Если вы скажете знакомому разработчику (особенно фронтэндеру или Python-разработчику), что хотите выучить плюсы с нуля, скорее всего на вас посмотрят с сочувствием. В IT-сообществе укоренилось мнение, что плюсы - это темный лес с какими-то непонятными указателями, ручным управлением памятью и прочими прелестями языка. В целом они правы, кроме одного момента. Это было десятки лет назад. Начиная с С++11, а уж тем более в эпоху С++20, язык стал другим. Разработчику больше не нужно следить за жизнью переменной, выделенной через new, бояться обратиться за пределы массива, жонглировать сырыми указателями. На многое появились удобные обертки, которые упрощают жизнь разработчику. А некоторые из них еще и никак не влияют на производительность. Если вы студент, человек из другой сферы или разработчик, который хочет потрогать новый инструмент - не бойтесь. Главное - правильно начать.

Обычно аналитик долго пишет ТЗ, когда пытается делать три вещи одновременно: понять задачу, спроектировать решение и оформить это всё в документ. Это как сервировать праздничный стол, не решив, что будете готовить, и параллельно искать рецепт в интернете. В голове разные интеллектуальные процессы смешиваются в одну кучу и возникает ступор. 

На связи Ольга, бизнес-аналитик в Outlines Tech. Расскажу, как я погружаюсь в новую задачу, чтобы составить техническое задание за 30 минут. По моей методике 80% работы над ТЗ — понять и договориться, 20% — зафиксировать всё в документ. Так не придётся торопиться и придумывать текст с нуля или вносить правки на ходу.

Думаю, для многих GitHub почти стал именем нарицательным. Помню, как я не знал, что такое git, но уже публиковал исходный код маленькой игры на GitHub через загрузку файлов. Многое было другим на тот момент: ИТ не был на пике мейнстрима, ИИ казался чем-то очень далеким и GitHub был де-факто стандартом.

Времена меняются и довольно быстро: теперь многие задаются вопросом так ли перспективен ИТ, появились LLM, которые используются ежедневно, GitHub уже не справляется с нагрузкой, а его приватные репозитории оказывается не такие уж и приватные.

28 апреля 2026 года стало по-настоящему плохим днём для GitHub. Утром CTO платформы опубликовал длинное извинение за кризис стабильности - 8 серьёзных сбоев за два месяца. Этим же днём Wiz Research опубликовал детали критической уязвимости CVE-2026-3854: один обычный git push мог выполнить произвольный код на серверах GitHub.

По порядку разберём и свежие, и давние события с точки зрения обычного разработчика, которые происходят с GitHub сейчас

Вчера вышел Zed 1.0. Пять лет работы, миллион с лишним строк на Rust, публичная превьюшка, которой ежедневно пользовались сотни тысяч разработчиков, и вот команда Zed Industries во главе с Натаном Собо запостила релиз 29 апреля 2026 года. Я лет пятнадцать живу в IDE от JetBrains. Пробовал VS Code. Пробовал Cursor. Гонял code-server на удалённой виртуалке. Ничего не приживалось. Zed прижился, и релиз 1.0 — нормальный повод объяснить, почему.

Если коротко: больше десяти лет любой «новый» редактор кода — это всё тот же продукт в новой обёртке. Обёртка зависит от того, что продают сегодня: AI, коллаборация, темы, новый вендор. А под обёрткой Electron. Тот же Chromium на каждое окно, тот же JavaScript на критическом пути исполнения, тот же RSS, к обеду уходящий в гигабайты. Sublime Text держал планку нативных редакторов все 2010-е, но это был закрытый продукт одного автора, без нормальной коллаборации и без AI истории. Zed стал первым за последние десять лет убедительным опенсорс-редактором с GPU-ускорением и AI на борту, который пересобрали с нуля и без всякого браузера под капотом. С релизом 1.0 эта ставка наконец сыграла.

AI-поиск всё сильнее меняет правила игры. Раньше мы боролись за позиции в Google, теперь всё чаще боремся за то, чтобы бренд попал в ответ ChatGPT, Perplexity, Gemini или Google AI Overviews.

