Мы уже рассказывали, что такое OpenSearch как сервис в Selectel и как легко и быстро начать им пользоваться. Если коротко — это managed-решение, где кластер развертывается за несколько минут, а все заботы берет на себя провайдер: обслуживает кластеры, настраивает СУБД, обеспечивает отказоустойчивость, беспокоится о бэкапах и масштабировании, предоставляет  поддержку.

Но дальше возникает вопрос — как с этим кластером работать? Как настроить мониторинг, визуализировать данные и метрики, работать с бэкапами, управлять пользователями и доступами? Можно, конечно, отправлять curl-запросы к API. Можно подключать сторонние инструменты, вроде Grafana. Но есть способ проще и удобнее — OpenSearch Dashboards.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Кардапольцев, я технический писатель в Selectel. В этой статье расскажу, как можно упростить работу с кластером OpenSearch с помощью OpenSearch Dashboards.

Привет, Хабр! Меня зовут Артём Корсаков. Я пишу на Scala и руковожу группой разработчиков в компании «Криптонит», а также веду Scalabook — русскоязычную базу знаний по Scala и функциональному программированию. В этой статье расскажу про обработку ошибок в библиотеке http4s на Scala 3. Мы разберём, как настроить декодирование запросов так, чтобы клиент получал не просто код “500” или “422” с общим сообщением, а сразу видел развёрнутый список всех проблем в запросе. Например, что логин уже занят, пароль содержит недопустимые символы, а капча не введена.

Пожалуй, самая раздражающая ошибка — это получение кода “500” в ответ на запрос, который ты десять раз перепроверил, сверился с документацией и уверен на все 100%, что запрос рабочий. Даже на 110%! 

В такие моменты раздражённо думаешь: “Что же этому серверу надо? Я же чётко сформулировал запрос!

Ответить на этот вопрос порой сложно. Например, я хочу зарегистрироваться на сайте, ввожу логин/пароль и получаю сообщение "Internal Server Error". Первое желание – тут же покинуть сайт и поискать более дружелюбный.

Давайте подумаем, как можно сделать сообщение об ошибке более информативным. Для этого будем использовать Scala 3, уточняющие типы и http4s.

Представим, что мы создаём API сервиса авторизации, который (помимо прочего) должен регистрировать новых пользователей.

Для начала определим структуру данных для создания нового пользователя.

Давайте немного поностальгируем. Помните, каких-то 20 лет назад мы еще покупали музыку альбомами и на дисках, в каждом компе стоял пишущий DVD-привод, а фирмам-дистрибьюторам музыки казалось, что самая большая их проблема в будущем - это пиратство.

Герой этой статьи, Sony BMG, испытывала к пиратам такую личную неприязнь, что кушать не могла решила встроить защиту от пиратства на свои диски, причем защита была настолько капитальной, что формально являлась чистым руткитом, безальтернативно устанавливаемым всем PC-пользователям. Надо ли говорить, что как только о рутките стало известно, им воспользовались все, кто мог, кроме самой Sony.

Иногда доступ во внутреннюю сеть — это не начало атаки, а тупик. Именно в такой ситуации я оказался в самом начале.

Всем привет! Продолжаем разбор одного из интересных кейсов по тестированию на проникновение, в котором мне довелось принять участие. Первая часть уже опубликована у моего коллеги и посвящена компрометации внешнего периметра, поэтому здесь я сосредоточусь на том, что происходило дальше — внутри локальной сети.

Кратко напомню отправную точку: в ходе тестирования внешней инфраструктуры заказчика нам удалось получить доступ во внутреннюю сеть через туннелирование. Чтобы не дублировать материал, отмечу лишь, что схема была реализована по подходу, описанному у моих друзей из компании «Deiteriy Lab» в статье - https://habr.com/ru/companies/deiteriylab/articles/920064/. Способ отличный и полностью рабочий, советую взять на вооружение. Для общего представления приведу схему подключения, которую мы использовали (так же взята из статьи).

Привет, Хабр! В этой статье я хочу поделиться опытом проведения внешнего black-box пентеста и разобрать методологию, которая позволяет находить критические уязвимости даже при минимальном входном скоупе. Статья будет разбита на две части, про внешний расскажу я, а про внутренний расскажет мой коллега.

