Все потоки

Это история про открытый креативный промпт к LLM, оставленный без присмотра. Через месяц он превратил пятничную рубрику нашего блога в гимнастику парафразов одного и того же тезиса. Поймал я это не на первой пятнице и даже не на второй: каждая отдельная статья сама по себе выглядела нормально. На четвёртой стало очевидно.

Расскажу, какие четыре вещи я попробовал, прежде чем признать, что промпт-инжинирингом эту штуку не лечат. По дороге всплыло, что часть проблемы сидела не в промпте, а в нашей собственной конфигурации Gemini, на которую я не сразу обратил внимание (точнее - вообще не видел). И как в итоге мы перевели генератор тем с открытого «придумай вопрос» на заранее детерминированную ротацию из курируемого пула. Без файнтюна, без RAG, без переезда на другую модель.

Мы живём в эпоху, когда алгоритмы предсказывают, что мы купим, с кем подружимся и даже за кого проголосуем. Но стоит заговорить о том, что общество в принципе может быть описано математически, как включается внутренний предохранитель: "Люди - не формулы", "Душу не просчитаешь", "Социальное сложнее естественнонаучного и математического описания". Этот рефлекс понятен. Нас учили, что гуманитарное и точное знание разделены непроходимой границей. Но что, если эта граница - не онтологическая, а методологическая? Что если общество не "нематематично", а просто требует другого масштаба наблюдения?

Я не предлагаю свести человека к переменной. Но предлагаю взглянуть на социальную реальность так, как физик смотрит на газ, то есть не разбирать каждую молекулу, а видеть поле, давление, температуру. Оказывается, при таком взгляде из хаоса индивидуальных решений проступают устойчивые паттерны и они описываются уравнениями и с точностью, достаточной для того, чтобы моделировать распространение эпидемий, оптимизировать транспортные потоки и предсказывать финансовые пузыри.

Привет! Я Катя, бизнес-аналитик из Cloud.ru, и в кои-то веки я пишу непосредственно о своей работе, то есть про исследования в индустрии, а не о когнитивной психологии. Хотя другие мои статьи, например о том, как мозг реагирует на фишинг и про когнитивные искажения у LLM, рекомендую почитать всем! 

Недавно на большой конференции про облака мои коллеги представили наше новое исследование — «Гибрид здорового человека» — о том, почему бизнес с облачными провайдерами друг друга не понимают, и как строить гибридные облака нормально, а не изобретать костыль и потом страдать от высоких затрат на поддержание и общей неудобности получившейся системы. 

Здесь пересказывать результаты я не буду или почти не буду, а расскажу про сам процесс исследования: почему мы вообще решили его провести, какие этапы были в работе, как адаптировались под сложных респондентов — и в середине ресерча поняли, что все это время нас, возможно, неправильно понимали! — и как в подготовке к интервью нам помогал ИИ. Просьба пристегнуться, этот самолет лонгрида идет на взлет.

Привет, я Максим Королев из Петрович-Теха, цифрового партнера сети строительных магазинов «Петрович». Компания специализируется на продаже стройматериалов, комплектации крупных объектов и комплексном обслуживании, включая доставку и подъем на этаж. В первой статье рассказывал, как мы сделали семейство Telegram-ботов для ITSM, во второй — как вынесли бизнес-логику «Дежурного» в CORE и подключили MAX.

Сегодня про совсем другой бот и другую задачу. Не про инциденты и дежурных, а про мобильные бригады подъёма товаров заказчику и то, как сделать их работу ещё удобнее и прозрачнее без дорогого мобильного приложения. 

Как переезд в деревню, рефакторинг жизни и парное программирование с DeepSeek привели к созданию демо на Swoole, NATS и Go. Без купюр и без пони.

Это старая запись с моего личного сайта, который будет удален в ближайшее время. За 15 лет он набрал 63К+ просмотров. Хочу его перенести сюда, чтобы он дальше набирал свои просмотры.

Практическое пособие по устройству production‑ready агента.

Поскольку последнее время я плотно занимаюсь разработкой ии‑агента, и, по прогнозам директора, должен скоро все сдать (лол), то я решил описать в первую очередь для себя кое‑какие моменты, которые стоит учесть при разработке агентской системы в 2026 году. Я планирую серию статей на основании своего опыта. Не судите строго, на платных курсах расскажут гораздо лучше. Накидать в комменты приветствуется. Перевод терминологии вольный.

Сейчас мне кажется, что весь софт, который последнее время делается — это один сплошной ии‑агент, который потенциально должен уметь всё на свете. При этом пользователи в 2026 году не готовы ни к какой другой форме отношений с приложениями, кроме как промптинг. Если во время презентации продукта они видят больше одной кнопки «отправить промпт», то сразу заявляют, что им сложно, а у тебя появляется чувство, словно ты им должен заплатить за то, чтобы они осилили твой софт. Ну ладно, мобильные телефоны в итоге ведь превратились в прямоугольники с экранами. Может, и у софта есть «финальная форма» в виде ии‑агента с интерфейсом. 

Если почитать комментарии на хабре по тематике языковых моделей, то наблюдалась совсем недавно тенденция от резкого перехода «языковая модель только для справки» до «используем агентов». В первом случае помощь от языковых моделей минимальна. Во втором случае есть вопросы с доступностью подписок из России и/или большим расходом токенов. Надо конечно понимать что агент — это нечто большее чем просто языковая модель + обвязка, так как языковые модели специально дообучают агентным возможностям. То есть используя алгоритмическое составление контекста можно применять сравнительно бюджетные языковые модели, которые уже умеют писать код, но недостаточно хороши в агентных возможностях.

