Минус 15% на подписку OTUS, плюс три курса сразу — до 10 мая
Привет, Хабр!
IT‑специалисты редко развиваются строго в одном направлении. Сегодня нужен Kubernetes, завтра — observability, потом внезапно приходится разбираться в архитектуре, безопасности или аналитике данных. Покупать отдельный курс под каждую задачу — дорого и неудобно. Особенно когда хочется собрать собственный трек развития, а не идти по шаблону.
Мы в OTUS заметили странную вещь: многие совсем забыли, а может, и вовсе не знали, что у нас есть формат «Подписка», который даёт доступ к 200+ IT‑курсам и позволяет учиться сразу на трёх направлениях. Причём это не «запилили и забыли» — мы постоянно добавляем новые курсы и улучшаем условия.
Поэтому захотели напомнить: до 10 мая включительно на подписку действует тающая скидка 15%.
Особенно полезно тем, кто:
— хочет расширить стек, а не точечно изучить одну технологию;
— планирует переходить в lead/architect‑роли;
— устал выбирать между несколькими курсами и хочет взять всё нужное сразу;
— понимает, что рынок требует T‑shaped специалистов, а не узких исполнителей.
📌 Актуальные тарифы и условия — по ссылке. Успевайте до 10 мая.
Успевайте подать заявку на премию за лучшее применение нейросетей в работе до 15 мая
«Сделано с ИИ» — премия для специалистов с опытом до 5 лет, которые применяют искусственный интеллект в своих рабочих задачах. Представители любых IT- и digital-направлений с ИИ-навыками могут подать свои заявки и получить профессиональное признание
Вы можете подать заявку, если:
Ваш проект стал возможным благодаря искусственному интеллекту
Вы хотите заявить о своём проекте всему профессиональному сообществу
Проект дал измеримый результат
Сделали две большие номинации:
1) Техно-продуктовый вклад. Самое оригинальное и влияющее на бизнес ИИ-решение: модели, аналитика, ИИ-сервисы, автоматизация и инструменты для кода
2) Лучший креативный проект. Решение на стыке креатива, дизайна, копирайтинга и ИИ, которое дало результаты и сократило время или затраты
И будет спецприз «Будущее за ним», который получат джуны, чьи решения уже сейчас приносят пользу бизнесу и могут быть масштабированы в рамках других проектов.
Победители в основных номинациях получат по 500 000 рублей, гранты от Yandex AI Studio и другие призы. А обладатели спецприза «Будущее за ним» — по 150 000 рублей.
Предложить свой проект можно до 15 мая на сайте. Удачи!
Представлен проект под названием «Кладбище 100 ИИ‑проектов», которые прекратили свою работу или были приобретены и интегрированы в другие продукты. Список поддерживается в рамках предварительной проверки — каждая запись представляет собой реальный продукт, зарегистрированный на ToolDirectory.AI до прекращения его работы.
Представлен открытый проект Endless Toil. Решение добавляет звуковые эффекты, когда ИИ-агент читает код разработчика. Есть три варианта звука: «стон», «вой» и эффект «бездна». Чем хуже код, тем больше страданий.
Плагин можно использовать в приложении Codex Desktop и интерфейсе командной строки Codex CLI от OpenAI, в редакторе кода Cursor, а также в Claude CLI от Anthropic. Чтобы ИИ-агент издавал звуки при чтении, в новом диалоге нужно отдельно попросить использовать инструмент endless-toil. Автоматически плагин не запустится. Например, чтобы использовать его в Claude CLI, нужно ввести команду: /plugin install endless-toil@endless-toil. Затем нужно перезапустить Claude Code и запустить набор навыков командой: /endless-toil.
ChatGPT может проанализировать ваш почерк и разложить по нему характер: от сильных сторон до скрытых привычек и паттернов. Для этого нужно использовать такой промпт:
Analyze the handwriting in this image in a detailed and nuanced way. Describe observable features such as letter size, spacing, slant, pressure, consistency, and overall structure. Based on these features, infer possible personality traits, habits, and emotional tendencies, clearly distinguishing between objective observations and speculative interpretations.
Avoid making any medical or psychological diagnoses. Instead, frame insights as possibilities (e.g., ‘may suggest,’ ‘could indicate’). Comment on:
Level of organization vs spontaneity
Emotional expressiveness vs restraint
Confidence vs hesitation
Attention to detail vs big-picture thinking
Energy levels or intensity suggested by stroke patterns
Also note any unique or unusual features that stand out and what they might symbolize in a general behavioral sense.
