Моя лента

Я всё меньше пишу первую версию кода сам.

Раньше backend-задача чаще начиналась для меня с реализации. Сейчас я могу описать её Codex, получить diff и уже от него идти дальше: разбираться в коде, проверять поведение системы, находить недостающий контекст и отдавать задачу на следующую итерацию.

Недавно этот процесс хорошо проявился на интеграции между несколькими сервисами. Codex написал рабочий код, но end-to-end задача осталась незакрытой.

Почти три года назад, когда я начал митапы Verilog Mettup в Hacker Dojo, на них пришел Владимир Чурюкин и когда посмотрел на мою инфраструктуру Basic‑Graphics‑Music, где баш‑скрипты по имени платы строят проект, сразу сказал «А давайте перепишем все на питон». И переписал! С оговоркой что это PoC, то бишь Proof of Concept, то есть он это проверил только на 5-ти платах, а не на всех 45-ти, как мой исходный репозиторий.

А теперь посмотрим, что из этого получилось.

В последние 10 лет у меня всегда был запасной аэродром: если очередной бизнес или стартап не взлетит, всегда можно вернуться продактом в айтишку. В трек-рекорде бигтех, с руками оторвут. Так происходило несколько раз: я возвращался в наёмный труд с поджатым хвостом, синяками, ценным опытом, а иногда с кредитами, но схема работала. Два года назад я снова вышел из найма, на этот раз как взрослый, с расчётами, гипотезами и существующим кэшфлоу. Успел неплохо заработать на маленьком медиа-бизнесе, а потом обнаружил, что люто проседает уже и он. А запасной айти-аэродром уже горит синим пламенем.

Postiz можно установить на своём сервере или оплатить облако с теми же возможностями. Разбираю, как открытый код, интеграции и страницы сравнений связаны с продвижением продукта, и предлагаю эксперимент для своего SaaS.

Все знают Arduino, Raspberry Pi, ну или Flipper на худой конец. Это экосистемы вокруг аппаратных платформ. Мой светильник из прошлой статьи тоже в некоем роде аппаратная платформа. И я решил тоже сделать вокруг него экосистему.

Экосистему я назвал Lumeward.

Всем привет, меня зовут Пётр, я DevOps инженер компании Nixys. История с алертами и дежурствами для меня, как и для любого DevOps инженера, довольно противная, потому что не знаешь, что вызывает больше негатива: ложный звонок посреди ночи или критичный алерт, который почему-то не сработал.

Долгое время решением этого были Grafana OnCall, PagerDuty и другие платформы, которые предоставляли возможность установки open-source инструментов для оповещения инженеров, ведения смен и эскалации происшествий. Но в марте 2026 года состоялась полная архивация проекта Grafana OnCall OSS, а PagerDuty полностью прекратила сотрудничество с клиентами из России еще в 2022. И вот, время шло, а крепкой зарубежной opensource замены уровня Grafana так и не появлялось. Это побудило нас самостоятельно взяться за разработку локального проекта для управления алертингом, который мы бы хотели предоставить в открытый доступ.

Недавно все мы пропустили важнейшую новость: OpenAI выпустила свой первый чип с огоньком под названием Jalapeño. Его презентовали 24 июня 2026. Это значит, что OpenAI выпустила свой первый процессор для запуска больших языковых моделей!

А теперь цифры, которые делают историю интересной. Путь от старта разработки до готовности чипа занял около ДЕВЯТИ месяцев! Обычно инженеры тратят на это 3 года! Это аномально БЫСТРО!

Как перевести интерфейс на китайский и не получить «Телефон псу под хвост два ядра»? Как заставить AI-агентов считать за аналитиков? И почему одного RAG недостаточно для поддержки?

Разберёмся на Fintech Product Meetup — бесплатном митапе от ЮMoney для продактов, аналитиков и всех, кто работает с продуктом.

Когда: 16 сентября, среда, 19:00 (мск). Митап пройдёт онлайн, участие бесплатное. Регистрация и подробности — на сайте Fintech Product Meetup.

ElevenLabs выпустила Music v2.5 для генератора ElevenMusic. Новая версия стала моделью по умолчанию, при этом предыдущая Music v2 осталась доступна в интерфейсе. Модель также появилась в API.

Music v2.5 лучше справляется со сложными аранжировками, естественным звучанием инструментов и развитием композиции. Больше всего прогресс заметен в жанрах: R&B, соул, хип-хоп, рок, метал, а также оркестровой и кинематографической музыки.

Изменились и условия использования. На бесплатном тарифе теперь можно скачивать до пяти lossless-треков в день. Их разрешено использовать в коммерческих проектах, но необходимо указывать ElevenMusic в качестве источника. Права на уже созданные треки сохраняются при последующей отмене или смене тарифа.

