Открытый сетевой инструмент Deep Eye может автономно искать уязвимости и проводить тесты на проникновение в исследовательских целях. Проект использует нейросети, которые коллективно ищут уязвимости на выбранном ресурсе и пытаются проводить различные тесты. Решение поддерживает 45 методов и атак. Алгоритмы системы собирают всю информацию о сайте, включая поддомены и DNS.
Представлен открытый проект Prompt Master — скилл для Claude Code, который превращает невнятные идею в улучшенные запросы. Поддерживает популярные нейросети: ChatGPT, Cursor, Gemini, Claude, Copilot, Midjourney, ElevenLabs, ComfyUI и другие. Принимает задачу в двух словах и делает три уточняющих вопроса. Выбирает девять параметров из запроса: цель, контекст, ограничения, аудиторию, формат и остальное. В итоге получается промпт промпт с лучшими техниками ИИ‑инженеров — назначает роли, добавляет примеры, ставит формат‑локи. Бонусом этот проект удешевляет запросы: вырезает всё, что не влияет на результат, и сохраняет токены.
Делаем мир чуть чуть лучше
Представьте что вы упоролись по решению какой-то баги в вашем приложении и просидели час с агентом пытаясь разобраться в произошедшем. А в конце оказывается что это баг в какой-то внешней либе. По хорошему, в таких кейсах, стоит пойти в ишьюсы к проекту и написать туда о баге, но до появления агентов это было крайне лениво. Надо собрать всю инфу, правильно оформить, учесть правила конкретного репозитория. Мало кто захочет с этим возиться, но щас ситуация крайне поменялась.
Буквально недавно я так дебажил одну рубишную либу и выяснилось что там внутри есть косячки. Не долго думая, прямо в той же сессии я попросил агента собрать ишью дал линк на репу и потом просто скопировал это туда на гитхаб (наверное можно было попросить его сделать ишью автоматом, попробую так в следующий раз). Получилось очень обстоятельно с примерами кода, описанием того где ошибка. При желании можно было бы сразу пулреквест кинуть, но я не был уверен в какую сторону решит пойти автор либы. Вот кстати тот ишьюс. И фикс был сделан буквально в тот же день.
В общем не ленитесь, помогайте разработчикам опенсорс либ, которые вы используете. Это и вам плюс в карму (и в портфолио) и благодарность людям, на которых держаться наши проекты
Сравнение локальных embedding-моделей
Провел тесты, чтобы узнать, что лучше всего использовать в контексте PKM.
Кратко:
⦿ Топ модель
⦾ snowflake-arctic-embed2
⦿ Баланс
⦾ embeddinggemma
⦿ Бюджет
⦾ multilingual-e5-small
⦾ база для гибридного поиска
Эхо блокировок: почему Telegram и WhatsApp на российском номере тормозят даже заграницей?
Что? Да — вы все правильно прочитали, телега и Whatsapp начали лагать за границей. Почему я так решил? Ну во‑первых, потому что сам на себе это прочувствовал.
А во‑вторых, потомучто кроме меня это на себе почувствовало еще несколько человек, вот пруфы:
Я сначала думал проблема локальная, у меня что то с телефоном. Но оказалось не только у меня. Да и телефон я только недавно обновил, ему всего 4 месяца.
Вероятнее всего проблема в так называемой цифровой прописке (номер телефона). Российский номер влияет на качество связи не меньше, чем физическое местоположение.
Так что если у вас наблюдаются следующие симптомы «сетевого гражданства» — вы не одиноки:
Аккаунт на +7: Долгая инициализация (Connecting...), медиа грузятся рывками, звонки обрываются.
Аккаунт на местном номер: На том же самом устройстве и в той же Wi‑Fi сети всё «летает».
Прокси‑тест: Стоит включить качественный прокси (MTProto или VLESS), как «русский» аккаунт оживает.
VPN‑парадокс: При включении VPN с российским IP ситуация деградирует окончательно — мессенджер может просто уйти в бесконечный цикл соединения.
Почему так происходит?
Казалось бы, если я в другой стране, мой трафик идет через местных магистралов. Почему номер телефона в профиле замедляет байты?
Привязка к региональным точкам доступа Мессенджеры — это огромные распределенные системы. При авторизации сервис определяет ваш «домашний» регион. Вполне вероятно, что для аккаунтов +7 жестко прописаны маршруты через определенные пулы серверов или CDN‑узлы, которые исторически завязаны на российский сетевой контур. Если эти узлы сейчас находятся под атакой или испытывают проблемы со связностью из‑за фильтрации трафика, вы почувствуете это даже за пределами РФ.
