Наверное, как и многие обитатели Хабра, весной я попал под волну сокращений. Погрустив над текущей ситуацией на рынке, решил попробовать себя в open‑source. В конце концов, есть запас денег, отсутствуют (тьфу‑тьфу‑тьфу) ипотеки/кредиты, да и всегда хотелось почувствовать себя частью чего‑то большего, что ли. Спустя пару месяцев у меня получилось стать мейнтейнером в небольшой ML‑библиотеке, о чём и хочу сегодня рассказать.
Периодически хочется почитать книги с ноутбука, особенно в дороге. Но у «Яндекс Книг» есть только мобильные приложения и сайт, а отдельного клиента для Windows нет. Через браузер читать можно, пока есть нормальный интернет, однако в поезде или за городом этот план иногда заканчивается одновременно с мобильной сетью.
Можно было скачать книгу где-нибудь ещё, поставить обычную EPUB-читалку и не усложнять себе жизнь. Но библиотека и подписка у меня уже находились в одном сервисе. Поэтому я выбрал более логичный для программиста вариант: решил самостоятельно написать неофициальный десктоп-клиент.
Пару лет назад я презентовал на Хабре первую концепцию полнофункциональной текстовой разметки Маркван. Которая позволяет создавать достаточно сложные художественные и технические тексты, а заодно и генерировать статические сайты.
За это время накопилось несколько замечаний, которые необходимо было быстренько поправить. Изначально я планировал уделить проекту всего пару недель. Но, как это часто бывает в разработке, незаметно испарились три месяца. Много времени ушло на перепродумывание самой спецификации и на реализацию нового конвертера. Зато теперь Маркван превратился в строгую, логичную и предсказуемую экосистему.
В статье расскажу про незаслуженно неизвестный, надёжный, стабильный и по-своему красивый монтажный стол, интегрированный в программу blender. Дам краткое пошаговое руководство по созданию клипа вместе с его исходниками, которые вы сможете скачать и изучить.
В статье разберём фреймворк llama.cpp для запуска локальной LLM на выделенном облачном GPU, а также практический подход к оптимизации производительности. Мы поднимем REST API, выполним запрос, проведем бенчмаркинг и подберем оптимальные параметры под конкретную видеокарту.
Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Продолжаю цикл статей о клиенте для облачного сервиса Ollama. В первой части я рассказал о начале работы над клиентом и оставил пасхалку про сломанный стриминг. Во второй мы переехали с PostgreSQL на MongoDB, добавили анализ проектов с уважением к .gitignore и оптимизировали фронтенд.
Веб-аналитика живёт за дашбордами и HTTP-API: чтобы узнать, откуда пришёл трафик за неделю, человек лезет в интерфейс Метрики, а программа — собирает запрос к Reporting API и держит в голове namespace полей, лимиты и форматы ответа. LLM-агент (Claude, модель в Cursor, любой другой) по умолчанию не умеет ни того, ни другого.
Мостом между агентом и внешней системой служит MCP — Model Context Protocol. Разбираю, как устроен MCP-сервер для Яндекс.Метрики: как уложить отчёты в небольшой набор инструментов, как авторизоваться в Yandex ID без клиентского секрета (это оказалось самым неочевидным) и на какие грабли Reporting API я наступил по дороге.
Недавно я опубликовал на Хабре статью о небольшом пакете django-scroll-to-top, который добавляет кнопку «Наверх» в проекты на Django. Сам пакет решает довольно локальную задачу, но обсуждение под статьёй оказалось интереснее, чем я ожидал.
В комментариях возник вполне закономерный вопрос: насколько вообще подобным интерфейсным дополнениям место в стандартной Django Admin? Ведь каждое установленное приложение добавляет свои пункты в боковое меню, и со временем административная панель действительно может начать выглядеть перегруженной.
Один из комментариев заставил меня посмотреть на эту проблему немного под другим углом. В результате вместо долгого спора появился ещё один небольшой open-source-пакет — теперь уже для сворачивания групп приложений в боковой панели Django Admin.
Привет, Хабр! Меня зовут Роман Кузьмин, я занимаюсь развитием фреймворков искусственного интеллекта в YADRO. В этой статье я расскажу о работе по оптимизации алгоритма компьютерного зрения — детекторе углов, основанном на глобальных и локальных свойствах кривизны, который реализован с помощью библиотеки OpenCV под архитектуру RISC-V.