Black-box подразумевает, что у пентестера нет никакой внутренней информации: ни списков IP, ни учётных данных, ни описания архитектуры. Только доменное имя - и вперёд. Звучит как ограничение, но на практике это зачастую преимущество: вы смотрите на инфраструктуру глазами реального злоумышленника.

Целью данного пентеста является проверка возможности компрометации внутренней инфраструктуры через веб-приложения.

Новая глава из цикла Скотта Влащина. Обсуждаем, как сделать код надёжным с помощью развитых типов из F#.

В 2026 году каждый второй стартап обещает заменить команду разработчиков роем AI-агентов. Звучит как мечта уставшего тимлида: один агент пишет код, второй ревьюит, третий деплоит, четвертый отвечает на вопросы в Slack, а пятый, наверное, уже сам заказывает пиццу в офис. Никаких больничных, никаких «я не успеваю», только железная продуктивность 24/7.

Я тоже купился. Взял CrewAI, собрал команду из трёх агентов для анализа конкурентов и генерации отчётов. Демо отработало идеально: агенты обменялись парой сообщений, выдали связный Markdown-файл и даже отправили его в Telegram. «Ну всё, — подумал я, — теперь можно увольнять аналитиков и копирайтеров. Будущее наступило».

Ровно через четыре часа после запуска на реальной задаче я наблюдал картину, достойную сюрреалистического полотна: пять AI-агентов устроили бесконечный митинг в духе худших корпоративных созвонов. Они перебивали друг друга, уточняли уже уточнённое, ходили по кругу и, кажется, начали обсуждать погоду. Один агент назначил себя лидом и раздавал указания, которые остальные игнорировали. Другой пытался писать в файл, который в этот момент читал третий. Спустя 127 вызовов LLM и сожжённые $4.30 на API-ключах я остановил этот цирк вручную.

В этой статье я расскажу, почему готовые мультиагентные фреймворки превращают вашу задачу в хаос, как мы построили систему, которая действительно работает, и в каких случаях проще вообще не связываться с мультиагентностью. Спойлер: LLM — не главная проблема. Проблема — в архитектуре оркестрации, которую многие принимают за магию.

У профессиональных IT-сообществ почти всегда есть одна и та же граница. Статьи, обработки, кейсы, готовые решения — всё это можно найти. Но в какой-то момент теории уже недостаточно: нужен человек, который возьмёт и сделает. Внедрит, доработает, настроит, проверит на боевой базе.

Этот переход - от знания к результату - и закрывает Биржа заказов Инфостарт. В экосистеме, где уже есть База знаний, публикации и сообщество специалистов по 1С, Биржа становится следующим шагом: местом, где экспертиза переходит в практическую работу.

Теперь этот механизм получил важное изменение: для авторов сообщества Инфостарт отменена комиссия на платные консультации, внедрение и доработку собственных решений...

Три минуты на планирование, десять на исполнение. Да, в масштабах человека это быстро, но уже хочется еще быстрее!

Судя по всему, я не одна такая. Посмотрите на провайдеров, которые за доплату дают ответы в два-три раза быстрее. Спрос есть, значит желание такое имеется не только у меня.

Но платить за скорость — не единственный выход.

Успеха BMW началась вовсе не с автомобилей, а с аэропланов. И хотя бренд справедливо ассоциируется с роскошными седанами и спортивными купе, у него есть и второе лицо. Неожиданную эволюцию — от культовых авиамоторов до сковородок, которыми компания спасалась от банкротства, а затем к цифровым интерфейсам — хорошо показывают пять изобретений и отражают философию бренда.

Apache JMeter — не просто инструмент. В этой статье разберем, как получать от него реальную пользу. Вы узнаете, почему 80% отчётов о нагрузке бесполезны, как настроить распределённый тест и анализировать не среднее значение, а процентили. Полный гайд от первого HTTPS-скрипта до информативного HTML-отчёта и Best Practices.

Часто встречающийся вопрос звучит так:

Это третья часть серии. В первой я разбирал механику прокрастинации умных людей — с исследованиями, формулами, мета-анализами. Вторая была личной историей про интроверта-продавца, у которого в собственном бизнесе отказала вся внешняя конструкция, и про практику ежевечерней фиксации, которая эту конструкцию начала собирать изнутри.

Эта — про деньги. Про то, сколько мне стоило не понимать, что у меня за паттерн. И про то, что я сделал, когда наконец понял.

