Все потоки

Индустрия автономных мультиагентных систем (MAS) сейчас на подъеме. В начале 2026 года фреймворк OpenClaw получил сотни тысяч звезд на GitHub и задал стандарт: локальный Gateway, фоновый процесс, легко подключаемая система скиллов и интеграция с мессенджерами - «LLM с руками», классический ReAct-цикл (Reason + Act), умный ассистент.

Но попытка приспособить OpenClaw и его аналоги под сложные инженерные задачи с большим контекстом и высокой ценой ошибки упирается в архитектурные ограничения. IMHO, можно выделить четыре проблемы, из-за которых современные MAS сыплются при масштабировании:

Когда CRM в Битрикс24 начинает открывать список сделок по 10 секунд, обычно первым делом подозревают сервер, нагрузку или саму платформу. Но на практике узкое место часто лежит ближе к базе: фильтры по UF-полям без индексов, лишние JOIN, неявный LIKE в ORM, N+1-запросы и обработчики, которые внезапно превращают массовое обновление в нагрузочный тест.

В статье разбираем, как подойти к проблеме системно: включить slow query log, прочитать EXPLAIN, найти реальные причины тормозов и точечно ускорить CRM без миграции и бессмысленного наращивания железа.

Nonce Observatory: как превратить цифровые подписи в систему наблюдаемых nonce-инвариантов

Большинство историй про ECDSA/Schnorr nonce звучит одинаково: “повторили nonce — потеряли ключ”. Но реальные дефекты часто тоньше: короткие nonce, частичная утечка битов, смещение, recurrence, window-locality, prefix-семейства, ошибки в multi-signature контексте.

Мы собрали исследовательскую систему Nonce Observatory — не “кнопку взлома”, а forensic framework для анализа слабых nonce-структур в:

ECDSA • Schnorr/BIP340 • MuSig2/BIP327

Что внутри:

protocol-valid bridges affine hidden-nonce families HNP / lattice routes Q-LLL + fplll same-case checks AI sidecar на gpt-oss-20b-TurboQuant-MLX-8bit exact evidence / redaction / claim boundaries full-system audit

Главный принцип системы:

сигнал ≠ восстановление; кандидат ≠ приватный ключ; claim принимается только если d·G == public key.

В статье расскажу:

— что такое HNP и зачем он нужен для ECDSA; — как подписи превращаются в affine nonce geometry; — почему BIP340 и MuSig2 требуют protocol bridge; — как Q-LLL используется как lattice backend, а не “магический oracle”; — зачем нужен AI sidecar и почему AI не имеет права принимать d; — как мы дошли до full-range controlled HNP recovery без nonce brute force; — почему full-system audit важнее красивого demo.

Это статья не про “сломать Bitcoin”. Это статья про инженерную дисциплину в криптографической форензике: наблюдаемость, воспроизводимость, проверяемость и честные границы заявлений.

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей, я C#-разработчик. В этой статье хочу рассказать о своём дипломном проекте очень запавшем мне в душу, который я делал на тему обработки изображений, GIS и дистанционного зондирования Земли. Даже спустя годы мне интересна данная тема и она по-прежнему остаётся очень перспективной в различных отраслях.

Идея была в том, чтобы собрать небольшое настольное приложение, которое умеет работать с реальными спутниковыми данными: Landsat 8, Sentinel-2 и AVIRIS. То есть открывать не готовую RGB-картинку, а набор спектральных каналов, собирать из них естественные и псевдоцветные изображения, считать растровые индексы, выделять эталоны прямо на снимке, классифицировать пиксели, сегментировать изображение и пробовать более исследовательские вещи вроде EMD-разложения.

В итоге получилась учебно-исследовательская программа, но с полным рабочим циклом: от чтения спутникового архива до сохранения информативного результата обработки. Ниже расскажу, зачем вообще нужны такие снимки, какие особенности есть у разных спутниковых данных, что делает приложение и какие алгоритмы оказались самыми интересными.

Всем привет!

