Привет, Хабр! Только недавно зарегистрировался на платформе. За предудыщий месяц сделал два проекта на FastAPI, хочется узнать чужое мнение...
Сравнение провайдеров погоды по констатации погоды в данный момент времени
Дисклеймер: я не претендую на абсолютную точность и верность исследовательского подхода в собирании данных (знаю какие допущения я совершил), но проект всё равно достиг поставленной цели на мой взгляд. Благодарю за внимание и приятного прочтения!
Как человек, который занялся ИИ с возникновения прогресса в трансформерах в 2019 году и побеждал ни на одном Всероссийском ML-хакатоне, хочу поделиться представлением о нейросетевых моделях и текущим видением ситуации. И сделать это с ракурса одной фразы "визуализация данных". В чем состоят необходимость и актуальность визуализации текстовых данных, если и так существуют типовые агенты для LLM, и, казалось, бы, все и так можно сделать прямо через веб-интерфейс любой популярной языковой модели?
В условиях блокировок и санкций VPN стал частью повседневности для многих. Но за этим привычным словом может скрываться серьёзная и неочевидная угроза. В этой статье разберём, почему пользоваться VPN неизвестного происхождения бывает опасно — и как от этого защититься. Материал носит исключительно ознакомительный характер и призван помочь защитить собственные устройства и данные от описанных угроз.
Глобальная конкуренция стала сильнее: мобильный продукт может найти аудиторию в другой стране быстрее, чем компания успеет открыть офис. На первый взгляд это удобно: удаленные продажи, рекламные кабинеты, аналитика и подрядчики закрывают стартовые задачи без длинной подготовки.
Но в моей практике такой запуск срабатывает не везде. Одинаковый лендинг на все рынки, один перевод и привычный медиаплан для разных аудиторий редко дают честную картину. География меняет поведение клиента, платежные привычки, доверие к бренду и смысл оффера. Я, Эдуард Лебедев, основатель WakeApp, видел это на практике в десятках направлений.
Привет, «Хабр»! Расскажу о большом управленческом проекте, который реализуется в моём бизнесе последние полтора года. Мы перешли на структуру управления «Клиентократия». Что это, зачем нам и, самое главное, адаптируется ли система под не самую обычную организацию? Читайте далее!
Общий контекст для понимания:
Я веду бизнес с 2012 года. Команды (суммарно около 80 человек) работают полностью удалённо. Мы работаем в сфере запуска и развития стартапов. Развиваем как свои проекты (в нашем активе сейчас — экосистема для учёбы и карьеры, группа интернет-платформ по оказанию бытовых услуг, сервис для обработки звука), так и помогаем развиваться в партнёрстве проектам со стороны. До внедрения клиентократии мы существовали в довольно стандартной системе: сотрудники работали на окладах, решения принимались руководителями на местах, каждый сотрудник должен был согласовывать свои действия с руководителем. Оплата труда руководителей была выше, чем у рядовых сотрудников, но имела чёткие границы. Так мы работали более 10 лет, и решение о переменах зрело постепенно.
Будем учиться!
Клиентократия — структура управления, где главную роль играют интересы клиентов: они могут повлиять на решения компании. При клиентократии потребности и интересы клиентов (как внешних, так и внутренних) важнее, чем формальные правила и регламенты. Жёсткой иерархии не существует, зато решения принимаются командами самостоятельно. Это позволяет быстрее реагировать на запросы клиентов и быть гибче, достигая результата.
Эта система родилась в компании «ВкусВилл» — основатель Андрей Кривенко даже запатентовал её. Я сам узнал о клиентократии в 2020 году из книг «Открывая организации будущего» и «ВкусВилл». Мне оказались очень близки принципы управления, где команда может проявлять инициативу и быть творческой. Более глубокое знакомство с клиентократией у меня в дальнейшем состоялось на обучении в AntiMBA.
Я написал бота на Python, используя библиотеки kurigram, yt‑dlp и ffmpeg. Данный бот умеет скачивать что‑то (в зависимости от площадки) из следующих платформ: YouTube, TikTok, Instagram, Pinterest, Rutube, VK, Spotify, Shazam, Yandex Music, SoundCloud, VK Music, Deezer, Apple Music, Tenor, JioSaavn, Twitch (только клипы), Snapchat, Reddit, Kinopoisk.
