50 дней назад я отправил critical-репорт через Immunefi. Проект ни разу не ответил. Письменные ответы mediation team о том, как на самом деле устроены vault, SLA и медиация на крупнейшей Web3 bug bounty платформе.

В AI-first разработке в продукт прилетает всё больше pull request от людей с разной глубиной контекста. Формально такие PR могут выглядеть нормально, но ревью всё чаще упирается не в синтаксис, а в попытку понять, что именно этот набор изменений делает с системой.

В статье - почему обычного ревью уже не всегда хватает и как из этой проблемы вырос PRShield: рабочий MVP слоя, который помогает принимать решение перед мержем.

У меня на столе стоит небольшая золотистая коробочка размером чуть больше Mac mini. Внутри — приватный AI-сервер: чат с локальной 26B-моделью, поисковая индексация моих документов с GPU-парсингом, конструктор агентов в Dify, RAGFlow для тяжёлого парсинга PDF, мониторинг, бэкапы, опциональный кластер из двух машин по QSFP 200G. Тридцать контейнеров, пять минут на установку через sudo bash install.sh, ноль обращений к внешним API.

Я делал это не как pet-project, а под себя — мне нужна была машина для работы с корпоративными документами, договорами и регламентами, которые ни при каких условиях нельзя отдавать в облачные ассистенты. Сборка получилась самостоятельным дистрибутивом — назвал его AGmind, выложил на GitHub под Apache 2.0.

В статье разберу:

— из чего собран стек и зачем там каждый компонент; — почему RAGFlow пришлось пересобрать с нуля и что я туда добавил; — как устроен кластер из двух Spark'ов; — пять конкретных грабель GB10, которые я ловил вечерами; — почему Claude Code за месяц превратил один из этих компонентов в работающий продукт, но при этом не заменил собственно программиста.

Если вы пользуетесь только интерфейсами социальных сетей и видеохостингов, поглощая рекомендации алгоритмов и ежедневно машинально пролистывая одну и ту же горстку сайтов, то по-настоящему живого интернета не видели. Такой опыт раскрывает, пожалуй, лишь 3–5% от реального потенциала веб-среды.

Да, для подавляющего числа людей интернет умирает. Они живут внутри контролируемых алгоритмами эхо-камер, из которых никогда не вырвутся. Живут и умирают, видя только то, что им «положено видеть». Но это не приговор, и всё вполне может быть иначе.

В свете нарастающей волны слопа, который всё активнее создаётся с помощью LLM, шума на таких платформах становится ещё больше. Это говорит о том, что впереди нас ждёт менее глубокий контент, менее интересная информация и в целом меньше человеческого содержания. Ни одну из этих тенденций не назовёшь положительной.

TL;DR

Я сделал библиотеку для генерации PDF на Java, в которой:

Документ описывается семантически (модули, секции, параграфы, таблицы, слои), а не через moveTo/lineTo/showText.

Layout и рендер — это два разных прохода. Геометрия резолвится один раз, потом её рисуют. Поэтому документ можно тестировать до того, как написан хотя бы один байт PDF.

Под капотом — ECS-архитектура в стиле игровых движков: Entity / Component / System. Сущности документа лежат в EntityManager, компоненты прицепляются и снимаются, системы (LayoutSystem, PaginationSystem, RenderingSystem) работают над ними.

Тестирование трёхуровневое: unit → layout-снапшоты (как у Jest для React) → визуальная регрессия по PNG-диффу.

На простом инвойсе библиотека идёт 2.45 мс (iText 5 — 1.57 мс, JasperReports — 4.45 мс). На стресс-тесте: 50 потоков, 5000 документов, 0 ошибок, ~2000 doc/sec.

Это статья про задумку и инженерные решения, которые получились нетривиальными. Если вам интересно, как декларативный UI, ECS и снапшот-тесты влезают в одну библиотеку для PDF — заходите.

Это неизбежно должно было случиться: искусственный интеллект докатился и до Linux. Один из самых популярных дистрибутивов, Ubuntu, готовится к внедрению нейросетей. К слову, обсуждение этой новости на официальном форуме вышло настолько жарким, что модераторам пришлось включать медленный режим, чтобы хоть как-то усмирить поток комментариев. Давайте и мы попробуем разобраться что там и как. Поехали!

