Разработка

Речь пойдет о достаточно типичном для приложений реального времени шаблоне взаимодействия между поставщиком и потребителем информации. Поставщик (писатель) пописывает, потребитель (читатель) почитывает. Асинхронно по отношению друг к другу, каждый — в своём темпе. Обмен происходит отдельными сообщениями, и, как это часто бывает с информацией, привязанной к текущему времени, читателю интересна только самая свежая информация, то есть только последнее сообщение, отправленное писателем. Если какое-то из предыдущих сообщений пропущено — не страшно, всё равно пропущенные данные непоправимо устарели.

Наиболее эффективная техника, реализующая подобное взаимодействие, известна как тройная буферизация (Triple Buffering). Именно о ней и о её небольших обобщениях пойдет речь в данной статье.

B4 - инструмент обхода DPI на Go с веб-интерфейсом.

Хотелось сделать инструмент, который можно поставить на роутер или любой другой linux-девайс, открыть в браузере и получить работающий результат без возни с десятками аргументов командной строки.

Привет, Хабр. Сегодня поговорим о новой версии Allure Report — Allure 3, а именно о её модульной архитектуре. В ней можно настроить сколько угодно отображений тестовой иерархии в разных форматах; я покажу это на простом примере. В какой ситуации может это быть полезно?

Когда с тестами работает несколько команд, обычно удобно, чтобы у каждой был своя классификация тестов. Кто-то хочет, чтобы тесты были организованы по фичам, т. е. близко к требованиям. Кто-то предпочитает видеть организацию по сюитам — ближе к коду проверяемого приложения.

Мы сделаем так, чтобы при каждом запуске тестов Allure генерировал два отчёта, каждый со своим отображением тестов.

Привет, Хабр! Я разрабатываю open-source мессенджер Xipher (C++/Android), и одна из фич, которую пришлось проектировать особенно тщательно — Panic Mode. Это система правдоподобной отрицаемости (plausible deniability): при вводе специального PIN-кода мессенджер показывает полностью фейковую, но убедительную базу данных с поддельными чатами, а параллельно отправляет скрытый SOS-сигнал на сервер.

В статье разберу архитектуру целиком — от криптографического разделения баз до генерации правдоподобных фейков и маскировки panic-алерта под рутинный сетевой запрос. Весь код — из реального проекта.

Исходники открыты — ссылка на GitHub в конце статьи.

Во время инференса LLM не выполняется побочных эффектов, вместо этого генерируется последовательность токенов, которые можно интерпретировать как намерение вызвать инструмент. Это напоминает мне ту часть шаблона transactional outbox, в которой намерение сущности (entity) отправить запрос внешней системе записывается в специальную таблицу, а не реализуется сущностью самостоятельно.

В статье приведен proof-of-concept модели выполнения, вдохновленной chat completion, в которой управление возвращается вызывающей стороне при необходимости выполнить побочный эффект.

Последние годы стали временем ограничений (ещё помните ковид и свои первые ощущения на самоизоляции?). То, что вчера казалось стабильным фундаментом, сегодня может исчезнуть. В таких условиях легко начать воспринимать ограничения как главного врага.

Жан-Поль Сартр писал, что человек «обречён быть свободным» — но эта свобода всегда связана с ответственностью за выбор. В цифровых продуктах мы часто говорим о свободе пользователя, но гораздо реже — о цене этой свободы.

Одна из главных проблем i18n в приложениях заключается в том, что о ней вспоминают в последнюю очередь.

Обычно мы разрабатываем продукт, проверяем соответствие рынку (Product-Market Fit) и только спустя месяцы или годы решаем: «Пора выходить на глобальный уровень».

Сложность в том, что решения для i18n носят структурный характер и сильно влияют на работу команды. Куда эффективнее закладывать это в техническое задание с первого дня.

Как же с этим справиться? Заморозить разработку на неделю и рефакторить каждый компонент?

В последнее время я вижу много решений, основанных на compiler-driven подходе. Обещание заманчивое: добавьте пару строк кода, и приложение «само» станет мультиязычным.

Однако есть существенные недостатки.

Мы (человечество) очень хотим создать разум. Инопланетян мы пока не нашли, поэтому пытаемся собрать его сами из кремния и электричества. Но то, куда свернула индустрия сегодня, вызывает вопросы. Мы греем планету мегаваттами энергии, перемножая гигантские матрицы в дата-центрах, чтобы обучить LLM. Backpropagation и современный инференс - это непозволительно дорого и энергозатратно.