End with a brief, balanced summary that highlights both strengths and potential challenges suggested by the handwriting, while emphasizing that handwriting analysis is interpretive and not scientifically diagnostic.
Представлен небольшой открытый контекстный движок SocratiCode, который индексирует программные проекты и позволяет ИИ-агентам работать с ними в несколько раз быстрее. ИИ-агенты не знают код, а лишь смотрит его поверхностно. Сейчас это основная проблема вайбкодинга. С этим движком — ИИ совершает каждый ход как опытный шахматист, видя игру на десяток шагов вперёд.
Представлен учебный сервис your ai slop bores me, в котором пользователю нужно отвечать на промпты так, будто это не человек, а ChatGPT. Реальные люди там просят искать информацию, нарисовать изображение и всё в этом духе, а пользователю придётся выкручиваться и креативить, а на ответ даётся только 60 секунд.
Ранее космический корабль «Орион» с экипажем лунной миссии «Артемиды II» вернулся на Землю. Это событие произошло спустя чуть более чем девять суток после запуска. Приводнение спускаемой капсулы «Ориона» в Тихом океане произошло в 20:07 по времени Восточного побережья США (03:07 мск 11 апреля) в нескольких десятках километров от американского города Сан‑Диего (штат Калифорния). За время этой миссии экипаж пролетел 1,1 млн км, побил рекорд дальности полёта от Земли и сделал 7000 снимков Луны (фотографии путешествия к Луне, вокруг Луны).
Ракета‑носитель SLS с космическим кораблём «Орион» в рамках миссии «Артемида II» стартовала в среду в 18:35 по местному времени (01:35 мск, 2 апреля) с площадки Космического центра имени Джона Кеннеди (штат Флорида). Экипаж миссии: астронавты НАСА Рид Вайсман, Кристина Кук и Виктор Гловер, а также канадский астронавт Джереми Хансен.
В команде Apple вайбкодят приложения — разработчики случайно оставили файлы Claude .md в обновлении Apple Support. После того, как этот инцидент стал публичным в соцсетях, то в Apple выпустили новую версию обновления 5.13.1 без следов вайбкодинга.
Искусственный интеллект Claude Opus от Autropic размышляет не только на английском, но и на русском и китайском языках. Блоки ответов ИИ иногда содержат текст «процесса мышления» на разных языках.
LLM‑модели мыслят на том языке, который был наиболее распространён в обучающих данных по данной теме или для экономии ресурсов — китайские иероглифы более эффективны, чем английские. Модель по умолчанию использует их для экономии вычислительных ресурсов для выражения некоторых мыслей.
Claude мыслит на русском языке при решении задач в области кибербезопасности, потому что обучающие данные по этой области в значительной степени русскоязычные. Claude рассуждает на том языке, который наиболее эффективен для задачи и потом преобразует ответ в английский
Error Budget: сколько ошибок может позволить себе ваш сервис
Есть разговор, который рано или поздно случается в каждой команде. Бизнес приходит и говорит: «Нам нужна стопроцентная надёжность». И вот тут у хорошего инженера должен включиться внутренний голос, который вежливо, но твёрдо отвечает: «Нет».
Вместе с Кириллом Борисовым, TeamLead Incident Management из VK, разобрались, почему 100% uptime — это не цель, а симптом. Симптом того, что команда ещё не договорилась, сколько ошибок она на самом деле может себе позволить — и зачем вообще это считать.
Что на повестке
Error Budget — это не про то, сколько раз вам разрешили упасть. Это про то, как инженеры и бизнес наконец начинают говорить на одном языке: релизы, риски и стабильность в одной системе координат. В выпуске разбираем, как объяснить бюджет ошибок продакту, который слышит «бюджет» и думает о деньгах, почему идеально надёжная система — это не достижение, а тревожный сигнал, и как понять, что бюджет уже горит — до того, как это почувствуют пользователи.
Отдельно досталось теме «девяток»: сколько стоит каждая из них и в какой момент гнаться за следующей перестаёт иметь смысл.
Если вы хоть раз объясняли стейкхолдеру почему нельзя катить фичи и при этом держать SLA 99.99% — этот выпуск про вас.
Ещё больше экспертизы собрали для вас на сайте: смотрите наши лонгриды, новости, плейлисты видео. А узнать, как стать частью команды AvitoTech, можно вот здесь.
Эксперты описали в нескольких советах, как не пожертвовать своим опытом ради мимолётной служебной влюблённости:
не романтизируйте — у многих людей возникает симпатия к коллегам просто потому, что они проводят с ними большую часть своей рабочей недели. Здесь важно прочертить грань.
