Все потоки

Два Claude Desktop на одном Mac в одну кнопку

Sergey Gordeychik

Обычно я пишу всякое сложное — про кибербез, кризис воспроизводства профессий и прочий АйАй-ужас. Сегодня коротко и практично: как удобно работать с двумя Claude на одном macOS — под разными аккаунтами, одновременно, чтобы личное и рабочее не смешивалось.

Проблема

Claude Desktop хранит сессию в одном фиксированном профиле (~/Library/Application Support/Claude). Второе окно — тот же аккаунт. Даже open -n не помогает: профиль общий. А держать личный и рабочий аккаунт хочется рядом, не разлогиниваясь по десять раз в день.

Идея

Оказывается, приложение умеет запускаться с другим профилем — но не через флаг командной строки, а через переменную окружения. В коде main-процесса (Electron) буквально:

if (process.env.CLAUDE_USER_DATA_DIR) {
  app.setPath("userData", process.env.CLAUDE_USER_DATA_DIR)
}

Значит, можно обернуть тот же самый подписанный бинарник в маленький .app-лаунчер, который выставляет CLAUDE_USER_DATA_DIR в отдельную папку. Никакой второй закачки и копии на 400 МБ — просто другой профиль. Блокировка «один экземпляр» у Claude привязана к профилю, поэтому два разных профиля — это два полноценных инстанса рядом.

Две засады

1. Ловушка Rosetta. Бинарник универсальный (x86_64 + arm64). При «наивном» запуске второй экземпляр стартовал под Rosetta как транслируемый x86_64 — и Chromium начинал жечь ядро под 100%, всё дико тормозило.

sample "Claude Work" 1 | grep 'Code Type'
# Code Type: X86-64 (translated)   ← вот она, беда

Лечится форсом arm64 в лаунчере (exec /usr/bin/arch -arm64 …) плюс LSArchitecturePriority/LSRequiresNativeExecution в Info.plist. После этого — Code Type: ARM64, CPU в норме.

2. Сессии Claude Code. Транскрипты лежат глобально в ~/.claude/projects и общие для всех. Но десктоп ведёт свой индекс сессий по каждому профилю и аккаунту (claude-code-sessions/<account>/<org>/…). Новый профиль этот индекс не видит — список пустой, хотя транскрипты на месте. Достаточно скопировать папку нужного аккаунта — и сессии возвращаются.

Как поставить

Я собрал это в маленький репозиторий claude-clone с деплоем в одну команду:

git clone https://github.com/<you>/claude-clone && cd claude-clone
chmod +x install.sh sync-sessions.sh
./install.sh -n "Claude Work" -b W --copy-settings --copy-sessions

Скрипт создаёт .app-обёртку, изолированный профиль и отдельную иконку (перекрашенный фон + буква-бейдж в углу), чтобы два Claude не путались в Доке. Флаг --copy-sessions подтянет существующие сессии Claude Code (а если их нет — просто начнёт с чистого листа). Дальше — запускаешь «Claude Work», логинишься вторым аккаунтом, и всё.

Что осознанно не копируется: токены логина, куки, локальное хранилище — весь смысл в другом аккаунте. Системный прокси, если он у вас есть, оба инстанса подхватывают сами (Chromium читает системные настройки).

Итог

Пять минут работы — и два независимых Claude живут рядом: личный и рабочий, каждый со своей историей, своей иконкой и нормальной нативной скоростью.

Репозиторий со скриптами: https://github.com/scadastrangelove/claude-clone

P.S. Это неофициальный трюк на основе поведения приложения (переменная окружения CLAUDE_USER_DATA_DIR) — в будущих версиях может измениться. На момент написания работает на Apple Silicon, Claude Desktop 1.17.x.

Состоит ли пространство-время из мельчайших кусочков? Почему небо пока не опровергло эту идею

Больше века физика описывала пространство и время как гладкую, непрерывную ткань. Но многие подходы к квантовой гравитации допускают другую картину: на самых малых масштабах реальность может быть дискретной - состоять из фундаментальных элементов, связей или квантовой структуры, из которой уже возникает привычная нам геометрия.

Эта идея сталкивается с очевидным возражением. Если пространство-время имеет зернистую структуру, свет должен это заметить. За миллиарды лет пути маленькие эффекты должны накопиться: фотоны разных энергий должны приходить к нам с разной задержкой.

Именно такой эффект ищут при наблюдении гамма-всплесков.

Гамма-всплески - одни из самых мощных событий во Вселенной. Они происходят на расстояниях в миллиарды световых лет и выбрасывают фотоны огромного диапазона энергий. Телескопы Fermi-LAT, MAGIC и H.E.S.S. проверяли: не возникает ли зависимость времени прихода фотонов от энергии.

Результат оказался отрицательным: значимой энергозависимой задержки обнаружено не было.

Долгое время это считалось серьёзным аргументом против дискретного пространства-времени. Казалось логичным: если мир состоит из "пикселей", свет должен видеть эти пиксели.

Но здесь скрывается важное допущение.

Дискретность не обязательно означает наличие жёсткой неподвижной решётки.

