Python *

Рынок найма IT-специалистов в России, кажется, реально «сломался» под натиском автоматизации. Соискатели массово вооружились нейросетями: автогенерация резюме, шаблонные сопроводительные письма и скрипты, которые пачками откликаются на вакансии. В ответ работодатели подкручивают фильтры, ATS и чат-ботов для первичного отбора — по сути, соискатели штурмуют рынок ИИ-откликами, а работодатели отбиваются ИИ-фильтрами. Флоу превращается в «битву двух ИИ», где люди — где-то рядом, иногда даже живые. (Habr)

Доходит до абсурда: HR пишет кандидату «Вы откликались на вакансию…», а кандидат отвечает «Это не я, это робот откликнулся». И вроде бы смешно, но рекрутеру — не всегда. (Сетка)

Решение hh.ru: с 15 декабря 2025 закрыли публичный API для соискателей. Старый добрый автоотклик через API (когда сервисы отправляли отклики «по кнопке» программно) — всё, приехали.

Теперь, чтобы автоматизация продолжала жить, приходится возвращаться в «ручной режим 2.0»: парсить HTML, эмулировать браузер и нажимать кнопки так, будто вы — очень мотивированный человек с бесконечным терпением.

Салют, Хабр! Прошел ровно год с момента публикации моей первой статьи про загрузку видео с YouTube. Бонусом к статье шла небольшая утилита для... кхм... модификации сетевых пакетов. Это был небольшой скриптик на Python, форкнутый от theo0x0/nodpi. Я не делал на него совершенно никаких ставок, но в комментариях посыпались восторженные (нет) отзывы, обсуждения и просьбы выложить на GitHub. Через полгода, в мае, я опубликовал статью с презентацией NoDPI и подробными объяснениями, что, как и почему. Публикация зашла, попала в топы Хабра, аудитория на GitHub стала расти. Еще через месяц вышел NoDPI for Android - немного сыроватый и неудобный, но вполне работающий и справляющийся со своей задачей.

И вот на дворе конец 2025 года. За окном мороз, падает снег, а значит самое время подвести небольшие итоги...

Всем привет! Меня зовут Стас, я ведущий инженер отдела сертификационного тестирования компании YADRO. Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов PASSED/FAILED в TestY TMS, и я написал свое клиент-серверное приложение ATS Studio. С его помощью я залечил боль ручного управления для нескольких команд YADRO.

Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.

Рынок криптовалют характеризуется высокой волатильностью и большим количеством одновременно торгуемых инструментов. Для трейдера ключевой проблемой становится не столько поиск точки входа, сколько предварительный отбор активов, на которые вообще стоит обращать внимание. Ручной анализ десятков графиков требует значительных временных затрат и неизбежно приводит к субъективным ошибкам. Особенно актуально это стало на текущем крипторынке - в декабре, да и в целом во второй половина 2025 года, было огромное количество периодов с околонулевой волатильностью, что делает качественную торговлю невозможной.

Целью данной работы стало создание автоматизированного скрипта, который позволяет в реальном времени отбирать криптоактивы с признаками повышенного интереса со стороны участников рынка. В основе подхода лежит анализ динамики открытого интереса (Open Interest) и его соотношения с движением цены. В качестве платформы для оповещений я выбрал telegram - настроим бота, который будет присылать уведомления по необходимым активам.

Почему векторной базы/RAG недостаточно для качественной памяти ИИ-агентов. Приближаем поведение агента к человеческому с помощью архитектурных решений поверх LLM

Я налоговый юрист и автор телеграм-канала «Налоговый Инсайдер». В моей работе есть рутинные задачи, которые сложно автоматизировать стандартными средствами вроде Excel. Одна из таких задач — расчет пени по НДС при подаче уточненной налоговой декларации.

В этой статье я расскажу, как не написав самостоятельно ни строчки кода с помощью Gemini и ChatGPT я прошел путь от идеи до работающего приложения на Flask , и с какими неочевидными техническими проблемами (вроде устаревшего Python на хостинге и CGI-скриптов) столкнулся гуманитарий-юрист пытаясь запустить современную программу на обычном хостинге.

Как сделать свой аналог Pinterest, если у вас нет бюджета корпорации, но есть 4 ТБ картинок (17 миллионов штук) и желание искать по ним не просто по тегам, а по визуальному стилю?

В статье — опыт построения распределенной системы поиска из подручных средств. Разбираем архитектуру: — Гибридное хранение: Backblaze B2 (холодное) + Домашний сервер (вычисления). — Сеть: Как ZeroTier объединил разрозненные ноды в одну Mesh-сеть без белых IP. — Векторный поиск: Как уместить 17 миллионов векторов OpenCLIP ViT-H/14 в 32 ГБ RAM с помощью Qdrant и квантизации. — Оптимизация: Почему поиск работает за 5 мс, а загрузка метаданных тормозила до 3 секунд, и как PostgreSQL спас ситуацию.

Полный разбор ETL-пайплайна и экономики домашнего HighLoad-проекта.

Это первая статья о том, как идея проходит путь от прототипа до полноценного продукта — с участием архитектуры на каждом шагу. Формат — ADR (Architecture Decision Records): каждое решение зафиксировано по дням, чтобы показать реальную эволюцию проекта. Продукт вымышленный, проблемы — настоящие. Те самые, с которыми сталкиваются архитекторы и команды. Документация и код — в открытом доступе на GitHub.

