В каждой профессии есть ритуал инициации, о котором не принято говорить вслух. У хирургов — первая ночная смена с тяжёлым пациентом. У пилотов — посадка вслепую на тренажёре. У багхантеров и пентестеров есть Карлос. Да, тот самый Carlos, чей пароль или токен вы будете выгрызать из экзаменационного приложения PortSwigger, пока где-то на фоне тикает таймер, а Burp Collaborator хранит гробовое молчание.

Меня зовут Султан. Первая попытка, два часа — экзамен сдан.

Я знаю, о чём вы подумали: сдать BSCP с первого раза удаётся очень немногим, даже опытным специалистам. Так почему у меня получилось? Ответ — в методологии.

Я не буду рассказывать о вещах, которые и так известны абсолютному большинству. Раскрывать уязвимости из экзамена смысла нет: существует около сотни различных комбинаций, запомнить их все невозможно.

Нейросети уже давно научились имитировать стиль известных художников. Стоит всего лишь написать в промте имена вроде Ван Гога или Ренуара — и получаешь картину в характерной технике. Разумеется любитель искусства или, тем более, профессионального искусствоведа такие работы раскусит моментально. Нейросети часто ошибаются в деталях: в костюмах определённой эпохи вдруг появляются современные элементы, в натюрморте может появиться продукт, которого при жизни художника просто не существовало, искажаются перспектива и текстуры.

Но ведь существует абстрактное искусство — где нет очевидных элементов, которые тут же выдают цифровое происхождение. И тогда возникает вопрос: сможет ли нейросеть создать такую абстрактную картину, что даже опытный знаток будет в сомнении — сделала ли её рука человека или алгоритм? И, что не менее интересно, как это объективно проверить? Опросы и тесты работают, но требуют большого числа респондентов и серьёзной статистики. Для небольших экспериментов больше подходят числовые характеристики, которые можно подсчитать и сравнить.

Вот тут на помощь приходит нейроэстетика — наука, которая пытается объяснить, что мы считаем красивым или гармоничным не через философские размышления, а анализируя сенсорные реакции мозга и измеримые параметры изображений. В случае с абстрактными картинами ключевые параметры — это фрактальная размерность, мультифрактальный спектр, энтропия и анизотропность.

Фрактальная размерность — мера того, насколько пространство заполнено сложной структурой. Например, линия — это размерность 1, полностью закрашенное полотно — размерность 2, а абстрактные «узоры» — что-то между ними.

Студенты попросили нормальный онлайн-доступ к оценкам и расписанию. В колледже уже была 1С:Колледж ПРОФ, но без удобного веб-интерфейса для студентов. Я сделал личный кабинет на Next.js, где браузер работает с моим сервером, а сервер — с 1С через HTTP-сервисы. Рассказываю, как устроил авторизацию, журнал, расписание, заказ справок и что оказалось самым сложным на стыке 1С и JSON.

Всем привет! Храню 7 терабайт фото и видео у себя дома на Synology DS224+ с DSM 7.3+

Это сетевое хранилище поддерживает Docker. Я дополнительно установил плашку памяти и теперь у меня 18 ГБ ОЗУ.

Но суть в том, что ночами я слышу "булькание" и "шуршание" дисков, кстати диски красные, прямо созданные под сетевые хранилища: WD120EFBX-68B0EN0 две штуки по 12 ТБ с зеркалированием.

И у меня возник такой страх, а что если мои файлы что-то форматирует, а я просто лежу и не знаю об этом. И я начал поиски репозиториев на GitHub, посмотрел как делают другие, мне как обычно ничего не подошло и я решил создать свой проект, который полностью меня устраивает.

Выложил проект в репозиторий

Привет, Хабр! Если вы читаете мои дайджесты, то знаете, что обычно я пишу о развитии проекта far2l — порта Far Manager под Linux, macOS и BSD. Но сегодня случай особый. На прошлых выходных я обещал вам рассказать про f4 — написанный с нуля клон far2l на языке Go.

