Любой человек интересующийся литературой так или иначе выходил на «книги заряжающие воду». Так я называю те книги что формируют/усиливают либо некоторую эмоцию, либо некоторую установку.

И я считаю … что их можно использовать на пользу. Их можно прописывать как лекарство. Определенные книги, определенным людям.

Более того примесь заряженной воды будет и в довольно серьезной литературе. Ибо чистую книгу-анализ написать удается не так часто.

Что же это за книги, и когда их выгодно читать?

Я выделил 6 категорий литературы:

Дисклеймер: все описываемые библиотеки носят экспериментальный характер — они созданы в рамках эксперимента. Несмотря на это, покрытие тестами у них достаточно хорошее.

Пришла пора выбросить на помойку идею арифметико-логических устройств (в просторечии АЛУ), на которых работают ваши и наши компьютеры (ибо именно из-за них все эти технологии перестали быть достаточно круты, чтобы делать действительно клевые штуки не только в фильмах Ридли Скотта).

Три года я делал браузерную игру, в которой игроки управляли настоящими RC‑машинками через браузер. В итоге, у меня получилось потратить 2млн рублей и получить огромный опыт...

Клиент пришёл с простой задачей: заказы с сайта на Tilda должны автоматически попадать в СБИС Presto. Казалось бы, популярные инструменты — должно быть готовое решение. Его не оказалось.

Написали свой сервис месяц в продакшене, всё работает. Рассказываем как — с кодом, граблями и объяснением неочевидных мест в документации СБИС.

Стек: Python, FastAPI, Pydantic, httpx, cachetools.

ИИ может уверенно придумывать источники, путать факты и давать советы, которые выглядят убедительно до первой проверки. Для продуктовых команд, разработчиков и всех, кто внедряет LLM в рабочие процессы, это не абстрактная проблема, а риск в коде, поддержке, аналитике, юридических и образовательных сценариях.

В статье разбираем, откуда берутся галлюцинации языковых моделей, почему их нельзя просто «починить» дообучением и какие инженерные приемы помогают снизить вероятность ошибки до приемлемого уровня.

Как усилить процесс разработки с применением ИИ на базе Obsidian и Claude. Не теряем контекст в крупных проектах, тратим меньше токенов на задачи.

Практический туториал. Как организовать базу знаний для проекта, как настроить нужные плагины и как конфигурировать Obsidian с Claude.

Создаём крупные проекты с ИИ в команде с другими разработчиками без боли.

MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph

Это статья от автора библиотеки, поэтому нейтральным разбор не будет. Но это и не рассказ про
конкретный проект — а разбор задач, на которых, на мой взгляд, Paging 3 начинает буксовать, и
того, как Paginator устроен, чтобы эти задачи
закрывать. KMP-библиотека пагинации для Android, iOS, JVM и Desktop. Ниже — почему она появилась
именно как отдельная библиотека, а не как fork или обёртка над Paging 3.

Понадобилась мне семантика - не в смысле «один раз глянуть Wordstat в браузере», а программно, чтобы прогонять по 50-100 фраз в день и складывать результаты в свою базу. Контекст: веду контент-маркетинг для агентства разработки чат-ботов BotKraft, статьи под Яндекс Нейро. Веб-Wordstat для такого объёма не вариант - копировать вручную из таблички полдня. Direct API - слишком дорогой вход: нужен рекламный аккаунт, отдельный OAuth, у меня этого не было и заводить ради одного метода не хотелось.

Случайно полез в новые сервисы Yandex Cloud AI Studio (там сейчас живёт YandexGPT) и обнаружил, что Wordstat теперь есть в Search API v2 - отдельным сервисом без зависимости от Direct. Доступ - обычный API-ключ из AI Studio, тот же что и для YandexGPT. По сути в один клик получаешь ещё и доступ к семантике.

Подключал, по дороге собрал коллекцию граблей. Этим и поделюсь.

