Моя лента

В конце июля 2026 года состоялся выпуск открытого проекта CrystalDiskInfo 9.9.2 — утилиты для мониторинга состояния HDD/SSD в ОС Windows (XP/Vista/7/8/8.1/10/11, Server 2003/2008/2012/2016/2019/2022/2025), распространяемой под лицензией MIT. Стабильная версия решения CrystalDiskInfo 9.9.0 вышла в марте 2026 года.

Недавно OpenAI выкатил фичу под названием ChatGPT Work. Она появилась как в браузерном ChatGPT, так и в Codex. В этой статье будет описана одна полезная особенность этого режима.

Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT 5.6 Sol, Kimi K3, Claude Opus 4.8, Grok 4.5, Composer 2.5, GPT 5.5, DeepSeek v4, GLM 5.2, Qwen 3.8 Max, Claude Sonnet 5, Mimi 2.5, MiniMax M2.7.

Для тех, кому лень читать до конца, текущий итог:

Ранее я уже писал о том, как лучше всего составлять промпты для нового поколения моделей Claude 5 и работать с ними итеративно, чтобы постепенно понять, что именно вы хотите создать.

Но когда вы отправляете Claude сообщение, сам промпт составляет лишь небольшую часть получаемого моделью контекста. Значительная его часть собирается из системного промпта, навыков, файлов CLAUDE.md, памяти и других источников. Мы называем это контекстной инженерией. От нее во многом зависит результат работы с Claude Code и собственными агентами.

В отличие от промпта, контекст используется сразу во множестве запросов, поэтому он не может быть настолько же конкретным. Как создавать общие инструкции и рекомендации для Claude, особенно если заранее неизвестно, с каким запросом придет пользователь?

По мере развития возможностей Claude эта задача неожиданно усложняется. Недавно мы заметили серьезные изменения в том, как следует составлять инструкции для нового поколения моделей. Мы удалили более 80% системного промпта Claude Code для Claude Opus 5 и Claude Fable 5, при этом наши тесты по программированию не показали измеримого ухудшения результатов.

Ниже мы собрали все, что узнали о промптинге для моделей этого класса, а также рекомендации по обновлению собственной контекстной инженерии.

В небольших проектах инфраструктуру можно создать вручную через веб-интерфейс облачного провайдера. Но если серверов десятки, а окружений несколько (Development, Testing, Staging и Production), ручное управление становится медленным и приводит к ошибкам.

Поэтому часто в современной DevOps-практике используется Infrastructure as Code (IaC) — подход, при котором инфраструктура описывается в виде кода и может быть создана или изменена одной командой. Одним из самых популярных инструментов для этого является Terraform.

В этой статье разберём, что такое Terraform, как он работает, из каких компонентов состоит и почему знание Terraform стало одним из базовых требований к DevOps-инженерам.

TL;DR. Этим летом Mail (VK) и Яндекс ограничили бесплатный доступ к почте по IMAP/POP3/SMTP — новости об этом на Хабре уже были, эмоций в комментариях тоже хватило. Эта статья — не третья новость, а попытка собрать всю картину по первоисточникам: точную хронологию того, как парольный доступ к почте закрывали Google (2022–2025) и Microsoft (2025–2027), что именно и для кого ограничили в рунете, чем технически парольная авторизация в почтовых протоколах заслужила такую судьбу — и, главное, измеримую точку отсчёта: сколько доменов из Tranco top-1M сидело на MX Яндекса и Mail на момент изменений. Смена почтового провайдера видна в DNS, так что миграцию — кто заплатит, кто уедет и куда — можно будет наблюдать в цифрах, а не в комментариях. Каждое утверждение в тексте снабжено ссылкой на проверяемый источник.

Анализ DNS-снэпшота OpenINTEL за 2026-07-25

TL;DR. В январе я публиковал общий срез email-инфраструктуры Tranco top-1M — кто на чём принимает и шлёт почту. Самый частый вопрос в комментариях был про DMARC: «ну хорошо, запись есть у двух третей, а толку?» Отвечаю развёрнуто. Из 468 749 доменов top-1M, опубликовавших DMARC, реально применяют политику (p=quarantine/reject) 49.31%. Ещё 25.61% сидят на p=none, но хотя бы получают агрегатные отчёты — это легитимная фаза внедрения. А 25.04% — 117 384 домена — опубликовали запись, у которой p=none и нет ни одного рабочего адреса для отчётов. Такая запись не запрещает ничего, не сообщает никому ничего и существует в DNS исключительно ради галочки. При этом формально во всех отчётах и сканерах эти домены проходят как «DMARC: yes». Ниже — откуда взялся этот слой, чьи подписи в нём видны, почему доля enforcement при этом падает, и что произойдёт с половинчатыми политиками, когда получатели перейдут на DMARCbis.

Полгода назад ко мне постучался один из будущих клиентов с вопросом, почему ChatGPT не знает про его компанию, хотя сайт в топ-3 Google по нужному запросу. Индексация была нормальной, ссылки — тоже. Проблема нашлась за пять минут в логах: в robots.txt висел Disallow: / для всех user-agent, кроме Googlebot и YandexBot. GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot получали 403 ещё на первом запросе. Полгода сайт был невидим для трёх из четырёх крупных AI-поисковиков, и никто об этом не знал — в Search Console и Вебмастере всё выглядело зелёным.

Случай типовой. Проверка индексации показывает, видит ли сайт поисковик. Попадёт ли страница в ответ модели, которая формирует его вместо поисковой выдачи, — вопрос отдельный. Это две разные аудитории ботов, и вторая почти никогда не попадает в стандартный SEO-чеклист.

