В финале прошлой статьи я обещал разбор контура генерации ответов с гибридным извлечением данных (LLM‑tools + regex). Но пока немного переиграем планы и переключимся в другую тему — причина практический инженерный эксперимент. Постараюсь вкратце и по существу.:‑)
Фирменный стиль может отлично работать в брендбуке и на рекламных носителях, а в интерфейсе довольно быстро начать мешать. Шрифт оказывается неудобным для таблиц, фирменному цвету не хватает контраста, выразительная графика превращается в шум после десятого повторения, а между макетом в Figma и браузером появляются состояния и ограничения, которых раньше вообще не было. В этой статье разберу, что происходит с айдентикой при переносе в цифровой продукт и почему интерфейс почти всегда заставляет пересобирать часть исходных решений.
Привет, Хабр!
Некоторое время назад у меня образовалось немного (вернее много) свободного времени, и я между моментами серфинга на известном сайте HH решил посмотреть в сторону освоения Rust. Кроме всего прочего мне очень интересует тема библиотек графических интерфейсов.
В Rust есть несколько подобных библиотек, я решил остановиться на Iced — текущая версия Iced 0.14. Прежде всего понадобилось понять принципы построения библиотеки и архитектурную философию паттерна ELM, которая реализована в библиотеке.
В процессе изучения родился описываемый ниже PET‑проект Iced Forms Pack. Проект представляет собой конструктор форм из базовых элементов Iced.
Первый компонент мы собирали два дня, пятнадцатый занял у нас пятнадцать минут. Всё, что появилось между ними, это файл DESIGN.md, набор правил и понимание, в каких местах нейросеть сочиняет алиасы, которых в системе никогда не было.
Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина, я продуктовый дизайнер и развиваю дизайн-систему Сова в экосистеме «Лукоморье».
Нам нужно было связать дизайн, токены и код на уровне компонентов. Для этого пришлось описать каждый компонент до мелочей: размеры, варианты, состояния, отступы, цвета. Руками такое делать можно долго, поэтому механическую часть мы отдали нейросети. Всё получилось не с первого раза.
Ниже весь процесс целиком: как мы выгружали компоненты из Pixso, что писали в markdown-файлах с правилами и шаблонами, и как потом проверяли, что нейросеть не насочиняла лишнего.
Фарма - индустрия с долгими циклами, сложными процессами и высокой ценой ошибки. Это особенно видно на пути разработки препарата: от поиска перспективной молекулы и доклинических исследований до нескольких фаз клинических испытаний, регистрации и вывода на рынок. В среднем разработка одного препарата занимает 10-15 лет и стоит порядка 1-2 млрд долларов, а из кандидатов, дошедших до клинических исследований, девять из десяти не доходят до регистрации1.
Мы не будем писать текст в жанре «внедрили AI → стало лучше». Таких материалов на Хабре уже много, и ввиду распространённости и повального культа AI они могут не вызывать доверия. Нам интереснее показать, что меняется в самой логике работы фармы - на конкретных примерах.
Прошлый герой доказал, что универсальная вычислительная машина в принципе возможна. Сегодняшний - просто взял и начертил её, между делом, работая в это же время над атомной бомбой.
Это третья статья цикла “Код как борьба: Кратчайшая история IT”. И после довольно тяжёлого прошлого выпуска про Тьюринга тон сегодня будет совсем другим - не личная трагедия, а история человека, который, кажется, физически не мог заниматься одной вещью за раз.
Есть проверенный закон вселенной: если у чего-то есть экран и хоть немного памяти, рано или поздно на этом запустят DOOM. Запускали на осциллографах, на тесте на беременность, на кофемашине и на тракторе. Мы в Sheet-Native Computing Foundation тоже решили побыть в этом уже достаточно запылившемся тренде и запустить DOOM в контейнере, упакованном в ячейки электронной таблицы. То есть образ контейнера с игрой физически лежит в ячейках, оттуда собирается обратно в Docker-образ, проверяется по sha256 и запускается.
В первой статье я рассказывал про Sheeternetes — оркестратор контейнеров, у которого весь control plane (Deployments, Nodes, Pods, Events) живёт внутри Google Таблицы или Excel, а на другом конце крутятся настоящие Docker-контейнеры. Там же мельком был упомянут наш формат образов — SICF (Sheet-Native Image Container Format). Эта статья как раз про него: как он устроен, как всё это воспроизвести у себя, как оно работает на bare metal (то есть в эксельке, а не гугл-таблице) без интернета и какие неожиданно интересные находки вылезли, когда мы начали пихать всё это дело в ячейки Google Sheets.
Спойлер: DOOM — настоящий (Chocolate Doom плюс свободный Freedoom, всё в Linux-контейнере, играется в браузере с клавиатуры).
