Python *

Генератор картинок видит "высокоэнтропийный вайбкодинг" как-то так. Но имеется более практическое применение.

Думал, зайду в крипту и буду просто дёргать API блокчейна. Не вышло.

Захожу в проект. Стек: FastAPI, PostgreSQL, Redis как Celery broker, Celery workers, Docker, Web3. Стартап на хайпе, деньги реальные, архитектура собрана на коленке. Смотрю на архитектуру платёжного процессинга и первая мысль: ребята, вы серьёзно? Финансовые операции с реальными деньгами, без idempotency вообще, Redis как брокер без persistence, Web3.py синхронные вызовы внутри Celery тасков.

Разговор был короткий: задача такая, чини что есть. Сроки горели.

Привет, меня зовут Саша, я ведущий специалист технической поддержки по услугам ИБ. Однажды я решил, что мне обязательно нужен свой пет-проект, ну или как минимум какое-то хобби, которым можно заниматься в свободное время. 

Первым делом на ум, конечно же, пришло программирование. Создать небольшое приложение «для себя» можно не погружаясь в тонкости работы языков и фреймворков, а для старта – это именно то, что нужно. 

В своей работе я часто использую Python, однако код, который я на нем пишу, предназначен для автоматизации задач по обработке данных, запускается в терминале и не предусматривает прямое взаимодействие с пользователем через интерфейс. Полноценному приложению необходим понятный интерфейс, а для его создания нужны дополнительные инструменты. 

В этой статье я хочу познакомить вас с Python-фреймворком, который, на первый взгляд, может показаться достаточно специфичным, но притом отлично подойдет новичкам и любителям, делающим первые шаги в сфере разработки приложений.

 Давайте вместе разберемся — что же такое Kivy?

🔪 Гринд ликвидности с помощью ИИ

Телеграм полон каналов, публикующих торговые рекомендации с указанием цены входа в покупку или продажу биткоина. Прежде чем следовать любому из них, имеет смысл протестировать их на исторических данных.

По другую сторону клавиатуры робот злоумышленник

С чего начинается Родина для искусственного интеллекта? С датасета на русском языке? С гигантских кластеров H100, закупленных по параллельному импорту? С вывески корпорации на фасаде модели, архитектуру которой придумали в Google? Родина начинается с отказа от вероятностей. С собственных чертежей. С опоры на национальную научную школу.

Большинство UI-тестов флакают, медленно работают и в итоге отключаются в CI. Показываю альтернативу — изоляционные UI-тесты без стендов, таймингов и боли.

Практическое пособие по устройству production‑ready агента.

Поскольку последнее время я плотно занимаюсь разработкой ии‑агента, и, по прогнозам директора, должен скоро все сдать (лол), то я решил описать в первую очередь для себя кое‑какие моменты, которые стоит учесть при разработке агентской системы в 2026 году. Я планирую серию статей на основании своего опыта. Не судите строго, на платных курсах расскажут гораздо лучше. Накидать в комменты приветствуется. Перевод терминологии вольный.

Сейчас мне кажется, что весь софт, который последнее время делается — это один сплошной ии‑агент, который потенциально должен уметь всё на свете. При этом пользователи в 2026 году не готовы ни к какой другой форме отношений с приложениями, кроме как промптинг. Если во время презентации продукта они видят больше одной кнопки «отправить промпт», то сразу заявляют, что им сложно, а у тебя появляется чувство, словно ты им должен заплатить за то, чтобы они осилили твой софт. Ну ладно, мобильные телефоны в итоге ведь превратились в прямоугольники с экранами. Может, и у софта есть «финальная форма» в виде ии‑агента с интерфейсом. 

Это часть 2. Первую часть смотреть по ссылке.

Данная статья является второй из цикла по описанию особенностей построения приложений с использованием идей, описанных в книге «Искусство неизменяемой архитектуры: теория и практика управления данными в распределенных системах».

Описание создаваемого ТЕСТОВОГО / ТРЕНИРОВОЧНОГО приложения и базовые сокращения можно найти в начале первой части.

В рамках данной статьи будет описана задача реализации аутентификации внешних клиентов/сервисов с помощью сертификатов и идей «неизменяемой архитектуры».

Что такое аутентификация и ее отличие от авторизации можно уточнить по этой ссылке.

Представлен образ проекта, направленного на организацию проектирования программного обеспечения с использованием абстрактного синтаксического дерева и виртуальной машины на его основе с элементами искусственного интеллекта.

Все началось с того, что мне поставили задачу: «У менеджеров есть большой телевизор. Сделай так чтобы у них там крутились красивые циферки и графики с результатами продаж».

Как превратить десятки неструктурированных описаний участников сообщества в систему поиска

«Занимаюсь бэкендом лет 7, Go и Python, немного ML» — попробуйте найти среди двухсот таких описаний нужного человека. Руками — часы. Я автоматизировал это через гибрид LLM + детерминированного кода, и отловил все возможные проблемы.

Рассказываю про архитектуру, промпты и решения.

* На обложке — Архимболдо «Библиотекарь» (1566): из разрозненных книг складывается цельный образ. Как и профиль участника в системе

Мы покажем вам красоту Вселенной. От кварковой плазмы до сверхскопления Ланиакеи, на фоне которого наш дом, галактика Млечный путь кажется песчинкой. Пройдем от атомов и планет через слияния чёрных дыр и галактик до Космической Паутины и заглянем в далёкое будущее, увидев звёзды- чёрные карлики.

