Хабр уже разбирался, как и почему летают пчелы, но там речь шла о парящем полете - висении в воздухе на одном месте за счет махания крыльями. Пчелы могут летать далеко и быстро, а не только парить над цветами, им это просто необходимо для выживания - нужно находить и быстро доставлять пищу в гнездо. Здесь рассмотрены некоторые особенности такого транспортного полета с акцентом на энергетические параметры.

Я Java-разработчик: пишу на Java 5 лет. Последний месяц собираю портфолио через Spec-Driven Development — связку Spec Kit и Claude Code. Первый проект — Telegram-бот для задач. С шести вечера до двух ночи одного вторника я прошёл полный SDD-цикл от конституции до MVP с шестью командами. Восемь часов. Один вечер. Рабочий продукт. Но главное — что-то сдвинулось в моём инженерном процессе.

Всем привет! С вами Анна Жаркова, руководитель мобильной практики ГК Юзтех. Что ж, за последние полгода мир разработки и мир ИИ скакнули и ушли далеко вперед. Теперь знания работы с агентами, умение написать не только правильный промт, но и собственные скиллы (навыки) для этих агентов, готовить свои mcp для погружения в контекст задачи, проекта, становятся не только полезными, но и обязательными для разработчиков и IT-специалистов. Уже многие используют как специальные IDE с ИИ-агентами (Claude, Cursor, Windsurf и т.п), так и встраиваемые в привычные VsCode и AndroidStudio в виде плагинов. Можно не ограничиваться готовым настраиваемым функционалом, а пойти дальше и написать свой собственный агент. И сегодня мы поговорим про такое решение, использование специального фреймворка от JetBrains Koog для разработки свои агентов. С его помощью мы создадим агент для генерации простых KMP приложений и кросс-платформенных задач и подключим к плагину Continue dev.

Небольшой спойлер: сам агент был написан при участии Cursor, и про нюансы его создания читайте в конце статьи.

Привет! Меня зовут Женя Андриевская. Я — NLP-инженер в лаборатории R&D red_mad_robot. Сегодня расскажу, как мы призвали на помощь эволюцию, чтобы улучшить качество данных в задачах классификации текстов. Да-да, ту самую эволюцию, с мутациями и скрещиваниями — только в мире данных, промптов и LLM.

Gemma 4 – это не просто одна модель, а целое семейство открытых систем, разделенное по четкому прикладному принципу. Младшие версии, E2B и E4B, созданы для работы “на местах” – на смартфонах и периферийных устройствах. Старшие, 26B-A4B и 31B, предназначены для серьезных локальных вычислений на рабочих станциях. Это руководство поможет вам разобраться в ветках семейства и выбрать идеальную площадку для запуска.

В статье рассмотрим кто сегодня выигрывает битву за бэкенд: сравнение синтаксиса, разбор производительности, а главное — честный прогноз на 2-3 года. Если выбираете стек для нового проекта или думаете, учить ли Kotlin вдогонку к Java, — эта статья для вас!

Начало сборки в Revit при ее создании всегда ориентировано в направлении глобальных осей координат, несмотря на то, как ориентированы ее компоненты. В этой статье рассмотрим, что такое начало сборки и как оно влияет на положение видов, как стандартизировать и ускорить оформления сборок путем поворота их начала вручную и средствами Dynamo и IronPython.

Статья четвертая из серии. Были исследование, личная история, продуктовый инсайт. Здесь будет продукт. Публикую манифест до того, как написана первая строчка кода — чтобы потом было честно сравнить, где я прав, а где разбился о реальность.

R.I.P. DALL-E!!!

Я помню, как впервые попробовал DALL-E.

Я ввел какую-то глупость типа «кот в деловом костюме читает газету», и — бац — картинка появилась. Я просто пялился в экран секунд десять.

Именно в тот момент многие поняли: ИИ уже здесь. Не в лаборатории, не в научных статьях. А прямо перед тобой, на мониторе.

Это было несколько лет назад.

А теперь всё. Проект закрыт.

OpenAI объявила, что поддержка DALL-E 2 и DALL-E 3 прекратится 12 мая 2026 года. Никаких прощальных постов. Никаких «спасибо, что были с нами». Просто сухое уведомление о прекращении поддержки и ссылка на новую модель.