Многие не пишут про это (или стесняются или что, не знаю). А я напишу про себя, как меня развели сегодня в максе.

Я живу поселке и веду пару чатов в телеге для всего поселка (это для понимания, как я обложался).

Диалог в максе :

Если вы за последние полгода хоть раз заходили в интернет, то наверняка натыкались на посты в духе: «За выходные навайбкодил B2B SAAS ULTRA SUPER AI APP». Как-то незаметно мы оказались в мире, где сидишь и смотришь, как ИИ-агент сам ползает по папкам на диске, запускает тесты, падает с ошибкой, ругается на свои же логи (или тебя) и молча открывает пулреквест. 

Предлагаю отмотать время немного назад и посмотреть, как мы вообще докатились до жизни такой. Под катом краткая историческая ретроспектива того, как ИИ-кодинг прошёл путь от умного T9 до мультиагентных систем, и иллюстрация того, почему главный навык синьора сегодня — это умение вовремя написать: «Я ЖЕ СКАЗАЛ, НЕ ДОПУСКАЙ ОШИБОК, ПОДУМАЙ ЕЩЁ РАЗ И СДЕЛАЙ НОРМАЛЬНО».

Прежде чем начать свой рассказ, представлюсь. Я Сергей Чекмарёв, AI Product Manager и программный автор курса по вайбкодингу в Практикуме. Специализируюсь на автоматизации процессов и создании продуктов на базе искусственного интеллекта. 

Передовые модели сейчас действительно хорошо пишут код — лучше, чем справляются с большинством других задач. Работа с агентами ощущается как взгляд из будущего: полигон для проверки того, насколько далеко можно зайти с агентными возможностями. Это заряжает, даёт результат и при этом — откровенно странно ощущается.

Я веду список советов по агентному кодингу: правила и ориентиры для тех, кто только начинает работать с Codex, Claude Code, Pi или любым другим агентом. Каждый пункт — обобщённая рекомендация, применимая к агентному программированию в целом. Хочется, чтобы уроки оставались актуальными по мере того, как улучшаются модели и инструменты.

Ниже — текущий список: 10 уроков агентного кодинга. Десять — красивое круглое число, хороший повод опубликовать.

Исследование, опубликованное в журнале Frontiers in Behavioral Neuroscience, является одним из первых контролируемых экспериментов на людях, в котором подтверждённое воздействие инфразвука сопоставляется как с психологическими самоотчётами, так и с конкретным физиологическим маркером — уровнем кортизола в слюне, гормона, который мы ассоциируем со стрессом. Результаты получились, можно сказать, тревожными.

Инфразвук — это звуковые волны с частотой ниже примерно 20 Гц, что соответствует нижней границе диапазона, улавливаемого человеческим ухом в обычных условиях. Он возникает в результате штормов, вулканической активности, тектонических толчков в недрах земной коры и, что самое важное, в результате обыденного механического «сердцебиения» городов: стареющих труб, систем отопления, вентиляции и кондиционирования, дорожного движения, промышленного оборудования. «Инфразвук повсеместно присутствует в повседневной среде, возникая вблизи вентиляционных систем, дорожного движения и промышленного оборудования», — говорит Родни Шмальц, старший автор и профессор Университета Макьюэна. В большинстве случаев мы проходим сквозь него, не замечая. Вопрос, на который команда хотела ответить, заключался в том, действительно ли попадание в зону его действия оказывает на нас какое-то воздействие, регистрируется ли эта частота где-то ниже уровня сознания, в той области, которую мы не можем легко определить.

Привет, меня зовут Николай, я 23 года в DevOps, последние пару-тройку месяцев копаюсь в архитектуре AI-агента (Hermes Agent)

В предыдущих двух статьях я разбирал, почему AI-агенты сходят с ума на длинных сессиях (сжатие контекста) и почему Chain-of-Thought это пост-хок нарратив, а не трассировка мышления. Статьи неплохо зашли, но в комментариях меня справедливо пропесочили: "нейрослоп с характерными эпитетами, очередной набор запросов к ИИ". Ну и по делу в принципе. Пишем руками, нудное это дело если честно, все равно вычитку в агента отдал в итоге.