Сегодня состоялся релиз первой публичной альфа-версии 0.1.1-alpha. В этой статье я расскажу, как я пришел к идее переписать легендарный файловый менеджер, почему выбрал Go, как в этом помогли нейросети и почему современному консольному приложению не обязательно страдать от «наследия предков».

Infrastructure as Code научила нас важной дисциплине: инфраструктура не должна жить только в голове. Ресурсы, настройки и изменения надо описывать, хранить в Git, применять повторяемо и обсуждать как код.

Это все еще правильная мысль. Terraform хорошо описывает ресурсы. Ansible хорошо описывает действия. CI/CD хорошо описывает путь изменения от репозитория до рабочей среды. Мониторинг хорошо ловит симптомы.

Но когда в эксплуатацию входит ИИ-агент, появляется новый вопрос: что агент должен понимать перед действием?

Не какую команду выполнить. Не какой ресурс создать. Не какой playbook применить. А именно понимать: куда он попал, что здесь считается правдой, что уже проверено, что только предполагается, какие решения нельзя повторять, какие секреты нельзя читать, что обязательно записать после изменения.

Я называю этот слой AgentOps.

Это не замена всем старым практикам. Это слой над ними. Если инфраструктура теперь обслуживается агентом, ей нужна не только автоматизация, но и контекст, рассчитанный на агента.

Итак, вы обучили модель и она показывает ожидаемые результаты. Теперь осталось выкатить её на контур, однако для этого необходим ряд компонентов: нужна маршрутизация трафика, непосредственно инференс. Желателен autoscaling модели, передача чувствительных данных, например креды до хранилища моделей. Ну и мониторинг не помешал бы.

Каждый компонент - это отдельный Helm-чарт, отдельные CRD и отдельная документация. В итоге, вместо быстрого тестирования модели и гипотез, приходится заниматься YAML-инжинирингом и громко ругаться благим матом.

Всем привет, на связи Пётр, инженер компании Nixys. В этой статье я покажу, как собрать полноценный inference-контур из пяти Kubernetes-операторов в одном values.yaml размером в 120 строк, используя nxs-universal-chart.

Привет! Я Софа, ведущий b2e дизайнер в Perfomance Lab, и я считаю, что внутренние продукты недооценены, а процесс их создания в корне отличается от b2c/b2b.

Сегодня речь пойдёт про последнее упомянутое решение — PWA-конструктор, который помогает нашим медиабаерам проверять свои гипотезы быстрее и создавать более 20 приложений каждый день. Я расскажу, зачем мы начали его делать и с какими сложностями столкнулись.

Свежая CVE-2026-31431 только набирает обороты, и тут я хочу показать, почему это не совсем обычная LPE.

Copy Fail как примитив Process Injection через Page Cache

Оригинальный PoC модифицирует setuid binary перед execve и получает root.
Второй публичный PoC подменяет id у текущего юзера на 0000.

Хорошие, рабочие LPE, дающие рута.

Но исследуя дополнительные свойства этого примитива я обнаружил несколько эффектов, не описанных в оригинальном disclosure.

Как найти реальные адреса регистров, если документация не помогает. В статье разбираю реальный инженерный кейс: прибор отвечает, но в регистрах нули. Показываю, как через анализ трафика (опрос-ответ) найти нужные данные.

Настольное приложение, которое превращает AI-агентов в сотрудников изометрического офиса. Один взгляд — и видно, кто работает, кто думает, а кто зашёл на кухню за кофе. Это пет-проект, сделанный для фана: эксперимент с визуализацией работы нескольких AI-агентов одновременно, без коммерческих амбиций и без планов превращать его в продукт.

Рассмотрен процесс моделирования, изготовления и тестирования многосекционного гибридного ответвителя мощности

В IT профессиональный рост редко упирается только в мотивацию: чаще мешают разрозненные знания, нехватка времени на системное изучение темы и ощущение, что технологии меняются быстрее, чем получается в них разобраться. В этом дайджесте собрали демо-уроки мая по ключевым направлениям — от разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, ИБ и управления.

Это возможность посмотреть, как практикующие эксперты разбирают актуальные темы вроде Go, Kubernetes, LLM, ClickHouse, DevSecMLOps и AI-агентов, задать вопросы и понять, какие навыки стоит подтянуть дальше.

