В любом зрелом фронтенде проблема редко в том, чтобы написать еще один Button.
Проблема начинается позже. Когда у компонента уже есть десятки использований, Storybook, типы, обвязки, legacy-слои и пара человек, которые “чуть-чуть расширили API, потому что так было удобнее”.
В этот момент UI-kit начинает незаметно плыть.
Идея этого проекта пришла мне в голову около семи лет назад, но до реализации я добрался только сейчас, т.к. есть некоторое время на это, пока ищу новую работу. Ну, и важно упомянуть, что я уже более 10 лет занимаюсь русской локализацией продуктов и сервисов Mozilla.
Мы привыкли говорить о защите серверов, рабочих станций, сетевого периметра, удостоверяющих систем, средств контроля доступа и ещё десятка важных вещей. Но браузер в организациях при этом слишком часто остаётся где-то в серой зоне. Он как будто есть сам по себе: установлен, как-то настроен, где-то применяются политики — и на этом разговор обычно заканчивается.
Хотя на практике браузер давно уже не просто программа для просмотра сайтов. Это рабочий шлюз ко всему: внутренним системам, облачным службам, корпоративной почте, документообороту, административным панелям, порталам, личным кабинетам и множеству других сервисов, через которые в компании реально проходят данные и процессы. Именно об этом я недавно писал в BIS Journal, где попытался показать браузер как важное, но часто недооценённое звено корпоративной кибербезопасности.
Для меня эта тема не случайна. Раньше я занимался развитием продукта X-Config в Spacebit — решения, связанного с безопасностью конфигураций программного обеспечения. Тогда мне пришлось довольно глубоко погрузиться в саму логику безопасной настройки: как появляются профили, как они согласуются, где заканчивается методология и начинается ручная рутина, почему даже хорошие требования без нормального инструментария быстро превращаются в набор разрозненных действий. В интервью для «Банковского обозрения» мы как раз обсуждали профили безопасного конфигурирования, роли специалистов по ИБ и администраторов, а также то, что такие профили должны жить не как памятка в PDF, а как часть управляемого процесса.
В философии есть известный парадокс — корабль Тесея: если заменить все доски, будет ли это тот же самый корабль? Похожая дискуссия с начала марта развернулась и в ИТ-сообществе, и виноваты в этом, как в последнее время часто бывает, системы ИИ, способные за считаные минуты с нуля переписать открытый проект.
Кейс библиотеки chardet вызвал споры о допустимости и этичности такого подхода, а также о роли лицензирования в новой реальности. Сегодня мы в Beeline Cloud решили обсудить различные точки зрения по этому вопросу, ведь некоторые считают, что переписывание открытых библиотек с помощью больших языковых моделей — это, наоборот, благо и инструмент для защиты от атак на цепочки поставок.
Я учитель информатики. Одна из самых раздражающих частей работы — не уроки и не подготовка, а заполнение Дневник.ру. Копировать, вставлять, копировать, вставлять — урок за уроком. Я сделал для себя небольшой инструмент, который это упрощает. И заодно хочу спросить сообщество про вторую боль — проверку домашнего задания. Как бы вы это решали?
Самый модный проект 2026-го года OpenClaw от вайбкодера Питера Штейнбергера за пару месяцев набирает 336 тыс. звёзд на гитхабе, вайбкодера зачем-то берут на работу в OpenAI. Но никто не знает имени парня, написавшего движок, на котором работает этот OpenClaw.
Знакомьтесь — Марио Цехнер.
Полгода назад написал первую статью про RBACX — RBAC/ABAC-движок авторизации для Python. С тех пор вышло 25+ релизов, и библиотека стала заметно мощнее: добавил ReBAC с поддержкой OpenFGA и SpiceDB, пакетную проверку прав, ИИ-генерацию политик из OpenAPI-схемы, Redis-кэш, async Django, шортхэнд для ролей и закрыл три security-бага. Рассказываю что, зачем и как это вообще делается в одного.
ИИ не заменяет людей — люди просто больше работают. Так давайте хотя бы ночью пусть работает ИИ.
Как мы сделали Авто‑Кодера, выжимая максимум из нашей подписки на LLM!
В статье — не просто список инструментов, а как они сочетаются, какие подводные камни ждут при развёртывании, какие цифры можно ожидать по производительности и как обойти ограничения Llama 8B без облачных кредитов.
Привет, Хабр! Меня зовут Aloncie. Пока в моем окружении часто спорят о том, какой язык программирования учить первым, я решил не выбирать легких путей и закопаться в «кишки» системного программирования.
Мой проект Rwal — это CLI-утилита (с перспективой перехода на GUI) для управления обоями, которая должна одинаково хорошо чувствовать себя в разных окружениях: от KDE и GNOME до Windows. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, работу с D-Bus, интеграцию со стандартами C++20 и то, как я организовал сборку.
Перепробовал всё что есть на рынке, потратил на подписки больше чем на кофе, и в итоге сел писать с нуля. Вот что вышло
AI Open Source Voice AI Real-time перевод Deepgram Groq Piper TTS STT TTS LLM Google Meet Zoom Личный опыт Elixir Rust macOS Apple Silicon Speech-to-Text Text-to-Speech
Сижу на рабочем созвоне. Обсуждаем архитектуру нового сервиса. Технически я всё понимаю - документацию на английском читаю без словаря, код ревьюю, в Slack переписываюсь нормально. А вот когда надо открыть рот и сказать что-то сложнее "I agree" - начинается цирк. Пауза. Подбираю слова. Коллега уже ответил за меня.
Знакомо? Мне - до зубного скрежета.
Я CTO, последние годы плотно работаю с AI-интеграциями. Могу собрать систему автоматического обзвона клиентов с клонированием голосов, поднять флот ботов для скана Телеги, собрать архитектуру которая выдержит тысячи пользователей за копейки. А сам на созвоне звучу как иностранец с разговорником. Ирония уровня бог.
