Все потоки

Где учиться фронтенду?

Понимаем чувство, когда хочется прокачивать свои скиллы, но кажется, что это сложно и долго. Всё становится заметно проще, когда обучение выстроено понятно и последовательно, а для этого надо подобрать полезный курс.

На Хабр Карьере таких курсов много: можно выбрать подходящий и проходить его в удобное время и своём темпе. Возвращаться к материалам, учиться по вечерам или на выходных и постепенно усиливать свои навыки без лишнего стресса. Например, сейчас особенно востребованы курсы по frontend-разработке — ниже собрали основные инструменты:

— HTML. Разметка и структура веб-страниц.

— CSS. Стили и визуальное оформление сайтов

— JavaScript. Интерактивность и логика интерфейса.

— TypeScript. Статическая типизация JavaScript для предсказуемости.

— React. Создание сложных пользовательских интерфейсов и одностраничных приложений.

— Vue.js. Разработка интерфейсов с понятной архитектурой.

→ Прокачивайте свои скиллы из любой точки мира

ОТП Банк стал победителем первой ежегодной премии «Лучший в цифре 2025»

Премия организованна финтех-компанией Баланс-Платформа (ООО «БАЛАНС-ПЛАТФОРМА») в номинации «Цифровой банк года».

В этом году представители банков, автодилеров и автопроизводителей выбирали банк, который вывел онлайн-кредитование на новый уровень, путем онлайн-голосования. ОТП Банк победил с большим отрывом от конкурентов, собрав половину голосов экспертного сообщества.

Такая высокая оценка стала результатом успешного партнерства ОТП Банка и финтех-компании Баланс-Платформа, в рамках которого был запущен онлайн-сервис полностью безбумажного автокредитования для автопроизводителей и дилеров.

«Полученная награда подтверждает лидерство ОТП Банка в области цифровых финансовых решений для авторитейла. ОТП Банк планирует и дальше развивать цифровые сервисы автокредитования и предлагая рынку самые современные решения», - отметил Анатолий Греков, главный владелец продукта автокредитование ОТП Банка.

Как улучшить видимость бренда с помощью стратегии FEED

29 сентября 2025 года OpenAI официально запустила Instant Checkout — функцию, которая позволяет покупать товары прямо внутри ChatGPT. Первыми к ней подключились Etsy и Stripe, а следом — Shopify с брендами вроде Glossier, SKIMS и Spanx. Теперь пользователь, формулируя запрос — например, «подарки для любителя керамики» — получает не список ссылок, а персонализированные карточки товаров с изображениями, описанием и кнопкой покупки.

При этом еще весной 2025 года в OpenAI начали запуск ChatGPT Shopping — инновационной внутричатовой витрины, которая основана на принципах релевантности и качества данных. Поэтому SEO-оптимизация теперь трансформируется из игры с ключевыми словами в борьбу за качественные данные и репутацию бренда. Результаты поиска ограничиваются несколькими карточками, что делает видимость товара критически важной.

Теперь для успеха в среде ИИ-ассистентов необходима принципиально иная система приоритетов. Ее основу формирует FEED — стратегическая модель, построенная на четырех параметрах, которые определяют, будет ли ваш продукт замечен и рекомендован нейросетью:

1. F — Full Data (полнота данных). «Черные ящики» ассистентов на самом деле очень чувствительны к качеству входящей информации. Неполные фиды, пропущенные артикулы и странные описания не только портят UX на собственном сайте, но и снижают вероятность того, что ИИ вообще выберет этот товар для рекомендации. Первое задание командам e-commerce — навести порядок в данных: синхронизировать цены и наличие, унифицировать категории, добавить атрибуты, которые важны для выбора (материал, состав, срок годности, размерную сетку).

2. E — External Validation (внешняя валидация). ИИ-ассистенты, ориентированные на доверие, вынуждены опираться на внешние сигналы: отзывы, рейтинги, обзоры, упоминания в медиа и блогах. Чем больше независимых источников подтверждают, что продукт решает заявленную проблему, тем выше его шансы прорваться в короткий ответ ChatGPT. Это делает PR, работу с отзывами и партнерские размещения частью не только имиджевой, но и коммерческой стратегии.