Специфика обработки трафика мессенджером Протокол Telegram (MTProto) и WhatsApp (Signal Protocol) — это не только пересылка текста, это постоянный обмен служебными пакетами. Если логика сервиса предполагает, что для «российского пользователя» нужно применять дополнительные проверки или специфические методы обкатки трафика (которые сейчас конфликтуют с ТСПУ на стороне магистралов), задержки неизбежны.
Идентификация по номеру, а не по IP Многие ошибочно думают, что блокировки работают только по IP. Но современные системы анализа могут учитывать метаданные. Если ваш аккаунт помечен как «RU‑сегмент», он может попадать в менее приоритетные очереди или на маршруты с избыточной проверкой целостности пакетов.
Прокси как лакмусовая бумажка
Почему я так уверен что проблема именно в российском номере?
Просто потому что у меня есть с чем сравнить — на устройстве установлено два Ватсапа (бизнес на российском номере) и обычный на китайском номере. На обоих номерах есть общедомовой чат. Так вот — в китайский Ватсап сообщения прилетают сразу же, а в российский с огромной задержкой! Почему? Потому что моя супруга сидит рядом со мной, отправляет в чат сообщение и я его получаю только на китайском ватсапе. Странно, что у нее как раз тоже российский номер и у нее сообщение ушло (но может глюк просто).
У телеги проблема с загрузкой медиафайлов — то есть они не грузятся.
Включаем ВПН — и происходит магия — все тут же долетает. Использую не платный ВПН, а поднятый на своем сервере туннель.
Если бы тормозило «железо» смартфона или лагала сама SIM‑карта, включение ВПН не давало бы мгновенного эффекта. Тот факт, что изменение пути прохождения пакетов решает проблему, доказывает: мессенджеры на российских номерах сейчас заложники сложной сетевой архитектуры, которая пытается обойти ограничения, но иногда делает только хуже.
Так что получается Телеграм хочет помочь — но за границей становится от этого хуже.
Что с этим делать?
Включаться в использование ВПН сервисов как это делают многие россияне. Либо менять российский номер на иностранный в телеграм и ватсап
Либо ждать — что ситуация изменится, но пока надежды на это мало.
Как оказалось блокировки имеют «длинное эхо». Они не заканчиваются на
Представлен ресурс для тестировщиков с различными сервисами для автоматизации в одном месте: конверторы, json валидаторы, генераторы uuid и ещё десятки приятных мелочей.
В Telegram обнаружена критическая уязвимость нулевого дня
О находке сообщили в рамках проекта Trend Zero Day Initiative (ZDI). Уязвимость выявил исследователь Michael DePlante.
По предварительной оценке, баг получил 9,8 из 10 по шкале CVSS, что соответствует уровню критической опасности. По данным специалистов, уязвимость может затронуть безопасность аккаунтов пользователей.
Публичное раскрытие проблемы запланировано на 24 июля. До этого момента у команды Telegram есть время на выпуск исправления.
Telegram пока официально не комментировал ситуацию.
Павел, ждём фикс.
Не так давно летел в отпуск и решил провести время в самолете с пользой и почитать статей о том, как ИИ будет влиять на компании в общем и отделы разработки в частности. Часть статей откровенно разочаровали, но одна недавняя работа китайских исследователей (картинки из этой статьи) прям зашла. Про неё и расскажу тут.
Сначала нам понадобиться разобраться с терминологией:
Когнитивная ёмкость — объём мыслительных ресурсов инженера, доступных для принятия решений и понимания системы. Здесь самая важная мысль в том, что чем опытнее разработчик, тем выше его когнитивная ёмкость и тем ниже процент когнитивной ёмкости которую он использует в повседневной работе. Интуитивно это 100% так, например я за свои 20+ лет опыта видел много и часть из этого пробовал руками, включая технологии, которые абсолютно вне мейнстрима. Для решения конкретной рабочей задачи мне нужна лишь маленькая толика этого знания, точнее — много микрофрагментов из разных его частей.
Закон Конвея — системы проектируются как отражение структуры коммуникаций внутри организации. Для нас интересен вывод из этого закона: чем больше людей работают над системой, тем больше времени уходит на коммуникацию. Например, в компании, где я сейчас работаю, команды состоят из бизнес аналитиков, разработчиков (бек + фронт), продактов, QA-инженеров, дизайнера + общие девопсы и архитекторы. На самом деле это не всё и сюда же можно добавить бизнес, высший менеджмент и то, что часто задачи затрагивают могут затрагивать несколько систем. Надо отметить, вполне типичная организация, плюс/минус стандарт. Соответственно, затраты на коммуникацию весьма ощутимые, что тоже плюс/минус стандарт.
