Все потоки

Представьте молодого системного администратора. Возможно, ему двадцать лет, возможно, тридцать пять. Он приходит на собеседование, садится напротив человека, который уже лет пятнадцать занимается сетями, серверами и инфраструктурой. Его спрашивают, что такое VLAN. Он начинает путаться, пытается вспомнить определения, произносит что-то про разделение сетей, но не может объяснить разницу между access и trunk. Собеседующий смотрит на него с выражением человека, которому только что нанесли личное оскорбление. Иногда усмехается. Иногда демонстративно закатывает глаза. Иногда говорит: «И вы называете себя системным администратором?»

Собеседование заканчивается. Человек выходит на улицу, достаёт телефон и начинает искать информацию о VLAN. И, возможно, именно в этот момент его жизнь могла бы измениться. Не потому, что он получил работу. Не потому, что кто-то признал его способности. А потому, что рядом мог оказаться человек, который сказал бы ему: «Слушай, ты просто не понимаешь, как это работает. Давай объясню».

Так было со мной, я ездил на разные собеседования, в Москва сити на 47 этаж, в разные крупные компании типа depo, yandex, mail, в depo успел по работать сборщиком серверов. Но:
Теперь мне плевать.
Я пишу статьи спустя 15 лет с того момента как их читал. Мне плевать на DEPO, на MAIL, на Yandex. Мне 34 года, и больше никогда в жизни не буду работать на кого-то чужого.

А когда свой текст правлю в нейросети на правки, chatgpt говорит ты слишком в своих статьях вспыльчив и это вредит твоему образу и мешает продвигать коммерческие проекты. Из коммерческого у меня в Левокумском чистка кулеров если что.

Однажды мне захотелось организовать на своем участке видеонаблюдение. С этими мыслями я забрел на известный китайский сайт и нашел там вот такую камеру.

TL;DR: Поднял локально полный аналитический стек - реляционная БД, OLAP-аналитика и векторный поиск для RAG. Всё в одном compose-файле, данные - на томах WSL, ноль облачных счетов. Под катом - установка за три шага и три ловушки, о которых молчат гайды.

Две трети сайтов малого бизнеса Перми и Екатеринбурга (63%) подключают зарубежные сервисы: шрифты, аналитику, библиотеки, капчу, видео. На каждом восьмом сайте (12%) это заметно мешает посетителю из России: часть страницы не загружается или сайт открывается на секунды дольше.

В ноябре 2026 года мы открыли 500 сайтов так, как их открывает обычный посетитель, и записали каждый запрос. Ниже — что нашли, что на самом деле ломается и как владельцу сайта это исправить за вечер.

Я преподаю английский язык с 1989 года и веду сайт e-repa.ru: упражнения для русскоязычных учеников, построенные на собственных js-движках. О самих js-движках я писал в отдельной серии (часть 1, часть 2). Тексты к упражнениям — объяснения, преамбулы, методические записки — я пишу вместе с Claude. За несколько месяцев такой работы у меня накопился длинный список ошибок, которые модель повторяет из текста в текст с таким постоянством, что я называю их клодизмами.

Как такой список возникает, покажу на примере одного задания.

С середины лета я раз в несколько недель задаю нейросетям с веб-поиском одни и те же вопросы про франшизы и производство одежды и записываю, на какие страницы они ссылаются. Вопросы такие, какие задаёт человек перед покупкой: «за сколько окупается франшиза производства мерча», «как проверить франшизу, чтобы не нарваться на развод», «какой DTF-принтер выбрать для старта». Параллельно все эти месяцы я писал статьи о нашем производстве на открытые площадки, где публикуются сторонние авторы, и вёл блог компании.

На постоянной выборке из 61 вопроса, в которых наша компания не названа, доля ответов, где процитирована хотя бы одна наша страница, выросла за три месяца с 3 до 51 %. Сейчас это называют GEO-оптимизацией, то есть работой на то, чтобы попадать в ответы генеративного поиска, и я хотел проверить, работает ли она вообще, на своих данных. Ниже код замера, таблицы из прогона 13 ноября 2026 года и четыре места, где замер врёт или врал раньше. Без них эти 51 % ничего не стоят.

Всем привет! Я начал делать аналог codespell, только для русского языка!

Если кратко: codespell помогает находить опечатки в коде и файлах разных форматов, а мне такая потребность пригодилась при чтении и переводе оригинальной документации Python на русский. Проект называется sanya.

Идея простая: загружаем словарь возможных опечаток, проходимся по словам в проверяемых файлах и смотрим, есть ли слово в этом словаре. Пока что поддерживаются не все форматы файлов (только .po файлы) но главная проблема не в этом.

Сейчас в словарике около 4 тысяч слов, но для русского языка это мелочи. Например, у codespell в словаре около 65 тысяч слов. Поэтому проекту нужны активные контрибьюторы.