Одно дело представить Вселенную как идеальный кристалл с заранее заданными направлениями. Другое, если фундаментальная структура сама динамична, а пространство и время возникают как крупномасштабное описание более глубокой сети.

В первом случае маленькие эффекты могут складываться одинаково на каждом шаге пути. Во втором - локальные вклады могут компенсировать друг друга.

Этот принцип можно сформулировать как: Теорему об отсутствии автоматической линейной дисперсии, обусловленной дискретностью

Сама по себе дискретность фундаментальной структуры не требует появления наблюдаемой линейной зависимости скорости света от энергии. Линейная дисперсия возникает только при наличии дополнительного условия: устойчивой когерентной корреляции локальных дискретных поправок вдоль пути распространения.

Иными словами: зернистость сама по себе ещё не означает, что Вселенная обязана работать как кристалл.

Если локальные фазовые вклады имеют разные ориентации и не сохраняют общую направленность, они начинают усредняться. Это напоминает обычное случайное блуждание.

Тысяча шагов в одну сторону даёт смещение в тысячу единиц. Но тысяча случайных шагов обычно даёт результат порядка корня из тысячи.

Для фотона это означает: маленькие локальные эффекты могут существовать, но их общий вклад растёт гораздо медленнее, чем ожидалось в простой решёточной модели.

Поэтому отсутствие дисперсии гамма-излучения не обязательно убивает все дискретные модели пространства-времени. Оно ограничивает более узкий класс моделей — те, где существует фиксированная структура с выделенными направлениями и когерентным накоплением ошибки.

Эта математически доказанная теорема - важный сдвиг, спасающий некоторые теории квантовой гравитации, например петлевую, теорию причинных множеств и т.д.

При этом остаётся проверяемое следствие. Если усреднение действительно происходит статистически, оно не должно быть абсолютно идеальным. Должен существовать слабый остаточный сигнал, статистический след, который может проявиться только при анализе большого количества гамма-всплесков.

Будущие обсерватории смогут искать уже не грубую задержку фотонов, а гораздо более тонкие корреляции.

Главный вывод здесь не в том, что дискретная картина мира доказана. До этого ещё далеко. Но один из самых популярных аргументов против неё становится менее универсальным.

Отсутствие обнаруженной дисперсии показывает не то, что фундаментальная структура Вселенной обязана быть непрерывной, а то, что если она дискретна - эта дискретность должна быть глубже и сложнее, чем простая сетка координат. Вселенная - более глубокий уровень реальности, чем кажется.

Состоит ли пространство-время из мельчайших кусочков? Почему небо пока не опровергло эту идею

Больше века физика описывала пространство и время как гладкую, непрерывную ткань. Но многие подходы к квантовой гравитации допускают другую картину: на самых малых масштабах реальность может быть дискретной - состоять из фундаментальных элементов, связей или квантовой структуры, из которой уже возникает привычная нам геометрия.

Эта идея сталкивается с очевидным возражением. Если пространство-время имеет зернистую структуру, свет должен это заметить. За миллиарды лет пути маленькие эффекты должны накопиться: фотоны разных энергий должны приходить к нам с разной задержкой.

Именно такой эффект ищут при наблюдении гамма-всплесков.

Гамма-всплески - одни из самых мощных событий во Вселенной. Они происходят на расстояниях в миллиарды световых лет и выбрасывают фотоны огромного диапазона энергий. Телескопы Fermi-LAT, MAGIC и H.E.S.S. проверяли: не возникает ли зависимость времени прихода фотонов от энергии.

Результат оказался отрицательным: значимой энергозависимой задержки обнаружено не было.

Долгое время это считалось серьёзным аргументом против дискретного пространства-времени. Казалось логичным: если мир состоит из "пикселей", свет должен видеть эти пиксели.

Но здесь скрывается важное допущение.

Дискретность не обязательно означает наличие жёсткой неподвижной решётки.

Одно дело представить Вселенную как идеальный кристалл с заранее заданными направлениями. Другое, если фундаментальная структура сама динамична, а пространство и время возникают как крупномасштабное описание более глубокой сети.

В первом случае маленькие эффекты могут складываться одинаково на каждом шаге пути. Во втором - локальные вклады могут компенсировать друг друга.

Этот принцип можно сформулировать как: Теорему об отсутствии автоматической линейной дисперсии, обусловленной дискретностью

Сама по себе дискретность фундаментальной структуры не требует появления наблюдаемой линейной зависимости скорости света от энергии. Линейная дисперсия возникает только при наличии дополнительного условия: устойчивой когерентной корреляции локальных дискретных поправок вдоль пути распространения.

Иными словами: зернистость сама по себе ещё не означает, что Вселенная обязана работать как кристалл.

Если локальные фазовые вклады имеют разные ориентации и не сохраняют общую направленность, они начинают усредняться. Это напоминает обычное случайное блуждание.

Тысяча шагов в одну сторону даёт смещение в тысячу единиц. Но тысяча случайных шагов обычно даёт результат порядка корня из тысячи.

Для фотона это означает: маленькие локальные эффекты могут существовать, но их общий вклад растёт гораздо медленнее, чем ожидалось в простой решёточной модели.