Голосовые ассистенты на сайтах обычно заканчиваются одним из двух: либо это чат-бот, которому приклеили распознавание речи, либо озвучка FAQ. Мы пошли от обратной задачи — сделать голос основным способом управления интерфейсом, а не надстройкой над текстом. Ниже разбор архитектуры и решений, которые пришлось принять.
Задача
Пользователь открывает сложную страницу генерации — видео, картинки, музыка — где есть выбор модели, загрузка референса, промпт, параметры. Новичок теряется. Классический онбординг (тур со стрелочками) люди закрывают на втором шаге. Мы захотели, чтобы можно было просто сказать голосом: «хочу оживить это фото», а ассистент сам подсветил нужную кнопку, объяснил и довёл до результата.
Ключевое отличие от чат-бота: орб видит состояние страницы и действует на ней, а не отвечает текстом «нажмите кнопку X где-то там».
Архитектура: три слоя
Суди о прожитом дне не по урожаю, который ты собрал, а по тем семенам, что ты посеял в этот день.
Роберт Льюис Стивенсон (1850–1894)
Одна из величайших загадок природы, над которой работает уже не одно поколение ученых, связана с самим человеком. Все мы чего-то желаем, мыслим, стремимся понять окружающий мир, в том числе и самих себя; пытливый ум не дает нам успокоиться ни на минуту и заставляет докапываться до самой сути вещей. Кто мы в этом безбрежном океане Вселенной? Где наши истоки, начало? Почему мы, люди, господствуем на нашей планете, порой катастрофически изменяя ее облик?
Живая система, к которой принадлежит и человек, — восхитительное творение природы. Жизнь — настоящее чудо; наверно, только так и можно объяснить все то, что нас окружает. Пение соловья; улетающий по осени на юг клин журавлей; гигантские киты на просторах океанов, плывущие куда-то только по им известным местам; непроходимые джунгли со множеством живущих в густых зарослях диковинных животных и насекомых — это все и есть наша планета. Но как зародилась жизнь, как она устроена? До сих пор этот вопрос остается открытым, но многое наводит на мысль, что рождение жизни было возможным на Земле. Природа мудра, и она сама нашла простые и умные решения, чтобы живое стало таковым. Жизнь — самое таинственное явление, какое только есть на нашей планете.
На молекулярном уровне все живое представлено молекулами, ассоциацией химических соединений. Как же из множества веществ найти ту главную, ту королеву, которая определяет жизнь? Оказалось, что их две — ДНК и РНК (у некоторых вирусов). Информация о строении белков закодирована в определенных последовательностях нуклеотидов. Нам наиболее интересна первая, самая известная, удивительная в своей простоте и все еще хранящая свою тайну молекула — ДНК. Раскрытие этого секрета даст возможность предвидеть развитие множества заболеваний и наметить пути лечения в том числе и злокачественных новообразований.
Kimi K3 сейчас в топах почти всех публичных бенчмарков. В нашем тесте продаж он тоже взял A-tier — а через пару часов, в тесте на генерацию уроков, у него оборвались на полуслове два урока из пяти: 13 639 токенов ушли на скрытые размышления, на видимый текст осталось 963 слова. Мы собрали семёрку моделей последних месяцев и прогнали одну и ту же когорту через два наших бенчмарка сразу: живой B2B-диалог с жёстким клиентом и генерацию обучающего урока на 3000 слов. Гипотеза была простая: хорошая модель хороша везде. Числа сказали другое. Модель-чемпион продаж провалилась в уроках. Чемпион уроков проиграл переговоры — из-за честности. Одна модель выдумала «Фондацию российского малого предпринимательства» с точной статистикой. А value-королём обоих тестов оказалась почти бесплатная лошадка за $0.001 за вызов. Внутри: устройство обоих тестов, три таблицы, фрагменты диалогов и уроков, разбор фабрикаций и рекомендации — какую модель под какую задачу.
Я несколько лет занимаюсь алгоритмической торговлей и за это время прогнал через свои алгоритмы десятки криптобирж.
Я подключал биржи к своим ботам, торговал через API и проверял то, что действительно важно алгоритмическому трейдеру: стаканы, latency, WebSocket, исполнение ордеров, ликвидность, ошибки и поведение рынка в момент реальной сделки.
В результате я протестировал около 40 бирж.