Предыстория тут.

Возвращение началось с осознания, что мир IT уже не тот, каким я его помню. Хотя бы потому что работодатель понял, что программист не равно администратор сети и/или СУБД, тем более не просто «компьютерщик» на все руки.

Маркетинг умирает. Не тот, где вы погружены в отчеты по ROMI и не отрываясь от CRM-системы, спорите с дизайнером о выборе шрифта в баннере, а тот, где ваши денежки горят синим пламенем в топках рекламных кабинетов, как в баке Хаммера, загруженного булыжными камнями, чтобы хоть как-то заглушить боль от того, что даже ваша мама не помнит, как вас зовут... Единственный актив, который работает на вас, пока вы спите, едите или смотрите, как тает бюджет на таргет — это набор букв и звуков, из которых состоит имя вашего бизнеса. Всё остальное чаще всего — бессмысленная суета и работа на собственных подрядчиков.

«Suricata IPS NFQueue with nDPI» — это значит, что программа suricata работает в режиме IPS с движком NFQueue и поддержкой nDPI.

Традиционные фаерволы могут блокировать нежелательный трафик по IP адресам и портам, но они не способны анализировать содержимое пакетов и обнаруживать сложные атаки, которые маскируются под легитимный трафик. Suricata сильно дополняет возможности классического фаервола — она позволяет блокировать данные на более высоком уровне — на уровне приложений.

Данная информация предназначена для тех, кто хотел бы получить опыт работы с suricata и попробовать ее возможности на практике. Приведенная конфигурация будет рассчитана на минимальное потребление ресурсов. Установка и настройка будут выполняться на ОС Debian 13 с nftables для текущей стабильной версии suricata 8.0.4.

Часть III содержит: 7. Подготовка к запуску и запуск suricata.

Прошло уже несколько месяцев с момента анонса Seedance 2.0. Несмотря на большой ажиотаж вокруг этой модели, ее публичный релиз состоялся позже, чем ожидалось.

Причина стала ясна довольно быстро. Seedance 2.0 привлек внимание благодаря своей исключительной способности генерировать реалистичных людей, узнаваемых персонажей и сцены, которые выглядели настолько похожими на настоящие кинокадры, что это вызвало даже некоторое беспокойство.

Seedance 2.0 — это унифицированная мультимодальная система для генерации аудио и видео с входными данными в виде текста, изображений, аудио и видео.

Модель стала попадать в заголовки мировых СМИ не просто потому, что результаты были качественными и «кинематографичными». Они были настолько реалистичными, что у людей возникало чувство беспокойства. Именно по этой причине широко распространились ролики с лицами Уилла Смита, Тома Круза и Киану Ривза.

Поиск решений, управляемый данными предполагает постоянное взаимодействие с пользователем. База знаний должна позволять одновременно обслуживать несколько клиентских мест. В статье рассматриваются принципиальные вопросы различных вариантов организации взаимодействия пользователей с экспертной системой (локально, в локальной сети, через интернет).

В статье не рассматриваются вопросы технической реализации типа: REST/SPA‑подход или long polling / WebSocket / server‑side session / event sourcing.

Cursor — AI-powered IDE на базе VS Code, которая обрабатывает миллионы строк кода разработчиков через свои серверы. Когда я задумался о безопасности этого продукта, возник вопрос: насколько надёжна серверная модель авторизации, которая стоит между бесплатным пользователем и Claude 4 Opus?

Однажды разработчики NEXT.JS решили сделать сервис для хостинга и получился Vercel. Они смогли предложить рынку облачную архитектуру, определяемую фреймворком, что дало великолепный пользовательский опыт.

Но в ряде случаев нужны аналоги Vercel. Особенно в России, где сайты на Vercel недоступны для многих пользователей с мобильного интернета из-за региональных ограничений. Да и не у всех есть возможность оплачивать платные тарифы долларовой картой.

Чтобы лучше представить альтернативы Vercel и их сильные и слабые стороны, я рассмотрю архитектуру самого сервиса и его конкурентов.

В этой статье обсуждается не методика преподавания данной задачи в средней школе, а сама задача.

В частности, мы собираемся обосновать следующий тезис: предположение, подчёркнутое красным, избыточно — задача прекрасно решается и без него.

Отметим также (см. конец статьи), что исследование закона движения катушки может оказаться интересной задачей теории обыкновенных дифференциальных уравнений.

В новом дайджесте уход Тима Кука и ненависть к Gboard, диск выбора месяца в стиле Airbnb и анимация зачеркивания текста в SwiftUI, основы разработки приложений для iOS, приватность в обычной клавиатуре, Kotlin-агент широкого профиля KMP, атаки мобильных приложений глазами хакера, рост релизов в App Store и Google Play и многое другое. Заходите!

В настоящее время нейросети в целом ряде областей гуманитарного знания обладают обширным интеллектом, хотя и на уровне персонажа романа «Мастер и Маргарита» Берлиоза. Но буквально через несколько лет способности ИИ могут приблизиться к способу мышления, продемонстрированного другим персонажем романа – Воландом, а затем и реального писателя – Федора Михайловича Достоевского.

Все началось с того, что мне поставили задачу: «У менеджеров есть большой телевизор. Сделай так чтобы у них там крутились красивые циферки и графики с результатами продаж».

Короткий апдейт. Первая статья была про спеку и архитектуру до первой строчки кода — вот что произошло дальше.

В первой статье я пообещал: следующий пост — когда появится работающий код, вебхук ответит «Привет», событие запишется в базу. Обещание выполнено.