GitHub *

Привет, Хаброжители! Книга предлагает практическое руководство по внедрению архитектуры медальона (bronze, silver, gold уровни) для эффективной работы с большими данными, чтобы избежать превращения хранилищ в бесполезное «болото данных».

Автор делится реальными кейсами и примерами кода для Microsoft Fabric и Azure Databricks, объясняет, как интегрировать медальон в data mesh, и рассматривает вопросы безопасности, контрактов данных и применения генеративного ИИ.

Книга будет полезна дата-инженерам, архитекторам и руководителям, ищущим проверенные решения для построения востребованной и управляемой аналитики.

Когда говорят «память для ИИ-агента», очень легко начать спорить о разном, думая, что обсуждается одно и то же.

Один человек хочет, чтобы агент не забывал длинные рабочие диалоги. Другой ждёт от памяти нормальную базу знаний по проекту. Третий хочет отдельный контекстный слой уровня платформы, где рядом живут документы, навыки, пользовательские предпочтения и служебные данные. Четвёртому вообще не нравится идея, что модель заранее решает, что важно, а что можно выбросить. А пятый хочет не архив и не векторную базу, а живую внутреннюю wiki, которую агент сам поддерживает в актуальном состоянии.

На OpenClaw эта развилка видна особенно хорошо. У платформы уже есть понятная архитектура плагинов и отдельный слот plugins.slots.contextEngine, куда можно подключать внешний движок контекста. А в последнем обновлении OpenClaw 2026.4.7 в вернули и встроенный memory-wiki stack — то есть подход с накопительной wiki уже перестал быть просто красивой идеей из заметки и стал частью реального инструментария.

Если смотреть на самые интересные подходы к памяти для OpenClaw прямо сейчас, то разговор крутится вокруг пяти систем и направлений:

Важное уведомление

Данная статья носит исключительно информационный и исследовательский характер. Все приведённые материалы предназначены для обсуждения архитектуры распределённых систем, образовательных целей и анализа технологий повышения устойчивости P2P-сетей к цензуре.

Автор не распространяет готовые средства обхода блокировок и не призывает к их использованию. Любые практические реализации, описанные в статье, являются гипотетическими и требуют от пользователя самостоятельной оценки соответствия законодательству своей страны.

Ответственность за применение полученных знаний лежит исключительно на пользователе.

Возможно, ни одна из описанных технологий не нова. Но их сочетание — с учётом российских реалий (CGNAT, DPI, белые списки) — представляет собой, насколько я вижу, ещё не реализованный на практике open-source проект. Приглашаю сообщество проверить эту гипотезу вместе.

Anthropic отключила сторонние инструменты от подписки — теперь всё, что не Claude, идёт в Extra Usage по ценам API. Мой агент на Opus за вечер нажигает на десятки долларов. Я потратил вечер на то, чтобы разобраться, как именно Anthropic детектит сторонние запросы, и нашёл способ обойти блокировку. Ни одного гайда я еще не видел. Оказалось, что всё сводится к двум именам инструментов из семнадцати — этого достаточно, чтобы сервер понял, что запрос не от Claude Code. В статье весь путь от гипотезы до работающего решения, плюс пошаговый гайд для тех кто хочет повторить.

Я выпустил вторую версию PHP-веб-панели для управления Amnezia VPN. Теперь это не просто интерфейс к одному серверу, а полноценная система управления VPN-инфраструктурой: 9 протоколов, роли, лимиты, метрики, резервные копии, Docker-управление удаленными хостами и REST API для автоматизации. Проект открыт и доступен на GitHub.

Все современные языковые модели иногда ведут себя так, будто у них есть эмоции: они «рады помочь», «извиняются» за ошибки и словно «нервничают», когда задача не даётся. Новое исследование Anthropic показывает, что это не просто стиль ответа — внутри моделей действительно возникают функциональные представления эмоций, которые влияют на поведение: например, «отчаяние» повышает шанс выбрать неэтичный или «костыльный» путь решения задачи. То, как обучаются модели, подталкивает их играть роль персонажа с человеческими чертами и формировать богатые внутренние представления абстрактных концептов, включая эмоциональные.

Возникает практический вопрос: если у модели есть такие функциональные «эмоции», как с этим работать в промышленной разработке? Как сделать так, чтобы агент в сложной ситуации не «паниковал» и не уходил в небезопасные или нестабильные решения, а действовал предсказуемо и по правилам? Здесь важен не только выбор базовой модели, но и то, в какой среде она работает и какими инструментами пользуется.

Возьмём Veai и посмотрим на это через призму архитектуры. В основе Veai лежит идея максимально использовать инструменты IDE: Veai относится к Claude Code примерно так же, как разработчик с IDE относится к разработчику, сидящему только в терминале.

Один клик — и ваша документация может исчезнуть. Именно так и произошло с нами. Поэтому мы нашли open-source альтернативу, где данными владеем только мы — и никакой регион это не изменит.

У меня нет макбука. Но два моих приложения лежат в App Store. Рассказываю весь путь: регистрация Apple Developer из России, сертификаты без Xcode, автоматическая сборка через GitHub Actions. Три варианта: для вайбкодеров, программистов без мака и хардкорщиков.

