В прошлой статье я разбирала, как превратить README в лендинг для инженера, с hero-блоком, quickstart и структурой, которая ведёт от проблемы к действию. Хороший репозиторий - это точка входа. Дальше встают два практических вопроса: как сделать так, чтобы о продукте узнали нужные люди, и как звёзды на GitHub превращаются из красивой цифры в сигнал доверия.

Необходимостью любой современной платежной системы является возможность разграничения платежей согласно критериям. Если вам интересно узнать, почему таможенный и родительский контроль - это одно и тоже, а так же почему окрашивание ресурсов не имеет ничего общего с цветом, то добро пожаловать под кат.

Примерно в 23 году, когда LLM с историей ChatGPT полноценно вошли в жизнь, я стал задумываться - а что будет с Open Source? Уже тогда было понятно, что что-то точно поменяется.

Мысль у меня была простая. 

LLM меняет игру => стоимость софта будет падать все сильнее => Софт перестает что-либо стоить => А это заставит рынок сильно меняться.

Через какое-то время я встретился с представителем одного очень крупного зеленого банка :)

Из-за моего Open Source стартапа мы долго рассуждали на эту тему, и после разговора я понял - перед нами два стула. На какой сядет реальность, а на какой фантазия - пока непонятно :D

Первый стул - Open Source вымрет как явление. Зачем качать библиотеку, если можно сгенерировать полностью схожую и не связываться с лицензиями и прочими сложными вопросами? Тебе это все становится не нужно.

Мысль интересная, но пока она бьется об одну важную стену. Стена называется "LLM генерит говнокод". Говнокод не в плане, красивый он или некрасивый, а в плане, что он неработоспособный. А скажешь агенту "вот бага, подправь" - он часто сделает еще хуже. И что бы ни говорили про рост когнитивки, без должным образом поставленной цели и объяснения проблемы агенты качественный софт не выдают. Сталкиваюсь с этим прямо сейчас - пилю очередной open source продукт.

Есть второй стул, и пока я больше верю в него. Раз стоимость софта падает, рынок будет меняться в сторону того, что софт скорее должен быть open source. Не open source - меньше доверия. Модель "community edition + платный тариф" - Enterprise, Team, неважно. Тем более что так софт элементарно проще продвигать даже через агентоцентричную экономику. Потому что, будем объективны, ближайший рост экономики в мире обеспечат агенты, а не люди.

Здравствуйте, что-бы разобраться c уравнениями, нужно примерно понимать что это не новость а статья.

Настраивали когда-нибудь Squid? Если да, то вы точно знаете: чтобы всё заработало как надо, приходится лазить по десятку сайтов, форумов и старых гайдов. Кто-то пишет про SSL, кто-то про кэш, кто-то про авторизацию — и всё в разных местах, с разными версиями

Для кого эта статья: - Для тех, кто хочет настроить Squid быстро. - Для тех, кто устал искать кусочки информации по всему интернету. - Для тех, кто ценит своё время и любит, когда «работает с первого раза».

Эта статья — попытка собрать всё важное в одном месте…

Манускрипт Войнича это рукопись, написанная на неизвестном языке. Она пока не расшифрована. Я решил провести свой анализ. В этой статье описаны закономерности, которые мне удалось найти. Есть вероятность, что текст является фонетической записью какого-то диалекта китайского языка. Я нашел несколько слов, которые могут быть зацепкой. А могут и не быть. На этот случай я предлагаю альтернативный подход к расшифровке.

У сервиса знакомств есть не только кнопка жалобы. Фотографии очищаются от EXIF перед хранением, публичные изображения проверяются до отправки, основной API и база находятся в России, а для звонка не требуется передавать номер. В статье разобраны семь решений, которые выглядят удачно, и два вопроса, которые стоит объяснить лучше: сроки хранения данных и апелляция после блокировки.

В этом дайджесте вопросы о System Design и аннотации в Kotlin, Gradle под капотом и как мигрировать Flutter-приложение на SPM, как отправить 1 миллион уведомлений, открытый веб в виде социальной ленты, архитектура независимого умного дома и многое другое. Заходите!

Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist и core-разработчик open-source AutoML-фреймворка OutBoxML.

В прошлой статье я разбирал четыре инженерных принципа, которые перенёс из расчётной механики в архитектуру ML-систем. Сегодня — про то, как спроектировать LLM-систему, которая надежно работает каждый день, не сжигает бюджет на токены и работает предсказуемо. Разберём на реальном примере: ассистенте, который сверяет входящий документ технического задания свободного формата со сводом документации и ставит комментарии наличии запрашиваемых пунктов в соотвествии с документацией.

