Все потоки

2D‑разработка давно прошла путь от нишевого ремесла до полноценного сегмента индустрии. Инструменты вроде Unity, GameMaker и Godot сделали создание игр доступным, но параллельно многие студии продолжают писать свои движки ради большего контроля, лучшей производительности или уникального стиля. Многие проекты могут быть реализованы на готовых движках без серьезных компромиссов, но есть и такие, где собственное решение дает ощутимое преимущество.

В этой статье попробуем разобраться, обязательно ли использовать громоздкий SDK для создания относительно простой игры с двухмерной графикой. Или можно создавать технологическую базу прямо по ходу разработки.

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий. 

Неделя выдалась насыщенной: OpenAI запустили ChatGPT Health для проверки здоровья, Anthropic релизнули Cowork — аналог Claude Code для непрограммистов, новые инструменты от Qwen и Higgsfield, а цены на оперативу вырастут ещё на 70%. 

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Крупные ставки на ИИ без участия людей не оправдывают ожиданий: там, где сокращали специалистов «под нейросеть», результаты оказывались слабее, а часть сотрудников возвращалась обратно. Рассказываю, как меняется работа благодаря ИИ, какие нейросети доказали эффективность, а также о нашем собственном ИИ-агенте для управления проектами.

В .NET есть обширный набор типов для работы с временем. Но нет решения для работы с интервалами времени. Я такое решение сделал и хочу о нем рассказать.

Задумывались ли вы когда-нибудь, с чего на самом деле начинается великая игра? Не с первой строчки кода. Не с первого полигона модели. И даже не с концепт-арта. Она начинается с мысли, которая была поймана и пригвождена к бумаге.

В индустрии принято много говорить о развитии технологий. Мы знаем всё об эволюции движков, о войне консолей и о том, как за считанные десятилетия пиксели превратились в фотореалистичные пейзажи. Но у нас есть огромное слепое пятно. Мы почти ничего не знаем об эволюции мысли. О том, как развивался сам способ вынимать абстрактную идею из головы и превращать её в систему, которую можно не только почувствовать, но и построить. Мы научились создавать логические мосты между нашим “я хочу, чтобы игрок ощутил это” и техническим “система должна работать вот так”, превращая эфемерные мечты в понятные инструкции для других людей.

Сегодня мы называем этот инструмент просто и почти до зевоты скучно — Гейм-Дизайн Документы.

4000 строк в одном MR. Три часа на ревью, 12 замечаний, исправления - ещё 800 строк. На четвёртом заходе я закрыл вкладку и понял: проблема не в коде, а в том, что никто не знал, что именно нужно было написать.

Если ты работаешь с большими кодовыми базами, ситуация знакомая. Большие MR - симптом. Когда непонятно, чтоименно нужно сделать, разработчик пишет больше кода, чем требуется. Добавляет на всякий случай. Покрывает сценарии, которые никто не просил. MR растёт не потому что задача большая, а потому что границы размыты.

Другая причина — иллюзия, что проще сделать всё в одной задаче, чем декомпозировать. Кажется, что разбиение создаёт лишнюю работу. На практике монолитный MR на 4000 строк никто не может нормально проверить, и баги просачиваются в продакшн.

Допустим, на повестке дня, по ТЗ, возник вопрос: «А как добавить в структуру подчиненности, то есть в отчет «Связанные документы», свои документы, добавленные через расширение?». Данная статья опишет, один из способов решения этого вопроса на примере стандартной конфигурации 1С:ERP 2.5 (релиз: 2.5.25.72).

По факту, у нас на руках есть уже заготовленное расширение, в котором есть стандартный документ «Заказ клиента» и наш документ «Корректировка заказа». Необходимо «прикрутить» наш документ в стандартный отчет «Связанные документы». Для интриги приведу конечный результат наших доработок.

У вас хоть раз в жизни скручивало спину? Передвигались в форме буквы «зю», держась за стеночку? Если да, то вам – сюда.