Совокупная факторная производительность — мера эффективности, показывающая, сколько результата даёт сочетание труда и технологий. Это уже термин экономический, нам он интересен с точки зрения профита который можно извлечь из команды разработки и какие факторы влияют на этот профит. В статье приводятся такие цифры для классической организации:
55% — технари+
30% — управление
15% — технология
В целом, выглядит правдоподобно.
Так вот, ключевой тезис — в компании, делающей ставку на ИИ, распределение факторов драматически другое:
10% — технари+
30% — управление
60% — технология
Штат не нужно раздувать, так как чем больше людей, тем больше потерь на их синхронизацию. Роль управления остаётся той же, но нагрузка перераспределяется в пользу качества бизнес решений и высокоуровнего планирования. Авторы приходят к идеи структуры организации, состоящей из супер-ячеек (самодостаточная микрокоманда отвечающая за поставку продукта) в которых работают… супер-сотрудники, которых разделили на два типа:
Тип 1 — человек закрывает несколько ролей (например: аналитик, продакт, разработчик, тестировщик).
Тип 2 — супер перформер в своей нише. Человек, который закрывает задачи с кратно выросшей скоростью. Утверждается, что классическим компаниям гораздо проще прокачивать сотрудников именно на тип 2, так как мир до ИИ был устроен так, что спрос на специализацию был стабильно выше и их и набирали в первую очередь.
Исследователи пристально наблюдали за двумя командами — экспериментальная команда в классической компании и команда изначально построенная как супер-ячейка. И прирост производительности был от 8x до 33x! Основной эффект достигается не столько за счёт скорости генерации кода, сколько за счёт устранения координации, промежуточных слоёв и потерь на передачу контекста.
Если попробовать собрать всё вместе, то имеем следующее:
Организации больше не выигрывают за счёт масштаба. Добавление людей увеличивает сложность быстрее, чем приносит пользу.
AI сдвигает точку оптимизации. Ценность уходит из исполнения в принятие решений и удержание контекста.
Команды будут уменьшаться. Роли — схлопываться. Ответственность будет концентрироваться в отдельных людях.
Рост через найм перестаёт быть основной стратегией. Рост через плотность таланта и качество решений становится новой нормой.
--
Телеграм
Как я заставила Nano Banana Pro писать по-русски: история о винтажных ценниках для барахольщиков
Привет! Я перепробовала много моделей, и у каждой — свой характер. Но отдельная история — это работа с текстом на русском.
Когда я впервые попробовала Nano Banana Pro, была в восторге от качества генерации, ну в сравнении с обычной. Но быстро наткнулась на типичную для многих западных моделей проблему: с кириллицей всё сложно. Текст может обрезаться, падежи плывут, окончания теряются. Английский — пожалуйста, а русский — «РусцсrиЙ».
До выхода Nano Banana 2, которая, кстати, заметно лучше ладит с текстом и русским языком, мне пришлось обуздать на кириллицу крайнюю версию — Nano Banana Pro. Она мощная, но капризная. И я решила: раз уж модель не хочет дружить с русским текстом, придётся её этому научить.
Спойлер: работать с кириллицей в Nano Banana Pro можно. Нужно просто знать несколько правил.
Мои 5 правил, которым я всегда следую при написании промптов:
1. Короткие предложения
Модель теряет нить, если предложение длинное. Я теперь пишу максимум 5-6 слов + детаю отступы основной задачи от текста. Одна строка — одна мысль. Чем проще конструкция, тем выше шанс, что текст ляжет ровно и без ошибок.
2. Никакой воды
Убираю всё лишнее: вводные конструкции, эпитеты, сложные обороты. Только суть. В форматах с русским текстом это особенно важно — модель разносит от эпитетов. Хотя у меня был и опыт и создания прайса полностью на русском для кофейни.
3. Проверка и чистка
Даже при идеальном промпте я всегда просматриваю результат. Удаляю лишние символы, исправляю окончания, довожу до ума. Это занимает пару минут, но результат того стоит.
4. Больше подробностей.
Если у вас есть название необходимого шрифта - это классно, добавляйте в промпт. Будет только плюсом.
5. Указание важный слов в промпте.
Я всегда добавляю слова в промпт: "читаемый русский текст", "идеальная кириллица", "идеальный русский текст" и т.д. Это очень помогает заставить модель писать на русском.
Кейс: винтажные ценники для блошиного рынка
У меня есть подруга, которая торгует винтажной техникой в телеграм-канале. Она выкупает старые радиолы, усилители, магнитофоны. Её проблема: продавать такие штуки через обычные карточки товара скучно. Нужна атмосфера, стилизация, погружение для истиных ценителей старой техники.