Привет! Я Оля, лид дизайн‑системы Альфа‑Банка на мобильных платформах и я всерьёз считаю, что знания о вёрстке незаслуженно списали со счетов, особенно в 2026 году, когда дизайнеры всё чаще думают, что ИИ сделает за них всю работу, а вёрстку вообще можно не трогать.

Увы и ах. Вёрстка — это не просто «разложить прямоугольники на макете». Это мост между дизайном и кодом.

И — спойлер: ИИ тоже нужно учить, и учить на правильных примерах, но сначала стоило бы научиться вёрстке самому. Про ИИ в этой статье не будет — но зато будет много про православную ручную вёрстку: расскажу, почему считаю важным обращать на неё внимание при создании макетов и заранее закладывать правила, по которым она формируется. Особенно в эпоху, когда конкуренция высока, а ИИ кажется волшебной таблеткой. 

20 000 заявок, тобрали меньше 2%. Я оказался в числе участников хакатона Anthropic, где инженеры компании в живом AMA рассказывали то, что не попадает в документацию.

Skills вместо агентов. Opus 4.7, который читает ваши инструкции настолько буквально, что ломает привычные workflow. Memory-слой поверх встроенного. Verification-паттерны для продакшена. И ещё 8 конкретных приёмов, которые я проверил на своих проектах.

Без воды, без “10 промптов для продуктивности”. Только то, что реально меняет работу с Claude Code.

Тайвань — одновременно самое взрывоопасное и самое защищённое место на планете. Потому что там делают 90% передовых чипов планеты, без которых остановится всё — от смартфонов до ИИ-ускорителей Nvidia. Разбираемся, как так вышло.

Вышел Kubernetes 1.36 — релиз, который наконец-то закрывает старые боли админов и разработчиков. Больше не нужно пересобирать образы ради одного сигнала остановки: его теперь можно прописать прямо в манифесте. А «зомби-томы», которые висят мёртвым грузом и жрут место, стало легко находить по дате последнего использования. Собрали в статье разбор всех 68 изменений на русском языке.

Сегодня мы с вами погрузимся в технические дебри революции графического рендеринга. Проследим историю его развития, и конечно, заглянем в ближайшее будущее, где стирается грань между "рендерингом" и "генерацией". В этой статье вы найдете технический разбор современных технологий рендеринга, а также узнаете, почему революция уже пришла, но как и прошлые революции, вы просто не помните о них.

В январе я купил подписки на Cluely, Final Round AI и Sensei. Хотел посмотреть как они справляются с русским айти-собесами, раз уж все три заявляют о поддержке русского. Подключил по очереди к тестовому звонку в Телемосте (сомневаюсь, что платформа имела роль, но все же), прогнал одну и ту же запись: Senior Python backend разработчик, 45 минут, стек FastAPI + PostgreSQL + Kafka + Kubernetes. Обычный русский спикер, если важно - из Москвы, с речью проблем не было, нормальный микрофон

Все три выдали транскрипт и все три провалились, как неожиданно..

"Кафка" в половине случаев становилась "как-то" или "кофта". "Кубернетис" превращался в "губер нет тест". "Сабскрайбер патерн" - в "саб скрайп патерн". "Middleware для CSRF" - "мидл-вер для си эс эр эф" - это еще норм

Проблема не в том, что человек говорил по-русски, и не в том, что Whisper не умеет русский (сноска: хорошо не умеет). Whisper умеет русский нормально, около 9.8% WER на Common Voice. Проблема в другом: русскоязычный айтишник не говорит ни на чистом русском, ни на чистом английском. Он говорит на гибриде: русская грамматика плюс английские термины плюс своеобразное произношение этих терминов плюс местами свой жаргон вроде "гошечки" и "крудошлёпа"

Этот гибрид ни один из популярных STT не держит. Потому что его в тренировочных данных почти нет

Разбираю ниже, как устроена эта проблема, что с ней делают конкуренты (почти ничего), и что сделали мы

Интернет для избранных, рынок для своих: как Минцифры готовит зачистку связи в России

Пока в публичном поле звучат разговоры о цифровом суверенитете, развитии инфраструктуры и поддержке регионов, в кабинетах Минцифры готовится совсем другая история. Не про развитие. Не про конкуренцию. И уж точно не про интересы граждан. Речь идёт о законопроекте, который под видом «наведения порядка» на рынке связи может стать одним из самых разрушительных решений для российского интернета, малого бизнеса и тысяч населённых пунктов по всей стране.