И сегодня я расскажу про два инструмента, которые использую постоянно: Premortem и Prism. Не в теории, а на моём собственном опыте.

Prism это не моё изобретение. Это форк из Cranot/super-hermes, доработанный под мои задачи. В оригинале — пять независимых скилов структурного анализа. Premortem — вообще классика, из книги Klein «The Power of Intuition» и военной аналитики. Но я их доработал так, что это не просто "очередная методология для митапов", а работающий pipeline, который находит баги архитектуры.

Всем привет! На связи Ирина Маркова и подкаст «До нас дошло». Мы (Иннокентий Солнцев, Артем Ковальчук, Марат Сибгатулин и я) делаем небольшие подкасты про историю связи. Когда я делала цикл выпусков про историю развития телеграфа, у меня скопилось большое количество ссылок и заметок на эту тему, плюс сами сценарии выпусков содержат много информации. И вот ребятам пришла идея объединить всё в большой текст, помимо уже записанных выпусков. Ну кто я такая, чтобы им отказать?

С названием статьи долго думать не пришлось. На хабре очень много статей с названием «Краткая история телеграфа» или «История телеграфа в кратком изложении» и так далее. У меня получилось расписать основные этапы немного подробнее.

О чем будет эта статья? Она раскроет основные вехи развития телеграфа: что было до телеграфа, первые оптические системы, электрохимические системы, первые электромагнитные телеграфы и их вариации, мультиплексный телеграф Бодо и венец этого развития — телетайп.

Итак, мы начинаем!

Собрали самые интересные CVE апреля в нашу традиционную подборку. Критическими уязвимостями под RCE в прошлом месяце отметились Microsoft Azure и Bing, а также Mozilla Firefox и Thunderbird.

Месяц не обошёлся и без критических уязвимостей в продуктах от Cisco: в IMC и SSM On-Prem исправили обход аутентификации и произвольные команды с root-правами, соответственно. Критические CVE также закрыли в OpenSSL, JavaScript-движке в процессорах Samsung Exynos и продуктах от SAP. Обо всём этом и других ключевых уязвимостях апреля читайте под катом!

Продолжаем разбирать HikariCP: как выбирать размер пула, что учитывать в Kubernetes и при нескольких сервисах, почему большой maximumPoolSize не всегда помогает, какие настройки стоит пересмотреть перед продом и какие ошибки чаще всего приводят к проблемам с базой.

С типом float рано или поздно сталкивается почти любой разработчик. Сначала все выглядит просто. Есть float32, есть float64, можно хранить дробные числа, делить, умножать, считать проценты, средние значения, коэффициенты и что угодно еще. Кажется, что это просто «числа с точкой». Но именно здесь у многих начинаются странные баги.

Почему 0.1 + 0.2 != 0.3? Почему после серии вычислений число внезапно становится 9.99999999997 вместо 10? Почему сравнение двух значений с float64 иногда работает, а иногда ломает логику? Почему в деньгах float почти всегда плохая идея? И почему даже корректная формула может давать нестабильный результат? Проблема не в Go. Проблема в том, что float устроен не так, как его часто себе представляют. Это не «точное дробное число», а приближенное представление вещественных чисел в памяти компьютера.

В этой статье разберем, как устроен float в Go, где он полезен, где опасен, какие ошибки встречаются чаще всего и какие практики помогают не ловить неприятные сюрпризы в проде.

using в C# выглядит как универсальная страховка от утечек ресурсов, пока объект живёт строго внутри одного метода. Но стоит вернуть его наружу, передать в фоновую задачу, положить в коллекцию или доверить DI‑контейнеру — и привычное правило начинает работать против вас.

В статье разберём типичные сценарии, где IDisposable превращается в источник нестабильных багов: закрытые раньше времени соединения, гонки с Task.Run, утечки обработчиков и тот самый HttpClient, который лучше не создавать на каждый запрос.