А что если вернуться к истокам? Что если интеллект — это не градиентный спуск, а кристаллизация связей под давлением информации?

В этой статье я расскажу о концепте Термодинамического Мозга. Это самоорганизующийся граф, который обучается в один проход O(1), непрерывно адаптируется к новым данным, спит по ночам, чтобы не сойти с ума, и настолько нетребователен к ресурсам, что его можно запустить хоть во вкладке браузера, хоть на Arduino.

Представьте, что вы читаете громкий заголовок: «Самая простая Turing‑complete архитектура SUBLEQ (всего одна инструкция!) и реализовали её на фотонных логических вентилях». Звучит как настоящий прорыв из научной фантастики — один‑единственный тип команды, и вот уже у нас полноценный универсальный компьютер, работающий на скорости света, без кремния, без транзисторов, с терагерцевыми частотами и энергопотреблением в разы ниже.

Но если копнуть глубже, сразу вылезают два больших «но». Первое — SUBLEQ действительно может быть Turing‑полной, но только при очень конкретных условиях. Второе — реализовать даже такую «простую» архитектуру на настоящих фотонных вентилях в железе оказывается совсем не тривиальной задачей. И именно об этом мы сегодня поговорим подробно, без хайпа, но и без излишнего скепсиса.

Эта статья — разбор реальной истории, которая происходит прямо сейчас, в 2026 году. Немецкий стартап Akhetonics из Мюнхена всерьёз взялся за all‑optical general‑purpose processor и выбрал для доказательства концепции именно SUBLEQ. Мы пройдёмся по всем нюансам: от теории одной инструкции до проблем фотонной памяти, от лабораторных прототипов до того, почему чистый SUBLEQ, скорее всего, останется красивым PoC, а в реальном продукте придётся расширять набор команд.

Готовы? Поехали.

Разговор будет серьёзный. С 1 марта 2026 вся публичная информация для потребителя должна быть на русском — N 168-ФЗ. Пока что разработку это не касается, но стоит быть готовыми. Предлагаю договориться о словаре разработчиков Российской Федерации.

Для начала, погружу в лор тех, кто забыл, и кто не помнил. Но в 2018 году Telegram в России уже блокировался РКН. Основная причина — отказ предоставить ФСБ ключи дешифровки сообщений пользователей в соответствии с требованиями «пакета Яровой» (широко известный закон о противодействии терроризму).

Процесс блокировки тогда растянулся на полгода:

На примере всем известной сцены выбора таблеток из фильма «Матрица» объясню простую, но важную коучинговую технику, которая помогает принимать решения — Квадрат Декарта.

Она помогает упорядочить мысли в ситуации трудного выбора из двух ситуаций. Помогает понять, хотим ли мы на самом деле что-либо делать или нет.

Привет, Хабр! Меня зовут Яков, я UI Kit Lead в Exante. На работе мы развиваем свою корпоративную дизайн-систему — мощную, заточенную под конкретные требования, но закрытую. В свободное время я переосмыслил ряд решений из рабочей практики, переработал их под общие паттерны и собрал в open-source библиотеку — Vacano UI.

64 компонента, 17 form-обёрток, 1800+ иконок, 10 валидаторов, документация для людей и MCP-сервер для AI-ассистентов.

Поддерживать стабильную работу сетевой инфраструктуры крупного предприятия — задача непростая. Взаимодействие промышленных и корпоративных сетевых сред на предприятиях требуют гибкого подхода к сетевым архитектурам. Именно здесь особенно важна грамотно спроектированная маршрутизация и устойчивость соединений. Правильный выбор BGP-решений, будь то внутренний iBGP или внешний eBGP, оказывает значительное влияние на производительность и отказоустойчивость сетевой инфраструктуры.

В этой статье мы рассмотрим протоколы iBGP и eBGP и поговорим о том, в каких случаях будет предпочтительнее использование каждого из них. Но для начала давайте разберемся с основными понятиями.

В прошлом году я писал на Хабре про Telescope - инструмент для просмотра логов через веб-интерфейс. Тогда основной сценарий был связан с ClickHouse, и в комментариях логично возник вопрос: не "прибит" ли инструмент к одной базе данных.

Технически - нет. Модель источников изначально задумывалась расширяемой. Позже появилась поддержка Docker, чтобы Telescope можно было использовать и в локальной разработке, без централизованного хранилища логов.