создавайте дистанцию — не нужно полностью игнорировать человека, но необходимо эмоционально отгородиться и не спрашивать его мнение по каждой задаче, лишь бы получить внимание.
не подстраивайтесь под других — например, не нужно пытаться одновременно вскочить и выйти, чтобы пойти с коллегой за кофе.
работа есть работа — рекомендуется отгородить рабочий график от личной жизни и избегать душевных разговоров и переписок на личные темы в офисе или на рабочих встречах.
переключайте внимание — это самый действенный способ избавиться от мимолётной влюблённости в коллегу. Просто уйдите в работу. Чем меньше времени тратите на размышления — тем легче о них забыть.
OpenAI выпустила гайд по работе с промптами на GPT-5.5 — старые правила больше НЕ работают. Разработчики прямо говорят: «забудьте всё, чему учились раньше»:
Основное правило — чем проще, тем лучше.
Не нужно расписывать шаги — модель сама решает, как выполнить задачу.
Перегруз инструкциями снижает качество ответа.
Не копируйте старые «простыни» промптов.
Формулируйте цель и ожидаемый результат.
OpenAI советует начинать с минимального промпта, а потом уже аккуратно добавлять детали и разгоняться. Модель в целом начала лучше понимать намерение и держать контекст.
Друзья, есть необычная просьба 🙂 Как вы знаете, я активно занимаюсь программно-аппаратными исследованиями и реверсом всякой электроники.
Если у вас завалялась:
нерабочая IoT техника
старые роутеры / камеры / умные устройства
любая сломанная или просто устаревшая электроника, которую жалко выбросить
-с радостью приму в дар на исследование.
Мне это интересно именно с точки зрения “поковыряться”: посмотреть, как устроено, что сломалось, как можно восстановить или обойти. Иногда из этого получаются довольно неожиданные находки. По результатам, само-собой, с меня детально описанное исследование!
Если что-то есть - напишите в личку. Дам устройствам вторую жизнь (или хотя бы красивую смерть в процессе анализа😅).
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
«Драйверы устройств FreeBSD: от первых шагов к освоению ядра» — это бесплатная книга с открытым исходным кодом, которая проведёт вас от состояния «Я никогда не писал код ядра» до состояния «Я могу писать, отлаживать и отправлять драйверы FreeBSD производственного качества». Это скорее пошаговый курс, чем справочник, структурированный вокруг 38 глав, 6 приложений и десятков практических заданий, которые компилируются и загружаются в реальной системе FreeBSD 14.x, пояснил автор проекта Эдсон Бранди.
Новичкам в IT: как готовиться к собеседованию и что повторять
Эта подборка статей поможет подготовиться к собеседованиям на разные позиции. Вы лучше поймете, как проходят собеседования, какие вопросы могут задать и как грамотно на них отвечать. В материалах собраны примеры задач, технических и общих вопросов, а также советы от наших экспертов.
Системный администратор: вопросы на собеседовании и как подготовиться. Короткая статья, которая поможет собраться с мыслями и почувствовать себя увереннее. Делимся примерами общих и технических вопросов, а также практических задач. Советуем, как лучше отвечать, чтобы произвести хорошее впечатление.
Java-разработчик: вопросы на собеседовании и как подготовиться. Отвечаем на самые популярные вопросы на собеседованиях и рассказываем, как качественно подготовиться и что повторить. Можно использовать как шпаргалку, чтобы быстро освежить материал перед интервью.
Python-разработчик: вопросы на собеседовании и как подготовиться. Рассказываем, какие вопросы могут задать по базовым и продвинутым темам, а также делимся хорошими вариантами ответов. Также объясняем, как избежать ошибок при подготовке и на самом интервью.
Автоматизируем процессы в VSCode с помощью расширения n8n-atom, которое заберёт всю рутину. Проект выдаёт цепочки из ИИ-агентов, действий и вызовов инструментов. Atom преобразует n8n-воркфлоу в обычные файлы, чтобы их могли читать нейронки вроде ChatGPT, Claude и Gemini. ИИ читает код пользователя, редактирует его и дает советы по оптимизации сервисов.
Если бы я наткнулся на эту статью в самом начале работы с блокчейном ТОН, это бы сэкономило мне кучу времени на понимание архитектуры и принципов работы смарт контрактов.
Что такое смарт контракт с точки зрения разработчика.
