Система прошла приёмку, но первая реальная нагрузка разогнала p99, исчерпала пул соединений и увеличила счёт за облако.
Разбираем пять ошибок в нефункциональных требованиях и способы превратить их в измеримые ограничения ещё до выхода в прод.
За последние месяцы мы провели две онлайн-конференции про внедрение ИИ в российский бизнес. 3 апреля — «ИИ-Трансформацию», с топами из X5, MWS AI, Skyeng, mymeet.ai и Data Monsters. 29 мая — «Точку сборки», вместе с кафедрой технологического предпринимательства МФТИ: выпускники кафедры, фаундеры, практики вроде Александра Горного и команды AgentArea. Суммарно — больше двадцати спикеров и около 1500 регистраций на обе конференции.
Меня зовут Жемал Хамидун, я CPO AlpinaGPT, Head of AI Alpina Digital и автор тг-канала «Готовим ИИшницу».
Обычно с таких мероприятий уносят красивые тезисы и хайповые заголовки. Мне интереснее другое — что повторяется у разных спикеров из разных индустрий и в разных форматах. Совпадение у людей, которые друг друга не слышали, — самый честный сигнал, который вообще можно снять с конференции.
Я пересмотрел записи, свёл вопросы аудитории и результаты живых опросов на обеих конференциях. Ниже семь наблюдений, которые прозвучали у нескольких независимых спикеров сразу.
Сразу про жанр, чтобы не было обманутых ожиданий. Это не замер и не исследование. Это обзор того, что говорили практики на двух наших мероприятиях, плюс мой комментарий там, где мне есть что подтвердить или оспорить своим опытом. Записи конференций не публичные, поэтому цифры спикеров — это их цифры со сцены: методику расчёта в докладах почти никто не раскрывал, и дальше я помечаю это отдельно. Внешние исследования, наоборот, все со ссылками — их можно открыть и проверить.
Ваши скиллы возможно написаны под модель, которой уже нет
Anthropic удалила больше 80% системного промпта из Claude Code, и качество на их тестах не упало. Пересказывать статью не буду, интереснее, что из этого следует, если вы сами пишете агентов и скиллы.
1. Половина ваших правил — заплатки на провалы прошлых версий. «Не начинай с общих фраз», «не используй конструкцию X» — вы это добавляли, потому что модель так делала. Перестала делать, и правило работает вхолостую, а иногда против вас: запрет отнимает у сильной модели право решать по ситуации. Что сделать: пройти по скиллам и рядом с каждым правилом поставить дату и ошибку, из-за которой оно появилось. Где ошибку не вспомнить или ей больше полугода — кандидат на удаление.
2. Резать вслепую нельзя, а мерить нечем. У Anthropic были свои прогоны: удалили кусок промпта, прогнали набор задач, сравнили результат. Поэтому они и могли уверенно сказать «сняли 80%, качество то же». У нас так не выходит. Меняем скилл, смотрим на два поста и решаем, что стало лучше. А на третьем оказывается, что модель перестала расставлять ссылки, просто в первых двух ссылок и не было.
3. Конфликтуют не правила, а источники правил. Редстандарт, скилл канала, CLAUDE.md, бриф — четыре места, где написано про тон. Модель разгребает противоречие вместо работы. Решение не в сокращении, а в иерархии: тон и позиция живут только в скилле канала, фактура и грабли — только в CLAUDE.md, задача выпуска — только в брифе. Правило встретилось дважды — одно вхождение удаляется, а не уточняется.
4. Эталонные тексты в скиллах, скорее всего, вредят. Приложил три идеальных поста — получил четвёртый такой же по каркасу. Меняем образцы на структуру: рубрикатор, обязательные элементы, признаки плохого лида. Образец оставляем там, где нужен формат — вёрстка, разметка, шаблон ответа.
5. Архитектура скиллов важнее их содержания. Один SKILL.md на девятьсот строк грузится целиком: пишете пост в телеграм — модель попутно читает правила для лендингов. Лишнее разбавляет нужное, а трогать такой файл страшно, поэтому его проще дополнить, чем разобрать. Разложите по уровням: верхний решает, что за задача и куда идти дальше; профиль канала держит тон и рубрикатор только для себя; редкие рубрики подгружаются по надобности. Тогда правки перестают быть страшными: меняете один канал и точно знаете, что остальные не задели.
