Моя лента

15 сентября 2026 года состоялся восьмой мажорный релиз открытой платформы обмена файлами OpenCloud. Решение позволяет развернуть на локальном сервере систему для обмена файлами и организации совместной работы над контентом. Проект является открытой альтернативой проприетарным системам типа Microsoft SharePoint, Google Drive и Dropbox и соответствует требованиям GDPR. Версия OpenCloud 1.0 вышла в феврале 2025 года. Предыдущий мажорный релиз OpenCloud представили в мае 2026 года.

В прошлом году я купила 3D-принтер, а примерно в июле решила напечатать органайзер для мелочей. Подходящую готовую модель найти не удалось, и я открыла Blender, чтобы сделать свою. На этом всё и остановилось: я растерялась среди панелей, кнопок и настроек и отложила моделирование.

Недавно я увидела в сообществе примеры работы с Blender через Codex и GPT-6 Astra и решила попробовать снова. Для первого упражнения выбрала настольную лампу: основание, стойка, кронштейн и плафон. После моделирования я настроила материалы и свет, затем сделала пятисекундный облёт камеры.

Ранее мы провели серию тестов классического воздушного охлаждения.

Следующим закономерным этапом является проектирование и изготовление корпуса для погружения компьютера. Очевидно, что стандартный корпус с воздушным охлаждением совершенно не подходит для данной задачи, поэтому необходимо решить массу вопросов, начиная от правильного размещения всех компонентов, принципа и эффективности работы системы теплоотвода от диэлектрика и заканчивая выводом кабелей.

TL;DR: Хотел полную автоматизацию "встреча → протокол в канале Teams". Получил полуавтоматику с ручным шагом в 30 секунд. Сэкономил 20-30 минут на каждую встречу за $0.33 в месяц. Разбираю что сработало, где упёрся в ограничения Microsoft, и стоила ли игра свеч. Весь проект — от идеи до работающего flow — собран в диалоге с Claude.

16 сентября 2026 года состоялся выпуск специализированного дистрибутива Tails 7.13, ориентированного на конфиденциальность, основанного на пакетной базе Debian 13 (ядре Linux 6.12 LTS), поставляемого с рабочим столом GNOME 48 и предназначенного для анонимного выхода в сеть. Выпуск Tails 6.0 произошёл в феврале 2024 года. Версия Tails 7.0 была представлена в сентябре 2025 года.

Что-то много пеликанов на велосипеде начало появляться в ленте моего информационного пузыря в твиттер и я решил провести собственный эксперимент: GPT Astra против Qwen 3.8 и других доступных моделей.

Цель: Охватить экспериментом повседневные модели, которые можно легко проверить на качество генерации и получить сравнительную оценку их способностей.

Однажды куча родителей, политиков и прессы вдруг тотально подгорели от компьютерных игр, обозвав их самым настоящим абсолютным злом, которое превращает детей в конченных психопатов. А все из-за того, что на британские полки выкатили игру, где можно было выдернуть какую-нибудь бабулю из ее тачки, переехать ее и потом сваливать от копов под громкий музончик.

Разработчик Джейдип Модхвадия (aka KillaBoi) раскрыл информацию о критической уязвимости нулевого дня (BrokenPipe - Steam Client Service LPE Vulnerability) в клиенте Steam в Windows, использование которой позволяет любому обычному пользователю незаметно повысить права в системе до полных привилегий SYSTEM.

15 сентября 2026 года состоялся выпуск инструмента диагностики и бенчмаркинга AIDA64 8.40 от венгерской компании FinalWire. Версия AIDA64 7.60 с прекращением поддержки Windows 95, 98 и Me вышла в феврале 2025 года. Сборку AIDA64 8.00 выпустили в сентябре 2025 года. Предыдущая стабильная версия проекта вышла в июле 2026 года.

ысль о заработке с помощью ИИ не даёт мне покоя уже три года. Когда слово “агентные” можно было услышать только в интервью Сергея Брина, а опенсорсные модели годились только для adult-ботов, я создал своего первого агента с помощью nerve-cli. Это утилита, которая запускает запросы модели в цикле с доступом к утилитам и промптом-целью. Агент сам писал скрэпер новостей, проводил анализ настроений и выдавал рекомендации по инвестициям. По сути, это был прототип News Sentiment Trading.

Эта система выдавала конечный результат 1 раз из 10, и лишь один из 10 конечных результатов я брал в работу.

Но в 2025-м году с рынком что-то случилось. Новостной анализ перестал приносить желаемый результат. Вооруженный нейросетями (Claude, DeepSeek, Qwen, и бесплатные от Opencode) я принялся искать рабочий подход.

Продолжение «Манифеста созидателя», «Лицензии на агентство» и «На трёх слонах». #profgames

Вы не встречались с ситуацией, когда ваш клиент говорит «я засунул ваш отчёт в гопоту...» или «у меня бухгалтер навайбил...»? Нет? Значит, вы не общаетесь с клиентами.