Как победить хаос изменений в 1C, SAP и микросервисах? Авторская модель управления изменениями через Задания на разработку (ЗНР) и Релизные контейнеры, которая синхронизирует бизнес-процессы и код, предотвращая сбои в сложном ИТ-ландшафте.

Grok 4.3 от xAI вышел в апреле 2026 года и пока остаётся в стадии бета-версии — протестировать его могут только подписчики SuperGrok Heavy за 300 долларов в месяц.

В чём Grok 4.3 опережает ChatGPT-5.5 и Claude Opus 4.7? Как использовать Grok 4.3 без подписки? И как получить дешёвые токены по API из России, без VPN и сложных настроек? Разберёмся.

28 апреля вышло второе дополнение к Diablo 4, которое получило название Lord of Hatred.

И пользуясь случаем, мы бы хотели поговорить с вами о серии игр в целом, ее вкладе в развитие игровой индустрии, проанализировать мнения критиков и геймеров о свежем аддоне, а также честно и без прикрас разобраться — стоит ли играть в четвертую часть франшизы вообще и в ее дополнение в частности. Не будем затягивать вступление и начинаем!

Официальное предупреждение (дисклеймер)

Настоящая статья подготовлена с использованием технологий искусственного интеллекта.

В частности:

— экспериментальные данные обработаны и проанализированы нейросетью;

— иллюстративный материал, сопутствующие слоганы, а также предисловие и послесловие сгенерированы нейросетью;

— макет статьи редактировался и корректировался нейросетью.

Лицам, придерживающимся позиции «ИИ-веганства» (испытывающим устойчивый страх, неприязнь или психологический дискомфорт по отношению к нейросетевым системам), настоятельно не рекомендуется ознакомление с содержанием данной публикации, равно как и участие в её обсуждении, во избежание возможного нанесения вреда психологическому благополучию.

Вайбкод это круто, пока не открываешь первый отчёт сканера безопасности и не видишь 234 проблемы. В статье разберём, как выстроить пайплайн вокруг LLM-проекта: подключить SAST-инструменты, настроить Quality Gate как блокировщик деплоя и использовать модель для исправлений — не вместо инструментов, а поверх них. Покажу на реальном проекте с реальными цифрами. Будет полезно тем, кто активно использует LLM для написания кода, и специалистам в области appsec/devsecops.

Часть 1 — контекст, данные из отчёта DryRun Security и немного теории про DevSecOps.

Часть 2 — подключаем SonarCloud, настраиваем Quality Gate, интегрируем в CI/CD.

Часть 3 — первый скан реального проекта: 234 проблемы, как их разбирать и исправлять через Claude 4.6.

Часть 4 — добавляем Semgrep, смотрим, где инструменты расходятся и где ломается подход.

В моей коллекции лежат фильмы в формате Top-Bottom стереопары. Без 3D-телевизора или VR-очков смотреть их без потерь нельзя. Поляризованные очки и активные затворы на десктопе работают плохо или дорого. Анаглифные красно-синие очки убивают цвет.

Хотелось третьего варианта — смотреть на обычном мониторе, без очков, с минимальным железом. Идея, на которую опирался: head-coupled perspective, известный с 2008 года по знаменитому Wii-демо Johnny Chung Lee. В октябре 2025 бывший инженер Meta Daniel Habib опубликовал True3D — head-tracked Window Mode, где экран ведёт себя как окно в 3D-сцену. У них под капотом MediaPipe FaceLandmarker + iris tracking + off-axis projection matrix + volumetric scene на Gaussian splats. Я попробовал перенести подход на готовую Top-Bottom стереопару из коммерческих фильмов. И тут начались интересные компромиссы.

В статье — технический разбор моей реализации: пайплайн сглаживания трекинга в четыре ступени (EMA + velocity buffer + jump threshold + adaptive scaling), predictive tracker на double exponential smoothing (метод Холта) для компенсации end-to-end лага в 65 ms, фрагментный шейдер на GLSL с view switching и blend zone через smoothstep, попытка извлечения disparity через OpenCV StereoSGBM. Подробное сравнение моего подхода и True3D с таблицей: где в их волюметрической архитектуре получается то, что у меня в принципе невыводимо из двух фиксированных 2D-видов.

