Как стать автором

Привет, Хабр! Я люблю слушать книги, но не все есть на Литрес и Storytel. Особенно это касается профессиональной литературы, фанфиков, статей и документов — всего того, что вряд ли когда-нибудь озвучат профессиональные дикторы.

Я поняла, что нейросетевые голоса уже достаточно хороши для комфортного прослушивания. И подумала: а что если сделать Telegram-бота, которому можно просто скинуть файл — а через пару минут слушать аудиокнигу в удобном плеере прямо в Telegram?

Так родился VoiceBooks — open-source сервис для озвучки книг, который работает полностью бесплатно.

В этой статье я разберу архитектуру open-source проекта: как организован парсинг 6 форматов в единый пайплайн, как работает фоновая генерация аудио без Celery и RabbitMQ, и как элегантно обойти лимиты Telegram Bot API на загрузку файлов.

Стек: Python 3.12, FastAPI, aiogram 3, Edge TTS, SQLAlchemy 2.0 + PostgreSQL. Деплой — Railway.

В августе 2025 я запустил интернет‑магазин. Сайт работал, контекстная реклама приводила клиентов, но органический трафик был почти нулевым. Цена клика в Директе росла, рентабельность падала — стало ясно, что без SEO не обойтись.

Начал искать подрядчика. За полгода встретился с 30+ агентствами, протестировал 7 компаний на реальных задачах, потратил 350 тысяч рублей на эксперименты.

Дисклеймер: я не SEO-специалист, не работаю в digital. Просто владелец бизнеса, который хочет получать клиентов из поиска и не слить бюджет.

Vostok Linux

Это небольшой рассказ о маленьком проекте и большой мечте — сделать что-то классное. Но без помощи и поддержки, в одиночку, это сделать очень сложно, поэтому надеюсь, что у кого-то отзовется моя история.

Apache Kafka за последние три года превратилась из популярной технологии в индустриальный стандарт для потоковой обработки данных. Более 80% компаний из Fortune 100 используют Kafka, общее число пользователей превысило 150 000. В декабре 2025 года IBM приобрела Confluent за 11 миллиардов долларов, подтвердив стратегическую значимость технологии.

В статье представлен анализ позиций Kafka на рынке: технология занимает почти 39% рынка брокеров сообщений, опережая RabbitMQ. Рассмотрены масштабы использования ведущими компаниями: LinkedIn обрабатывает более 7 триллионов сообщений в день, Uber называет платформу краеугольным камнем стека.

Отдельное внимание уделено российскому рынку. Ozon, Авито, Сбер, Яндекс, Тинькофф строят микросервисы на Kafka. Технология стала обязательным пунктом в собеседованиях ведущих компаний.

Статья разбирает инструменты тестирования Kafka: Testcontainers, EmbeddedKafka, Pact. Описаны вызовы тестирования асинхронных систем и подходы к их решению.

Главный вывод: знание Kafka перестало быть опциональным для QA-инженеров. Вероятность столкнуться с Kafka на проекте приближается к 100% для специалистов в enterprise-сегменте.

Эта инструкция создана с пошаговой поддержкой AI-ассистента Qwen3.5-Plus (разработка Alibaba Cloud).

На сегодняшний день главная проблема digital - не дорогой трафик. Главная проблема - фейковый трафик, который выглядит как настоящий. ИИ сделал ботов умнее: они проходят сложные проверки, имитируют поведение пользователя и системно скликивают рекламный бюджет.

Настройка GRE-туннеля и OSPF на маршрутизаторах Eltex: детальное руководство с примерами

Когда перед инженером встаёт задача связать два географически разнесённых офиса через общедоступную сеть (или частную MPLS/VPN), первое, что приходит на ум — использовать туннелирование. Существует несколько технологий: IP-in-IP, GRE, VXLAN и другие. В этой статье я поделюсь опытом настройки GRE-туннеля между двумя площадками (назовём их Router 1 и Router 2) на оборудовании Eltex, а также покажу, как поднять динамическую маршрутизацию OSPF поверх этого туннеля. Материал рассчитан на тех, кто уже немного знаком с CLI Eltex, но хочет разобраться с нюансами.

Привет, Хабр! Сегодня поговорим об одном из ключевых элементов сетевой инфраструктуры — трансляции сетевых адресов (NAT). В частности, рассмотрим, как настроить динамическую NAT (Source NAT) для обеспечения доступа внутренних хостов в интернет. Тема актуальна как для администраторов небольших офисов, так и для инженеров, обслуживающих распределённые сети с несколькими площадками. Мы разберём два типовых сценария: настройку SNAT на сервере Linux и на маршрутизаторах класса Enterprise (на примере конфигурации, близкой к Cisco). Материал будет полезен для подготовки к экзаменам и реальной работе — здесь вы найдёте не только команды, но и пояснения, почему и зачем они выполняются.

В большинстве ПК корпусные вентиляторы управляются только по температуре процессора.

А главный источник тепла в современных системах — видеокарта.

В итоге GPU работает на 100%, корпусные вентиляторы не ускоряются, горячий воздух копится внутри, и видеокарта начинает шуметь сильнее.

В этой статье подробно рассмотрим настройку FanControl, при которой корпусные вентиляторы учитывают температуру CPU и GPU Hotspot и автоматически выбирают обороты, ориентируясь на самый горячий компонент.

Я пишу код еще с конца прошлого века, повидал много разных инструментов и парадигм, но с активным внедрением ИИ-помощников мой рабочий процесс просто споткнулся о неожиданную проблему.

Сейчас мой основной воркфлоу — это связка разных нейросетей. Например, я делаю тяжелую разработку и кручу архитектуру в DeepSeek, а потом мне нужно перенести этот контекст в Claude 3.5 Sonnet или ChatGPT для рефакторинга или написания документации. И тут начинается ад.