В предыдущей статье (как отдавать лиды из Next.js в 1С Битрикс) я показывал outbound‑интеграцию: сайт пишет лид к себе в PostgreSQL, через after() отдаёт его в Битрикс, в строку лида подкладывает bitrix_id. Архитектура работает, пока Битрикс один.

Но в реальной жизни Битрикс редко остаётся один. Сценарии, в которых нужна полноценная миграция между инстансами, я ловил на проектах четыре раза за последний год:

С 12 лет я связал свою жизнь с гитарой. Примерно тогда же и познакомился с компьютером — самодельным клоном ZX Spectrum, которые собирал мой дядя в 80-х. Это во многом предопределило дальнейшие события и процессы, сформировавшие меня. Как и все, в юности я мечтал стать звездой, играть на гитаре, ездить на гастроли... 90-е годы, однако, внесли свои коррективы и мечта вылилась в ремесло — я стал гитарным мастером, чем занимаюсь и по сей день.

В начале мая Минпромторг решил убрать из параллельного импорта целую "пачку" брендов компьютерной электроники: Intel, Samsung, Kingston, Acer, Asus, HP и другие знакомые названия. То есть всё то, из чего сегодня в реальности собираются домашние ПК, офисные машины, серверы, ноутбуки и часть корпоративной инфраструктуры. Формально это не полный запрет на ввоз, но для рынка разница значительная: отсутствие легальных массовых поставок, серый импорт и скачок стоимости.

Самое интересное началось дальше. Минпромторг заявил, что рынок не пострадает, потому что отечественные производители якобы поставляют аналоги в полном объёме. И вот на этом месте мне стало уже не просто интересно, а даже почувствовал запах. Потому что «аналог» - очень удобное слово, если не смотреть на производительность, цену, доступность, архитектуру, драйверы, объёмы производства и реальную применимость.

В этой статье я разбираю, что у нас действительно есть: Baikal, Эльбрус, российские SSD, память, ноутбуки, серверы, роутеры и легендарную «отечественную» GT 1030. Смотрю не по пресс-релизам, а по характеристикам, ценам и здравому смыслу. А чтобы совсем не утонуть в грусти, добавил мемы.

В статье мы расскажем, как команда разработчиков Doubletapp разработала систему оценки открытых моделей для создания саммари, поделимся метриками, которые отражают полезность результата для бизнес-процессов заказчика.

Содержание

• Что мы сделали
• Как это работает
• Как это устроено технически
• Результат

Здравствуй, Хабр! Мы решили применить наш математический аппарат к фолдингу белка. Результаты предлагаем Вашему вниманию. Это не просто биоинформатика. Мы попробовали рассчитать структуру белка, исходя из уравнений нелинейной динамической среды. Результаты оказались неожиданными, AlfaFold и Blast подтвердили существование структур, которые наше уравнение считает очень быстро.

Привет, Хабр!

Я — бизнес‑аналитик Рексофт, работаю в проектах по разработке ПО уже более 5 лет, а суммарно в ИТ сфере более 15 лет.

Рискну предположить, что многие из нас хотя бы раз стеснялись или боялись заговорить с незнакомым человеком. Но после жалели об упущенной возможности.

Со мной такое было. Вот, например, мое яркое воспоминание, как я была на конференции и, подойдя к зоне отдыха, у меня было три задачи: налить себе кофе, не расплескать его и, собственно, с кем‑нибудь познакомиться. С первыми двумя я справилась, на третьей забуксовала. Я стояла и думала: «А вдруг человек не хочет разговаривать? Может быть, он занят? Может, устал? А что он вообще обо мне подумает?». В итоге я так и не подошла. 

Я задумалась: «Наверное, это не должно быть так сложно. Не должно быть столько тревоги. Должны быть какие‑то лайфхаки, чтобы начинать беседу было легче». В общем, я задалась этим вопросом, накопала информацию и теперь готова поделиться с теми, кому тема также интересна.