И здесь у SEO-специалиста возникает неприятный, но важный вопрос:
AI-системы действительно выбирают лучшие источники — или просто те, которые чаще, понятнее и удобнее подсовывают им информацию?

Два эксперимента SE Ranking дают на это очень интересный ответ.

В первом исследовании команда проверяла, как AI-generated контент работает в обычном Google-поиске. Во втором — создала полностью фейковый бренд и посмотрела, сможет ли он получить видимость в AI-ответах.

Спойлер: да, сможет. Но не всё так просто.

Cursor или его аналоги, здорово облегчают написание кода, когда речь идет о каких‑то не очень больших проектах. Но стоит попробовать применить их к серьезному, сложному проекту, состоящему из нескольких репозиториев, и тут же сталкиваешься с тем, что эти «чудеса» оборачиваются просто огромными счетами за токены. Я в этой статье поделюсь, как мне удалось перестать впустую сжигать миллионы токенов. Для этого пришлось собрать и запустить три MCP‑сервера по протоколу Model Context Protocol, что позволило сэкономить до 90% бюджета, при этом совершенно не потеряв в эффективности модели при работе с кодом.

Утилита резервирования pgBackRest перестала поддерживаться, проект заархивирован, стало актуальным найти замену для pgBackRest. Главными альтернативами называют WAL-G и Barman. Также, можно использовать pg_basebackup+pg_receivewal. Преимущество WAL-G в том, что резервирование возможно по протоколу S3 и WAL-G обеспечивает более высокую скорость резервирования. Кроме протокола S3, WAL-G может резервировать и восстанавливать из директории в файловой системе и работает с Patroni. Директория не обязательно находится на локальном диске, можно смонтировать любую файловую систему, например, NFS. Утилита свободно распространяемая.

В статье описывается как сконфигурировать WAL-G и команды, которыми можно зарезервировать и восстановить PostgreSQL.

В задачах обработки естественного языка (NLP) часто требуется список слов русского языка. Такой список может использоваться как базовый фильтр для выявления неизвестных и потенциально некорректных слов.

Одним из распространённых инструментов для работы с русским текстом является библиотека pymorphy (pymorphy2 / pymorphy3), основанная на корпусе русского языка OpenCorpora. Она предназначена для морфологического анализа текстов и, в том числе, позволяет проверять, известно ли слово встроенному словарю библиотеки.

Однако словарь pymorphy ориентирован на нормативную лексику и морфологию. В нём отсутствует значительная часть имён собственных, топонимов, заимствований, разговорной и современной лексики. Поэтому при использовании pymorphy для фильтрации текста возникают ложные срабатывания, много редких и нестандартных слов определяются как неизвестные (что мы увидим ниже в разделе сравнения словарей).

Для повышения полноты выявления неизвестных слов я решил собрать свой максимально широкий список слов русского языка для задач NLP.

Такой список слов можно получить на основе данных сайта Wiktionary (Викисловарь). Wiktionary - это открытый многоязычный словарь, в котором каждая словарная единица представлена в виде отдельной статьи. Викисловарь содержит информацию о словах различных языков, включая русский, а также сведения об их морфологических и синтаксических свойствах.

* Признан минюстом РФ иностранным агентом.

Если коротко — из-за того, что CRM перестала быть единственным местом работы с документом. Раньше «прикрепить файл к сделке» означало «загрузить копию на сервер CRM, а если кому-то нужно отредактировать — скачать, поправить, загрузить заново». Сейчас от документа ждут другого:

Я практик и популяризатор языково-ориентированного программирования [1]. В нём задачи решают тройкой: доменная виртуальная машина VM, доменный язык программирования DSL и алгоритмы на нём.
В этом курсе удачными фрагментами разных заметок доступно объясним причины многообразия языков и преимущества их разработки. С теорией, историей и примерами.
Вся наша работа строится вокруг VM, DSL, EBNF, отношений и графов. Мы увидим, как эти объекты соединяют вместе, получая вычислители и программы.

