Разработка

Представьте: вы засыпаете песок в сувенирную банку так, чтобы получился красивый узор. А теперь увеличьте эту банку до размеров десятиэтажки объёмом кубометров этак на 3200, а специи замените на кокс, агломерат, окатыши и руду. Надо их засыпать в доменную печь так, чтобы слоистый рисунок внутри не просто красиво ложился, а обеспечивал жизнь целой системе. Чтобы газовоздушная смесь проходила, материалы не перемешивались как попало, а стенки-холодильники не прогорели.

Именно этим каждый день занимаются технологи доменного производства. И если что-то пойдёт не так, то последствия будут суровыми.

Доменная печь — это сердце металлургии. По словам наших технологов, это гигантский «живой» организм, который превращает оксиды железа в чугун при температурах выше 1500 °C. Но работает он как минимум при одном критически важном условии — если внутри всё лежит «как надо».

Кокс должен быть пористым, газопроницаемым, чтобы через него проходил восстановительный газ, который так и норовит забрать кислород у оксидов. Железорудное сырьё (агломерат, окатыши, брикеты, руда и прочее) должно распределиться так, чтобы не забить эти каналы. Представьте себе лёгкие, где бронхи забиты аллергенами, пылевыми частицами: дыхание становится невозможным. То же самое происходит с доменной печью… Наверное поэтому профессионалов-доменщиков иногда называют «докторами»: они умеют «лечить».

Ошибётесь с укладкой шихты — и печь просто перестанет «дышать». Цена такой ошибки в её апофеозе — не просто несоблюдение графика производства, а сокращение нескольких лет кампании печи, которая обычно составляет 10–15 лет.

Perplexity тихо выпустила Perplexity Computer — и есть ощущение, что рынок пока не до конца осознал масштаб этого шага. На поверхности это выглядит как ещё один режим внутри знакомого интерфейса. Но по сути — это заявка на новый уровень агентных систем.

В этой статье разберём, что именно представляет собой Perplexity Computer, какие возможности он открывает уже сейчас, чем отличается от OpenClaw и почему этот релиз может оказаться стратегически важным для всего рынка AI‑агентов.

С недавних пор в Kubernetes можно включать swap. Говорят, теперь можно забыть о внезапном вытеснении и убийствах подов. Но так ли это на самом деле, если риски никуда не делись?

В статье на тестах и графиках показано, как разные значения параметров ядра Linux влияют на swap и расход памяти в целом. Спойлер: если грамотно всё настроить, можно избежать проблем.

В конце — набор рекомендаций и базовых настроек, которые можно протестировать на своих приложениях.

В начале 2026-го главный инженер Google и руководитель команды Gemini API рассказала, как дала Claude Code задачу, над которой ее команда работала год, - и агент справился за час.

В статье я разбираю, как те же инструменты Anthropic - Claude Code и Claude Cowork - превращают ИИ из чат-бота в цифрового сотрудника для менеджеров, маркетологов и аналитиков: что они реально умеют, сколько стоят в 2026 году и как меняют повседневную работу уже сейчас.

Всплески в аудиосигнале
Когда я глазами просматривал результаты разбора звука, я понял, что ещё происходит всплески по голосу.

«Я имею в виду, когда человек читает книгу или в телевизоре происходит какое-то действие, то оно происходит примерно на одной волне, в небольшом диапазоне разброса. А когда человек подаёт команду, то у него меняется выборка голоса. Он становится плотнее и громче. В общем, на цифрах это хорошо заметно, и здесь нейросеть как раз способна извлечь необходимые паттерны для того, чтобы отделить команду от повседневной бытовой речи.»

Долгое время я использовал пакет request (теперь устаревший) для выполнения HTTP-запросов в Node.js. Затем в моду вошли промисы (promises), и я переключился на request-promise (также ныне устаревший). Затем я начал использовать axios и думал, что на этом все... но ошибался. История HTTP в Node.js продолжает эволюционировать, и это прекрасно.

Выполнение запросов HTTP - одна из самых распространенных задач в Node.js. Будь то обращение к API, получение данных из внешнего сервиса или разработка веб-скрейпера (scraper), важно знать, как делать это эффективно. Хорошая новость состоит в том, что начиная с Node.js 18 в качестве глобальной переменной доступен стандартный fetch(). Если вы использовали fetch() в браузере, то уже знаете, как использовать его на сервере. Никаких дополнительных зависимостей, никаких оберток, только тот же знакомый API, предоставляющий все необходимое для выполнения запросов HTTP современным способом в Node.js.

