Как стать автором

matrix — это такой протокол для мессенджера, есть несколько его реализаций, но, как водится, полноценная только одна. Протокол ругают за перетяжеленность, но matrix сегодня один из самых зрелых opensource‑вариантов для self‑hosted мессенджера.

Домен возьмем, естественно, example.com. Контейнер назовем matrix. Дадим ему реальный адрес: можно и с пробросом портов, но это отдельная возня. Предполагается, что вы уже умеете создавать контейнеры. Веб‑сервер nginx, но можно поставить любой другой.

Сделал Status Line для тех, кто пользуется Claude Code CLI

Если вы работаете с клодом в терминале, то в одном месте он показывает

• Модель и Effort
• Текущую рабочую папку и ветку
• Незакоммиченные изменения в GIT в этой папке
• Есть ли что в очереди на push и pull
• Расхождение основных md файлов
• Текущий размер контекстного окна
• Кэш: hit rate & TTL
• Ну и лимиты конечно же

Очень удобно это все видеть в одном месте. Рассказываю про него в статье.

Именно в такой ситуации я оказался буквально пару месяцев назад и хочу поделиться увлекательной историей решения этой проблемы.

Интерфейс сервиса BenzinNow на двух смартфонах: интерактивная карта Москвы и список ближайших АЗС с названиями сетей, расстоянием и выбором вида топлива.

Начать хочется с честного признания: Kaguya UserBot — это моя вторая попытка. Первая закончилась полным архитектурным тупиком. Система получилась настолько негибкой, что в какой‑то момент я просто забросил проект на два месяца, а затем полностью удалил код и начал всё с чистого листа.

Микросервисы — это не про технику.

Все говорят о микросервисах, но почти никто не понимает, зачем они на самом деле.

Спойлер: Это не про масштабирование. Это не про отказоустойчивость. Это не про большие базы данных.

Это про команды.

Когда у вас больше 3–5 команд, работающих над одной системой — MSA имеет смысл. В остальных случаях вы просто платите за инфраструктуру, сложность и распределённые транзакции, получая взамен… распределённый монолит.

Кодовые ИИ-агенты уже способны за минуты выполнять часть работы, на которую раньше уходили часы. Но быстро написанный код — ещё не выпущенный продукт и тем более не полученная прибыль. Разбираемся, куда исчезает ускорение, когда его почувствует бизнес и какие показатели действительно стоит измерять.

У меня RTX 5060 Ti на 16 гигабайт. Обычная потребительская карта, и на ней хочется гонять модели покрупнее, желательно с большим контекстом. Дальше история про то, как я скрестил две несовместимые вещи, потратил на это вечер, нашёл баг, который не выдаёт никаких ошибок, а потом выяснил, что настройка по умолчанию отнимала у меня четверть скорости.

Есть модель Ternary-Bonsai-27B от PrismML. Это Qwen3.6-27B, ужатый до примерно 2.1 бита на вес. Весит 6.66 гигабайта. Для 27B на 16-гигабайтной карте это отлично, потому что остаётся много места под контекст.

Проблема в том, что запускается она только на их собственном форке llama.cpp, а там нет сжатия KV-кеша. А KV-кеш на длинном контексте съедает больше, чем сама модель.

С другой стороны есть BeeLlama, форк от Anbeeld. В нём как раз есть TurboQuant и KVarN, две схемы сжатия KV. Но Bonsai он не грузит.

Причина простая и обидная: оба проекта завели у себя тип с названием Q2_0, и это разные форматы. К счастью удалось реализовать поддержку Bonsai в Beellama.

Москва, 22 декабря 1920 года. В городе перебои с хлебом и дровами, едва отгремела Гражданская. В выстуженном Большом театре – не опера: над сценой растянута огромная карта России, утыканная электрическими лампочками. Глеб Кржижановский, инженер и глава Государственной комиссии по электрификации, докладывает VIII Всероссийскому съезду Советов план ГОЭЛРО. Называет очередную будущую электростанцию – и на карте вспыхивает огонёк. По легенде, чтобы запитать эту иллюминацию, пришлось обесточить несколько московских кварталов: на карту будущего у настоящего не хватало энергии.

В октябре того же года в Кремле побывал Герберт Уэллс. Человек, придумавший машину времени и войну миров, послушал Ленина о всеобщей электрификации – и не поверил: назвал собеседника «кремлёвским мечтателем», а замысел счёл утопией, невообразимой в разорённой крестьянской стране. Фантасту не хватило фантазии. План был рассчитан на десять–пятнадцать лет; в основном его выполнили за десять.

