macOS *

Все мы любим VLC. Он открывает что угодно, работает на всём, не просит денег и не спрашивает, кто ты такой. IINA на маке выглядит как нормальное приложение, а не как диалог из нулевых. mpv вообще эталон: лучшая картинка, скрипты, конфиг под любую паранойю. Это отличные плееры, я пользовался всеми тремя годами и не собираюсь объяснять, что их авторы что-то делают не так.

Но однажды я поймал себя на мысли: 2026 год, вокруг десятки приложений, отполированных до состояния, когда интерфейса просто не замечаешь: он не мешает, он угадывает, он не заставляет вспоминать, где лежит нужная галочка. И ни одного такого видеоплеера. Хороших видеоплееров не существовало — не в смысле «не умеют открыть файл», а в смысле, в котором мы говорим «хорошее приложение» про всё остальное на своём компьютере. Поэтому я сделал свой.

Он называется Frame Player, он бесплатный и с открытым кодом, Windows и macOS. Дальше — список того, что меня в плеерах раздражало, и что с каждым пунктом в итоге получилось сделать.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Андр и я работаю в команде PT Maze. В статье расскажу, как любопытство помогло мне найти и помочь закрыть CVE-2026-43783. Демон, который Finder использует для «починки» прав на iCloud-файлы, оказался готов починить права на что угодно - включая системные директории. В этой статье разберем, как устроен DesktopServicesHelper изнутри и почему одного XPC-запроса хватило для получения root. Но для того чтобы разобраться, как именно такое стало возможно, сперва немного теории по внутренностям macOS.

Мышь на 1000 Гц, экран MacBook Pro на 120 Гц. Я записал одно и то же движение тремя способами сразу. Системный CGEventTap увидел 843,5 события в секунду. NSEvent.mouseMoved в окне обычного Cocoa-приложения получил 118,5, по одному на кадр экрана. GCMouse из GameController отдал 843,6 и в моём прогоне ни о каких разрешениях не спросил. Ниже подробности, 17 строк кода на Swift, рекордер целиком и список того, чего я не проверял.

Как Splash ускоряет локальные языковые модели на Mac? Разбираем спекулятивное декодирование DFlash 2, результаты тестов разработчиков и ограничения движка. Объясняем, что учитывать при выборе Q4 или Q8, сколько памяти и места на диске потребуется и как запустить Splash на macOS.

Привет, Хабр!

Это обновление для тех, кто диктует на маке, и оно самое заметное за всё время. Окно настроек Гига Писаря переделано полностью: новое устройство, картинки вместо таблиц, анимация, открываешь, и кажется, что это раздел системных настроек, а не отдельная программа.

Рассказываю, что изменилось, и немного о том, кто всё это делает, спойлер, уже не только я.

• Как я оживил LaserJet 1320 и Color LaserJet CP1025 на macOS 27 — разбор по логам CUPS
• “Filter failed” и «legacy USB class driver»: анатомия двух поломок печати на M1

Дано:
macOS 27 на M1, два древних принтера HP, одно и то же сообщение «ПО принтера несовместимо с этим устройством». Выглядит как один диагноз — «драйверов под ARM нет, покупай новый принтер». На деле это две совершенно разные поломки: одна лечится одной командой, вторая не лечится вообще и требует замены драйвера на open‑source. Ниже — разбор по логам CUPS, file, nm и strings, с рабочими решениями для обоих случаев.

Игры на MacBook часто дёргаются даже тогда, когда счётчик показывает 100 кадров в секунду и больше. У меня так было с Counter‑Strike 2 на MacBook Pro 14 с M3 Pro: 110–120 fps, а на медленном повороте картинка всё равно идёт рывками.

Я записал, когда каждый кадр на самом деле появляется на экране. Дело оказалось не в нехватке мощности, а в том, как кадры ложатся на сетку экрана ProMotion. В цифрах это выглядит так:

Как сжать пдф файл на маке?
Чё-то стрёмно в 2026ом скидывать свои файлы на сайты с доменом в .xyz.

А сжатие PDF уже лежит в вашем маке. Бесплатно!

Просто спрятано в утилите «для цветопередачи» — ColorSync Utility.