А знали ли вы, что серия Need for Speed начиналась вовсе не как аркадные покатушки с совершенно нереалистичной физикой авто, а как попытка передать само ощущение от управления дорогим спорткаром — его вес, инерцию и сцепление с дорогой? Именно поэтому разработчики, уже имевшие за плечами опыт работы над Test Drive, обратились за консультацией к журналистам из Road & Track — авторитетного автомобильного издания. Их цель была простой: передать как можно более живой опыт вождения автомобилей премиум-класса, которые для большинства людей оставались недосягаемой мечтой.

Первая часть серии задумывалась как игра, способная дать человеку, далёкому от мира суперкаров, хотя бы примерное представление о том, каково это — оказаться за рулём Lamborghini Diablo VT, Ferrari 512 TR и других машин такого уровня. Разработчики хотели показать, как каждый из этих автомобилей ощущается на дороге в реальности, но при этом не перегружать игру излишне сложными симуляторными механиками. Так на свет появился продукт, полное название которого было: «Road and Track Presents: The Need for Speed».

В этой статье я хочу рассказать, как появилась на свет одна из самых известных гоночных серий, кто именно стоял у её истоков, и почему даже непопулярная, умирающая консоль, на которой изначально вышла Need for Speed, не смогла помешать ей заявить о себе. Ну а в финале, как всегда, выложу сборку игры, которую можно без проблем запустить на современных ПК, несмотря на то что вышла она ещё в далёком 1994 году.

В последние годы разработка программного обеспечения начала меняться быстрее, чем за предыдущее десятилетие. И дело не только в новых фреймворках или языках программирования. Появился принципиально новый способ создавать код — через диалог с нейросетями. Это называют вайбкодингом.

Я не буду рассказывать, что нейросети умеют писать код. Это и так все знают. Я расскажу о том, что находится в центре вайбкодинга — о системе промптов.

Промпты в разработке — это не магические заклинания и не секретные фразы, которые нужно выучить. Это инструмент управления. Через промпты вы не просто общаетесь с моделью. Вы ставите задачи, задаёте границы, корректируете движение. По сути, промпт — это техническое задание, только написанное живым языком.

И здесь важно сразу снять одно ожидание. Вам не нужен идеальный промпт. Вы не обязаны писать «правильные» запросы с первого раза. В реальной работе это почти не играет роли. Результат рождается не из одного точного запроса, а из процесса. Вы написали, получили ответ, посмотрели, что не так, поправили. Этот цикл «запрос — ответ — корректировка» и есть основа вайбкодинга. Если вы его не выстроили, никакой идеальный промпт не спасёт.

AI уже меняет не только то, как пишется код, но и то, как вообще надо проектировать инженерную среду вокруг разработки. Разбираем Thoughtworks Technology Radar Vol. 34 не как список модных трендов, а как сигнал сдвига: почему context engineering, zero trust, harness engineering и quality gates для coding agents становятся частью обычной практики engineering manager’ов, архитекторов и техлидов.

На локалке всё летает, а на проде ложится замертво? Дело в масштабировании. Big O — это не скучная теория для алгоритмических собеседований, а реальный инструмент, чтобы ваш код не «убивал» сервера. В этой статье я на простых примерах и без зубодробительной математики объясню, как оценивать сложность своих алгоритмов. От до — только суть, примеры на Python и немного здоровой иронии над медленным кодом.

TL;DR. Используя ежедневные DNS-снэпшоты OpenINTEL поверх списка Tranco top-1M, мы собрали ландшафт email-инфраструктуры публичного веба на 1 января 2026 года. MX-записи опубликовали 660 114 доменов, SPF — 616 352, DMARC — 431 133. Дуополия Google Workspace (21.7%) + Microsoft 365 (16.3%) занимает суммарно ~38% receiving-стороны — заметно меньше, чем принято считать в популярных обзорах. На outbound-стороне Amazon SES вышел вперёд по числу авторизованных доменов (5.86%), обогнав SendGrid (4.66%). DMARC опубликован у двух третей SPF-доменов, но 19% всех DMARC-записей — это пустая v=DMARC1; p=none; без отчётов: формальная галочка, а не защита.

Чтобы не зависеть от онлайн-сервисов с их лимитами, очередями и закрытыми настройками, локальный генератор изображений можно собрать прямо на своём компьютере. Такой подход даёт больше контроля: можно самостоятельно выбирать модель, менять параметры генерации, подключать LoRA, использовать апскейл, ControlNet и другие инструменты.

