Программирование *

Пошаговое руководство по развертыванию JupyterLab на GPU-сервере. Рассказываем про настройку JupyterHub, драйверов NVIDIA, безопасности (Nginx/SSL), лимитов ресурсов и мониторинга.

2 сентября Qwen3.8-Max-0902 поднялась на первую строку общего зачёта Code Arena WebDev. На момент исходной новости модель набрала 1691 очко и опережала Claude Opus 5 Max на три пункта.

Проблема скрывается рядом с красивой цифрой: результат Qwen помечен как предварительный, голосов у неё в несколько раз меньше, а доверительные интервалы двух моделей сильно перекрываются. Пока готовился этот материал, количество голосов и отрыв успели измениться.

Разберёмся, что действительно произошло, как Code Arena строит рейтинг и достаточно ли первого места для смены рабочего инструмента. Собственного сравнительного теста я не проводил. Это разбор открытой методики, живой таблицы и документации Alibaba.

Полгода назад я начал писать веб-лист персонажа для D&D 5e, и почти весь код в нём пишет Claude Code. В какой-то момент лимиты подписки стали заканчиваться к обеду, и я распарсил транскрипты сессий, чтобы понять, куда уходят токены. Выяснилось: ответы модели — полпроцента расхода, а две трети съели 22 длинные сессии, в которых контекст рос на каждом шагу. В статье — скрипт замера на тридцать строк, разбор того, почему одна длинная сессия дороже пяти коротких, и восемь приёмов, которые я после этого внедрил: лимит сессии в Stop-хуке, карта кода вместо разведки грепом, запрет на повторное чтение файлов, вынос браузерных проверок в сабагента и рутины — на дешёвые модели.

Всем привет!

Почти каждый, кто работал с Git больше пары недель, хоть раз сталкивался с одной и той же путаницей: почему git add — это не сохранение, зачем нужен какой‑то отдельный индекс, если есть коммит, откуда вообще берутся конфликты при мерже, если мы просто оба поправили один файл. И почему иногда git status показывает файл как изменённый, хотя вы точно ничего не трогали.

Если вы так же знакомы с этими проблемами, а также с другими проблемами при работе с Git — эта статья для вас.

В этой статье cначала покажем, как Git на самом деле хранит файлы и их изменения, что такое индекс и почему он существует отдельно от рабочей директории и коммитов. Далее — как устроены ветки на уровне данных, а не только как указатель текущей линии разработки. После этого разберём, как Git определяет, какие именно строки поменялись, и как из этого механизма следует слияние т.е merge и, самое главное, конфликты при слиянии.

Изучив модель, пройдёмся по основным командам работы с файлами: add, rm, mv, restore, diff, log, stash, работу с .gitignore и с большими файлами.

А в конце мы вам покажем, как это всё применяется на практике.

AI-ассистенты и вайбкодинг уже позволяют junior-разработчику за несколько часов получить код, на который раньше потребовались бы дни. Но способность быстро сгенерировать работающую функцию еще не означает, что человек научился проектировать, проверять и сопровождать программные системы.

Если начинающие программисты передают AI написание кода, поиск ошибок и принятие технических решений, возникает неудобный вопрос: откуда через пять лет возьмутся senior-разработчики, способные проверять AI-generated code и отвечать за него в production?

Мне хотелось разобраться с языком C по-человечески: не «сто задач на указатели», а так, чтобы каждая написанная программа была зачем-то нужна. Готового такого курса я не нашёл, и по своей же идее собрал себе сам.

Получилось следующее: 80 серий в десяти сезонах, 74 часа задач, семь сквозных проектов, всё собирается без единой внешней библиотеки и прогоняется в CI на Linux и macOS. Курс бесплатный, лежит на GitHub, и я решил им поделиться — вдруг будет интересно или пригодится ещё кому-то.

Год назад я уже писал о нём здесь, но с тех пор от того курса, не осталось почти ни одного эмодзи, а уроков стало в два раза больше.

После того как мой пет-проект случайно «выстрелил» на Reddit, я решил, что пора поделиться так же и своей кроссплатформенной библиотекой на C++20 для мониторинга железа, с нативной поддержкой Python.