Сто лет спустя ГОЭЛРО кочует по статьям и учебным презентациям уже в новой роли – как «основа современного проектного управления». Звучит красиво: пока Запад дозревал до своих стандартов, у нас уже была программа национального масштаба – с этапами, ресурсами и контролем исполнения. Одна беда: предъявите этот тезис историку менеджмента, и от него мало что останется. Диаграмма Ганта старше ГОЭЛРО, критический путь и PERT родятся в Америке конца пятидесятых, и ни одна школа проектного управления советский план своим предком не считает.

За последние несколько лет статический анализ стал неотъемлемой частью современной разработки на PHP. Сегодня сложно представить крупный PHP‑проект, в котором не использовались бы инструменты статического анализа.

Статический анализ позволяет обнаруживать множество проблем ещё до запуска приложения: некорректные типы, потенциальные ошибки в логике программы, недостижимый код, использование несуществующих методов и свойств и многое другое.

По этой причине улучшение поддержки статического анализа является одним из направлений развития Yii2.

Материал для публикации на Хабре. Все примеры являются собирательными и не описывают внутреннюю архитектуру конкретной организации.

Когда говорят об API Management, разговор довольно быстро сводится к выбору платформы, шлюза или портала разработчика. Иногда создаётся впечатление, что достаточно приобрести подходящий продукт, подключить к нему информационные системы — и разрозненные интеграции превратятся в управляемую API-экосистему.

В относительно однородном ландшафте такой подход может дать заметный результат. В крупной организации, особенно в финансовой отрасли, всё обычно сложнее.

Здесь одновременно существуют современные прикладные сервисы, исторически сложившиеся интеграционные решения, пакетные обмены, событийные взаимодействия, внешние API, внутренние интерфейсы и критичные бизнес-процессы, жизненный цикл которых измеряется десятилетиями. У разных частей ландшафта различаются требования к доступности, безопасности, скорости изменений и допустимому риску.

Поэтому API Management в крупной компании — это прежде всего модель управления интерфейсами, а не конкретный программный продукт.

Статья намеренно не описывает архитектуру или внутренние решения какой-либо организации. Все примеры являются собирательными, а основное внимание уделено принципам, которые можно применять в разных ИТ-ландшафтах.

Я соло-разработчик. Этой весной я решил, что вместо очередного «бота на RSI» соберу нормальную систему: команду автономных AI-агентов с общей памятью, которые круглосуточно исследуют крипторынок, читают научные статьи, следят за новостями, проверяют «гуру» из телеграма и ищут торговое преимущество. Всё это — на одном дешёвом VPS, на Python, cron и OpenAI API.

Система получилась. Она работает месяцами без моего участия, стоит копейки и делает ровно то, для чего строилась.

А теперь спойлер, ради которого стоит дочитать: главный результат работы этой машины — строгое, статистически честное доказательство того, что торгового edge у моего ретейл-подхода нет. Два десятка проверенных гипотез — два десятка трупов. И я считаю это лучшим, что система могла для меня сделать.

Обо всём по порядку: сначала архитектура и грабли (они переносимы на любую предметную область), потом — главная глава про кладбище гипотез.

Здравствуйте, коллеги!

Три недели назад я взялся за задачу, которая звучит просто: сделать бота‑ассистента, который помогает IT‑джуну собрать резюме, и при этом не выдумывает того, что соискатель не описывал. И задача оказалась не про prompts. Ниже — архитектура, которая получилась и 3 инженерные истории, на которых я застревал по‑настоящему.

Всё, что описано, код и цифры — проверялось на живом MVP.

Совместная разработка, и как найти лентяя в команде. История о том как я пришёл к созданию плагина для OpenSource.

Если у Вас закрались в голову мысли, что один из персонажей не работает, я думаю этот инструмент будет для Вас полезен.

А чтобы не читать всю статью инструменты можно быстро посмотреть

JETBRAINS MARKETPLACE

VISUAL STUDIO MARKETPLACE

AI-агенты отлично решают локальные задачи, но часто теряют связи между частями большой кодовой базы. Из-за этого изменение одной функции может незаметно сломать frontend, backend-роут, сервис, repository, background task или тест.

В статье разбирается CodeSlicer — локальный CLI, MCP-сервер и визуальный анализатор, который строит проверяемый граф влияния проекта. Он связывает функции, классы, DI-провайдеры, HTTP-endpoint’ы, frontend-компоненты и тесты, сохраняя evidence chain, provenance, confidence и причины каждой связи.

Показывается полный pipeline: inventory, extraction, semantic resolution, support packs, unknown regions, mutation testing, runtime observation и impact analysis. Отдельно разобрано, почему система не должна превращать предположение AI в подтверждённое ребро.

На размеченных Python-сценариях протестированы 21 тестовый сценарий, 29 mutation-сценариев, 20 обязательных semantic edges, 0 false positive и 0 false negative. Для TypeScript и frontend-backend bridge проверены 12 сценариев, 15 мутаций и 4 cross-language цепочки с endpoint precision 1.0.

