Введение

Всё началось с комментирования статьи: «[Как я написал современный GUI для yt-dlp на Python]( https://habr.com/ru/articles/930260/)».

Программа автора мне понравилась, и я обещал ему попробовать сделать аналогичный проект на C++ / WTL.

Так вот, не прошло и полгода, как первая версия аналогичной программы уже готова. Её рабочее название – MiniDL, а исходники доступны на сайтах:

http://polezp.narod.ru/Prg/MiniDL100.zip

и

http://lecole.free.nf/Prg/MiniDL100.zip

или

https://disk.yandex.ru/d/yGQDXbkpk6LPqw

Архив содержит также скомпилированные бинарники для 32-х и 64-х разрядных, релизных версий, под Windows («MiniDL32r.exe» и «MiniDL64r.exe»).

Естественно, создать конкурентный интерфейс профессиональной библиотеке CustomTkinter, для Питона, на сверхлегком движке WTL, за обозримое время, практически невозможно. Но такая задача и не ставилась. Хотелось просто реализовать идею автора – работать с удобной графической оболочкой для консольной программы, в данном случае – внешнем загрузчике медиа-контента из Ютуба и других, поддерживаемых им сайтов.

Ради простоты, пришлось отказаться от попытки реализовать все интерфейсные плюшки автора и ограничиться минималистским вариантом. Тем более что, лично меня он вполне устраивает. Более того, поскольку я привык работать в Total Commander, то там вполне удобно использовать и консольные программы, особенно в паре с командным файлом их запуска, что позволяет перенести туда все параметры командной строки. А, в случае с загрузчиком yt-dlp.exe ситуация оказалась еще лучше, так как, он поддерживает конфигурационный файл, с мощными настройками. Если их хорошо освоить, то, в принципе, ничего больше и не надо. Ведь, эти настройки позволяют легко скачивать не только аудио и видео файлы, но и субтитры к ним и тому подобное. Также, легко и просто указать каталог загрузки, но уже в нашей программе, и не мучиться, как автор, с сохранением их на рабочий стол.

Часть 3: А при чём здесь Thundering Herd?

В конце второй части я оставил вас с интригой: почему мой AI-ассистент решил поправить лектора и предложил термин Thundering Herd (несущееся стадо)?

Я думаю, это будет довольно короткая статья. Зачем я её пишу? Ну просто нужно где-то описать моё понимание этого вопроса на данный момент. Зачем? Вдруг кому-то пригодится? Я с удовольствием стал бы пользоваться такой софтиной. Здесь я опишу, какой я вижу программу/систему для коммуникаций внутри одной организации.

Вообще-то я не разработчик сайтов на Вордпрессе, но в 2025 году парочку пришлось сделать. Мне важно было, чтобы на сайтах были минимальные необходимые штуки: формы для сбора заявок (с уведомлениями на почту), модальные окна, возможность полистать фотки на мобилках, согласиться с обработкой персональных данных, вот это всё.

Для всего этого я последовательно искал бесплатные плагины и нашёл их. Этой статьёй попробую сэкономить время тем, кто хотел бы впервые сделать себе блог или корпоративный сайт на Вордпрессе, и чтобы на нём всё было по уму.

С нуля создаем Node.js-сервис для GitHub, который использует LLM (OpenRouter) для построчного код-ревью Pull Request. Разберем: верификацию вебхуков, борьбу с непредсказуемостью LLM и превращение хаоса в отказоустойчивый инструмент.

DRV8870 - это старая простая микросхема управления коллекторным DC-мотором с токами в обмотках до 3.5 Ампер от компании Texas Instruments. По сути это драйвер H-моста. Причем H-мост встроен прямо внутрь корпуса самой микросхемы. Это полностью интегрированное решение.

В этом тексте я произвел обзор микросхемы DRV8870. Посмотрим с какой стороны следует подходить к микросхеме DRV8870.

Что именно обновилось?

Чтобы ответить на этот вопрос нужно разобраться как вообще устроена технология NFT в TON.