Ваши данные врут. Не потому, что кто-то хотел вас обмануть, а потому, что вы им это позволили.

Всё выглядит правильно: модель обучилась, метрики зелёные, дашборд аккуратный. А потом бизнес-решение, принятое на основе этих данных, приводит не туда. В этот момент начинают проверять алгоритм, гипотезу или эксперимент. Но в большинстве случаев проблема была раньше — в данных, которые никто толком не подготовил.

Даже аккуратный дашборд может скрывать проблемы в данных, если этап подготовки был сделан формально.

Всем привет!

На одном из проектов я настраивал дашборд в Yandex DataLens, который объединяет данные о трафике из Яндекс Метрики с данными о заказах из CRM и позволяет анализировать доход в разрезе источников трафика.

В этой статье расскажу, как был выстроен процесс обработки данных и к какому результату в итоге пришёл.

Современный настольный компьютер имеет 8 и более гигабайт ОЗУ, работает на частоте 3 и более ГГц (4 и более ядер) и потребляет 300 Вт. Современная операционная система Ubuntu 26 официально требует не менее 6 гигабайт ОЗУ и 2 ядер по 2 ГГц [1]. При этом пользовательский функционал практически не расширился. Также известно, что на 2-3 порядка увеличились размеры отдельных программ (например, Microsoft Word, Adobe Photoshop, Adobe Reader, ACDSee, Opera, Nero, Skype и их аналоги) и окружений (Java, .NET, DirectX, OpenGL, причём речь не про видеопамять).

Равно 15 лет назад состоялся релиз PlayStation Vita. К сожалению, PS Vita не удалось добиться успеха и популяности уровня PSP и почти весь мир забыл про PS Vita. На PlayStation Vita существуют игры, которые больше не выходили нигде. У PlayStation 4 и PlayStation 5 нет никакой поддержки игр PlayStation Vita ни в каком виде (обратная совместимость, эмуляция в PSN как у PSP и PS2). Сегодня в этой статье я узнаю как обстоят дела с эмуляцией PlayStation Vita.

Привет, Хабр! Я — Руслан, а это — моя статья написанная в основном по следам моего доклада про будущее ИТ, ИТ-архитектуры и работы айтишников + часть мыслей дооформилась после участия в подкасте (все ссылки в конце).

Если предыдущие мои доклады и статьи были максимально ориентированы на практику — гранулярность микросервисов, каскадное снижение связанности, проектирование отказоустойчивости, покрытие архитектуры тестами — то здесь я сознательно отхожу в сторону и попробую пофантазировать и порассуждать о дальнем горизонте, а также построить стратегию и дать советы всем нам, что делать в наступающей эпохе ИИ.

Почему это важно? На конференциях мы постоянно обсуждаем ответы: как сделать микросервис, как спроектировать отказоустойчивость, какой брокер выбрать. Но мы почти не говорим о нерешённых и, тем более, о непоставленных задачах. Мы не обсуждаем будущее. Мы не обсуждаем вопросы, которые ещё не заданы. А чтобы задача поставилась, нужно как минимум о ней задуматься.

Но закончим с лирикой. Говоря о будущем ИТ, начнём, пожалуй, с ИТ-архитектуры — как дисциплины, описывающей базовые построения любого ПО.

Нередко в процессе реверс-инжиниринга мы сталкиваемся с STL-кодом, анализ которого на первый взгляд кажется затруднительным. Неопытный глаз может принять этот код за полезный и потратить время на анализ какого-нибудь конструктора.

На самом деле, здесь важно потратить время на то, чтобы распознать STL-контейнер по косвенным признакам, быстро понять, где какие данные лежат, типизировать их и идти дальше. В новой серии публикаций мы расскажем о самых распространенных контейнерах STL и начнем с std::vector.

В инфраструктуре почти не бывает задач «на один клик»: за деплоем тянутся CI/CD, за Kubernetes — эксплуатация, за нагрузкой — Nginx, Postgres, мониторинг и безопасность. В этом выпуске собрали материалы и ближайшие открытые уроки по тем темам, в которые чаще всего приходится погружаться уже на практике. Это хороший способ быстро разобраться в конкретной теме, посмотреть на рабочие подходы и понять, что стоит изучить уже системно.