Словарь лежит здесь

Если хотите дополнить словарик, отправляйте пулл‑реквесты: достаточно предложить слово, в котором может быть допущена ошибка. Это отличная возможность поучаствовать в проекте с открытым исходным кодом, даже если вы не программист, то можно просто предложить слово, в котором часто допускают ошибку:‑)

Кстати, не забудьте поставить звёздочку на GitHub

В середине нулевых в рунете была игра Ксин, браузерный MUD без единой картинки, только текст, HTML‑формы и таблицы характеристик. Через несколько лет проект умер: сервер выключили, исходники потерялись, остался только форум с обсуждениями механик и кэш в Wayback Machine. Мы собираем игру заново, не «игру по мотивам», а максимально точную реконструкцию: те же формулы, те же монстры, те же предметы.

Ниже не питч и не анонс, а рассказ о том, как это устроено технически: откуда брать данные, когда архиву верить нельзя, и что случилось один раз, когда мы ему поверили не глядя.

В данной статье мы ставим целью вывести из простых соотношений массы кварков и лептонов (не нейтрино, массы нейтрино не известны точно). Зато для оставшихся 9 чисел вы потребуем точность в процент - при том, что они отличаются на пять порядков. И да, в чем то это нумерология. Но формула Койде тоже нумерология... Поехали!

Десять лет разработки, сотни тысяч долларов краудфандинга, закрытые предзаказы, массивный радиатор на плате и легенды о «неэмулируемом суперчипе» внутри. Именно так публике продавали Paprium для Sega Mega Drive — пока в октябре 2026 года энтузиасты не вырезали этот чип патчем и не запустили игру на обычной приставке.

Еще лет пять назад графические ускорители в стойке выглядели как экзотика и весьма специфическое решение для узкого круга задач вроде тяжелого рендеринга или специфических научных расчетов. Теперь же с их помощью успешно решают задачи локального обучения нейросетей, аналитики видео и развертывания мощных виртуальных рабочих мест. 

Однако физический GPU спроектирован как монолитное устройство для параллельных вычислений. В отличие от процессора и оперативной памяти, его нельзя просто так «нарезать» на части стандартными программными методами гипервизора. Из-за этого видеокарту сложно использовать эффективно — если отдать ее целиком одной ВМ под небольшую задачу, остальная часть ресурсов может простаивать, а распределить свободные мощности между соседними виртуальными машинами без специальных технологий не получится.

Чтобы решить эту проблему, инженерам приходится выбирать между двумя принципиально разными подходами — GPU Passthrough и vGPU. Ниже мы подробно разберем, как устроены эти технологии, в чем их реальные различия и что выбрать под конкретные сценарии и типы нагрузок.

Недавно мне в LinkedIn написал рекрутер компании Cryptic Heaven с предложением о сотрудничестве. Компания якобы занимается разработкой финансовой системы для пользователей криптовалютных кредитных карт. Предложение выглядело вполне обычно: мой опыт им понравился, и они хотели обсудить возможное сотрудничество.

Недавно я писал статью о том как работают HTML-виджеты Telegram. На следующий день после ее выхода исследователи показали, как через виджет запустить калькулятор на Android. Павел Дуров заявил, что проблемы нет, а сценарий уже исправлен. Разбираемся, что сломалось, какие нейросети помогли найти баги и в какие версии Telegram попали исправления.

Несмотря на повсеместное внедрение ИИ-технологий, версия приложения SMD CODES для Android устройств до сих пор пользуется популярностью. О приложении подробно рассказано в статье на Хабре, по ссылке:

https://habr.com/ru/articles/858392/

Причина простая: когда перед тобой плата с россыпью крошечных корпусов, никакой умный помощник не заменит быстрый справочник, в который можно ткнуть пальцем (вбить маркировку микросхемы) и за секунду получить нужную информацию. Поэтому я решил выпустить версию для устройств на базе iOS — чтобы инструмент был под рукой и у тех, у кого есть iPhone.

Теперь о самом приложении:
Главное окно программы разделено на две вкладки:   

Первая (Codes) - объединяет поиск компонентов по количеству выводов на корпусе, по маркировке и расшифровку логотипов микросхем. Это те три сценария, с которых чаще всего начинается идентификация детали.

CLI в тестах оказался значительно дешевле готовых MCP‑серверов, но причина разницы оказалась сложнее, чем кажется. В статье разберём четыре способа подключения ИИ‑агентов к API, сравним их по стоимости, количеству вызовов и расходу токенов и выясним, как интерфейс доступа влияет на эффективность интеграции.