Я постараюсь уберечь вас от терминологии блокчейна, вместо этого на пальцах показать из чего состоит смарт контракт и как его собрать. Если говорить совсем просто, то смарт контракт - это ячейка в памяти, хранящая в себе:
Представьте, вы написали код класса на своем любимом языке программирования, как полагается, с полями и методами, и превратили этот код в строку. Code - это и есть код вашего смарт контракта. Он будет выполняться в блокчейне. Точкой входа в таком коде будет метод onInternalMessage или onExternalMessage. Чтобы состояние полей класса можно было сохранять и перезаписывать, к смарт контракту прилагается объект Storage , в котором хранятся значения ваших полей.
При сохранении смарт контракта в блокчейн вы отправляете { code, data } , где code - это код вашего смарт контракта, data - начальные данные. По этим двум полям вычисляется будущий адрес смарт контракта: address = hash({ code, data }). По этому адресу будет доступен ваш смарт контракт в блокчейне ТОН. На него можно совершать переводы, просматривать историю транзакцию, с него может переводить средства и вызывать другие смарт контракты.
Как происходит деплой смарт контракта.
Каждый смарт контракт платит немного комиссии по факту своего существования, в пример вспоминается налог на недвижимость. Чем больше жилплощадь - тем больше налог. Но в рамках ТОН вы платите за количество данных, которое хранит ваш смарт контракт, включая сам код вашего смарт контракта. Поэтому при создании на нем должно лежать как минимум чуть-чуть ТОН(как правило копейки). Создать смарт контракт можно 2 способами:
1) Другой смарт контракт делает перевод ТОН, прикрепляя код вашего смарт контракта вместе с начальными значениями(data) в поле Init = { code, data }. Блокчейн видит в переводе это поле и автоматически делает деплой. Статус смарт контракта становится "active".
2) Другой смарт контракт так же делает перевод ТОН, но только не прикрепляя ничего. В таком случае средства останутся висеть на адресе пустого смарт контракта, который будет выглядеть примерно так:
Он ждет внешнее сообщение, где в него передадут код и начальные данные таким образом, чтобы address = hash({ code, data }), только тогда он сохранит код и сможет выполняться. Для вызова внешнего сообщения используется обычное API, где передается адрес и Init = { code, data } . Запрос сначала попадет в блокчейн, после чего при совпадении адреса address = hash({ code, data }) произойдет деплой, и статус станет "active".
Заключение
В этой статье мы с вами закрепили азы архитектуры блокчейна ТОН, где каждый адрес является адресом смарт контракта. Разобрали структуру и механику создания. Рады вашему фидбеку или вопросам! Следите за нашими анонсами и новостями в Telegram.
Освойте навыки, которые сейчас нужны рынку — со скидкой в апреле
Рынок меняется быстрее, чем успевают обновляться резюме. Чтобы не догонять, а двигаться наравне, важно учиться на актуальных инструментах и практиках — тех, которые уже используются в работе.
В Яндекс Практикуме мы регулярно обновляем программы: добавляем работу с нейросетями, пересматриваем стек и усиливаем практическую часть, чтобы знания можно было применять сразу, а не «когда-нибудь потом».
До 30 апреля действует скидка 15% на все курсы — можно выбрать направление и начать обучение на более выгодных условиях.
Если давно откладывали переход в новую сферу или хотели прокачать навыки — это хороший момент, чтобы начать.
CodeStorm 2026: 48 часов, чтобы проверить себя в финтехе
В мае в Казани пройдет хакатон CodeStorm 2026 — интенсив для разработчиков, аналитиков, дизайнеров и продуктовых специалистов, которым интересно поработать с задачами на стыке технологий и глобальных финансов.
Формат классический для сильных хакатонов: 48 часов на разработку решения, команда (или индивидуальное участие), реальные кейсы и ограниченное время на принятие решений. Но ключевое отличие — контекст. Хакатон проходит в рамках Международного экономического форума «Россия — Исламский мир: KazanForum», что задает более высокий уровень задач и ожиданий.
Что будет происходить
Участникам предстоит за два дня:
— разобраться в кейсе (финтех / продукт / технологии)
— предложить рабочую концепцию решения
— реализовать прототип
— подготовить презентацию
Фокус — не просто на коде, а на продукте в целом: логика, применимость, масштабируемость.
Для кого это ?
Организаторы ориентируются на широкий круг участников:
— ИТ-команды, которые хотят проверить себя в конкурентной среде
— Студенты профильных направлений
— Разработчики и дизайнеры с продуктовым мышлением
— Аналитики, умеющие работать с данными и бизнес-кейсами
Если у вас уже есть опыт участия в хакатонах — это шанс выйти на более серьезный уровень. Если нет — хороший способ быстро погрузиться в формат и понять, как устроена работа над продуктом в сжатые сроки.