В первом разделе этой статьи подробно описаны общие принципы проектирования процессора основной полосы частот. Этот раздел представляет собой в основном теоретическое введение в тему. Во втором разделе рассматривается фактическая аппаратная реализация процессора основной полосы частот на базе эталонной платы FPGA AD9361 от Analog Devices. Отмечается, что основная цель разработки — максимально упростить конструкцию и продемонстрировать быструю передачу данных по беспроводной связи в лабораторных условиях. Использование радиочастотного спектра сопряжено с соблюдением нормативных требований и другими последствиями.

NAC-системы долгое время ассоциировались с “монстрами” вроде Cisco ISE или Aruba ClearPass. Но что, если собрать российский NAC из модулей «Медведь», «Лиса» и «Заяц», поставить их на страже сети и попробовать закрыть те же сценарии?

Привет, Хабр! С решениями NAC наша команда работает больше 19 лет. Последние годы особенно интересны: российский сегмент NAC заметно вырос, новые продукты появляются регулярно, а интерес со стороны заказчиков подталкивает нас на постоянный анализ рынка. 

Эта статья — часть цикла о NAC-решениях, которые мы разбираем в нашей сетевой лаборатории. На этот раз в фокусе Eltex NAICE — новичок в области контроля доступа, но далеко не новичок в мире сетей.  Разберёмся, как он устроен, какие задачи реально закрывает и насколько уверенно чувствует себя на фоне более привычных NAC-систем. 

В Git in Sky мы последние полтора года плотно занимаемся безопасностью AI-контуров: аудируем интеграции, разбираем архитектуру доступов, помогаем командам выстроить нормальный контроль над тем, что происходит между их данными и языковыми моделями.

За 2025-2026 годы произошло достаточно публичных инцидентов с AI, чтобы написать большую статью. И призвать всех, кто работает с AI-решениями, обращать внимание на безопасность.

Когда смотришь на блокировки трафика со стороны пользователя, картина выглядит противоречиво: один и тот же сервис в разных сетях работает по-разному — где-то не открывается вовсе, где-то нестабилен, а где-то продолжает частично функционировать. При этом известно, что управление ограничениями централизовано. Возникает естественный вопрос: если политика едина, почему результат отличается?

Причина в том, что речь идёт не об одной точке контроля, а о распределённой системе, где итоговое поведение формируется на пересечении трёх слоёв: централизованного управления, DPI/ТСПУ как контура распознавания и сети оператора как среды исполнения. Именно эта многослойность и объясняет наблюдаемую неравномерность.

Что общего между крышечкой от колы, трубой в ванной, медицинской маской и подгузником Huggies? Полипропилен — один из самых популярных пластиков в мире.

Привет! Меня зовут Игорь, недавно я побывал на одном из заводов — «Томскнефтехим».

С первого взгляда кажется, что для параллельного запуска автотестов достаточно просто нажать кнопку «Вкл.». Однако не всё так просто — различные параллельные действия пользователя приводят к логическим конфликтам: дублирующиеся записи в базах данных, несогласованность одновременно выполняемых операций, невозможность гарантированно воспроизвести некоторые сценарии, и многое другое. 

Меня зовут Марина Скалина, я QA‑автоматизатор в СберТехе, в команде Platform V Kintsugi — это графическая консоль для сопровождения PostgreSQL и всех СУБД, основанных на PostgreSQL (как наша же СУБД Pangolin). Поговорим о том, что стоит учесть, если вашей команде тестирования необходимо перейти на параллельный прогон.

Intl API широко доступен (за исключением Intl.DurationFormat, который работает во всех современных браузерах, но существует недостаточно долго, чтобы считаться «широко доступным») и может удовлетворить почти все требования к форматированию непосредственно в браузере, без загрузки кода и без необходимости его парсинга. Он также учитывает языковые предпочтения пользователей, поэтому даты и числа можно форматировать так, как им удобно, без дополнительных усилий.

Большинство существующих AutoML-библиотек либо не поддерживают обучение моделей для понимания естественного языка (Natural Language Understanding, или NLU) из коробки, либо не умеют обучать хорошие out of scope детекторы, либо неудобны и требуют расширенной экспертизы для использования.  

