16 апреля Anthropic выкатила Claude Opus 4.7. На бенчмарках 12 побед из 14, цена та же. Через 24 часа Reddit называл его legendarily bad. И вот в чём фокус: месяц назад я сам ныл, что Claude слишком поддакивает. Anthropic исправила. Получилась спор-машина. Беру свои слова назад.
Большинство продуктовых дискуссий о ценности заканчиваются на «пользователю станет удобнее». Это не ценность, а ее отсутствие, прикрытое словом «ценность».
Разбираю на живом кейсе T&S Циана, как разложить это слово на пять координат, и какая асимметрия вылезает за 5–6 часов работы.
Александр Козуб. CPO в финтехе. В симптомах вижу систему.
Бывает, что руководители врут, лицемерят, манипулируют сотрудниками для достижения целей компании или своих собственных.
Лиды Авито обсудили, почему микроменеджмент называют главным грехом и когда он необходим, чем отличается манипуляция от шантажа, как улучшить обратную связь и избежать собственной непогрешимости.
В 2026 для VPN нужна маскировка. А нет никакой лучшей маскировки, чем уже работающий легитимный сервис. Силами NGINX-streams и HTTP2 это сделать довольно легко.
В программировании (как и в написании HDL кода и подобных профессиях) есть две школы мысли: чистолисты (строят свою архитектуру с чистого листа и пишут так чтобы поменьше отлаживать) и кодокопатели (отлаживают что есть, дополняя мусором из интернета, чтобы поменьше писать). На это накладывается менеджмент, который пытается комбинировать чистолистов и кодокопателей, иногда неправильным образом, то есть ставит чистолистов править то, что налабали кодокопатели. Это происходит потому, что кодокопатели постоянно выглядят занятыми отладкой, а чистолист часто смотрит в потолок обдумывая дизайн, поэтому менеджмент думает что первые работают быстрее чем вторые, и пытаются соптимизировать “быстроту-качество” вот таким образом. Реально кодокопательские проекты обычно увязают в отладке и прогресс становится черепашьим.
Четвёртая статья из шести про инженерный процесс для разработки с ИИ-агентами. Автор, Андрей Юмашев, много лет руководил разработкой и инфраструктурой, полтора года назад отдал весь код агентам. Первая статья про путь от первых проектов к стандарту SENAR. Вторая про то, чем агент отличается от программиста. Третья про новую роль человека и пять навыков нового рабочего режима. Эта четвёртая про внешний контур, в который эти навыки упакованы, чтобы перестать опираться на личную дисциплину.
В первой части я разобрала классику — глаза, шея, запястья, мигрень. Сегодня поговорим о более коварных вещах: о состояниях, которые выглядят как «ну просто надо отдохнуть», но на самом деле требуют анализов и лечения. Я видела людей, которые годами ходили к психологам с «выгоранием» — а у них был банальный гипотиреоз.
В статье рассмотрим, почему эволюционная архитектура и модульный монолит превосходят современные архитектурные подходы. Обсудим, в каких случаях стоит отказаться от микросервисов, как документировать архитектурные решения с помощью ADR и какие методы помогают спасать проекты.
Когда сервис поднимается по 8-15 минут, команда почти всегда начинает крутить одни и те же ручки: увеличивает initialDelaySeconds, добавляет startupProbe, поднимает progressDeadlineSeconds, иногда переносит миграцию в initContainer и считает, что стало «по-кубернетесному». Обычно это не лечение. Это способ аккуратнее завернуть проблему в YAML. Если тяжёлая миграция живёт внутри старта приложения, вы связали жизненный цикл Pod, rollout Deployment и поведение базы в один общий узел. А такие узлы в проде рвутся не там, где их ждут.
Что такое RAG-система? Retrieval-Augmented Generation — «генерация, дополненная извлечением»: так называют архитектурный подход, при котором модель усиливает ответы, динамично дополняя внутренние знания актуальной информацией из внешних источников. В практическом смысле: RAG — это способ увеличить релевантность ответов языковой модели без хлопот с переобучением.
