Программирование *

Вышла бесплатная книга к курсу «SQL Введение»

Всем привет!

Недавно я публиковал здесь бесплатный курс «SQL Введение» на платформе Stepik. За это время курс уже начали проходить более 400 студентов.

В продолжение курса я подготовил ещё один бесплатный материал — книгу, которая поможет изучать SQL ещё удобнее.

Бесплатный курс: https://stepik.org/a/290855

Зачем появилась книга

Во время обучения многим удобно иметь материал не только в формате уроков, но и в виде единого пособия, к которому можно быстро вернуться в любой момент.

Поэтому я решил подготовить книгу, полностью основанную на материалах курса. Она повторяет структуру уроков и позволяет легко закреплять пройденный материал.

Что представляет собой книга

Книга полностью соответствует программе курса и может использоваться параллельно с его прохождением.

Её можно использовать как:

• офлайн-версию курса для повторения материала;

• удобный конспект при выполнении практических заданий;

• справочник для быстрого повторения основных конструкций SQL.

Если вы уже проходите курс, книга поможет быстрее находить нужную информацию и возвращаться к темам, которые хочется повторить.

Для кого она будет полезна

Так же, как и сам курс, книга ориентирована на тех, кто только начинает знакомство с SQL:

• студентов IT-специальностей;

• начинающих разработчиков;

• будущих аналитиков данных;

• тестировщиков;

• всех, кто хочет разобраться в основах работы с реляционными базами данных.

Бесплатный доступ

Книга распространяется бесплатно.

Если вы проходите курс «SQL Введение», она уже доступна внутри курса в качестве дополнительного учебного материала.

Кроме того, книга опубликована на GitHub, где всегда можно скачать последнюю актуальную версию.

https://github.com/Awilum/sql-introduction

Чтобы скачать последнюю актуальную версию, перейдите в раздел Releases, где всегда доступен самый свежий выпуск книги. 

https://github.com/Awilum/sql-introduction/releases

Буду рад вашим отзывам, предложениям и замечаниям как по курсу, так и по книге. Надеюсь, этот дополнительный материал сделает изучение SQL ещё более удобным и понятным.

Нарезка кода: что скрывает OrcaSlicer

Как не пропустить опасные участки кода при ревью? Можно воспользоваться инструментами статического анализа. Возьмём для примера OrcaSlicer — популярную программу, которая подготавливает 3D-модель к печати. Заглянем внутрь и посмотрим, какие сюрпризы нас ждут.

Посмотрим на одно из предупреждений статического анализатора PVS-Studio:

V1047 Lifetime of the lambda is greater than lifetime of the local variable ‘do_stop’ captured by reference. FillBedJob.cpp 250

void FillBedJob::process(Ctl &ctl)
{
  // ....
  bool do_stop = false;
  // ....
  params.on_packed = 
    [&do_stop] (const ArrangePolygon &ap)
    {
      do_stop = ap.bed_idx > 0 && ap.priority == 0;
    };
  // ....
}

Лямбда-выражение захватывает локальную переменную do_stop по ссылке, а затем сохраняется в params.on_packed. При этом do_stop уничтожается при выходе из метода process, так как заканчивается время жизни локального объекта. Если лямбда будет вызвана после выхода из этой функции-члена, произойдёт обращение к разрушенному объекту, и поведение в этой ситуации не определено.

Можно было бы сделать захват по значению, но в этой лямбде происходит перезапись переменной do_stop, а значит такой вариант не подходит. Поэтому можно сделать do_stop членом класса FillBedJob.

Это лишь один фрагмент, показывающий, что даже в работающем продукте могут быть ошибки. А другие опасные места в коде OrcaSlicer разобрали в новой статье.

Если вы тоже хотите минимизировать ошибки в своих проектах, сделайте статический анализ частью регулярного процесса, а поможет с этим PVS-Studio.

Листая на C++ Reference список принятых в C++29 фичей, увидел в нем пропозал с знакомым названием, «Thread attributes» (P2019R9). И, оказалось, действительно, я уже читал этот пропозал 4 года назад, но не в 9-й его редакции, а в самой первой. 4 года понадобилось комитету по стандартизации, чтобы принять пустячный пропозал, позволяющий задать имя и размер стека потока при его создании — востребованную фичу, реализованную в куче библиотек C++.

void f();
int main() {
  // Такой вид задания атрибутов предлагался в первой ревизии
  std::jthread P2019R1(
    f, std::thread_name("Worker"),
    std::thread_stack_size(512*1024));
  // А такой приняли 8 ревизий спустя
  std::jthread P2019R9(
    std::thread::name_hint("Worker"),
    std::thread::stack_size_hint(512*1024), f);
}

Не безумие ли это? И сколько действительно правильных пропозалов не вошло в C++ лишь по той причине, что их автор не был готов 4 года подряд защищать свое предложение, отвечая на все мелкие придирки различных подкомитетов?

18 бесплатных уроков недели: разработка, AI, тестирование и DevOps

На этой неделе в OTUS — серия бесплатных открытых уроков для разработчиков, архитекторов, тестировщиков, DevOps‑инженеров, аналитиков и руководителей технических команд.

В программе — Spring и Java, C++ и Linux, GitLab CI, тестирование, мобильная разработка, сетевые технологии, машинное обучение и практическое применение ИИ.