Поэтому отсутствие дисперсии гамма-излучения не обязательно убивает все дискретные модели пространства-времени. Оно ограничивает более узкий класс моделей — те, где существует фиксированная структура с выделенными направлениями и когерентным накоплением ошибки.

Эта математически доказанная теорема - важный сдвиг, спасающий некоторые теории квантовой гравитации, например петлевую, теорию причинных множеств и т.д.

При этом остаётся проверяемое следствие. Если усреднение действительно происходит статистически, оно не должно быть абсолютно идеальным. Должен существовать слабый остаточный сигнал, статистический след, который может проявиться только при анализе большого количества гамма-всплесков.

Будущие обсерватории смогут искать уже не грубую задержку фотонов, а гораздо более тонкие корреляции.

Главный вывод здесь не в том, что дискретная картина мира доказана. До этого ещё далеко. Но один из самых популярных аргументов против неё становится менее универсальным.

Отсутствие обнаруженной дисперсии показывает не то, что фундаментальная структура Вселенной обязана быть непрерывной, а то, что если она дискретна - эта дискретность должна быть глубже и сложнее, чем простая сетка координат. Вселенная - более глубокий уровень реальности, чем кажется.

Прямая Web3-монетизация без посредников (Peer-to-Peer) для артистов на радио.

Буквально вчера закончил написание сервисного бота для коммерческих нужд в мессенджере "Concord". Основной целью проекта является автоматизация процессов публикации авторского материала на интернет-радио. Бот был создан как помощник для авторов аудиоконтента: музыкантов, продюсеров, подкастеров и т. п.

Задача была непростой. Нужно было объединить возможности мессенджера с его токеномикой и реализовать передачу медиаконтента (картинок, аудиофайлов, текстовых данных) на удаленный сервер в формате JSON. Для этого я написал серверную страницу на PHP, в которой реализовал весь необходимый API.

При передаче медиаданных пользователь запускает нужного бота и отправляет ему в личные сообщения весь необходимый материал. Отправка изображения артиста и аудиофайла выполняется напрямую, без каких-либо команд. Бот сам идентифицирует тип данных, полученных от пользователя, и записывает их в локальные файлы. Вот как я реализовал проверку принадлежности данных к типу файлов:

function isJpeg(string $data): bool
{
    return substr($data,0,2) === "\xFF\xD8";
}

function isMp3(string $data): bool
{
    if (substr($data,0,3)==="ID3") {
        return true;
    }

    return isset($data[1])
        &&
        ord($data[0])===0xFF
        &&
        (ord($data[1]) & 0xE0)===0xE0;
}

После получения данных нужно сразу определить что именно пришло - команда или файл:

if (preg_match('/^\/(help|bio|title|tracks|done)\b/i', $data))
{
    processCommand($db, $uuid, $data);
    exit;
}

if (isBase64($data))
{
    saveBinary($db, $uuid, $data);
    exit;
}

reply("Unknown command, please use /help.", false);

Описание профиля артиста и названия его треков передаются в текстовом виде используя специальный набор команд:

• /help - Show this help

• /bio text - Update artist biography

• /tracks - Show info of all tracks

• /title text - Update current track title

• /pay amount - Pay for service

• /done - Finalize current track

• Send JPG image to update artist image

• Send MP3 audio to update current track

Используя бота, артист может отправлять свои материалы в ротацию на радио для продвижения своего творчества. Протокол взаимодействия с ботом довольно простой:

1. артист отправляет фото профиля

2. артист отправляет описание профиля

3. артист загружает трек

4. артист отправляет описание трека

5. артист выполняет оплату сервиса

6. артист финализирует трек

   Пока трек не финализирован, артист может изменять любые данные. Финализация трека возможна только после выполнения всех вышеуказанных действий. После этого любые отправленные артистом данные активируют запись уже нового трека, и процесс повторяется. При этом данные профиля артиста можно изменять без ограничений.

МОНЕТИЗАЦИЯ

Отправка материала артистом требует платы за сервис. Когда артист подтверждает оплату, бот списывает с его кошелька требуемую сумму и зачисляет её на кошелек владельца радиосервиса. Это значительно упрощает обмен активами между плательщиком и получателем.

Таким образом, технология Web3 с использованием блокчейна позволяет оперативно выполнять оплату за предоставленный сервис без лишних трат и банковских процедур. При этом все транзакции становятся видны в блокчейне уже через несколько минут.

Следующим этапом разработки я планирую реализовать возможность начисления роялти каждому автору музыкального материала. Для этого потребуется создать публичную таблицу рейтинга на сайте радио, где слушатели смогут голосовать за понравившиеся треки, продвигая артиста на верх списка. Исходя из количества прослушиваний конкретного трека, можно будет рассчитать сумму роялти и автоматически выплачивать её на личный кошелек автора в мессенджере.

Таким образом, объединение двух разных сущностей, а именно интернет-радио с приложением для обмена сообщениями, является неким ноу-хау для оказания помощи в развитии молодых дарований. Лично для меня как для разработчика это отличный вызов и прекрасная возможность "пошевелить мозгами".