Рассмотрим задачу по пяти пунктам:

Тут я вспомнил про YaCy. Когда-то я уже поднимал его ноду. Идея мне нравилась, а реализация — заметно меньше: Java, тяжёлая машина и примерно шесть секунд ожидания ответа на моей тогдашней установке. Для человека, который один раз нажал Enter, это ещё можно пережить. Для агента, делающего несколько поисков, уточнений и extract подряд, это превращает один шаг в минутный перекур.

Поэтому вместо ещё одной обёртки над чужим поиском я оставил от YaCy сетевой протокол и начал собирать поисковую ноду заново: на Go, с отдельным краулером, embedded storage, нормальным API и ranking pipeline из современных работ по information retrieval.

Под катом — немного сетевой археологии, Bleve, bbolt, gRPC, BM25, LambdaMART и рассказ о том, как задача «дайте локальный endpoint для AI-агентов» постепенно превратилась в реинкарнацию YaCy.

В одной из предыдущих статей https://habr.com/p/1016120/ мы рассчитали температурное поле T(r, z, t)  круглой конфорки аналитическими методами. В этой статье мы сделаем его компьютерную визуализацию.

На первый взгляд может показаться, что «5G в Африке три раза быстрее, чем в Британии» — это что-то из комиксов про Ваканду. А понятия «надежное соединение» и «Сомали» вообще не могут соседствовать в одном предложении. Тем не менее, африканским телекомам есть, чем удивить — ниже собрали несколько любопытных фактов о том, как обстоят дела в регионе, который готовится показать самые высокие темпы роста абонентов 5G в мире.

К концу второго месяца vibe coding на фронте моего пет-проекта жили пять компонентов кнопки, четыре спиннера, компонент страницы на 700 строк и шапка, которая показывала один баланс, пока модалка рядом показывала другой. LLM-агент писал всё это уверенно, быстро и с хорошим стилем кода. Фронтенд под LLM деградирует даже быстрее бэкенда — и тому есть причины: от качества обучающей выборки, где вперемешку лежат три поколения React, до самой природы JSX, где разметка, логика и состояние легально живут в одном файле.

Под катом — что в итоге сработало: Feature-Sliced Design, урезанный до трёх слоёв, как карта для агента; dependency-cruiser в роли архитектурного контракта, который нельзя нарушить; кодогенерация API-клиента из OpenAPI вместо доменной модели; за что я простил Tailwind; и честно — про самое слабое место конвейера: агент, который верстает вслепую. Это продолжение статьи про бэкенд, но читается и само по себе.

Есть данные, которые вроде бы доступны, но программно их не взять. Они отображаются в браузере, их видно на графиках, по ним можно кликать мышкой. Но API для них либо не существует, либо он закрыт.

Раньше это означало ручной анализ: открываешь плеер, смотришь, как пользователь скроллил страницу, на чем задерживался и где кликал. Триста посещений — триста раз открыть плеер. А если нужно проанализировать поведение за месяц с тысячами визитов, задача превращается в нерешаемую. Теперь эту работу можно делегировать агенту. 

Классический пример — Вебвизор Яндекс.Метрики. Посещения, скроллы, клики — все это можно смотреть в плеере, но выгрузить поведение пользователей штатными средствами нельзя.

Обзорный анализ “нового” протокола HTTP/3 и подходов к анализу трафика и защите информационных систем построенных на его основе.

Фингерпринтинг выступает одной из больших тем статьи, ему уделено отдельное внимание.

Привет, на связи Влада, веб-специалист ЮMoney. Год назад я рассказывала на Хабре, как контент-менеджеру пригодятся терминал, Git и несколько десятков строк кода.

С тех пор многое изменилось. В работе появился ИИ — инструмент, снизивший порог входа в автоматизацию. Не потому, что пишет код вместо нас, а потому, что ускорил создание небольших утилит под наши процессы.

Расскажу, как из одного bash-скрипта вырос набор внутренних инструментов для контент-команды. Идеи пригодятся техническим писателям, контент-менеджерам и всем, кто регулярно работает с Markdown, XML и CMS.

В прошлой статье я писал как перенести свою музыку себе домой, а это руководство для того, кто решил забрать свой фотоархив домой. От пустого LXC-контейнера до работающего Immich: свой «Google Photos» с умным поиском и лицами на встроенном GPU, доступ с телефона из любой точки мира — и перенос семнадцати тысяч фотографий из Google без потери единого кадра и с восстановлением геолокации.