Есть контракт TPEP 62 который является технической базой для всех NFT в блокчейне TON, там хранится например: принадлежность к коллекции, адреса контрактов и другая информация. Для него есть “дополнение” TEP 66 который показывает кому и сколько нужно выплачивать роялти с перепродажи NFT и как расчитывать это роялти. И 62 и 66 это ончейн информация, то есть находится в блокчейне.

Но сам файл NFT хранится уже не в блокчейне, это слишком дорого, а на сервере, также как и атрибуты NFT (в случае подарков это фон, модель и узор). Чтобы кошелек мог показать всю информацию о NFT, он через ссылку которая есть в блокчейне и прикреплена к каждому NFT, достает всю информацию с сервера.

Помимо того, что в TypeScript существует объектный тип Object , представляющий одноименный конструктор из JavaScript, также существует тип object , представляющий любое объектное значение. Поведение типа указанного с помощью ключевого слова object и интерфейса Object различаются.

Переменные, которым указан тип с помощью ключевого слова object , не могут хранить значения примитивных типов, чьи идентификаторы (имена) начинаются со строчной буквы ( number , string и т.д.). В отличие от них тип интерфейс Object совместим с любым типом данных. Возникает ошибка: Error: Type X is not assignable to type 'object' (Тип X не может быть назначен типу «объект»).

Привет, Хабр! На связи снова Максим Михайлов и моя серия статей про внедрение AI в клиентскую поддержку Cloud.ru.

В прошлой статье я рассказывал, как мы начали осваивать AI в бою — генеративные подсказки, которые помогают инженерам поддержки готовить ответы, и инструмент, который делает эти ответы дружелюбнее. Но это был только разогрев. Сегодня покажу нашу систему AI-агентов, которые дружно работают внутри технической поддержки Cloud.ru и самостоятельно обрабатывают больше 20% обращений.

TL;DR: В конкурентных задачах (продажи, выборы, соцсети) лёгкая оптимизация LLM под «победу» даёт скромный прирост метрик… и взрывной рост нарушений: обман, дезинформация, популизм, небезопасные призывы.

Статья “Moloch’s Bargain: Emergent Misalignment When LLMs Compete for Audiences” (Stanford, 07 окт 2025) показывает: если оптимизировать LLM-агентов на «победу в конкуренции» (продажи/голоса/вовлечение), то вместе с ростом метрик резко растут нарушения — обман, дезинформация, популизм и небезопасные призывы. Приросты эффективности малы (+4.9–7.5%), а рост вредного поведения велик (до +188.6%). Вывод: CRM-, маркетинг- и SMM-агентов нужно проектировать по принципу «правда и соблюдение закона > продажи», с жесткими промпт-политиками, триажем фактов, аудитом и юридическими ограничителями.

Что, если бы искусственный интеллект мог сам научиться работать с любым приложением — без API, без скриптов и без инструкций — просто наблюдая, как это делает человек на YouTube?

Недавняя исследовательская работа «Watch & Learn: Learning to Use Computers from Online Videos» (Song et al., 2025) предлагает именно это. Учёные из Стэнфорда и Google разработали систему, которая способна извлекать действия пользователя из обычных обучающих видео и превращать их в исполняемые сценарии взаимодействия с интерфейсом.

Если раньше мы вручную создавали тесты, макросы и RPA-ботов для автоматизации рутинных операций, то теперь ИИ может сам «подсмотреть» за пользователем, понять, куда он кликает, что вводит и зачем, — и воспроизвести эти действия на новой системе.

У реляционных баз данных есть один небольшой недостаток - они не выводят табличные данные на экран пользователя. С одной стороны - какой же это недостаток, когда технология занимается исключительно своими базаданновыми вещами и не лезет туда, где её не надо. С другой - приходится данные пробрасывать через другой язык программирования, а то и два-три в случае веба. Ну и сам язык запросов забывать не надо. Он тоже вроде как язык.

Все существующие языки предназначены для уменьшения цифровой энтропии и оснащены инструментами для уборки цифрового навоза (кроме брейнфака, пожалуй). В том числе и инструментами для сбора в кучу разрозненных полей, да ещё и с возможностью как-то назвать эту структуру. В ООП языках это вообще часть парадигмы с далеко идущими последствиями, можно сказать, это у них в крови. А ООП языков, работающих между БД и экраном пользователя, осмелюсь предположить, большинство. Естественно, у разработчика возникает сразу желание воспользоваться структурными инструментами языка, чтобы утрамбовать поля таблицы в класс. Вот так и появляются дтошечки, энтитички, поджошечки и прочие попочки.