Она попросила меня сделать для неё серию винтажных ценников на товарах и вписать их в тематику такого времени — будто старые бирки, рукописный текст, крафтовая бумага, эстетика советского универмага или европейской барахолки, но чтобы бирка была на самом товаре.
Я решила проверить, справится ли Nano Banana Pro с таким необычным заданием.
Вот промпт, который я написала:
""Создай небольшой винтажный ценник в стиле старых советских универмагов на радиоле “Виконда” в точности, как фото-референсе. Формат — прямоугольная карточка из крафтовой бумаги с рваными краями, сбоку на самой радиоле, но с читаемостью русского текста. На ценнике текст, написанный от руки кириллицей, чёрной гелевой ручкой, слегка небрежным почерком:
Радиола «Ригонда»
1974 год
Проверена, работает
8 500 ₽
На заднем плане — размытая витрина с винтажной техникой, приглушённый тёплый свет. Стиль: ломография, зернистость, винтажная эстетика, фото на плёнку. Точное совпадение референса на фото (форма, надписи, цвет, детали)""
Что получилось:
Текст почти идеально лёг на карточку: почерк выглядит естественно, все слова читаются, цена не «поплыла». Да, я подправила пару букв вручную (модель иногда путает «а» и «о» в рукописном стиле), но общая атмосфера получилась именно такой, как я хотела.
📌 Итог
Nano Banana Pro — не идеальный инструмент для русского текста, особенно если сравнивать с более свежей Nano Banana 2. Но для нестандартных, атмосферных задач она открывает огромные возможности, ну или когда нет доступа к новой версии.
Теперь мы имеем banana 2 и все мои труды по русскому тексту и дрессировка версии pro кажутся просто бессмысленной тратой времени.
А вы пробовали использовать нейросети для неочевидных задач?
Вышел новый генератор изображений Phota Studio и Phota API
Lightricks выпустила Phota — модель для генерации и редактирования фотографий с акцентом на сохранение идентичности лиц. По заявлениям, это первый публичный инструмент такого уровня для работы с реальными людьми в кадре. Разберём, что здесь технически интересно, а что — маркетинговое упрощение.
Что заявлено и что это значит на практике
Phota Studio позиционируется как персонализированная модель. На деле речь идёт о fine-tuned диффузионной архитектуре с технологией сохранения identity — вероятно, на базе IP-Adapter или схожего подхода. Lightricks не раскрывает архитектуру полностью, но по результатам похоже на encoder-based face embedding.
Три основных сценария:
Редактирование композиции — изменение позы, освещения, фона при сохранении лица
Стилизация портретов — журнальная эстетика, студийный свет
Восстановление и коррекция — добавление человека на групповое фото, исправление выражения лица
API отдельно — для разработчиков. Это принципиально: Lightricks явно целится в B2B-сегмент, а не только в мобильных пользователей.
Где реальный технический прогресс
Главная проблема генеративных моделей при работе с лицами — identity drift. Лицо «уплывает» при любом изменении: добавляешь шляпу — получаешь другого человека.
Судя по демо-примерам Phota, identity preservation работает существенно лучше, чем у Midjourney или SDXL с LoRA. Lightricks заявляют о возможности использования одной референсной фотографии — если это правда без оговорок, это серьёзное упрощение пайплайна по сравнению с обучением персонального LoRA (где нужно 10–20 фото).
Однако стоит учесть: Lightricks — разработчики Facetune и Videoleap, у них огромная база размеченных лиц для обучения. Это конкурентное преимущество, которое сложно воспроизвести.
Где стоит быть скептиком
«Добавить человека на групповое фото» — технически это требует не только identity preservation, но и точного матчинга освещения, перспективы и разрешения. По опыту с аналогичными задачами через inpainting — без ручной доработки результат заметно «вклеенный» в 60–70% случаев.
«Исправить выражение лица» — здесь ключевой вопрос: насколько сильное изменение? Убрать моргание — реалистично. Превратить недовольное лицо в радостное с сохранением идентичности — уже сложнее, особенно при наличии зубов, морщин и асимметрии.
Маркетинговые материалы, свадебная фотография — звучит заманчиво, но в этих сценариях любой артефакт критичен. Пока не видел независимых тестов на edge cases: плохое освещение, профильные ракурсы, частичное перекрытие лица.
Что это означает для продакшена
Для контент-пайплайнов это потенциально полезный инструмент в связке:
Быстрое прототипирование визуалов с конкретными людьми
Генерация вариаций для A/B-тестов (позы, фоны)
Восстановление архивных фото для презентаций
Но заменить фотографа на съёмках, где важна точность — пока нет. Это инструмент для итераций и черновиков, не для финальных материалов с высокими требованиями к достоверности.