Формально всё выглядит прилично и даже бюрократически скучно: предлагается новая система лицензирования операторов связи. Федеральная лицензия, универсальная лицензия, базовая лицензия. На бумаге — очередная регуляторная перестройка. На деле — механизм выдавливания с рынка тех, кто мешает крупным игрокам окончательно поделить страну между собой.

Именно в таких случаях особенно важно не смотреть на вывеску, а читать смысл. А смысл, похоже, предельно прост: малые и средние операторы связи должны исчезнуть. Не потому, что они неэффективны. Не потому, что у них плохой сервис. Не потому, что рынок сам их вытеснил. А потому, что кто-то наверху решил: независимых игроков слишком много, рынок слишком живой, а конкуренция слишком мешает крупным.

Это и есть настоящая суть происходящего. Не реформа. Не модернизация. Не упрощение правил. А зачистка.

Особенно цинично здесь то, что удар наносится не по абстрактным «бизнес-единицам», а по тем компаниям, которые годами делали то, что федеральные гиганты делать не хотели, не умеют или не считают выгодным. Именно местные и региональные провайдеры тянули интернет туда, куда большой бизнес приходил неохотно. Именно они подключали улицы, дома, посёлки и райцентры, где нет миллионов абонентов, зато есть реальные люди, которым нужна связь. Именно они ездили на аварии ночью, в снег, в дождь, по разбитым дорогам, потому что это их территория, их репутация, их клиенты.

Недавно одной семье из Арагона (регион на северо-востоке Испании) компания Amazon дала всего четыре дня на то, чтобы те согласились продать свою землю. Обоснование? Земля нужна для строительства гигантского дата-центра, проект которого уже одобрило правительство.

Этот случай — классический симптом болезни стран с дешевой рабочей силой, таких как Испания. Вместо того чтобы заходить в экономику искусственного интеллекта как разработчик или владелец технологий, Испания превращается в обслуживающую платформу. Земля, энергия и вода раздаются региональными властями щедро и без лишних вопросов.

И это не исключение из правил, это — паттерн, который мы видим по всей стране. В городе Талавера-де-ла-Рейна *Meta строит один из крупнейших дата-центров в Европе на участке в 190 гектаров. Инвестиции — почти миллиард долларов. А теперь внимание: по данным отраслевых аналитиков, это создаст всего несколько сотен прямых рабочих мест.

Представьте себе: 40 футбольных полей, забитых серверами. Да, пока идет стройка, будет какая-то движуха в местной экономике. Но на выходе мы получим огромную промышленную махину, которая жрет капитал и энергию, но почти не дает рабочих мест.

Оба проекта продвигаются властями как объекты «особого» или «общегосударственного» интереса. Логика везде одинаковая: ускорить бюрократию, перекроить зонирование земель, облегчить внедрение, а если надо — навязать его силой. Власти гарантируют наличие земли. И это не разовые поблажки: Испания буквально создает модель по привлечению таких инвестиций любой ценой. Сюжет, до боли знакомый многим поколениям испанцев.

Продолжаем серию «Kotlin для новичков». Сегодня разбираем фундамент, без которого не обходится ни одно приложение: строки и коллекции. Как правильно резать подстроки, форматировать JSON, чем List отличается от MutableList и зачем enum в Kotlin круче, чем в Java. Заглядывайте, будет полезно!

Почему абстрактные формулы «не ложатся» в голову детям, как тактильные механики ускоряют понимание физики, химии или алгоритмов, и почему настольные игры — это не замена конструкторам, а их идеальное дополнение.

Почти каждый человек в СНГ пользуется телеграмом, но не каждый задумывается о том, на каких костылях держится его любимая платформа. Всё начинается с «печатает...» в избранном, а заканчивается тем, что форумы — лишь иллюзия интерфейса.

Давайте же разберёмся, какие костыли есть в телеграме и почему это не всегда плохо.