Всем привет В этой статье разберём практический опыт построения системы видеоаналитики на базе open source-инструментов: от выбора библиотек и архитектуры до проблем с производительностью и масштабированием под десятки видеопотоков.

Материал будет полезен инженерам, тимлидам и продакт-менеджерам и всем тем, кто рассматривает open source как основу для production-ready CV-систем.

Этот проект я изначально писал для себя и под свои рабочие привычки: хотелось иметь быстрый «пульт» к компьютеру/серверу из Telegram, где всё управляется кнопками, без постоянного ввода команд.

Потом стало понятно, что штука может пригодиться и другим людям, поэтому я решил выложить её в открытый доступ.

Репозиторий на GitHub

Последняя версия на GitHub на момент публикации: v1.1.7.

Если интересно, как всё начиналось и к чему я пришёл по ходу разработки, у меня уже выходили две статьи на Хабре:

Разбираем мощь match/case в Python: от базового синтаксиса до распаковки JSON и эмуляции в старых версиях.

Таргетированная реклама не всегда предлагает те события, которые интересны. В афишах и лентах ВК сложно найти мероприятие под настроение, т.к. поиск в них отсутствует. На большинстве сайтов невозможно найти событие по смыслу, а только по точному совпадению названий 🤔
Данная статья знакомит с сервисом «Знаток концертов» 🎵 (https://www.t.me/koncert_calendar_bot), где интеллектуальный поиск позволяет находить мероприятие под желания и настроение по городам Золотого кольца России
Для пытливых умов есть более углублённые технические блоки. В данных блоках разобраны: архитектура сервиса, подводные камни, развёртывание в продакшен.

В ноябре вышла модель Nanbeige4-3B-25-11 (а 6 декабря они выложили статью об обучении на arxiv). Её размер всего лишь 3 миллиарда параметров. Это почти в 100 раз меньше, чем GPT-4, и даже меньше, чем большинство открытых моделей.

Но вот парадокс: на тестах она достигает показателей выше, чем модели в 10 раз больше, а на бенчмарке WritingBench и вовсе держится на уровне проприетарных моделей занимая место между Gemini-2.5-Pro и Deepseek-R1-0528.

В своей предыдущей публикации я уже затрагивал тему того, что качество обучающих данных важнее, чем их количество. Данная модель этому очередное подтверждение.

Привет, Хабр!

База знаний в поддержке почти всегда отстаёт от реальности: знания появляются в звонках, остаются в умах операторов, а в документацию попадают выборочно и с задержкой. При этом сами звонки уже записываются и транскрибируются.

В этой статье разберём инженерный способ автоматически извлекать из этого потока проблемы и решения и вести актуальную базу знаний с помощью Python, МТС Exolve и LLM.

Привет, Хабр! Недавно Сбер выкатил новые модели распознавания речи, и мне захотелось проверить их не в абстрактном демо, а в реальном сценарии. В этой статье я расскажу о практическом кейсе – разработке Telegram-бота, который преобразует голосовые сообщения в текст. Посмотрим, на что способна новая отечественная модель GigaAM-v3, и соберём на её основе расширяемого Telegram-бота.

Каждый год миллионы людей сталкиваются с пневмонией. Ранняя и точная диагностика — ключ к успешному лечению. Рентгенография грудной клетки остается основным инструментом скрининга, но ее интерпретация требует экспертизы и времени, которого в условиях перегруженных клиник часто не хватает.

Здесь на помощь могут прийти методы глубокого обучения, в частности, сверточные нейронные сети (CNN). Они способны анализировать изображения с высочайшей точностью, выступая в роли «второго мнения» для врача или инструментом первичного анализа. В этой статье мы не будем рассуждать о будущем, а здесь и сейчас построим работающую модель для автоматической классификации рентгеновских снимков на три категории: COVID-19, вирусная пневмония и норма.

Этот материал — часть моей магистерской работы по разработке ПО для диагностики легочных заболеваний. Мы пройдем весь путь: от подготовки данных до обучения модели и оценки ее результатов.

Привет, Хабр! Я Даниил Салман, техлид по контейнеризации. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции DevOops. Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде. Написали максимально просто и доступно, чтобы понять смог даже человек с минимальным погружением в тему. Идеи из этой статьи можно применять в любой инфраструктуре — важно лишь понимать основы: как работает k8s-кластер, Docker и python-фреймворки. Итак, поехали!

Всем привет!

Думаю, многим из тех, кто решил покорять литературу на английском знакома эта ситуация: читаешь книгу (в моем случае - на читалке Kindle), честно выделяешь незнакомые слова, думая: «Вот дочитаю главу/книгу, выпишу их и выучу».

Но есть загвоздка :-)

🤖 Тысячи копий одного и того же алгоритма от Claude/Grok/ChatGPT торгуют друг против друга. Это создаёт спираль смерти, на которой зарабатывает только биржа через комиссии

Сейчас, наверное, только ленивый не ругает наши российские LLM: редкие и слабые релизы, спорная практическая эффективность, особенно в кодинге и математике, ограниченный контекст и забывчивость, плохое следование инструкциям и поверхностные ответы.

Да и в целом, несмотря на заявления об использовании современных архитектур и решений складывается впечатление, что «наши» модели словно отстают на 1, а то и 2 поколения от зарубежных аналогов.

Но так ли все плохо и есть ли белый свет в конце тоннеля для российских LLM?