Рассмотрен подход к созданию управляемого "бэкдора", позволяющего подгружать функции без остановки и перезагрузки. С помощью манипуляций с линкер-скриптом и средств языка C создаются "точки расширения" в прошивке, позволяющие в будущем внедрять новые функциональные модули без пересборки и перезаписи всей программы. Такой подход может быть полезен при разработке отказоустойчивых систем для оптимизации жизненного цикла встроенного ПО, так как позволяет заложить гибкость при непредвиденных модификациях.

Хронология цифровых ограничений в России: от заблокированных платформ до новых правил для техники и связи.

Это - ответ на статью "Ваш текст воняет GPT. 12 мест, откуда несёт и почему".

Когда я впервые прочитал эту статью, я подумал, что это перевод, и снова заскроллил вверх. Там не было тэга "перевод", зато был тэг "Технотекст 8". Тогда, учитывая общее косноязычее статьи, я подмумал, что этим тэгом помечаются сгенеренные ИИ тексты. Это было совершенно очевидно, но ради успокоения совести я нажал на тэг.

Вы можете представить мое удивление, когда сами нажмете на этот тег. "Технотекст 8" - это, как оказалось, "ежегодный конкурс технических статей", и в правилах конкурса четко написано, что оставь надежду, ИИ сюда входящий "Статья написана человеком, при создании статьи не использовался искусственный интеллект". Как же так, явне сгенеренная статья номинирована на конкурс? Что это, fraud или scum? Давайте разбираться вместе.

Прежде всего надо понимать всю иронию происходящего. Текст, который сгенерирован ИИ, подается на конкурс, куда не допускаются тексты, сгенеренные ИИ. И при этом этот текст рассказывает нам, как распознать тексты, сгенеренные ИИ. Что же это, автор сам себе сгенерировал вырыл могилу? Это - интересный вопрос, но мы его рассмотрим чуть позже, а пока я расскажу, что смутило лично меня.

Первое, за что зацепился мой непрофессиональный взгляд, это фраза в самом начале:

Почему SVG, который работает в Chrome, часто становится статичным или ломается во Flutter? Разбираю проблему animated SVG, SMIL, CSS keyframes, path morphing, фильтров и рассказываю, как из этой боли появился full_svg_flutter — SVG-рендерер для Flutter с более браузерным подходом к рендерингу.

Всем привет. В этой статье расскажу о новостях касаемо Loki. О том что было представлено на GrafanaCON 2026 в Барселоне. Чего нам ждать от новой архитектуры Loki, как она будет работать, и что прячет под капотом.

Возможно, на мой предвзятый взгляд, нынче автоматным программированием (АП) называют любое программирование, в которое вводят состояния (а параллельным – где используют потоки). Но не все, что с колесами – машина, а с крыльями – самолет. И далеко не всегда то, что «выглядит» как автомат, «плавает» как автомат и «крякает» как автомат им является. Это ясно, если руководствоваться математическим определением конечного автомата (КА). Только соответствие этому позволяет  считать программирование автоматным. Подробнее же об АП рассказано в [1].

Среди существующих программных подходов некоторые на взгляд программистов относятся к категории АП. Это, например, варианты диаграмм Харела (Statecharts) и языков на них основанных. Например, UML (Unified Modeling Language). Именно этой теме посвящена статья на Хабре, которая описывает проектирование на базе КА  в среде Engee[2].  В последней есть библиотека «Конечные автоматы» – «лучший инструмент для визуального проектирования сложной управляющей логики» [3].

Разберем данную статью, создав аналог рассмотренного в ней решения, но только на языке С++ и в среде ВКПа – классическом варианте технологии автоматного программирования. Это позволит объективно сравнить подходы, а вам, «хабравчане», останется только составить уже свое мнение о разных вариантах АП.

Когда начал разбираться с веб-версией Max, первая мысль была — как бы его изолировать, чтобы он не ходил куда попало. Обычно в таких случаях советуют поднимать прокси, городить контейнеры или хотя бы использовать PAC-файлы.

Но если всё упростить, то оказывается, что в любом современном браузере (для примера, в Firefox) уже есть всё, чтобы сделать это в пару кликов. Мы будем использовать стандартный функционал немного нестандартным способом.

Привет, Хабр. Это мой первый пост здесь, поэтому пара слов о себе.