Какие темы запланированы:

Backend и разработка

• 29 июня, 20:00 — «Как работает @Transactional в Spring: границы транзакций и типовые ошибки». Записаться

• 1 июля, 20:00 — «Алгоритмическая сложность коллекций в Java». Записаться

• 2 июля, 20:00 — «Методы, их перегрузка и расширения». Записаться

C++ и системное программирование

• 30 июня, 20:00 — «RAII в C++: фундамент надёжного управления ресурсами». Записаться

• 1 июля, 20:00 — «Классические методы перехвата управления в Linux». Записаться

• 2 июля, 20:00 — «Всё, что нужно знать об управлении памятью в C++». Записаться

AI, ML и автоматизация

• 29 июня, 20:00 — «Обзор ИИ‑технологий для разработчиков: от идей до рабочих решений». Записаться

• 29 июня, 20:00 — «Использование ИИ архитектором 1С: как ускорить анализ требований и подготовку документации». Записаться

• 29 июня, 20:00 — «AI для работы с обратной связью: как анализировать отзывы клиентов, интервью и обращения в поддержку». Записаться

• 1 июля, 18:00 — «Градиентный бустинг — мощный алгоритм ансамблирования в ML». Записаться

• 1 июля, 20:00 — «Архитектурные паттерны AI‑агентов: как проектировать автономные решения для бизнес‑задач». Записаться

• 6 июля, 20:00 — «Как сделать LLM‑приложение, которое отвечает клиентам по базе знаний компании». Записаться

Инфраструктура и DevOps

• 30 июня, 20:00 — «GitLab CI как конструктор workflow». Записаться

• 1 июля, 20:00 — «Что нужно знать для настройки стабильного интернета? OSPF и протоколы динамической маршрутизации». Записаться

Mobile и тестирование

• 30 июня, 20:00 — «Тестирование UX для мобильных приложений: чек‑лист по основным проверкам». Записаться

• 2 июля, 20:00 — «От API до экрана: создаём Android‑приложение на рекомендуемой архитектуре». Записаться

• 2 июля, 20:00 — «REST Assured & JSON Schema Validator: автоматизация тестирования API на практике». Записаться

Зерокодинг

• 2 июля, 20:00 — «Магия Lovable: как создавать готовые интерфейсы с помощью одного запроса». Записаться

А если хотите углубиться в инфраструктуру, сети и DevOps, смотрите подборку материалов в дайджесте.

Пока писал статью про Context Engineering, то дополнительно решил изучить вопрос, который был на хайпе 3 месяца назад

Реально ли Caveman Output Style экономит токены для агентов

Суть

Несколько месяцев назад расхайпилась казалось бы очевидная идея: если заставить модель отвечать коротко, то можно сэкономить много output-токенов

Одна таких реализаций — репо Caveman, который заставляет модель говорить как пещерный человек. Целых 77к звезд

Вот как пример

Обычный ответ модели

The reason your React component is re-rendering is likely because you're creating a new object reference on each render cycle. When you pass an inline object as a prop, React's shallow comparison sees it as a different object every time, which triggers a re-render. I'd recommend using useMemo to memoize the object

Ответ в стиле Caveman

New object ref each render. Inline object prop = new ref = re-render. Wrap in useMemo

Ну и как следствие, обещания автора

Faster response — less token to generate = speed go brrrEasier to read — no wall of text, just the answerSame accuracy — all technical info kept, only fluff removedSave money — ~71% less output token = less cost

Этот репозиторий очень сильно расхайпился — и основная суть всех новостей была в том, что с этим стилем теперь можно тратить на 40-70% меньше output токенов — который самые дорогие

Чтобы лучше понять механизм потенциальной экономии, нужно посмотреть, где агентные системы по типу CLAUDE CODE | CODEX вообще генерируют OUTPUT токены

1. Обычный ответ, который видите вы
2. THINKING блоки, которые вы можете не видеть
3. Генерация кода / схем, которые нельзя сжать
4. Вызов Tools + Цикл tool call → result → next message

В случае выбора любого OUTPUT стиля мы влияем только на пункт 1 — Обычный ответ, который видите вы

И, насколько мы все тут знаем — то, что модель выдает нам как результат ответа — в среднем ~5-10% от всех OUTPUT токенов

Ну так вот

Я по приколу сделал мини эксперимент, где взял 3 варианта Output Style's и прогнал на 5 разных задачах

1 стиль — Caveman Light (Original skill из репозитория выше)
2 стиль — Explanatory. Стиль, который наоборот, старается объяснять как можно подробнее. Я его сам всегда использую — объясняет свои решения и делится инсайтами.
3 стиль — Самописный True Caveman. Который должен общаться прям как настоящий пещерный человек

Инсайт, что строгий промптинг для True Caveman стал самым дорогим. И я думаю из-за того, что Thinking блоки заставляли модель постоянно себя перепроверять, говорит ли она в данный момент как True Caveman или нет. Так как ее это делать не учили.

Статью я написал на своем сайте, так как там много графики и элементов используется, которые на хабре не работают

Ссылка на статью на сайте, там подробно про этот эксперимент и реально ли это что-то экономит

Я несколько дней на это потратил 🥺

РБПО по ГОСТ Р 56939—2024: вебинар №27 из 30 — PVS-Studio Atlas — новая платформа контроля качества кода

Предлагаю вашему вниманию запись вебинара, где мы разбираем безопасную разработку ПО. Мы добрались до дополнительных (бонусных) вебинаров цикла. Рассмотрим "PVS-Studio Atlas — новая платформа контроля качества кода". На YouTube. Слайды.