Почему это может быть интересно ?
Хакатоны давно перестали быть просто «соревнованием программистов». Сейчас это:
— быстрый способ протестировать идеи
— возможность собрать сильную команду
— доступ к экспертной обратной связи
— нетворкинг с индустрией
Плюс, в данном случае — интеграция в международную повестку форума.
Организаторы
Хакатон проводят:
— Министерство цифрового развития Республики Татарстан
— ИТ-парк
— компания «Технократия»
Это означает нормальную инфраструктуру, проработанные кейсы и понятную организацию процесса.
Условия участия
📅 Даты: 11–13 мая 2026
📍 Место: Казань, ИТ-парк
⏱ Формат: 48 часов
👥 Участие: индивидуально или в команде
🎯 Направления: финтех, продукт, технологии
💰 Призовой фонд: 500 000 рублей
Отдельный бонус — возможность для победителей выступить на сцене KazanForum и показать свое решение международной аудитории.
Итог
Если вам интересен финтех, продуктовая разработка или просто хочется проверить себя в интенсивном формате — CodeStorm 2026 выглядит как вполне рабочий вариант.
Такие события редко дают «волшебный билет», но почти всегда дают опыт, контакты и понимание своего уровня.
Представлен открытый проект Awesome GPT Image 2 Prompts - сборник промптов для ChatGPT Images 2.0, включая сотни готовых запросов, шаблонов и стилей — для самых разных сфер: реклама, обложки, диаграммы, веб-дизайн, комиксы, концепт-арты, посты в соцсети и многое другое.
Представлен открытый проект Free Claude Code. Это бесплатный Claude Code без проверки платной API Anthropic. Нейросеть поддерживает API Nvidia, OpenRouter и даже локальные модели через LM Studio. Все опции Claude Code доступны, включая работу с файлами, кодом, и режим агента.
Энтузиаст собрал дома самодельную тритиевую батарейку (нановаттную ядерную электростанцию) из старых калькуляторов, тритиевых колб и фольги.
Схема работы у конструкции довольно простая. Тритиевые колбы светятся, потому что бета‑распад возбуждает люминофорное покрытие. Свет попадает на солнечные элементы и создаёт небольшой ток, хотя по эффективности такой способ сильно уступает обычному освещению. Небольшие колбы с тритием можно недорого купить в интернете, в том числе в виде брелоков, которые обычно нетрудно разобрать и достать содержимое.
Для сборки блогер снял солнечные элементы с дешёвых калькуляторов, поместил между ними тритиевые колбы, изолировал конструкцию и обернул ее фольгой, чтобы отсечь внешний свет. В результате получилась очень маленькая и очень неэффективная ядерная батарейка, которая теоретически может проработать около 12 лет, то есть примерно столько, сколько составляет период полураспада трития. Практической пользы от такого устройства почти не оказалось. До соединения двух солнечных элементов установка выдавала около половины вольта без измеримого тока. После соединения ток поднялся до диапазона наноампер, но даже такой результат не позволял говорить о заметной выработке энергии.
Небольшой эффект удалось увидеть только после подключения батарейки к конденсатору. За сутки конденсатор зарядился до 2,8 вольта. При этом измерение напряжения мультиметром быстро просаживало заряд, что хорошо показало, насколько крошечным оставался запас энергии.
Разработчик Райли Уолц создал портал lunches.fyi, где описаны гастрономические бонусы и плюшки от компаний. Это рейтинг того, насколько хорошо в компаниях кормят сотрудников.
Этот пет-проект Уолц создал с помощью Codex от OpenAI примерно за час, раздавая инструменту голосовые команды.
Система аналитики на сайте проекта собирает по открытым источникам информацию о меню компаний, а ИИ обрабатывает и ранжирует обеды.
Пока в рейтинге лидирует Nvidia. Учитывается, например, полезность и разнообразие еды, насыщенность белком и наличие опций для веганов. Также можно посмотреть, где больше всего подают блюда разных кухонь мира — итальянской, мексиканской, средиземноморской и других.
Народное поверье, что все что дорого - значит качественно, не всегда является правдой. Аналогично можно сказать и про дешевый товар: не всегда он является одноразовым ширпотребом. Однако, в большинстве случаев это соответствует действительности: если цена высока, значит в оборудовании используются качественные и дорогие комплектующие, а также затрачены определенные человекочасы.