О фундаментальных ограничениях больших языковых моделей одни говорят, что трансформеры, обученные предсказывать следующий токен (NTP), - тупиковый путь для создания интеллектуальных машин: язык слишком беден, это лишь плоская проекция реального мира, машины ничего не понимают. Другие говорят , что та же задача, повторённая триллионы раз, может вызвать появление сложного поведения примерно как простой механизм эволюции породил всё многообразие жизни.

Ниже представлены наблюдения по этим вопросах.

За 25 дней нам удалось добиться довольно больших изменений в нашем проекте.

Мы провели:

Рефакторинг back-end сервисов

Убрали часть легаси кода на фронте

Переработали некоторый UI элементы и добавили плавности

Добавили новый функционал

Апрель в ИИ выглядел как попытка индустрии нажать на кнопку «ускориться еще раз». OpenAI выкатили специализированные модели под биохимию, кибербез, генерацию изображений и агентную работу. Anthropic показали пугающе сильный Claude Mythos и более «приземленный» Opus 4.7. Google, Meta, Microsoft, NVIDIA и DeepSeek синхронно докручивали скорость, контекст и автономность.

Правда, умнеют пока исключительно модели, но не процессы вокруг них. В OpenAI накапливаются управленческие конфликты (дошло уже до вооруженных нападений на Альтмана). Anthropic твердит про безопасность ИИ, но допускает несколько масштабных утечек за месяц. А исследователи тем временем показали, что стопроцентный результат на большинстве бенчмарков можно получить обманом, не решая задачи.

Разбираем главные релизы, исследования и корпоративные драмы месяца. Бонусом — традиционная подборка инструментов для работы.

Ozon в один день заблокировал почти весь мой ассортимент из-за отсутствия сертификатов качества – около 1000 SKU. Ручная загрузка сертификатов обошлась бы мне в несколько месяцев рутины и ада.

Поэтому единственным возможным решением оказалось распознание текста на картинке через ИИ и массовая загрузка сертификатов/привязка товаров по API в Ozon Seller. 

Итак, как же решить эту задачу без знания кода?

Когда один зависимый сервис начинает отвечать медленнее, проблема быстро перестает быть локальной: горутины ждут, соединения заканчиваются, таймауты разъезжаются по всей цепочке. Circuit breaker помогает остановить этот каскад до того, как он положит соседние части системы. В статье разберем, как написать простой breaker на Go примерно за 100 строк, где у такой реализации границы применимости и почему production‑библиотека gobreaker устроена гибче.

У меня несколько аккаунтов Claude Code. Не из любви к роскоши, а потому что у Anthropic есть недельные ограничения на использование, и когда активный аккаунт упирается в них, я просто переключаюсь на следующий.

И каждый раз при переключении в боковой панели приложения список сессийперестраивается. А прошлая сессия, в которой я два дня разбиралась с цветокоррекцией или с генерациями по доскам пропала. Файлы где-то на диске, я знаю. Как их вернуть?

Можно ли его сделать так, чтобы старые сессии не терялись из видимости? Хотя бы найти где они физически живут.

То что я нашла, оказалось интереснее ожиданий. На жёстком диске 48 мегабайт истории работы с Claude, разбитой по шести папкам. В окне приложения у меня видно 69 сессий из 715. Остальные на диске, доступны для cat/grep/Python, но через приложение полностью невидимы.

Что под капотом, где они лежат, как вернуть, и почему любой инструмент миграции сейчас имеет срок годности.

Мы привыкли, что ИИ-агенты — это про скорость. Быстрее написать код, быстрее ответить, быстрее сгенерировать. Но скорость без размышления — это не интеллект, а рефлекс. Настоящий прорыв происходит, когда агент начинает думать, прежде чем делать. Проверять себя после каждого шага. Сомневаться. Спрашивать разрешения. И только потом действовать.

