Все потоки

Первые бытовые и любительские радиоприёмники появились задолго до повсеместной, «по городам и весям» осветительной сети, а приборы это были громоздкие, стационарные и главное дело — чрезвычайно энергорасточительные. Для питания одного несчастного усилительного каскада требовалось около 4 ватт от двух разных источников (низковольтный сильноточный накал и высоковольтный слаботочный анодный). Заметим, это 1920-е, 1930-е годы, львиной доле отечественных любителей радио, из готовых деталей были доступны, хорошо, если радиолампы, да кое-какие элементарные электротехнические материалы вроде изолированного провода. В продолжение нашей экскурсии по старинным самодельным резисторам [1], конденсаторам [2] и детекторам [3], посмотрим, как предки ухитрялись питать своё радио, восхитимся и ужаснёмся их возможностями, оснащением и энтузиазмом, полистаем ветхие радиожурналы. Речь о самодельных гальванических элементах и батареях нескольких популярных типов.

Нет, разумеется, хотят. И многие даже соглашаются. Правда потом возвращаются обратно в разработку, но соглашаются же. Так что вопрос стоит ставить ребром: «почему то, что им предлагают, вообще называется повышением».

У Максима было восемь лет опыта. В пятницу он сеньор. В понедельник он — кто? По грейду выше, но по факту джун в специальности, где у него ноль лет практики, с зарплатой и ожиданиями как от человека с восемью. И самое издевательское — ему никто не сказал, что он джун. Ему сказали «ты вырос». А что, если это не повышение, а смена профессии с билетом в один конец?

Август 2026 года выдался насыщенным с точки зрения новинок. Hot Chips 2026 и Flash Memory Summit принесли целую волну анонсов железа: от рекордных SSD до процессоров с гигабайтами кэша, а еще все, что раньше считалось памятью, теперь становится хранилищем, и наоборот. Собрали самое интересное из того, что появилось на рынке в августе, в традиционном дайджесте Selectel.

Представьте, что вам нужно построить один из самых чувствительных детекторов на Земле. Он находится глубоко под горой, защищён от космических лучей полутора километрами породы, детали для него очищают от следовых загрязнений, а рабочая температура находится всего в нескольких тысячных градуса выше абсолютного нуля.

И всё равно этого недостаточно. Вокруг слишком много радиации — не той, от которой люди ходят с дозиметром, а совершенно обычного естественного фона: следов урана и тория в материалах, продуктов их распада, космических частиц. Для человека всё это практически незаметно, но ваш прибор пытается зарегистрировать событие настолько редкое, что один случайный распад внутри защитного экрана может испортить измерение.

Поэтому физики берут свинец. Только современный свинец оказывается недостаточно хорош.

И тогда в дело идёт груз римского корабля, который затонул у берегов Сардинии больше двух тысяч лет назад. Часть его свинца в итоге оказывается не в музее, а глубоко под горой Гран‑Сассо, где из древнего металла делают радиационную защиту установки, ищущей процесс, который человечество пока вообще ни разу достоверно не наблюдало.

Самое существенное здесь в том, что это не легенда, придуманная вокруг научного проекта. Именно так всё и произошло.

В FastAPI можно объявить обработчик как async def, а можно как обычный def. Многие ставят async везде «потому что так быстрее» и спокойно вызывают внутри requests.get() или синхронный драйвер БД. Сервис при этом работает, тесты проходят, а на первой же реальной нагрузке всё встаёт колом, причём вместе с health‑check'ом.

В статье разберу, что на самом деле происходит с каждым вариантом, покажу замеры и дам короткую шпаргалку, какой вариант выбирать.

Несмотря на огромную численность населения Китая и Индии, наибольшая часть населения Земли ныне пользуется системами письма на основе латинского алфавита. Это и большая часть Европы, и обе Америки, за исключением нескольких экзотичных систем письма коренных народов, и Транссахарская Африка, и заметная часть Юго-Восточной Азии — меньше половины человечества, но не намного. Да и вторым языком Индии является английский — если приплюсовать его, то ежедневными пользователями алфавитов на латинской основе окажутся уже точно больше половины землян. История латинского алфавита начиналась более двух с половиной тысяч лет назад очень скромно, и первые его формы не слишком напоминали то, что мы знаем по чеканным классическим образцам. Однако письмо поначалу незаметного города на холмах по мере разрастания республики и империи распространилось с легионами до самых отдалённых рубежей античной Ойкумены, всё больше принимая знакомый нам облик и в процессе то теряя, то приобретая знаки. Последние из них добавились к стандартному ныне латинскому алфавиту очень поздно, когда о Римской империи уже лишь думали как о величественной древности. Попробуем разобраться, как латинское письмо появилось на свет и понемногу приняло современные формы.