На Pro доступно до 400 скачиваний в месяц без обязательной атрибуции, включая публикацию на стриминговых площадках. Генерация треков на основе чужих композиций и имитация существующих музыкантов ограничены правилами сервиса.

Когда весь трафик филиала сначала уходит в центральный ЦОД, привычная схема быстро начинает давать побочные эффекты: задержки растут, SSL‑инспекция становится дорогой, а попытка сделать обход через PBR приводит к асимметричным маршрутам.

Один из выходов — перенести принятие решений ближе к пользователю и строить маршрут с учётом его идентификатора и политики приложения. На конкретных конфигах посмотрим, как такую схему собрать с PoP, DNS, WireGuard и Envoy.

36 недель. Столько, по моему мнению, занимает путь от нуля до выхода на рынок ML-инженером. Не 2-3 месяца, как обещают курсы, — чуть дольше. Зато на выходе у вас будет фундамент, с которым можно пройти не только собеседования, но и испытательный срок.

В этой статье — весь маршрут по неделям: что учить, в каком порядке, сколько на это уходит времени и что можно смело отложить до первого оффера.

Как обучается классификатор CatBoost? Разберём вывод функции потерь, градиентов и гессианов, выбор сплитов и расчёт ответов листьев. Затем на небольшом датасете шаг за шагом воспроизведём вычисления в Excel и учебной реализации на Python и сравним результаты с библиотекой. Материал рассчитан на читателей, знакомых с основами градиентного бустинга.

LLM хорошо справляется с формой тренировочного плана: распределяет занятия по дням, описывает интенсивность, объясняет упражнения. Но связный текст ещё не означает связную методику. Модель сама по себе не хранит актуальный контекст спортсмена и не обеспечивает преемственность между целью сезона и завтрашней тренировкой. В 1trAIner мы решаем эту задачу через каскад горизонтов, явный контекст и ограничения поверх генерации. Ниже — устройство этого подхода, его защитные механизмы и границы.

Как выглядит смена оператора техподдержки: две трети дня уходит, чтобы прочитать обращения, понять, что там происходит, и переназначить одинаковые запросы типа «где моя заявка». В оставшееся время можно реально порешать какую-то проблему. 

Что делать, когда процесс разработки с ИИ-агентами уже устоялся, но всё ещё приходиться сидеть рядом с ними и ждать, когда они закончат очередной этап работы, чтобы запустить следующий?

У меня это выглядит так. Появилась идея новой фичи для разработки. Я запускаю /opsx:explore скил OpenSpec и обсуждаю с ИИ как будем делать эту фичу, какие нюансы и детали надо предусмотреть. Когда открытых вопросов не остаётся, перехожу к /opsx:propose, чтобы подготовить спецификации перед разработкой. Потом ревью спек с помощью команды /review-artifacts и правка найденных нестыковок. Дальше запускаю /opsx:apply-sequential для реализации в автономном режиме и чистым контекстом агента для каждой подзадачи. Потом ревью через /audit-implementation и правки после него. Архивирование изменения через /opsx:archive. И наконец-то создание PR, финальное ревью и merge.

И так раз за разом! На простых задачах моё участие сводится к запуску команд и подтверждению предложенных решений. На задачах посложнее отвечаю на вопросы наподобие какую из альтернатив выберем. Хотя этот выбор можно сделать по критериям, зафиксированным в проекте. И это уже начинает утомлять. Пришло время автоматизировать и эту рутину. Так я начал делать свою фабрику, где ИИ-агенты («гномы») трудятся в полностью автономном режиме. А к человеку обращаются только тогда, когда столкнулись с проблемой, которую не могут решить сами.

Всем привет! Я фронтендер и по вечерам делаю пет-проект Workaem, агрегатор IT-вакансий. Как-то захотелось сделать рядом с ним что-нибудь несерьезное, и за выходные получилась аркада в духе Марио, только про карьеру в IT. Назвал я ее «Путь джуна». Вместо грибов тут офферы, вместо черепах легаси, а в замках вместо дракона сидят собеседования, от тестового задания до финального.

Потом я еще пару вечеров ее доделывал, и по дороге всплыло много такого, с чем я как фронтендер раньше не сталкивался. Фиксированный шаг физики, процедурные уровни, синтез звука, античит. Про это и расскажу, а заодно про баги, которые глазами никак не ловились.

Claude я использовал активно, как и в основном проекте. Код он пишет быстро, а вот почему уровень вдруг не проходится или почему таблица рекордов врет, разбирался я сам, в основном по скриншотам и логам.

Почему замена деталей по календарю не всегда снижает число отказов? Разбираем RCM — методологию выбора обслуживания по функциям оборудования и последствиям их потери: от шести паттернов отказа до дерева решений.