Удивительно, но “нейрохудожники” появилась не вчера. Оказывается, компьютеры умели генерировать целые картины еще когда в мире бушевал глэм-рок, молодежь страны Советов находила романтику в поездке на БАМ, а жесткий диск со 100 мегабайтами считался эпохальным прорывом технической мысли…

Что делать, если у вас есть 1.6-триллионная модель и видеокарта из прошлого десятилетия? Пока корпорации покупают H100 фурами, мы используем SVD-трансмутацию и архитектурный Identity Theft, чтобы запустить DeepSeek-V4 на бесплатном инстансе Kaggle. Инструкция по сборке Мутанта внутри.

Универсальный шлюз для работы с разными голосовыми помощниками и разными умными домами и умными устройствами.

С чего начинается Родина для искусственного интеллекта? С датасета на русском языке? С гигантских кластеров H100, закупленных по параллельному импорту? С вывески корпорации на фасаде модели, архитектуру которой придумали в Google? Родина начинается с отказа от вероятностей. С собственных чертежей. С опоры на национальную научную школу.

Недавно наткнулся на расширение Page Locker в Chrome Web Store. По описанию — всё безобидно: блокировка страниц, размытие контента, защита по PIN/таймеру. Типичный productivity/security тул.

Но при разборе кода оказалось, что внутри есть поведение, которое с заявленным функционалом вообще не связано.

Разберёмся.

Это история про открытый креативный промпт к LLM, оставленный без присмотра. Через месяц он превратил пятничную рубрику нашего блога в гимнастику парафразов одного и того же тезиса. Поймал я это не на первой пятнице и даже не на второй: каждая отдельная статья сама по себе выглядела нормально. На четвёртой стало очевидно.

Расскажу, какие четыре вещи я попробовал, прежде чем признать, что промпт-инжинирингом эту штуку не лечат. По дороге всплыло, что часть проблемы сидела не в промпте, а в нашей собственной конфигурации Gemini, на которую я не сразу обратил внимание (точнее - вообще не видел). И как в итоге мы перевели генератор тем с открытого «придумай вопрос» на заранее детерминированную ротацию из курируемого пула. Без файнтюна, без RAG, без переезда на другую модель.

Пользовательское поведение в поиске меняется. Раньше человек открывал Google или Яндекс, вводил запрос, видел список ссылок и переходил на сайт. Сейчас всё чаще сценарий выглядит иначе: пользователь задаёт вопрос нейросети, получает готовый структурированный ответ и может вообще никуда не переходить.

Для бизнеса это создаёт новую задачу: важно быть не только в поисковой выдаче, но и в ответах AI-сервисов. Если нейросеть рекомендует конкурента, а ваш бренд не упоминает, часть спроса проходит мимо вас.

Именно эту задачу решает GEO — Generative Engine Optimization, то есть оптимизация контента и присутствия бренда под генеративные поисковые системы и нейросети.

Эта статья подготовлена по мотивам доклада Владимира Назарова — руководителя агентства поискового маркетинга Head Promo и эксперта в GEO-продвижении. Доклад прошёл в рамках конференции GEO 2026 и был посвящён тому, как бизнесу попасть в ответы ИИ, какие источники используют нейросети и почему продвижение сайта в ИИ уже становится важной частью поискового маркетинга. В презентации доклада отдельно разобраны формула GEO, исследования по источникам, различия между AI-системами и практический кейс продвижения вымышленного автодилера в ответах нейросетей.

В последнее время происходит фундаментальный сдвиг парадигмы от управления изменениями (проектами) к управлению ценностью (продуктами). Жесткие границы проектов (начало → конец) размываются, уступая место непрерывному потоку операционного производства (DevOps, продуктовая модель).

Если цель в классической модели ЖЦ - создать целевой продукт за конечное время, используя выделенные ресурсы, то в операционной деятельности - это постоянная и непрерывная поставка новый функциональности, добавляющей ценность заказчику от ее использования в ИТ-продукте. То есть стираются явные временные границы производства, “нарезанного” на проекты. Но это не значит, что прекращается измерение конечного успеха производства, просто диагностирование смещается из плоскости проектной деятельности в плоскость достижения бизнес-метрик. Что в свою очередь заставляет менять организацию производства, в частности: подходы к планированию и распределению бюджета (от фиксированных к периодическим), принципы формирования команд (от временных проектных к постоянным кросс-функциональным потоковым). Эти модели мы рассматривали ранее в “Части 2. Варианты организации производства”.