Что переносится на другие модели
Не переносится цифра. 80% — результат конкретной связки: их обвязка, их модели, их тесты на коде. Для GPT, Gemini или локальных моделей такого замера у вас нет.
Переносится наполовину принцип «меньше правил — лучше». Это функция силы модели, а не тренд индустрии: чем модель слабее, тем нужнее ей явные правила и примеры. Если вы гоняете тяжёлое на топовой, а рутину на дешёвой, один облегчённый скилл на всех не сработает. Либо два профиля инструкций, либо пишете под самую слабую в связке и теряете на сильной.
Не переносятся архитектурные приёмы. Прогрессивное раскрытие, отложенная загрузка инструментов, автопамять — это свойства обвязки, а не модели. В чужом фреймворке эквивалента может не быть, и тогда «вынесите редкое в отдельный скилл» превращается в «вынесите в файл, который никто не подгрузит».
И главное
Спор о длине промптов маскирует настоящую проблему: у нас нет способа отличить улучшение от ухудшения. Пока его нет, любое решение — резать или не резать — принимается на ощущениях. Вопрос не в том, сколько правил у вас в скиллах, а в том, знаете ли вы, какие из них хоть на что-то влияют. А это уже content ops. 😎
Компания Cursor выложила в опенсорс Mixture-of-Kittens (MoK) — "мегаядро" для обучения MoE-моделей на стойках Nvidia GB300 NVL72. Вся пересылка данных между 72 видеокартами и все вычисления MoE-слоя в нем выполняются одним гигантским GPU-ядром. По замерам самой компании, MoK работает до 2.37 раза быстрее лучших публичных решений, а в продакшене поднял сквозную скорость обучения на 41%: с 761 до 1070 токенов в секунду на видеокарту. На этом ядре Cursor уже обучает свою модель Composer на десятках тысяч GPU.
Microsoft подтвердила разработку Copilot Super App — единого приложения, которое объединит основные ИИ-сервисы компании в одном интерфейсе. Новый продукт будет запущен до конца этого года и охватит как потребительские, так и корпоративные сценарии использования.
Решение должно стать центральным хабом для всей своей ИИ-экосистемы, а не очередной версией Copilot. В приложение войдут чат-интерфейсы Copilot, инструменты для разработки на базе GitHub Copilot, система совместной работы Copilot Cowork и агентная платформа Autopilot. Ранее информация о таком проекте появлялась в виде инсайдов, однако теперь компания подтвердила ее официально.
Бренд CMF, принадлежащий компании Nothing, представил Clip Pro — свои первые беспроводные наушники в формате клипс. Они крепятся к ушной раковине и направляют звук в слуховой канал, не перекрывая его. Благодаря этому пользователь одновременно слышит музыку и звуки вокруг.
Любая гипотеза жива ровно до тех пор, пока о ней не спросят языковую модель в правильном настроении. Звучит как шутка. Но за последние недели эта шутка перестала быть шуткой трижды — и каждый раз по-разному эффектно.
1) Сначала чувак из Anthropic между таймами финала ЧМ опроверг гипотезу, которой было 87 лет — прямо в X. 2) Потом модель OpenAI закрыла проблему Эрдёша про расстояния на плоскости, 80 лет никто не мог. 3) А следом — доказательство полувековой гипотезы о двойном покрытии циклами в графах, добытое за час силами 64 параллельных субагентов. Если это совпадение, то очень организованное.
Короче, собираю всё в один текст — с разбором что вообще происходило, как выглядели твиты и доказательства, и почему у истории тревожный постскриптум - ту самую модель OpenAI, которая размотала Эрдёша, позже пришлось приостанавливать, потому что она слишком настойчиво вылезала из песочницы.
Далеко не новость, что поддержка популярного расширения прекратилась. Но кто мешает расширению Roo поддерживать самому себя. Решил это проверить и поправить заодно проблему с ripgrep. Проблем никаких почти не возникло, реализовал и починил все, что требовалось.
Починить ripgrep никаких проблем не составило.