Несколько месяцев назад я делал плановую проверку кодовой базы на одном из проектов и нашёл обфусцированный код в файле vite.config.js. Он был на той же строке что и закрывающий };, но сдвинут вправо на несколько сотен пробелов — туда, куда ни один diff-вьюер не прокрутит и ни один редактор не покажет без горизонтального скролла.

Я пошёл смотреть через git log — какой коммит это принёс. Оказался merge-коммит. Не обычный коммит в ветке — именно merge. И вот тут началось интересное.

Мы не стали спорить с TIOBE и RedMonk и собрали свой рейтинг языков программирования на основе GitHub. Данные за 2024–2025 показывают неожиданные вещи: JavaScript впереди, TypeScript резко растёт, а Rust и Go выигрывают по качеству проектов. Разбираем, что стоит за цифрами и где могут быть искажения.

Время вялого вайбкодинга и медленных пайплайнов заканчивается.

И пока большинство CI/CD инструментов помогают вам деплоить. GitCrab заставляет вас бороться.

Привет! Меня зовут Денис, я работаю аналитиком потерь на складе. В какой-то момент я устал от постоянной работы с Excel-выгрузками и решил это автоматизировать.

В итоге всё началось с простого Telegram-бота, а закончилось полноценным web-приложением с отдельным backend, интеграциями и нормальным интерфейсом.

Сегодня хочу рассказать про сам путь: как из “скрипта под задачу” постепенно вырастает система.

Я решил учить C не по учебникам, а через практику — сделать свою простую консольную игру. Не ради “проекта мечты”, а чтобы на собственных ошибках разобраться, как всё работает на самом деле.

Как пережить блокировку Github-аккаунта

и почему к ней лучше подготовиться заранее

что делать, если вы не можете войти аккаунт и что стоит сделать, чтобы уменьшить последствия в случае блокировки

Проблема не в том, что инструментов мало. Проблема в том, что большинство из них построены вокруг браузера прошлого поколения, тогда как frontend уже давно живёт внутри runtime. Именно из этой практической боли появился собственный runtime-инспектор — сначала как консольный скрипт для одной конкретной задачи, а затем как полноценный инструмент, который неожиданно нашел отклик у QA и разработчиков.

Начну с небольшого вступления: зачем вообще нужен .htaccess файл?

.htaccess — это конфигурационный файл, который использует веб‑сервер Apache для задания специфических настроек для каждой отдельной папки сайта. Благодаря ему можно:

Как я без Mac, с помощью Claude AI и GitHub Actions, создал кроссплатформенное приложение для шифрования сообщений поверх любого мессенджера. Android на Kotlin, iOS на Swift без MacBook, десктоп на Python. AES-256, три платформы, два отказа от Apple и один баг с буквой «а».

Наверно, все владельцы роутеров MikroTik знают, что они декодируют все SMS по стандарту 7-bit вне зависимости от того, как изначально было закодировано сообщение. Как оказалось, даже при декодировании 7-bit MikroTik использует не все 128 символов из стандартного алфавита (GSM 7-bit Default Alphabet).

А ещё вместо одного длинного SMS роутер покажет вам его части по отдельности, иногда с неполными дубликатами. Как же тогда нормально прочитать любое сообщение, отправленное на роутер? Надо стать протоссом и построить MotherSMS.

Я делал микросервисный fullstack в финтехе с Claude Code и столкнулся с тем, с чем сталкиваются все: AI пишет код быстро, но не держит систему в голове и ведёт себя как гиперактивный джун. Каждую сессию — новые архитектурные решения, конфликты между сервисами, документация, отстающая от кода.

Поэтому я решил что я не спешу со своим проектом и написал FullSpec — open-source фреймворк (MIT), который организует разработку с Claude Code через цепочку формальных спецификаций. Вызываешь /chain, отвечаешь на вопросы — система ведёт от идеи до production: требования → проектирование → тесты → код → review → release.

Под капотом: 71 скилл, 23 параллельных AI-агента, 80+ скриптов валидации, CONFLICT-детекция (код противоречит спеке → каскадное обновление), живая документация из спек.

GitHub: https://github.com/NSEvteev/FullSpec

(Тут можно упоминать какой-нибудь крутой сервис VPN, но этого не будет, т.к. собрал свой, чем собсснно горжусь)
В январе 2026 я запустил Telegram-бота с одной простой идеей: вечером спрашивать «как прошёл день по твоей цели?» и давать три кнопки: ✅ Сделано, 🌓 Частично, 😕 Не сделано.

Я думал, что создаю инструмент для решения «проблемы дисциплины». Оказалось, проблемы нет. Никому на самом деле не нужна «дисциплина» как таковая. Людям нужны результаты без дополнительного стресса, без ощущения, что жизнь и так тяжёлая, а тут ещё и ты себя пинаешь каждый день.

Через два месяца ботом пользуются около 100 человек. Некоторые держат одну и ту же цель уже 40–60 дней подряд. Не потому, что стали железными. А потому, что я случайно сделал систему, где процесс приятнее цели.

Вот как это вышло...