По существу, производство переходит после первого этапа внедрения минимальной функциональности (иногда MVP) в операционную деятельность, переплетаясь с процессами сопровождения. Зачастую операционка начинается еще до окончания формального конца проекта.

Заказчики все реже соглашаются на чистый Fixed Price (классический проект). Растет доля:

Когда мои сайты положили DDoS-атакой, я не смог нормально воспользоваться бесплатной защитой CloudFlare. Из-за ограничений со стороны РКН часть его подсетей в России заблокирована у многих интернет-провайдеров, включая мобильных операторов.

Чтобы не потерять российских пользователей, пришлось срочно переходить на российское решение и платить за проксирование трафика. Цена вопроса — десятки тысяч рублей в месяц всего за два домена. И это за минимальный, самый дешевый тариф. Из-за этого я сильно сгорел, потому что на CloudFlare я бы отбился бесплатно. А теперь — ежемесячный, неприятный для меня счет, потому что альтернатив просто нет.

Но самое интересное на мой взгляд произошло дальше. Пытаясь разобраться, кто и как организовывает DDoS-атаки в 2026 году, я обнаружил массу специализрованных сервисов: так называемых DDoS-стрессеров — сервисов, где можно запустить атаку на любой ресурс в пару кликов за небольшие деньги.

Пока в мире с такими незаконными сервисами борются, проводя крупные международные операции вроде Operation PowerOFF, в России — из-за необъяснимой лояльности ряда крупных компаний — они чувствуют себя вполне комфортно.

Чем закончилось мое взаимодействие с этими компаниями, предоставляющими инфраструктуру DDoS-стрессерам, в попытке прекратить их работу — вы узнаете в этом материале.

В лабораторных условиях трекинг объектов обычно выглядит предсказуемо: камера статична, освещение стабильно, масштаб меняется плавно. На подвижной платформе всё иначе. Дрон вибрирует, камера смещается вместе с фоном, объект меняет размер в кадре, а задержки обработки и подвеса начинают влиять на результат не меньше, чем сам алгоритм. В статье разберём, почему классического CV‑трекера недостаточно для промышленного сценария и как связать компьютерное зрение, геометрию камеры и механику gimbal в единую систему.

Недавно я задался вопросом: можно ли организовать полноценный agent dev loop (то есть, цикл разработки агентов), используя только локальные модели? Идея заманчивая — гонять агента по задачам бесконечно, не оглядываясь на счета от OpenAI или Anthropic и не переживая за утечку кода.

Чтобы проверить это, я выделил кластер и столкнул лбами три тяжеловеса из мира open source. Спойлер: архитектурно они все — Senior-разработчики, но когда дело доходит до docker-compose up, начинаются проблемы.

Или как дизайнеру продукта решать проблемы бизнеса и причём тут заводы с конвейерами.

Представь, к тебе пришли с задачей: в приложении низкие показатели активации пробной подписки. Пользователи скачивают приложение, но мало кто начинает триал. Тебя просят сделать что-то с онбордингом, ведь именно там последняя возможность донести ценность.

Поддавшись природному инстинкту дизайнера, ты открыл графический редактор и начал перерабатывать экраны: сократил количество экранов, обновил визуал, переписал тексты, сделал CTA контрастнее. Вроде бы всё стало лучше и понятнее. Но спустя время, когда пришла пора оценивать результаты работы цифры не сдвинулись: люди всё так же доходят до конца онбординга и закрывают приложение, не включая триал. Ты в замешательстве — время и ресурсы потрачены, а цель не достигнута. В какой момент что-то пошло не так?

Привет я продуктовый дизайнер в Альфа-Инвестициях, хочу поделиться знаниями о фундаментальной вещи, которая лежит в основе продуктового дизайна и гораздо важнее навыков UI, ведь кто будет пользоваться вашей красотой, если пользователь не видит ценности всего продукта в целом? Обо всём по порядку.