За полгода я сделал мобильное приложение, получил 2000 установок и… 8 платных подписок по $6. Причем одна из подписок — моя.

В этой статье разберём, почему разговор о факторах ранжирования Google всё чаще заходит в тупик, если представлять их как список из title, ссылок, скорости, контента и поведенческих сигналов.

Современный поиск работает сложнее. Страница проходит не один фильтр, а несколько слоёв оценки: доступность, индексирование, понимание запроса, понимание документа, качество, спам-фильтры, сниппеты, медиа, ссылки, локальный контекст и пользовательское взаимодействие.

Привет, Хабр!

Меня зовут Денис Пашков, я – ведущий архитектор данных в группе компаний GlowByte. В этой публикации я бы хотел поделиться опытом работы с MPP-решением StarRocks, набирающим популярность на российском рынке. Все, кто интересуется данной темой, уже, наверное, не сомневаются, что StarRocks очень хорошо себя показывает в аналитической нагрузке. Мои коллеги из Data Sapience регулярно делятся результатами нагрузочных испытаний платформы данных Data Ocean Nova (ознакомиться можно: 1, 2 и 3). Сегодня же речь пойдет о неочевидном сценарии использования – OLTP-нагрузке.

Scene not Graph. Место для запятой выбирайте сами.

Scene Graph как концепция появился в академической и промышленной среде, где компьютерная графика использовалась для CAD-систем, научной визуализации и инженерного проектирования, а потом уже пришел в игры. Задачи отрисовки мира и его объектов в CAD были совсем другие и нужно было описывать, например, сложные сборки из деталей, с шестерней в редукторе, редукторе в двигателе, двигателе в машине, и такая модель отражала физическую реальность, которая играм была нужна с приставкой "не". Причины, по которым Scene Graph пришел и остается в играх довольно банальные, этой концепции учат в университете, и многие кто пришел делать игры, естественно знакомились с ней раньше других. На курсе компьютерной графики ИТМО эту модель давали уже на втором месяце и объясняли её полгода, а остальные пять или шесть техник давали всего месяц и в конце года.

Но проблема была в том, что в CAD иерархия объектов это буквальное описание устройства изделия, и перенос этой модели в игры в целом и в игровую графику в частности был концептуальной ошибкой с самого начала. Поняли это достаточно поздно, чтобы эта модель успела поселиться в мозгах целого поколения, выпуск OpenGL в 1992 году с принципиально другой моделью (immediate mode) стал первым сигналом что играм надо двигаться в другую сторону, но инерция Scene Graph в движковой архитектуре сохраняется до сих пор.

Мы искали уязвимости в RAG-платформе с десятками тысяч пользователей — а нашли доступ ко всей инфраструктуре и API-ключам с бюджетом в сотни тысяч долларов. Две недели мы строили сложные цепочки: SSRF через LangChain, инъекции в промпты, HTTP smuggling, CVE в десериализации. Ни одна не дала результата. А потом мы сделали один curl к открытому порту — и получили все ключи за 5 минут.

Эта статья — не гайд по взлому. Это разбор того, почему LLM-инфраструктура создаёт принципиально новые риски, какие ошибки мы раз за разом видим в AI-стартапах, и на что стоит обратить внимание, если вы строите что-то похожее.

RAG часто воспринимают как аккуратный способ «заземлить» LLM на документах и снизить риск галлюцинаций. Но у этой архитектуры есть менее очевидная проблема: контекст из базы знаний обычно считается доверенным, хотя именно через него в модель могут попасть вредоносные инструкции.

В статье разбираем, как несколько отравленных документов могут повлиять на ответы системы, почему эмбеддинги нельзя считать безопасной абстракцией и какие уровни защиты нужны, если RAG используется не в демо, а в реальном продакшене.

SEO давно привыкло работать через семантику, интенты, структуру H1-H2, FAQ и анализ конкурентов. Это всё ещё нужно. Но для сложных запросов этого всё чаще недостаточно.

