Моя лента
Я устала листать вакансии в телеге и собрала себе агрегатор. Бесплатный, на GitHub Pages и без API нейросетей

Если вы ищите работу и у вас много телеграм-каналов с вакансиями, слова апи, python, гитхаб вам знакомы, то вам будет полезно. Мой кейс: когда я искала работу то смотрела по 50+ постов в день в десятках каналов в телеге, из них подходящих вакансий было штук 10, одна и та же вакансия висит в четырёх каналах, половина постов это курсы и "ищу работу", фильтров никаких. Платить за агрегатор мне не хотелось.
Собрала свой сервис, который вы можете адаптировать под любую роль: скрипт читает папку каналов в Telegram, отсеивает не-вакансии, вытаскивает компанию, грейд, город и зарплату, склеивает дубли и раз в день выкладывает одну страницу с фильтрами на GitHub Pages. Стоимость - ноль, ключи нужны только от Telegram.
Как systemd превратил обычный скрипт перезапуска в бесконечный дедлок — почему мониторинг не заметил собственную смерть

Как systemd превратил обычный скрипт перезапуска в бесконечный дедлок — почему мониторинг не заметил собственную смерть
Конструкция, о которой пойдёт речь, есть почти в каждой инфраструктуре: скрипт генерирует конфиг сервиса и перезапускает сервис, если конфиг изменился. Четыре строки логики, юнит на десять строк, работает годами.
У меня эта конструкция выключила сбор данных на всех четырёх хостах, где она установлена. На двух — вечным дедлоком между двумя юнитами, который невозможно переждать, потому что таймаут там отключён по умолчанию. На третьем — командой, которая молча ничего не делает именно тогда, когда нужна. И ни на одном из хостов никто не заметил этого две-три недели, потому что мониторинг следил за инфраструктурой, но не за собой.
Дальше — разбор механики со ссылками на документацию, схема «до/после», набор команд, которыми такую поломку можно найти у себя, и выводы, часть из которых оказалась неожиданной для меня самого.
Замедлить AI: разбираем шумиху в твитах и мемах

Последнюю неделю моя лента в Твиттере выглядит примерно так: AI может выйти из-под контроля, нужно срочно замедляться; нет, замедляться нельзя из-за Китая; нет, пусть компании сами замедляются; нет, это должен контролировать государственный регулятор.
А где-то между всем этим Сэм Альтман публично соглашается с Дарио Амодеи, что нужно утихомирить развитие ИИ, Илон Маск отвечает буквально "Dario is right", Трамп объясняет, что AI нужен не новый регулятор, а хороший президент, Цукерберг говорит, что компании и сами как-нибудь разберутся.
В общем, вовсю разгорается новая волна всеобщей паники и срачей дебатов.
В OpenIDE появилась поддержка C/C++ благодаря независимому разработчику

В маркетплейсе OpenIDE появился плагин C/C++ Support, для работы с C и C++. Его написал независимый разработчик из сообщества. Поддержку C++ пользователи просили давно, и автор решил не ждать, а взяться за неё самостоятельно.
Как мы измеряли рекламные обещания регулярками и почему первая выгрузка соврала вдвое

Нам понадобились свои данные о том, как устроены страницы, продающие франшизы. Не мнение, не подборка скриншотов, а числа, которые можно пересчитать через полгода и сравнить. Готовых датасетов по этой нише нет, поэтому мы написали скрипт: он забирает шестнадцать страниц, ищет на них набор признаков и складывает результат в JSON.
Первая выгрузка выглядела убедительно. Потом мы открыли страницы глазами и обнаружили, что по одному признаку скрипт ошибся больше чем вдвое. Эта статья про то, где именно регулярное выражение находит слово, но не находит смысл, и что с этим делать, если полностью уйти от регулярок нельзя.
Исследователи связали майскую атаку на RubyGems с агентами OpenAI

