Время от времени мне нужно выполнить примитивный сценарий в терминале, но каждый раз это заканчивается очередным гуглежом «bash iterate each file» или «bash file has string». А что если скрипты в терминале можно было бы писать прямо как поток декларативных мыслей?
Год назад запуск модели на 35 миллиардов параметров подразумевал облако, очередь на GPU, и счёт от провайдера в конце месяца. Сегодня я покажу, как мы сделали это на одной потребительской видеокарте AMD за $500 — без ROCm, без CUDA, без MLX, одним бинарником на Zig.
Это пост про ZINC — inference engine, который мы строим с нуля под железо, которое люди реально покупают. Не как proof of concept, а как рабочий инструмент с OpenAI-совместимым API, потоковой генерацией и встроенным чатом.
Когда аугментации в детекции «не работают», проблема часто не в модели, а в bbox после преобразований.
Неверный coord_format, перепутанные нормализованные и абсолютные координаты, агрессивные кропы, пустые боксы после фильтрации — всё это не ломает код, но quietly ломает обучение.
В статье разбираю:
— какие форматы bbox поддерживает Albumentations — как правильно настраивать A.BboxParams — когда использовать min_area и min_visibility — почему обычный RandomCrop часто плохая идея для detection — и где пайплайн чаще всего ломается на практике
Если вы работаете с COCO, YOLO, pascal_voc или просто хотите перестать обучать модель на испорченной разметке — этот материал для вас.
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.
OpenClaw — это 180K звёзд на GitHub, но и 800 МБ node_modules, конфликты зависимостей и Node.js рантайм. Кто-то переписал его на Go: один бинарник на 35 МБ, 3-5x меньше RAM, деплой в одну команду. Разбираю, зачем это было нужно, что даёт мультиагентная архитектура на горутинах, и имеет ли смысл переходить с OpenClaw.
Каждый раз, когда я хочу опубликовать пост в интернете — будь то статья, короткий анонс или заметка — возникает одна и та же проблема: текст готов, а вот публикация превращается в марафон.
Копировать сюда, вставлять туда, подгонять формат, учитывать ограничения по длине и стилю для каждой платформы… Вроде бы мелочи, но суммарно они съедают кучу времени. Простая задача «опубликовать пост» быстро превращается в рутину, которая раздражает и отнимает энергию.
В новой записи я вам расскажу о своём open source проекте — Postery.
Max запустили как полноценную альтернативу Telegram для российского рынка, с открытым Bot API. Разработчики оказались перед классической дилеммой: поддерживать двойную кодовую базу или выбрать одну платформу, теряя аудиторию второй.
Типичная ситуация выглядит так: есть готовый Telegram-бот на aiogram, и нужно запустить его ещё в Max. Варианты неприятные — либо дублировать код, либо писать тонну адаптеров вручную, либо мириться с расхождением фич между платформами.
Библиотека obabot предлагает другой путь: один код — два мессенджера.
На связи Денис Волков из команды платформы данных в Yandex Cloud. В предыдущей статье мы рассказали, как устроен SPQR (Stateless Postgres Query Router): архитектура, компоненты и принципы. Красивая теория. Эта статья — про то, что происходит, когда теорию начинаешь применять к живому продакшену с десятками таблиц, набором микросервисов и новогодней нагрузкой. Про грабли, решения и конечно же проблемы.
Мы рады сообщить о выпуске Jmix 2.8! В этом релизе мы продолжаем улучшать фреймворк и Studio, делая Jmix еще более надежной основой для корпоративной разработки. Jmix 2.8 также является LTS-релизом и будет получать бесплатную поддержку в течение трех лет.
Ниже приведен краткий обзор основных новых возможностей Jmix 2.8. Полный список изменений можно найти в разделе документации Что нового.
Статья носит исключительно образовательный/ознакомительный характер. Она не служит цели, рекламировать какой-либо инструмент или ПО. Все наименования программного обеспечения, упомянутые в статье приведены из личного опыта.
Вы слышали, что Manticore Search быстрый. Вы слышали, что он объединяет полнотекстовый, векторный и нечеткий поиск в одном движке. Но когда вы начинаете реально работать с ним, вы сидите перед документацией, угадываете синтаксис SQL и надеетесь, что CREATE TABLE не выдаст непонятную ошибку.
MCP-Manticore меняет правила игры.
Это сервер Model Context Protocol (MCP), который подключает Cursor, Claude Code, Codex CLI или любой другой MCP-совместимый AI-ассистент напрямую к вашему экземпляру Manticore. AI может:
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.