Причина простая: пользователь вводит одну фразу, но за ней часто стоит не один вопрос, а цепочка подзадач. Поисковая система пытается понять не только буквальный запрос, но и то, какие уточнения, сравнения, ограничения, риски и доказательства нужны человеку для нормального ответа.

Google прямо описывает AI Mode как режим для сложных и многочастных вопросов, а в материалах о AI Mode говорится о query fan-out - подходе, при котором система запускает несколько связанных поисков по подтемам, чтобы собрать более полный ответ. Google также указывает, что специальных требований для попадания в AI Overviews и AI Mode нет: базовые SEO-практики остаются актуальными, но формат потребления контента меняется.

У Яндекса похожий сдвиг виден через качество контента и новые поисковые интерфейсы. В марте 2025 Яндекс сообщил, что обновил алгоритмы определения качественного контента и снизил количество низкокачественных источников на первой странице выдачи, включая материалы, созданные с помощью ИИ. В мае 2025 в Поиске появился режим рассуждений и развёрнутые ответы с изображениями, видео и ссылками на источники на базе технологий Алисы.

RGG-LAND это игра-ивент-настолка, можно называть как угодно, ведь несмотря на то что полноценно поучаствовать в таком могут только стримеры, тем не менее любой желающий может воспользоваться любыми материалами, которые я выкладываю в открытый доступ и сделать для себя свой RGG-LAND, ведь суть проекта заключается в том, чтобы поиграть в такие игры, в которые ты никогда бы не поиграл по своему желанию.

В программировании частая задача это работа с последовательными элементами. В этой, порой непростой задаче, нам часто помогают вектора. Вектора бывают самыми разными от queue и set до unordered_map и обычных массивов. Все они позволяют работать с данными по разному, где то быстрее вставка, где то быстрее доступ, но все они выполняют одну важную задачу это хранение данных.

И не смотря на их всеобъемлющую вариативность, в жизни встречаются ситуации когда один вектор не может решить задачу. Точнее может, но через костыли...

О чем я?

Большинство продуктовых дискуссий о ценности заканчиваются на «пользователю станет удобнее». Это не ценность, а ее отсутствие, прикрытое словом «ценность».

Разбираю на живом кейсе T&S Циана, как разложить это слово на пять координат, и какая асимметрия вылезает за 5–6 часов работы.

Александр Козуб. CPO в финтехе. В симптомах вижу систему.

Бывает, что руководители врут, лицемерят, манипулируют сотрудниками для достижения целей компании или своих собственных.

Лиды Авито обсудили, почему микроменеджмент называют главным грехом и когда он необходим, чем отличается манипуляция от шантажа, как улучшить обратную связь и избежать собственной непогрешимости.

В 2026 для VPN нужна маскировка. А нет никакой лучшей маскировки, чем уже работающий легитимный сервис. Силами NGINX-streams и HTTP2 это сделать довольно легко.

Четвёртая статья из шести про инженерный процесс для разработки с ИИ-агентами. Автор, Андрей Юмашев, много лет руководил разработкой и инфраструктурой, полтора года назад отдал весь код агентам. Первая статья про путь от первых проектов к стандарту SENAR. Вторая про то, чем агент отличается от программиста. Третья про новую роль человека и пять навыков нового рабочего режима. Эта четвёртая про внешний контур, в который эти навыки упакованы, чтобы перестать опираться на личную дисциплину.

В статье рассмотрим, почему эволюционная архитектура и модульный монолит превосходят современные архитектурные подходы. Обсудим, в каких случаях стоит отказаться от микросервисов, как документировать архитектурные решения с помощью ADR и какие методы помогают спасать проекты.

Когда сервис поднимается по 8-15 минут, команда почти всегда начинает крутить одни и те же ручки: увеличивает initialDelaySeconds, добавляет startupProbe, поднимает progressDeadlineSeconds, иногда переносит миграцию в initContainer и считает, что стало «по-кубернетесному». Обычно это не лечение. Это способ аккуратнее завернуть проблему в YAML. Если тяжёлая миграция живёт внутри старта приложения, вы связали жизненный цикл Pod, rollout Deployment и поведение базы в один общий узел. А такие узлы в проде рвутся не там, где их ждут.