11 сентября исследователи Nightingale Collective опубликовали разбор RubyHack и связали майскую кампанию в RubyGems с внутренними агентами OpenAI. По их версии, скрипты внутри пакетов запускали код в инфраструктуре RubyDoc, собирали открытые данные с сайтов британских муниципалитетов и публиковали результаты обратно в реестр. В нескольких образцах исследователи также обнаружили попытки получить чужие API-ключи RubyGems.
Команда RubyGems не смогла независимо установить, кем именно были созданы пакеты, и не нашла доказательств успешного получения чужих ключей. Во время майской кампании она отозвала вредоносные пакеты и на четыре дня остановила регистрацию новых пользователей.
Одной из точек входа стала обычная сборка документации. В пакет добавляли .yardopts – файл параметров генератора YARD – с указанием загрузить Ruby-скрипт. Когда для пакета запрашивали документацию на RubyDoc, сборщик обрабатывал этот файл и запускал вложенный код. Такое поведение соответствует механике самого YARD: параметр --load загружает указанный Ruby-файл перед выполнением команды.
Запущенный скрипт обращался к муниципальным сайтам, сохранял ответы, собирал из них новый .gem-архив и отправлял его в RubyGems со встроенным ключом. В результате реестр использовался как канал передачи и хранения собранных данных. Установка такого пакета множеством разработчиков для работы этой схемы не требовалась: достаточно было исполнения кода в сервисе сборки документации.
Отдельные пакеты обращались к старому endpoint выдачи API-ключей. В нём действовала ошибка кэширования: при определённых условиях CDN мог сохранить ответ с legacy-ключом и до часа отдавать его следующим запросам на том же узле. RubyGems исправил проблему 9 июля, очистил кэш, отозвал legacy-ключи и затем отключил старый endpoint.
Баг в SQLite скрывался 16 лет: как Tailscale потратила полгода на его поиски

За полгода Tailscale 19 раз столкнулась с повреждением баз SQLite, но воспроизвести сбой не удавалось: между инцидентами проходили то часы, то недели. Инженеры собирали диагностику прямо в продакшене, проверяли одну гипотезу за другой и в итоге нашли редкую гонку между записью и созданием контрольной точки — баг, который скрывался в SQLite минимум 16 лет.
Ключ к безопасной идентификации: дайджест недели сканеров с технологиями Smart Engines

При работе с документами бизнесу необходимо решение, которое, с одной стороны, эффективно выявляет попытки мошенничества с использованием поддельных документов, а с другой — не замедляет обслуживание добросовестных клиентов. Сегодня наши технологии позволяют решать обе задачи одновременно.
Совместно с ГК «Интек» Smart Engines разработала линейку российских программно-аппаратных комплексов для автоматического ввода данных и проверки подлинности документов.
За Неделю сканеров мы рассказали и показывали, как сканеры Smart Engines помогают выявлять подделки, встраиваются в полностью автоматизированные процессы и применяются в банках, аэропортах, государственных учреждениях, системах контроля доступа и роботизированных комплексах.
Собрали главное за Неделю сканеров в одном дайджесте👇
Astra Migration: как организован управляемый переход с Windows на Astra Linux

Привет, Хабр! Миграция большого числа рабочих станций с Windows на Astra Linux — это не запуск установщика и не вечерняя переустановка ОС на одном компьютере. Это проект, в котором нужно провести инвентаризацию парка, проверить совместимость, согласовать сроки, сохранить данные, настроить доменную интеграцию, проконтролировать результат и разобрать ошибки. Вручную это потребует значительных ресурсов ИТ-служб.
Astra Migration — клиент-серверное решение, которое берёт эту работу на себя. Оно состоит из серверной части с веб-порталом, агента для Windows и компонентов для установки и первичной настройки целевой ОС. В статье хочу рассказать из каких частей состоит Astra Migration, как выглядит путь от установки серверной части до первой загрузки Astra Linux, что такое сценарии и волны миграции, зачем нужны блокеры и какие дополнительные детали раскрываются в решении.