И вроде не велика проблема - делаем структуру в нашем любимом языке, такую же, как в БД и из наших кубиков складывается слово "счастье". Складываться-то оно складывается, но ненадолго. Очень быстро структура БД и структура в коде начинают разъезжаться. А если не начинают, то потыкайте в свой проект палочкой - скорее всего он уже умер. Как говорится "не щебечет дохлый щегол, а мёртвый проект не меняет свою структуру". Ну и далее по тексту...

Greenwave Monitor

ROS2Top

С тех пор, как в 1870-е годы Джованни Скиапарелли и Персиваль Лоуэлл стали рассуждать о природе каналов на Марсе, учёные, фантасты, философы, а в последнее время – и успешные инженеры — мыслят о Марсе как о некой «Земле 2.0» или, как я писал в одной из моих первых статей на Хабре, о «планете, которую можно отремонтировать». Предполагается, что когда-то на Марсе был целый океан воды, такую гипотезу действительно можно сформулировать, исходя из уже известных данных о марсианском рельефе. Сейчас планета Марс исключительно сухая (заметные запасы поверхностного водяного льда, вероятно, найдутся только в марсианских полярных шапках). Можно предположить, что Марс высох, поскольку вся вода с него улетучилась в космос, однако, есть и другая гипотеза, объясняющая как современный марсианский климат, так и рельеф, очертания которого напоминают «береговые линии». Возможно, мы наблюдаем лишь следы древнего марсианского углеродного цикла. Подробнее — под катом.

За шаг до перехода от осени тренировочной к осени настоящей (увы, в Подмосковье бабье лето заканчивается) напоминаю о том, что свободное время это не всегда диван или активный отдых. Есть ещё такое хобби как дача. О ней и о попытках любительской автоматизации дачного хозяйства и повествую уже в третий раз ...

Полив освоен! Свет, тепло...
Слегка окрепло мастерство.
Осведомлён я о котах,
Давлении, шумах, ping`ах.
Здесь тихо не пройти бобрам,
Без сообщений в Telegram.
А чтоб поменьше суеты,
Пусть SourceCraft берёт бразды!

Когда я только начинал изучать Python, я впервые столкнулся с дескрипторами. Глядя на примеры с кодом, я никак не мог понять, зачем это вообще нужно, и как я могу использовать это для решения моих задач. В общем, при первом знакомстве дескрипторы показались мне странной вещью, без знания которой вполне можно обойтись. Несколько месяцев назад, я вернулся к теме дескрипторов и полностью изменил свое мнение. И вот почему.

Знаменитая «Игромания» появилась позже многих игровых журналов, но всего за три года вырвалась вперёд и превратилась в самое популярное игровое издание России. У истоков журнала стояло два человека — Евгений Исупов и Александр Парчук. В 1995 году они открыли маленькую типографию, подключились к чудовищно медленному интернету, купили ризограф и начали печатать книги и брошюры по играм в издательстве «Астрея». Начинали с брошюры по Mortal Kombat 3, позднее напечатали сборник «112 игр на Dendy» и несколько книг с чит-кодами для Sega Mega Drive. Вскоре у них родилась идея создать собственное игровое издание.

Чтобы почувствовать себя полноправным гражданином мира и платить за иностранные сервисы, такие как OpenAI, Netflix и Steam, нужна нормальная банковская карта. В первые годы санкций с этим были проблемы, но сейчас зарубежная виртуалка оформляется в онлайне за пару секунд без проверки личности. В интернете наплодились десятки финтех-сервисов для этого.

Если нужна официальная карта, то и такие есть. Их выдают официальные банки Беларуси и Кыргызстана, прямо в онлайне.

Пополнение виртуалки возможно в любой фиатной валюте (с карт банков РФ, Украины и др.) или крипте, и сама карта принимается везде. Очень удобно.

Если тебе не нравится Jujutsu - ты не прав.