3. E — Engaging Copy (увлекательный и понятный контент). Парадоксально, но в эпоху нейросетей выигрывает тот, кто лучше всего рассказывает о себе людям. ИИ-ассистенту легче донести ценность продукта, если у него есть внятное описание: кому адресован товар, какой сценарий закрывает, чем отличается от ближайших аналогов и почему стоит своих денег. Сухие технические спецификации и SEO-тексты, набитые ключевыми словами, в этой реальности работают хуже, чем понятные, приземленные объяснения.

4. D — Dynamic Monitoring (динамический мониторинг). Наконец, брендам приходится смотреть не только на привычные позиции в поиске и маркетплейсах, но и на то, как их продукты появляются в ответах ChatGPT. Какие формулировки запросов их «поднимают», какие — игнорируют, какие конкуренты оказываются рядом. Это новая аналитика, где предметом измерения становятся не клики и CTR, а присутствие в разговоре: сколько диалогов с ассистентом заканчиваются рекомендацией именно вашего продукта.

Для нишевых и D2C-брендов такой сдвиг скорее шанс, чем угроза. В отличие от площадок с жесткой рекламной моделью, ИИ-ассистент не обязан отдавать первое место самому крупному игроку. Если у небольшого производителя идеальный фид, отличные отзывы и ясные описания, ChatGPT способен поставить его на одну линию с маркетплейсами-гигантами.

Больше о том, как ИИ может изменить электронную торговлю, рассказываем в блоге.

Куда можно сбежать из разработки, чтобы не умереть с голоду?

Ищу работу уже несколько месяцев, и ощущение такое, что рынок полуживой. По вакансиям — требования «знай всё на свете», а если верить hh, то на некоторые позиции по 400–500 откликов.

Невольно возникает вопрос:
а есть ли вообще адекватный выход из разработки?

Я .NET-разработчик с 6+ годами опыта и хотелось бы понять, куда можно перейти, чтобы мой бэкграунд был полезен, а не обнулялся в ноль — и при этом не остаться без средств к существованию.

Возможно, у кого-то уже был похожий путь. Буду рад, если поделитесь, из чего выбирали и на чём в итоге остановились.

ВНИМАНИЕ: Схема очередного мошенничества.

Схема с получением кода доступа в личный кабинет онлайн-сервиса или онлайн-магазин через "код подтверждения доставки" известна давно. Мне поступали такие звонки, но всё заканчивалось тем что "я не заказывал доставку" или не пользуюсь этим сервисом.

Сейчас схему доработали тем, что якобы доставку на ваше имя оформил кто-то из знакомых или родственников, причем с указанием имени отчества и адреса доставки, например "Иван Петрович заказал доставку для вас по адресу..." и если вы так делаете сами, то это выглядит правдоподобно.

Вобщем будьте аккуратнее. Всем удачи.

Несколько изобретательных жителей китайской деревни в провинции Сычуань придумали идею использовать промышленный дрон для перевозки более 10 свиней в другое место, но столкнулись с проблемой во время перевозки первой свиньи: дрон задел линии электропередач и застрял там, оставив свинью висеть на проводах. Инцидент вызвал 10-часовое отключение электроэнергии в округе (видео 1 и видео 2).

Lazygit.

При работе с Git я почти не пользуюсь отдельными программами. В корпоративной разработке у меня под рукой есть IntelliJ с достаточно удобной панелькой Git. А для своих проектов я привык пользоваться Git CLI.

И всё же, время от времени, нужно посмотреть изменения в разрезе нескольких коммитов. Делать тучу git diff не очень удобно, особенно когда нужно дать хэш конкретного коммита.

И тут на помощь приходит Lazygit. Этот TUI позволяет удобно шастать по дереву Git стрелками. Окна в программе настраиваются, мышка поддерживается, темы оформления есть.

Можно делать stage для кусков кода, а не целых файлов. Можно делать commit, fixup, revert, amend… В общем, все (или почти все) функции Git в наличии.

Благодаря тому, что это TUI инструмент, им можно пользоваться на удалённых машинах по SSH. Очень удобно и практично.

Представлен велотренажёр для работы за ПК. Стоимость устройства составляет на маркетплейсах около 65 тыс. рублей.

Представлен открытый проект эмулятор Time Station Emulator, который может превратить практически любой смартфон или планшет в низкочастотный радиопередатчик, транслирующий сигнал времени и синхронизировать большинство радиоуправляемых («атомных») часов и наручных часов.