Большинство попыток заработать на открытом коде упираются в две крайности: сбор донатов, где за десятки тысяч звёзд на GitHub автор получает пару сотен долларов в месяц, или внезапная смена лицензии на BSL, которая оборачивается волной хейта и немедленными форками.

Проект Cap (открытый аналог Loom с 22 800 звёзд) нашёл третий путь. Их монорепозиторий на Rust, Tauri и Next.js выложен полностью, но проект успешно зарабатывает. Ниже — подробный разбор архитектуры проекта, того, как устроено разделение лицензий MIT и AGPLv3, и почему юридическая схема с платными бинарниками за $29/год работает даже без DRM.

Привет, Хабр!

После того как я выпустил Писаря для Windows, скачали его уже больше трёхсот раз, спасибо всем, кто поставил, попробовал и написал, что не работает, первые баги из комментариев я починил в тот же день.

А сегодня прилетел первый пулреквест в Windows-версию.

Новая Siri с Apple Intelligence не работает на системе с русским языком — её просто нет в настройках. То же самое у поляков, чехов, греков, венгров и ещё полутора десятков языков.

Я полез разбираться, где проходит эта граница, и выяснилось, что macOS проверяет язык системы ровно один раз — при загрузке. Дальше ей всё равно: можно вернуть свой язык, и Siri AI продолжит работать до следующей перезагрузки.

Под катом: где система прячет своё решение и как его прочитать из журнала, почему признака «встал в очередь» не существует, чем платишь за JXA, почему Safari терял вкладки после перезагрузки и как индикатор в строке меню похудел с трёх секунд процессора до двух сотых.

Я играю в Counter‑Strike 2 на MacBook Pro 14 с M3 Pro. Кадров хватает, 100 с лишним в секунду, а прицел всё равно ощущается ватным: мелкие доводки то недолетают, то перелетают. Сначала я грешил на ускорение указателя, потом на лимит кадров, потом на саму игру. Не помогало ничего, и в какой‑то момент я просто записал, как события мыши доходят до приложения.

Моя первая должность в трудовой называлась «инженер-программист». Недавно я понял, что вторую половину этого названия уже можно зачеркивать.

Мне понадобилась простая экранная лупа для Mac: положить рамку на кусок экрана и рассмотреть пиксели в отдельном окне. Готового инструмента под мой сценарий я не нашел. Swift и AppKit я толком не знаю, под macOS никогда не писал. Раньше на этом бы все и закончилось.

В этот раз через три дня у меня было нативное приложение: 10+ тысяч строк, сотни тестов, подпись, DMG, open source, ревью в App Store. Понятно, что код писал Claude Code.

Но интереснее другое. Когда я спросил себя, что эти три дня делал я, ответ оказался неожиданным. Я почти не программировал, а работы было полно.

В статье — о том, почему программист превращается в инженера-продакта, зачем дизайнеру рисовать кнопку, если можно сразу сделать настоящую, что будет с Figma и почему софт впервые становится по-настоящему персональным. Функция с одним пользователем, мной, теперь окупается.

👇

Когда вы открываете WhatsApp* Web или ставите приложение на ноутбук, оно не «входит в аккаунт» так же, как телефон. Оно привязывается к телефону и становится его спутником. Внутри WhatsApp это два разных сорта устройств - primary (главное) и secondary, оно же companion (связанное). Разница между ними определяет почти всё: как устройство логинится, что оно умеет и что произойдёт, если его отключить.

Это разбор на пальцах: без протокольных деталей, только модель и следствия из неё. Термины primary и secondary я взял из кода нашего клиента - в нём это буквально два режима запуска одного бинарника.

* Meta Platforms Inc. (владелец Facebook, Instagram, WhatsApp и Messenger) признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории РФ. Facebook и Instagram запрещены в РФ.

Я хотел, чтобы кодовый агент работал целиком на ноутбуке, без облака: локальная модель, локальный сервер, агент в терминале. Главная боль с самого начала — скорость. Агент постоянно перечитывает длинный контекст и много «думает», и на локальном железе это превращается в минуты ожидания на каждую задачу.