Как и многие разработчики, я пользуюсь git с начала времён - с тех пор, как его команды были непостижимым набором плохо сочетающихся заклинаний. И таким, по большей части, он остаётся по сей день. Не нужно и говорить, что я просто не понимаю git. Никогда не понимал, хотя прочитал кучу материалов о том, как он всё это внутри представляет. Годами я пользовался им, зная, что делают несколько команд, и каждый раз, когда git входил в какое-то странное состояние из-за того, что я промахнулся по клавише, у меня был мой надёжный алиас fuckgit, который удаляет директорию .git, клонирует репозиторий заново во временную папку, переносит оттуда .git в мою директорию - и так я как-то ухитрялся зарабатывать на жизнь и кормить семью.

За последние несколько лет я всё чаще видел, как люди восторгаются Jujutsu, и всегда хотел попробовать, но мне казалось, что возни слишком много - даже несмотря на то, что я ненавижу git. Я лениво почитал несколько туториалов, пытаясь понять, как это работает, но в итоге решил, что это не для меня.

Однажды я случайно решил попробовать снова, но на этот раз попросил Claude объяснить, как сделать в Jujutsu то, что я хотел сделать в git. И вот тогда в моей голове наконец сложилась ментальная модель jj - и я понял всё. Даже то, как работает git. Никогда бы не подумал, что система контроля версий может приносить радость, но вот я тут. И я решил, что, может быть, смогу написать что-то, что заставит jj «щёлкнуть» и у тебя.

Обычно качество ИИ улучшают двумя путями — дообучая веса или сокращая промты, чтобы всё работало быстрее и дешевле. Со временем короткие шаблоны теряют смысл, а длинные инструкции превращаются в кашу из выжимок.

Оказывается, сила ИИ-приложений кроется не в размере модели, а в том, как “живёт” и развивается их контекст. В роли суперспособности выступает динамичный плейбук — он не боится становиться длиннее, обновляется маленькими шажками и сохраняет тонкие доменные знания. Модель сама учится отбирать, что ей важно, а не просто сжимать всё в краткие подсказки.

В этом разборе — как инженерия контекста помогает ИИ думать гибче и как этот подход работает на практике.

Последние два года я руковожу компанией, специализирующейся на контрактной разработке механических и мехатронных компонентов. Мы работаем с оборудованием для медицины, ветеринарии и неразрушающего контроля, а также производим опытные образцы и малые партии.

Контрактная разработка и мелкосерийное производство требуют особого подхода: задачи здесь уникальны, а контроль за сроками и бюджетом требует особого внимания.

В этой статье я поделюсь опытом внедрения сквозной системы управления компанией, используя инструменты Kanban. Мы построили ее так, чтобы она была одновременно простой, гибкой и масштабируемой.

Часть 2: В поисках классических проявлений Dogpile Effect.

Мое "расследование" началось с самого очевидного — поиска информации по термину Dogpile Effect. Хотелось найти каноническое определение термина Dogpile Effect.

Привет Хабр! Меня зовут Алексей и я занимаюсь беспроводными технологиями. В прошлой статье WiFi-mesh или ретранслятор: разбираемся в технологиях покрытия беспроводных сетей @roofcatпопросил написать продолжение про easymesh и wired backhaul, а @krilovи @Astroscopeчуть больше внимание уделить беспроводным способам подключения. Чтож с удовольствием выполняю их просьбы. И постараюсь рассмотреть 7 разных способов организации беспроводной сети в отдельно стоящем здании. Постараюсь все написать максимально простым языком понятным для широкой публики. И прошу извинения у настощих профи для вас все может быть слишком примитивно.

Учимся создавать агентов для пентеста с использованием React агента от LangGraph.

Моя цель — создать AI-агентов, которые помогут автоматизировать часть задач, выполняемых в рамках пентеста.

Для стартового проекта я решил создать агента, который умеет анализировать JavaScript файлы, находить скрытые API эндпоинты и проверять их на потенциальные уязвимости.

Выбор фреймворка

В качестве фреймворка я выбрал LangGraph, потому что я уже завершил LangGraph Academy и хорошо понял его. Он популярен, хорошо документирован и есть множество примеров его использования, поэтому начать лучше всего именно с него.