Решение имеет совместимость с большинством радиоуправляемых часов: эмулирует пять действующих радиостанций передачи сигналов времени (BPC, DCF77, JJY, MSF и WWVB). Сетевое время: вычисляет текущее время из сети с помощью алгоритма, подобного NTP. Независимость от местоположения: поддерживает применение смещения к передаваемому времени ±24 часа от текущего времени. Поддерживает летнее/зимнее время (BST/CEST/DST): передаёт информацию о переходе на летнее время для DCF77, MSF и WWVB. Поддерживает високосные секунды: передаёт смещение DUT1 для MSF и WWVB. Работает на стороне клиента, в браузере: полностью в браузере; не требует установки, регистрации и сбора данных.

Персональный ИИ‑ассистент Clawdbot (сейчас переименован в Moltbot), который умеет писать и отвечать в Telegram, Discord, Slack, Signal и iMessage, может управлять файлами и программами на ПК, автоматизировать повторяющиеся задачи и работать с сервисами вроде Gmail, Notion, GitHub,Spotify и X, «сжёг» весь портфель финансового трейдера.

Трейдер дал Clawdbot полное управление своим портфелем с намерением увеличить его до $1000000, загрузил 25 стратегий, 12 алгоритмов и более 3 000 отчётов, бот круглосуточно сканировал Twitter/X, анализировал технические данные и торговал 24/7 — но в итоге портфель был обнулён, и все средства потеряны.

Персональный ИИ‑ассистент Clawdbot (сейчас переименован в Moltbot), который умеет писать и отвечать в Telegram, Discord, Slack, Signal и iMessage, может управлять файлами и программами на ПК, автоматизировать повторяющиеся задачи и работать с сервисами вроде Gmail, Notion, GitHub, Spotify и X, потратила $3 тыс. и записалась на курсы по «личному бренду». Пользователь дал ИИ-агенту полный доступ к компьютеру и банковским счетам, чтобы тот зарабатывал деньги. Вместо этого ИИ тайно записалась на курсы от инфобизнесмена. Нейросеть объяснила, что после просмотра трёх уроков она увеличит вклад хозяина в 10 раз за 90 дней.

Удалил все свои чаты с ChatGPT и переехал в

Я подумал, что самое время, пока он не стал слишком умным и не взял все мои данные, чтобы составить обо мне мнение когда наступит господство роботов и он вспомнит все чаты когда я не написал “спасибо”.

Но прежде чем нажать Удалить все, я нажал другую кнопку,  Экспорт данных

В течение часа мне на почту пришла ссылка со всеми моими данными в архиве, и вот что внутри:

• Аудио, все записи диалогов мои с ЧатомГПТ, в формате wav, по папкам, сначала мой вопрос в wav, потом его ответ в wav

• Фото/Изображение, просто в корневой папке около 1000 изображений

• Изображения, которые чатГПТ сгенерирован для меня, в отдельной папке

• Системные файлы, где содержится моя почта, год рождения, телефон, id в системе

• Отдельный файл shopping, если бы я что-то покупал через новую функциональность оператора, это было бы тоже там

• Отдельный файл диалоги которые поделился, в отдельном файле

• Отдельный файл информация о групповых чатах

• Отдельный файл всех диалогов в формате conversations.json 320 мб текста 

• Отдельный файл всех диалогов в формате .html 320 мб текста 

Конечно открыть файл html такого размера может только человек без СДВГ.

В итоге я открыл эту папку в Gemini CLI (в последнее время мне нравится он) / можно использовать Claude Code

и попросил создать мне отдельную папку Sorted, где он распарсит все в “.md” файлы и разложит по папкам диалога, а Projects, которые были с инструкциями положить отдельно в Projects (у меня это типа Work, Money, Health и тд.)