Развитие ИИ движется вперёд, но практически весь видимый прогресс происходит в сфере работы со знаниями, то есть действий, происходящих внутри компьютера.
В среде разработчиков ИИ Сан‑Франциско широко распространено мнение о том, что к этой сфере скоро присоединятся и роботы. Параллельно с гонкой разработки ИИ широкого спектра применений идёт столь же агрессивная гонка разработки роботов широкого спектра применений — гуманоидных машин с физическим интеллектом. Искусственных работников, способных готовить пищу и убираться, быть грузчиками... и делать всё остальное, в том числе и производить себе подобных, приводя (по многим прогнозам) к экономическому росту, который носящему характеристику «взрывного».
Иными словами, распространено мнение, что ИИ в дата-центрах вскоре заместит весь интеллектуальный труд, а ИИ в человекоподобных телах скоро заменит весь физический труд. Однако здесь есть важная разница: мы уже видим прогресс в сфере интеллектуального труда, но физический ИИ пока в основном остаётся ограниченным испытательными полигонами и демонстрационными видео. Пока не существует робота, эквивалентного ChatGPT, которого бы могли приобрести мы с вами.
Поэтому приходится ограничиваться видеодемонстрациями. К сожалению, этот инструмент плохо подходит для оценки прогресса. Возможно, мы видим в них одну успешную попытку на сотню неудачных. Сценарий демонстрации может быть тщательно выстроен так, чтобы избегать сложностей, к которым робот пока не готов. Видео может быть смонтировано так, как будто робот действует быстрее и чётче, чем на самом деле. Есть пример очень впечатляющей демонстрации… с подозрительно большим количеством смены ракурсов.
(Пока я ещё не видел практически ни одного видео с последних World Humanoid Robot Games. Они ценны тем, что на публичной платформе меньше возможностей для выборочного представления фактов. В паре просмотренных мной видео можно заметить впечатляющие возможности, но они не затрагивают многие сложности, которые я перечислил ниже... К тому же в этих видео есть множество громких провалов.)
Демонстрации привлекают внимание к тем действиям, которые роботы уже умеют делать. Возникает вопрос: а чего они не могут? В этом посте я составлю список технических сложностей, которые нам предстоит преодолеть на пути к реализации искусственных работников с широкой функциональностью. Когда в следующий раз вы увидите робота, делающего нечто впечатляющее, задайтесь вопросом: какие из перечисленных в статье возможностей продемонстрировал робот и какие сложности попытался обойти сценарий видео?
(Стоит отметить, что некоторые задачи становятся проще, если использовать роботов на колёсах, а не строго гуманоидных. Колёсный робот может перевозить больший вес, поэтому сила, выносливость и мощность электроники для него не так критичны. Ниже для него и вероятность упасть. Однако такие роботы не могут взбираться по лестницам1, перешагивать через завалы или наклоняться, чтобы взять что‑то из шкафа.)
Какие обычно бывают анимации в вебе? Появление, исчезновение, небольшой сдвиг, масштабирование. Они не обязательно плохие: чаще всего интерфейсу действительно не нужно ничего сложнее. Иногда лучшее решение — вообще не добавлять анимацию. Так интерфейс остаётся быстрым, понятным и не отвлекает от основной задачи. Но иногда хочется сделать один небольшой момент запоминающимся. Не длинную заставку и не тяжёлый спецэффект на весь экран, а короткую реакцию на действие пользователя. Меньше секунды — и удаление карточки, появление элемента или отмена действия уже ощущаются совсем иначе.
В этом дайджесте делимся подборкой бесплатных уроков сентября для инженеров инфраструктуры, DevOps и специалистов смежных направлений. В подборке — практические разборы Linux-серверов, PostgreSQL 18, отказоустойчивых кластеров, CI/CD, eBPF, безопасности и применения ИИ в инженерных задачах.
Занятия проводят наши преподаватели — практикующие специалисты, которые разбирают технологии на реальных примерах и опираются на свой опыт. Это возможность обсудить рабочие подходы с экспертами, разобраться в новых инструментах и оценить формат обучения.
CMF новый формат для нейросетей, чем CMF отличается от GGUF и SafeTensors, как несколько способностей можно накладывать на общую структуру без хранения отдельных полных моделей.
Это первая подробная открытая публикация формата CMF, уже можно использовать в собственных проектах. Буду рад разработчикам, готовым расширять его возможности и проверять результаты на своих задачах. CMF GitHub
Привет! Я Незар, фронтенд-разработчик в Т-Банке. Наш Angular-проект достаточно крупный, и со временем в нем накопился неиспользуемый код. Это замедляет разработку, усложняет рефакторинг и вводит в заблуждение новых членов команды. А ручная очистка такого «мертвого» кода требует огромных трудозатрат и быстро перестает быть эффективной.