Контекст для человеков всегда был важен. На онбординге всегда ломалось много мотивации и employee experience; над передачей знаний и снижением bus factor трудились и тимлиды, и HR-менеджеры, и даже выделенные KM-специалисты. Всё это делалось для людей, и делалось с весьма переменным успехом.

Для ИИ-агентов мы делаем ровно то же самое, но с повышенным рвением, скоростью и отдачей. Вливаем максимальный контекст, пишем подробнейший промпт. Строим волты и описываем весь мир в понятном для агента языковом ключе. Некоторые уже всерьёз думают про developer experience, но для агентов.

Почему на них хватило того, чего никогда не хватало на людей?

Самый напрашивающийся ответ: агент дороже, поэтому его берегут. Я довольно долго на нём стояла и теперь думаю, что он неверен, причём дважды.

Современное человечество находится в иллюзии, что оно уже создало мыслящий искусственный интеллект. Мы смотрим на большие языковые модели, которые пишут стихи, программируют, ставят медицинские диагнозы и ведут беседы, и нам кажется, что внутри этой кремниевой коробки теплится разум. Но это оптический обман. Современный ИИ - это пассивный, мертвый калькулятор …

На первый взгляд ELIZA Джозефа Вейценбаума кажется чем-то примитивным. Практически набором костылей из регулярных выражений, который тупо менял местами «я» и «вы» и иногда задавал уточняющие вопросы. Да, в массовом сознании она так и осталась игрушкой из 60-х, наивной попыткой обмануть пользователя парой строк кода. И если вы думаете, что про ELIZA уже все давно сказано и разжевано, спешим вас удивить.

Почему эта программа, изначально задуманная как пародия для демонстрации поверхностности диалога с машиной, оказалась архитектурно сложнее, чем можно было предположить, и почему мы до сих пор верим в «разум» чат-ботов — разбираемся в этой статье.

Проверить строку регулярным выражением в .NET можно по-разному, но совет всегда один: включите RegexOptions.Compiled или возьмите генератор. Замеры это подтверждают.

А вот подготовка выражения оказалась не там, где её меряют: конструктор занимает 10 микросекунд, а первая же проверка на этом объекте — ещё 1307. Разобрался, куда уходит разница, и заодно нашёл границу, на которой статический Regex.IsMatch резко замедляется.

С момента как появился домашний сервер было желание сделать нормальный медиа сервер - чтобы по красоте смотреть фильмы и сериалы в 4K, без костылей.

Хотелось свести получение любого фильма или сериала к одному действию: нашёл → нажал «скачать» → посмотрел. Всё остальное - поиск релиза, скачивание, проверка качества и языка дорожки, переименование файла, раскладка по нужным папкам библиотеки - должно происходить где-то фоново, без меня.

Вот представь, ты только что вернулся из школы,совсем недавно отец принес новую пачку дисков для PlayStation. Ты с интересом начал перебирать коробки. Они приятно пахнут свежим пластиком, и каждая манит обещанием новых миров. Но особенно привлекательна одна — с необычным черно-белым оформлением и ярко-красной надписью. Это что-то новое, что-то зовущее. О чем эта игра? Нужно срочно проверить.

В предыдущих частях мы разобрались с тем, во что превращается Go-код, как процессор работает с памятью и каким образом реализуются примитивные атомарные операции.

Но всё это порождает закономерный вопрос.

Если CPU умеет выполнять только машинные инструкции, а операционная система знает лишь о процессах и системных потоках, то кто вообще знает о существовании горутин?

Кто увеличивает их стеки?

Кто решает, какую из них сейчас выполнять?

Кто собирает мусор?

Ответ на всё это один - Go runtime.

Но runtime - это не какая-то магическая программа, которая находится между нашим приложением и операционной системой. Это часть самого приложения.

Давайте разбираться!

Дисклеймер: не читайте эту статью, если вы фанат традиционных ценностей и от заголовка уже хотите написать в комментах, что мне стоит изучить базу. Читайте эту статью только если вы прогрессивный, веселый, любите инженерный угар и работающие проекты ♥

Про корпус я писала тут и тут. В этой статье я расскажу про бэк и мои решения!

В GitHub прямо сейчас есть десятки тысяч репозиториев, которые распространяют вирусы. Любой из вас может найти такие репозитории и для этого вам не нужны какие-то специальные знания. Вам достаточно воспользоваться обычным поиском на сайте гитхаба.

Такие репозитории существуют уже 2 года. У гитхаба есть миллиарды долларов, служба безопасности и искусственный интелект.

Почему они за 2 года не решили эту проблему?

В последнее время Meshtastic переживает своего рода ренессанс. Изобретённый в 2020 году протокол дальней радиосвязи на технологии LoRa раньше использовался для организации mesh-сетей в городах, во время стихийных бедствий, в небольших группах в походах и на кемпинге, для поисково-спасательных операций. Но в последнее время Meshtastic привлекает всё больше новых пользователей, а сфера использования расширяется.

Рост популярности можно объяснить сбоями в работе интернета по всему миру и желанием наладить надёжный способ коммуникации в офлайне. Появляется удобные терминалы вроде Hacker Pager, а также много статей и видеороликов, в которых люди делятся DIY-проектами на Meshtastic. Эти проекты актуальны также и в РФ, где большие территории не покрыты мобильной сетью, а интернет ненадёжен.