Также рассматриваются интеграции с AI-агентами через CLI, MCP и skills, отличие CodeSlicer от обычных графов кода и дальнейшее развитие проверенного registry библиотек

Физика спрашивают, верит ли он в привидения. Он отвечает: 'Конечно нет; привидения не содержат ни энергии, ни материи, и поэтому согласно законам физики они не существуют'. Затем физик задумывается и говорит: 'Но, конечно, законы физики не состоят ни из энергии, ни из материи, и поэтому они также не существуют.' Этот анекдот будет введением в обсуждение природы законов физики. Мы настолько привыкли к использованию законов физики при объяснении мира, что они принимается как нерушимая часть научной картины мира. В то же время не все так просто; в этой заметке представлены внутренние проблемы понятия законы физики.

Я начну с истории, с возникновения идеи о законах физики в ходе научной революции 17-го века. Все внутренние проблемы видны на этом этапе, но в те времена их решением являлась определенная христианская теология: Бог создал мир по законам, выраженных на языке математики. Концепция законов физики оказалась настолько успешной, что большинство физиков продолжает ее использование, не замечая теологический характер. Это продемонстрировано в разделе 'Физики о законах физики'. В следующем разделе внимание уделено тонкой настройке вселенной. Затем рассмотрены идеи физиков, связанные с коэволюцией законов физики и вселенной. Это соответствует отходу от теологической модели законов физики, но все это в настоящее время находятся в зачаточном состоянии. Последний раздел посвящен цифровой физики, появление которой связано со взглядом на законы физики со стороны теории вычислений.

Зачем писать ещё один VLESS-клиент, когда уже существуют v2rayN, HAPP и Nekoray? Мне хотелось объединить системный прокси, полноценный TUN, маршрутизацию приложений, разные форматы подписок и Zapret в одном понятном интерфейсе. Рассказываю, как устроен Lumen KVN, зачем ему одновременно Xray и sing-box, как реализованы импорт Happ Crypt, DNS в TUN-режиме, проверка серверов и какие компромиссы появились из-за работы с двумя сетевыми ядрами.

Многие включают телевизор для фона. Не для того, чтобы смотреть, а просто для того, чтобы что‑то шло. Чтобы разговоры, шум, эффект присутствия. И вроде бы ты уже не один и даже как‑то уютнее.

А теперь представьте, что есть канал, по которому идет сериал, который никогда не заканчивается. И он не просто на триста‑пятьсот серий и финал, а действительно бесконечный. Где хорошо знакомые герои живут своей жизнью, ходят на работу, отдыхают, ссорятся и мирятся, женятся, ездят на курорты и дачи, растят и воспитывают детей. И всё это генерируется в реальном времени нейросетью (ИИ, AI).

У нас в голосовых комнатах на аватарки можно надевать шляпы, и пока человек говорит, шляпа чуть покачивается. Мелочь, но живая. А потом пришёл баг: «шляпа иногда крутится вокруг своей оси, как пропеллер, и замирает». С видео — на нём ковбойская шляпа делала полный оборот и вставала на место.

Самое любопытное в репорте: крутились только мягкие шляпы. На корону и каску никто не жаловался. С этой детали всё и распуталось — история про две пружины на одном угле.

Актуальность проблемы онтологического моделирования общества потребления. Необходимость моделирования основных процессов потребления в современном общества как способа поиска потребностей в применении новых технологий и материалов.

Ежегодно в России создается более 200[1] новых технологий[2], инструмент искусственного интеллекта GNoME предсказывает возможность создания сотен тысяч новых синтетических материалов[3], в 2023 году в России зарегистрировано более 1000 новых лекарственных препаратов[4]. Каждое из этих новшеств разрабатывается с заранее определенной областью применения, однако, в нашем сложном, технологически развитом обществе, постоянно появляются новые области деятельности и потребления, имеющие свои специфические потребности в материалах и технологиях. Например, персонифицированная медицина: разработка лекарственных индивидуальных препаратов, эндопротезирующих изделий и материалов, учитывающих особенности пациентов, в том числе генетические[5]. Имеется и обратная зависимость: новые материалы с новыми свойствами порождают новые способы применения и даже новые, принципиально невозможные ранее, технологии. Например, использования графеновых материалов в ИТ‑технологиях, энергетике, при создании одежды[6]. Кроме того, у каждой технологии, как и у каждого инструментального средства, есть своя логика развития, и предоставление новых возможностей порождает новые потребности. Например, развитие и удешевление производства дронов, первоначально использовавшихся только для наблюдений, открывает новые области их использования в логистике.