Если честно
Phota выглядит как серьёзный шаг вперёд в узкой нише — персонализированная генерация с одной референсной фото. Lightricks умеет делать качественные продукты для массового рынка.
Но между «демо выглядит круто» и «работает в продакшене» — всегда есть зазор. Особенно когда речь о лицах реальных людей, где каждый артефакт бросается в глаза.
Кто уже тестировал Phota на реальных задачах — насколько результат соответствует демо? Интересует конкретика: сколько итераций до приемлемого результата и на каких сценариях откровенно не работает?
GoCloud 2026: для тех, кто любит практику
9 апреля в рамках конференции пройдут практические лабораторные работы, где можно будет сесть, открыть ноутбук и сделать что-то руками вместе с экспертами Cloud.ru.
Вот что будет:
Запуск демопроекта в облаке: быстрый старт — разрабатываем проект с готовыми LLM и ИИ-моделями, доступными по API в Evolution Foundation Models, запускаем через Container Apps, настраиваем хранилище и работаем с секретами. Для разработчиков и менеджеров проектов.
Легко и быстро создаем корпоративных агентов — в сервисе для создания ИИ-агентов Evolution AI Agents генерируем агентов текстовым запросом, подключаем бота, следим за задачами и бюджетом. Для всех, кто хочет собирать ИИ-ассистентов без лишней боли.
Вайб-кодинг в Terraform: от идеи до приложения за 20 минут — генерируем Terraform-код через Гига-помощника, поднимаем тестовые и рабочие окружения одной командой, разворачиваем приложение без ручной настройки серверов. Для технических директоров и команд разработки.
Практический кейс обработки потоковых данных с помощью Evolution Managed Flink — запускаем задачу обработки потока, агрегируем и объединяем данные. Для инженеров по данным.
Как работает ИИ-агент внутри контейнерной безопасности — проходим весь путь: эксплуатация уязвимости в Kubernetes, обнаружение и защита. На выходе — защищенный кластер и понятный план от атаки до ее предотвращения. Для инженеров по безопасности и руководителей инфраструктуры.
Приходите с задачей, уходите с результатом!
Регистрация на воркшопы откроется в день мероприятия для всех офлайн-гостей GoCloud 2026, поэтому регистрируйтесь на мероприятие и приходите в кинотеатр «КАРО 11 Октябрь» в Москве. Для участия в воркшопах понадобятся личный ноутбук и аккаунт в Cloud.ru.
ASCII Sandbox для красивого рассыпания в игре // Как сделано
Для того чтобы спрайты, боссы и другие объекты в игре красиво рассыпались, я сделал простой ASCII Sandbox движок. В отличие от самой игры, где символы могут рисоваться в произвольных координатах, ячейки в sandbox‑е строго выровнены по сетке. Это дает прикольный визуальный эффект. Алгоритм очень простой — вот схема:
─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─ │ │ │ │@│ │ │ │ ─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─ │ │4│2│1│3│5│ │ ─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─
А. Обходим все ячейки сетки снизу вверх (если гравитация направлена вниз).
Б. Если в ячейке есть символ, и он не в полете, то пытаемся его уронить.
В. Сначала проверяем ячейку снизу (1), если пустая — запускаем символ в полет в нее.
Г. Если снизу занято, то проверяем диагональные ячейки (2) и (3). Если обе пустые, то выбираем случайно. Запускаем символ в полет.
Д. Sandbox у меня скользкий, т.ч. символы могут скатиться и под большим углом. Поэтому проверяем еще и соседние к диагональным ячейки (4) и (5). Если там пусто, то запускаем символ в полет, как в предыдущем пункте.
Этого достаточно — символы сыпяться. Для красоты я добавил еще две штуки: ускорение и саморазрушение.
Если символ без задержек летит по ячейкам сетки вниз, то было бы красиво сделать движение с ускорением. Сделать это просто — нужно только накапливать для каждого символа время непрерывного полета. Наткнулся на другой символ — обнуляем время и ускоряемся заново.
Еще одна штука — саморазрушение. Когда спрайт помещается в sandbox, то в случае, если снизу пустые ячейки, он летит целиком. Это иногда не так эффектно. Поэтому я сделал параметр саморазрушения. Даже если снизу пустота, то отдельные частички‑символы спрайта все равно начинают взаимодействовать друг с другом. На видео я показал сравнение разных степеней саморазрушения.