В этом материале: как устроена RAG, чем базовый подход отличается от продвинутого, какие задачи такая архитектура решает и сколько стоит ее внедрение. К концу текста у вас будет четкое понимание: а нужна ли RAG-система вашей компании и с чего начать, если да.
Эта часть будет практической, если помните я решил углубиться в React и Flask. Поэтому при помощи ИИ начинаю. Нет, ИИ не будет делать за меня весь проект, он будет выполнять функцию наставника. Ну и иногда чернорабочего (как, например, собрать файл SQL для инициирования БД) для ускорения ручного труда.
System Prompt учит модель что говорить, Skills — как проверить сказанное, MCP Tools — как сделать это в реальном мире. Разбираем трёхуровневую архитектуру на примере бота техподдержки с валидацией ссылок.
Масштабное сравнение нейросетей для генерации изображений: Nano Banana 2 против GPT Image 2. Тестируем фотореализм, типографику, генерацию логотипов и цензуру. Узнайте, какой ИИ лучше справляется как с повседневными задачами, так и с ТЗ веб-мастеров и дизайнеров.
Баллистическая кривая — это траектория материальной точки, движущейся в сопротивляющейся среде под действием силы тяжести.
Основной пример баллистической кривой — это траектория дробины в атмосфере.
Сила сопротивления воздуха считается направленной против скорости материальной точки:
Обобщение знаний и опыта для базового использования Docker, которые накопились за время использования.
Основная идея:
Рынок труда аналогичен циклическому колебанию популяции лис и кроликов.
Недонасыщенный рынок→ Больший спрос → большая зп(кормовая база) и лучше условия → больше людей идет в область → насыщение и пересыщение рынка → жесткая конкуренция за работу среди соискателей → уход соискателей в другие области → недонасыщенный рынок и так далее
В чем же отличие от лис и зайцев?
Дефицит лис → хорошие условия для размножения зайцев → много зайцев → хорошие условия для размножения лис → много лис → время жесткой и сверхконкурентной среды для зайцев → мало зайцев → время жесткой и сверхконкурентной среды для лис → мало лис и так далее
И благодаря такой закономерности, мы и видим эти графики еще со школьной скамьи.
Привет, Хабр! Жизнь не стоит на месте, как и мое исследование, так что пришла пора пересмотреть то, как я оцениваю код.
Изначально я опиралась на анализ целых репозиториев — мы вычисляли семантическую плотность и классические метрики кода. Результаты были многообещающими, но на практике я столкнулась с «шумом», который невозможно игнорировать:
Привет! Я Женя, тимлид одной из команд Альфы. В статье расскажу, как наша команда скептиков вайб‑кодинга за две недели вывела в прод новый сервис и почему я переменил своё мнение.
Про вайб‑кодинг слышал давно — соцсети заполнили ролики, где инфоцыгане наперебой рассказывали, как за пять минут сделать стартап с ИИ. Я понимал сложность энтерпрайз‑систем, где за каждым релизом стоят десятки согласований, техдокументация и ответственность за данные. Думал, что хайп будет недолгим.
Доверяем ли мы качеству OSS PostgreSQL? — выглядит он достойно. А насколько безопасны фичи, добавленные вендором? Это вопрос, поскольку код закрытый. Сила бренда — это хорошо, но хотелось бы иметь объективное подтверждение.
Здесь я рассказываю о небольшом изобретении — модуле pg_pathcheck. Он выводит на новый уровень контроль надёжности СУБД — позволяет проверять качество кода на стороне клиента. А конкретно, на его серверах и нагрузке проверить, не остаётся ли внутри оптимизатора так называемые dangling pointers — указателей вникуда. Это может не приводить к проблемам, пока оптимизатор не трогает эти указатели, но вот если таки тронет...
Представьте далекое будущее: вы на лунной базе. К вам подходит человек в скафандре. Кто он? Астронавт NASA? Космонавт из Роскосмоса? Частный турист SpaceX? Откуда он? Какой у него опыт? Может он вообще марсианин?
Вот с этой мысли всё и началось. Я хотел немного систематизировать ситуацию и придумать красивые нашивки-шевроны, которые могли ответить на эти вопросы с первого взгляда. А в итоге получилась целая система.