Если у вас появятся предложения, буду рад подискуссировать.

🤖 🤖 🤖 К счастью или сожалению, ИИ-инструменты стали нормой в сфере разработки софта. И если раньше ещё был некоторый скепсис, что «стрельнет» эта штука или нет, то теперь очевидно — либо вы освоите ИИ-инструменты, либо вы пойдёте на мороз.

Фишка ИИ заключается в том, что с ним достаточно легко получить какой-то результат, который в ряде случаев будет уместным. Однако добиться нужного результата нужного качества — достаточно сложно.

И тут у нас есть три пути:

1) Двигаться маленькими шагами, задавая ожидаемый результат ИИ-агенту. В данном случае агент полностью полагается на ваше руководство и вашу постановку и выполняет исключительно работу руками. До текущего момента я использовал именно эту технику и был вполне доволен.

2) Полагаться на итерации и самопроверку. Этот подход рекламируют разработчики ИИ-сервисов, когда вы задаёте финальную точку, а дальше ИИ-агент генерит много кода, выполняет самопроверку, удаляет большую часть, генерит её снова и так по кругу, пока не получится нужный результат. На демках это в целом работает, в реальных проектах — большие сомнения. Ну и те самые мемчики, когда разработчик тратит на токены больше, чем он зарабатывает в месяц.

 3) Идеологом третьего подхода является Мэтт Покок (Matt Pocock), который предлагает технику разработки, основанную на скилах, которые сначала опрашивают тебя обо всех нюансах проекта, потом готовят документ, содержащий доменное знание. После этого разбивает задачу на маленькие таски и выполняет их, основываясь на доменное знание. Т.е. что-то из мира TDD, DDD и прочих техник.

Мне в своё время не очень зашло TDD в силу инверсии принципа разработки, которым я всегда работал. Но после ознакомления с тем, как предлагает работать Мэтт, кажется, эта штука может работать.

Cобственно, на этой неделе разбирал, как он предполагает работать, знакомился с его репозиторием скилов и дальше буду пробовать — https://github.com/mattpocock/skills

Поздравляю всех фидошников с днем 1 ибля!

Дратути!

Только у меня, валенка, зелёно-чёрный блок с "задача упала в спринт" в ленте статей сурово тормозит браузер?

Я бы понял, кабы это только на "устройстве для чтения газет" с 1 Гб ОЗУ и малоизвестным браузером Falcon было. Но и на почти новом смартфоне с 8 Гб и Firefox - заметны подрагивания при прокрутке.

Как этого добились?

Узнайте, как использовать новые требования к КИИ как конкурентное преимущество

Работаете с ГИС или объектами КИИ и ищете способ выполнить регуляторные требования, не теряя в гибкости и скорости? Эксперты Cloud.ru разберут, как облачная инфраструктура закрывает вопросы защиты и при этом становится реальным инструментом развития.

На вебинаре разберем:

• Актуальные изменения в требованиях к ГИС и КИИ — что важно учесть прямо сейчас.

• Какие сценарии возможны с решением «Облако для КИИ» и что оно дает.

• Способы применения: от защищенной инфраструктуры до ускорения цифровых сервисов.

Будет полезно инженерам инфраструктуры, руководителям ИБ-направлений, менеджерам цифровой трансформации и всем, кто планирует работать с ГИС и КИИ.

📅 Когда? 7 июля в 11:00 мск.

📍 Где? Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикеру в прямом эфире.

Как используют Computer Vision в Ретейле в 2026 году и какие я вижу вызовы

Всем привет, меня зовут Илья, техлид по CV в ретейл-компании, веду свой блог в тг https://t.me/ilia_sevostianov

Недавно гонял на выставку в Сингапур NRF Retail 2026 - и очень много интересного там удалось увидеть, как вообще используют компьютерное зрение в ретейле в настоящее время.

И был сильно поражен и изумлён!

Казалось бы, да, CV развивается бешеными темпами, LLM тоже обновляются с завидной частотой, кто-то уже начинает говорить про AGI, но при всём при этом в ретейле все так же используют в подавляющем большинстве классические, надежные 2Д-модельки.

К примеру, вот есть задача контроля выкладки на стеллажах. Расскажу подробнее

У нас есть планограмма - это то, как товар должен быть расставлен на полке.
А есть факт - реалограмма - как у нас товары выставлены на самом деле.

Стоит задача: провести аудит, что у нас выставлено на полках, что соответствует планограмме, есть ли у нас пустые места на полках, пересорт и прочее

И почти каждый из экспонент на выставке эту задачу решают,, кто-то лучше, кто-то хуже, но тем не менее: используют ёлку, кто-то извращается с VLM и делает это с планшета, как Starbucks

Это, конечно, круто! Для супербольших магазинов, наверное, это может быть полезно - выставляем камеры или пускаем платформу мобильную, которая проводит аудит - и розница решает, что с этим делать.

Но вот чего мы не увидели: НИКТО не умеет просчитывать количество товаров на полках.

Ни у кого не было рабочего пилота, абсолютно ни у кого. Но 2 экспоненты явно дали понять, что у их партнеров (больших сетей магазинов) такой запрос есть. И они хотят запускать пилоты.