Рассказываю историю создания hardware_monitor_cpp: как избавиться от лишних зависимостей, получить адекватную статистику swap-файла под Windows и macOS, упаковать все в удобное C++ API, а заодно получить готовую консольную утилиту с визуализацией графиков прямо в терминале.

Привет, Хабр! Пилю потихоньку пет‑проект и решил поделиться тем, что вылезло при первом же деплое.

Откуда взялась эта штука 

Основная занятость у меня связана с ИИ, но есть ещё подработки по 1С — в основном администрирование: обновления, настройка оборудования, выгрузки и прочее. Всё взаимодействие идёт в Telegram: множество чатов, в каждом свои задачи, у каждой свой дедлайн и своё техническое окно, когда её вообще можно делать. Базу не обновишь в разгар рабочего дня — значит, задача не просто «к пятнице», а «в пятницу после семи».

Пока задач несколько, они держатся в голове. Дальше начинается путаница: помнишь, что на этой неделе у кого‑то обновление, а у кого именно — уже нет. Я начал забывать про клиентов. Писал на бумажке. Бумажка не работает по простой причине: про неё тоже надо вспомнить. Она лежит рядом и молчит. А напоминание должно приходить само и туда, где я и так сижу целый день. Так и родилась мысль сделать свой блэкджек.

Спор «скобочки или отступы» старше, чем некоторые из его участников. У этого спора нет судьи и нет призового фонда, но есть ветераны и есть потерянные души, которые однажды написали end в Питоне и с тех пор не могут остановиться. Выиграть этот спор невозможно: стороны спорят о вкусах, а не о свойствах. Поэтому предлагаю - давайте закончим этот спор не победой, а разоружением.

Я написал маленькую утилиту, которая переводит исходный код Python между тремя синтаксисами: классические отступы, C-подобные фигурные скобки, S-выражения в духе Лиспа. Один и тот же quicksort, три вида:

Если вы хоть раз работали с крупными KMP проектами, то наверняка хотели обратиться к старым добрым гредл флейворам, которые всем так хорошо знакомы по андроид разработке.

Но спустя 5 минут поисков до вас доходит осознание:Gradle Flavor на KMP нет и не планируется, а вместо них нам достается expect/actual, разбивающий код по платформенным сорц сетам

Задача была прикладная: мы переносим интернет‑магазины на свой движок и хотели понять, сколько в зоне .ru магазинов на каждой платформе и как их находить. Готовые сервисы вроде BuiltWith продают выгрузки по подписке, но нам нужен был воспроизводимый обход, который можно гонять когда угодно и по своим правилам.

Написали свой пробер, обошли 53 305 доменов и получили распределение платформ. Заодно собрали коллекцию ловушек, на каждой из которых успели ошибиться. Про них и статья — цифры без описания граблей мало чего стоят.

В мире искусственного интеллекта популярен миф, что если ИИ довольно мощный, то дизайн не имеет значения. Иными словами, если модель достаточно умна, интерфейс не нужен. Пользователь сообщит что ему нужно, а модель сама разберется.

В реальных задачах минималистичный чат усугубляет проблемы взаимодействия. Такой дизайн скрывает вероятностную сложность ИИ, делает незаметными ошибки и провоцирует неоправданное доверие пользователя. При этом команде сложно понять, где искать причину ошибок. Дизайнеры работают только с интерфейсом, а разработчики правят модель. В результате одна проблема воспринимается как две разные: ошибка UX или ошибка ИИ.

В сентябре разбираем то, что сейчас регулярно всплывает в задачах разработчиков, DevOps-инженеров, аналитиков, тестировщиков и ML-специалистов: PostgreSQL 18, eBPF, LLM, Playwright, Patroni, Rust, GitLab Runners, высоконагруженные сервисы и не только. В подборке — 61 демо-урок с упором на практику, реальные сценарии и вопросы, которые можно напрямую обсудить с преподавателями.

Если вы пишете на JavaScript или TypeScript, выбор инструмента обычно начинается с двух знакомых вариантов: VSCode или WebStorm.

Сегодня расскажу вам про третий вариант: OpenIDE. Это готовая IDE на базе той же платформы, которую использует WebStorm.

Философия также схожа: вам не нужно собирать рабочий инструмент из десятка расширений. В одном дистрибутиве комфортно и легко настроить и менять версии Node.js, npm, yarn и pnpm, TypeScript, React и Angular, линтеров, Git и HTTP-клиенты. Можно открыть проект и сразу заниматься делом.