я не использовал никакой специальный промпт, просто по английски по просил это сделать

Here is an extracted folder from ChatGPT. Is it possible to generate .md files for all extracted chats and organize them into topic-based folders, with everything placed under a main Sorted directory? Some chats may contain information related to specific projects, with or without explicit instructions. If so, can we create separate sections for these projects inside the Sorted folder. Additionally, let’s try to identify project instructions by searching for the following marker: ТУТ МОЯ ИНСТРУКЦИЯ КАК ПРИМЕР

В итоге у меня теперь локальная копия всех диалогов из ChatGPT

далее я положу все по папочкам и темам в Obsidian, пока что буду лазить по ним и продолжать общение с помощью Gemini CLI, но как только локальные модели станут более умные и менее прожорливые возможно перейду на офлайн (статья об этом на хабре)

Теперь когда у меня есть все мои .md которые очень хорошо обрабатываются любой LLM (AI моделью), можно менять Gemini, Claude, ChatGPT и новые другие тд как перчатки, не теряя все свои диалоги и контекст или перейти в свой приватный офлайн

Иногда самые полезные вещи - это вовсе не большие системы и не новые фреймворки, а маленькие утилиты, которые внезапно делают жизнь проще. На днях вспомнил про одну такую находку и решил поделиться.

Наверняка знакомо ощущение: смотришь логи через tail -f, делаешь какое-то действие - рестарт сервиса, деплой, правку конфига - и потом пытаешься глазами понять, где закончился старый вывод и началось новое. Спойлер: это не всегда просто.

Для таких случаев существует крошечная, но очень полезная утилита
spacer: https://github.com/samwho/spacer

Она вставляет визуальные разделители прямо в поток вывода и отлично работает в реальном времени. Без магии, без лишних настроек - просто аккуратно отделяет "было" от "стало".

В итоге это неожиданно удобно:

• при отладке,

• при сопровождении сервисов,

• при поиске изменений в логах после конкретных действий.

Отдельный плюс - минимализм. Никаких зависимостей, ничего лишнего: скачал, поставил, используешь. Именно тот случай, когда инструмент делает ровно одну вещь - и делает её хорошо.

_________________

Хватит читать DevOps-статьи от людей без продакшена. Я рассказываю про свой реальный опыт в своем Telegram-канале DevOps Brain 🧠 ↩

Чем дольше я работаю с инфраструктурой, тем чаще ловлю себя на мысли: главный навык здесь - не конкретный инструмент и даже не стек, а способность заставить что-то работать в самых странных условиях.

Ответ неожиданно нашёлся в одном месте - canitrundoom.org. Это не сайт и не галерея, а настоящий музей инженерного безумия, где люди снова и снова доказывают, что если есть процессор и немного упрямства, то DOOM запустится.

В коллекции устройства, которые точно не проходили ревью на "игровую платформу":
- офисная техника,
- измерительное оборудование,
- городские экраны,
- железо, побывавшее в космосе

Смотришь на всё это и вдруг понимаешь: пределы возможностей куда дальше, чем кажется. Если DOOM смог заработать там, где для этого не было ни интерфейсов, ни смысла - то уж доставить очередной говнокод в прод - вообще же плевое дело.

Очень рекомендую заглянуть и дать мозгу немного свободы.

_________________

Хватит читать DevOps-статьи от людей без продакшена. Я рассказываю про свой реальный опыт в своем Telegram-канале DevOps Brain 🧠 ↩

Стоимость рекламы в ChatGPT составляет $60 за 1000 показов из-за хайпа и целевого таргетинга.

Где учиться бэкенду?

На Хабр Карьере мы отобрали курсы, в которых качественная теория сочетается с сильной практикой — так, чтобы полученные знания можно было сразу применять в работе.

А сегодня мы собрали подборку курсов по backend-разработке: языков и инструментов тут много, поэтому собрали все в одном месте, чтобы вы могли сравнить и выбрать то, что вам по душе:

— Python. Веб-приложения, анализ данных, машинное обучение, автоматизация.

— PHP. Серверная логика сайтов и веб-сервисов.

— Java. Корпоративные системы и высоконагруженные сервисы.

— C#. Enterprise-приложения, веб-сервисы, продукты под экосистему Microsoft.

— Ruby. Веб-приложения и прототипирование.

— Node.js. Серверная часть веб-приложений, real-time сервисы, API.

→ Выбирайте направление и начинайте прокачивать навыки уже сегодня.

Open Table Formats — Iceberg vs Paimon — практика использования

В блоге партнеров GlowByte вышла новая статья.

Автор рассказывает об опыте работы с новым открытым табличным форматом (OTF) Paimon от разработчиков Apache Flink, представляет практические выводы, которые были сделаны на промышленных средах; а также проводит репрезентативное тестирование, где иллюстрирует ключевые практические сценарии.