Ретейл очень интересен с точки зрения CV. И вот какие вызовы я вижу:

• Просчет количества товаров на полках, инвентаризация

• Отслеживание пути покупателя в магазине

• Антифрод в магазине и на кассах самообслуживания

• Уменьшение очередей на кассах

• Раскладка "горячих" товаров в особо проходимых местах

и другие

Я стараюсь писать в своем телеграмм-канале про эти и подобные кейсы. Подписывайтесь, буду рад! https://t.me/ilia_sevostianov

И да, а что вы думаете, увидим ли мы реально работающий магазин аля Amazon Go, который работает в реальном магазине, и когда?

За последние пять лет я разместил на Хабре более 300 статей, которые в совокупности получили свыше 7 млн прочтений и несколько десятков тысяч лайков. На мой взгляд, Хабр был лучшей UGC-площадкой в Рунете – поэтому основную версию всех своих материалов я размещал именно здесь, и ссылался со своего канала сюда же.

К сожалению, вчера администрация ресурса написала мне, что Хабр – это «только про айтишку и околоайти», а всякие темы про финансы и инвестиции там вообще ни к месту. И если я буду продолжать тут писать про такое – то придется «расчехлять санкции» в мой адрес.

Так что, уважаемые айтишники, я вынужден избавить вас от своего присутствия на Хабре. Надеюсь, вы наконец обретете счастье в этом прекрасном мире, где никто не говорит про процентные ставки, а бородатые программисты при словах «среднегодовая доходность» краснеют и в ужасе зажимают руками уши.

Если вдруг кто-то хочет не терять со мной связь и продолжать читать мои материалы – найти меня можно в Телеграме.

Я работаю в группе компаний Ай-Джи-Эй. Хочется пиарить нашу экспертизу. Спросил сколько стоит корпоративный аккаунт Хабра. Получил ответ. В текущих реалиях - дорого.

Как быть?

Моя идея-фикс такая: продвигать личный бренд наших сотрудников. Наших экспертов. Пусть у каждого сотрудника компании будет профиль и будут статьи.

Почему нет? В шапке профиля можно писать должность.

Аргументы за:
1. Ценны - сами статьи, а не их наличие.
2. Сотрудникам так намного интереснее.
3. По моим мини-исследованиям - пользователя лучше читают персональные аккаунты, а не корпоративные.

Сегодня вот у нашего сотрудника вышла статья на хабре - про инженерную память объекта. Бесплатно. Будем продолжать.

Открыт приём докладов на byteoilgas_conf 2026!

Открыт приём докладов на byteoilgas_conf 2026 — четвёртую профессиональную конференцию для ИТ- и инженерного сообщества в нефтегазовой отрасли.

📅 1–2 октября 2026 года
📍 Москва, КИБЕРДОМ

Конференция объединит специалистов, которые создают и развивают технологические решения для отрасли. Сейчас организаторы открыли сбор заявок от спикеров — это возможность рассказать о собственном опыте, поделиться практическими кейсами и обсудить подходы с коллегами из профессионального сообщества.

В рамках конференции ищут практиков:

• специалистов с опытом реализации ИТ-проектов;

• экспертов, которые разработали интересные технические решения;

• команды, готовые поделиться реальными историями, вызовами и результатами своей работы.

Особое внимание — докладам, которые основаны на практическом опыте: архитектуре решений, внедрении технологий, инженерных подходах и реальных кейсах из проектов.

Если у вас есть опыт, которым хочется поделиться с коллегами, — это возможность стать частью программы конференции.

📆 Заявки на выступление принимаются до 21 августа 2026 года.

LLM или специализированный LegalTech: за что на самом деле платят, когда в названии приставка "Legal"

В LinkedIn разгорелся спор: что перспективнее для юриста - готовое специализированное решение или рабочий стек напрямую на большой языковой модели (LLM). Разберу аргументы обеих сторон коротко, с цифрами.

Аргументы в пользу специализированных решений

Сторонники узких LegalTech-продуктов говорят: решение настроено под юриста - лексика, шаблоны вывода, антигаллюцинационные слои, заточка под юрисдикцию.

На практике подавляющее большинство таких продуктов - надстройка над чужой LLM. Harvey, Spellbook, CoCounsel, российские Искра, ПравоПрактика - ядро у них GPT, Claude, Gemini или их комбинация. "Настройка под юриста" чаще всего сводится к системному промпту, RAG-слою поверх отраслевой базы и интерфейсу с привычными словами на кнопках (иногда красивому).

Аргумент в пользу LLM напрямую

Если ядро одно и то же, то зачем платить премию за обёртку?

Harvey не публикует прайс, но по данным независимого обзора Bind Legal (апрель-май 2026), ценник для крупных фирм (Am Law 100, 200+ мест) - около $100-200 за пользователя в месяц, а для фирм среднего размера и небольших команд - $1000-2000 за пользователя в месяц. Годовые контракты стартуют от $50 000.

При этом ChatGPT, Claude и Gemini как ядро Harvey и аналогов стоят в десятки раз дешевле в прямой подписке. Разница - не в качестве модели, а в оболочке, продажах и позиционировании, что "сделано специально для юристов".