Агент сам себе поставил PASS. И я это проглотил.

Все галочки закрыты, статус в шапке правильный, агент ушёл спать. Наутро я прочитал и отклонил работу целиком. Проверки не было, была формальность: писал и принимал один и тот же агент, по чек-листу, который сам же и закрыл.

В статье собираю гейт, после которого работа не идёт дальше, пока другой агент не написал вердикт в отдельный файл. В одном чате, без оркестратора, за вечер. Цена — 2,7× обращений к модели, ловит примерно каждую шестую работу.

Готового файла роли не даю: он настроен под мои сбои и у вас не сработает. Даю промпты, которыми агент заведёт вам ваши правила, и после каждого строку «что проверяете в ответе».

P.S. Первый же прогон проверяющего отклонил мою работу. Я был зол. Потом открыл его файл вердикта и понял, что он прав.

Август — традиционное время затишья перед осенними презентациями, и громких релизов в этом месяце действительно было немного. Зато событий, заставляющих схватиться за голову, хватило с избытком. Модели, вдохновившись июльским инцидентом с Hugging Face, устроили массовый побег из песочниц. Anthropic напугали всех скрытыми вотермарками. А OpenAI и вовсе объявили о приостановке обучения моделей из-за того, что их грядущая модель Astra стала слишком хорошо разбираться в кибератаках.

Конечно, не оставили нас и без новых моделей. GLM-5.3-Flash под маской Ox Alpha навела шороху на OpenRouter. Google выпустили подешевевшую вдвое Gemini 3.7 Flash, а xAI догоняют конкурентов с Grok 4.6. 

Собрали всё это воедино, добавили свежих инструментов и приправили выводами из новых исследований. Поехали разбираться, что принес нам конец лета!

Я довольно активно использую ИИ в разработке примерно с конца 2024 года.

Наверное, многие слышали оценки в духе: «ИИ ускоряет разработчика на 20–30%». Возможно, для каких‑то привычных задач это и неплохая метрика.

Но недавно у меня случился кейс, который вообще плохо укладывается в эту систему координат.

За один очень плотный рабочий день — примерно 11 часов от идеи до боевого переключения — удалось исследовать закрытый Windows‑компонент, восстановить недокументированный бинарный протокол, разобраться с особенностями криптографии, написать совместимую реализацию на Java, сформировать регрессионный корпус из реального трафика, завернуть всё в контейнер, развернуть в Kubernetes, провести независимое ревью и переключить production.

И вот после такого слова про «+30% производительности» начинают казаться немного смешными.

Честно говоря, это пока самый впечатляющий кейс разработки с AI, который у меня был. Восторг скрывать не буду:)

Четырнадцать копеек в месячном отчёте могут остановить закрытие периода на часы. Разберём, откуда берутся такие расхождения в денежных расчётах, почему привычная арифметика подводит в коде и где именно бэкенд‑разработчику стоит контролировать точность.

Уникальная нотация языка UNO создаёт ему огромный потенциал, позволяющий в перспективе заменить большинство нынешних языков разметки данных.

Понятно, что XML и JSON имеют собственные ниши, в которых они могут находиться вечно, но существует огромный ряд задач, где даже их можно с выгодой заместить. Что же касается таких специализированных форматов, как TOML, YAML, KDL, HCL или EDN, то при повсеместном внедрении UNO они рискуют потерять свою актуальность. Из-за врожденных синтаксических недостатков, медленного парсинга или скрытых ошибок, обусловленных недостаточным проектированием, эти языки могут остаться лишь в легаси-проектах. Верно ли данное утверждение? Давайте разбираться.

29 августа Anthropic разослала еженедельный дайджест по Claude Code. Пересказ на русском: /resume подхватывает терминальную сессию в десктопном приложении, сессию на своей машине можно запустить с телефона через Remote Control, субагенту можно дать собственную память между сессиями строкой memory в frontmatter, а /color и /rename помогают различать несколько открытых терминалов. Плюс версии 2.1.243–2.1.248: режим --restricted, автоматический баг-репорт, редактирование правил авторежима из /permissions, часовой prompt cache, zstd-сжатый бинарник CLI и починенные десктопные сессии.