, спустя много лет, Microsoft решила, что Publisher больше не нужен.
В октябре 2026 года программа исчезнет из Microsoft 365, последняя бессрочная версия останется без поддержки. Для большинства пользователей это будет означать еще и потерю нормального доступа к старым PUB-файлам. Сами-то документы никуда не денутся, вот только открыть и отредактировать их привычным способом уже не получится. Microsoft советует заранее перевести материалы в PDF или Word, хотя, сами понимаете, это не самый удобный вариант. Короче, давайте разбираться.
«Ну понятно, до нормального результата ещё года два». Так можно было сказать про нейронки… примерно полгода назад. И вот мы здесь. ИИ уже делает кучу вещей сильно быстрее и проще.
И вот здесь начинается самое дискуссионное. Потому что вместе с рабочей задачей есть риск передать искусственному интеллекту и кое‑что важное: поиск и анализ информации, который влияет на развитие собственного интеллекта.
Привет! Это Денис Румянцев, руководитель продуктовой разработки в Профи.ру. Я не сторонник ни полного восторга от ИИ, ни идеи «давайте всё запретим, пока не поздно».
В Diablo II характеристики навыков хранятся в обычных текстовых файлах, поэтому для изменения баланса игру не нужно пересобирать. В Prince of Persia 1989 года поведение персонажа описано через состояния и переходы, а в градостроительных стратегиях сборщик налогов сам выбирает следующее действие по набору правил.
Игры давно решили многие задачи, с которыми фронтенд разбирается до сих пор. В этой статье я покажу, какие инженерные подходы из геймдева можно перенести в веб-разработку и что это дает на практике.
Речь пойдет о контрактах и моках, конечных автоматах, событийной модели, pattern matching и деревьях поведения.
От работающей ERP к цифровой реплике и вычислимой модели предприятия
Когда-то, много лет назад, значительная часть моих публикаций на инфоплощадках так или иначе вращалась вокруг довольно простого вопроса: «Купили ERP — что дальше?» Предприятие приобрело большую систему, руководство ждёт от неё результата, проектная команда собрана, консультанты пришли, пользователи продолжают работать — и в этот момент выясняется, что сама покупка программного продукта практически ничего не решает. Нужно понять, что именно внедрять, как организовать проект, как обследовать предприятие, где заканчивается методология и начинается автоматизация, кто принимает решения и каким образом всё это в конечном счёте должно превратиться в работающую систему.
С тех публикаций прошло много лет. За это время через нашу практику прошло больше сотни проектов — очень разных по масштабу, состоянию предприятия, отрасли, составу команды и исходной культуре управления. Были действительно удачные проекты, после которых оставалось ощущение серьёзного профессионального продвижения. Были проекты, где отдельное решение становилось настоящим прорывом и потом переходило в следующие внедрения. Были и совершенно другие истории, когда месяцами двигаешься, проводишь совещания, выпускаешь документы, закрываешь этапы, а потом честно признаёшь самому себе, что по существу находишься примерно в том же месте, с которого начинал.
Это не научная статистическая выборка, и я не пытаюсь её так называть. Но когда за спиной уже не несколько кейсов, а больше сотни проектов, постепенно начинаешь отличать случайность конкретного внедрения от проблемы, которая повторяется при разных заказчиках, командах и информационных системах. Если один и тот же вопрос возвращается снова и снова, значит, дело, скорее всего, уже не в особенностях отдельного предприятия. Возможно, чего-то не хватает в самой технологии проекта.
Просто вы его так не назвали. Открытый стандарт EnvSpec Naming 1.0 — о том, что имя ресурса это модель доверия, а не удобство админа.
Стенд UAT с боевой выгрузкой — это prod по определению. Хост srv-msk-prod-db-tier1-old-02 не говорит машине ничего. Открытый стандарт EnvSpec Naming предлагает считать имя ресурса системой координат для ИБ, DevOps и инвентаризации.
Технический прогресс обесценивает прежние методы выбраковывания иррациональных, саморазрушительных организаций общества: любое безумие и агрессия как в эпоху лошадиной тяги и стали, так и в эпоху пара и пороха, в итоге, на цивилизационной дистанции отфильтровывались в конкуренции с более рационально организованными обществами — с лучшим балансом коллективного к авторитарному вкладу в коллективно-значимые решения. Технические ограничения методов уничтожения гарантировали, таким образом, пассивный прогресс цивилизации в целом: чрезмерная агрессия вела к самоуничтожению быстрее, чем могла стать всеобщей угрозой.