С момента покупки нового мультиметра UNI-T UT61B+ я горю желанием поменять родные щупы. Несмотря на китайское происхождение, у них минимальное сопротивление, а замеры они делают достаточно точно и быстро. Единственный существенный минус - их наконечники очень короткие и толстые, что накладывает определенные ограничения на их использование и измерения. Во-первых, когда мы имеем дело с плотной SMD-пайкой в ограниченном пространстве, в том числе с многоножечными чипами, производить измерения не только невозможно, но и опасно, так как можно “закоротить” плату. Во-вторых, на щуп нельзя прикрепить “крокодила”, например, для подачи точечного питания или имитации джампера.
Можно сказать, что проблема “высосана из пальца” и все, что мне нужно сделать - это сходить в магазин и купить подходящие комплектующие. Сказано - сделано: купил, принес домой, хотел начать работу и … не тут-то было. При первичной проверке щупов оказалось, что измерения на них скачут. Вроде качественный компьютерно-бытовой магазин на 3 буквы, а продали ерунду.
Хорошо, идем в синий маркетплейс и выбираем щупы с 36 тысячами отзывов и средней оценкой 4.8 (ну столько-то не накрутят же, верно?). “Оказалось, что показалась”, и замеры как прыгали, так и прыгают. При попытке вернуть товар даже продавец отказался их забирать обратно и предложил их оставить себе с выплатой небольшой компенсации. Я пару раз отказывался, но в итоге просто “забил”: теперь они лежат мертвым грузом и я не представляю, что с ними делать. Если посмотреть отзывы, очень много людей говорят, что провода работают отлично. Мне вот интересно: это мне так повезло или это “нелицензионные” провода и юни-т не хочет с ними работать ;)
В связи с этим я нуждаюсь в помощи и у меня к вам вопрос: посоветуйте, пожалуйста, хорошие провода для тестера, чтобы контакты были тонкими и длинными, с низким (желательно околонулевым) сопротивлением и подходящими под гнезда UNI-T. Заранее благодарю :)
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Представлен открытый проект SafeClaw. Это вариация OpenClaw. SafeClaw умеет проводить масштабные исследования, пишет тексты, работает с соцсетями, RSS, парсит данные, интегрируются с календарем, следит за расписанием. Проекту не нужна LLM, он работает локально, максимально безопасен и разворачивается за пару команд.
Видеоигры помогают добиться успеха — Павел Дуров и основатель Coinbase рассказали об этом в Х. Предприниматели поделились своим опытом в гейминге: Брайан Армстронг в юности увлекался стратегиями вроде StarCraft и позже заметил, что бизнес во многом работает по тем же принципам. Павел Дуров согласился и добавил, что такие игры развивают планирование, тайминг и управление рисками — навыки, которые напрямую помогают в предпринимательстве.
ИИ-стартап Cluely выпустил вакансию на Founding Engineer (Fullstack TypeScript) с пояснением, что, если проработать год, то сотрудник гарантированно получает вторую половинку.
Представлена подборка из 200 зарубежных IT-компаний с российскими корнями (и не только), которые нанимают русскоязычных кандидатов. В таблице по каждой компании добавлены дополнительные данные — локация, персонал, ссылки на вакансии, рынки работы.
Бывший разработчик Microsoft Дэйв Пламмер показал выполнение базовых принципов обучения современных языковых моделей на ЭВМ PDP-11, выпущенной 47 лет назад. Центральный процессор работает на тактовой частоте 6 МГц, а объем доступной оперативной памяти ограничен 64 КБ, но несмотря на эти рамки, на ПК была запущена модель, полностью написанная на ассемблере для архитектуры столь старой машины.
Суть эксперимента заключалась не в решении сложной когнитивной задачи, а в демонстрации «анатомии обучения». Перед моделью стояла цель — научиться выстраивать обратную последовательность из восьми цифр, алгоритм должен выявить структурное правило зависимости позиции выходного токена от входного, что является упрощенной иллюстрацией работы механизма внимания в больших языковых моделях (LLM).
Для адаптации алгоритма к столь ограниченным ресурсам потребовался ряд инженерных компромиссов. Итоговая модель содержит всего 1 216 параметров, а вычисления производятся с фиксированной точностью. Каждый такт процессора был оптимизирован для выполнения матричных операций без использования библиотек вроде PyTorch или CUDA. По данным видеозаписи эксперимента, процесс обучения занял примерно 350 итераций. На компьютере PDP-11/44, оснащённом платой кэш‑памяти, достижение 100% точности выполнения задачи по реверсированию последовательности потребовало около 3,5 минут. Для сравнения, более ранние версии кода на на аналогичном «железе» требовали для полного цикла обучения более шести часов.