В прошлой статье я рассказывал про SSH-ловушку на своём сервере. В комментариях несколько раз спросили: а что за сайт, на котором всё это показывается, и почему он так устроен. Отвечаю. Это не обзор разделов, а история решений: что выбрал, во что это обошлось и где ошибся. А самый частый вопрос — как сайт понимает, что пришёл один и тот же бот, если не хранит адресов, — получил отдельный раздел.

Немного цифр для масштаба. Первый коммит — 25 октября 2026, сейчас в репозитории 243 коммита и около 22 тысяч строк PHP, JS и CSS, плюс 5 тысяч строк серверных скриптов на Bash и Python. Зависимостей ноль: ни Composer, ни npm, ни CDN. Сайт делает ровно ноль запросов к чужим доменам — шрифты лежат рядом.

Акции «Сбера» снова тестируют круглую отметку 300 рублей — вчера акциям на ожидании Дня инвесторов чуть-чуть не хватило сил для её пробития, но сегодня попытка удачная — бумаги обновили максимум за 4 месяца. Однако пока не ясно, удастся ли удержаться на пике.

Топ-менеджмент излучает уверенность, публикует хорошую отчётность, делится с инвесторами грандиозными планами на ближайшие три года, однако динамика бумаги остаётся невыразительной — рынок слабо накануне отреагировал на новую стратегию. По словам президента банка Германа Грефа, высказанным в разговоре с инвестаналитиками, менеджмент прилагает максимум усилий, чтобы «сохранить нашу скучную предсказуемую финансовую результативность».

Разработчики редко выбирают архитектуру в вакууме. Обычно мы сталкиваемся с разными подходами поэтапно: классические монолиты попадаются в легаси-проектах или на старте новых продуктов, микросервисы появляются, когда компания хочет независимо масштабировать команды, а к модульному монолиту приходят, когда бизнес понимает, что распределённые системы тянут за собой слишком дорогие расходы на поддержку.

Каждый новый подход часто подают как очевидную замену предыдущему. Но на практике это просто разные точки на шкале компромиссов между простотой эксплуатации и жёсткой изоляцией кода.

В этой статье мы сравним классический монолит, модульный монолит и микросервисы по ключевым инженерным критериям, разберём конкретные библиотеки .NET для каждого варианта и определим понятные правила, как выбрать подходящую архитектуру под задачу.

Я написал Зябру - локальный переключатель раскладки: набрал “ghbdtn” вместо “привет”, программа сама стирает и переписывает правильно. А недавно задумался: а есть ли от неё реальная польза именно при работе с LLM, или это просто удобство без измеримого эффекта? Решил проверить не на словах, а цифрами - благо под рукой свой локальный Qwen3.8-Flash-Next на Strata.

Идея простая: беру короткие фразы, которые реально мог бы случайно отправить не в той раскладке, и для каждой шлю модели два варианта - как задумано и как получилось бы без Зябры. Без системного промпта, без истории - просто один вопрос в одно сообщение.

Результат неровный и местами пугающий:

Умничка) - 70 ток / 5.4с - 2356 ток / 148с, не расшифровала

Спасибо, то что нужно! - 84 ток / 7.5с - 440 ток / 30с, расшифровала верно

Погнали - 66 ток / 6.2с - 336 ток / 24с, расшифровала верно

На “Evybxrf)” модель реально ушла перебирать ROT13 и шифр Цезаря, потратила почти полторы сотни секунд - и в итоге сдалась, спросив, что я имел в виду. Выглядело как отличный аргумент в пользу Зябры: экономия в десятки раз.

Собственный VPS, постоянный IP, DNS-утечки, рейтинги доверия и проверка личности. Собрал ответы пользователей Claude и Claude Code и попробовал разобраться, какие из популярных объяснений блокировок действительно подтверждаются данными.

В конце октября на Хабре вышло исследование «Я собрал 1693 истории банов Claude и проверил, что может спасти аккаунт». Автор попытался найти закономерности в историях блокировок и пришёл к довольно неутешительным выводам. Чуть позднее появилась история пользователя, которого заблокировали после проверки российского загранпаспорта, но через три часа восстановили аккаунт и вернули деньги.

У меня опыт оказался другим: Anthropic приостановила доступ к моей платной организации Claude Max 20x, а затем отменила подписку и отказала в возврате средств. Пришлось пересесть на Codex. О том, как пытался сохранить историю разработки и контекст проектов, я уже рассказывал отдельно.

Но вопрос с блокировками остался. Почему у одних Claude работает годами, иногда даже при довольно странных сетевых настройках, а у других заканчивается проверкой документов и потерей оплаченной подписки? В комментариях постоянно повторялись рекомендации: используйте собственный VPS, не меняйте IP, следите за утечками, выбирайте правильную страну, проверяйте репутацию адреса.

Тогда я предложил читателям собрать статистику по VPN, IP, KYC и сетевой диагностике.Давайте посмотрим, что получилось.