Меня зовут Саша Черток, руковожу отделом безопасности контейнерных и облачных технологий в Альфа-Банке. Расскажу, как вывести организацию в облако, даже если она максимально зарегулирована.

Статья будет интересна как организациям схожим по масштабу, так и компаниям с большей свободой действий, но тем не менее, имеющим уже выстроенные процессы, в частности, процессы ИБ.

Кристофер Дафф, 40 лет, Сидней. Обвиняется во взломе судебной системы штата Новый Южный Уэльс.

Версия следствия — умышленно использовал ChatGPT для написания программы, предназначенной для загрузки большого количества документов и несанкционированного доступа к конфиденциальной информации. Полиция говорит, что дело касается почти 9000 судебных документов, и доступ Дафф к ним получил ещё в 2025. Тогда же ему предъявлили первые обвинения и провели обыск в его доме, изъяв два ноутбука, и отпустили под залог. Сейчас завертелось снова.

Вину не признает. В качестве доказательства суд хочет использовать переписку Кристофера с чатботом.

Первый такой случай в австралийском правосудии. Под катом — подробности и доводы сторон.

Недавно в BotFather у меня появилось сообщение о раннем доступе к Telegram Serverless. Telegram предлагает запускать код ботов прямо на своей инфраструктуре — без отдельного VPS, Docker, nginx и даже внешней базы данных.

Решил разобраться, что именно они сделали, как выглядит разработка и можно ли теперь действительно собрать Telegram‑бота, у которого вообще нет своего сервера.

Сразу оговорюсь: пока это early access. Есть ограничения, а привычный Python + aiogram туда просто так не перенести. Но сама идея получилась довольно интересной.

Продолжаем историческую одиссею в мир советского айти и микрокомпьютеров, служивших в него пропуском.

Считается, что в IT хорошо платят разработчикам. Это правда, но в этом году именно разработчики оказались в аутсайдерах по динамике роста зарплат. Пока маркетологи и специалисты техподдержки прибавили 9-10% за полугодие, зарплаты в разработке выросли всего на 1%.

По данным исследования Хабр Карьеры за первое полугодие 2026 года, общий рост медианной зарплаты в IT составил 4% (при инфляции 4,5-5,5% по прогнозу ЦБ). То есть в реальном выражении рынок стоит на месте или почти не двигается. Но внутри исследования — разные цифры по специализациям, языкам и городам.

В статье разберём, где в IT действительно выросли зарплаты.

Около полугода назад мы с командой взялись за оптимизацию мультиагентных систем. Нас интересовали не новые промпты и не очередной способ заставить несколько LLM обсуждать ответ по кругу. Нам хотелось работать с самой структурой системы: автоматически подбирать агентов, менять связи между ними, удалять бесполезные ветви и перестраивать граф по результатам выполнения.

Первым делом мы решили воспроизвести G-Designer. В этой работе коммуникационная топология мультиагентной системы оптимизирована с помощью графовой нейросети: агенты представлены вершинами, обмен сообщениями — рёбрами, а итоговый граф должен лучше соответствовать решаемой задаче.

С воспроизводимостью всё оказалось сложнее. Повторить весь заявленный процесс по опубликованному коду не получилось. Но постановка задачи была слишком интересной, чтобы останавливаться. Мы начали писать собственную реализацию, а средой выполнения выбрали LangGraph.

И тут эксперимент про оптимизацию графов неожиданно превратился в эксперимент про ограничения агентных фреймворков.

Часто ли вы сталкиваетесь с проблемой потери данных, неконсистентными состояниями или ошибками в Sentry о внезапно закрытых соединениях при рестарте сервисов? Если вы когда-нибудь пытались это исправить, то наверняка слышали про Graceful Shutdown.

Привет! Меня зовут Антон, я бэкенд-разработчик Python в Selectel. В этой статье поделюсь опытом внедрения Graceful Shutdown в наши сервисы и расскажу, с какими сложностями мы столкнулись.

Я уже делился статьей про изобретение мыши на голову. Я тот еще графоман. Написал целую книгу про свои изобретения. Меня не очень устраивает результат. Поэтому я говорил, что продолжаю работы над ней. Этой статьей я эти работы хочу закрыть. Вообще-то она не идеальная. Есть идеи по доработке. Доработки эти касаются в основном прошивки. На момент написания прошлой статьи. Безусловно, самым дорогим была прошивка. Теперь прошивка бесплатная. Доступно буквально каждому. Но обо всем по порядку.

