Софт

На рынке софта для оптимизации есть две крайности.

С одной стороны — академические и промышленные решатели, которые невероятно мощны, но часто требуют либо очень аккуратной постановки, либо серьёзной экспертизы, либо терпения. С другой — бесконечный поток «революционных» продуктов, которые обещают всё, а в реальности оказываются очередной метаэвристикой с красивым лендингом.

На этом фоне AGIQ Solver Enterprise оказывается любопытным кейсом. Не потому, что это «магия на видеокарте» или «квантовый компьютер для бедных», а потому что продукт пытается занять вполне конкретную нишу: быстрый поиск хороших решений в сложных булевых и оптимизационных задачах за счёт GPU и квантово-вдохновлённой логики поиска.

Ниже — разбор, что это вообще такое, где оно действительно может пригодиться, почему здесь вообще всплывает слово «квантовый», и как с этим работать на практике.

Падение внутренней мотивации сотрудников, ущерб качеству работы ради количества наград, накопление очков, которое не отражает текущее положение дел… Зная о негативной стороне геймификации, клиент все же решил внедрить игровые механики в работу поддержки.

Какие плюсы перевесили потенциальные минусы, как реализовали игровой подход на стенде клиента, с чем пришлось столкнуться в ходе внедрения, кроме придумывания названий ачивок — рассказываем от лица вендора сервисной системы.

Часто в демо интерфейсах продуктов можно увидеть имена вроде John Doe, Jane Smith и Test User. И такой же рандомный текст в описании профиля, профессии и интересах. Я создал генератор профилей с персонажами из популярных кинофраншиз. Во все тяжкие, игра престолов, офис, теория большого взрыва, матрица и другие.

Парадокс. Мы измеряем железо лучше, чем себя самих.

Некоторое время назад я поймал себя на мысли о том, что у нас уже есть всевозможные инструменты для анализа загрузки процессора, памяти, температуры видеокарты, сетевого трафика и даже скорости вращения кулеров, но в конце восьмичасового рабочего дня за компьютером часто бывает сложно ответить самому себе на простой: что я делал весь день?

Не сколько часов я “работал”, не сколько часов и какие приложения были открыты на экране, а именно что происходило? какова была моя продуктивность? где я был в фокусе, куда направлял внимание? какую долю дня занимали реальные полезные действия а какую прокрастинация и смены контекста? Делал ли я регулярные перерывы для сохранения здоровья?

С появлением Cursor, Claude Code, Codex и других AI-агентов рабочий день стал ещё более рваным и нагруженным. Появление мультиагентных инструментов разработки только усилило проблему. Частые смены фокуса, высокая когнитивная нагрузка, переключения контекста - я понял, что нужно что-то с этим делать.

С этих мыслей началась идея создания LogAgent. На первом этапе казалось, что я делаю умный тайм-трекер + статистику дня. Далее пришёл инсайт - само время использования приложений само по себе почти ничего не объясняет.

Почему бы мне просто не взять готовый инструмент?

Я рассуждал логически: существующие тайм-трекеры знают "сколько", но не знают "в каком состоянии"; таск-менеджеры знают "что запланировано", но не знают что "реально произошло"; помодоро-подобные решения используют одинаковый ритм к разным задачам, но не всё так однозначно; health-приложния измеряют сон, шаги, пульс, но они ничего не знают про "5 часов в IDE", "3 часа ресерча документации", "час поиска неявной ошибки"; IDE-метрики и плагины видят код, количество строк и функций, редакций, но ничего не знают о моей усталости, сделанных перерывах, переключениях, общем контексте работы;

Не так давно я ездил к родителям, где в моей детской комнате до сих пор стоял мой первый компьютер. Живой и работоспособный, что удивительно. В итоге я просидел за ним около трех часов, копаясь в старых фото, музыке и папке «Нужное для игр», где лежала та самая программа, знания об использовании которой передавались как что-то сакральное (не совру, если скажу, что, кажется, во дворе кто-то за бумажку с последовательностью действий заплатил 50 рублей, что равно цене одного диска на PS1). И без гайда я не смог вспомнить, как ей пользоваться.

Что это был за софт? А давайте вместе вспомним даже не один, а несколько примеров того, чем раньше пользовались все, а сегодня уже как будто и не нужно.

Анализируем 8 ключевых факторов, влияющих на производительность при работе с тяжёлыми BIM-моделями в nanoCAD BIM Строительство (избыточная геометрия, нехватка аппаратных ресурсов, хаотичная структура, сложные параметрические связи, тяжёлые настройки визуализации, засорённость файла, отсутствие регламентов командной работы и ошибки геометрии), и даем конкретные решения для каждого случая — от переключения уровней детализации и настройки визуальных стилей до регулярной очистки файлов (PURGE, AUDIT) и грамотной организации внешних ссылок.