В продолжении статьи: https://habr.com/ru/articles/962290
Пришла мне мысль что для такой задачи должны быть готовые зрелые решения. В частности в smartmontools и оказалось что всё уже давно придумано. Но не до конца ...

Решил поделится опытом. Причесал моё словоблудие нейронкой.

Привет, коллеги! 

Сегодня мы копнем в самую суть инженерного подхода. На повестке дня - сравнение двух кардинально разных философий создания сложного UI-компонента. Это не просто рассказ о DatePicker, это анализ стратегического выбора, который каждая команда делает каждый день: скорость в ущерб предсказуемости или наоборот?

Исходный код доступен по ссылке: https://github.com/Codesrc-public-ru/ralf-datapicker

За основу мы возьмем два реальных кейса. Первый - «AI-драфтинг», отлично описанный нашей статье "Создаем WCAG-доступный DatePicker на React: как Claude пишет основу, а мы доводим до ума". Идея: получить 80% кода от нейросети, а остальное довести вручную. Это путь быстрых итераций и реактивного решения проблем.

Второй - «Системный инжиниринг», подход описан в этой документации к инструменту https://github.com/snarktank/ralph. Идея: сначала детальное проектирование, потом итеративная работа модели. Это путь проактивного управления сложностью.

Оба приводят к результату. Но какой ценой? И что скрывается под капотом каждого из них? Давайте разберем.

Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Linux для администраторов, 2-е изд.» Александру Калкатинже и Джулиана Балога . Предлагаем ознакомиться с отрывком «Как работать с виртуальными машинами».

Из новостей: RayLib 6, продажи Pragmata достигли миллиона копий за 2 дня, продажи Clair Obscur: Expedition 33 составили 8 миллионов копий, GFA Games заблокировали банковские счета в России.

Из интересностей: посиделки с разработчиками REPLACED, 7 видов пауз, ощущение живого огня, как продержаться на главной странице itch больше месяца, про технологии No Rest for the Wicked.

15 апреля 2026 года Pragmata, новый sci-fi экшен от Capcom, появилась на пиратских ресурсах. Игра официально вышла 17 апреля. Платящие клиенты ждали разблокировки в Steam, а пираты уже бегали по лунной станции. Денуво, который должен был защитить хотя бы первые недели — самые продажные дни, ради которых эту защиту и покупают — пробит через hypervisor bypass от команды DenuvOwO. И это не аномалия: с декабря 2025-го Denuvo проигрывает каждую неделю. Persona 5 Royal, Borderlands 4, Resident Evil: Requiem, Crimson Desert, теперь Pragmata.

Под капотом — модифицированный open-source отладчик HyperDbg, EfiGuard как UEFI-bootkit, патчинг PatchGuard через паттерн-матчинг Zydis, спуфинг CPUID и KUSER_SHARED_DATA через EPT. Технически — kernel rootkit, юридически — пакет «play & restore» из закрытого Telegram-канала. Денуво живёт в Ring 3, обход — в Ring -1, между ними четыре уровня привилегий: detection из user-mode принципиально невозможен.

В статье разбираю шесть слоёв защиты, которые приходится снять, чтобы загрузить пиратский гипервизор: Secure Boot, PatchGuard, DSE, CPUID/RDTSC, KUSER_SHARED_DATA, Steam ownership. Что держит — HVCI. Что может сделать Irdeto и почему все варианты плохи. И на закуску — voices38, который через 40 дней после релиза Resident Evil: Requiem опубликовал классический crack: +5% FPS и работа под Proton на Linux, чего hypervisor-метод никогда не умел.

Привет, Хабр! Меня зовут Данил Зарипов, я занимаюсь продуктовой экспертизой в Positive Technologies. Эту статью мне помог подготовить мой коллега Кирилл Маслов — наш эксперт по направлению Asset Management. Мы решили не искать лёгких путей и выбрали тему, которая большинству из вас хорошо знакома. Казалось бы, что нового можно сказать про домены, пусть и с точки зрения безопасности? 

Для атакующего захват домена — это фактически победа. Получив контроль над контроллером домена, злоумышленник получает доступ ко всем учетным записям, компьютерам, групповым политикам и доверительным отношениям, а дальше дело техники: найти учетки бухгалтеров и топ-менеджеров, переключиться на их машины, читать почту, копировать документы. Это самые безобидные последствия.