И оказалось, что биржа, которая выглядит отлично на CoinMarketCap, в рекламе обещает миллиарды объема и показывает красивый глубокий стакан, совсем не обязательно является хорошей биржей для алгоритмической торговли.
Иногда всё наоборот.
Контейнер поднимается за три команды, и неделю все идеально. Потом заканчивается диск или кто то находит вашу базу сканером портов. На практике именно эти три причины чаще всего становятся источником проблем на небольших VPS.
Для кого эта статья: вы уже подняли 3x‑ui, у вас 5+ пользователей, и вы хотите перейти от стадии «вроде работает» к стадии «работает надежно, предсказуемо и безопасно».
Технологии обхода систем глубокого анализа трафика (DPI/ТСПУ) меняются стремительно. То, что было железобетонным стандартом год назад, сегодня режется по поведенческим паттернам. В этой статье я обобщил production‑опыт администрирования 3x‑ui в реалиях 2026 года: мы разберем эволюцию транспортов, умную маршрутизацию, защита панели и бесшовную миграцию ядер без даунтайма.
В каждой компании есть человек, который вручную набивает счета, договоры и КП — по 20–40 минут на комплект, с опечатками в БИН и суммах. В Битрикс24 это закрывает «Генератор документов»: шаблоны DOCX с плейсхолдерами, табличные блоки для товарных позиций и генерация через REST API. Разбираю механику шаблонов, синтаксис плейсхолдеров, генерацию роботом и пять подводных камней, о которых узнаёшь только на боевом проекте.
Спросили в чате: «сколько мне спать», «сколько белка в день», «сколько раз в неделю бегать». Модель ответила ровно и быстро. Пользователь закрыл вкладку довольный. Через несколько дней та же цифра всплыла в разговоре с врачом – или в строке таблицы с расходами, потому что ассистент у нас не болтает в вакууме: голос превращается в задачи, события, записи, а записи потом живут в календаре и отчётах
Вопрос перестал быть про удобный интерфейс. Кто в этой цепочке сказал «да, мы это утверждаем»?
Из 25 репозиториев, попавших в тренды GitHub за пять дней, навыком в честном смысле оказались три. А у самых близких к моей задаче нашлась общая дыра: недоверенный README слишком дёшево становится инструкцией, которой агент подчиняется. Разбираю, как устроен гейт промоушена, и почему первая версия детектора дала 320 находок, среди которых не было ни одной настоящей.
Одна лишняя строка в @@unique подарила пользователям два установщика вместо одного
На платформе разработчики загружают билды под разные платформы, мы храним их в S3 и раздаём на сайте. Один из самых скучных, казалось бы, кусков системы — таблица «установщик игры»: платформа, версия, путь к файлу. Целый месяц эта таблица тихо портила данные, и никто не замечал, пока модертор при проверке не заметил, что у одной и той же игры предлагается скачать два инсталлятора под Windows.
Последние два года я руководил отделом проектной разработки в финансово-экономической дирекции крупного сине-белого индустриального холдинга. Один из проектов, о котором меня чаще всего спрашивают коллеги — ИИ-агент для контроля сделок.
Не буду в деталях разбирать код и обучение моделей — это экспертиза отдельных инженеров команды, но на уровне архитектуры и стека пройдусь, чтобы дать техническую картину целиком. Основной фокус статьи — как формулировалась бизнес-задача, какие управленческие решения принимались на каждом этапе и что в итоге получилось в цифрах.
За десять дней я прогнал через LLM 315 вакансий и получил 320 структурированных ответов. 187 из них были корректны по JSON Schema, но не прошли смысловую проверку: модель придумывала факты и цитаты, расширяла реальный опыт и даже ошибалась в арифметике score.
В статье показываю архитектуру, где LLM — недоверенный компонент: факты имеют стабильные ID, цитаты сверяются с источником, score пересчитывается кодом, а финальное действие подтверждает человек. С цифрами, кодами ошибок и разбором защитных слоёв.
Практический разбор портирования Windows-ориентированной панели управления сетевыми компонентами на Kali Linux. Рассказываю, почему для Zapret2 недостаточно запустить процесс, как связал React-интерфейс с Python/PySide6, ограничил привилегии через PolicyKit, сделал установщик с dry-run и сохранил Happ независимым компонентом. В конце — границы проекта, тесты и честное объяснение того, почему включённый Happ ещё не гарантирует смену внешнего IP.