Показательный пример - открытый проект Lavern, мультиагентная система из 67 агентов для анализа документов с протоколом дебатов между агентами. Автор честно пишет в документации: все 67 агентов работают на одной базовой модели, Claude или Mistral, и "да, в основании стека всё равно LLM". Сам автор называет проект не продуктом, а источником архитектурных идей для своего стека.

Когда узкое решение всё же оправдано

Не всегда дело в нежелании разбираться. Готовый продукт оправдан там, где нужны on-prem или VPC-развёртывание под комплаенс, корпоративный масштаб с единообразием на сотнях мест, SLA и поддержкой - то есть там, где платят за управляемость процесса, а не за интеллект модели.

Мой личный пример из прошлой жизни

В инхаус-практике у меня был опыт внедрения корпоративных ERP-систем в дочерних структурах крупных нефтегазовых компаний. Чтобы привести универсальную платформу в рабочий вид для одного юридического подразделения, ушло почти два года - и всё равно вышло криво, потому что ядро системы менять было нельзя, а оно не было заточено под задачи юристов. Универсальное почти всегда получается неудобным для всех - и это работает в обе стороны, для LLM-платформ тоже.
Пример не совсем про ИИ, но здесь важен вопрос универсальности с техническими решенями.

Что показывает рынок

По данным исследования "Авито" и Право.ru (конец 2025 года), 88% российских юристов уже применяют ИИ, 63% отмечают рост продуктивности. При этом 64% работают с бесплатными версиями, 43% оплачивают подписки за свой счёт, и только около четверти получают корпоративный доступ. Основные барьеры - риск недостоверной информации (84%), необходимость проверки результатов (80%) и опасения за конфиденциальность (77%).

Ни один из этих барьеров специализированный продукт не снимает автоматически - галлюцинации возможны и в Harvey, и в Искре и в Нейроюристе, потому что ядро у них то же самое.

Про мой подход

Я сам работаю с LLM напрямую и собираю инструменты под себя. Но это не универсальный рецепт - для тех, у кого нет времени и желания разбираться в скилах и промптах, готовое решение остаётся рациональным выбором.

А что думаете вы - где проходит граница, за которой переплата за специализацию уже не оправдана?

Вебинар уже через 20 минут: расскажем, как защищать данные в S3

В 12:00 мск на вебинаре разберем все: от базовых Bucket Policies и версионирования до продвинутых Conditional Write, Object Lock (WORM) и клиентского шифрования. Расскажем, как комбинировать эти инструменты для защиты от случайного удаления и кибератак. Объясним, как соответствовать регуляторным требованиям. Вебинар практический, так что вы увидите реальные примеры настройки S3 через API и CLI.

Вы узнаете

• Какие уровни защиты данных в S3 существуют 

• Как настраивать версионирование, Conditional Write, Object Lock, шифрование с реальными командами и примерами кода 

• Какие границы и подводные камни существуют у каждого инструмента 

• Как комбинировать механизмы для защиты от ransomware, случайного удаления, взлома ключей и соответствия 152-ФЗ 

Подключайтесь: 

📹 на YouTube;

📹 во ВКонтакте.

Отцовская тревога

Смотрю на свежую статистику найма, и как отцу мне становится тревожно. Бизнес массово заменяет джунов нейросетями. Это выгодно прямо сейчас, но в перспективе этот тренд убьет рынок. Змея начала жрать свой хвост.

Цифры суровые: каждый третий бизнес признался, что вместо стажеров базовую рутину теперь делает ИИ. Это логично алгоритмы работают круглосуточно и не опаздывают по утрам.

В России тренд точно такой же. Вакансий для джунов стало на 40% меньше, чем два года назад. На одну стартовую позицию сейчас 19 резюме (против 2,5 на место сеньора). А до живого эйчара доходит в лучшем случае каждый десятый (остальных безжалостно отсеивает ИИ-фильтр еще до человека).

Я испытываю из-за этого сильную тревогу по двум причинам:

1)Вкатиться с нуля будет почти нереально. Устроиться начинающему специалисту становится настолько сложно, что нужно либо с пеленок готовить связи (а я этого не умею), либо делать IT семейным бизнесом, чтобы брать детей к себе на стажировку.

2)Глобальный баг в системе. Бизнес отказывается от новичков, потому что ИИ дешевле, и компании не хотят брать на себя социальную нагрузку по менторству. Но опытные спецы не вечны!

Чтобы вырастить сеньора, который спроектирует сложную архитектуру и возьмет на себя ответственность за продукт, ему нужно своими руками написать сотни базовых фич и набить шишки. А этой «песочницы» больше нет - её забрал ИИ. При этом нейросети пока не тянут задачи серьезных сеньоров. Получается ловушка: старые кадры уйдут, а новые просто не появятся, потому что им негде расти.

Лучший карьерный совет - это родиться на десять лет раньше. И как всегда с детьми: проще уже было.

Что думаете делать с этим багом в матрице? Учить детей кодить, надеясь, что они пробьются через ИИ-мясорубку, или отправлять их учиться работать руками, куда алгоритмы не дотянутся?