Я практикующий юрист, 8+ лет практики, последние годы - в производственном секторе. Веду договорную работу (поставка, подряд, услуги), сопровождаю сделки, закрываю претензионку и представляю компанию в арбитражных судах и спорах по защите прав потребителей - на стороне производителя и поставщика. К коду пришёл через вайбкодинг: захотелось автоматизировать некоторые процессы, начал ковыряться в VS Code, Trae, Cursor и Claude Code, втянулся - и теперь это параллельное хобби рядом с основной практикой.

Последние несколько месяцев пилю IP Agent - телеграм-бота, который по запросу находит релевантную судебную практику и даёт прогноз по размеру компенсации в делах об интеллектуальной собственности. Работает на RAG-пайплайне.

Когда строишь поиск по узкому домену, рано или поздно встаёт вопрос: какой эмбеддинг брать и нужен ли вообще реранкер. Готовых ответов под русскую судебную практику я не нашёл, поэтому собрал свой бенчмарк. В посте - что меряли, как меряли, что получилось и что в итоге поставил в бота.

«Дуров, верни стену» – мем старый, но точный. ВКонтакте начала 2010-х была, при всех своих недостатках, одним из последних мест в рунете с по-настоящему живой лентой. Не алгоритмической, не персонализированной до тошноты – просто всё подряд от всех, на кого подписан. Новости соседствовали с мемами, мемы – с чьей-то репостнутой статьёй про квантовую физику, которую ты никогда не дочитаешь, но пролистаешь с удовольствием. Была случайность, была живость, был сам факт того, что ты не знаешь, что увидишь следующим.

Потом ВК превратился в то, во что превращается каждая платформа – в алгоритмический прямоугольник, оптимизированный под время на сайте. Мы переехали в Telegram. Telegram честнее: хронологический порядок, никакого умного ранжирования, читаешь то, на что подписался. Но одна вещь так и не появилась – единая лента. В ВК у тебя была стена, куда всё стекалось само. В Telegram двадцать каналов – это двадцать отдельных мест, которые надо обходить руками каждый день.

Папки? Пробовал. Папки – это шкаф. Они раскладывают каналы по полочкам, но за каждой полкой всё равно надо открывать каждый ящик отдельно. Единого потока нет.

Ботов-агрегаторов в маркете штук пять – все сломаны по одной и той же причине: Bot API физически не видит каналы, в которых бот не является администратором. То есть публичный новостной канал с миллионом подписчиков – недоступен. Бот читает только то, куда его добавили руками, а никто не добавляет чужих ботов в админы своих каналов. Логично, но бесполезно.

В какой-то момент я окончательно устал и собрал своё.

Современный российский интернет всё чаще развивается в условиях законодательных ограничений и требований регуляторов к видео-, аудио- и текстовым сервисам. На этом фоне растёт спрос на доступные и удобные инструменты цифровой коммуникации, которые могут работать без дополнительных технических обходных решений.

С конца 2025 года РКН подал не менее 8 исков против крупных разработчиков игр. Но эта статья — не про игры. Точнее, не только про них.

Я разобрался, какие именно нормы применяются, к чему это ведёт на практике и почему последствия выходят далеко за пределы развлекательной индустрии. В конце — конкретное мнение о том, что с этим делать, и опрос, над которым стоит подумать всем нам.

Когда вы пишете loss.backward() в PyTorch, ваш autograd делает то, что 200 лет считалось математической ересью: оперирует бесконечно малыми как настоящими числами.

В 1960 году Абрахам Робинсон формализовал эту «ересь» в виде нестандартного анализа.

В этой статье мы разберём, как математики изгнали, а затем вернули бесконечно малые, что такое гиперреалы и монады, а затем реализуем эту идею в коде.

Apache Doris 4.1 добавляет UPDATE, DELETE и MERGE INTO на Iceberg-таблицы прямо из SQL-клиента — без отдельного Spark job. Iceberg V3 Deletion Vectors и Row Lineage делают этот DML архитектурно здоровым: нет линейной деградации от delete files, нет false positives в CDC после compaction. Перевод и адаптация статьи Mingyu Chen (CC BY 4.0) с бенчмарками, SQL-примерами и Quick Start.

Хочу представить вам плагин Joomla Shortcoder, который я разработал, чтобы упростить работу с шорткодами в Joomla.

И, так как в Joomla шорткоды широко не применяются, на всякий случай проясню что это такое.

Шорткод (англ. shortcode — короткий код) — это удобный способ добавить в текст статьи динамический контент или сложные HTML-элементы, не захламляя редактор громоздким кодом. Вместо того чтобы вставлять, скажем, полноценный <iframe> с кучей параметров, вы используете короткий и понятный тег.

