Open source *

В проде подход «включил и готово» почти никогда не работает. Для автономного узла техническая последовательность короткая: включить auth, перезапустить Manticore, создать администратора и обновить клиентов. В топологии с распределёнными таблицами или репликационными кластерами нужна дополнительная подготовка, потому что узлам тоже приходится аутентифицироваться друг у друга.

Относитесь к внедрению как к небольшому релизу. Сначала инвентаризируйте клиентов и узлы, подготовьте данные аутентификации и отрепетируйте процедуру для своей топологии. Затем переключайтесь. Репетиция выявит сбои до технологического окна.

Этот чек‑лист написан для пользователей, которые планируют включить аутентификацию и хотят сделать это максимально безопасно для текущей системы. Помните, что аутентификация отключена, пока вы не настроите auth; после переключения клиенты, которые по‑прежнему не передают учётные данные будут получать отказ.

Выберите процедуру по топологии:

TL;DR. У меня локальный RAG на AMD Strix Halo. Памяти там достаточно, но вычислительно всё упирается в один iGPU: его делят эмбеддер, реранкер и периодическая переиндексация, а в одноузловой конфигурации туда же встаёт генеративная LLM. Поэтому мне понадобился не самый точный retriever вообще, а максимально лёгкий русский retriever, который быстрее завершает первую стадию поиска на том же GPU. Насколько это больно, я в итоге померил на живом узле.

На синтетической индексирующей нагрузке полной тяги bge‑m3 снизил generation throughput Qwen3.6-35B-A3B на 92%, STRIZH на 28% при примерно 12,6-кратном темпе индексации (окна замера там неравные, 20,6 против 173,6 секунды, потому что задаются временем пяти генераций; равнооконный прогон RAG‑конвейера ниже даёт по батчам в секунду 9,4-кратный отрыв). В полном RAG‑конвейере с четырьмя пользовательскими потоками и фоновой индексацией STRIZH удержал 14,0 транзакции в минуту против 6,0 у bge‑m3 и индексировал 46 батчей в секунду против 4,9. При фиксированных 200 онлайн‑запросах в секунду генерация проседала на 2% со STRIZH и на 7% с bge‑m3. Оговорка сразу: без фоновой индексации STRIZH преимущества не показал: в этом профиле bge‑m3 оказался немного быстрее, а пропускную способность определяли реранк (0,6–0,7 с на транзакцию), prefill и генерация.

Я взял 12-слойный RuModernBERT-small, сначала неудачно попытался повторить пространство большого учителя через MSE, затем обучил retrieval‑донор на контрастивной задаче, выбрал из него четыре слоя [0, 5, 9, 11] и доучил student на русских, английских и смешанных парах с hard negatives от BGE‑M3.

21-й выпуск IT‑новостей от OpenIDE!

OpenAI раскатили GPT-5.6 на всех, и та же модель тут же отменила все Stripe‑подписки в чужом стартапе за семь секунд.

JetBrains проверили скилл, который обещал экономию 65% токенов, и намеряли 8,5%. OpenIDE Pro вышла для всех без регистрации.

Kimi выложили открытую модель на 2,8 триллиона параметров, Cursor выпустили Grok 4.5 вместе со SpaceXAI, Anthropic убрали Fable 5 из двадцатидолларовой подписки.

Open Source силён, когда это улица с двусторонним движением.

В основе uStor — нашей программно‑определяемой системы хранения — используется несколько Open Source‑компонентов. Один из них — SPDK (Storage Performance Development Kit), на котором построен транспортный слой: высокоскоростной target классических протоколов доступа к томам (iSCSI и NVMe‑oF поверх TCP) в пользовательском пространстве.

Когда в продукте используется внешний код, рано или поздно возникает вопрос: что делать с найденными в нём проблемами. Можно исправлять их у себя в форке и тихо жить дальше. А можно возвращать исправления в upstream, и тогда выигрывают все, кто пользуется SPDK, включая нас же в следующем релизе.

Мы выбираем второй путь. За последнее время мы отправили в upstream SPDK три исправления — все приняты мейнтейнерами проекта.

VoiceSwitch — открытое menu bar-приложение для Apple Silicon: одна глобальная клавиша запускает запись, GigaAM, Whisper, Qwen или Apple распознают речь локально, Qwen3-4B исправляет или сокращает результат, а приложение вставляет его в активное окно. В статье — архитектура Swift + Python worker, результаты теста четырёх движков на русском и смешанном аудио, ловушка macOS TCC и ссылка на beta.

Инженеры тонут в ревью сгенерированного кода, продакты хвастаются фичами без программистов. Почему агент буксует в вашем репозитории и как это измерить.