Я вот тружусь лидом в промышленном IT. Многие думают, что это значит через проходную протиснулся, каску надел – и в цех. А на деле у меня гибрид: в офисе появляюсь пару раз в месяц. Привет, сидячий образ жизни! И в один момент меня «скукожило» по полной.

Расскажу, что помогло мне вернуться к нормальной жизни. Предупреждаю: все настолько просто, что вы захотите закидать меня помидорами.

Намёк: делайте, что написано на кнопке.

Всем привет. Я Диана Шигаева, создатель «могучей кучки»😁 международных карьерных консультантов LifeCareerBalance. Пишу, опираясь на свой опыт и на кейсы коллег. Поэтому в этой (и в любой другой) статье собраны и инструменты, и психология, и наблюдения, и мотивация, и инсайды и много других интересностей.

Мне был нужен инструмент, который позволил бы описать наши сервера, описать какие приложения на них запущены, как всё это связано между собой, как делаются бэкапы баз данных и так далее. Если бы я был DevOps, то наверное написал бы для этого Terraform конфиг. Но я архитектор, поэтому визуальные схемы мне ближе. В итоге мы скрестили ежа с ужом (ArchiMate с AWS Cloud Notation) — если вам интересно что получилось или вам интересно как в принципе создаются новые языки моделирования, то добро пожаловать в статью.

Когда собираешь и тестируешь свой Linux для одноплатника достаточно долго, начинаешь замечать, что деплой Linux на SD-карту — монотонная повторяющаяся последовательность действий, занимающая ценное время, в которой легко совершить ошибку. К тому же больно видеть, как исчерпывает свой ресурс SD-карта и слот для неё.

Часто при embedded-разработке эти проблемы решают при помощи сетевой загрузки Linux.

В этой статье я расскажу, как организовать сетевую загрузку для Raspberry Pi и собрать минимальное ядро Linux, поддерживающее сетевую загрузку.

Сетевая загрузка рассматривается для Raspberry Pi 3 Model В и Raspberry Pi 4 Model B, которые я далее называю общим термином Raspberry Pi или более ласково — малинка.

Основное назначение окружения для сетевой загрузки — ускорение отладки и тестирование пользовательских приложений и программ разрабатываемого дистрибутива Linux.

Тема сетевой загрузки довольно многогранна и затрагивает несколько уровней стека — от протоколов локальной сети до особенностей загрузчика Raspberry Pi. Я старался изложить материал максимально просто и последовательно, но если у вас нет базовых знаний о работе локальных сетей (DHCP, TFTP), протоколах TCP/IP или процессе загрузки Linux, некоторые моменты могут показаться сложными.

Статья является продолжением моей предыдущей статьи, где я рассказывал, как создать минимальный Linux для Raspberry Pi, который грузится с SD-карты.

В свой репозиторий я поместил исходный код Docker-образов, упрощающий сборку минимального Linux и настройку окружения для сетевой загрузки.

Надеюсь, что статья сэкономит вам время, которое вы сможете потратить на свой увлекательный проект.

Привет, Хаброжители! Мы приготовили для вас новый перевод про генерацию 3D-мешей из текста.

Недавно мне захотелось научиться преобразовывать текст в 3D-меши для последующего рендеринга, так, чтобы такими объектами можно было манипулировать в рамках моего проекта Geotoy и на языке Geoscript. Я занялся исследованием инструментов и библиотек, которые могли бы решать разные аспекты этой задачи, и потом собрал конвейер, реализующий всё вместе. Получились красивые 2-многообразные 3D-меши, поддерживающие произвольные шрифты, текстовые стили и многое другое.

В этом посте мы подробно разберём всю получившуюся конструкцию. Надеюсь, материал пригодится всем, кому интересно реализовать что-то подобное и самостоятельно пустить такой проект в работу.

У меня есть привычка раз в несколько недель вкратце просматривать лог коммитов OpenJDK. Многие коммиты слишком сложны для того, чтобы я мог разобраться с ними за то ограниченное время, которое я выделил для своего... специфичного хобби. Но иногда мне удаётся найти нечто любопытное.

