Как стать автором

На связи Monami! Я веб-разработчик. Делаю сайты и приложения на заказ. А ещё веду пару Telegram-каналов — для души и для портфолио.

В какой-то момент я понял, что мне нужно быть и в VK тоже. Ну а куда деваться — после блокировки Instagram это стало обязательным для всех, кто работает с российской аудиторией. Ну, ок. Завёл группы в VK, начал дублировать контент.

И начался ад.

Оцифровал свою медицинскую историю за 20 лет, собрал 13 AI-агентов разных врачебных специальностей и построил систему, которая помогает готовиться к визитам, расшифровывать анализы и проводить AI-консилиумы. Всё работает в VS Code + Claude Code, данные хранятся локально. Рассказываю, как устроено под капотом.

О чём дизайн сегодня? Про украшение? Про управление вниманием или про помощь и заботу? Разберём чем мы занимались когда я работал в Лабсе, а именно главной страницей Госуслуг. Хоть со стороны и не заметно что изменения внушительны, когда ты находишься внутри этой структуры становится понятно что всё совсем не так.

Claude Haiku фильтрует 30 RSS-лент, Opus пишет посты, а я только нажимаю кнопку

Откройте любой новостной канал в Telegram. Что там? Война, кризис, очередной скандал, «учёные предупреждают о катастрофе». Закрываешь — и настроение на нуле.

Я подумал: а что если сделать канал, где только хорошие новости? Не мотивационные цитаты, не «позитивное мышление» — а реальные научные открытия, медицинские прорывы, технологии, которые делают жизнь лучше. Факты, от которых хочется сказать «ого, круто».

Проблема в том, что вручную это тяжело. Нужно каждый день мониторить десятки источников, отбирать подходящие новости, переписывать их живым языком, подбирать картинки, публиковать в нужное время. Это 2-3 часа в день — фактически работа SMM-менеджера.

Тогда я задал себе вопрос: а что если это автоматизировать? Не полностью — я хочу контролировать, что уходит в канал. Но чтобы бот делал 90% рутины, а мне оставалось только нажать «Опубликовать» или «Другую».

Так появился @GoodN3wsChannel — и бот, который его обслуживает. Весь код — на Python, AI — на Claude API от Anthropic, хостинг — Railway за $5/мес. Общие расходы на AI — меньше 5$ в месяц.

Дальше расскажу, как это устроено внутри.

Всем привет!

В какой-то момент я понял: музыка у меня есть – а контроля над ней нет...

В текущих условиях (цензура треков, отсутствие релизов, качество звука на стриминговых платформах) внезапно вышли из тени наши старые подходы: загрузка и прослушивание музыки локально. Лично у меня в шкафу до сих пор валяется старый Sony Ericsson K550i с флешкой Memory Stick Micro, где хранится капсула времени в виде низкокачественных MP3 файлов времён школы из нулевых. Конечно, мы не будем с вами слушать подобное сейчас, так как у нас имеется возможность достать почти любой релиз в формате без потерь или в более-менее приемлемом качестве. Именно такую собственноручно собранную коллекцию я и хочу слушать, прогуливаясь в наушниках по улицам в прекрасный весенний день.

Проблема: Иллюзия памяти и стохастический хаос

Большинство проблем при работе с AI-ассистентами (Cursor, Windsurf, Kiro и др.) проистекают из одной иллюзии: мы ждем от них «памяти». Но LLM по своей природе — это стохастический stateless-исполнитель с эфемерным контекстом.

Любая сессия со временем подвергается «гнили контекста» (Context Rot). IDE автоматически суммаризирует историю, при этом важные детали реализации просто выбрасываются. Один сбой сессии или обрыв связи — и вы тратите время на повторное «обучение» модели. Я подошел к этому как к задаче проектирования отказоустойчивых систем: если процесс не может надежно хранить состояние — состояние должно быть внешним.

Парадигма: External State vs Embedded Memory

Вместо того чтобы пытаться запихнуть в модель побольше контекста, я внедрил архитектуру, где модель не обязана помнить ничего. Она каждый раз читает актуальный стейт извне. Это превращает ассистента из «умного собеседника» в предсказуемый инженерный инструмент.

Повесть о том как один программист решил разработать для себя и для всех программу, а получилась небольшая система.

Весь мой путь наполнен любовью к русским разработчикам и открытому коду, а также желанием продвигать российские IT-продукты (не все конечно).

Существует достаточно большое количество методов для автоматического подбора гиперпараметров, но у меня своя история с эволюционными методами, так что я сегодня выбрал PBT или Population Based Training или подбор на основе популяции.

Telegram - один из самых популярных мессенджеров, и многие пользователи macOS и других ОС заметили что в последнее время загрузка фото и видео работает медленнее. Причина часто кроется не в скорости интернета, а в особенностях работы TCP-соединений с серверами Telegram.