Мы в Beeline Cloud продолжаем рассказывать про опенсорс-разработку в Китае. В первой статье вспомнили, как привезли в страну Linux, во второй обсудили, как менялась китайская экосистема до 2020 года. Сегодня говорим о том, как большие языковые модели с открытыми весами стали флагманом китайского опенсорса.

Помните то самое платье?
В 2015 году интернет раскололся пополам: одни клялись, что оно бело-золотое, другие — мол, сине-черное. Люди ругались в комментах, крутили яркость на мониторе, а самые умные врубали пипетку в Paint. Само платье, кстати, оказалось сине-черным, но дело вообще не в этом.

Проблема в том, что двое условных человека смотрели на одни и те же пиксели и видели разные цвета. Не интерпретировали по-разному, не спорили о вкусах — буквально видели разное. И оба лагеря не ошибались: сетчатка у всех отрабатывала штатно, а дальтонизм тут вообще ни при чем (поскольку речь не об оттенках одного цвета).

Последние лет двадцать нейронаука потихоньку сходится на одной неуютной идее: вы никогда не видели реальность напрямую. Ни платье, ни эту статью, ни собственные руки. Все, что вы воспринимаете прямо сейчас, догадка вашего мозга о том, что, вероятно, находится снаружи. Образованная догадка, обычно очень точная, но все же догадка.

Эта концепция называется байесовским мозгом, и я хочу о ней рассказать. Потому что, во-первых, она красиво объясняет кучу странных вещей: от оптических иллюзий до галлюцинаций и эффекта плацебо. 

А во-вторых, ровно по такому же принципу работает половина современного машинного обучения. Stable Diffusion, которая дорисовывает картинку из шума, Языковые модели, которые предсказывают следующее слово. Автоэнкодеры, world models, диффузионки — все это, если снять маркетинговую обертку, машины, которые делают то же самое, что и ваш мозг прямо сейчас. Гадают.

Так что начнем с мозга, а закончим нейросетями, и по дороге, надеюсь, вы начнете чуть меньше доверять собственным глазам.

Продолжение первой части, смысл данной статьи сохраняется, а именно показать максимальную производительность, когда вопрос сохранности данных решается репликами или бэкапами.

Цель - протестировать производительность трёх систем объединения физических устройств в одно логическое систем при использовании iSER и NVMe-oF. Так как статья получилась объёмная, она поделена на 2 части. В этой части - тесты с использованием HCIbench и iSER\NVMe-oF

Смысл данной статьи показать максимальную производительность, когда вопрос сохранности данных решается репликами или бэкапами.

Цель - протестировать производительность трёх систем объединения физических устройств в одно логическое систем при использовании iSER и NVMe-oF. Так как статья получилась объёмная, она поделена на 2 части, в первой идут тесты на уровне локального устройства + вступление. Во второй уже тесты с использованием HCIbench и iSER\NVMe-oF

Я работаю программистом уже более 8 лет, и, признаюсь, никогда не понимал, как на самом деле устроены компьютеры. Поэтому я решил попробовать изучить их работу путём эмуляции. Извините, Бен Итер, я пока не собираюсь ничего создавать.

Начитавшись и наслушавшись некоторых статей и видеороликов у меня складывается впечатление, что рекрутеры в глазах кандидатов это некая роль, задача которой максимально тщательно игнорировать соискателей.

Еще они редко перезванивают. И вообще, такие есть рекрутеры, что и двух слов связать не могут.

Как человек, который около 5 лет анализировал данные подбора в крупной компании, который сидел непосредственно внутри такого улья из порядка 100 человек, я сформировал некоторое представление о роли рекрутера в компании.

И сразу скажу, в данной статье речь не идет про HR специалистов, которые в одном лице и рекрутер, и кадровик, и smm-менеджер. Также я разбираю только компании, где есть выделенная функция рекрутмента или эта функция вынесена на аутсорс.

Опишем базовую информацию по мини-фреймворку для работы со знаниями через LLM и рассмотрим пример n8n workflow для задачи объективного выбора лучшего из двух вариантов

Сперва — откуда взялась идея?

Мы с женой делаем текстовую игру по её фэнтези-вселенной. Что-то вроде совместного хобби: ей интересно писать, мне нравится программировать. Но суть не в этом. Рисовать никто из нас не умеет, а картинки в тексте нужны.