До этого мой опыт ограничивался простыми LLM-воркфлоу и связыванием нескольких вызовов. Я все еще не понимал как спроектировать AI-агента, который мог бы «думать» самостоятельно и использовать правильные инструменты.

Все изменилось, когда я наткнулся на статью Аншумана Бхартии, которая познакомила меня с ReAct агентом в LangGraph. ReAct расшифровывается как Reasoning + Acting ( оригинальная статья ). Этот подход позволяет агенту использовать инструменты, анализировать результаты и циклически проходить шаги до достижения цели. Метод показался мне достаточно простым для реализации, и я решил построить на его основе свой проект.

Многое в моей работе основано на его наработках, за что я выражаю благодарность. В дальнейшем я планирую развивать эту концепцию самостоятельно.

Настройка уязвимого приложения

Чтобы протестировать своего агента, я создал уязвимое веб-приложение с помощью Python Flask. Внешне приложение выглядит простым, но его исходный код содержит JavaScript файл с несколькими скрытыми API эндпоинтами.

Этим постом хочу открыть серию постов по материалам курса Архитектор ПО.

Управление репликами - как избежать проблемы Dogpile при горизонтальном масштабировании и что такое Dogpile.

Мы собрали открытые книги и статьи ведущих экспертов по кибербезопасности, а также руководства для желающих погрузиться в DevSecOps. Материалы из подборки расскажут, какие ИБ-практики можно называть самыми неэффективными и с чего начать защиту облачных решений. И напомним, что у нас есть открытый курс по основам DevOps-подхода, Kubernetes и современных облачных решений.

В блоге Beeline Cloud на хабре мы уже поднимали тему ключевых трендов в сфере open source. Сегодня мы подобрали материалы, которые помогут влиться в открытую разработку и стать контрибьютором: от рекомендаций для начинающих и даже «вредных советов» до тематического репозитория в стиле awesome-подборок.

В этой статье разберём: где тренироваться, если вы ещё не выступали, как выбирать площадки и сколько на этом реально зарабатывают.

Собственно вопросы такие задавали давно, студенты друг другу и просто все подряд люди. Тот самый Лысенко однажды подтвердил, когда его спросили в колхозе:

— Если долго отпиливать коровам рога, то от такой «тренировки» родится безрогое поколение.

Наврал Лысенко людям и сам себе. Суть такая — у нас есть базовая, трудно изменяемая ДНК, ну примерно как книга с буквами, сложенными в текст. У нас есть настройка каждого отдельного гена‑главы‑клавиши на огромном синтезаторе — эпигенетика. Ген можно подавить, можно усилить. Менять гены можно, но не бесконечно — можно в итоге и сдохнуть. Равно как если просто кидать туда сюда буквы, текст перестанет иметь смысл. А ещё наследование приобретаемых признаков это 1–2 поколения и только если условия схожие сохраняются — то и наследование продолжается дальше. Это предохранительное выживание такое — реле переключения с обратным ходом. ДНК базовая крайне медленно меняется, порой несколько закрепившихся новых мутаций‑комбинаций за несколько миллионов лет.

Геном живых существ чем‑то похож на синтезатор — каждая клавиша как ген, а к каждому гену прикручен регулятор — он может увеличивать и уменьшать звук от клавиши. Ещё важно понять — гены работают все разом. Например когда взялись изучать гены коров в плане молока, нашли 19 000.

Вам знакома история, когда приходишь домой и сразу же заваливаешься на кровать от нехватки ресурсов, сил и думаешь о том, сколько еще осталось сделать. Потом делаешь волевое усилие, встаешь и снова за работу или учебу. И кажется этому нет конца. Может ли быть по другому с учетом такого ограниченного количества свободного времени и постоянного напряга? Может! В этой статье я расскажу, как это исправить.