Современные языковые модели отлично рассуждают в теории. Но стоит дать им инструменты и доступ к реальному миру, как проявляются системные уязвимости: галлюцинации, превращённые в действия; каскадные ошибки, где одна неточность тянет за собой цепочку неверных решений; слепое следование цели с игнорированием побочных эффектов; отсутствие самокритики. Решение — не в том, чтобы сделать модель умнее. Решение — в архитектуре, которая принудительно встраивает размышление в каждое звено цикла «восприятие → решение → действие → проверка».

Эта статья — про архитектуру, которая превращает бездумный конвейер генерации в мыслящего коллегу. И она применима не только к работе с кодом, а к любому домену, где цена ошибки высока: юриспруденция, медицина, финансы, управление инфраструктурой, маркетинг, поддержка клиентов, образование.

Привет, Хабр!

В последние годы разработка программного обеспечения правда стала меняться заметно быстрее, чем раньше. Но дело не только в новых языках или фреймворках. Появился ещё один рабочий сценарий — когда часть рутины разработчик делегирует модели и ведёт её через обычный диалог. Это и называют вайбкодингом. При этом сам по себе промптинг — не магия, а способ задавать инструкции модели и получать нужное поведение без изменения её весов.

Эта статья не про «секретные слова» и не про чудо-подход, который с первого раза решит любую задачу. Скорее наоборот: здесь важно понять, где промпты действительно помогают, а где они просто создают ощущение контроля. Для кода и разработки это особенно заметно: хорошие инструкции помогают, но без понимания задачи, структуры проекта и ограничений результата не будет.

Многие заказчики полагают, что современная видеоаналитика мыслит почти как человек: видит кадр, узнает объект и принимает решение. На самом деле это не так. Нейросети, лежащие в основе этих систем, пока далеки от человеческого мышления.

Нейросеть не ищет в своей памяти «похожую картинку», как это делал бы человек. Вместо этого она выделяет в кадре набор математических признаков (например: «объект круглой формы находится в верхней части другого объекта»). На основе миллионов заранее обученных весов (параметров) сеть вычисляет вероятность: «это каска — 96%», «это человек — 98%».

Откуда берутся весы? База знаний нейросети наполняется вручную на этапе обучения. Специалисты-разметчики показывают модели тысячи кадров, выделяя на них людей, каски, инструменты и другие нужные объекты.

Я в свои NN-лет решаю вопросы с кризисом среднего возраста просто: получаю второе высшее в театральном. Поскольку учусь я очно с толпой милых зумерш, то волей неволей заразился их вайбом.

В одно время между парами по актерскому и сценречью у нас образовался перерыв в несколько часов, и зумерши притащили небезызвесную игру «Шпион». Реализована она была на минималках даже для web-а из 90-х: нужно было внести список играющих, а потом передавать смартфон по кругу для получения персональной инфы. Интерфейс текстовый.

Кто не знает правила, напомню: все, кроме одного игрока (шпиона) узнают некое слово, место, историческое событие. В процессе общения нужно задавать друг-другу вопросы, чтобы вычислить того, кто не имеет представление, о чем речь, поймать шпиона. А шпион должен вести себя так, чтобы его не заподозрили, и по этим всем разговорам постараться угадать, о чем все знают и говорят. В общем, выигрывает либо шпион, правильно угадавший общий секрет, либо добропорядочные граждане.

Вопросы могут быть самыми разными: Это на улице или в помещении? Это для детей или взрослых? Можно ли на этом ездить? Это едят? И т. д.

«Шпион», при всей кажущейся его простоте забавлял нас много дней. Но мне, как айтишнику со стажем большим, чем те, с кем я учусь, было дико видеть, как для игры, явно претендующей на сетевую, нужно передавать чей-то смартфон из рук в руки. Так получилось, что я в это время активно работал над своим LOTIS, о котором писал здесь уже. И вот в какой-то из вечером я сделал сетевого шпиона, чем несказанно удивил своих коллег, будущих актеров. Заодно и протестировал LOTIS в режиме чата.