Как это часто бывает в информационной безопасности, самое знакомое скрывает множество нюансов. Давайте разбираться!

В этой статье я хочу остановиться на разборе предложенной мной архитектуры декодера и тех вариантов, с которыми я сравниваю её в исследовании, но сделать это проще и интуитивнее, чем в самой работе. На мой взгляд, существующие объяснения архитектур декодеров часто подаются разрозненно. Каждый подход описывают отдельно, без общей опоры. А ведь всё можно свести к одному фундаменту, и тогда становятся гораздо заметнее как сильные стороны каждого решения, так и их ограничения.

Эта статья является продолжением серии для демо-проекта на базе OpenPLC. В предыдущей части были рассмотрены программирование Raspberry Pi Pico W в режиме Modbus RTU/TCP Slave, управление реле через Ladder-диаграмму. Теперь пришло время добавить в схему CAN-шину.
Что добавляется в этой части: узел Pico W получает модуль MCP2515 и подключается к CAN-шине. Для этого в OpenPLC Editor написан пользовательский функциональный блок, который работает поверх ардуино-библиотеки и предоставляет доступ к CAN-шине из обычной Ladder-программы через глобальные переменные-маркеры %MW.

Многие из нас любят NoSQL. И MongoDB среди них является одним из топ-любимчиков. Очень часто мы выбираем нашу «Монгу» за гибкость и скорость. И это вполне логично, ведь MongoDB почти никогда не подводит... сразу. Неприхотливая, шустрая, удобная - она ведет себя как идеальный помощник: не требует лишнего, принимает любые данные, не задаёт неудобных вопросов про схему и с готовностью отвечает на каждый запрос за считанные миллисекунды.

Но потом ты начинаешь подозревать что-то неладное. И, что самое главное, происходит это не сразу, а постепенно. Сначала один запрос начинает задерживаться немного дольше обычного, потом еще один. Там, где раньше было 10-20 миллисекунд, становится 100. Ты замечаешь, что графики ведут себя странно. И начинаешь искать причину: грешишь то на версию софта, то на железо, то думаешь, что сама MongoDB какая-то не такая.

Но ответ очень часто лежит на поверхности: MongoDB не становится медленной сразу. Она лишь честно исполняет те правила, которые ей задали. И если присмотреться, почти за каждым снижением производительности стоит вполне конкретный антипаттерн.

В своей статье я предлагаю разобрать распространенные антипаттерны, которые встречаются при проектировании и работе с MongoDB. Также посмотрим на реальные известные случаи пользователей, которые в своей работе сталкивались с проблемами с MongoDB.

В условиях глобальной неопределенности финансовое планирование и бюджетирование перестает быть ритуалом подготовки отчетов – сегодня это живой процесс, который определяет жизнеспособность компании, развивая базовые подходы в комплексную систему интегрированного планирования.

Бюджетирование – очень важная, интересная и нетривиальная задача, которую в современном мире принято решать при помощи автоматизации. Если еще 5 лет назад в системе бюджетирования видели инструмент консолидации и план-факт анализа, то сегодня это комплексная высокотехнологична модель бизнеса.

В этой статье мы поговорим о том, как сама природа процесса бюджетирования влияет на задачи автоматизации и критерии подбора ИТ-системы для решения этих задач.

Нестабильное позиционирование — не только пользовательская проблема, но и для нас как разработчиков картографического сервиса. Когда спутники теряются или данные становятся неточными, рушится целая цепочка: от отображения местоположения на карте до построения маршрута и поведения навигатора.

А источников ошибок много — плотная застройка, подземные парковки, тоннели и зоны с нестабильным сигналом. Чтобы приложение оставалось рабочим даже в таких условиях, мы стараемся улучшить систему позиционирования. Ниже рассказываем про работу с геопозицией и что сделали, чтобы приложение оставалось рабочим, даже если сигнал пропал.

23 апреля Canonical выпустил Ubuntu 26.04 LTS — Resolute Raccoon. Про сам релиз уже написали все, поэтому не будем повторяться — и посмотрим на релиз с другой стороны.

Ниже — небольшой список того, на что обратить внимание при миграции, и краткий обзор изменений, которые на эту миграцию влияют.