И вот в голове простая картинка: я говорю по-русски, собеседник слышит английский. Он отвечает по-английски, я слышу русский. В реальном времени. Без пауз на 10 секунд. Без субтитров - именно голосом. С любым приложением: Meet, Zoom, Slack, Discord.
Пошёл искать. И тут началось.
Меня зовут Степан, я C# профессионал уже более 7 лет на рынке и рассказываю об этом в Telegram каналe StepOne. Иногда мне скучно на работе, потому что перекладывать JSON это слишком просто, даже если микросервисы.
Я отучился на системного программиста-компиляторщика и столкнулся с отсутствием спроса рынка на такие навыки. Но выбрал быть счастливым и написал язык программирования hydrascript, чтобы JSON гонялся даже в докере на макбуке. Решение под катом вас точно удивит!
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.
Привет. Меня зовут Никита.
Наверняка многим знакома ситуация: кто‑то из друзей или родственников просит «почистить комп», «передалать PNG в JPG» или «раскидать свалку файлов в загрузках».
В какой‑то момент мне это надоело и я решил обернуть все свои рутинные скрипты в удобный графический интерфейс. Чтобы можно было просто скинуть человеку один.exe файл, и всё работало из коробки. Никаких установок питона, никаких консолей.
Так появился мое приложение SmartLauncher.
Убирался в комнате, наткнулся на старый Xiaomi 11T в ящике — 8 ГБ ОЗУ, Dimensity 1200, лежит без дела. Решил превратить его в персональный AI-сервер: поднял OpenClaw через Termux, подключил бесплатную модель через OpenRouter и теперь у меня в Telegram отвечает свой AI-ассистент. Бесплатно. Четыре способа установки, борьба с Android за живучесть процесса и подробный раздел про безопасность.
Pusk — self-hosted сервер алертов на 16 МБ. Один бинарник, без внешних сервисов, частично совместим с Telegram Bot API (13 методов из 80+).
Типичная ситуация: несколько серверов, Zabbix собирает метрики, Python‑боты шлют алерты в Telegram. У кого‑то это веб‑проект, у кого‑то видеонаблюдение, у кого‑то живые эфиры, где 2 минут без алерта = зрители видят чёрный экран. Работало годами.
А потом канал до API отвалился. Причина неважна — лимиты, блокировки, авария на стороне провайдера. Алерты встали. Нужен был свой канал доставки, который не зависит от внешних сервисов.
Работать с JasperReports тяжело — данные передаются хрупкими механизмами, бизнес-логика утекает в XML, а субрепорты требуют ручной синхронизации между Java и JRXML. jasper-modular-library решает это: отчёт описывается деревом POJO с аннотациями, процессор генерирует JRXML при компиляции, а рантайм собирает всё автоматически. В статье — типичные подходы к передаче данных и их проблемы, и как библиотека их устраняет.
В наше время уже никого не удивишь разработкой агентов, очередной оптимизацией, новой моделью или новой инфраструктурой для нейронок. Всё это в порядке вещей. Однако одно дело читать в Twitter «мы написали агента X и он оптимизировал нам процессы на 300000%», и совсем другое — начать копать чуть глубже. Копнёшь — а «агентом» называют скилл с одним промптом.
Разработка настоящих агентов — задача не тривиальная. Достаточно посмотреть на утёкшие исходники Claude CLI — это не просто CLI, а целая инфраструктура бизнес-логики вокруг LLM. Я бы сравнил разработку агентов с разработкой типичных бэкенд-компонентов. Аналогия такая: если вы пишете каноничный бэкенд-сервис — вам нужна СУБД. Если Web3-сервис — блокчейн. Но на СУБД или блокчейне происходит в лучшем случае 50% всей логики. Вся магия крутится именно на бэкенде. С агентами то же самое: подключаешь AI SDK, конфигурируешь мыслительное ядро и пишешь вокруг него всю обвязку — мониторинги, AIOps, оркестрацию, memory management.
Вот про memory management и пойдёт речь.
Поиск редко сводится к одному универсальному сценарию. Пользователь, вводящий "cheap running shoes", хочет точных совпадений по ключевым словам, а пользователь, задающий "comfortable footwear for jogging", выражает то же намерение другими словами. Традиционный полнотекстовый поиск хорошо справляется с первым случаем. Векторный поиск решает второй. Гибридный поиск объединяет оба в одном запросе, так что вам не приходится выбирать.
В современных поисковых системах это часто описывается как комбинирование лексического (разреженного) поиска с семантическим (плотным) поиском. Разные термины, одна идея: точное совпадение плюс смысл.
Quirk – браузерный симулятор квантовых схем, "toy quantum circuits simulator".
Его разработал Крейг Гидни (Craig Gidney), инженер, работающий в Google над квантовыми вычислениями. Исходный код открыт, а сам симулятор доступен по адресу algassert.com/quirk
Главная особенность Quirk – симуляция в реальном времени без необходимости запуска вычислений вручную. Схема пересчитывается на каждом кадре с задержкой 0,1 секунды. Автор указывает, что это в 100 раз быстрее реализации на чистом JavaScript.
Любой десктопный монолит имеет один фатальный изъян: если UI поток падает - умирает вся бизнес-логика. Я решил это применив бэкенд-подход на десктопе.
Задача была амбициозной: создать единый центр управления рабочим местом. Чтобы одной кнопкой (или по расписанию) переключать ПК и комнату между режимами “кодинг”, “игры”, “стрим”. Это значит: управлять умным домом (Home Assistant), блокировать отвлекающие процессы и сайты, запускать нужный софт, контролировать медиа (Spotify) - и всё это через плагины.