Поэтому мы решили автоматизировать этот процесс с помощью Knip — статического анализатора для TypeScript. В статье я расскажу, как мы его настроили, интегрировали в pre‑commit и CI/CD и какие результаты получили.
Казалось бы, что может пойти не так с легковесными векторными анимациями? Вектор в Lottie, JSON весит копейки. Но тестирование на реальном телефоне закончилось фиаско: через пару минут скролла чип раскалился до 42 °C, а интерфейс ушёл в троттлинг.
Оказалось, что покадровый пересчёт кривых Безье в JS на мобильных экранах быстро превращает телефон в печку.
В кейсе разбор того, как мы перешли на аппаратно декодируемые видео‑спрайты, почему IntersectionObserver втихую крутил видео под непрозрачными модалками и как в итоге удалось сбить температуру обратно до стабильных 30 °C.
Маркетинг попросил вернуть старую промо-страницу - ту, что делали к акции три года назад. Открываю страницу по её адресу, чтобы посмотреть, что от неё осталось, и вижу чужой сайт. Домен наш, имя в адресной строке наше, замочек на месте, содержимое - не имеет к нам никакого отношения.
Страницу тогда выключили, а запись в DNS осталась. За три года она пережила и акцию, и сам сервис, на который указывала, - и в какой-то момент начала отправлять посетителей на чужой сайт. Такие записи называют висячими, и в зоне любой компании, которая живёт дольше пары лет, их обычно несколько десятков.
8 More Lives не появилась сразу как цельная, полностью сформированная игра. Её особенности выросли из нескольких прототипов, экспериментов и уроков, накопленных за последние десять лет. Вот несколько идей, которые сформировали игру такой, какой вы видите её сегодня.
С 2022 года производим и продаем женскую спортивную одежду: легинсы, топы, футболки, свитшоты, велосипедки. Основной канал продаж: Wildberries. В 2026 году на него приходилось 80–85% оборота.
До июля у нас был нормальный растущий бизнес. А сегодня у нас одна задача — выжить. Не вырасти, не заработать, а просто сохранить бренд, компанию и людей.
Привет! Меня зовут Владислав Козлов, я тимлид аналитиков Business Security в Авито. Хочу поделиться с вами интересным опытом взаимодействия с LLM, который позволил мне дёшево и быстро проверить свою идею. А заодно — рассказать об интересном алгоритме кластеризации, который мы с моделью придумали и реализовали в виде библиотеки.
Статья не раскроет вам глубин вайбкодинга, не разверзнет бездну понимания ИИ и не явит Истину. Она не о мощных навыках использования LLM, а скорее о личном опыте дешёвого и быстрого прототипирования идеи. Главная её цель — вдохновить читателя не откладывать свои идеи в долгий ящик, а реализовывать и делиться ими с окружающими.
Надеюсь также, что сделанный нами с нейросетью алгоритм окажется полезным для вас.
Что делать, если WAL удалён, сервер убит kill -9, база после pg_resetwal не хочет открываться, а бизнес стоит уже сутки? Это не гипотетический вопрос, а реальный кейс с кластером PostgreSQL для 1С на 2,5 терабайта данных. Расскажем историю о том, как без бэкапов, без WAL-архивов и почти без надежды вытащили критичные данные 1С-инфобазы. А в конце — неожиданный поход в апстрим PostgreSQL с патчем для pg_dump.
«Форкнул, сделал патч, пользуешься — а чо такого?» — самый частый ответ на прошлую статью про Klipper. Отвечаю. Если коротко: носить в мейнлайн выгодно — и вам лично, а не только обществу. Публичный код и открытый код — разные вещи. Форк — не одноразовая экономия, а подписка на ребейзы до конца жизни проекта. А апстрим взамен даёт школу, бесплатный мейнтейн и репутацию, которая возвращается железом. Разбираю на своём порте KN-1012 в OpenWrt: семь самостоятельных патчей, три серии в netdev и кочерга вместо паяльника.
Сегодня только самый ленивый уже не попробовал создать свой SaaS. И я это знаю, так как руковожу маркетинговым агентством, которое больше 10 лет специализируется на продвижении SaaS-сервисов, и мы тоже параллельно делаем несколько собственных SaaS-продуктов, за маркетинг которых я плачу из своего кармана. И ко мне переодически приходят за консультацией по поводу продвижения разных SaaS. Поэтому, учитывая, что за эти годы мы собрали микс работающих каналов для десятков клиентских, я решил написать статью, в которой расскажу, что работает в России, а что за рубежом и что из этого доступно для российских основателей, чем продвижение B2B SaaS отличается от B2C, и с чего бы я начинал сегодня.