«Блокировки — это goto конкурентного программирования», — Морис Херлихи

Проблема 60%

Наша система логгинга тратила 60% своего времени на ожидание снятия блокировок. Не на выполнение полезной работы, только на одно ожидание.

Восемь ядер, пытавшихся записывать сообщения логов, имели общий кольцевой буфер. Реализация была простой: буфер защищался мьютексом. При высокой нагрузке, когда все ядра записывали логи одновременно, профилировщик демонстрировал ужасный паттерн: 60% тактов CPU тратилось на операции с мьютексом.

Пропускная способность: 850 тысяч сообщений в секунду. В восьмиядерной системе она должна быть гораздо выше.

«Можно ли улучшить ситуацию, отказавшись от блокировок?», — спросил меня мой менеджер во время ревью производительности.

Этот вопрос привёл к полной смене архитектуры...

Создание собственных приложений и интеграций для Битрикс24 остаётся востребованной задачей. Однако разработчики сталкиваются с рядом сложностей, которые замедляют разработку и повышают порог входа. Ключевая из них — работа с обширным REST API. Для разработчиков на PHP и JavaScript существуют официальные SDK. Тем, кто использует другие языки, до недавнего времени везло меньше. Им приходилось постоянно обращаться к документации, чтобы уточнить параметры, формат запросов и допустимые значения.

Мы в своей практике используем Python, и эта проблема напрямую касалась нас. В какой-то момент мы решили закрыть её системно — и разработали собственный SDK для работы с Битрикс24, который стал официальной библиотекой

В этой статье мы расскажем, какие задачи решает эта библиотека и как мы создавали её с использованием ИИ и MCP-сервера Битрикс24 для разработчиков.

Всем привет! Практически любая организация — от муниципалитета до стартапа — постоянно принимает поток разнообразных обращений. Навести порядок и ускорить их обработку можно с помощью простой заявочной системы: назначить ответственных, быстро подготовить нужные документы. Для этого подойдут готовые Helpdesk- или Servicedesk-системы, но их часто нужно интегрировать с уже имеющимися инструментами. Они хорошо работают для сложных бизнес-процессов с большими объемами заявок, но стоят дорого и требуют затрат на внедрение и поддержку. В общем, это развлечение для крупных и средних компаний. Для более простых кейсов можно собрать свою небольшую систему, используя no-code-платформы.

Меня зовут Иван, я бизнес-аналитик в MWS. В этом материале расскажу о реализации заявочной системы на платформе MWS Tables, где я взял на себя не только свою работу, но и функции всей команды — от архитектора до тестировщика. Таких примеров много, и на этом видно, как no-code и разумное использование нейросетей позволяют быстро автоматизировать бизнес-процесс и адаптировать его под меняющийся ИТ-ландшафт.

Центральная идея: одно ядро, runtime-профили

Проблема, которую решает OptimaOS — фрагментация через форкинг. Android — форк Linux. Embedded-дистрибутивы — форки с кастомными патчами под каждый SoC. AI-стеки — отдельные кодовые базы. Каждый форк — это отдельный security-аудит, отдельная команда и свой накапливающийся регресс.

Умные колонки, ТВ, камеры и другие устройства с ИИ-ассистентом сегодня — это уже не просто бытовая электроника повседневной жизни. С точки зрения безопасности это распределённая система, в которой граница доверия проходит через несколько уровней — от аппаратных механизмов до серверной логики, поэтому и подход к защите должен быть разносторонний.

Меня зовут Никита, и мне как инженеру по информационной безопасности Алисы и Умных Устройств Яндекса приходится быть по обе стороны баррикад: думать, как сделать устройства безопасными и знать, как их «ломать». Всегда нужно рассматривать потенциальные векторы атак и способы защиты от них. В этом во многом помогает наша программа «Охота за ошибками». А сегодня я расскажу о том, как смотреть на смарт-девайсы с точки зрения информационной безопасности, какие есть реальные риски и как их минимизировать.

К весне 2026 года Claude Code уже вышел на run‑rate выручки свыше $2,5 млрд, а Codex используют более 4 млн разработчиков в неделю. Ещё год назад такие цифры казались бы фантастикой для инструментов вокруг кода. Теперь это новая реальность: владельцы ведущих моделей больше не ограничиваются API и исследованиями — они сами заходят в терминал, IDE и корпоративный контур разработки.