Сейчас это не проблема — нейросетей куча, особенно для генерации изображений. Но есть минусы: на платных сервисах можно хорошо так разориться, особенно для пет-проекта. Есть решение — Stable Diffusion, генерировать на своей видеокарте.

Первые шаги с Stable Diffusion

Для работы с локальным SD есть несколько инструментов. Взял первый и, наверное, самый популярный — Automatic1111. Сгенерировал — получил полную фигню. Начал читать, что пишут. Оказывается, уже создано огромное количество предобученных моделей и LoRA для добавления тех функций, что модель не умеет. Результат стал сильно лучше.

Дальше — промпты, то есть текстовое описание того, что мы должны получить на итоговом изображении. Там тоже есть свои рекомендации. Модель не читает мысли пользователя, ей нужно более точно и в понятном ей виде предоставить описание. Дополнительно разбираемся с настройками генерации — samplers, steps и т.д. Всё осуществимо, но получаем другую проблему: для генерации одной картинки мы очень долго подбираем все эти значения и тексты.

Первая автоматизация

Чтобы упростить процесс, я сделал следующее. Для наполнения контента в игре есть админка — обычный CRUD на Symfony. Дополнительно в отдельной папке лежат файлы со всем лором книги/игры.

В итоге я создал два провайдера. Первый — для общения с локальной LLM, которая по нужному запросу берёт необходимый контент из папки с лором и составляет корректный промпт для SD. Второй — для SD, где заданы предварительные настройки: используемая модель, LoRA и вместе с промптом всё это отправляется в SD, и мы получаем итоговую картинку. Несколько попыток, потому что с первого раза вряд ли получим нужное. Получаем более-менее адекватный результат и идём в Photoshop — убрать лишнее, сжать и т.п.

Для комфортной и безопасной жизни в современном обществе требуется автоматизация. Это самая автоматизация нужна, чтобы выполнять рутинную монотонную работу, исключить человеческий фактор, обезопасить другое оборудование и сделать комфортные условия для людей, животных, растений или техники.

Когда собирают систему автоматизации думают о том, как измерить, как управлять и как регулировать какой-то параметр. Для индикации значения параметров часто используют индикаторные лампочки, дисплеи и сообщения на телефон. На все эти индикаторы нужно обратить внимание, посмотреть на индикатор или дисплей. Но если это аварийный параметр или нужно сообщить сразу нескольким людям, тогда нужен другой более оперативный способ индикации. Один из способов, это как в фильмах ужасов, выключить основной свет и включить красные фонари, ещё и мигающие. На этот световой эффект точно все обратят внимание. Но есть способ лучше и менее тревожный – это звуковое оповещение. Чем бы не занимался персонал и как часто не смотрел на дисплеи, звуковое оповещение точно донесет оперативную информацию. Если аудио оповещение сделано правильно, то не услышать его может только глухой. Когда собирают систему автоматизации не всегда задумываются об функции аудио оповещения. Сообщать можно не только об аварийных ситуациях, но и об текущих процессах, например, переключение режима работы технологического процесса.

Какие устройства оповещения можно применить для этих задач? Один из элементов автоматизации, позволяющий озвучить необходимые процессы — это модуль аудио оповещения DAO2ERA.

Сегодня я хочу вам рассказать интересную историю из своей жизни про аутстафф. Когда я только начинал карьеру, я попал на стажировку в одну аутстафф-компанию. Проходил я ее 3 месяца, и после успешного завершения спустя месяц попал на проект... мидлом с 4 годами опыта.

Эта статья - про ад и слезы. Про реальный опыт.

Сейчас есть люди, которые без опыта ставят себе 3-4 года и идут покорять горы, думая, что все это очень легко. Конечно, в мое время еще не было ChatGPT, AI-агентов и всего такого (говорю прям как дед), было сложнее. Но дело не в инструментах, а в желании и стремлении. А еще в умении не сломаться, когда на тебя орут, ты ничего не понимаешь, а заказчик думает, что ты мидл с 4 годами опыта.

Сейчас я расскажу, как я не сломался. Хотя был близко. Очень близко.

Поехали!

Перевод статьи из GameDiscoverCo: Разбор (с цифрами и графиками) эксперимента по запуску инди-игры SuperWEIRD на itch.io. Пошаговое описание того, что конкретно делали разработчики с поисковыми алгоритмами, анализом влияния тегов на охваты и итоговые цифры по скачиваниям, браузерным сессиям и конверсиям в Steam вишлисты.