Далее, добавил нового встроенного Агента 🎨 Image generator и настройки для подключения к sd api v1 и новый встроенный tool.
В старом tool не устроило использование только OpenRouter.
Последний раз я тут писал в 2010 году )). С тех пор многое изменилось и вся моя тогдашняя писанина теперь в чердаке. И заново ее публиковать не вижу смысла.
Если вы системный аналитик, то знакомы с ситуацией, когда приходит бизнес с очередной хотелкой. Начинаете задавать вопросы, получаете ответы, потом еще, и еще. Через несколько встреч у вас набор разных заметок, записок, писем, страниц в Confluence. Если используете современный подходи и используете Чат-бот - то и несколько чатов. А когда одновременно несколько проектов, то все это превращается в мешанину.
И вот, под девизом "Хватит это терпеть" с помощью ИИ-агента в IDE родилось приложение DocGen, или AI-ассистент системного аналитика.
Расскажу, как я сделал своего ассистента, с какими проблемами столкнулся и что получилось.
На краудфандинговой площадке Kickstarter открыли сбор средств на запуск производства 3D‑принтера Sovol M1D. Устройство оснащено двумя независимыми экструдерами и автоматической сменой печатающих головок. Всего за несколько дней удалось привлечь более 3 млн долларов.
Большие языковые модели становятся неотъемлемой частью современных информационных систем. Корпоративные помощники, RAG-приложения, AI-агенты, генерация программного кода, автоматизация документооборота – всё чаще именно LLM становятся основным интерфейсом взаимодействия пользователя с данными и сервисами компании.
Вместе с ростом популярности меняется и профиль угроз. Если ещё несколько лет назад основной задачей злоумышленника был поиск уязвимости в веб-приложении или API, то сегодня достаточно правильно сформулировать запрос к языковой модели. Причём целью может быть не получение конфиденциальной информации и даже не обход механизмов безопасности. Иногда гораздо выгоднее заставить модель выполнять заведомо ресурсоёмкую задачу, расходуя процессорное время, память и тысячи токенов.
Именно этой проблеме посвящена категория LLM10: Unbounded Consumption в рейтинге OWASP Top 10 for LLM Applications. В отличие от классических атак типа Prompt Injection или Data Leakage, здесь злоумышленник воздействует не на логику приложения, а на его вычислительные ресурсы. По сути, речь идёт об адаптации идеи Denial of Service (DoS) к эпохе генеративного искусственного интеллекта.
На первый взгляд может показаться, что защититься от подобных атак достаточно просто – например, ограничить длину пользовательского запроса или максимальный размер ответа. Однако на практике современные атаки становятся значительно изощрённее. Они используют особенности работы больших языковых моделей: рекурсивные инструкции, экспоненциальный рост контекста, моделирование множества независимых агентов, комбинаторные задачи и другие приёмы, заставляющие модель выполнять непропорционально большой объём вычислений при внешне вполне безобидном запросе.
Три месяца я строил одну и ту же контент-машину для AI/tech-канала тремя способами: вручную с ChatGPT, в n8n и на Python через Claude Code. В статье — архитектура из трёх пайплайнов, реальные тайминги из production-логов, миграция с SubMagic на собственный постпроцесс за один день и практический чек-лист, который поможет выбрать между ассистентом, визуальным конструктором и собственным ИИ-агентом.
Павел Дуров (внесён в перечень террористов и экстремистов Росфинмониторинга) сообщил, что Telegram временно удалили из App Store после манипуляции со старым сообщением. По словам основателя мессенджера, злоумышленник‑вымогатель отредактировал сообщение в публичной группе и добавил в него изменённый с помощью ИИ незаконный контент. Материал не заметили пользователи и модераторы Telegram, а также на него оперативно пожаловался сам вымогатель в Apple. Подобная схема может создать риски для других проектов с пользовательским контентом, так как Apple удалила Telegram из App Store, не связавшись с предварительно с администрацией платформы.
Всем привет, Я Артур Валиев, Не хотелось но на этот раз я все-таки попрошу гуся что-бы помог рассказать мою историю.