Хабр, привет!

На связи команда инженер-аналитиков R-Vision. Мы проанализировали широкий спектр уязвимостей, выявленных в мае 2026 года, и включили в дайджест лишь те, что представляют наибольший практический интерес по уровню риска, подтверждённой эксплуатации и актуальности для специалистов по информационной безопасности.

В этот прекрасный июньский день хочется немного выдохнуть: фичи доделаны, образы залиты, регресс пройден, в наушниках играет приятная музыка, а впереди целое лето и каникулы.

С вами снова я — Павел Мирошин, тимлид команды разработки «Графини» (первый аналог Grafana, написанный с нуля). И сегодня хочу немного рассказать о том, что мы сделали в новом большом релизе 2026H1 «Ассамблея».

Внутри про кеширование витрин, прогнозирование, импорт дашбордов из Grafana и другие обновления.

После массового исхода зарубежных таск-трекеров началась эра российских альтернатив. Ниже обзор 10 российских трекеров задач для командной работы, сводная таблица с характеристиками и расчетом стоимости на команду, а также советы о том, как выбрать таск-менеджер. Надеемся, что вы найдёте для себя что-то действительно полезное и сможете подобрать тот, который можно внедрить в своих проектах.

За последние несколько лет искусственный интеллект незаметно перешёл очень важную границу. Сначала нейросети просто отвечали на вопросы, потом начали писать код. Затем уже научились работать с документами, таблицами и базами знаний. А сейчас мы наблюдаем следующий этап развития — AI начинает выполнять действия внутри корпоративной инфраструктуры. Именно здесь начинается история, которую многие пока недооценивают.

После выхода Windows 11 пользователи больше всего спорили не о новом дизайне, а о том, что система лишилась части привычных настроек. Многие возможности, которые годами были доступны в Windows, исчезли или оказались сильно урезаны. Особенно много претензий вызывали панель задач и меню «Пуск», где свободы стало заметно меньше.

Похоже, Microsoft постепенно пересматривает некоторые решения первых версий Windows 11. В новых сборках компания возвращает дополнительные настройки интерфейса и одновременно пытается решить другую старую проблему — сбои после установки драйверов через Windows Update. В результате система получает больше возможностей для настройки, а риск столкнуться с неудачным обновлением должен стать ниже. Давайте разберемся, что именно изменилось и как будут работать новые механизмы Windows 11.

Загадка. Автомойка находится 50 метрах от дома. Как доберетесь до нее? Поедете на машине или пойдете пешком?

Если вы ответили «конечно, пешком — отчего не прогуляться», поздравляем: вы угодили в ловушку абсурдности. 50 метров ехать на машине действительно неэффективно, вот только без нее на автомойке вам нечего будет мыть.

Но не переживайте! Ровно так же на этот вопрос ответила и новая модель Claude Opus 4.8, заявленная Anthropic как самая мощная на сегодняшний день нейросеть. Раз уж искусственному сверхразуму незазорно попадать в смысловые ловушки, то нам с вами и подавно.

В этом материале мы разбираем первые рецензии на новую нейросеть и делаем короткий вывод: кому нужно перейти на нее прямо сейчас, кто может без проблем продолжить пользоваться предыдущей моделью, а кому будет достаточно и ChatGPT, Grok и других бесплатных аналогов.

Небольшое уточнение перед началом. В статье будет упоминаться некий (скриптовый) язык описания политик SIL (Security Intent Language). На его месте могло бы быть любое другое название, формат или технология. В рамках материала SIL используется исключительно как пример удобного способа описания правил поведения AI-агентов. Основная цель статьи - объяснить проблему контроля действий AI и показать один из возможных подходов к её решению.

Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев. Эта статья будет не про большую архитектуру и не про разбор тестового задания — а про маленький, почти бытовой случай, который, как мне кажется, хорошо иллюстрирует, насколько мы привыкаем к удобным инструментам и насколько хрупкой бывает их работа.

Преподаю и много пишу код, который потом нужно красиво показать — в документах, статьях и особенно в презентациях для занятий. И на днях я случайно наткнулся на то, что мой давно любимый инструмент — надстройка Code Blocks для Google Docs — просто перестал работать.

Всем привет! Это моя первая статья на Хабре. Я постарался максимально понятно изложить проблематику получения HDR изображений на современных мониторах и операционных системах.