Финал — пять документированных проблем (jitter на резких движениях, ghosting в blend zone, потеря половины разрешения, латентность, UV-параллакс vs настоящий off-axis) и шесть открытых вопросов к читателю: про DepthAnything в WebGPU+ONNX, про RIFE/DAIN как view-интерполяторы, про DIBR на compute shader, про принципиальную возможность восстановить volumetric scene из стереопары в реальном времени.

Не так давно мне попался ноутбук Acer TravelMate B1 TMB118 с 4 ГБ DDR4. Благодаря размеру и маленькому потреблению он идеально подошел под эксплуатацию в виде печатной машинки и простенького редактора кода. 

Но именно этот малыш заставил меня задуматься: на какие уступки можно пойти по памяти, чтобы комфортно выполнять свою работу. В эпоху, когда комплект из 32 ГБ RAM DDR5 стоит в среднем 40 000 рублей, что сопоставимо с ценой бюджетного ноутбука, интересно, насколько можно опустить планку и существовать на современной системе.

Привет, Хабр! Меня зовут Данил, я системный инженер в Selectel и у меня дома скопилось немало «железа» разных поколений, в том числе любезно одолженного моими друзьями. Я решил не ограничиваться одним ноутбуком и превратил эту больную идею в полноценный стресс-тест для разных платформ.

Недавнее землетрясение у восточного побережья Японии затронуло регион Тохоку — один из ключевых центров полупроводниковой отрасли. В зону толчков попали префектуры Иватэ, Мияги и Фукусима, где сосредоточены производства NAND-памяти, кремниевых пластин и фоторезиста. Предприятия остановили работу для проверки оборудования, и этого оказалось достаточно, чтобы нарушить графики поставок. Причина — в структуре самого рынка: выпуск критически важных материалов сосредоточен среди ограниченного числа поставщиков, и Япония играет здесь ключевую роль. Давайте разберемся. 

Меня просто нечеловечески бесит, когда разработчики оправдывают собственную некомпетентность мантрой «бизнесу надо». Если программист любой степени квалификации, от стажёра — до принципала — использует в качестве аргумента в любой дискуссии фразу «бизнесу надо» — знайте, перед вами тупой самозванец, гоните его в шею. Звучит претенциозно?

Привет, Хабр!

В последние годы разработка ускорилась так, что старые подходы уже не успевают за новыми реалиями. Но дело не в новых языках или фреймворках. Появился другой рабочий сценарий — когда разработчик перекладывает часть рутины на нейросеть и ведёт её через обычный диалог. Это и называют вайбкодингом.

Звучит как модный термин, но по факту всё просто: вы меньше печатаете, больше управляете. Ставите задачу, задаёте границы, проверяете результат. И да, промптинг здесь — не магия, а обычная инструкция для модели.

Сегодня на практике посмотрим, как это работает. Создадим Telegram-бота-ассистента через вайбкодинг с Claude. Бот будет отвечать на вопросы, переформулировать текст и делать краткие саммари. А потом задеплоим его на сервер.

Если у математиков нет идеального фильтра, тогда у философов нет истины?

В математике есть понятие «фильтр» — это инструмент, который позволяет отделять одни множества от других, выделять главное, отбрасывать лишнее. Но что, если в самой математике нет идеального фильтра? И если так, то что это значит для философии и её вечного поиска истины?

Google купил DeepMind за $650 млн, не увидев ни одного коммерческого продукта, и не прогадал. Команда DeepMind создала отличную текстовую модель Gemini и фотогенератор Nano Banana Pro. Он считался лучшим в мире на протяжении полугода.

Как Демис Хассабис создал DeepMind и кто ему помог, давайте разбираться.