В версии 0.0.24 добавлен ещё один тип источника логов - Kubernetes. Теперь Telescope может напрямую читать логи pod-ов через Kubernetes API, сохраняя ту же модель прав доступа и язык фильтрации.

В этом посте хочу показать, что было добавлено в проект и чем это может быть полезно на практике.

Дела у Tesla идут не слишком хорошо.

Как бы усердно Илон Маск ни пытался убедить вас в обратном, Tesla - это автомобильная компания. Практически вся выручка Tesla поступает от продажи электромобилей, страховки для них и управления сетью зарядных станций. И это становится проблемой, поскольку продажи компании сейчас стремительно падают. Вероятно, это для вас не новость, но, возможно, вы не до конца осознаете масштабы происходящего. Видите ли, дело не только в том, что продажи ухудшаются: сам контекст этого колоссального спада в критически важном основном бизнесе Tesla вызывает серьезные опасения. Если посмотреть на картину в целом, трудно не увидеть в этой некогда революционной компании гигантское, пустое внутри дерево.

Взгляните на график ниже, где подробно показаны январские продажи Tesla с 2024 по 2026 год по странам. Картина не из приятных.

Как превратить обычный ноутбук в автономную станцию расшифровки, если у вас нет мощной GPU, а облака не подходят по цене или приватности? В статье делюсь опытом создания локального конвейера на базе WhisperX для обработки сотен часов аудиоархива.

О чем пойдет речь:

Large-v3 на CPU: почему 40 ГБ RAM важнее видеокарты и как добиться стабильной работы без «замерзания» PyTorch.

От скрипта к приложению: как с помощью «вайб-кодинга» и Google Antigravity (Gemini 3.0) превратить одиночный скрипт в модульный менеджер очередей с Drag-and-Drop и пакетной обработкой.

Техническое «мясо»: установка через uv в один клик, борьба с конфликтами OpenMP и система пресетов (от Turbo до Russian Expert).

Реальные цифры: нагрузка на железо, температуры и честная скорость обработки на Ryzen 5500U.

Разбираем, как современные LLM позволяют собирать сложные инженерные инструменты «над» ML-моделями, даже не погружаясь в их низкоуровневую реализацию.

Репозиторий проекта: whisperx-batch-gui

Почти десять лет я занимаюсь машинным переводом в Lingvanex - и за это время увидел, как меняются не только модели, но и само понимание языка. В этой статье я прослежу путь от первых философских идей Древней Греции до нейросетей и LLM, которые формируют индустрию сегодня. Разберём ключевые этапы эволюции, прорывные исследования 2024–2026 годов и попробуем понять, куда движется машинный перевод дальше.

Вам когда-нибудь хотелось сохранить статью в PDF без лишних деталей, только в виде текста? Или сохранить только определённый элемент страницы? И чтобы всё это было на одной длинной странице, без разрывов?

Мне тоже. Поэтому, я решил написать своё решение и оформить его в виде браузерного расширения.

На прошлой неделе опубликовано сразу два новых исследования об атаках типа ClickFix, в которых пользователя так или иначе мотивируют самостоятельно выполнять вредоносный код в командной строке. Команда Microsoft Threat Intelligence поделилась чуть более сложным, чем обычно, вариантом атаки, продемонстрированном на скриншоте ниже. Как правило, команда, которую злоумышленники заставляют запустить, содержит адрес, с которого загружается и выполняется вредоносный скрипт. Вероятно, для того чтобы усложнить детектирование атаки в корпоративном окружении и продлить жизнь вредоносной инфраструктуре, в этот простой сценарий вставлен еще один шаг: обращение к контролируемому DNS-серверу.

От имени пользователя происходит обращение к DNS-серверу c использованием утилиты nslookup, запрашиваются данные для домена example.com. Из полученных в ответ данных выделяется строка NAME:, которая и содержит вторую часть вредоносного скрипта. Он, в свою очередь, напрямую скачивает ZIP-архив с набором вредоносных программ. На финальной стадии один из VBS-скриптов прописывается в автозапуск и на компьютер жертвы устанавливается троянская программа ModeloRAT. Это далеко не самый изощренный вариант атаки ClickFix. Ранее та же Microsoft сообщала о нетривиальной тактике, предусматривающей намеренное выведение из строя браузера путем установки вредоносного расширения под видом адблокера.