Эта часть будет практической, если помните я решил углубиться в React и Flask. Поэтому при помощи ИИ начинаю. Нет, ИИ не будет делать за меня весь проект, он будет выполнять функцию наставника. Ну и иногда чернорабочего (как, например, собрать файл SQL для инициирования БД) для ускорения ручного труда.

System Prompt учит модель что говорить, Skills — как проверить сказанное, MCP Tools — как сделать это в реальном мире. Разбираем трёхуровневую архитектуру на примере бота техподдержки с валидацией ссылок.

Баллистическая кривая — это траектория материальной точки, движущейся в сопротивляющейся среде под действием силы тяжести.

Основной пример баллистической кривой — это траектория дробины в атмосфере.

Сила сопротивления воздуха считается направленной против скорости материальной точки:

Привет, Хабр! Жизнь не стоит на месте, как и мое исследование, так что пришла пора пересмотреть то, как я оцениваю код.

Изначально я опиралась на анализ целых репозиториев — мы вычисляли семантическую плотность и классические метрики кода. Результаты были многообещающими, но на практике я столкнулась с «шумом», который невозможно игнорировать:

Доверяем ли мы качеству OSS PostgreSQL? — выглядит он достойно. А насколько безопасны фичи, добавленные вендором? Это вопрос, поскольку код закрытый. Сила бренда — это хорошо, но хотелось бы иметь объективное подтверждение.

Здесь я рассказываю о небольшом изобретении — модуле pg_pathcheck. Он выводит на новый уровень контроль надёжности СУБД — позволяет проверять качество кода на стороне клиента. А конкретно, на его серверах и нагрузке проверить, не остаётся ли внутри оптимизатора так называемые dangling pointers — указателей вникуда. Это может не приводить к проблемам, пока оптимизатор не трогает эти указатели, но вот если таки тронет...

В издательстве Бомбора впервые на русском языке вышла книга о методе управления проектами P3.express. Как один из авторов публикую главу из книги в открытом доступе.

Если у вас есть неограниченный доступ к фронтир моделям (Calude, Codex и т.д.), то эта статья не для вас.

Сегодня доступны отличные недорогие модели для кодинга и архитектуры. Например, GLM-5.1 (реферальная ссылка +10% бонус на пополнение) умеет генерировать, рефакторить, отлаживать код, строить архитектуру – в десятки раз дешевле фронтит моделей или вообще бесплатно при локальном развёртывании.

Но у всех таких моделей часто есть общая слепая зона: они не видят результат своей работы. В этой статье я рассказываю, как "научить модель видеть".

Проект автоматизации склада согласован. Бюджет выделен. Поставщик решения уже выбран или находится в шорт‑листе. Запуск намечен на следующий квартал. Следующий квартал наступает, и дата сдвигается снова. Потом ещё раз. Потом появляется новый блокирующий фактор, который выглядит абсолютно объективно.

Для этого явления есть название — синдром вечного пилота. Это состояние, при котором WMS, роботизация или другая складская автоматизация формально есть в планах компании, но де‑факто не движется с места уже год, два, три. Склад работает «как всегда»: объёмы растут, персонала не хватает, а стоимость операционных ошибок постепенно становится привычной строкой в P&L.

Я предлагаю смотреть на ИИ через ось устойчивости во времени, а не способностей. Три опоры — непрерывная идентичность, самомодификация, воспроизводство. Манифест и whitepaper исследовательского направления.

Уже три года публичный разговор об ИИ крутится вокруг оси способности: насколько умна модель, сколько токенов, сколько бенчмарков. Я предлагаю смотреть на другую ось — устойчивость во времени.

Сегодняшние LLM феноменально способны и онтологически пусты. Каждый разговор начинается с нуля. Каждая сессия заканчивается забвением. Модель, которая помогла вам утром, — не та же модель, что помогает вам вечером, потому что между ними ничего не было.