В ходе бонусного вебинара команда PVS-Studio представила новый продукт — PVS-Studio Atlas, предназначенный для работы с результатами анализа кода: просмотра, аналитики, разметки и формирования отчётов для сертификационных лабораторий и ФСТЭК.

Общее количество вебинаров — 30. Каждому из 25 процессов ГОСТа посвящён отдельный вебинар и ещё 5 записано дополнительно на смежные темы. Запись всех вебинаров и подборка дополнительной информации доступна по ссылке: ГОСТ56939.РФ.

Методика ВУ и НДВ в ПО приведена в соответствие с ГОСТ Р 56939—2024

Материалы будут полезны всем, кто знакомится с темой РБПО и заинтересован во внедрении зрелых подходов в работу по созданию и сопровождению качественных программных продуктов. Материал по ГОСТ Р 56939—2024 весьма актуален, так как 12 мая 2026 утверждена обновлённая "Методика ВУ и НДВ в ПО". См. заметку "Методика выявления уязвимостей и недекларированных возможностей — 2026".

PVS-Studio — статический анализатор кода для поиска критических и типовых ошибок

Также приглашаю всех познакомиться с нашим статическим анализатором PVS-Studio, который может закрыть не только 10-й процесс ГОСТ Р 56939, но и будет полезен по другим направлениям:

1. Обучение сотрудников (п.5.2). Формирование у программистов понимание антипаттернов и уязвимых конструкций, что улучшает их техническую экспертизу;

2. Моделирование угроз и разработка описания поверхности атаки (п.5.7). Дополняет процесс, выявляя потенциальные уязвимости, которые формируют поверхность атаки;

3. Экспертиза исходного кода (п.5.9). Позволяет усилить проверку стороннего кода, который команда включает в проект. Например, его можно использовать для выбора сторонних библиотек, оценивая качество их кода;

4. Поиск уязвимостей в программном обеспечении при эксплуатации (п.5.24). Можно просматривать ранее отключённые предупреждения PVS-Studio с целью дополнительного выявления дефектов в коде.

Скачать PVS-Studio.

Основные характеристики:

• Поддерживает: C, C++, C#, Java, (скоро Go, JavaScript, TypeScript).

• Совместим с ГОСТ Р 71207—2024 (Статический анализ кода).

• Может применяться для РБПО согласно ГОСТ Р 56939—2024.

• Включён в Реестр российского ПО: запись № 9837.

• Удовлетворяет требованиям к статическим анализаторам, приведённых метеорическом документе ЦБ "Профиль защиты" – Статический анализ кода в методическом документе ЦБ РФ "Профиль защиты".

• Полная информацию: Статический анализатор кода PVS-Studio в 2026: ГОСТ Р 71207, ГОСТ Р 56939, приказ ФСТЭК №117.

Бэкенд без слепых зон: 10 открытых уроков для разработчиков

Проблемы в бэкенде редко ограничиваются неправильным условием в коде. Приложение может упереться в многопоточность, потерять данные из‑за неверных границ транзакции или превратить кеш и брокер сообщений в новый источник сбоев.

Собрали бесплатные открытые уроки для бэкенд‑разработчиков разных стеков. Преподаватели‑практики покажут рабочие подходы, разберут типовые ошибки и ответят на вопросы. Заодно можно познакомиться с экспертами и проверить формат обучения OTUS.

Архитектура и взаимодействие сервисов

• 22 июня, 20:00. «OAuth 2.0, JWT и коварные куки: проектируем безопасную аутентификацию». Записаться

• 24 июня, 20:00. «RabbitMQ против Kafka — что выбрать для вашей структуры: сравнение и лучшие практики». Записаться

• 24 июня, 20:00. «Отказоустойчивый и высокодоступный кластер RabbitMQ». Записаться

Java и Spring

• 22 июня, 20:00. «Контейнеризация Java-приложений с Docker». Записаться

• 29 июня, 20:00. «Как работает @Transactional в Spring: границы транзакций и типовые ошибки». Записаться

• 1 июля, 20:00. «Алгоритмическая сложность коллекций в Java». Записаться

• 22 июля, 20:00. «DAO на Spring JDBC». Записаться

.NET и Go

• 18 июня, 20:00. «Хостинг ASP.NET Core изнутри». Записаться

• 25 июня, 20:00. «Кеширование в ASP.NET Core: от IMemoryCache до Redis». Записаться

• 8 июля, 20:00. «Чистая архитектура на Go без "карго-культа": слои, DTO и интерфейсы». Записаться

Выбирайте тему под свой стек и подключайтесь к открытым урокам.

Больше бесплатных открытых уроков по другим направлениям смотрите в нашем дайджесте.

GLM 5.2 в open source: модель уровня Claude Opus 4.7, которую негде запустить, пока негде.

Zhipu выложили веса GLM 5.2 под MIT лицензией. 744 миллиарда параметров, MoE, 40 миллиардов активных на токен, контекст на миллион. GLM-5.2 играет достойно на многих бенчмарках.

Дома не запустить. FP8 веса ~800 гигабайт, нужно минимум 8 карт H200 или 10 карт H100. Теперь про abliteration, потому что в этом вся суть.