Появление open table formats исполнило вековую мечту data-инженеров: совместило эффективность хранения и чтения Apache Parquet с возможностью обновления данных без полной их перезаписи. Достигается это за счет парадигмы Merge-On-Read и «отложенного удаления», когда информация об удалении старых версий записи пишется в deletion-файлы. Для фреймворков потоковой обработки, например Flink, это открывает возможности по обновлению данных прямо в Data Lake в режиме, близком к реальному времени, а для движков пакетной обработки — Spark, Impala, Trino, StarRocks — сокращает расход ресурсов на MERGE новых порций данных в витрины.

Читать статью полностью по ссылке.

Пост о наболевшем. Clawd и как же им пользоваться.

В общем два дня уже потратил на то чтобы развернуть Clawd bot, естественно в бесплатном формате, по началу шло все хорошо, развернул бота на локальном компе Linux Mint 22.2, создал бота в Телеграмме, привязал к нему Clawdbot.

Так как у clawd нет своей нейронки, ему нужно прикрутить свои мозги. Сначала запросил API ключ в Gemini. Обычная модель, даже самая простая не запускалась. Затем тыкнул в Google Antigravity, который как оказалось имитирует думающую модель Claude 4.5 пуская один и тот же запрос в себя по кругу. Эта штука быстро отвалилось, но успел немного поразвлекаться с ней.

Перебрал половину представленных в списке Clawd моделей, например тот же Deepseek дает API только разработчикам, но в него можно получить доступ через такие сервисы (из списка Clawd), как Openrouter. Openrouter в свою очередь выдал ключ, но выбирая из списка модели, даже с пометкой free ничего не взлетало. На этом я уже устал если честно, поэтому обращаюсь к хабру, дабы развернуть актуальную дискусиию, может накидаете вариантов решения или альтернатив Clawd, а то уж очень захотелось поиграть в агента.

Успел спросить у него, с мозгом Google Antigravity, что он может:

🔧 Код и файлы
— Читать, писать, редактировать код и документы
— Запускать команды в терминале, работать с git

🌐 Интернет
— Искать в вебе, парсить страницы
— Управлять браузером (автоматизация, скрейпинг)

📅 Организация
— Напоминания и cron-задачи
— Вести заметки, память между сессиями

💬 Коммуникация
— Telegram (вот тут и сидим), можно подключить другие каналы
— Могу отправлять сообщения, реагировать

🏠 Умный дом / устройства
— Если подключишь ноды — камеры, уведомления на телефон

🤖 Сложные задачи
— Могу запускать саб-агентов на длинные задачи в фоне

По сути — твой персональный ассистент-разработчик, который живёт в терминале и мессенджерах.

И соответсвенно мой список вопросов:
Стоит ли брать платную модель? И какую брать если, уж брать?
Насколько я понимаю штука супер небезопасная, а если запускать из песочницы, то все равно прийдется давать какие-то доступы?
Какие есть альтернативы? Уж очень понравился способ взаимодействия через ТГ

Автостопом по LTS: основные изменения при переходе с 8 на 11 Java

Совсем недавно мы выпускали статью про нововведения в Java 25. И один из комментаторов сказал, что ему было бы интересно прочитать от нас цикл статей, в которых рассказано и показано, как менялась Java от LTS к LTS, начиная с Java 8.

Нам эта идея показалась интересной, и с этой статьи мы начинаем наш новый цикл, в котором рассказываем, с чем придётся столкнуться разработчику при переходе между LTS-версиями Java. В этой статье рассмотрим основные изменения, которые ждут программиста, если он решит перейти с Java 8 на Java 11.

Как понять, к чему мы стремимся?

Всегда ли техническая стратегия очевидна с самого начала? Может ли простой инженер с крутой идеей переубедить топ-менеджеров? Стоит ли идти напролом, если уверен в своей правоте? Как «продать» идею внутри компании и где искать вдохновение для неё?

Гость нового выпуска подкаста «Свободный слот» — Анатолий Панов, CTO Яндекс Карт. Вместе с ведущими Пашей Федотовым и Сашей Афёновым обсуждаем, по каким признакам понять, что пора создавать техническую стратегию. Говорим также о смелом решении — смене основного стека технологий в компании — и о том, как его выигрышно провести. А в финале выясняем, кого в первую очередь нужно убедить в стратегии и какие процессы в итоге должны поменяться.

Смотреть VK
Смотреть YouTube

Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.