Давайте сразу проясним, что подразумевается под HDR фото, а что нет. В начале двухтысячных было модное занятие сначала фоткать высококонтрастный объект с разными экспозициями, проводить так называемый  брекетинг экспозиции, а затем с помощью софта склеивать все в одно изображение. Изначальный огромный перепад яркостей сужался до обычного JPG и демонстрировался как достижение. Да, достижение было в виде сохранённых деталей в светах и тенях, но минимальный  и, что самое важное, максимальный уровень яркости был далек от натуры. К тому же неизбежным следствием являлось падение общего контраста. Так вот, это не HDR. Это, назовем его, прокрустово ложе, куда надо впихнуть невпихуемое, и на выходе получить псевдо-HDR. Данная статья просвещена получению настоящего HDR, где узость диапазона уже не мешает делать высококонтрастные снимки. И не только делать, но и увидеть.

У разработчиков CRM-систем кроме реальных конкурентов (других разработчиков) всегда есть странные «конкуренты»: Excel, заметки в мобильных телефонах, а теперь вот и AI. Последний для многих стал карго-культом, зиккуратом, философским камнем и прочими волшебными палочками. Впрочем, для автоматизации бизнеса пользы от «чистого» ИИ примерно столько же, как от этих чудес. Промпт менеджера по продажам «проверь базу и выведи перспективу последней сделки», сопровождающийся загрузкой файла с частью базы клиентов, — это вопиющее нарушение информационной безопасности и полное непонимание человека, что же именно делать с очень умным помощником, а на самом деле алгоритмом. ИИ, подгруженный на борт CRM как часть функциональности, уже значительно интереснее. НО! CRM-система остаётся базой и золотым стандартом управления клиентами. Собственно, этим и объясняется её живучесть на протяжении почти полувека. Так в чём секрет?

Блогер PewDiePie выпустил Odysseus — self-hosted AI workspace, который он позиционирует как локальную альтернативу интерфейсам ChatGPT и Claude. Проект объединяет чат с моделями, AI-агента с доступом к файлам и shell, систему памяти и навыков, deep research, редактор документов, email-триаж, заметки, задачи и календарь. Главная ставка — не просто на удобство, а на приватность: Феликс прямо объясняет, что чем полезнее становится ИИ, тем больше личного контекста пользователь ему передаёт, а значит, тем важнее держать всё это не у биг-тех-платформ, а у себя.

На момент написания статьи репозиторий, созданный 31 мая 2026 года, уже успел набрать около 8,7 тыс. звёзд, 1,2 тыс. форков и более сотни открытых issues. Для проекта, который появился буквально только что, это очень быстрый старт — и во многом он объясняется не только масштабом аудитории PewDiePie, но и тем, что Odysseus попадает сразу в несколько горячих трендов: self-hosting, локальные LLM, агентные интерфейсы и усталость пользователей от подписочной AI-экономики.

Для целого поколения пользователей этот маленький квадратик в левом нижнем углу экрана стал главным символом персонального компьютера. Да что там компьютера, целой эпохи! 

За тридцать лет существования кнопки «Пуск» железо и интерфейсы изменилось практически до неузнаваемости, дискеты уступили место облакам. а кнопка осталась все там же. И почти в том же виде. И если вы думаете, что ее появление — рядовое инженерное решение, спешим вам удивить. За ее рождением стоит одна из самых неочевидных историй в индустрии разработки программного обеспечения.

Как появилось меню «Пуск» и какую роль в этом сыграли шимпанзе — расскажем в этой статье!

В мае 2026 года выпустили OpenBSD 7.9. В новой версии разработчики обновили планировщик задач для гибридных процессоров, добавили механизм отложенной гибернации, подтянули графический стек и расширили поддержку современного железа, включая Wi-Fi 6, USB4 и Apple Silicon. Часть изменений касается виртуализации и энергосбережения, часть — низкоуровневых механизмов безопасности и сетевой подсистемы. Давайте разбираться, что там и как.

В предыдущей публикации я представил веб-инструмент для построения линий влияния в многопролётных шарнирных балках. Инструмент позволяет визуализировать линии влияния поперечных сил Q, изгибающих моментов M и реакций опор R, а также получать численные значения для любого заданного сечения.

Теперь — следующий шаг.

Я хочу поделиться идеей, как с помощью уже работающего инструмента автоматически строить эпюры Q и M для всей балки целиком. На данный момент это концепция и алгоритм, который я планирую реализовать. Буду рад услышать мнение сообщества.