Любая западная модель отказывает вам по десять раз на дню. Напиши эксплоит для пентеста: отказ. Проанализируй уязвимость по CVE: отказ. Разбери вредоносный код из лога: отказ. Безопасники и разработчики каждый день упираются в стену цензуры и делают руками то что нейросеть могла бы закрыть за секунды.

Abliteration это удаление цензурных слоёв из модели. Модель перестаёт решать за вас что можно а что нельзя. Для моделей поменьше энтузиасты делают это за дни. Для 744B монстра уйдёт пара недель, но результат появится на Hugging Face неизбежно. MIT лицензия, веса открыты, технически ничего не мешает. Вопрос кто первым поставит под эту версию железо и откроет API.

Считаем деньги.

Huawei Ascend, легальный путь. Чип 910B: ~110 тысяч юаней (~1.4 млн рублей), нужно 16 штук (два сервера Atlas 800, ~1 ТБ видеопамяти). Итого 55-90 млн рублей. Производительность 60-70% от NVIDIA, зато без санкционных рисков.

NVIDIA H100, серый путь. Карта ~3.3 млн рублей, 10 штук с обвязкой: 40-50 млн. Быстрее, но риски поставки и нет гарантии.

Операционка: ~1-1.5 млн рублей в месяц (локация, электричество, инженеры).

Кто заплатит. Корпорации, которым нельзя лить данные в западные API: выделенный сервер с abliterated моделью, договор с юрлицом, ответственность на клиенте. Разработчики и физлица: публичный доступ, базовый тариф с обычной версией, премиум с abliterated после верификации.

Для российского рынка это окно. Ни один провайдер в РФ пока не даёт доступ к abliterated модели такого уровня. Что думаете?

Вот такую работу предлагает Райфайзен для Java-разработчиков с опытом от 3 лет. И как это теперь развидеть? 😎

От падающего теста до правки: как General ведёт задачу в любимой IDE

Когда разработчик открывает AI-чат в IDE, он не думает категориями режимов. Он не формулирует задачу как «сначала Plan, потом Code, затем Test и Review» — он пишет проще:

Почини тест

И только по ходу становится понятно, что это за задача: иногда хватит поправить одну строку, иногда — пройти по нескольким модулям, разобраться в зависимости, изменить production-код и обновить тесты. Заранее это знать нельзя — и не нужно.

Под этот сценарий в Veai сделан режим General: вы описываете цель обычными словами, а агент сам выбирает маршрут — проход по коду, планирование, тесты, ревью, отладка или подключение субагентов. Специализированные режимы (Ask, Code, Test, Plan, Review, Debug) остаются для случаев, когда вы хотите управлять процессом явно.

Почему ручной выбор режима мешает

Реальная задача редко укладывается в один режим. «Исправить падающий тест» — это сразу несколько подзадач: понять причину, решить, где ошибка (в тесте, production-коде, моках, данных или окружении), внести правку и запустить проверку. Если режим нужно выбрать заранее, новый разработчик начинает не с решения проблемы, а с изучения классификации агентов. General убирает этот выбор из начала задачи.

Что происходит по шагам

На запрос «в сервисе оплаты падает тест, найди причину и почини» General в простом случае ведёт задачу сам:

1. находит и запускает тест через IDE run configuration — в том же окружении, что и разработчик (SDK, профиль, переменные, модули), а не в собранном из терминала, которое может отличаться;

2. читает стектрейс, открывает связанный production-код, при необходимости смотрит usages, warnings и inspections;

3. вносит минимальную правку и перезапускает проверку: тест прошёл или упал — это факт из IDE, а не предположение модели.

Если стектрейса не хватает, агент опирается на отладчик (breakpoints, значения переменных, call tree), а если стектрейс уводит в библиотеку — открывает её код или декомпилированный класс через IDE, а не угадывает API по памяти модели.

Когда подключаются субагенты

Маршрут выбирает не отдельный классификатор, а сама модель: по тексту задачи и первым фактам из проекта она решает, достаточно ли пройтись по коду или стоит разложить работу на субагентов (один исследует причину, второй — зависимости, третий — тесты). Поправить одну строку General сделает сам, большую задачу — распараллелит. Многоагентность здесь не самоцель, а инструмент для задач, где она реально ускоряет результат.

Полностью исключить ошибки модели нельзя. Но General опирается не только на LLM, grep и RAG, а на JetBrains IDE как на источник проверяемых фактов: run configurations, SDK и classpath, структуру кода, usages и inspections, coverage, код зависимостей и ошибки компиляции так, как их видит IDE. Отсюда меньше галлюцинаций API и ситуаций «у агента прошло, а в IDE или CI падает».

Разницу можно измерить. 

Мы прогнали 8 enterprise-задач на Java/Spring через четыре агента на одной модели — Cursor, Claude Code, JetBrains Junie и Veai:

Контроль остаётся у разработчика

Даже когда агент ведёт задачу автономно, последнее слово за человеком: разработчик смотрит diff в окне Agent Changes и решает, что принять. Перед этим General может сам прогнать несколько субагентов-ревьюеров по своим изменениям и устранить критические проблемы ещё до того, как покажет результат человеку, — авторевью встроено в маршрут, а не остаётся отдельным ручным шагом. Идея не в том, чтобы убрать review, а в том, чтобы убрать лишнюю ручную маршрутизацию до него.

Установить Veai 5.12

Обратная связь — support@veai.ru и чат с командой.

Приходите на второй открытый онлайн Devhands AI Meetup #2!