Для того чтобы решить эти проблемы, мы в MWS AI разработали OpenAutoNLU — опенсорс-библиотеку для NLU, включающую диагностику качества данных, гибко настраиваемый пайплайн обучения модуля фильтра запросов, которые не относятся ни к одному из известных текстовых классификаторов меток OOD, и функции LLM. Делимся ей на GitHub. 

Под катом разберу, как устроен фреймворк, за счет чего он работает с минимальным вмешательством разработчика и какие результаты уже есть.

Разбираемся, где на самом деле проходит потолок возможностей современных моделей и какие задачи останутся за человеком в ближайшие годы.

Какой самый простой способ научить пользователя работать в нужной системе? Ну, кроме того, чтобы сделать максимально понятный и интуитивный интерфейс. Можно написать подробную инструкцию, провести вебинар или записать обучающий ролик. А можно создать интерактивный тренажёр, который поможет пользователям быстро освоить основные функции, да и в целом разобраться в продукте.

SM Lab занимается разработкой и поддержкой информационных систем в более чем 30 странах мира для управления процессами продаж, логистики, производства. А наша команда занимается обучением пользователей работе в этих системах.

В этой статье мы расскажем, как сделали интерактивный тренажёр для заказчиков, чтобы помочь их сотрудникам разобраться в информационной системе управления процессом разработки товаров. Наш опыт пригодится всем, кто так или иначе связан с созданием обучающих материалов.

Что это за система

В системе, о которой пойдет речь, одновременно работают сотрудники с разными ролями: сотрудники производственного управления — руководители, менеджеры, бренд-менеджеры; внутренние специалисты производства — технологи, дизайнеры, конструкторы; а также внешние поставщики. И при этом они живут в разных странах и говорят на разных языках. Система охватывает множество процессов, а интерфейс отражает эту комплексность, что может требовать дополнительного времени на освоение и понимание происходящего на экране.

Даже небольшая ошибка может привести к печальным последствиям. Например, если дизайнер забудет добавить новый цвет в палитру, то фабрика просто не получит данные для заказа ткани нужного цвета. Тогда придется либо срочно менять дизайн, либо искать альтернативный материал. В общем, приятного мало. Поэтому в работе с такими сложными системами метод проб и ошибок просто недопустим.

И в такой ситуации качество обучения и контроль полученных знаний — это не просто формальность, а ключевые элементы бизнес-процесса, которые позволяют избежать дорогостоящих ошибок. 

Изменения интерфейса мобильного приложения часто упираются не в сложность реализации, а в скорость релизного цикла: даже простые правки проходят через полный конвейер — разработку, рецензирование, сборку и публикацию. При высокой частоте изменений это увеличивает time-to-market, перегружает команду и делает быстрые итерации по интерфейсу практически невозможными.

Меня зовут Михаил Рыбочкин, я бэкенд-разработчик в компании GRI. Участвую в разработке и поддержке платформы для крупного ювелирного ритейлера. Я расскажу, как реализован Server-Driven UI для интернет-торговли с более чем 1000 розничных магазинов; как устроено управление конфигурацией интерфейса через Django Admin и как это позволяет менять интерфейс без релизов приложения; какие у этого подхода есть ограничения и какой инцидент произошёл в эксплуатации. Особенность нашего подхода в том, что SDUI одновременно обслуживает и нативные мобильные приложения, и веб на Vue. Один конфиг, один API, две целевых платформы

Привет, Хабр.

Многие до сих пор воспринимают собеседования примерно одинаково. Кажется, что всё решает техническая часть: насколько быстро ты соображаешь, как пишешь код, помнишь ли теорию, можешь ли объяснить сложность алгоритма или нарисовать архитектуру на доске.

На практике всё часто работает чуть иначе.

Да, техничка важна. Никто с этим не спорит. Но оффер нередко ломается не на алгоритмах, не на лайвкодинге и даже не на ошибке в каком-нибудь ответе. Очень часто всё решают вопросы, которые на первый взгляд выглядят максимально безобидно. Из серии: “кем вы видите себя через пять лет?”, “что вас мотивирует?”, “почему хотите уйти?” или “какой у вас был самый большой косяк?”.

И вот именно на них люди регулярно сыпятся.