Один сломанный драйвер принтера, который нельзя было починить, потому что код был чужой собственностью. И вот так родилось движение, изменившее юридическую архитектуру половины современного софта.

Это седьмая статья цикла “Код как борьба: Кратчайшая история IT”. И сразу хочу предупредить о структуре статьи, она будет чуть сложнее, чем обычно. Нам придётся держать в голове одновременно две вещи, которые нельзя смешивать в одну оценку. Техническое и юридическое наследие нашего героя - это одна история, вполне нейтральная. А личная куда более сложная.

Странно говорить о современном стеке и одновременно предлагать новым сотрудникам вручную вписывать данные паспорта в кадровую анкету. Автоматизируя процесс онбординга, мы пошли дальше стандартной OCR. На базе LLM VL-модели разработали цифровой продукт Sminex Start, который проводит процесс оформления.

Ручные трудозатраты свелись к минимуму, данные не покидают внутренний контур, новые сотрудники с первого дня понимают, что пришли в технологичную компанию. Как нам это удалось и какие преимущества в цифрах и отзывах мы уже видим — рассказываем в статье.

Жизнь Милтона Херши, создателя The Hershey Company, по праву можно считать воплощением американской мечты. Шоколатье, филантроп и новатор, несмотря на недолгое обучение в школе (4 класса), за счет упорного труда построил шоколадную империю и даже город Херши, известный также как Chocolate Town или Шоколадный Город. 

Начиная с работы ученика кондитера, пройдя через несколько неудачных попыток открыть собственное дело, этот человек запечатлел свое имя в истории. Основанная в 1894 году The Hershey Company на сегодняшний день является пятой крупнейшей кондитерской компанией в мире, а её продукция для американцев сопоставима с «Алёнкой» среди россиян — этот бренд узнаваем и любим не одним поколением сладкоежек. 

Я помогаю жене войти в backend-разработку. На её примере хорошо видно противоречие, которое появилось у начинающих программистов: AI позволяет учиться быстрее, но одного работающего кода теперь недостаточно, чтобы доказать свою квалификацию.

До backend она пробовала войти в профессию через дизайн, затем изучала frontend. Первую работу во frontend получить удалось, но закрепиться в компании не получилось. Процессы были плохо выстроены, а общение с частью коллег оказалось токсичным.

Позже я предложил попробовать C# и backend. Это мой основной стек, поэтому здесь я могу не только посоветовать материал, но и проверить решение, объяснить контекст из реальной разработки или заметить, когда нейронка ведёт не туда.

Мы поправили резюме, подготовили рассказ об опыте и сделали тестовый task tracker. В нём есть задачи и подзадачи, которые можно завершать. Проект разворачивали в Azure примерно на месяц, чтобы пройти весь путь до работающего сервиса, а затем выключили. Я помогал с частью реализации и деплоем. С метриками жена разбиралась в основном сама.

Сейчас её приглашают на интервью. Основное препятствие переместилось в техническую часть: алгоритмическая практика, структуры данных, проектирование и способность объяснить написанный код.

Что именно AI упрощает в обучении

Когда я учился программированию в университете, между вопросом и нормальным ответом могло пройти много времени. Нужно было найти подходящую книгу, сформулировать запрос для поисковика, прочитать несколько обсуждений или дождаться человека, который разберётся в теме.

А задумывались ли вы, почему вооон тот водитель, который объехал вас шашечками по соседней полосе, не прав? С 50-х годов прошлого века об этом много кто размышлял и даже кое-что посчитал. Только начиналось все не с нейросетей и не с анализа миллионов записей с GPS. 

Предлагаю посмотреть на этот вопрос со стороны истории науки. В этой статье пройдемся по тому, с чего начали в описании автомобильного потока, как догадались, что пробки возникают не только из-за аварий и когда ввели в математическую модель “личность” водителя. Пройдемся по результатам вычислений, к которым удалось прийти задолго до появления машинного обучения.

Дисклеймер. Данная статья не претендует на туториал, руководство к действию или повторение. В ней я пытаюсь ответить на давно дискутируемый вопрос: может ли вайбкодинг использоваться для нужд реального бизнеса? И кажется, ответ положительный — по крайней мере, в рамках осени 2026 года. Статья написана с согласия моего уже бывшего коллеги @smolyakov. В ней намеренно не указаны названия или торговые марки компании.

Резюме: авторы, не обладающие значительным ИТ-бэкграундом, за короткое время навайбкодили несколько реально работающих сервисов для компании, в которой трудились.