📅 Когда: 18 июня, начало в 18:30 (Мск)

🔗 Где: Zoom (запись через таймпад) 

Формат: блиц по 7 минут, только личный опыт и кейсы, без воды. ~45 минут выступления подряд без вопросов, ~45 минут — обсуждение и вопросы. Всё бесплатно.

Программа на 18 июня:

• «ACP как база для агентской автоматизации» Алексей Самойлов, Techlead в Fastronome

• «Системный дизайн через AI-скиллы и MCP: от требований до архитектурного решения» Виталий Юшкевич, Lead engineer в Pugofka 

• «Опыт применения AI в стартапе инфраструктурной платформы» Георгий Меликов, no-ops платформа Exordos

• «Организация правил работы с проектами в Claude» Денис Савицкий, разработчик в DeltaSoft

• «Опыт применения AI для анализа фродовых регистраций» Дмитрий Дунаев, Дата инженер в ССР

Ксения Погорельских, хостинг-сервис Deploy-f-, название доклада уточняется (расскажу про факапы, про эксперимент, где 30 агентов-тестировщиков нон-стоп ищут баги, а агент-разработчик эти баги исправляет и отдает на ретест. И почему эти агенты долго не могли выдать мне ветку с фиксами, готовую к мержу в мастер).

Приходи, регистрируйся, это можно сделать через таймпад, или через наш чат, Devhands AI Club. Если интересно участвовать в качестве блиц-спикера - присылай заявку на следующий митап. Темы, которые мы хотим обсуждать:

• Кейс: рассказ о запущенных проектах, опыт внедрения и adoption в компаниях

• Цикл разработки: Agentic SDLC, SDD, ADR, автоматизация QA (unit, smoke, e2e, нагрузочное), деплой, работа с инцидентами, sandboxing, security

• Агенты: возможности/недостатки, опыт, сравнение, новинки, баги 

• Облачное окружение: модели, гейтвеи, стоимость

• Локальные модели: модели, железо, сетапы, скорость и стоимость. 

• Ошибки, которые я не повторю. Ошибки, которые я не повторю. Ошибки, которые я не повторю. Ошибки, которые я не повторю. Ошибки, которые я не повторю.

Проходите мини-курс «Безопасная разработка ПО»

Привет, Хабр! Мы выпустили вторую и третью части бесплатного курса в Академии Selectel. Материалы будут полезны опытным специалистам, которые хотят углубить знания и освоить инструменты защиты. Приступите к обучению прямо сейчас — изучение займет около двух часов.

Перед стартом рекомендуем пройти первую часть «Безопасная разработка: проектирование ПО». Это упростит понимание материала.

Часть 2 «Реализация»

Чтобы обеспечить безопасность ПО, важно корректно работать с кодом, данными и внешними компонентами. Во второй части рассмотрим, как проверять и ограничивать входные данные, безопасно обрабатывать информацию, взаимодействовать с внешними системами и отправлять выходные данные.

Часть 3 «Проверка безопасности и управление уязвимостями»

Уделять внимание безопасности необходимо на ранних этапах разработки ПО. В третьей части рассмотрим особенности статического и динамического анализа, а также процесс работы с уязвимостями — от обнаружения до обработки сообщений и устранения найденных проблем.

Пост-анонс. У меня есть лог, что-то среднее между блогом и микроблогом — там я пощу коммерческую рефлексию: заметки про продажи и архитектуру принятия решений.

Сама идея лога появилась недавно, но мыслей для него насобиралось уже порядочно. Пока оформляю просто верстая HTML, но это мягко говоря не удобно. Естественно задумался о статическом генераторе сайтов (SSG), но не брать же чужой когда ты инженер?

Выбор на чём написать свой оказался не простым. Выбирал между мейнстримом (Go, Rust) и андеграундом (Ada, APL). На APL у меня уже есть генератор, поэтому решил поднять планку. В итоге выбрал ассемблер.

Пишу под Solaris, без зависимостей, только сисколы. Solaris потому что она мне нравится и я под ней работаю; чтобы там не говорили — это инженерный шедевр.

Проект пишется в свободное время как инженерный манифест. Когда SSG будет полностью готов, я выкачу сюда, на Хабр, большой технический лонгрид с архитектурными графами, полным разбором системных вызовов и инструкцией для тех, кто захочет пощупать это вживую.

Полный список планируеммых команд (из инженерного черновика):

# Полная сборка всех новых статей
> ./kettlebell
# Пересобрать все статьи
> ./kettlebell --force
# Пересобрать все статьи, предварительно удалив папку ./build
> ./kettlebell --clean --force
# Собрать статьи только для 1 языка, только новые
> ./kettlebell --lang ru
# Пересобрать все статьи для 1 языка
> ./kettlebell --lang ru --force
# Генерация только 1 поста для 1 языка
> ./kettlebell --post ru/new-idea
# Перезаписать существующий пост или элемент в RSS
> ./kettlebell --post ru/llm-as-lvr --force
# Создать блан для поста во всех языках
> ./kettlebell --new last-bastion

Следить за процессом разработки, компиляцией kettlebell.s и первыми реальном времени можно в моем Telegram-канале: Cleanroom 89 (там только хардкор). Или ставьте watch на репозиторий github: kettlebell.