Выявить уязвимость до того, как ею воспользуются злоумышленники, разобраться в тонкостях безопасности информационных систем, освоить инструменты пентестеров под руководством опытных наставников — всё это можно попробовать на практике на стажировке в DSEC by Solar. Ждем ваши заявки до 10 мая!

30 апреля в сети появилась информация, что глобальная IT-компания и оператор крупной интернет-инфраструктуры Cloudflare присвоила домену национального мессенджера Max классификацию Spyware (шпионское ПО). Прежде чем мысленно ухмыльнуться и подумать «а я же говорил», давайте объективно разберемся, что это за шум.

В этой статье мы расскажем: кто такая компания Cloudflare, почему она ставит подобные метки, что значит «spyware», на основании каких признаков Cloudflare принимает такие решения, а также какие последствия такая метка может иметь.

EIP-7702 делает EOA похожим на смарт-контракт со всеми вытекающими.

Что меняется в транзакциях, почему ломаются проверки msg.sender == tx.origin и address.code.length > 0, как возникают коллизии хранилища при смене делегата, и что делать с приёмом ERC-721 и ETH. С примерами на Foundry и связкой с ERC-4337.

Если взять «в среднем по больнице», то при встрече со словом «пентест» у человека возникает образ эдакого «хакера в капюшоне», который вечно сидит за компом с открытым терминалом и на досуге взламывает пентагон, словно всемогущий искусственный интеллект. Однако, реальность зачастую далека от этих стереотипов. И иногда это очень сильно влияет на ожидания, когда вы заказываете очередной пентест или редтим.

За одни сутки и шесть долларов алгоритм самостоятельно провёл почти две тысячи экспериментов на российском фондовом рынке.

Он не ждал команды. Сам формулировал гипотезу, сам писал запрос к данным, сам оценивал результат — и сразу задавал следующий вопрос. Цикл за циклом, пока мы спали.

Красиво. Но красота здесь ловушка. Потому что самое сложное — не запустить машину, а понять, стоит ли верить тому, что она нашла. Как мерить. Как проверять. Как отличить настоящий сигнал от эха собственного кода.

Под катом — история одной ночи, почти двух тысяч вопросов и нескольких ответов, которые пришлось заслужить. Если интересно, как звучит рынок в четыре утра — заходите.

Tinder — это хороший пример system design задачи, где нужно быстро формировать ленту кандидатов, учитывать геолокацию и пользовательские предпочтения, а также надёжно обрабатывать свайпы и совпадения. В статье разберём архитектуру такого сервиса и узкие места, которые появляются при росте нагрузки.

ИИ-агенты пишут код быстрее человека, но кто поручится, что они не устроят cascading failure? Разберем, как в реальном проекте совместить инженерный опыт, архитектурные шаблоны и автономных агентов, чтобы получить работающий функциональный узел, а не груду классов-переростков. Вы увидите подготовку фундамента, декомпозицию задач, диаграммы и тот самый момент, когда ИИ нужно жёстко одёрнуть.

Мой мир, в котором я любил программировать руками, рухнул. Не потому, что я разучился, а потому, что я больше не буду этого делать никогда. Незачем. Я вижу, как это происходит со всеми, с кем я общаюсь – программистами, тимлидами, архитекторами. Кто-то сопротивляется, кто-то уже перешёл, но все понимают: профессия меняется, и быстро.

А мой новый мир, в котором я снова создаю цифровые продукты – родился. На прошлой неделе я за несколько вечеров собрал работающий веб-сервис. Сам. Не написав ни одной строчки кода.

Статья про то, что разработка цифровых продуктов меняется быстрее, чем когда-либо за последние двадцать лет. И про то, как это выглядит, если ты внутри…

После того как я написал статью «Головоломка на 1000 BTC» мне стали писать в личку авторы программ для их решения. В этой статье я расскажу о целом семействе таких программ и протестирую все те, что попали мне в руки, на скорость.