React-приложение и SEO: как я решил проблему индексации практически бесплатно

React-приложение и SEO: как я решил проблему индексации практически бесплатно

Сейчас у меня в активной разработке проект The Signal — это платформа с редакторскими новостями для снижения тревожности (как минимум у меня). Ниша «новости» сложная и высококонкурентная, поэтому тут критически важно, чтобы сайт хорошо индексировался поисковиками.

Но The Signal - это React-SPA (Single Page Application). Проблема SPA в том, что поисковые роботы (особенно Яндекс) плохо переваривают динамический JS-контент. Им подавай готовый HTML, иначе в поиск страница может просто не попасть или попадет криво.

Поднимать полноценный SSR (Server-Side Rendering) было долго, поэтому я нашел хак: индексировать статику на субдомене. То есть основное приложение живет своей жизнью, а статьи публикуются на дополнительный сайт-витрину, который уже легко съедается Google и Yandex.

Как сделать это за копейки
Я использую Yandex Cloud S3 (за хранение HTML и трафик поисковиков там набегают сущие рубли), но подойдет любой провайдер. Инструкция:

1) Создаем бакет и называем его как наш новый субдомен: у меня это digest.the-signal.ru.

2) В настройках бакета включаем «Веб-сайт хостинг».

3) Идем туда, где заводили домен, и создаем CNAME-запись: направляем digest.the-signal.ru на digest.the-signal.ru.website.yandexcloud.net.

4) Возвращаемся в Yandex Cloud, идем в Certificate Manager и добавляем бесплатный сертификат Let's Encrypt.

5) Подтверждаем права на домен. Для этого нужно положить специальный файл-ключ от Let's Encrypt в скрытую папку .well-known/acme-challenge/ в нашем бакете. Так сервис по урлу проверит, что домен ваш. Подробнее о том, как вообще работает валидация и подключение SSL (на примере Nginx), я писал в своей статье.

6) Переходим в настройки бакета -> Безопасность -> HTTPS и выбираем созданный сертификат.

7) Любыми мыслимыми и немыслимыми способами (руками, скриптами, CI/CD) закидываем сгенерированные HTML-странички в бакет.

8) Не забываем добавить sitemap.xml и robots.txt для поисковиков.

Кстати, этот механизм оказался настолько удобным, что мой сервис по созданию визиток и автопостингу Cooler я тоже перевел на эти рельсы. Теперь все странички пользователей отлично индексируются.

А вы как решаете индексацию для SPA? Накручиваете SSR, используете платные пререндеры или есть свои хаки? Делитесь в комментах 👇

Claude и Codex научились проходить модерацию App Store вместо разработчиков — инструмент greenlight сам находит причины будущего отказа и тут же их исправляет. Htitybt проверяет приложение по требованиям Apple, автоматически устраняет найденные ошибки и повторяет проверки до тех пор, пока шанс получить отказ не станет минимальным.

Илон Маск отдал приоритет видеокамерам. Радар и ультразвуковые датчики были ошибкой, от них больше помех

Мы тоже часто спорим с коллегами о выборе средства распознавания объектов. С одной стороны, лидары и ультразвук лучше камер работают в темное время суток, что безусловный плюс. С другой, освещение в 21 веке – не экзотика или всегда можно применить ИК-прожекторы. Сегодняшние нейросети неплохо справляются и в ночных условиях. Тем более, что полной темноты в наше время не бывает, видеокамерам хватает света даже от сигареты.

Сегодняшние нейросети совершают революцию в видеонаблюдении, распознавая даже мелкие объекты и даже в темноте. Наверное, поэтому Илон Маск в интервью про свои беспилотники высказал буквально следующее:

«Честно говоря, радар и ультразвуковые датчики были ошибкой. Особенно радар. Потому что радар позволяет приблизиться к решению задачи и решать задачу в большинстве случаев, кроме тех моментов, когда невозможно соединить радар и нейросеть для визуального распознавания. То есть радар и “зрение” расходятся - кто прав? По сути, нужно избавляться от радара. И как только мы избавились от радара - и кстати команда автопилота была сильно против такого решения - теперь никто не хочет возвращать радар.

Мне пришлось настоять на своем. Радару тут не место. Радар был костылем, и, если тащить костыль за собой, бежать не получится. Радар - просто сигнал. В конечном счете от радара было больше помех, чем сигналов. Иногда это было очень полезно, но помех от него было больше. От него нужно было избавляться. Как только мы убрали радар, стало очевидно, что наши нейросети гораздо хуже, чем мы думали. Радар им слишком сильно помогал. Использование компьютерного зрения предполагает, что ни на что больше полагаться нельзя, оно должно работать. Нейросеть должна работать. Большим изменением стал переход от алгоритма «Bag of points» к его интерпретации нейросетью для определения центра полосы. 

Раньше мы все это делали на «Си». Сейчас архитектура нейросети очень сложна, там много слоев. Какие-то слои удаляются, какие-то добавляются. Мы уже столько раз меняли архитектуру.”