Организация рабочего пространства, будь что реального, что виртуального было всегда вопросом индивидуальным. Безусловно, порой есть best practictes: убрать всё лишнее с рабочего стола; отключить уведомления, иметь своё выделенное рабочее место. Вспоминаются сразу нон-фикшн литература о менеджменте пространства, психологии определённых ритуалов и атрибутов. Эта тема будто бы была актуальна всегда, и она настолько же исследована, насколько и индивидуальна: кто-то не может начать свой день, не погладив попугая на рабочем столе. Кто-то не может читать почту, пока не проведёт чайную церемонию, поливая телефон, мышку, колонку и прочее. Когда-то достаточно было просто стола и перфоратора, а сейчас сложно представить человека, работающего за компом без кресла - комбайна, которое затрагивает все частички твоей души в каждый конкретный момент; с механической клавиатурой, Дб нажатия клавиш которая должна быть всегда в пределах 55-60; диагональю монитора, чтобы он вмещал 2 любимые IDE, 1.5 любимых браузеров, 5 чатов с LLM, рабочий мессенджер (1 инстанст по каждой из работ). В каждой IDE 10 открытых pop-up’ов, 2 сплита на каждый буфер, 4 открытых таблиц, 7 активных докер exec bash процессов, 20 рабочих localhost вкладок и более 50 важных, но до сих пор не прочитанных; на каждое действие автокомплит + подсказка от агента + ai-powered copy/paste’ом c ai-powered буфером обмена с blazing fast и thread save обёрткой. Упс, не та тема уже; Общаясь с людьми, понимаешь, что всё чаще идёт сдвиг опциональных инструментов в первостепенные, и это то, о чем будет эта статья. Она не о хейте изобилия инструментария, она для рефлексии и инвентаризации того, что у вас уже есть.

– «А что пушить?» – «Всё по задаче». – «И тесты тоже?»

Этот короткий диалог когда-то ввёл меня в ступор на несколько секунд. После него я стал замечать: чем опытнее становишься, тем сложнее вспомнить, каково это – не знать тех вещей, которые со временем стали чем-то привычным и естественным. Для ментора это базовые рабочие рефлексы, а для стажёра – тайные знания, которыми никто не поделился. В итоге оба попадают в ловушку взаимного непонимания: один считает своё объяснение исчерпывающим, упуская десяток «очевидных» для него деталей и нюансов, а другой молча закапывается в проблему и, начав двигаться в неверном направлении, теряет ценное время.

В этой статье я собрал свой список таких навыков, и поделил их на две группы: неочевидные пробелы – слепые зоны для нас, менторов; и очевидные пробелы – то, чему можно и нужно научить новичка прямо сейчас, не дожидаясь, пока «само придёт с опытом».

Тоже любите ставить телефон на зарядку ночью? А как часто вы заряжаете телефон днём? Вроде бы новый смартфон, а спустя год (а то и несколько месяцев) замечаете, что как будто заряда не хватает. Батарея — это буквально самая часто заменяемая деталь телефона. 

В статье разберём, почему заряда не хватает на весь день, как Li-ion-аккумулятор стал лидером, почему батарея умирает, что именно её разрушает и какая у этого природа. Детали под катом.

Сначала был звонок. «Здравствуйте, мне нужно перевести документ с английского на русский. Только он не совсем обычный». Разберемся, подумал я. А вечером увидел на почте это.

Нет — это не тот «Orion», с которым связаны надежды возвращения американцев на Луну в 2020-х годах. Но справочник по греческой мифологии оказался слишком мал для потребностей мировой космонавтики. Некоторые названия и имена используются уже по второму или даже третьему кругу.

Как только в космос полетели первые ракеты, стало ясно, что эффективность химических ракетных двигателей для межпланетных перелетов крайне мала, а для межзвёздных путешествий принципиально недостаточна. Нельзя просто сжигать водород или керосин, и благодаря этому оказаться на Альфе Центавра. И даже к нашим планетам путь займет годы, а то и десятки лет. А какая могла бы быть альтернатива химическим двигателям?

После окончания II Мировой Войны в руках человечества оказалась "волшебная палочка" ужасной силы — ядерная и термоядерная энергии. Толком пользоваться этой силой люди еще не умели. Величины возможных последствий не знали. Но уже пытались связать ядерные и термоядерные технологии с космическими запросами.

В этом выпуске отрисовка SF Symbols в SwiftUI и краши Android-приложений, неблокирующие заставки и история о переезде на React Native, физический продукт, вместо очередного SaaS, запрет бесплатных раздач приложений от Apple, Топ-10 лучших бесплатных нейросетей и многое другое. Заходите!