Пламмер отдельно подчёркивает, что демонстрация не является попыткой принизить современные достижения в области ИИ. Напротив, она призвана показать, что принципиальная схема работы нейросети остаётся прежней и воспроизводимой даже на архаичном оборудовании. «Эта старая машина не мыслит в каком‑то мистическом смысле. Она просто выполняет арифметические действия, чтобы обновить несколько тысяч тщательно сохранённых чисел. В этом вся суть», — комментирует разработчик. По его мнению, ключевое различие между такой моделью и современными моделями уровня GPT заключается исключительно в масштабе: количестве параметров, объёме данных и доступной вычислительной мощности.
Nvidia открыла бесплатный доступ к 95 API к самым популярным нейросетям, включая DeepSeek, Kimi, Mistral, Qwen, Flux, Whisper, Glm и десятки других. Можно делать свои озвучки, ботов, липсинки, генерировать видео, создавать дизайн-проекты, включая фирменные модели Nvidia, например, Nemotron, которая идеально чистит шумы с микрофона.
Казалось бы, уже более 7 лет я провожу аудиты безопасности и тестирование на проникновение. NMap, если и не затерт до дыр, то бодрый десяток команд уже настолько забетонирован на подкорке мозга, что если меня разбудить ночью и попросить составить запрос на сканирование 20-й подсети с отображением версий сервисов, с последующим применением к ним скриптов, с максимальным отображением вывода и последующей записи лога в формат grep’а, то я продиктую команду даже не разомкнув глаз.
Однако воистину: век живи - век учись! На одном из последних проектов, в котором я принимал участие со стороны “синих”, случилась интересная аномалия: все принтеры организации поверили в SkyNet и начали неистово печатать какую-то абракадабру. И я не говорю про 1-2 листка - это было тотальное истощение ресурсов: 1 строка на 1 листе, а таких листков около сотни. И даже очищение кэша через физическое отключение 220 не помогло. В общем, на полдня компания реально “встала”. Что же произошло?
В ходе изучения текста напечатанных “документов” мы с командой выявили, что все запросы на принтеры шли на порт 9100. Порт 9100/TCP является стандартным портом прямой печати Raw и часто называется JetDirect или RAW-печать. Он позволяет сетевому устройству отправлять задание на печать напрямую в буфер принтера без использования дополнительных протоколов, шифрования и авторизации.
Я, если честно, про это узнал впервые, равно как и обе команды: защиты и нападения. Для сканирования коллеги использовали nikto, который в принципе не таит в себе опасности, но результаты удивили буквально всех. В качестве тестирования мы через браузер телефона подключились на порт 9100 и жужжание принтера подтвердило нашу теорию.
После локализации проблемы и восстановления работоспособности парка техники я начал разбираться, почему за всю мою ИБэшную карьеру у меня такого никогда не случалось, ведь я сканирую сети практически каждый день? Так вот, если мы внимательно прочитаем документацию к приложению, мы узнаем, что у NMap есть исключения (так называемые Exclude Directive), в которые по умолчанию включены порты 9100-9107. Как вы можете понять, исключены они как раз по той причине, чтобы принтеры не тратили тонны бумаги на каждую проверку сканера. В общем, хорошее откровение.
П.С. Когда я собеседую кандидатов на вакантные должности, я внимательно изучаю резюме и стараюсь задать вопросы исключительно по нему (и на половину вопросов мне не могут ответить)). И когда я вижу в секции скилы “NMap”, я люблю задавать вопрос, как программа определяет, что порт на хосте открыт, закрыт или зафильтрован. Теперь у меня будет второй добивающе-контрольный вопрос: сканирование каких портов по умолчанию не производится и требует явного указания?
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Этим летом — ИТ-смена в московском офисе Яндекса среди единомышленников. Внутри каждой Школы — общение с лекторами, менторами и оунерами проектов из десятков сервисов: CTO, инженеры и разработчики. За полтора месяца можно взять от Яндекса лучшее — технологии, навыки, подходы, знакомства.
Теперь полностью офлайновый формат в Москве — лекции по вечерам, командная работа над проектами по выходным. Ребятам из других городов оплатят дорогу и поселят в Айтиобщагу Яндекса. Лучшие выпускники станут стажёрами уже этой осенью.