Второго апреля я наткнулся на статью The New York Times про MEDVi — телехелс-стартап, который якобы вырос до $1.8 миллиарда с двумя сотрудниками и горой AI-инструментов. Честно? Я впечатлился. Сэм Альтман предсказывал компанию на миллиард с одним основателем — и вот она, пожалуйста. Мэттью Галлахер, 41 год, Лос-Анджелес, $20 тысяч стартового капитала, ChatGPT, Claude, Midjourney — и $401 миллион выручки за 2025 год.

Я уже начал набрасывать план статьи. «Вот оно, будущее. Смотрите, как AI меняет правила игры.»

А потом сделал то, что делаю всегда перед публикацией, — полез проверять факты. И статья превратилась в совершенно другую историю.

21 апреля OpenAI выпустила gpt-image-2 - и это не просто новая версия генератора картинок. Модель поддерживает разрешения до 4K, значительно улучшенный рендеринг текста на десятках языков, Thinking Mode с reasoning и веб-поиском, а также мультишаговое редактирование.

Я разобрала, что реально изменилось и сравнила с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro от Google - с ценами, скоростью и честным взглядом на то, где каждая модель выигрывает.

Гляньте-ка! Это я с сервером Minecraft, запущенным на компьютере UNIVAC 1219B:

А ниже будет эмулятор NES с первым отрендеренным кадром Pinball.

… и селфи, напечатанное на телетайпе при помощи техники многократной печати «overstrike».

Мы сделали ещё кучу безумных штук, и в том числе:

• Программы OCaml (!)

• Веб-сервер

• Шифрование Curve25519 + AES

• Интерпретатор BASIC

• ELIZA

• Игры наподобие Oregon Trail, Wordle и Battleship

… а также многое другое! И всё это на компьютере из 1960-х с частотой 250 кГц и всего с 90 КБ ОЗУ. Ради такого я и живу! Я одержим запуском кода в странных местах и преодолением технических ограничений. Этот проект стал для меня самым амбициозным на данный момент, он отнял у меня и других примерно восемь месяцев.

Исходники проекта я выложил на Github. Также можете посмотреть видео TheScienceElf об этом проекте!

Третья 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 до стандарта SENAR. Вторая про то, чем агент отличается от программиста. Эта про то, кем становится человек, когда код пишет не он.

Ещё пару лет назад «ИИ для кода» означало подсказку следующей строчки. Сегодня это агент, который сам открывает pull request, пока вы пьёте кофе.

Гонка больше не про автодополнение. Она про автономное кодирование. Рынок AI-инструментов для разработчиков вырос до $12.8 млрд в 2026 году - с $5.1 млрд в 2024-м. В январе 2026 года 90% разработчиков регулярно использовали хотя бы один AI-инструмент на работе.

Звучит как победа ИИ? Не торопитесь. Исследование METR показало: опытные разработчики с AI-инструментами выполняли задачи на 19% медленнее - при этом сами были уверены, что ускорились на 20%.

Так что добро пожаловать в топ инструментов, которые меняют то, как пишется код в 2026-м.

Приятного чтения!

Компаниям, выходящим на экспортные рынки, часто сложно найти менеджеров по продажам, владеющих иностранными языками. Одно из решений — привлекать иностранцев. Например, в странах Африки много молодых людей, которые, имея два родных языка, прекрасно владеют ещё и английским.

Год назад я «с нуля» собирал отдел международных продаж. Требования к кандидатам были простыми: свободный английский, стрессоустойчивость, работоспособность и позитивный настрой. Отбор сделали многоэтапным.

На вакансию откликнулась кандидат мечты. Она успешно прошла первый этап — тест на владение устным английским с филологом. Лёгкий акцент на собеседовании меня не смутил: для рутинной работы с потенциальными клиентами это не критично. Море энтузиазма, обаяния и непосредственности — именно то, что нужно.

Уже потом вспомнились странности: слегка «плывущая» картинка на онлайн-встрече и необычный, размытый фон.

Третий этап — ролевая игра. По заранее высланному скрипту кандидат должна была показать готовность быстро и корректно реагировать на стандартные ситуации в телефонных переговорах. Тест занимал около двадцати минут. Мы проверяли два сценария: с «добрым» и «злым» клиентами, которые по очереди вяло или активно отбиваются от настойчивой «звонилки».

Во время теста мы не придали значения странным техническим проблемам: обрывы связи, зависания, проблемы со звуком.