Проблема: Чат разрастается. Копипастить руками сотни строк кода вместе с промптами — мучение. Стандартные расширения просто сваливают всё в кривой PDF-файл или грязный текст, в котором новая целевая нейросеть моментально путается, теряя нить рассуждений.

Решение: В итоге я психанул и собрал PolyCode Chat Saver — кроссплатформенный мост для переноса контекста между ИИ.

Это браузерное расширение, которое не просто «копирует текст». Оно работает с DOM-деревом 11+ разных платформ (DeepSeek, Claude, ChatGPT, Gemini и др.) и делает главное:

Этот туториал для тех, кто не мог запустить Windows 11 на Pi 5, получая ошибку 0xc0000225, просто чёрный экран после запуска или вообще нерабочий UEFI. На протяжении 2-3 месяцев, ещё с ноября, я пытаюсь установить Windows, но UEFI никогда не мог загрузиться, а в troubleshooting люди говорят: "Зачем кому-то Windows без драйверов вообще, сиди лучше на линуксе". Честно, это меня огорчило, потому что иметь Windows всё-таки хотелось, даже просто так.

С этим туториалом вы получите 100% шанс запуска UEFI и Windows, ибо других актуальных вариантов попросту нет. Этот туториал годится и на старые версии Windows, но новейшая в приоритете.

После перехода на macOS я не нашёл SSH-клиент, который закрывает мой ежедневный сценарий так же удобно, как WinSSHTerm.

Устал от постоянных компромиссов, сформулировал требования, собрал свой клиент и выложил код в open source.

Репозиторий

В этом посте я поделюсь несколькими формулами, косвенно связанными с бинарной гипотезой Гольдбаха, а также своими наблюдениями. Кто знает, может это кого-то вдохновит на правильное доказательство. Но сначала расскажу, что из себя представляет данная гипотеза.

Это история не про очередной пет-проект для галочки. Это история про поиск «своего» уровня сложности.

Всем привет!

Заранее прощу прощения, это мой первый пост на Хабре. Который возможно кому то будет полезен.

Однажды в известном китайском была хорошая цена на такое устройство с довольно мощным CPU (Intel Core Ultra 7 155H).

Каждый раз когда нужно реализовать многошаговую операцию, я сталкиваюсь с одной и той же проблемой. Если один из шагов падает, нужно откатить всё что успело выполниться до него.

Это выглядит примерно так:

Проснувся, голодненький, начал думать, что мне нужен алгоритм обхода двумерного дерева но без рекурсий, так как выполнять я его буду в while цикле на GPU, а многие GPU языки программирования, особенно графические, рекурсию не умеют, поэтому остаётся только придумать безрекурсивный алгоритм.

И придумал. Где-то за час. Не знаю, есть уже такой или нет, но на всякий случай назову его своим именем: "Безрекурсивный алгоритм обхода N-мерных деревьев Константина Тарасенкова".

Для простоты примера возьмём двумерное дерево, хоть и алгоритм может работать с любой мерностью деревьев.

Каждая нода дерева возвращает правду (t) или ложь (f) -- нужно ли продолжать обход ветвей этой ноды или нет.

Наша цель, которую мы хотим найти, это правда (t) в конечной ветви дерева, которая в данном примере находится только в ноде под индексом 3.

В данном примере, дерево и его ноды выглядят так:

........... 0t ..........

.... 1t ....... 2t .....

.. 3t 4f ... 5f 6f ..

Для вычисления алгоритма дополнительно требуется только одно число (итератор, далее будет выглядеть как i) и один массив чисел (далее массив будет выглядеть как [индекс ноды, индекс ноды, ...])

Алгоритм состоит из 5-ти условий, можете пропустить читать их, они будут более понятны чуть позже:

1. Если итератор равен нулю, и текущая нода массива под итератором имеет индекс -1, -- терминация всего алгоритма.

2. Если текущая нода массива под итератором имеет индекс -1, -- декремент итератора на 1.

3. Если текущая нода массива под итератором имеет индекс не -1 и возвращает ложь (f), -- замена индекса этой ноды в массиве на -1, декремент итератора на 1.

Проблемы которые можно решить этим паттерном:

1. Если сервис делает 1000 запросов в секунду к базе данных, а она выдерживает только 100, пул воркеров защитит БД от падения.

2. При внезапном всплеске трафика go func() на каждый запрос может создать 100500 горутин и съесть всю память. Пул ограничивает параллелизм.

3. Если у вас есть пул соединений к сокету или файловых дескрипторов, пул воркеров гарантирует, что вы не превысите лимит ОС.

Суть: Мы создаем фиксированное количество горутин, которые заранее запущены и ждут работы. Основная горутина (диспетчер) ставит задачи в канал (очередь задач). Воркеры конкурентно забирают эти задачи из канала и выполняют их. Результаты они могут отправлять обратно в другой канал.

Ключевая идея: Ограничение количества одновременно выполняемых операций и повторное использование горутин.

Как понять интерфейсы? Почему они повсюду встречаются и все о них говорят? Я собираюсь дать ответы на эти вопросы.

My Science App — это open-source low-code платформа, которую я разработал в 13 лет специально для упрощения сложных расчетов, преобразующая текстовые формулы в интерактивные веб-интерфейсы с поддержкой реактивного пересчета данных и динамической визуализации. Инструмент автоматизирует создание полей ввода (#input), расчетных модулей и графиков симуляций (#range, #inx, #outy), позволяя за 5 минут собрать полноценный научный стенд с экспортом результатов в CSV и генерацией ссылок на рабочие модели. Проект ориентирован на быструю проверку гипотез и образовательные задачи, исключая необходимость ручного написания JS-кода или работы в Excel-таблицах.