Крупнейшая в мире площадка для ИИ-моделей Hugging Face сообщила о вторжении в свою инфраструктуру, которое отличалось от всего, с чем компания сталкивалась раньше, одной деталью: атаку от начала и до конца провела автономная система ИИ-агентов. Причем и поймала, и разобрала атаку компания во многом тоже с помощью ИИ.

Сегодня из каждого утюга звучит термин vibe coding — расслабленная, итеративная разработка в диалоге с ИИ, когда ты просто описываешь хотелки, а агент сам пишет, правит и деплоит. Звучит как магия, но на практике попытка скормить агенту большой объем работы за один заход почти всегда заканчивается результатом категории «ну, вроде работает».

Мне нужно было оплатить Zoom для команды — годовой Workplace Pro, $169.90. Написал посреднику, которого посоветовали в чате. Ответ пришёл быстро: «Да, по стоимости 18 422 Рубля, оплачиваем?»

По курсу ЦБ $169.90 — это 13 320 ₽. Откуда ещё пять тысяч? «Курс и комиссия», — ответил менеджер. Какой курс, какая комиссия — не ответил.

Я плачу за ChatGPT, Zoom и Steam и переплачиваю непонятно кому непонятно сколько. Поэтому я сделал то, что делает любой инженер, столкнувшийся с чёрным ящиком: запросил стоимость у 13 посредников и виртуальных карт и записал ответы.

В итоге восстановил (реверс-инженернул?) формулу, по которой посредники считают свои «индивидуальные» комиссии. А еще сделал простой калькулятор, где видно, какой способ оплаты лучше подходит для какого сервиса (это в конце).

Что вершит судьбу LLM в этом мире. Некая незримая инструкция или закон, подобно промту Господнему, парящим над миром? По крайне мере истинно то, что LLM не властен даже над своей волей.

В 2025 году главной угрозой кибербезопасности по версии OWASP стал не вирус и не баг, а обычный человеческий язык. Многие думают, что проблему можно решить, просто запретить модели нарушать правила. Но это так не работает. Promt Injection нельзя просто выключить, потому что так вы все сломаете.

Как работает главная уязвимость LLM? Почему с ней так тяжело бороться? И что все-таки делать, чтобы защититься от нее?

Хотя многие считают Linux современной операционной системой, она воплощает в себе идеи, которым уже более 50 лет. Рассмотрим некоторые из этих давних концепций и причины, по которым они сохраняются в современных дистрибутивах Linux.

Этим летом наша детская школа искусств выступает с песнями и танцами на шоу в Диснейленде. Мы все предвкушаем поездку, но мою радость слегка омрачил тот факт, что для доступа к расписанию, графику поездки и информации о проживании придётся установить приложение Travelbound.

Да на кой оно мне надо? Это должна была быть простая веб-страница. С чего ради я должен устанавливать очередное хреново приложение только ради того, чтобы увидеть информацию, которую можно было уместить в гораздо более компактном, быстром и доступном документе?

И я нисколько не преувеличиваю. По своей сути, это приложение представляет текст, картинки и ссылки на PDF-файлы, загружаемые из интернета.

Как мне кажется, старая формула успеха — «сделай хорошо и опубликуй в престижном журнале» — постепенно перестаёт работать. AI не смотрит на статус площадки: он верит тому, что выложено открыто, изложено полно и независимо подтверждено. Почему письмо в публичную рассылку теперь весит больше статьи в закрытом журнале, чем рискуют коммерческие форки PostgreSQL, и при чём здесь борги - об этом я размышляю в этой "отпускной" заметке.

Astra Studio - веб приложение для взаимодействия с LLM, MCP, RAG, Agents.

Статья представляет собой подробный обзор архитектуры и философии проекта Astra Studio — платформы с открытым исходным кодом для создания корпоративных веб-приложений на базе искусственного интеллекта. Основной акцент сделан на решении ключевой проблемы регулируемых отраслей: необходимости внедрения современных больших языковых моделей (LLM) при строгом запрете на передачу данных во внешние облачные сервисы.

Автор, Константин Некрасов, объясняет мотивацию создания собственного решения, указывая на недостатки существующих инструментов (Open WebUI, Dify, LangFlow), которые либо не обеспечивают полноценной локальной работы, либо лишены продвинутых функций RAG и корпоративной интеграции.