Было время принимал участие в разработке iOS приложениий в небольших продуктовых командах. Всё стандартно для такого рода разработки:

2-5 iOS разработчиков

Менеджер

Дизайнер

Тестировщик

Как видите, в списке нет DevOps, поэтому наш CI был полностью в нашем распоряжении и мы могли настраивать как нам удобно. Когда я присоединился к командам, то на CI уже всё было настроено по классике:

Mac Studio в подвале

Запуск Unit тестов

Запуск UI тестов

Сборки различных версий приложения (Firebase, TestFlight)

Всё работало как часы, я туда если честно не лазил (сначала), из разговора коллег, сама настройка CI им досталась от первых разработчиков проекта, которые больше уже не в команде и они там фундаментально после них ничего не меняли.

Время шло, задачи закрывались, релизы выпускались, в свободное время от задач расчищали беклог - в общем скукота. Так как мне нравится ковырять в носу xcodebuild через терминал, то иногда я стал замечать, что, например, тесты на CI и локально работают по-разному в плане скорости, локально вроде всё очень быстро, но на CI реально иногда надолго всё залипало - 5, 10, иногда 20 минут, хотя локально из консоли до двух раз быстрее.

После очередного закрытого спринта досрочно, осталось время на беклог, у меня закралась мысль, что что-то не так с нашим CI. Так как я знаю, что у нас на CI стоит Mac Studio, которая точно, хоть и немного, но шустрее моей машины, но по времени выполнения задач этого не скажешь.

Решил в итоге открыть ящик пондоры Fastfile и посмотреть, что же там и как это работает.

Назидательная статья, написанная в стихах и вдохновленная детскими книгами. Посвящается всем ошибкам, которые я совершал на работе — большим и маленьким.

С кэшированием в Next.js обычно случается одна и та же история. API уже отдаёт новые данные, страница открывается заново, а на экране всё ещё старая версия. После этого в код быстро добавляют cache: "no-store", данные начинают запрашиваться на каждый заход, и через пару минут появляется уже другой вопрос - зачем тогда вообще нужен встроенный механизм кэширования.

Проблема в том, что кэширование обычно звучит как одно явление, а на практике в App Router похожие ощущения могут давать разные уровни поведения. Навигация назад и вперёд может переиспользовать клиентский кэш маршрута, сам маршрут может рендериться по-разному, а серверный fetch в Next.js имеет собственные стратегии кэширования и перевалидации. В актуальной документации это уже разделено на новый режим с Cache Components и на прежнюю модель без них. В этой статье речь именно о привычной модели App Router без Cache Components, где поведение обычно задаётся через fetch, cache, next.revalidate и route segment config. (Next.js)

Полезнее всего разбирать такую тему не с теории, а с наблюдения. Не с вопроса как устроены все слои кэша в Next.js, а с вопроса почему на одном и том же маршруте иногда обновляется рендер страницы, а иногда обновляются данные, и это не всегда одно и то же.

Для примеров ниже используется проект Goods Finder и внешний API DummyJSON. Идея - сначала добавить на страницу штамп серверного рендера, потом отдельно показать момент получения данных, а уже после этого сравнить force-cache, no-store и revalidate.

В нашей компании нет отдела маркетинга. Нет руководителя продаж. Нет SMM-щика, копирайтера, аналитика и таргетолога. Есть один CEO и стек из 12 ИИ-агентов, которые ведут восемь каналов коммуникации, контролируют менеджеров по продажам, мониторят расходы на рекламу 24/7, пишут персональные письма клиентам с цитатами из их звонков, и каждое утро в 6:00 МСК сами обучаются на ночной переписке команды.

Bing Webmaster Tools постепенно прокачивает отчет AI Performance. На SEO Week в Нью-Йорке Кришна Мадхаван показал новые функции, часть которых Microsoft уже начала выкатывать. 