На финальном этапе «не самый гадкий утёнок» внезапно превратился в настоящего американского белоголового орлана. Когда обсуждали условия работы и зарплату, её английский звучал практически как родной. Лексика, грамматика, подача, скорость речи — уровень как минимум телеведущего новостного блока CNN.

Привет!

Эта статья о том, как собрать мобильного оператора «на столе» для тестов функциональности и взаимодействия компонентов ядра сети.

Меня зовут Алексей Червяков, я тимлид команды разработки мобильных продуктов в компании VAS Experts, и мы разрабатываем компоненты ядра сети, которые осуществляют контроль трафика, его подсчет, применяют правила тарификации для абонентов. Корректная работа этих элементов – залог прибыли и отсутствия убытков из-за неоплаченных услуг и трафика.

Приятного чтения!

Хабр, привет! На связи Алина Байрамова, аналитик-исследователь угроз кибербезопасности R-Vision.

В этой статье я разберу уязвимость нулевого дня в TrueConf Server (CVE-2026-3502), связанную с механизмом обновлений, и то, как она может быть использована для компрометации изолированных инфраструктур через доверенный канал распространения ПО.

Представьте сцену. Вы пишете в терминал: «разберись, почему на main падает вот этот тест, и попробуй починить». Жмёте Enter. Спиннер крутится, подписи меняются — сначала “Pondering…”, потом зачем-то “Julienning…”, потом “Recombobulating…”. Через минуту агент прочитал логи CI, нашёл зафейлившийся тест, заглянул в связанный модуль, заметил, что кто-то криво подкрутил регекс, предложил правку, дождался вашего «да» — и коммитит. Пока вы наливаете чай, PR уже уехал на ревью.

Выглядит как магия. На деле внутри — удивительно стройная инженерная конструкция: главный цикл на пару сотен строк, обросший целой экосистемой обслуживающих подсистем. Я несколько вечеров подряд ковырялся в исходниках одного такого CLI-агента для разработки: де-обфусцированный дистрибутив примерно на 300 модулей, файл-вход почти на 800 тысяч строк после разсборки бандла. И за «магией» обнаружились вещи, про которые отдельно хочется написать: собственный React-реконсилятор для терминала, двухуровневая загрузка описаний инструментов, классификатор опасных bash-команд, трёхрежимное сжатие контекста, fork-join для саб-агентов, защита от невидимых Unicode-инъекций в промпте.

Эта статья — мои заметки по итогам погружения. Не реклама конкретного продукта (реальных имён функций и классов я намеренно избегаю), а разговор про архитектурные решения, которые стоят за современным CLI-агентом. Главный цикл и его устройство, инструменты, контекст и его сжатие, разрешения и хуки, MCP, память между сессиями.

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Петросян, я директор по развитию бизнеса в ITFB Group. Почти десять лет я занимаюсь тем, что мы теперь называем Intelligent Document Processing (IDP). А началось всё с досадной подставы в договоре, которая влекла за собой большие расходы, но вместо этого подарила рынку одного из игроков в сфере OCR/IDP. Сегодня EasyDoc — это платформа №1 по версии CNews, работающая в крупнейших банках, пенсионных фондах и госорганах. А тогда, в 2016 году, мы просто не захотели платить 50% прибыли вендору за его движок. И решили сделать свой.

Как я делал пет-проект и закопал его собственными руками

История о том, как MVP показал мне реальные проблемы, а попытка сделать «нормальную версию» только усугубила ситуацию

Разработку пет-проекта с прицелом на open source в моем случае можно описать выражением:
корабль любви разбился о айсберг бытовухи.

Когда AI-агент пишет код в пустом проекте, первые 30-40% токенов он тратит на ориентацию — читает README, туториалы, API-reference. Ни один формат не отвечает на главный его вопрос: “какой паттерн скопировать и где грабли?”

Вторая проблема глубже: LLM знает “всё на свете”, но распределено это неравномерно. Статей пятилетней давности в интернете больше, чем свежих — и агент по умолчанию тянет меня в прошлое, предлагая устаревшие рецепты. Каждый раз гонять deep research — дорого, и результат всё равно испаряется с сессией.

Happyin Knowledge Space — 785 статей в 26 доменах, под MIT. Reference cards, не туториалы. Граф wiki-ссылок вместо vector DB. llms.txt на шести языках. Пишется по результатам моих реальных ресерчей — каждый deep research теперь становится карточкой в базе и не испаряется. Локально разворачивается за 5 минут, работает без серверов и без embedding-моделей.