Буду первым, кто не просто перепостит новость про обновление Cloudflare, а ещё и по существу прокомментирует, почему тема разделения ботов на поисковых и обучающих так важна для владельцев сайтов. Что показательно, тема ещё и совсем не новая: эти разговоры я слышал ещё года полтора назад — тогда все обсуждали формат llms.txt, который, к слову, так толком и не взлетел. Но ключевая идея была очевидна уже тогда: желающих закрыть свой сайт от обучающих ботов в разы больше чем желающих закрыть сайт от поисковых ботов — 17% против менее чем 1% (оценка самого Cloudflare, 2025).

Стартап Deveillance представил Kalypta — приложение, которое мешает нейросетям расшифровывать речь во время созвонов. Программа работает локально и в реальном времени изменяет исходящий аудиопоток так, чтобы собеседник продолжал понимать пользователя, но системы распознавания речи получали искажённую расшифровку.

Artec представила Neo — беспроводной 3D‑сканер для контроля качества и реверс‑инжиниринга. Одна из особенностей устройства заключается в гибридном режиме, в котором оператору не нужно покрывать всю деталь маркерами для позиционирования сканера.

Samsung готовит интеграцию фирменного приложения «Галерея» с Google Photos. Информацию об этом нашли в обновлении внутреннего сервиса Gallery Cloud Sync. Интеграция заменит собой уже существующую синхронизацию с Microsoft OneDrive.

Размышление по мотивам проекта. Архитектура – router + pipelines (AWS, Claude).

Рассмотрим сравнительно простой пример, знакомый почти всем, кто делал LLM-агента для запросов к данным на естественном языке – будь то text2sql, аналитический ассистент или чат-бот над базой. Обычно агенту поручают решать всё самому – и определять тип запроса, и формировать его, и выбирать форму результата и решать, нужно ли предупредить об отклонении. Именно в этом суть агента и именно для этого пишется системный промпт.

На десятке тестовых вопросов система работает без нареканий. Но позже появляются проблемы, когда вопросы начинают приходить в разных формулировках. Например, один и тот же вопрос, заданный другими словами, вдруг обрабатывается иначе – модель по-другому интерпретировала фразу и одинаковые по структуре результаты приняли разную форму (строка, таблица, график) без объяснения причины. Или при одной той же формулировке вопроса отклонение то получает пояснение, то приходит пустым.

Первое, что обычно меняют в таких случаях – добавляют в промпт ещё одно правило. Несколько раз это действительно помогает. Потом новое правило начинает противоречить старым, и промпт превращается в набор заплаток под конкретные ситуации. Нестабильность никуда не уходит, она просто прячется теперь в том, в каком порядке моделью применяются противоречащие друг другу инструкции.

Именно здесь кроется и проблема, и ее решение. Проблема в том, что в описанном сценарии работы никто явно не решал, что в системе делает код, а что модель. Это сложилось само, по ходу генерации промпта. Спросите, почему модель выбирает форму результата запроса, а не разработчик пишет десять строк обычного кода, – и внятного ответа, как правило, не найдётся. Отсюда и решение: граница между тем, что делает код, и тем, что делает модель, – это не деталь реализации, а отдельный архитектурный объект. Если такое решение не принять явно, оно всё равно будет принято по умолчанию, и чаще всего не в пользу устойчивости системы.

Бестселлер «Легко не будет» (в оригинале The Hard Thing About Hard Things). Автор книги, Бен Хоровиц - один из самых уважаемых предпринимателей Кремниевой долины, сооснователь венчурного фонда Andreessen Horowitz и бывший генеральный директор Opsware.

11 недель назад я начал делать социальную сеть, в которой гражданство зависело только от имени.

Если тебя зовут Егор, Георгий или одной из форм имени, происходящего от Georgios, то это место для тебя, 100%! Остальные становятся Наблюдателями: могут читать, реагировать, писать в личку, жить в своих районах — что-то вроде ВНЖ.

На этом месте проект вполне мог закончиться хорошей шуткой, которой и являлся ИЗНАЧАЛЬНО. Но пользователи начали спрашивать, кто здесь главный.

Так в Егороде появился мэр. Потом люди спросили, кто выбирает мэра. Появились выборы.

Затем — партии, депутаты, кабинет, указы, вето и импичмент, а социальная сеть начала подозрительно напоминать государство, состоящее преимущественно из Node.js, SQLite и людей по имени Егор.

Сейчас в проекте около 11,9 тысячи регистраций, обычный DAU — примерно 30–35 человек, кодовая база выросла примерно до 210 тысяч строк, 176 таблиц и 2625 тестов.

И именно небольшой ежедневный онлайн в итоге сильнее всего повлиял на архитектуру, потому что город на 30 человек может позволить себе довольно простую инфраструктуру.

Но он не может позволить себе переставать существовать, когда эти 30 человек уходят спать.

Исследователи и разработчики LLM всё чаще говорят о том, что агенты на основе LLM проявляют опасные, непредсказуемые свойства, в потенциале угрожающие не только работоспособности интернет площадок, но и человечеству в целом.

Предлагается остановить развитие моделей до разработки и внедрения политик и инструментов, гарантирующих безопасное поведение агентов.

Я полагаю, что какой-то эффект это даст, но в целом, этот труд не принесёт ожидаемого результата. 

В этой статье я рассматриваю муравейники, людей и LLM в попытке показать, когда агент перестает быть просто агентом. Свойства, которые разработчики пытаются гарантировать на уровне агента, возникают на уровне системы агент+среда, где агент не определяет движение системы в целом.