Изучая эту проблему, я обнаружил интересный подход: перенаправление трафика через WebSocket Secure (WSS) соединения может значительно ускорить загрузку медиафайлов и работу телеграма. WebSocket работает поверх TLS и имеет оптимизации для долгоживущих соединений, что особенно важно для мессенджеров.

Однако готового решения для macOS не существовало. Так родилась идея создать нативное приложение, которое будет работать в фоне, не отвлекать меня и при этом эффективно ускорять Telegram.

Это пересказ статьи разработчика компилятора Go Кита Ренделла. Не нужно воспринимать это как перевод. Я постарался упростить и обойтись без некоторых блоков текста из статьи, которые по моему мнению могут только запутать читателя.

Как математики (почти) спасли гномов от дракона

История одной задачи с шапками, в которой я решил пойти по максимуму.

Хотите FastAPI-микросервисы, но нужна внутренняя админка? Выход есть, и он дешевый! Разбираю архитектуру на примере LMS-системы с PostgreSQL-схемами, Alembic-миграциями и аккуратным разделением зон ответственности по данным между сервисами.

Привет, Хабр!

У одного из наших заказчиков вся инфраструктура расположена в Yandex Cloud и для доступа во внутреннюю сеть ко внутренним ресурсам компании а-ля Grafana, Prometheus, Elasticsearch и т.д. использовался VPN-сервис на базе Self-Hosted OpenVPN. При этом аутентификация пользователей VPN осуществлялась просто по локальным учетным записям на сервере через конфигурацию сервера вида

Цветочный ритейл сильно отличается от большинства других видов торговли. Основной товар здесь — скоропортящийся, поставки происходят часто, а спрос может резко меняться буквально за несколько дней до праздников. Магазин может спокойно работать неделю, а затем за два дня перед 8 Марта через склад проходит объем, сравнимый с обычным месячным оборотом.

Из‑за этого владельцы цветочных магазинов регулярно сталкиваются с одними и теми же операционными проблемами:

Когда мы говорим файловая система, обычно представляем что-то очень сложное: ext4, btrfs, десятки тысяч строк кода в ядре, журналирование, кеши, оптимизации. Но если убрать все оптимизации, минимальная файловая система оказывается удивительно простой. В этой статье я попробовал сделать эксперимент: написать минимальную файловую систему для Linux, которую можно смонтировать и использовать как обычную. Без написания кода ядра, без драйверов.Только пользовательский код и FUSE. В итоге получилась работающая файловая система примерно на 200 строках Python, которая умеет:

Расскажу как написать типобезопасный и масштабируемый сетевой слой на Swift с использованием async/await.

В этой части про GET запросы, модели, обработку ответа и базовую архитектуру. В следующей углубимся и создадим полноценную систему со всеми нужными плюшками по типу различных окружений и обработки ошибок

Представьте ситуацию: вам прислали контракт или учебный материал в PDF. Нужно быстро поставить подпись, обвести важный абзац или добавить пару комментариев. Идти в Adobe Acrobat долго, а загружать документ на сомнительные онлайн-сервисы небезопасно.

Я столкнулся с этой проблемой и решил сделать свой инструмент. Так появился проект Annotate PDF. 

Это простая «рисовалка» поверх документов, которая работает полностью в браузере.

На первом курсе университета я столкнулся с классической проблемой студента — необходимостью зубрить. В моем случае это были история и английский язык. Нужно было выучить около сотни исторических дат и 250 английских слов.

Обычно для таких вещей все советуют Anki. Но чтобы им пользоваться, нужно скачать приложение, потом как-то вытащить данные, отформатировать их в нужный формат таблицы (CSV и т.д.) или использовать сторонние чат-боты. Более того, у меня почему-то не работала синхронизация с мобильным приложением.

В итоге терпение лопнуло, и так появилась идея Mnemocards. Мой подход: не нужно нигде регистрироваться, не нужно ничего скачивать. Открыл бота — и учишь.

Пишем E2E-тесты на Playwright для формы логина — без живого бэкенда. Вместо встроенного page.route() используем внешний мок-сервер: настраиваем один эндпоинт с пятью сценариями (успех, неверный пароль, таймаут, 500, 429), матчинг по телу запроса и заголовкам. В итоге — тесты не зависят от состояния бэкенда, граничные кейсы воспроизводятся стабильно, а история запросов доступна в логах.

Steam активно портирует игры на Linux с помощью Proton, да и нативные версии игр (особенно учитывая популярность Steam Deck) сейчас не редкость. Но что делать с остальным софтом и играми? Для них есть проверенное решение — Wine и его удобная обертка Bottles.

Я решил проверить на практике, насколько сложно запустить олдскульную игру на моей Fedora 43. В качестве подопытного выбрал S.T.A.L.K.E.R.: Тень Чернобыля.