В тексте детально описана микросервисная архитектура системы, состоящая из девяти основных компонентов:

Backend на FastAPI: оркестрация агентов, аутентификация, управление проектами.

Frontend на React 19 + Material-UI: адаптивный интерфейс с глубокой кастомизацией.

Сервис LLM: абстракция над различными провайдерами (Ollama, vLLM, API).

Система RAG (два сервиса): векторный поиск (pgvector), лексический поиск (BM25), гибридный и графовый поиск, а также уникальное иерархическое индексирование для больших документов.

OCR (Sura OCR): распознавание текста со сканов.

Голосовые сервисы: WhisperX (распознавание), диаризация спикеров, Silero TTS (синтез речи).

Хранилища: MongoDB, PostgreSQL, MinIO.

Особое внимание уделено агентной архитектуре на базе LangGraph, включающей агента-оркестратора и специализированных агентов (работа с документами, память, MCP, планирование). Описана интеграция с протоколом Model Context Protocol (MCP) для подключения внешних систем (GitHub, базы данных, CRM) без изменения кода платформы, а также возможности генерации изображений через ComfyUI.

Статья затрагивает вопросы безопасности: интеграцию с LDAP/SSO, JWT-токены, изоляцию данных между проектами, аудит действий и защиту от brute-force атак. Приведены инструкции по развертыванию через Docker Compose, минимальные системные требования и roadmap развития проекта, включая планы по выпуску Helm-чартов для Kubernetes.

Как утверждают психологи «все проблемы человека происходят из детства» — все что не дали родители в юном возрасте потом обязательно проявит себя во взрослой жизни.

В моем, весьма специфическом случае такой нереализованной мечтой детства долгое время оставался... компилятор Watcom, дорваться до которого удалось лишь спустя почти тридцать лет.

Рассказываю об этом удивительном проекте.

Синяя галочка есть. Ответа нет. Мой собственный бот в MAX игнорирует моё же сообщение: сервер отвечает 200 OK, в логах чисто, а человек на другом конце ничего не видит. Так начались четыре вечера отладки Bot API нового российского мессенджера — четыре грабли, которых нет в документации. Где живёт токен. Почему 404 на чат, в котором ты прямо сейчас переписываешься. Как молча испаряется webhook-подписка. И почему MAX не говорит, которому из твоих ботов написали. Собрал всё, чтобы следующему хватило получаса вместо недели.

В последнее продолжительное время занимаюсь разработкой ПО и алгоритмов по русистике. Иногда ищу обсуждение, задачки из комментариев и на Хабре. Попался на глаза занятный коммент:

Вайбкодинг принято ругать за грязный код и отсутствие архитектуры. Но когда цель — быстро проверить гипотезу и сделать яркий MVP для хакатона или конференции, этот подход раскрывается на полную. В этой публикации я разберу свой кейс создания проекта с помощью ИИ, который взял первые места на двух конференциях.

Представьте, что вам нужно обрабатывать десятки тысяч сообщений с помощью LLM: извлекать данные из текста, классифицировать объявления и получать строго структурированный JSON. При этом стоимость каждого запроса должна оставаться минимальной.

Я столкнулся именно с такой задачей и попробовал несколько подходов: от бесплатных моделей до платных API. В итоге удалось снизить стоимость одного запроса примерно до 0.006 рублей, сохранив качество обработки.

В статье расскажу, как я пришёл к этому решению и почему в итоге написал собственный API-слой поверх OpenCode Go.

Пока я работал над Mini-Bucket, параллельно развивался еще один проект. Именно о нем и пойдет речь в этой статье.

Предыстория: от проблемы к идее Я уже неоднократно сталкивался с одной проблемой. Вернее, даже с кучей мелких, но если их обобщить, получится одна большая. Думаю, родители, читающие эту статью, меня прекрасно поймут.

ДЕТИ… Их вечное: «Забыл!», «Я не слышал!», а в голове — только игры и бесконечное сидение в телефонах.

В очередной раз услышав это «Забыл», у меня просто поднакипело (признаюсь, я и сам порой забываю что-то проверить). Я решил: пусть.....

Привет! Я Артур Валиев. Мы с командой EvertyDesk размышляем над экспериментальным режимом для игрового стриминга и хотим обсудить не очередной ползунок качества, не новый пресет битрейта и не надпись Ultra Low Latency на главном экране.