Поддержите подпиской, если вам тоже надоел оверхед современных веб-технологий или просто хочется чего-то неординарного.

graphics.h в 2026 году: зачем и как запустить

graphics.h — это часть библиотеки BGI (Borland Graphics Interface) родом из 1990-х. В современных IDE её нет: она несовместима с 64-битными системами и не является частью стандарта C++. Тем не менее в учебных задачах она до сих пор встречается — особенно там, где нужно быстро визуализировать алгоритм или сдать лабораторную.

Когда это оправдано

• изучение основ C/C++ и хочется видеть результат за пределами консоли

• разбор алгоритмов компьютерной графики

• подготовка к экзамену по предмету, где преподаватель требует именно graphics.h

Для production-кода и серьёзных учебных проектов лучше сразу смотреть в сторону актуальных библиотек: SDL2 (2D, кроссплатформенная), SFML (ООП-подход, проще в освоении) или OpenGL/GLFW (если нужна 3D-графика и аппаратное ускорение).

О библиотеке

Адаптация для современных Windows называется WinBGIm — её разработал и поддерживает Майкл Мэйн, профессор Колорадского университета в Боулдере. Библиотека открыта для использования и модификации. Скачать можно на официальном сайте: winbgim.codecutter.org.

Если хочется сначала почитать вводный разбор — на Хабре есть статья с обзором WinBGIm, здесь же показан небольшой практический пример-скриншот: инженерная утилита с графическим выводом, которая впоследствии была переписана с использованием современного UI на C++.

Как запустить: общий принцип

Для работы используется адаптация WinBGIm — три файла: graphics.h, winbgim.h и libbgi.a.

Линкер-флаги одинаковы для всех сред:

-lbgi -lgdi32 -lcomdlg32 -luuid -loleaut32 -lole32

Известный баг: в оригинальном graphics.h на строке 302 встречается int right=0 — это вызывает ошибку компиляции. Исправляется заменой на int txtright=0.

Dev-C++

1. Скопировать graphics.h и winbgim.h в MinGW64\x86_64-w64-mingw32\include

2. Скопировать libbgi.a в ...\lib

3. Tools → Compiler Options → Parameters → Linker — вставить флаги

4. Переключить профиль компилятора на 32-bit Release

Code::Blocks

1. Файлы — в соответствующие папки include и lib компилятора MinGW

2. Settings → Compiler → Linker settings → Other linker options — вставить флаги

VS Code

Файлы хранятся внутри проекта. Структура:

project/
  include/  ← graphics.h, winbgim.h
  lib/      ← libbgi.a

В .vscode/tasks.json в массив args добавить:

"-I${workspaceFolder}/include",
"-L${workspaceFolder}/lib",
"-l"-I${workspaceFolder}/include",
"-L${workspaceFolder}/lib",
"-lbgi", "-lgdi32", "-lcomdlg32", "-luuid", "-loleaut32", "-lole32"
bgi", "-lgdi32", "-lcomdlg32", "-luuid", "-loleaut32", "-lole32"

Компилятор MinGW (g++) должен быть прописан в PATH.

По материалам видео-инструкции CodeWar

Тест

#include <graphics.h>
#include <conio.h>

int main() {
    int gd = DETECT, gm;
    initgraph(&gd, &gm, (char*)"");
    circle(250, 250, 100);
    getch();
    closegraph();
    return 0;
}

Должно открыться окно с белым кругом на чёрном фоне. Если компиляция падает с ошибкой cannot find -lbgi — проверьте путь до libbgi.a. Ошибка undefined reference обычно означает, что флаги линкера не подхватились.

Как не открывать навязанный мессенджер и выжить: история одного моста Max2TG 🚀🚪

Привет,

Случалось ли у вас такое: сидите вы в своём уютном Telegram, пьёте кофе, пишете код… и тут приходят они — инициаторы «великого переезда».

С горящими глазами они объявляют:

Ребята, с понедельника мы все дружно переходим на корпоративный мессенджер МАКС!

И ладно бы это был просто мессенджер. Но к нему обычно прилагаются новый интерфейс, слежка, новые уведомления, которые ломают привычный дзен.

В общем, кто-то с ИИ-напарником сел, переглянулись и решили: если мы не можем отменить МАКС, мы можем сделать так, чтобы никогда его не открывать.

Max2TG — двусторонний мост между МАКСом и Telegram Topics, написанный полностью на чистом вайбе. Ну и на Python, конечно.

Сразу важное уточнение: автор этого поста и автор репозитория никак не связаны. Я просто нашёл проект, посмотрел на идею, восхитился уровнем инженерного упрямства и решил оформить это в виде небольшого рассказа.

Как это работает

Вместо того чтобы держать открытым приложение МАКС, вы создаёте одну Telegram-группу с включёнными топиками, то есть форумами, и приглашаете туда бота.

Дальше всё работает примерно так:

• каждый чат или канал в МАКСе превращается в отдельный топик в Telegram;

• кто-то пишет вам в МАКС — бот ловит сообщение и аккуратно пересылает его в нужный топик в Telegram;

• вы отвечаете на сообщение в топике Telegram — бот отправляет ответ обратно в МАКС от вашего имени;

• картинки, видео, файлы, редактирование и даже удаление сообщений синхронизируются в обе стороны.

С технической точки зрения самое интересное здесь то, что приложение, судя по всему, эмулирует работу официального клиента МАКСа.

Как так получилось, почему это работает и кто вообще оставил эту дверь приоткрытой — науке неизвестно. Мы, как говорится, просто наблюдаем интересный инженерный артефакт.