Доступно на Ютьюб

Кстати, программисты Спецлаб тоже, в основном, всё разрабатывают на “C++”. И тоже предпочитают использование видеокамер для объяснения компьютеру окружающего мира.

Даниил Гришанин
=Спецлаб=

Иллюзия хаоса и Свободы Воли

Почему же нам кажется, что мир хаотичен, будущее неопределенно, а у нас есть свобода выбора?

Quantumograph объясняет это через механизм огрубления (coarse-graining). Мы -это наблюдатели внутри графа, его крошечная макроскопическая часть. Мы физически неспособны измерить точное состояние всех кубитов решетки и не обладаем вычислительной мощностью для диагонализации глобального оператора эволюции.

Мы вынуждены делать проекцию на редуцированное (сокращенное) подпространство доступных нам макронаблюдений. В этой усеченной проекции унитарность теряется, порождая для нас иллюзию случайности, термодинамики, стрелы времени и свободы воли. Но на онтологическом фундаментальном уровне «код» закрытого квантового графа уже полностью написан, согласован и вычислен от начала до конца.

Это не просто философское замечание -это вычислимое следствие. Одна из доказанных теорем теории строго математически доказывает, что эпистемический хаос (хаос наблюдателя) точно воспроизводит все статистические свойства классического детерминированного хаоса: правильные распределения Ляпунова, правильную термодинамику, правильную стрелу времени. Наблюдатель не может отличить настоящий хаос от эпистемического.

На онтологическом фундаментальном уровне код закрытого квантового графа уже полностью написан, согласован и вычислен от начала до конца.

Снятие информационного парадокса

Информационный парадокс квантовой механики (особенно в контексте черных дыр или коллапса волновой функции) считается одной из главных нерешенных проблем физики. В Quantumograph этот парадокс не «обходится» внутри пространства-времени, а снимается на уровне самой архитектуры.

Поскольку Вселенная изначально постулируется как конечная, замкнутая и строго унитарная система, информации здесь просто физически негде теряться:

• Нет индетерминистического коллапса волновой функции. Процесс измерения это лишь локальное запутывание одних узлов графа с другими.

• Поскольку эволюция обратима, траекторию всегда можно математически развернуть назад.

• Геометрия гильбертова пространства конечной размерности сохраняет объемы и расстояния между состояниями.

• Информация вечна и полностью сохраняется в глобальной структуре графа. Чёрная дыра не «поглощает» информацию -она перераспределяет запутанность по структуре солитона.

  Что в итоге?

  От квантовой механики до темной энергии: Единая карта физических теорий через призму симметрий и констант

  В Quantumograph выведено Универсальное уравнение (Уравнение Вселенной), которое при разных условиях переходит в уже известные нам физические законы и принципы.

  

  Таблица пределов универсального уравнения

  Ниже представлена структура, показывающая, как из определенных математических ограничений и физических констант (таких как локальные поля, обменное взаимодействие, топологические заряды, красное смещение или группы автоморфизмов рождаются главным уравнением нашей Вселенной.

  Раздел физики Базовые уравнения / Феномен

• Электродинамика Уравнения Максвелла

• Квантовая механика Уравнение Шредингера

• ОТО Уравнения Эйнштейна

• Термодинамика Фазовые переходы

• Космология (Фридман) Уравнения Фридмана

• Начало Вселенной Максимальная симметрия

• Тёмная энергия Космологическая постоянная

• Ретропричинность Нелокальные корелляции

  Вместо заключения

  Quantumograph обширная и объемная работа, насыщенная разнообразнейшей математикой, том числе применен и Нестандартный анализ Робинсона. Это не просто ещё одна теория дискретного пространства-времени. Скорее это попытка построить физику снизу вверх: от конечного квантового графа через спектральную геометрию к эмерджентному четырёхмерному пространству-времени с калибровочными полями Стандартной модели. В отличие от петлевой квантовой гравитации (которая квантует уже готовую ОТО) или теории Вольфрама (которая использует классические биты и необратимые правила), Quantumograph начинает с квантового конечного и показывает непрерывную кажущуюся бесконечность.

Листая на C++ Reference список принятых в C++29 фичей, увидел в нем пропозал с знакомым названием, «Thread attributes» (P2019R9). И, оказалось, действительно, я уже читал этот пропозал 4 года назад, но не в 9-й его редакции, а в самой первой. 4 года понадобилось комитету по стандартизации, чтобы принять пустячный пропозал, позволяющий задать имя и размер стека потока при его создании — востребованную фичу, реализованную в куче библиотек C++.

void f();
int main() {
  // Такой вид задания атрибутов предлагался в первой ревизии
  std::jthread P2019R1(
    f, std::thread_name("Worker"),
    std::thread_stack_size(512*1024));
  // А такой приняли 8 ревизий спустя
  std::jthread P2019R9(
    std::thread::name_hint("Worker"),
    std::thread::stack_size_hint(512*1024), f);
}

Не безумие ли это? И сколько действительно правильных пропозалов не вошло в C++ лишь по той причине, что их автор не был готов 4 года подряд защищать свое предложение, отвечая на все мелкие придирки различных подкомитетов?