Три дня назад я сидел и сравнивал integrity level токена процесса с integrity level окна в фокусе, чтобы понять, почему Диспетчер задач блокирует ввод удалённого пользователя. Никто в мире, кроме меня, в этот момент не знал, что это вообще проблема. Я был там один. И мне было хорошо.
Часть 1
В управлении продуктом существуют, на мой взгляд, два полюса - функциональный и продуктовый подходы. В этом материале разберем, в чем разница подходов, как они работают и в чем их коренное отличие.
Привет, меня зовут Алексей Буренин, я работаю Product executive (CPO) и имею большой опыт перестройки компаний на продуктовый подход и опыт работы в функциональном подходе. В данном материале я буду использовать не только свой многолетний опыт, но и опыт западных коллег и маститых авторов по менеджменту. Поехали!
Продуктовый подход как панацея от всех проблем - это довольно распространенное мнение: нам надо перейти на продуктовый подход, и тогда продукт и компания начнут расти. Или другой полюс - в нашей компании очень важно мнение 100500 стейкхолдеров, функции CEO которых надо учесть, и желания клиентов - одним словом, функциональный подход. Давайте посмотрим, в чем же реальная разница этих двух подходов. Первое, что следует заметить: оба подхода имеют право на существование, оба работают при настройке достаточно эффективно и результативно.
Очень распространенное и вредное заблуждение в продуктовой отрасли, о котором часто заявляют многие руководители, - что существует единственный верный способ или фреймворк, лучшая практика и прочее в разработке первоклассных продуктов. Важно понимать, что не существует единой системы, нет абсолютно верного или абсолютно неверного подхода, все зависит от контекста компании, окружения и множества факторов. Выбор продуктового или функционального подхода либо среднего между ними - это стратегический выбор компании.
Китайская компания MiniMax опубликовала веса своей видеомодели H3, выполнив обещание, данное во время релиза несколькими днями ранее. Теперь разработчики могут скачать локальную версию модели, которая генерирует короткие видеоролики со встроенным стереозвуком по текстовым описаниям, изображениям, видеофрагментам и аудиореференсам.
Состоялся релиз консольного файлового менеджера Midnight Commander 6.0 (mc6). Проект представляет собой форк инструмента GNU Midnight Commander 4.8.33. В новом решении расширена поддержка панельных плагинов и встроен PTY‑терминал mcterm. Код проекта написан на языке C и распространяется под лицензией GPLv3+.
Игровые движки не сравнивал только ленивый, но за анализом фич и красивых пресс-релизов редко упоминаются баги, костыли и прочие особенности, превращающие разработку в кошмар. А ведь именно они могут повлиять на игру сильнее, чем люмены, наниты и прочие URP.
Эта статья - сборник проблем Unity, с которыми столкнулся лично я. Он далеко не исчерпывающий и несколько субъективен, но знай я о них заранее - возможно выбрал бы другую технологию.
Сегодня 4 августа 2026 года президент подписал
Федеральный закон № 282-ФЗ «О цифровых валютах и цифровых правах». Основные положения вступают в силу 1 сентября 2026 года. Для действующих участников рынка предусмотрен переходный период до 1 июля 2027 года: за это время криптообменникам и другим посредникам предстоит получить разрешения, войти в реестры Банка России и привести процессы в соответствие с новыми требованиями.
Дисклеймер: Это статья-проверка на прочность. Проект работает на PHP + MySQL + Polling каждые 3 секунды. Если вы кликнули по ссылке, а сервер отдаёт 502 или упорно молчит — значит, поллинг взял своё под нагрузкой Хабра, а я прямо сейчас судорожно оптимизирую запросы и чиню базу!
Привет, Хабр!
Я в одиночку разработал web‑мессенджер Conlink Messenger. Его главная фича — полный отказ от привязки к номеру телефона: только email, пароль и никакого сбора персональных данных.
Я долго откладывал публикацию в ожидании «идеального кода», но понял, что этот момент никогда не наступит. Поэтому выкатываю MVP в том виде, какой он есть — с простой архитектурой, поллингом вместо WebSocket и кучей спорных решений.
Если после этой статьи окажется, что половину backend'а стоит переписать — значит, опубликовал не зря. Приглашаю устроить проекту честный краш‑тест!