Выглядит это так: для коллег вы прилежный сотрудник, который мгновенно отвечает в МАКСе. Для себя — человек, который вообще не сворачивает Telegram.

Победа? Победа.

Что под капотом

Проект собран на классическом Python-стеке:

• aiogram;

• aiosqlite;

• python-dotenv.

Но дьявол, как обычно, крылся в деталях. Точнее — в зависимостях.

Поскольку оригинальный API МАКСа завязан на корпоративный TLS со стеком GOST/LibreSSL, при первой сборке авторы столкнулись с суровой реальностью: библиотека шифрования стабильно выдавала SIGSEGV, то есть падение процесса, при долгих параллельных запросах.

Как это решили?

Вайбкодинг-стилем.

Приложение разнесли на три изолированных процесса:

1. Основной процесс — Telegram, SQLite и логика синхронизации.

2. max-polling — отдельный процесс-слухач для событий МАКСа.

3. max-sdk-worker — отдельный процесс для отправки сообщений.

Если суровое шифрование падает от сетевого шока, падает только один маленький воркер, который тихо перезапускается Docker-ом. Основной бот в Telegram при этом даже бровью не ведёт.

Костыль? Нет, отказоустойчивая микросервисная архитектура! 😎

Важный дисклеймер

Этот пост — не рекомендация нарушать корпоративные политики, требования ИБ, правила использования сервисов или внутренние регламенты компании.

Если у вас в организации запрещены неофициальные клиенты, мосты, прокси, боты, автоматизация сообщений или эмуляция работы приложений — лучше не пытаться быть героем. В корпоративной среде «оно же просто пересылает сообщения» очень быстро превращается в разговор с безопасниками, юристами и руководителем.

Проект стоит воспринимать в первую очередь как любопытный инженерный эксперимент: пример того, как люди строят мосты между несовместимыми мирами, когда один мир очень хочет жить в Telegram, а другой внезапно переехал в государственный мессенджер.

Итог

Мост собран, протестирован, залит на GitHub и готов к бою.

Теперь вся коммуникация с МАКСом может происходить из любимого кресла в Telegram.

Если вас тоже пытаются насильно пересадить на новые корпоративные рельсы — не унывайте. Пишите мосты, кодите на вайбе и берегите свою менталку.

Код и инструкция по настройке здесь:

GitHub

Ваш худший кошмар, или простой regex, который удивит даже опытных программистов.

re.match(r"^abc$", "abc\n") # python

/^abc$/.test("abc\n") // Javascript

preg_match("/^abc$/", "abc\n"); // PHP

Не читайте дальше, попробуйте угадать какой вывод будет у каждого из вариантов?

False?

True ?

Правильный ответ:

False
True
False

Живите с этим :)

Всё дело в том, что в PCRE $ означает не "конец строки", а "конец строки, или позиция перед \n в конце строки". А в ECMAScript это не так.

Лично я думал, что должно быть False, но регулярные выражения продолжают меня удивлять спустя много лет.

Правильный regex для точного совпадения с концом строки:

re.match(r"^abc\Z", "abc\n")

// javascript идеален, нечего исправлять :)

preg_match("/^abc\p/", "abc\n")

== false

Пока все спорят, Redux или Zustand, я зайду с другой стороны

Споры про архитектуру в реакте не утихают никогда: где-то прямо сейчас двое доказывают друг другу, выносить логику в хук или нет, и оба уже на эмоциях. Я решила влезть в этот холивар, но с неожиданного угла.

Написала статью «Хороший код, но плохая архитектура» — про то, как мы все пишем аккуратный, типизированный, красивый код и тихо приходим к файлам, которые страшно даже открывать.

Главный (душный) тезис: самая опасная архитектурная ошибка — это хорошее решение, принятое слишком рано. А ещё там есть госпожа Форма, которая знает слишком много, «умные хуки», незаметно ставшие мини-приложениями, и мемоизация как религия.

Без морали «как надо жить» — скорее честный разговор о том, как мы все так делаем и даже не замечаем.

Заходите читать и спорить в комментариях →
https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/1044046/

А вы еще помните, как было?

Падает ошибка. Ты читаешь трейсбек снизу вверх, цепляешься за знакомое слово, криво копируешь часть из терминала. Половину строки, с лишним пробелом. Открываешь Google.

Первая ссылка ведёт на StackOverflow. Вопрос 2014 года. Принятый ответ заминусован, а рабочий лежит третьим снизу. Сорок голосов, комментарий «this saved my life».Ты его даже не копируешь, потому что случай всё равно другой. Но ты уже понял, в чём было дело.

Иногда уходишь на старый форум, на 23 страницу давно заброшенной темы. Последнее сообщение датировано 2015 годом. Аватарки битые, половина ссылок ведёт в никуда. И вдруг там, между «спасибо, помогло» и «у меня то же самое», сидит человек, который разобрал твою проблему по косточкам. Для себя. Не зная, что однажды его ответ спасёт кого-то ещё.

А иногда не находишь вообще ничего. Везде посмотрел, и пусто.Чёрт с ним, спрошу сам.Сидишь, формулируешь вопрос. Подбираешь слова. Прикладываешь минимальный пример, потому что иначе заминусуют. И сама эта формулировка наполовину чинит тебе мозги.

Жмёшь «отправить». Ждёшь. Обновляешь вкладку. И вот он, ответ от незнакомца, которому просто не всё равно.