WSPR — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) в 2008-2009 годах, с целью исследования распространения радиосигналов от коротковолновых передатчиков малой и сверхмалой мощности. В предыдущей части были рассмотрены механизмы помехозащищенного кодирования данных и формирования сигнала для отправки его в эфир. В этой части статьи рассматриваются механизмы детектирования и декодирования принимаемого из сигнала.

Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с WSPR, а также тем, кто интересуется темой цифровой обработки сигналов и хочет понять устройство этого протокола.

Эта статья про одну клавишу и рефлекс длиной в двадцать с лишним лет.

С 2003-го у меня привычка: палец сам идёт на NumLock → появляется калькулятор. Пользовался каждый день, тысячи нажатий. Потом пришли Win11 и корпоративный запрет *.exe – клавиша опустела, а палец всё равно идёт.

В какой-то момент надоело, сел и сделал скрипт. Код писала нейросеть, а я три ночи подряд тыкал её носом в то, что не работает. По дороге узнал много нового про внутренности калькулятора Win11, перехват NumLock и прозрачность чужих окон.

Дальше по классике: одна фича потянула остальные. В трее теперь живут ещё единицы измерения, заметки для Obsidian, учёт времени и скриншоты. CalcNumLock, один PYW на 150 kB или .exe на 50 МБ, исходник на GitHub.

Если вы читали или смотрели видео про MCP, то наверняка сталкивались с таким комментарием:

«Спасибо, ещё одна статья, из которой я ничего не понял».

Аналогии и пояснения вроде «MCP — это как USB Type-C» или «MCP — это Tools, Resources и Prompts» лично мне не добавляли понимания. Поэтому я решил подробно изучить данную технологию и написать статью, где будет понятно, достоверно и применимо. Без магии. Попутно я прошёл обучение у Anthropic (ссылки дам, сертификаты выдают, курсы бесплатные, cправда на английском).

Я ставил себе цель ответить на вопросы:

Что такое MCP и как он связан с ИИ?

Как чат GPT (большая языковая модель, LLM) может вызвать какой-то инструмент (tool)?

Модель же языковая, т.е. она умеет говорить, рассуждать, отвечать, но никак не делать. Как LLM может читать файлы, вызывать программы, открывать интернет сайты, вызывать внешние API?

Для программистов, кто в теме и уже использовал MCP-сервера, т.е. знает серверные примитивы: tools, resources и prompts, возможно будут интересны клиентские примитивы: sampling, roots, elicitation. Они звучат загадочно и трудно переводимы. И чтобы вас заинтриговать: MCP-сервер благодаря sampling может «сжигать» ваши LLM-токены для выполнения своих серверных задач. А благодаря roots получать доступ к файлам на вашем компьютере.

Реальная история: компания внедряет AI, но оценивать экспертов назначила DevOps-инженера на n8n. Это не исключение — это норма для СНГ-рынка. И вот почему это проблема.

Красные тесты на CI, зелёные локально, time.sleep в каждом втором тесте, а после смены селектора всё равно всё падает? Знакомо. Это не судьба, а отсутствие архитектуры. Разбираем, как превратить хаос из автотестов в промышленный фреймворк: слои, паттерны (POM, Builder, DI), анти-паттерны и работу с окружениями. С примерами на Python.

Представьте себе: вы запускаете свой старый добрый Python-скрипт, он привычно задумывается на пару секунд, а потом начинает работать. А теперь представьте, что тот же самый скрипт без единого изменения в коде — просто после прогона через одну утилиту — стартует почти мгновенно и работает втрое быстрее. Никакой магии, просто вышел Nuitka 4.0.

22 апреля 2026 года проект, который когда-то начинался как нишевый компилятор, дорос до мажорной версии 4.0. И это не просто «пофиксили баги, добавили пару флагов» — это реально меняет правила игры для тех, кто пишет на Python и хочет, чтобы код летал, а не ползал. По данным официальных тестов, скомпилированные скрипты показывают повышение производительности на 335% в pystone-бенчмарке по сравнению с CPython. Можете представить, что ваш веб-парсер или ML-пайплайн ускоряется втрое без переписывания на Rust.

Если совсем просто: PyInstaller просто пакует ваш скрипт вместе с интерпретатором в один файл — по сути, это архив с «батарейками». А Nuitka переписывает весь Python-код на чистый C и компилирует его в настоящий исполняемый файл. Никакой интерпретации на лету — только скомпилированный бинарник, который в теории может обогнать даже PyPy. И теперь, с версией 4.0, эта теория стала куда ближе к практике. «Раньше я думал, что ускорение от Nuitka довольно скромное... но с версией 4.0 вижу реальный прогресс», — примерно так звучат комментарии на Hacker News, и я с ними согласен.

Теги: Инфраструктура, LLM, Python, Прокси-серверы, Оптимизация

Когда GPU-кластер с vLLM задыхается от пиковых нагрузок, классический Rate Limiting и блокировка пользователей — это худший UX из возможных. А что если не отбрасывать запросы, а заставить саму языковую модель «сжать» свои промпты и стать предельно лаконичной, выдавая только самую суть? В этой статье мы разбираем архитектуру LazyGate — open-source шлюза, который в фоновом режиме читает метрики видеокарты и с помощью системных промптов динамически регулирует «болтливость» нейросети, кардинально спасая метрику Time-to-First-Token.

Начало сборки в Revit при ее создании всегда ориентировано в направлении глобальных осей координат, несмотря на то, как ориентированы ее компоненты. В этой статье рассмотрим, что такое начало сборки и как оно влияет на положение видов, как стандартизировать и ускорить оформления сборок путем поворота их начала вручную и средствами Dynamo и IronPython.