На прошлой неделе моё внимание привлёк этот коммит:

858d2e434dd 8372584: [Linux]: Замена чтения proc для получения CPUtime потока на clock_gettime

diffstat выглядел интересно: +96 вставок, -54 удалений. В changeset был добавлен бенчмарк JMH из 55 строк, что означало реальное уменьшение кода продакшена.

Привет, Хабр!

Типичная картина ИТ-хакатона: команды тратят время не на продукт, а на борьбу с инфраструктурой. Документация есть, API есть – а собрать реальный сценарий нельзя: балансы не сходятся, переводы не оставляют следов, ответы статичные или ошибочные.

На пятом юбилейном API-хакатоне мы решили сделать иначе – собрать песочницу, которая ведёт себя как настоящий банк. Даже не один, а содружество трёх банков с клиентами, продуктами и межбанковскими сценариями. В результате появились реальные мультибанковские прототипы и ~1.5 млн вызовов API за месяц.

Меня зовут Александр Галкин, я занимаюсь открытым банкингом и открытыми API. В статье расскажу, как за несколько выходных собрать такую инфраструктуру, какие компромиссы неизбежны, почему на стенд обрушились массовые атаки, и как ИИ-ассистенты меняют сами хакатоны.

Когда я пришёл в последнюю компанию тимлидом, первое время ушло на знакомство с командой, ближайшими планами, запуском проекта и задачами адаптации. Через пару недель стало понятно, что пора организовывать работу команды вокруг развития продукта и людей. Я опирался на предыдущий опыт и составил для себя чек‑лист, который разложился на три блока: спринт, команда и продукт.

В этой статье я делюсь этим списком с комментариями - возможно, он окажется полезен тем, кто тоже заходит в новую команду в роли тимлида или хочет навести порядок в своей команде. Здесь нет разбора софт‑скиллов, нет обсуждения, чем тимлид отличается от продакт‑ или проджект‑менеджера, и нет универсальной модели роли. Это набор конкретных действий, которые я для себя определил как важные.

Роботы в ЦОДах — идея не новая: о них говорят более 10 лет, рисуя картины полностью автономных машинных залов [словно в фантастических романах и рассказах]. На практике же индустрия пробует технологию «на вкус», экспериментируя с автономными тележками, манипуляторами и даже переоборудованными роботами-пылесосами. Мы в Beeline Cloud решили обсудить проблемы и возможности в данной области.

ChatGPT против Кэмп: почему универсальный ИИ ошибается в написании учебных работ? Узнайте, как Кэмп решает проблему галлюцинаций, оформляет работы по ГОСТу и находит реальные источники.

Продолжаем серию обзоров правовых инициатив, проектов законов и постановлений, новых актов регулирования, касающихся вопросов информационной безопасности. В этом дайджесте – о том, что изменилось в ИБ-регулировании в 4 квартале 2025 года.

Как тестируют железо на заводе, а как — в радиочастотном центре? Что общего у тестовых стендов двух крупных компаний? Что лучше: работать из дома или ездить в офис? Быть или не быть hardware-тестировщиком в новом году? На эти и другие экзистенциальные вопросы ответили инженеры YADRO, ИнфоТеКС и Яндекса. А мы собрали под катом записи докладов и дискуссии «QA в 2025: что сработало, а что — нет».

Эта статья – детальный обзор работы с Библиотекой объектов в nanoCAD BIM Строительство 25 – ключевом инструменте для наполнения информационной модели. Рассмотрены принципы работы с параметрическими элементами, структура библиотеки и её интеграция с Диспетчером проекта.

Отдельное внимание уделено настройке библиотек в корпоративной среде с помощью Менеджера библиотек, а также процессу создания пользовательских объектов.

Материал будет полезен архитекторам и конструкторам, оценивающим российские BIM-решения для типовых и сложных проектов, и позволит понять практические аспекты повышения скорости и стандартизации проектирования.