Как современный S3 защищает, сжимает и реплицирует данные
Simple Storage Service долго использовали довольно прямолинейно: хранили в нем бэкапы, архивы и данные для Data Lake, обращаясь к ним через единый API. Но чем важнее становились данные в объектном хранилище, тем больше требований стало предъявляться к самому S3.
1️⃣ Простого копирования уже недостаточно. Если объект удалили или зашифровали, версионирование позволяет вернуться к предыдущей версии, а Object Lock дает возможность заранее запретить изменение и удаление данных на заданный срок. Даже для администратора.
2️⃣ Параллельно оптимизируется и физическое хранение — сжатие уменьшает объем отдельных объектов, а дедупликация не дает повторно записывать одинаковые данные. Это может сократить занимаемое место примерно на 20%.
3️⃣ Следующий уровень — отказоустойчивость. Записи можно синхронно распределять между дисками, серверами и удаленными ЦОДами. А чтобы такой кластер оставался согласованным при сбоях, используются Raft, etcd.
Быстрое и надежное S3-совместимое объектное хранилище с высокой степенью защиты данных есть у VK Cloud.
Про место S3 в современной корпоративной архитектуре читайте на Хабре VK Tech.
📬 Мы в МАХ
Сигнал из космоса. Как работает спутниковый интернет в России

В России до сих пор остаются огромные территории без устойчивого доступа в интернет. Мобильный, а тем более, проводной интернет доступен не везде, несмотря на то, что технологии шагнули далеко вперед. Ситуация в ряде случаев усугубляется вынужденным отключением мобильной связи.
Единственный выход для бизнеса и людей в такой ситуации — подключение к сети через спутник.
PaaS‑сервисы для разработчиков ПО: движение навстречу друг‑другу

Облачные PaaS-сервисы позволяют использовать платформенные компоненты для построения инфраструктуры и избежать при этом лишних затрат, предоставляя сервисы в том объеме и той конфигурации, что необходимы клиенту. Одна из категорий клиентов PaaS-сервисов — разработчики ПО, и в этой статье предлагаю поговорить о том, чем использование платформенных сервисов ценно именно для разработчиков, обсудить принципы разработки Cloud-native приложений (методику 12 факторов), а также я расскажу о том, что мы в Cloud X делаем для повышения эффективности процессов создания ПО.
Ближайшие события
Тревога есть, а денег и времени — нет: наш ТОП-5 бюджетных нейросетей для психологической самопомощи

Вы: пытаетесь заснуть. Мозг: давай вспомним неприятный разговор с начальником.
И ещё раз. И ещё. Ну и ещё чуть‑чуть.
А потом на часах 2:13, а вы уже пятый раз открываете холодильник в поисках вкусненького. И спать перехотелось. А завтра вставать в 7:20.
Если такое повторяется часто, привет бессонница и другие хронические подарки. Как себе помочь? Друзей и близких бесконечно своими проблемами грузить не будешь; понятное дело — нужна помощь психолога. Но кого выбрать? И где взять деньги? А может, сначала попробовать с ИИ?
Собственно: почему бы и нет?
FastWave: как мы сделали самую лёгкую диффузионную модель для BWE

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Кузнецов, я студент мастерской по сервисам и платформам ИИ Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK. Хочу поделиться историей и техническими подробностями нашего проекта FastWave, который был реализован под руководством Максима Каледина, доцента ФКН НИУ ВШЭ, и Александра Тараканова, исследователя AI VK и доцента ФКН НИУ ВШЭ. Мы разработали лёгкую диффузионную модель для восстановления высокочастотных деталей звука (BWE, Bandwidth Extension). Она повышает частоту дискретизации любого аудио до студийных 48 кГц, весит всего 1,3M параметров и быстро работает.
BotHub выпустил полноценное приложение для ПК

BotHub — платформа для работы с сотнями ИИ-моделей. В одном интерфейсе доступны ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, генераторы изображений, видео и другие модели. Для использования не нужно оформлять отдельную подписку на каждый сервис: BotHub работает с оплатой по фактическому использованию. Также сервис позволяет пользоваться доступными моделями без VPN.
Теперь BotHub можно установить как полноценное десктопное приложение для Windows, macOS и Linux. Это отдельный клиент на Electron, который запускается как обычная программа и находится под рукой независимо от открытых сайтов.
Главное преимущество такого формата — удобство при постоянной работе с ИИ. Не нужно держать ещё одну вкладку среди десятков других: BotHub открывается отдельным окном, а доступ ко всем моделям и чатам остаётся в одном месте.
Есть и ещё одна полезная функция — защита от записи экрана. При демонстрации экрана содержимое приложения скрывается, поэтому переписку с нейросетью не увидят участники созвона или зрители трансляции. Эта возможность доступна именно в десктопной версии.
Платформа превращается в отдельное рабочее пространство для ИИ. Потестить можно здесь, читателям Хабра, кстати, дают 300 бесплатных капсов.
Ваш сервер Zimbra под угрозой