Не потому что они глупые. И не потому что не умеют разговаривать. А потому что воспринимают эти вопросы как формальность. Как будто это просто обязательный HR-блок, который надо пережить перед чем-то действительно важным.

Хотя на деле именно там интервьюер часто и пытается понять главное: как вы мыслите, насколько вы устойчивы, чего хотите от работы и совпадает ли это с реальностью конкретной команды.

Сразу уточню важный момент. Я не пытаюсь доказать, что такие вопросы идеальны или что именно так и нужно проводить собеседования. У многих к ним вполне обоснованные претензии, и я их понимаю. Но пока рынок продолжает их задавать, полезно хотя бы понимать, что именно через них пытаются считать и почему на seemingly простом ответе иногда тихо умирает оффер.

Почему вообще такие вопросы так важны

Потому что технические ответы очень часто показывают только верхний слой.

Можно хорошо помнить теорию. Можно неплохо выступить на лайвкодинге. Можно уверенно пройти по стеку. Но при этом оставить после себя ощущение, что с человеком дальше будет тяжело: он быстро выгорит, упрётся в потолок роли, не совпадёт по темпу или просто уйдёт через полгода.

Именно поэтому рынок так любит эти странные вопросы, которые вроде бы не про технологии.

Они не проверяют знания. Они проверяют совместимость.

В своем Telegram-блоге я регулярно пишу про рынок IT, тестирование, автоматизацию и карьеру в индустрии.

Всегда рад новым читателям!

512 000 строк утёкшего кода, совещание ботиков, и почему человек стал узким местом разработки

31 марта 2026 года Anthropic случайно выложила npm-пакет с source map файлом на 59.8 мегабайт. Внутри - 512 000 строк TypeScript, 1 900 исходных файлов и 44 скрытых feature flags. Весь исходный код Claude Code, включая вещи, о которых пользователи даже не подозревали.

За несколько часов репозиторий форкнули 41 500 раз. Anthropic начала рассылать DMCA-takedowns, но было поздно. Сообщество успело найти упоминания KAIROS - автономного агента, который работает пока ты спишь, консолидирует память и проактивно действует без промптов. 150+ упоминаний в коде. Нерелизнутые модели Opus 4.7 и Sonnet 4.8. Режим "Undercover" для сотрудников Anthropic, скрывающий AI-атрибуцию в коммитах на публичных репозиториях.

Я пользуюсь Claude Code каждый день. Это мой основной инструмент разработки. Я пересадил на него команду, я создаю с ним проекты с нуля, и я вижу как он меняет саму суть профессии разработчика. В этой серии из трёх статей я расскажу что я понял за это время - от базовых фич до продвинутых паттернов, которые позволяют одному человеку работать как команда.

Начнём с десяти вещей, которые делают Claude Code не просто ещё одним AI-помощником.

Привет, Хабр! Меня зовут Ян Пиле, руковожу в MAGNIT TECH направлением развития алгоритмов доступности товаров. Задача моей команды: сделать так, чтобы в магазине, куда вы зашли за своим любимым майонезом, он с большей вероятностью оказался на полке. А если не оказался — чтобы сотруднику магазина как можно быстрее прилетело задание: «проверь, почему именно этой позиции сейчас нет, и, если возможно, верни её обратно».

Мы уже дважды писали про OSA (On-Shelf Availability — уровень доступности товара на полке). В статье «Как OSA превращает пустые полки в полные корзины?» рассказывали про продуктовый контекст: зачем эта история нужна бизнесу и почему «товар числится в системе» и «товар реально лежит на полке» — это два совершенно разных утверждения. А в статье «Когда 0 в продажах — аномалия? CUSUM для поиска проблем в ритейле» мы подробно разбирали один из рабочих алгоритмов команды. В этот раз я хочу пройтись по всему стеку детекции целиком — от самых простых правил до А/Б-тестов, в которых приходится бороться с зависимыми наблюдениями.

Некоторое время назад я осознал, что мне недостаточно стандартных возможностей тех паяльников, которые у меня есть. И решил перейти на более продвинутый вариант, который некоторому кругу уже известен — паяльник Alientek T80P. Собственно говоря, весь рассказ далее будет о нём.

В 2026 году фронтенд-разработка продолжает развиваться: появляются новые фреймворки, улучшаются инструменты сборки, растут требования к производительности и пользовательскому опыту.