Как вам эффект? Буду рад, если вам понравился стиль и вы решите поддержите мой проект на Steam страничке игры.
Духоты агентской пост. Расскажу про систему ограничений, которую я допиливал эту неделю. ИИ-агенты ошибаются довольно предсказуемо: выдумывают цифры, каскадируют ошибки между этапами, льют воду, теряют контекст, додумывают данные при сбоях WebSearch и выжирают токены со страшной силой. Что сделал:
Починил таймауты и ограничил запросы WebSearch. Раньше агенты зависали на длинных запросах и сжигали токены. Теперь у каждого субагента жёсткий лимит, параллельно работает не больше трёх запросов. Адаптивная глубина: если после 3 запросов уже 8+ источников — остальные пропускаются. Если после 5 запросов меньше 5 качественных — включается глубокий режим. Три сбоя подряд — полная остановка. Если поиск лёг — пустой конспект с маркером, а не выдуманные данные.
Добавил автоматические предохранители от перерасхода токенов. Конспект ресёрчера обрезается на 4-5K символов, а лишнее отсекается по приоритету тиров. Если 80%+ фактов из Tier 1-2 — фактчекер предлагает пропуск (экономия 4-6K токенов). И там много ещё всего.
Добавил оценку токенового бюджета. Теперь, например, перед запуском пайплайна видно: статья съест 14-20K токенов (5-7% дневного лимита). Можно решить, стоит ли запускать фактчекинг, если все источники и так Tier 1.
И завершил разбиение всех агентов на субагенты (кажется). Раньше один агент искал, писал и проверял — контекст распухал, ошибки каскадировали. Теперь сборщик, автор и верификатор работают в песочницах. Каждый видит только свои данные.
Запустил сбор отчётов генерации и ревью. Раз в неделю анализирую отчёты, ищу паттерны ошибок и обновляю правила. Замкнутый цикл: ошибка → отчёт → новое правило → следующая генерация лучше. Автоматику тут не стал делать, чтобы не допустить попадание галлюцинаций в правила.
Главный вывод: не пытайтесь предотвратить все ошибки ИИ-агентов. Стройте систему, которая их обнаруживает, логирует и улучшает правила на основе данных.
P.S.: Что в работе и про что постараюсь рассказать: пишу backend runtime на Python, чтобы wizard-поведение работало не только в Claude Code, но и через API, в своём бэкенде или другом LLM. Короче, чтобы не замыкаться только на Claude, а использовать агенты и в других нейросетях. Но тут ещё тестировать и тестировать.
Больше и раньше в канале
Новый режим для ваших приложений ⚡️
Раньше можно было запускать только статику (SSG) и одностраничные приложения (SPA). К ним добавился и серверный рендеринг (SSR).
SSR — это когда страница собирается на сервере и сразу приходит пользователю готовой. Например, в интернет-магазине вы сразу увидите товары и цены без пустого экрана и долгой загрузки.
Что дает этот режим:
+1 к гибкости разработки. В приложении можно использовать серверную логику, авторизацию и собственные API-обработчики.
+1 к SEO. Страницы рендерятся на сервере → лучше индексируются и быстрее попадают в выдачу.
+1 к простоте архитектуры. Не нужно создавать отдельный бэкенд, ведь часть логики можно держать в SSR.
Как включить: при создании просто активируйте SSR — приложение развернется как бэкенд, где можно выбрать конфигурацию сервера и задать команду запуска.
Минимальный конфиг: от 510 ₽/мес с 1 CPU и 1 ГБ RAM
☝🏻 После деплоя режим изменить нельзя. Для других настроек создайте новое приложение.
SimpleOne GenAI-платформа вошла в тройку лучших рейтинга корпоративных ИИ-помощников по версии CNews
Российский разработчик решений для автоматизации сервисных бизнес-процессов SimpleOne, входит в корпорацию ITG, занял третье место в рейтинге CNewsMarket «Корпоративные ИИ-помощники 2026». Решение SimpleOne GenAI получило 755 баллов из 795 возможных и вошло в число лидеров среди 22 участников рейтинга.
Рейтинг CNewsMarket охватывает ключевые характеристики корпоративных ИИ-платформ: функциональные возможности, автоматизацию и аналитику, безопасность, интеграции с корпоративными сервисами, а также работу с аудио- и текстовыми форматами. SimpleOne GenAI набрала максимальные баллы по нескольким критериям — в частности, по функциональным возможностям (90 из 90) и возможностям для продаж (100 из 100).