Разбираю, как в домашних условиях поднять мини-аналоговую телефонную сеть, эмулировать поведение старых АТС, поиграться с тоновой сигнализацией и понять, как вообще работал классический фрикинг на уровне электрических сигналов. Много схем, железа, немного боли, эксперименты с 2600 Гц и лабораторные атаки в полностью изолированной среде.

А вот сейчас я, от лица нашей дорогой редакции, расскажу вам о том, что же мы увидели и услышали на февральской State of Play от бравых ребят из Sony. И знаете, что? В отличие от всех предыдущих скучных и стерильных презентаций - прямо в наши геймерские сердечки завезли то, что мы все так любим. Любимые игры. Любимую классику. Любимых героев.

Привет, Хабр! Меня зовут Sonic. Я собрал SonicBoost — бесплатную утилиту с открытым кодом, которая вытаскивает из Windows 10/11 максимум FPS. 28 твиков реестра, управление службами, блокировка телеметрии, оптимизация сети — всё в одном EXE на 65 МБ. Под капотом .NET 8, WPF UI с Mica-эффектом и ни одного подозрительного скрипта — весь код на GitHub.

В статье — подробный разбор: какие параметры реестра реально влияют на производительность, почему Windows по умолчанию тормозит в играх, и как мы это исправляем.

Зачем вообще нужен ещё один твикер?

Каждый геймер знает ощущение: собрал машину за 200к, а в Valorant на ALT+TAB — фриз на 3 секунды. FPS скачет, пинг гуляет, микрофризы в самый неподходящий момент.

Проблема не в железе. Проблема в том, что Windows — это корпоративная ОС, а не игровая. По умолчанию там крутятся:

У вас 20 лет опыта, но ни одной статьи на Хабре. Знакомо? «Не умею писать», «нет времени на оформление», «получается сухо». AI обещает решить эту проблему — но между «скормил тезисы в ChatGPT» и «написал сильную статью» лежит огромный путь.

В статье — конкретный пайплайн из семи шагов: от тезисов в рабочем чате до публикации. Разбираем три слоя технической статьи и честно определяем, где AI реально полезен, а где наверняка галлюцинирует. Отдельно — про фактчекинг: почему чат с веб-поиском проверит лишь 5–10 утверждений из 50, и чем AI-агент принципиально отличается от обычного диалога.

Статья не про «AI напишет за вас», а про то, как превратить экспертизу в текст, не потратив на оформление втрое больше времени, чем на саму работу.

Я очень люблю аудиокниги. Но перепробовав десятки офлайн-плееров и сервисов по подписке, понял: везде чего-то не хватает. То нет синхронизации, то слетает прогресс. В какой-то момент я психанул и написал свой плеер прямо в Telegram.

За время закрытого бета-теста бот переварил терабайты аудио. Мы довели UX до ума: сделали удобные заметки по таймкоду, реализовали систему папок, добавили статистику с геймификацией и научили бота делиться книгами в два клика. Сегодня я открываю его для всех. Под катом — история разработки на Python и обзор главных киллер-фич.

Меня зовут Алекс Гусев и сегодня я расскажу о том, как ChatGPT убедил меня переписать библиотеку @teqfw/di, которую я бережно "выращиваю" с 2019-го года, и почему я всё-таки убедился.

Эта JS-библиотека позволяет мне использовать в своих веб-приложениях позднее связывание и даёт возможность писать изоморфный код, который без изменений работает и в браузере, и на бэке. Без транспиляции исходников, без ручной регистрации зависимостей - так, как я привык делать в Java и PHP. Я почти 7 лет вручную выверял каждую строку этой библиотеки, а на прошлой неделе я отдал её на откуп Codex-агенту и вот что он с ней сделал.

📊 Хотите стать аналитиком данных, но не знаете, с какой стороны подойти?

Я собрала чек-лист для старта в 2026 году, никакой воды - только то, что реально спросят на собеседовании:
🛠 Что учить: SQL (с оконными функциями), Python (Pandas), BI-системы.
🧠 Важный софт-скилл, о котором молчат курсы — управление ожиданиями заказчика.
🔮 Бонус: что нужно знать про DWH и ML, чтобы выделяться среди других джунов.

Последние пару лет изменили то, как пишется код. Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude - все это генерирует вполне работающий JavaScript быстрее, чем успеваешь сформулировать задачу. Это удобно. Но у этого удобства есть обратная сторона, сгенерированный код работает правильно в смысле делает что просили, но не всегда правильно в смысле не течет по памяти и не роняет прод под нагрузкой.