Привет, Хабр!

Я Ирина Слонкина из отдела безопасности распределенных систем, Positive Technologies. Вместе с коллегами исследую безопасность смарт-контрактов и блокчейн-приложений. Конечно, всегда интересно вникнуть вглубь каждой технологии, вышедшей на рынок. В этой статье я расскажу про криптографический протокол PLONK, один из самых интересных протоколов в блокчейн-индустрии.

С момента появления PLONK ценят за компактные доказательства, быструю верификацию и многоразовую обновляемую доверительную настройку, поэтому в наши дни он широко используется в различных приложениях. Тем важнее исследовать его безопасность.

Привет, Хабр, на связи @holmogorov, руководитель проектов редакции компьютерной литературы издательства «БХВ». Когда 25 лет назад, в 2001 году, в издательстве «Питер» вышла моя первая техническая книга, я и не думал строить карьеру в этом бизнесе. Можно сказать, я вообще попал в книжную сферу случайно: на тот момент я трудился в периодике, редактировал статьи для журнала «Магия ПК», а в свободное время делал сайты (кто тогда этим не занимался?). Однажды главред «Магии» Саша Альбов предложил мне халтуру: нужно было помочь коллегам из «Питера» отредактировать книжку по веб-дизайну, благо, я в этой области как раз неплохо разбирался. Однако ознакомившись с рукописью, я быстро понял, почему с проекта сбежал предыдущий редактор: текст был абсолютно безграмотен как с литературной, так и с технической точки зрения. «Это г… гениальное произведение нужно переписывать полностью», — заявил я тогда руководителю редакции Кате Строгановой, — «даже я написал бы такую книжку лучше». «Можешь — напиши!», — лаконично ответила Катя. И я написал. Потом еще и еще. Как в том анекдоте про кота и пылесос: сначала было страшновато, но со временем втянулся.

Мир за прошедшие 25 лет изменился до неузнаваемости: тиражи упали примерно в пять раз, книжки подорожали почти на столько же, да и технологии в IT стали совсем другими. Я за это время написал и выпустил более 50 книг и сам стал руководителем направления в книжном издательстве. Но я считаю, что именно сегодня — самый лучший момент, чтобы сделать быструю и успешную карьеру в качестве писателя, а конкретно — автора компьютерной литературы. Причем сейчас для этого потребуется гораздо меньше усилий, чем 25 лет назад.

Всем привет, меня зовут Ян, я разработчик. Мне интересно следить и участвовать в дискуссиях на разные темы: разработка, devops, it стартапы, чаты друзей, собственников жилья - не важно). Все эти обсуждения живут в Telegram и в Max в том числе, но сейчас речь про Telegram.

Однажды утром я проснулся и увидел в чате друзей 127 новых сообщений.
Чтобы понять, о чём вообще был разговор, мне нужно было:

● Пролистать весь чат.

● Прочитать десятки реплик.

● Восстановить контекст обсуждения в своей голове.

В какой-то момент появилась простая мысль:
"Почему нельзя просто получить краткое саммари обсуждения прямо в личку по подписке или увидеть сводку в чате? Чтобы бот прочитал всё за меня и выдал краткую, но понятную выжимку".

Проблема Telegram-чатов

Если вы состоите в нескольких активных чатах, ситуация до боли знакомая. За несколько часов может накопиться 100–300 сообщений. Если вы пропустили бурное обсуждение, возникают две классические проблемы:

● Потеря контекста. Если вы не участвовали в разговоре с самого начала, въехать в суть сложно. Нужно читать десятки сообщений, чтобы понять, кто кому что ответил.

● Потеря времени. Даже если обсуждение не особо важное, вы всё равно тратите драгоценные минуты, чтобы понять: «А о чём тут вообще трещат? Стоит ли вникать?»

Мне хотелось получать что-то вроде этого сразу в лс:

Пример саммари:

● Стоит ли переходить на MacBook с процессором M3Ivan спрашивает, стоит ли менять MacBook на M3. AlexDev говорит, что на обычных задачах разницы почти нет, а RomanCode отмечает прирост скорости на тяжёлых сборках. Итог: апгрейд оправдан только для ресурсоёмких проектов.