Проект NextBSD, который многие уже успели забыть, неожиданно получил вторую жизнь. Его идея — объединить ядро FreeBSD с открытыми системными компонентами Darwin, такими как launchd, Mach IPC, Grand Central Dispatch и другими технологиями, которые сегодня лежат в основе macOS. Первая попытка была предпринята почти десять лет назад, но безуспешно. Сейчас разработку начали заново, используя современную кодовую базу FreeBSD и накопленный за это время опыт.

На первый взгляд, идея выглядит странно: зачем переносить системный слой одной операционной системы поверх ядра другой, если обе давно развиваются своими путями? Однако у разработчиков есть вполне практичная цель. Они не пытаются создать «бесплатную macOS», а хотят сделать FreeBSD более современной платформой, сохранив ее совместимость и сильные стороны. Разберемся, что именно уже удалось реализовать, зачем это вообще нужно и насколько жизнеспособным может оказаться такой подход.

Дарио Амодеи ответил постом в блоге: бан открытых моделей не нужен, нужны три другие меры. Но каждая из них бьёт по NVIDIA.

Думаю все, кто начинал использовать claude code, рано или поздно ощущали на себе его недостатки. Не удобно навигироваться по чекпоинтам, не удобно смотреть, какие были внесены изменения, не удобно использовать через CLI. А что если решение есть? Я начал об этом задумываться после того, как настроил свой openclaw, он же используем мою обычную подписку на Claude, почему я не могу использовать ее сам. Тут у многих возникнет вопрос касательно безопасности, кто-то слышал что антропики против подобного использования подписки, но я исхожу из фактов. Я не слышу, чтобы всех повсеместно начали банить за это. Да и в целом если так задуматься, когда мы подключаем наш аккаунт Claude через OAuth к Claude Code, наша цель - написание кода. Так в чем проблема, если мы немного обхитрим систему и внедрим все прямо в Cursor IDE.

Я долго искал нормальное решение и уже думал сам вайбкодить что-то, но в итоге наткнулся на прекрасный инструмент 9Router. Разработчик не я, так что сразу скажу, что ответственности за его использование и в целом всю описанную схему, я на себя не беру. Я просто обозреваю возможность.

Так вот, что такое в целом 9Router. Это некий хаб, куда можно подключить десятками провайдеров нейросетей и использовать все через нужный тебе endpoint.

WireMock.Net умеет мокать gRPC. Но для этого он заставляет разработчика таскать .proto файлы и поддерживать лишнюю конфигурацию. Я контрибьютил в проект несколько месяцев, разобрался в кишках и написал своё расширение WireMock.Grpc.Protobuf

Пакет предлагает gRPC моки через типизированные контракты Google.Protobuf. Получилось короче, надёжнее и заметно удобнее. В статье покажу, почему мой способ удобнее стандартного, как всё устроено под капотом и зачем вашему проекту пакет WireMock.Grpc.Protobuf

Кстати, подобные инженерные разборы, open-source и внутренности .NET я регулярно публикую в Telegram-канале StepOne. Если статья зайдёт — заглядывайте.

Поиск нередко считают просто инфраструктурой. Но в продакшене он фактически работает как API приложения: принимает пользовательский трафик, отдаёт бизнес‑данные, обслуживает дашборды и нередко стоит рядом с записями, которые не должны быть доступны каждому клиенту в сети.

В Manticore Search теперь (с релиза 27.1.5 ) есть встроенная аутентификация и авторизация — для SQL по протоколу MySQL, для HTTP/HTTPS‑эндпоинтов и для операций, связанных с репликацией.

Аутентификация отвечает на вопрос «кто делает запрос?». Авторизация — «что этому пользователю разрешено делать?».

Пользователи, которые уже используют Manticore могут подключить новую функциональность, сохранив привычные способы работы с Manticore. Существующие SQL и HTTP‑клиенты сохраняют свои обычные паттерны подключения. В приложениях требуются минимальные изменения.

27 июля Moonshot AI выложила веса Kimi K3 — модели на 2,8 трлн параметров, которая до этого работала только через платный API. Вместе с весами открыли технический отчёт и три внутренних инструмента, на которых модель обучали.

Разберём релиз по частям: что подтверждено независимыми замерами, что остаётся заявлением компании и на какие детали стоит посмотреть до того, как планировать внедрение.

27 июля Moonshot AI открыла веса Kimi K3 и опубликовала результаты модели на coding- и агентных бенчмарках. Мы проверили, как эти показатели переносятся на рабочие операции с файлами, счетами, корзинами, платежами, возвратами и отчётами.