С коллегами из НГТУ им. Р. Е. Алексеева мы добились лучшей эффективности алгоритма за счет подхода, включающего алгоритмические оптимизации и ручную векторизацию с использованием RVV. Я подробно опишу, что и где мы изменили, а в конце статьи оценю прогресс с помощью тестов на плате Lichee Pi 4a.
Возникла идея написать подробную инструкцию по установке и настройке matrix. Всё, что нашел в интернете — либо устаревшая, неактуальная информация 3–4 летней давности без использования MAS, либо неполная информация с обрезанными конфигурационными файлами, по типу «догадайся сам и допиши». Также все инструкции, которые есть в интернете, в основном по установке в контейнере docker. Я же поделюсь с вами инструкцией по установке без каких либо контейнеров.
В условиях блокировки Телеграм и других популярных мессенджеров, протокол matrix дает возможность организовать, например, связь между членами семьи, родственниками и друзьями, не используя ВПН. Постараюсь доступно объяснить и показать все шаги установки и настройки, чтобы это было понятно большинству «чайников». Под «чайниками» я подразумеваю людей, которые знают, что такое терминал в линукс, и на базовом уровне умеют им пользоваться.
Зачем нужна установка matrix совместно с панелью 3x‑ui? Всё просто — для экономии денег. Если у вас уже есть сервер с установленной панелью, то зачем арендовать еще один сервер для matrix? Всё можно установить на один сервер. Другой вопрос — правильно ли это? Возможно нет, но у меня такая схема работает несколько месяцев без сбоев.
Команда VK Cloud перевела второй пост из серии трёх частей о том, как Cilium укрепляет свой CI/CD-конвейер. Первая часть рассказывала про управление доступом: кто может запускать сборки и какой CI-код разрешено исполнять. Этот пост про уровень зависимостей: какой код эти сборки подтягивают и как мы убеждаемся, что его не подделали.
Я думаю, что все заметили, что в последнее время доступ к большинству зарубежным ресурсам и API оставляет желать лучшего. Для обычного человека потеря связи с любимыми или нужными ресурсами посреди рабочего дня — это очень неприятно. Полагаться на один зарубежный сервер стало неэффективно: узлы падают, скорость проседает. У меня у самого появилась это проблема, поэтому я захотел ее решить.
Что я решил сделать, рассказываю дальше
Когда говорят «энтерпрайз-стек на .NET», обычно имеют в виду зоопарк: база от одного вендора, шина от другого, ORM с миграциями, отдельный оркестратор, ещё что-нибудь для наблюдаемости — и клей между всем этим, который пишешь сам и потом сам же чинишь по ночам.
Мы пошли другим путём и последние полгода собираем это как одну согласованную экосистему: типизированное хранилище redb поверх Postgres/MSSQL/SQLite, интеграционный движок redb.Route (наш ответ Apache Camel под .NET) и рантайм redb.Tsak с дашбордом, hot-reload и кластером. Три слоя, один код, один стиль.
Сегодня вышла версия 3.3.0 — синхронный бамп всей экосистемы. Это не «добавили пару фич»: это релиз, в котором мы починили то, что молча не работало под нагрузкой (и это, пожалуй, главное), добавили два новых транспорта, довели до конца RAG-петлю для LLM и сделали конкурентность на любом источнике. Ниже — по делу, с кодом.
И сразу главное: с версии 3.3.0 все Pro-решения бесплатны. Никаких лицензий, никаких ключей, никакой регистрации — просто ставишь пакет и юзаешь. Change tracking, bulk, продвинутый кэш, аналитика, кластер Tsak с координатором и failover — всё включено из коробки, в разработке и в проде одинаково. dotnet add package redb.Postgres.Pro — и оно работает. Никакого пейволла, никакого лицензионного сервера, ничего активировать не надо.
Я не начинал с идеи написать «убийцу JavaScript». Честно говоря, такие заявления обычно только мешают думать.
Сначала была гораздо более скромная мысль: мне нравится Go, мне нравится его простота, типизация и ощущение предсказуемого инструмента. Но когда дело доходит до интерактивного веб‑интерфейса, почти неизбежно оказываешься в другой вселенной: JavaScript, Node.js, сборщики, плагины, отдельная модель компонентов, отдельная экосистема.