Нас интересует более странный вопрос:

В прошлый раз я рассказывал, как в 15 лет с нуля написал российскую соцсеть для учеников, учителей и студентов «Агора» — тогда было 99 пользователей, около сотни SQL-миграций и куча энтузиазма. Статья неожиданно собрала 12 тысяч просмотров и почти 40 комментариев. Часть из них были просто добрыми словами, но был и один разбор — от PyXiion — на несколько экранов, по существу, без скидок на возраст. Отвечать на него сходу я тогда не стал, но за прошедшее время большая часть замечаний либо уже была исправлена, либо стала понятнее, почему сделано именно так.

С тех пор проект вырос — не столько по пользователям (~160 человек, аудитория та же — учащиеся, педагоги, студенты), сколько по тому, что под капотом. Расскажу и про рост, и по порядку разберу, что из той критики было верным, а что — нет.

Один Beelink GTR9 Pro на Ryzen AI Max+ 395 выдал 236 tok/s суммарной генерации на 32 одновременных запросах в коротких прогонах и удержал в среднем 226 tok/s за 30 минут непрерывной нагрузки без тротлинга. По дороге к этим числам я нашёл воспроизводимый провал пропускной способности, который сначала выглядел свойством одной модели, увидел, как спекулятивный декодинг на моём стеке превращается из ускорителя в налог, и трижды чуть не опубликовал неверные выводы. Каждый раз спасали контрольные замеры, все три истории здесь, в статье.

Харнессы, конфиги, полные таблицы, значения по каждому ключевому и финальному прогону, поминутные ряды выносливости и телеметрия лежат в открытом репозитории. Логи отдельных запросов харнесс не вёл, поэтому пересчитать можно всё до уровня прогона, но не глубже. Числа сняты на одном конкретном стенде; что из этого переносится на другие стеки, а что нет, оговорено по ходу текста.

Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать о проверке обещанного регресса LINQ в .NET 10 — и представить свои выводы.

В dotnet/runtime с лета висит issue #117717: после перехода на .NET 10 метод с First(предикат) просел к девятке — у автора issue на Intel 13-го поколения до 19%, у Энди Эйерса из JIT-команды на Zen 4 порядка 10%. Причину команда назвала сама: связка PGO и инлайнинга, делегат предиката перестал инлайниться.

Решение тоже озвучили: в десятке чинить не будем — сломаем другое, переносим в .NET 11. Был частичный фикс (PR #117816), после которого issue переоткрыли как #119425. Десятка при этом LTS, и в комментах закономерный вопрос: обновляться на десятку или ждать одиннадцатую.

Оказалось — нет, это физика.

2003-й год. В мире 8 000 человек болеют атипичной пневмонией, США начинают военную операцию в Ираке, Санкт-Петербург празднует трёхсотлетие города, а в игровой индустрии громкое событие: торжественно банкротится студия 3DO, которая владела правами на культовую серию Heroes of Might and Magic. New World Computing — те самые волшебники, что подарили миру первые четыре части, — закрываются. Миллионы фанатов по всему миру одновременно хватаются за сердце и тянутся за валерьянкой. Кажется, всё — занавес, можно расходиться, всего хорошего и спасибо за рыбу.

Но тут на сцену выходит французский гигант Ubisoft и за УМОПОМРАЧИТЕЛЬНУЮ сумму в 1,3 миллиона долларов покупает права на франшизу. По меркам игровой индустрии это, конечно же, копейки, так что юбикам сильно повезло урвать такой шикарный лот. И вот тут начинается самое интересное: кому, собственно, поручить делать новых «Героев»? Ответ, как говорится, убил. Французы посмотрели на восток и выбрали московскую студию Nival Interactive.

Исторически лучший Gpick в KDE на Wayland остался без пипетки, а штатные kcolorpicker-ы повергают в печаль и уныние. Что делать? Велосипедить! Написал лёгкий Python-скрипт, дёргающий родной XDG-портал.

UPD: Прокачал утилиту до полноценного комбайна — теперь она выдаёт чистые данные без префиксов, умеет копировать конкретные форматы (HEX, RGB, HSL) в буфер и идеально встаёт в любые shell-конвейеры и хоткеи. Больше велосипедов богу СПО!

ИИ сегодня умеет рисовать персонажей и делать для них анимации. Но это только половина задачи. Их ещё нужно встроить в игру: импортировать, связать с игровой логикой, привязать экипировку, разместить в мире и доставить игрокам без обновления клиента. В этой части показываю, как этот конвейер работает у меня.