На этом фоне особенно интересно, что происходит с Cursor. Ещё в 2023–2024 годах он выглядел почти идеальным ответом на вопрос, как должна выглядеть современная разработка с ИИ. Не чат сбоку, не набор автодополнений поверх редактора, а полноценная среда, которая понимает кодовую базу, держит контекст и помогает программировать эффективнее. Но к весне 2026 года вопрос звучит уже иначе. Не хорош ли Cursor, а остался ли вообще смысл в отдельном платном ИИ‑редакторе, если создатели ведущих моделей пришли в этот слой напрямую.

Именно поэтому главный вопрос для Cursor сегодня не в том, «умрёт ли компания». С компанией как раз всё неплохо: по данным Bloomberg, годовой темп выручки Cursor превысил $2 млрд. Вопрос в другом: не исчезает ли сама логика, при которой отдельный ИИ‑редактор является обязательной прослойкой между разработчиком и ведущими моделями.

Redis всё чаще встречается в вакансиях для QA, и понимание его работы становится полезным навыком для тестировщика.

В статье простым языком объясняется, что такое Redis, где он используется, чем отличается от реляционных баз данных и почему он работает быстрее SQL.

Также разбираются практические случаи применения Redis в тестировании: проверка данных, ускорение тестов, подготовка нужного состояния системы и отладка.

Подойдёт для подготовки к собеседованиям и для работы на реальных проектах.

Привет, я Максим Королев из Петрович-Теха, цифрового партнера сети строительных магазинов «Петрович». Компания специализируется на продаже стройматериалов, комплектации крупных объектов и комплексном обслуживании, включая доставку и подъем на этаж. В первой статье рассказывал, как мы сделали семейство Telegram-ботов для ITSM, во второй — как вынесли бизнес-логику «Дежурного» в CORE и подключили MAX.

Сегодня про совсем другой бот и другую задачу. Не про инциденты и дежурных, а про мобильные бригады подъёма товаров заказчику и то, как сделать их работу ещё удобнее и прозрачнее без дорогого мобильного приложения. 

В конце апреля мы выпустили очередное обновление нашей системы резервного копирования Кибер Бэкап. В этом обзоре познакомимся с новыми и обновленными функциями, включенными в релиз, а также расскажем о ключевых направлениях развития продукта.

Как переезд в деревню, рефакторинг жизни и парное программирование с DeepSeek привели к созданию демо на Swoole, NATS и Go. Без купюр и без пони.

Я в индустрии с 2020го года. Начинала с нарративщика, потом перешла в написание документации, а сейчас с небольшой компанией мини инди-проект, преподаю геймдизайн в колледже и периодически даю лекции на митапах. Как вы поняли, я общаюсь с большим количеством самых разных людей, и решила рассказать про самые распространенные заблуждения, с которыми я столкнулась за эти 6+ лет работы в индустрии, и с которыми также часто сталкиваются мои соратники.

Аббревиатурой от словосочетания Building Information Modeling (принятого в англоязычных странах термина) обозначается инновационный подход к проектированию строений. Его основную суть полностью передает перевод – информационное моделирование зданий. О патентах и свидетельствах на эти системы мы сегодня и поговорим. 

Большинство UI-тестов флакают, медленно работают и в итоге отключаются в CI. Показываю альтернативу — изоляционные UI-тесты без стендов, таймингов и боли.

P.S. Как вам этот тест для глаз?

Каждый год компании по всему миру тратят миллиарды долларов на внедрение BI-систем (Tableau, Power BI, Qlik, Looker). Аналитики Gartner и Forrester упорно твердят, что рынок растёт. Но есть цифра, о которой говорят немногие: до 70% проектов по внедрению бизнес-аналитики так и не выходят в окупаемость.

Почему? Ведь BI звучит как панацея: «Данные — это новая нефть», «Управление на основе KPI», «Дашборды первого лица». Проблема в том, что бизнес путает нефть с бензином, а бензин заливает не в тот бак. Разберем 5 фатальных ошибок, которые превращают BI в дорогую игрушку.