Платформа поддерживает автономную работу ИИ-агентов, создание пользовательских сценариев с помощью Low-code и No-code инструментов, и оркестрацию ведущих LLM-моделей через OpenAI API, Embeddings API, Anthropic Claude API, Google Gemini API, GigaChat API и другими. Развертывание доступно в закрытом корпоративном контуре с централизованным управлением доступом и журналированием действий, что отвечает требованиям информационной безопасности крупных организаций.
«Быть в списке лучших — это сигнал не только для нас, но и для рынка: корпоративный ИИ перестаёт быть экспериментом и становится инфраструктурой. Мы с самого начала проектировали ИИ инструменты как часть единой платформы SimpleOne, а не отдельную надстройку — агенты, процессы, данные и политики безопасности работают в одной среде. Именно это позволяет клиентам тиражировать ИИ-сценарии по всей компании, а не останавливаться на пилоте», — комментирует Руслан Шарипов, генеральный директор SimpleOne, корпорация ITG.
SimpleOne GenAI — это встроенный ИИ-инструментарий платформы SimpleOne, на базе которой также работают продукты ITSM, ITAM, B2B CRM, SDLC и HRMS. Платформа включена в реестр российского ПО и подходит для проектов импортозамещения.
Полный рейтинг CNewsMarket «Корпоративные ИИ-помощники 2026» доступен на сайте CNews.
CapCut Video Studio на Seedance 2.0: что на самом деле умеет генератор от ByteDance
CapCut Video Studio на Seedance 2.0: что на самом деле умеет генератор от ByteDance
CapCut запустил Video Studio — canvas-интерфейс, где AI-агент пишет сценарий, генерирует раскадровку и собирает финальное видео. Под капотом — Seedance 2.0 от ByteDance. Разбираю, что здесь реально работает, а что пока маркетинг.
Что запустили и для кого
Video Studio появилась в веб-версии CapCut как отдельный режим с бесконечным холстом. Целевой формат — шортсы, рекламные креативы, обучающие ролики. Встроенный агент берёт промпт, генерирует идею, разбивает на сцены, создаёт изображения и видеофрагменты. Функция Omni Reference отвечает за консистентность персонажей и стилистики между кадрами.
Гео-ограничение на старте: Юго-Восточная Азия, Ближний Восток, Африка, Латинская Америка. Когда откроют для остальных — не говорят.
Seedance 2.0 — что известно про модель
Seedance — видео-модель ByteDance, которая конкурирует с Runway Gen-3, Kling и Pika. По внутренним бенчмаркам ByteDance, версия 1.0 показывала сопоставимое качество с Kling 1.5, но отставала от Gen-3 по реалистичности движений.
Seedance 2.0 анонсировали вместе с Video Studio. Ключевое обновление — улучшенная консистентность персонажей через reference-изображения. Независимых бенчмарков пока нет. Длина генерации — до 10 секунд за запрос, что стандартно для текущего поколения моделей.
Где реальная польза
Для коротких форматов это может работать. 15–30 секундный ролик из 3–5 склеенных генераций — реалистичный сценарий. Особенно для абстрактных визуалов, анимации, продуктовых демо без живых людей.
Omni Reference — интересная фича. Консистентность персонажей — главная боль генеративного видео. Если работает хотя бы на 70–80% случаев без ручной коррекции — это существенно сокращает время продакшена.
Интеграция с редактором CapCut. Генерацию можно сразу дорабатывать в привычных инструментах: склейка, субтитры, эффекты. Не нужно экспортировать и импортировать между приложениями.
Где пока слабо
Агентная часть переоценена. «AI пишет сценарий» — на практике это генерация структуры по промпту, не креативная работа. Качество сильно зависит от детализации входного запроса. Назвать это полноценным сценаристом — маркетинговое преувеличение.
10 секунд — жёсткий потолок. Для рекламы и шортсов достаточно, для обучающих роликов на 2–3 минуты придётся склеивать 12–18 фрагментов. На стыках будут проблемы с консистентностью, даже с Omni Reference.
Гео-ограничения — не случайность. ByteDance запускает в регионах с меньшим регуляторным давлением. Для EU и US нужны другие compliance-процессы. Сроки непредсказуемы.
Кредитная модель — чёрный ящик. «Насыпают бесплатных кредитов на пробный период» — классика. Сколько стоит минута готового видео после триала — информации нет. По аналогии с Runway: $15–20 за минуту качественной генерации при активном использовании.
Контекст рынка
Генеративное видео в 2024–2025 — гонка за консистентность и длину. Runway выпустил Act-One для персонажей, Pika добавил lip-sync, Kling работает над 60-секундными генерациями. Video Studio от CapCut — ответ ByteDance: не лучшая модель, но удобная интеграция в существующую экосистему с 500M+ пользователей.