Модели хорошо знают синтаксис и паттерны. Они значительно хуже разбираются в том, что происходит под капотом конкретного движка. Closure, захватывающий лишние данные. Event listener, который никогда не снимается. Объект, который непреднамеренно продлевает жизнь половине DOM дерева. Все это - настоящие ошибки, которые реально встречаются в проде и ни один линтер их не поймает.

Чтобы замечать такие вещи при ревью, нужно понимать, как именно V8 хранит объекты и когда решает их удалить. Это не академическое знание - это инструмент, который меняет то, на что смотришь в коде.

Эта серия состоит из трех частей. Первая - про то, как V8 вообще организует память, что такое Stack и Heap, чем они отличаются и что такое pointer. Вторая - про сборщик мусора, как он определяет, что живо, а что нет и как делает это, не останавливая программу надолго. Третья - практическое применение, откуда берутся утечки памяти, как их искать и как писать код, который не создает лишней работы для GC.

С выходом Claude Cowork в обсуждениях стало много упрощений: его часто подают как "Claude Code, только удобнее и для офисных задач". Это частично верно, Cowork действительно приносит агентные возможности Claude Code в приложение на ПК для задач вне программирования. Но в обзорах часто замалчивают нюансы: что происходит с лимитами на многошаговых задачах, где на самом деле живут Skills, и в каком случае удобный интерфейс проигрывает нормально упакованному workflow.

В этой статье разберу Claude Cowork и Claude Code, а заодно и Skills (и там, и там) с позиции обычного пользователя (маркетинг, контент, аналитика, рабочая рутина):

- где важнее удобство,

- где нужен контроль,

- и почему Skills многие зря сводят только к Claude Code.

Среди фронтенд-разработчиков, привыкших к уютному миру Windows и macOS, бытует одно опасное заблуждение. Оно звучит так: «Если мой код валиден (XHTML 1.1 Strict, привет из 2000-х!), а CSS написан по спецификации, то сайт будет выглядеть одинаково везде».

Но стоит такому разработчику поставить условную Ubuntu или openSUSE, как мир рушится. Шрифты становятся корявыми, кнопки «раздуваются», а блоки, которые филигранно подгонялись пиксель в пиксель, начинают наезжать друг на друга.

Реакция — Почему Linux игнорирует мой CSS и подставляет свои шрифты?

Сразуу расставим точки над i: Linux ничего не игнорирует. Ваш браузер — будь то Chromium или Firefox — честно читает каждую строчку стилей. Проблема в том, что мы часто воспринимаем CSS как жесткий приказ, хотя на самом деле это лишь набор пожеланий. И когда система не может их выполнить, она включает режим «самодеятельности», который и рушит ваш дизайн.

JDBC — технология, которую каждый Java-разработчик учил на курсах, но мало кто применяет правильно. В этой статье расскажу о лучших практиках работы с базами данных из Java-приложений, которые обеспечивают максимальную производительность в продакшене.

Представьте, 2028 год, вы через vpn сидите в телеграме. Сидите в своих любимых чатах, отбиваясь от повсеместных шл***ботов и бесконечных предложений заработать Х в день, но какие дураки купятся на этих примитивных ботов? Знакомитесь, договариваетесь съездить с онлайн друзьями на день рождения — скидываетесь в общую копилку на подарок и... Все ваши «друзья» испаряются. Вас 2 месяца обрабатывала группа ЛЛМ с небольшим контролем филипинских аутсорсеров

Каждый раз, когда хотелось быстро попробовать что‑то на Symfony, начиналась одна и та же история: поднять контейнер с PHP‑FPM или FrankenPHP, провалиться в контейнер, поставить symfony/skeleton, настроить Nginx или Caddyfile, прописать переменные окружения... И всё это до того, как написана хоть одна строчка кода.

DI‑контейнер, консольные команды, компонентная архитектура... Ни для кого не секрет, Symfony заметно ориентируется на Java‑экосистему. Почему бы не попробовать сделать что‑то подобии start.spring.io подумал я.

Так появился пет-проект symfony-init.dev

Госпросьюмеризм и цифровой аутизм — отнюдь не медицинские диагнозы, а новая реальность российских госуслуг. Первый термин описывает ситуацию, когда гражданин вынужден выполнять функции системы бесплатно: от установки сертификатов до походов в МФЦ. Второй — неспособность этой системы слышать пользователя и видеть реальность за пределами базы данных. В первой статье цикла разбираем, как мы стали бесплатными бета-тестерами, и предлагаем внедрение принципа Zero User Effort.