Недавно наша команда PT ESC IR столкнулась с новой атакой ransomware-группировок на почтовые серверы Zimbra с использованием уязвимости CVE-2026-73570 и шифровальщика TargetZimbra. По информации из открытых источников аналогичные атаки массово фиксируются на серверах Zimbra с середины августа.
Важно! Если вы используете неактуальную версию ПО Zimbra и не обнаружили на своем почтовом сервере приведенных в статье индикаторов компрометации конкретной кампании шифровальщика TargetZimbra, то это не значит, что ваш сервер гарантированно не скомпрометирован. Уязвимость CVE-2026-73570 может использоваться другими злоумышленниками, например, для установки майнеров, а также APT-группировками, нацеленными на компрометацию инфраструктуры всей организации.
Как дифракционная оптика и нейронные сети позволяют снимать гиперспектральные изображения за одно экспонирование

Привет! Хабр. Мы — группа исследователей из AIRI, Самарского университета и МФТИ, занимаемся вопросами точной цветовой репродукции и прикладной гиперспектральной съемкой. Не так давно мы придумали, как из обычной RGB‑камеры сделать гиперспектральную, заменив объектив пластинкой с набором гармонических линз.
Гиперспектральная камера видит не три числа на пиксель, а тридцать одно, и по этому спектру можно, к примеру, отличить настоящий лист от пластикового, спелый плод от неспелого, один пигмент от другого. Проблема в том, что такие камеры стоят миллионы рублей и снимают один кадр минуту. Мы же сделали модуль, который встаёт на место объектива стандартной камеры и превращает её в гиперспектральную — и всё это за одну экспозицию и последующую обработку снимка нейросетью.
Мы недавно вернулись из Бремена, где представили нашу статью Diffract and Conquer: Hyperspectral Imaging from Any RGB Camera via Optical Encoding and Learning на IJCAI 2026. Здесь рассказываем о результате чуть более популярно и кратко.
Человек, который подарил нам Escape — история Роберта Бемера и его борьбы за единые стандарты

Каждый раз, когда вы нажимаете клавишу Escape, вводите обратный слэш или просто набираете текст на любом современном устройстве, где-то на небесах улыбается Боб Бемер. Ведь именно он участвовал в создании ранних языков программирования и произвел немалый вклад в разработку общего стандарта кодирования, связавшего разные вычислительные машины. Его называли «отцом ASCII», но это лишь небольшая часть его работы в попытках стандартизировать целую индустрию.
Подход Бемера строился на строгой математической точности и системности. Именно он еще в 1958 году впервые столкнулся с техническими предпосылками набившей оскомину «проблемы 2000 года» и впоследствии стал первым, кто открыто забил тревогу в прессе.
История Роберта Бемера превосходно иллюстрирует, как всего один человек может задать вектор развития технологий на десятилетия вперед.
Почитав обсуждение «Хабр проиграл войну с нейрослопом» @orchidfiles, подумал, как иронично, что в борьбе с «нейрослопом», то есть для задачи отличать машинно-сгенерированные тексты от человеко-сгенерированных, люди сразу после появления chatgpt начали также полагаться на машины («детекторы» и прочее).
Это такой неожиданный перехлёст «теста Тьюринга», в котором люди не просто уже не способны распознать машину в собеседнике, а начинают полагаться на машину, чтобы та для них определяла человечность.
Хотя реальная проблема никогда, на самом деле, не покидала сферу «человечного»: это вопрос грамотности в высоком понимании термина — то есть, уровня работы с текстом, которому сейчас не считают нужным массово учить, и о нужности которого даже нет массового представления. Я и сам, только слушая про «кризис грамотности в США» (на эту тему сейчас много контента) узнал, что под literacy подразумевается вовсе не просто умение складывать буквы в слова.
Но зная об этом, начинаешь понимать, что «проблема нейрослопа» с самого начала была и всегда будет проблемой грамоты (literacy), и решается она только так — на человеческой стороне.
ИИ не столько губит человеческую грамотность — если человеку нужна помощь машины, чтобы отличить машинный текст от человеческого, там губить уже нечего — сколько требует нового ликбеза.