 Mac Studio M5 Ultra — это идеальная машина для локальных ИИ-агентов. Этот компьютер позволяет запускать персональных помощников на базе локальных моделей с высокой производительностью и без дополнительных затрат на облачные сервисы. Если вы скептически относились к тестированию OpenClaw или Hermes Agent с локальными моделями, считая, что они никогда не достигнут уровня интеллекта и скорости облачных моделей, этот Mac изменит ваше мнение.

Привет, Хабр!

С моей первой статьи прошло чуть больше недели, я не ждал, что её вообще одобрят, у меня до этого даже аккаунта на Хабре не было.

Программированием я никогда не занимался, хотя интересно было всегда, а потом пришли новые технологии, и код за тебя теперь могут писать роботы. 

Пересказывать, как я решился сделать Писаря, не буду, про это была первая статья, здесь хочу подвести небольшой итог.

Если коротко: увидел, как GigaAM от Сбера распознаёт русскую речь, офигел и сделал диктовку для себя, а вам спасибо за такую высокую оценку, я её не ожидал.

Теперь к цифрам, не знаю, много это или мало, но кроме одной статьи на Хабре я нигде про Писаря не рассказывал, просмотры вы и так видите под первой статьёй, а установок уже больше четырёх сотен. Приятно.

Ещё меня заметили на Хабре и предложили вести блог, я с удовольствием согласился, мне это ничего не стоит, и мне это интересно, а вам, возможно, будет полезно посмотреть, как не программист дорабатывает приложение и как оно расходится по людям, какие хотелки появляются, на какие сложности я натыкаюсь и как их решаю.

Скачать и обновиться

После статьи посыпались баги, я разумеется их правил, и версии пошли одна за другой, а значит, нужно было как-то обновляться, тут была первая засада, так как опыта у меня не было, сначала я сделал как проще: приложение сообщало, что вышла новая версия, и отправляло человека на страницу GitHub, а там список файлов с непонятными названиями, разработчику, даже начинающему, всё ясно, человек с улицы привык нажать одну кнопку «Установить», а тут надо угадать, какой из файлов качать.

У меня MacBook Pro 16 2019 года: шестиядерный Intel Core i7, 16 ГБ оперативной памяти и Radeon Pro 5300M с 4 ГБ VRAM. На нём уже стояли Ollama, gemma3:4b и gemma2:2b.

Идея казалась очевидной: зачем тратить облачный Codex на разбор короткого traceback, сводку лога или commit message? Пусть Codex отдаёт такую работу локальной модели, получает готовый результат и занимается только сложными задачами.

Я сделал MCP-сервер, подключил его к Codex, прогнал одинаковые задачи и посмотрел точный расход токенов. Интеграция заработала. Экономия — нет.

На одной простой задаче маршрут через локальную модель использовал примерно в два раза больше облачного input, чем прямой ответ Codex.

Ниже — не инструкция «как запустить нейронку за пять минут», а разбор эксперимента: что я собрал, где ошибся в первоначальной гипотезе и для каких задач маленькая локальная модель всё-таки пригодилась.

Через несколько дней Apple начнёт отгружать Mac mini на M6 и M5 Pro и Mac Studio на M5 Max и M5 Ultra. Замеров локальных моделей на них ещё ни у кого нет, а прикинуть скорость можно уже сейчас. В прошлой статье я замерил шесть моделей на базовом M4 и вывел правило через полосу памяти с КПД 0.83, которое сошлось с замером в пределах двух процентов. Здесь применяю его к новым чипам и публикую цифры до того, как железо приехало. Потом замерю и покажу, где ошибся.

Коротко. M6 для локальных моделей не апгрейд, прирост 25 до 40 процентов и тот же потолок 8B. M5 Pro первый mini, где 32B работает на рабочей скорости. M5 Max меняет класс, 70B на 13 токенах в секунду. Отдельно про ловушки младших конфигураций, у M6 с 16 ГБ и M5 Max с 36 ГБ полоса памяти заметно ниже.

Старый Intel Mac с Catalina ещё рано списывать. VLESS + Reality на нём работает — но ручная настройка через V2RayXS, JSON и системный proxy быстро превращается в рутину.

Я собрал AUTO Xray: компактный клиент для macOS Catalina, который берёт на себя разбор подписки, выбор узлов и настройку proxy. В статье — как из ручного решения вырос готовый инструмент и что пришлось сделать, чтобы он стабильно работал на iMac 2013 года.