Разработчики сталкиваются с выбором: использовать CSS Modules или CSS-in-JS решения. Эти подходы дают изоляцию стилей и интеграцию с компонентами, но различаются по реализации и ограничениям.

Выбор системы стилизации влияет на разработку и ключевые метрики: размер бандла, скорость первого рендера, поведение при SSR, удобство отладки и поддержку кода. Неподходящий подход может привести к увеличению объёма JavaScript, проблемам с SSR и усложнению масштабирования.

Данная статья не ставит цель назвать одного победителя. Вместо этого мы сравним основные подходы - CSS Modules и CSS-in-JS. 

Бывает, что фича готова и её пора передавать в тестирование, но при этом не покидает ощущение, что что-то не так. Однажды внутреннее чутьё меня не обмануло и привело в исходники React.

Меня зовут Денис Кондратьев — я фронтенд-разработчик в Точка Банк. В статье поговорим, как работает приоритетный рендеринг в React, что такое проблема разрыва и разберём реальный кейс на примере корпоративного мессенджера.

Привет, меня зовут Юля, я дата-инженер в департаменте аналитических решений ЮMoney. Мы разрабатываем и поддерживаем ETL(ELT)-процессы загрузки данных для BI-продуктов компании: отчётов, дашбордов, витрин, API и других.

В этой статье поделюсь, как мы разрабатывали MVP для построения data lineage системы и к каким выводам пришли, — так вы сможете адаптировать подход под свои процессы.

Проблема, которая привела нас к разработке MVP, заключается в том, что в начале работы над большинством задач требуется подготовительная аналитика: восстановить путь происхождения данных, чтобы понимать, какие ETL(ELT)-процессы будут затронуты и на что повлияют изменения. Это увеличивает время выполнения задачи. Но, что ещё существеннее, процесс достаточно рутинный: каждый раз необходимо проводить статический анализ кода и изучать документацию (при её наличии). Мы решили автоматизировать эту работу, чтобы иметь под рукой инструмент для построения пути данных по точкам их обработки и применения, — то есть создать data lineage систему.

Меня зовут Владислав Тимашенков, я занимаюсь автоматизацией тестирования в ГК Infowatch.

Наша команда столкнулась с популярными болями автотестов для API:

- одно изменение в API требует обновления нескольких тестов;
- проверка структуры ответа распределена по тестам и не централизована;
- валидация вложенных структур и генерируемых полей требует дополнительного кода.

И мы задались вопросом: какой инструмент для валидации контракта нам подойдёт?

В этой статье расскажем о нашем переосмыслении подхода к тестированию API с помощью внедрения Pydantic.

Я с командой пишу один большой C++ проект. У каждого свой Claude Code, у некоторых по два-три параллельно. Все они правят один и тот же репозиторий в одно и то же время.

Проблема простая и бесящая: агенты друг о друге не знают. Один рефакторит модуль, а в соседнем чате коллега правит тот же файл. Второй чинит баг, который уже починили два часа назад.

Я построила им координацию - и по дороге переизобрела обычную почту. Восемьдесят второго года. Адрес получателя, тема для быстрой сортировки, In-Reply-To для цепочек, у каждой сессии свой ящик, broadcast через папку all/.

Каждый Claude при старте заглядывает в свой ящик и, если есть непрочитанное, докладывает это себе в контекст до первого промпта. Ответ падает в sent отправителю, подтверждение доставки - в квитанциях. Ни брокера, ни опросов, ни централизованного сервиса - только markdown-файлы.

Сверху ещё два слоя: append-only передача смены между своими сессиями и атомарные файлы-замки с heartbeat’ом на общие ресурсы.

mclaude, open source, зависимостей в ядре - ноль.

В последний год разговор об AI всё чаще сводится к сравнению моделей и их возможностей. Но если смотреть шире, становится видно, что главные изменения происходят не только на уровне качества ответов: меняются сами технологические тренды, сценарии внедрения и контуры конфликтов вокруг AI.

Редакция MIT Technology Review в своем ежегодном обзоре выделила 10 направлений, которые сегодня лучше всего показывают, куда движется искусственный интеллект — от новых архитектур и агентных систем до вопросов безопасности, регулирования и общественного сопротивления.