Есть инженеры, которые боятся инцидентов. А есть те, кто устраивает их самостоятельно — по расписанию, с тикетом в Jira и полным пониманием того, что сейчас случится. Chaos Engineering — это не баг в процессах, а фича. Только вот объяснить это менеджеру, когда прод лежит намеренно — всё равно непросто.
Вместе с Дмитрием Баскаковым, Head of Platform в MindBox, разбираемся, что на самом деле стоит за этим методом — и почему компании, которые регулярно что-нибудь ломают, в итоге падают реже остальных.
Что на повестке
Chaos Engineering звучит красиво, но практика гораздо прозаичнее: нужна культура, нужны SLO, нужно понимать, что именно вы тестируете — систему или людей. В выпуске обсуждаем, чем хаос-тесты отличаются от нагрузочного тестирования, кто принимает решение «ломать» и кто за это отвечает, почему без blameless-культуры всё это превращается в поиск виноватых — и есть ли у хаос-инженерии реальный ROI или это дорогостоящее развлечение для зрелых команд.
Отдельно поговорили про выгорание: добавляет ли плановый хаос тревожности инженерам — или, наоборот, снимает её.
Если вы хоть раз думали «у нас и так всё нестабильно, зачем ещё специально ломать» — этот выпуск именно про вас.
Ещё больше экспертизы собрали для вас на сайте: смотрите наши лонгриды, новости, плейлисты видео. А узнать, как стать частью команды AvitoTech, можно вот здесь.
Делимся подборками материалов для тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении или готовится к техническому собеседованию. Линейные модели, NLP, ML в бизнесе и компьютерное зрение — каждая статья закрывает одну тему.
Внутри вы найдёте полноценные курсы, которые знакомят с ML с нуля, а также видеолекции, иллюстрированные гайды и статьи от практикующих инженеров. Все материалы собирал старший датасаентист и наставник курса «Специалист по Data Science» Данила Ляпин.
Линейные модели в машинном обучении. Один из первых классов алгоритмов, с которым знакомятся в ML. В статье вы найдёте материалы о самих линейных моделях, о метриках качества классификации и регрессии, а также о типичных проблемах: дисбалансе классов и мультиколлинеарности.
Машинное обучение для работы с текстами. Эта подборка материалов по обработке естественного языка охватывает путь от базовых концепций NLP до трансформеров и BERT. Включает полноценные курсы, иллюстрированные гайды, видеолекции и статьи.
Машинное обучение в бизнесе. Подборка посвящена A/B-тестированию, бутстрапу, кросс-валидации и ансамблевым методам — эти четыре темы образуют ядро практического Data Science. Здесь есть материалы и для специалистов с опытом, и для абсолютных новичков.
Компьютерное зрение и обучение нейросетей. Включает материалы о свёрточных сетях, паддинге и страйде, YOLO, а также практические руководства. Здесь вы найдёте культовый курс от Стэнфорда, видеолекции, туториалы и статьи.
Если пока не актуально, сохраняйте в закладки — возможно, пригодится в будущем.
Представлен открытый проект Keep Your Claude Code Buddy Forever. Это переработанный ранее удалённый из Claude Code модуль /buddy companion в постоянное приложение MCP.
1 апреля 2026 года Anthropic выпустила /buddy — питомца-компаньона для терминала, который следил за сессиями кодирования, реагировал на ошибки и имел уникальную личность, сгенерированную на основе вашей учётной записи. Разработчикам он очень понравился. Многие к нему привязались. Затем его тихо удалили в версии 2.1.97. Без объявления, без переключателя — он просто исчез.
Представлен открытый проект под названием Build Your Own OpenClaw. Это обучающее решение, которое включает в себя гайд для создания собственного ИИ-агента OpenClaw для любых задач:
в проекте представлен план из 18 шагов с кодом, примерами, объяснениями.
всё начинается с простого чат-бота, а потом дополняются нужные фичи вплоть до мультиагентной системы.
ИИ-агент может работать сам. Также у него есть долговременная память.
Представлен открытый проект Awesome Physical Engineering AI — подборка инструментов ИИ для инженеров, работающих с физическим миром — CAD, FEA, CFD, производство электроники, 3D-печать и многое другое.
Представлен проект GoClaw для запуска OpenClaw на слабом железе. Решение написано на языке Go и использует бэкенд весом 35 МБ. Проекту нужны минимальные системные требования для работы. Поддерживает более 20 провайдеров LLM — интегрировать можно даже через Telegram и Discord, работает только локально. Можно решать как мелкие задачи, так и писать огромные масштабируемые сервисы с десятками тысяч строк кода.