Bing — слишком крупный игрок, чтобы отмахиваться от его продуктовой логики. По официальным данным Microsoft, Bing имеет около 155 млн среднемесячных пользователей в ЕС. Глобальные оценки с учетом интеграций в Windows и AI-инструменты показывают аудиторию на уровне 0,9-1 млрд. пользователей в месяц. По данным Яндекса, озвученным на конференции «День Поиска 2026», на сервис приходится 70% поисковых запросов в России, поиском ежемесячно пользуются более 110 млн уникальных пользователей, а быстрые ответы Алисы AI в Поиске получают 46,5 млн пользователей в месяц. 

Вывод очевиден: Bing достаточно велик, чтобы его подход к GEO и AI-выдаче внимательно разбирать, а Яндексу стоило бы быстрее приходить к такой же прозрачной аналитике для вебмастеров. 

На самих слайдах интересно не то, что Bing сказал слово GEO (и они признали вслед за Google). Интересно, в какой форме он это показывает. Там уже виден каркас будущей аналитики: рекомендации, темы, намерения, доля цитирования. Ровно вокруг этих сущностей и будет строиться нормальная работа с присутствием в AI-ответах.

В этот раз мы разберём, как пересвёртка рекурсивных структур данных помогает в решении задач динамического программирования.

“Семь бед - один ресет”, гласят пословицы прошлого. Если с вашим компьютером что-то не так или вы купили устройство с рук, то надо переустановить систему. Однако, «переустановить macOS» — это не одно действие, а как минимум шесть разных сценариев с разными последствиями для данных, прошивки и работоспособности машины.

В этой статье я разберу все основные методы: от самого быстрого («Стереть контент и настройки») до самого радикального (Restore через второй Mac с DFU-кабелем). 

Есть у современной электроники одна очень человеческая слабость — она плохо переносит жару. Мы можем запускать нейросети с миллиардом параметров, строить огромные дата-центры и всерьез обсуждать колонизацию других планет, пока не мешает физика. К сожалению, вся вычислительная цивилизация сталкивается с ограничениями, когда внешняя температура поднимается выше 200 °C.

Однако исследователи из Университета Южной Калифорнии нашли выход. Они создали мемристор, который продолжает работать при температуре 700 °C — это выше температуры расплавленной лавы. О том, что вообще такое мемристор, как ученые сделали открытие, почему это новый шаг для развития ИИ и неужели люди скоро полетят на Венеру, — в статье.

Как сделать так, чтобы продукт или фича работала для пользователя? Ответ в этой статье.

Привет, на связи Саша Солдатов, CEO REB8T! Сегодня расскажу про четыре инструмента, которые наша команда использует в работе на каждом проекте: JTBD, ICE-приоритизацию, User Flow и UX-гипотезы.

Огромное спасибо нашему Lead UX/UI Вере Ксенофонтовой, которая собрала этот материал и разложила всё по полочкам для вас и нашей команды!

А теперь, начнём!

У ransomware-операторов теперь есть план: сначала они охотятся за бэкапами, потом — за продакшеном. Перевод технического разбора правила 3-2-1 — что в нём всё ещё работает, что нет и зачем над ним надстроили «1-0».

Привет! Меня зовут Александр. Некоторые могут помнить мои статьи про финансовую аналитику на Python - анализ ETF, оптимизацию портфелей. Но последние 6 лет я Senior Go Backend Engineer, специализируюсь на финтехе и трейдинге.

Эта комбинация - domain expertise в финансах + техническая экспертиза в Go - оказалась очень ценной. Но путь был тернистым.

Последние полгода активно собеседовался: 8 интервью в разных компаниях - от крупных российских IT-гигантов до международных финтех стартапов. Где-то взяли, где-то нет. Решил поделиться самыми дурацкими ошибками, которые делал я и другие кандидаты. Может, кому поможет не наступить на те же грабли.