На ошибках чужой несдержанности учились следующие поколения — и человечество постепенно вырабатывало инструменты коллективного участия во внутренней политике и сдерживания в международной. Подобный, пассивный метод прогресса цивилизации, был пусть и медленным и болезненным (видимым на дистанции в сотни и тысячи лет, и сопровождающийся всеми возможными деструктивными ужасами) — но гарантированным.
Однако, благодаря техническому прогрессу, новые методы уничтожения достигли потенциала глобального и практически моментального уничтожения. Это не означает, что пассивный метод прогресса — поиск верного ответа исчерпанием всех неверных, через войны и ошибки, перестал работать. Он просто перестал быть гарантированным теперь, когда всё больше вариантов, когда фатальные для целой человеческой цивилизации ошибки стали технически возможными.
Пока меня прет еще одна статья. Предыдущие здесь.
Стандартная модель, немного повыше Хиггса
И снова о том, из чего состоит протон
Статья ламповая, человеческая, картинки ИИшные. Пройдем путь от 19 века до современного состояния и попробуем заглянуть в будущее.
Также немного поговорим о монополях и прогрессе науки.
Учёные опубликовали подробную карту нервной системы дрозофилы. Интернету понадобилось несколько дней, чтобы посадить её за руль, отправить в Doom, дать $100 на биткоин, зарегистрировать на сайте знакомств и переселить в робота. Мы всё это время переживали, что работу у нас отнимет ИИ. Возможно, стоило присматривать ещё и за мухами.
В начале сентября Google Research, HHMI Janelia и большая команда исследователей представили подробную карту центральной нервной системы взрослого самца дрозофилы. В ней около 166 тысяч нейронов и примерно 125 миллионов синаптических контактов. Это важное продолжение проекта FlyWire, в рамках которого ранее был реконструирован мозг взрослой самки, но теперь исследователи получили не только мозг, но и вентральную нервную цепочку, через которую центральная нервная система связана с двигательными цепями тела.
Осторожность кажется полезной настройкой для ИИ-агента. Но три прогона на 100 реальных багах из SWE-bench дали обратный результат: «правила дисциплины» по мотивам советов Карпати снизили число исправлений примерно на 13%. Разберём результаты эксперимента и посмотрим, в какой момент разумные ограничения превращаются для агента в тормоза.
В статье «Асимметричная криптография в Java Card» был приведен пример по установке защищенного канала в два этапа:
1. генерация общего секрета по алгоритму ECDH;
2. использование общего секрета в качестве ключа AES.
В этой статье речь пойдет о написании библиотек (апплеты, не наследующие от javacard.framework.Applet), их загрузке и линковке с апплетами на карте. По касательной затронем VSCode, библиотеку взаимодействия с картой FunGP и нюансы инструмента сборки .cap-файлов ant-javacard.
Сначала я выбрал модель, которая отлично писала код. Подключил её к OpenCode и выяснил, что создавать файлы на диске она просто не умеет. Взял другую — та уверенно работала с файлами, но полностью поплыла на русском языке.
В итоге победила модель, которую я поначалу оставил «для экспериментов»: слишком большая, на грани по квантованию и, казалось, сплошной компромисс.
Ниже — о том, как я подбирал рабочую лошадку под WordPress и фронтенд на видеокарте с 16 ГБ памяти. Со скоростями, квантами и неожиданным экзаменом по русскому языку.
Как дать LLM разбирать сбои в пайплайнах, не открывая ей доступ к сырым логам и произвольным SQL-запросам
9 сентября руководитель Alignment Science в Anthropic Эван Хубингер написал довольно безумную для человека на такой должности вещь: лично он оценивает вероятность того, что AI убьёт всех людей в течение ближайших десяти лет, выше 10%.
Поводом стало увольнение его коллеги Джейкоба Коксона. Тот три года занимался обучением моделей в OpenAI и Anthropic, а уход объяснил тем, что считает нынешнее направление развития AI слишком опасным.
В этой статье мы разберемся в том, какие могут быть трудности с просмотром трехмерных моделей различных зарубежных САПР и как их можно решить.