Kimi K3 прошла 204 задачи PAC1 и ECOM1 и набрала 61/104 и 44,75/100. В статье разбираются публичные трассы успешных задач и повторяющиеся отказы: нарушение точной схемы, частично выполненные транзакции, ошибки в длинных таблицах, неоптимальные маршруты и пропущенные проверки доверия. Все запуски и трассы доступны для проверки.

Написать систему и эксплуатировать систему — две очень разные инженерные задачи. Первая заканчивается на «работает под нагрузкой». Вторая начинается с вопросов, которые задаёт человек на дежурстве: что упало ночью и как это переиграть? кто нажал force‑stop? можно ли выкатить патч библиотеки, не пересобирая весь рантайм? почему пароль сервис‑аккаунта видно на странице дашборда?

Прошлые релизы нашей экосистемы отвечали на первый вопрос. 3.4.0 — целиком про второй.

Напомню, из чего экосистема состоит: типизированное хранилище redb поверх Postgres/MSSQL/SQLite, интеграционный движок redb.Route (наш ответ Apache Camel под.NET, 30+ коннекторов), рантайм redb.Tsak с дашбордом, hot‑reload и кластером, и сервер идентичности redb.Identity (OIDC/OAuth 2.1). Всё это работает у нас в проде и публикуется пакетами, образами и standalone‑архивами.

В 3.4.0 появились четыре вещи, каждая из которых — про день после деплоя:

MCP-сервер отвечает Connected. Инструменты работают: бот сам присылает мне сообщения. Мои сообщения до бота доходят, я вижу их в очереди Telegram. А в сессию Claude Code они не попадают. Ни ошибки, ни предупреждения.

Полтора часа я искал не там.

Меня зовут Сол ГудКод, и обычно я вытаскиваю людей из ситуаций, в которые они сами себя загнали, но на этот раз клиентом оказался я сам: мне нужен был бот, которому можно наговорить задачу голосом из дороги, чтобы он сделал её на моей машине и в моих проектах. У Anthropic такое есть официально, и именно поэтому история вышла длиннее, чем я рассчитывал.

Внутри: как отличить эту тишину от своей ошибки за минуту и чем я заменил официальный канал. Плюс восемь мест, где я наступил на грабли Windows. В том числе на те, куда уже наступал в этом же проекте. И на ту, где Claude вежливо попросил меня договорить мысль.

Хотел понять, потянет ли маленькая локальная модель сопроводительные письма или без облака никак. Оказалось, главный рычаг не модель, а промпт: переписал инструкцию, и отправляемость прыгнула с 0% до 88%, а рекрутёр вслепую принял 6 писем-генераций из 8 за живые.

Некоторые альбомы должны звучать как один длинный трек. Рассказываю, как это устроено в Kalinka Player.

Каждый день я использую qBittorrent. Это отличный торрент-клиент, стабильный и кроссплатформенный. Наверное, работает лучше чем любой другой торрент клиент. Но интерфейс у него на Qt Widgets, и на Windows 11 он выглядит не нативно(+ лично для меня не хватает некоторых вещей, о которых расскажу в статье)

Я долго искал в интернете что-то подобное, но найти подходящее так и не смог, поэтому взялся пилить своё собственное решение. Переписывать движок с нуля было бы откровенной дуростью: qBittorrent пилят и тестируют годами, повторить это в одиночку за разумное время нереально. Значит, задача сузилась: оставить движок как есть, а вокруг него построить красивый интерфейс и внедрить новые функции.

Так, день за днём, через месяц получился WinBitTorrent

Профайлер показывает write() и worker файлового логгера среди верхних стеков. Однако системный профайлер не знает, какая из тысяч строк вывода в лог породила нагрузку. Отключать логирование совсем — ужасное решение. Как же связать файловый ввод-вывод с конкретными строками вывода в лог, каналами и backend?

Поиск — уже не просто поле на веб‑сайте. Во многих случаях Manticore Search работает как внутренняя служба обработки данных: приложения направляют к нему запросы, процессы загрузки данных обновляют таблицы в нём, панели мониторинга получают из него данные, а операторы изменяют схемы таблиц. Когда всё это опирается лишь на сетевое доверие, контроль доступа быстро становится уязвимым.

Именно поэтому в Manticore Search теперь встроены аутентификация и авторизация. Функциональность добавлена в версиях 27.x и описана в посте о релизе 27.1.5 : она позволяет Manticore проверять, кто подключается и что этому пользователю разрешено делать.

Новая функциональность работает через SQL, HTTP/HTTPS-клиентов, распределённых и удалённых агентов и поддерживает репликацию.