Это нормально. Веб таким стал не случайно. Но мне было интересно проверить другую гипотезу: можно ли писать заметную часть браузерного приложения на Go, не превращая интерфейс в кашу из ручной сборки дерева узлов?
Так появился мой небольшой экспериментальный проект GoFrame. Сейчас это не готовый фреймворк для продакшена, а исследование в сторону Go‑first подхода для браузера через WebAssembly: маленький рантайм, JSX‑подобная разметка .gox, компиляция этой разметки в обычный Go‑код и утилита goxc, которая способна сгенерировать, собрать и упаковать приложение. В README проекта это прямо описано как экспериментальный Go‑first фреймворк и набор инструментов для интерактивных браузерных приложений на WebAssembly; там же честно указано, что проект не заявляет готовность к продакшену, стабильный API 1.0, SSR, гидратацию, серверные API, форматтер или LSP.
В этой статье я не хочу пересказывать ридми. Интереснее другое: как маленькая идея «а что если сделать JSX для Go?» довольно быстро потянула за собой компилятор, компонентную идентичность, состояния, эффекты, маршрутизацию, проверки в браузере и даже бюджет размера WebAssembly‑бандла.
Пришла моя долгожданная плата EC для клавиатуры Agar Mini. Собрал, начал пользоваться, но вот что-то слишком много опечаток. Думал, повожусь с настройками, да не тут-то было — приключение растянулось на 7 часов.
В статье о том, что такое EC, как отдебажить проблему и внести фикс в прошивку. Не обошлось и без реверс-инжиниринга.
Все опечатки неслучайны.
ИИ-агент может вернуть правильную строку и при этом пройти к ней самым дорогим маршрутом: читать лишний код, угадывать API, падать на ошибках и заново собирать решение. Для разработчика библиотеки это уже не косметическая проблема, а новый слой качества инструмента. На примере transformers разбираемся, как устроить стенд оценки, который смотрит на путь агента: трейсы, токены, время, ошибки и поведенческие маркеры.
Как на самом деле квантование ломает вызов инструментов? Собрал бенчмарк QuantMCP, протестировав модели на 4 ГБ VRAM не на синтетике, а на реальных схемах MCP-серверов. Главный инсайт: популярные бенчмарки вроде BFCL систематически врут - корреляция их оценок с реальным падением качества оказалась отрицательной (-0.755). На живых схемах модели ведут себя иначе: Llama-3.2-1B начинает возвращать саму JSON-схему вместо вызова или галлюцинирует имена инструментов, а Qwen3-0.6B выдумывает несуществующие таблицы в SQLite. Также показал, что сложность схемы не гарантирует большую деградацию, а выбор кванта «по таблицам» может привести к обратному эффекту.
Полгода назад я начал писать in-memory базу с векторным поиском на Go: RESP-протокол, HNSW-индекс, WAL, многопоточность. Рассказываю, что из этого вышло: как я мерил производительность и на каких граблях стоял, что реально ускоряет векторный поиск, а что нет. Все цифры воспроизводимы, код открыт.
Mageia появилась в 2010 году как независимый форк Mandriva после финансовых проблем компании, развивавшей оригинальный дистрибутив. Проект сохранил традиционный для Mandriva подход к организации системы, собственный набор инструментов администрирования и модель разработки силами сообщества.
С момента первого выпуска прошло более 15 лет. В конце июня 2026 года, почти через три года после предыдущего крупного релиза, разработчики представили Mageia 10. Новая версия получила обновленное ядро Linux, свежие версии графических окружений и системных компонентов, а также ряд изменений в инструментах установки и администрирования. Давайте оценим новинку.
ИИ снова закрывается. Пока мир следит за технологической войной чипов, Пекин и Вашингтон начали закрывать доступ к самому главному — готовым моделям. США уже убрали Claude Mythos из общего доступа, из-за рисков в кибербезопасности.
Китай в свою очередь готовится заблокировать экспорт GLM, Qwen и DouBao. Добро пожаловать в эпоху «цифрового суверенитета», где нейросети официально признаны стратегическим оружием. Разбираемся, к чему приведет эта односторонняя прозрачность.