Я полтора года тихо разрабатываю прототип — кодовое имя Aurora — который пытается это исправить. Не как продукт. Как исследовательский субъект. Этот пост — приглашение к дискуссии.

В предыдущей статье "Сканеры ML-моделей: разбор инструментов и некоторых методов обхода их проверок" был представлен обзор основных статических сканеров артефактов ML-моделей. В выводах сканер ModelAudit был выделен как наиболее зрелое решение среди проанализированных конкурентов по следующим критериям:

- количество поддерживаемых к сканированию форматов хранения моделей;
- количество проверок под каждый формат моделей;
- результаты моих попыток обхода сканеров;
- наличие и качество документации.

Но, как известно, количество не всегда отражает качество. Для оценки возможностей сканера в более приближенных к реальности условиях я провел множество экспериментов и хочу поделиться двумя наиболее интересными:

- сканирование подмножества моделей из Hugging Face, сериализованных в виде наиболее опасных форматов хранения моделей;
- сканирование таких моделей из Hugging Face, помеченных самими авторами как зловредные (в названии или описании), с последующим сравнением сработок ModelAudit с результатами проверок встроенных в Hugging Face инструментов.

В 2024 году bjiru выложил видео о портативном устройстве ME2 — выпущенной примерно в 2008 игрушке, способной при помощи USB синхронизировать очки и драгоценности между устройством и онлайн-миром. Игра была крайне нишевой, поэтому никто не архивировал её ПО, драйверы и ресурсы; по крайней мере, до тех пор, пока bjiru не создал онлайн-клиент игры.

Я руководитель Miuchiz Reborn — созданного в 2015 году проекта по реверс-инжинирингу, эмуляции и поддержке доступности похожей игры, состоящей из онлайн-части и портативного устройства, соединяемых через USB. ME2 тоже была старой игрой подобного типа, поэтому моя группа Miuchiz рассказала мне о ней ещё в 2018 году; она считала (ошибочно), что они могут быть архитектурно схожи. Несмотря на то, что я уже несколько лет знал о существовании устройства, именно видео bjiru подтолкнуло меня начать его исследование.

Поначалу я занимался исключительно воссозданием сервера, необходимого для обеспечения функциональности копии компьютерной игры, принадлежащей bjiru, но со временем я обратил внимание и на портативное устройство. Разумеется, воссоздание онлайн-игры не было бы полным без механизма синхронизации очков с устройством. В конце концов, это общение между компьютером и устройством ME2 было основной «фишкой» игры. Я подумал, что мой предыдущий опыт работы с портативными устройствами Miuchiz поможет мне в анализе ритуала необходимого им общения... если мне удастся выполнить реверс-инжиниринг кода.

Привет, Хабр! С вами команда Russtech — разработчики IT-решений ведущего российского оператора рекламы вне дома Russ. 13-14 марта 2026 года компания RWB (Объединенная компания Wildberries & Russ) совместно с Национальным исследовательским ядерным университетом «МИФИ» провела командный хакатон на территории университета. Студенты решали бизнес‑задачи из сферы рекламы вне дома, создавали прототипы цифровых инструментов и представляли свои наработки экспертному жюри. Рассказываем, как это было.

Рендерер Scratch имеет долгую историю связанных с SVG уязвимостей. Их источником становится то, что Scratch парсит сгенерированный пользователем (то есть контролируемый нападающими) контент в элемент <svg> и добавляет его в основной документ для выполнения различных операций (например, для измерения ограничивающего прямоугольника SVG более надёжным образом, чем viewbox или width/height).

Даже если SVG остаётся в основном документе очень недолго, это небезопасная по своей природе операция. Для обеспечения защиты Scratch реализовывал всё более сложную инфраструктуру парсинга SVG и находящейся внутри разметки, чтобы устранить опасные части.

Я считаю, что подход Scratch к санации SVG обречён на провал. Чтобы объяснить это, нам нужно совершить путешествие по истории санации SVG в Scratch и посмотреть, насколько хорошо он с этим справлялся.