Это рубрика досье SpeShu.AI. Здесь мы составляем психологические портреты людей, которые ведут всех нас в будущее искусственного интеллекта и прямо сейчас меняют мир, как в своё время изменили Лейбниц, Эйнштейн и Курчатов.

clone() в Rust часто появляется в коде в тот момент, когда borrow checker снова «мешает просто дописать фичу». Компилятор успокаивается, задача закрывается, но в проекте постепенно накапливаются лишние копирования, аллокации и API, которые требуют владения там, где хватило бы ссылки. В статье разберём типичные места, где clone() используют как затычку: от Vec и String до замыканий, HashMap и многопоточного кода.

Реализация экранной клавиатуры на C# с использованием GDI+.

В статье рассказано, как создать пользовательский отрисованный элемент управления аналогичный встроенной клавиатуре Windows, но с более гибкими настройками.

Современная разработка программного обеспечения по-прежнему сталкивается с устойчивым разрывом между тем, как человек описывает намерение системы, и тем, как это намерение затем становится машинно-исполняемой логикой. Требования, проектные решения, ограничения, бизнес-правила и примеры ожидаемого поведения чаще всего существуют отдельно от исходного кода. Даже при достаточно дисциплинированном процессе разработки документация со временем может терять связь с реализацией, тогда как код остаётся исполняемым, но не всегда выражает предметный смысл системы в явном и проверяемом виде.

Классическим ответом на эту проблему стали формальные методы и формальные языки спецификаций. Они позволяют описывать систему строго, проверяемо и пригодно для анализа. Однако такая строгость требует от разработчика специальной подготовки и готовности работать в заранее заданной формальной системе. В повседневной инженерной практике значительная часть знания о системе сначала фиксируется не в коде, а в текстовых требованиях, заметках, таблицах, примерах, обсуждениях и проектных пояснениях. Перевод этого материала в формальный язык требует отдельного усилия и потому далеко не всегда становится частью реального рабочего процесса.

Другой ответ связан с развитием больших языковых моделей. Они сделали практически значимым сценарий, при котором код может быть получен непосредственно из естественно-языкового описания. Такой подход полезен как средство поддержки разработчика, ускорения прототипирования и получения черновых реализаций. Однако в роли компилятора он остаётся проблемным. Вероятностная модель может дать работоспособный фрагмент кода, но такой результат трудно рассматривать как воспроизводимый, проверяемый и объяснимый переход от спецификации к реализации.

Привет! Меня зовут Даниил Ткаченко, я веб‑разработчик в ИТ‑компании «Активика». В статье я поделюсь опытом развёртывания Sentry self‑hosted для высоконагруженного проекта. Несмотря на обилие материалов по SaaS‑версии, актуальных гайдов по self‑hosted‑установке почти нет — особенно с учётом современных требований к производительности и отказоустойчивости.

Мы столкнулись с рядом проблем: нестабильностью на базовом хостинге, отсутствием перехвата HTTP‑ошибок и быстрым заполнением диска. Под катом разберу каждую проблему, покажу код решений и дам рекомендации для тех, кто планирует развернуть Sentry самостоятельно.

Статья будет полезна разработчикам и DevOps‑инженерам без опыта работы с self‑hosted Sentry.

«Мне прислали фишинг под MAX. Внутри оказался MITM в их API» «Не ты ли на фото?» — пришло поздно вечером, в обычной переписке, от знакомого, который пишет редко. К сообщению приложена короткая ссылка. Я понял, что у него увели аккаунт, и захотел разобраться, что внутри. Через пять дней я смотрел на инфраструктуру из 179 фишинговых доменов, четырёх хостингов, через которые оператор переезжал каждые сутки, и обнаружение, что фишинг-кит работает не как сборщик паролей, а как MITM-прокси к настоящему API мессенджера MAX. Жертва получает реальный SMS от реального MAX и не может распознать атаку. CVSS 8.8. VK молчит уже неделю.

Решили мы добавить Rate Limit заголовки к ошибкам SubscriptionRequiredError, чтобы фронт понимал, какие лимиты превышены. Но внезапно при обработке ошибки пропал request. А значит — нет ни headers, ни current_user. Куда он делся и как это починить?

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.