Для продакшен-команд, которые уже используют CapCut для монтажа шортсов, порог входа минимальный. Для серьёзного видеопродакшена — пока эксперимент, не замена пайплайну.
Если честно
Video Studio — логичный шаг для CapCut: монетизация базы через генеративные фичи. Для быстрых креативов и тестирования идей — полезно. Для стабильного продакшена с предсказуемым качеством — рано. Главный вопрос не «когда откроют для всех регионов», а сколько будет стоить после триала и насколько стабильно работает Omni Reference на реальных задачах.
Кто уже тестировал Seedance (в TikTok или через API) как оцениваете консистентность персонажей по сравнению с Runway или Kling? Интересует именно многокадровый продакшн, не единичные генерации.
Генеральный директор Duolingo Луис Фон Ан рассказал о подходе к найму сотрудников: в компании оценивают кандидатов ещё до начала интервью — по тому, как они ведут себя с водителем по дороге из аэропорта. В Duolingo специально платят водителям за обратную связь о кандидатах. «Мы считаем, что если человек груб с водителем, он, скорее всего, будет так же относиться и к другим людям, особенно к тем, кто ниже его по должности», — объяснил Фон Ан.
По словам Фон Ана, этот «тест» может стать решающим фактором при приёме на работу, даже если кандидат полностью устраивает компанию по резюме и результатам собеседований. Глава Duolingo привел пример, когда компания в течение года искала финансового директора и уже была готова сделать предложение сильному кандидату, которого поддержала вся команда. Однако негативный отзыв водителя полностью изменил решение. «Оказалось, что кандидат был довольно груб с водителем по дороге из аэропорта в офис. И это стало причиной, по которой мы его не наняли», — рассказал Фон Ан.
В других компаниях также всё чаще стали используют неформальные способы оценки. Например, бывший топ-менеджер Xero Трент Иннес применяет «тест с кофейной чашкой»: он смотрит, предложит ли кандидат убрать за собой чашку после интервью. «Навыки можно развить, но все в итоге сводится к отношению человека», — отметил Иннес.
О важности поведения кандидатов говорят и руководители крупнейших компаний. Глава JPMorgan Chase Джейми Даймон заявил, что оценивает, как человек взаимодействует не только с топ-менеджерами, но и с рядовыми сотрудниками. «Для меня важно, как вы общаетесь с кассирами, охраной и ресепшеном так же, как и с CEO», — сказал Даймон.
Plugin: Obsidian Hybrid Search
В дополнение к гибридному поиску я сделал плагин для Obsidian. Он закрывает сценарии встроенного поиска, быстрого переключателя, OmniSearch, Recent Files, Similar Notes (или любого другого плагина, который ищет по эмбеддингам).
Обновления в подборках обучающих материалов и курсов от Selectel
Привет, Хабр! На дворе пятница, а значит, пришло время для нашей нерегулярной рубрики с полезными материалами для новичков. Как всегда, все бесплатно, учитесь и развивайтесь. И вот с чем я сегодня пришел.
Начало работы с ML-моделями. Это подборка статей в Академии Selectel. Изучите базу по алгоритмам, научитесь подбирать железо и настраивать инфраструктуру и мое любимое — подборка в подборке — узнаете, что еще полезного по теме можно почитать/посмотреть.
Тестирование мобильных приложений. Это уже полноценный курс с теорией, тестами и практическими заданиями. Кстати, практика — это прямо практика. Вы получите возможность бесплатно поработать с реальными устройствами в мобильной ферме Selectel, а не упражняться только в эмуляторах. Буквально на этой неделе мы запустили вторую часть курса, так что если вы уже начали его изучение, самое время продолжить.
Первые шаги в JavaScript. Этот курс ориентирован на фронтенд-разработчиков уровня junior, веб-дизайнеров и тех, кто только делает первые шаги в программировании. Кстати, буквально на днях этот курс будет расширен, так что не пропустите. Начать изучение первых уроков можно уже сейчас.
Пс-с, хочешь знать, что будет, если залить в сервер воду, или, может, как сэкономить в условиях мирового кризиса чипов?
Тогда запасайся чаем, устраивайся поудобнее и вперед, смотреть наш новый часовой ролик!
Никакой корпоративной скукотищи. Показываем свои новые железки и рассказываем про них, откровенно делимся инсайтами индустрии и ведем ламповые беседы о том, что в ней сейчас происходит.
Заодно увидишь наш завод, ведь снимали мы там и почти ничего не резали на монтаже.
Видео доступно на всех площадках: VK, RUTUBE, YouTube. Смотрим, подписываемся, комментируем, ставим лайки (дизлайки тоже можно).