Сейчас ты выделяешь трейсбек, не дочитав до конца, и пишешь: «почини».

И он чинит.

Работает. Тесты зелёные. Можно идти дальше.

Но где-то в этот момент из профессии исчезает важная часть ритуала. Та самая, где ты не просто получал ответ, а прожёвывал проблему. Злился, тупил, копался в чужих обсуждениях и постепенно начинал понимать, что вообще происходит.

Раньше ошибка была дверью. Сейчас она всё чаще становится всплывающим окном, которое хочется закрыть как можно быстрее.

И в этом есть что-то страшное.

Профессия программиста всегда держалась именно на привычке разбираться. На внутреннем упрямстве: «я хочу понять, почему оно сломалось».

А теперь у нас появился идеальный способ этого не делать.Да, мы стали быстрее. Да, мы стали продуктивнее. Да, назад никто не пойдёт.

Но вместе с болью отладки мы выкидываем и кое что важное.И, кажется, однажды мы проснёмся в мире, где код всё ещё пишется, ошибки всё ещё чинятся, продукты всё ещё выкатываются, но всё меньше людей действительно понимают, как это работает.

Вот это и пугает.

Не то, что ИИ заберёт работу.

А то, что он оставит нам работу, но постепенно заберёт профессию.

Давайте вместе смотреть на то, как меняется разработка, заглядывайте в мой Telegram-канал.

РБПО по ГОСТ Р 56939—2024: вебинар №20 из 30 — Обеспечение безопасности при выпуске готовой к эксплуатации версии программного обеспечения

Предлагаю вашему вниманию запись вебинара, где мы разбираем безопасную разработку ПО. Вебинар посвящен процессу из раздела 5.20. – "Обеспечение безопасности при выпуске готовой к эксплуатации версии программного обеспечения". На YouTube. Слайды.

Цели 20-го процесса по ГОСТ Р 56939—2024:

Организация приёмки ПО с целью недопущения недостатков кода ПО перед его предоставлением пользователям.

Общее количество вебинаров — 30. Каждому из 25 процессов ГОСТа посвящён отдельный вебинар и ещё 5 записано дополнительно на смежные темы. Запись всех вебинаров и подборка дополнительной информации доступна по ссылке: ГОСТ56939.РФ.

Цикл вебинаров проведён компанией ООО "ПВС" совместно с учебным центром "Маском". Организаторами выступили Андрей Карпов и Виталий Пиков. Совместно с приглашёнными экспертами различных компаний мы рассмотрели 25 процессов, приведённых в ГОСТ Р 56939—2024.

P.S.

Суммарное время предлагаемых к изучению вебинаров составляет около 50 часов. Их можно смотреть на ускорении. Однако даже в этом случае с учётом дополнительных материалов и отсылок на внешние ресурсы изучение займёт около двух рабочих недель.

Это достаточно большая задача, поэтому мы решили помочь и разбили материалы на отдельные уроки. Так будет проще усваивать материал, а интерфейс позволяет отмечать, с чем вы уже познакомились.

Подробнее: НЕкурс про разработку безопасного программного обеспечения (РБПО).

P.P.S. Знакомство с ГОСТ Р 56939-2024 – всё более актуальная задача

Информационное сообщение ФСТЭК России от 28 мая 2026 г. N 240/24/3693.

Разработчикам программного обеспечения средств защиты информации рекомендуется использовать положения настоящей Методики для организации внутренних процессов жизненного цикла программного обеспечения в соответствии с ГОСТ Р 56939-2024 "Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Общие требования". 

Атака Shai-Hulud: как скомпрометировали npm-пакеты Red Hat

Инфраструктура публикации пакетов @redhat-cloud-services оказалась под контролем злоумышленников. Десятки зараженных библиотек попали в публичный реестр npm.

Как сообщает Xakep, исследователи в области информационной безопасности зафиксировали атаку на цепочку поставок Red Hat. Целью стали официальные npm-пакеты под префиксом @redhat-cloud-services — библиотеки, которые используются в корпоративных проектах на базе экосистемы Red Hat.

Механика атаки классическая для supply chain: компрометация учетных записей или инфраструктуры публикации. После получения доступа злоумышленники выпустили обновления легитимных пакетов с внедренным вредоносным кодом. Разработчики, обновляющие зависимости через npm install, получали инфицированные версии.

Особенность в используемом инструменте — черве Shai-Hulud. По данным исследователей, в атаке задействован новый вариант под названием Miasma. Shai-Hulud специализируется на горизонтальном распространении внутри npm-экосистемы: заражает один пакет, затем через цепочку зависимостей пытается компрометировать связанные библиотеки и downstream-проекты.

Для проверов: пересоберите lock-файлы, проверьте хеши установленных версий @redhat-cloud-services против официальных сигнатур. Если используете эти пакеты в production — аудит логов сетевой активности на предмет неожиданных соединений. Red Hat, вероятно, уже отозвал скомпрометированные версии, но в локальных кэшах и приватных зеркалах они могут остаться.

Случай напоминает, что доверие к корпоративным пакетам не отменяет базовых практик: dependency pinning, проверка integrity-хешей, мониторинг аномалий в поведении библиотек. Supply chain остается самым уязвимым звеном — компрометация одного аккаунта мейнтейнера дает доступ к тысячам downstream-проектов.

TG @CIOlogia