Как стать автором

Если вы пользовались zapret-discord-youtube, то знаете этот сценарий. Скачал, запустил первый батник — не работает. Запустил второй — нет. На пятом YouTube наконец открылся. Через неделю провайдер что-то обновил, и всё по новой.

Меня это утомило. Не потому что сложно — просто каждый раз одно и то же, вручную. Так появился zapret-core: Go-бэкенд, который сам перебирает стратегии, находит рабочую для вашего провайдера и запоминает её. Если провайдер что-то меняет — перебирает снова.

Дано: материнская плата Gigabyte H510M, видеокарта RTX 5060 TI 16 Gb, видеокарта Radeon R5 230 2 ГБ, райзер PCIe 3.0 x1.

Задача: подключить Radeon R5 230 2 ГБ через райзер, а к ней монитор, чтобы 5060 использовалась целиком для нейросетей.

Решение: можно было бы предположить, что в BIOS есть настройка, при помощи которой получится задать слот, на который будет выводиться изображение.

Обновление приватного виджета — один из самых рискованных моментов в работе с amoCRM / Kommo. После обновления всегда есть риск сбросить настройки и приходится восстанавливать их вручную. Особенно неприятно, когда настроек много и они сложные.

Мой опыт настройки и разработки магазина на Evolution CMS. В базовом варианте представляет из себя только настройку передачи данных и интеграции шаблона в логику работы CMS. В данной статье рассмотрены варианты интеграции разметки для входа в личный кабинет пользователя и настройка корзины и товара для него.

Когда я начинал строить систему из нескольких AI-агентов, которые пишут код параллельно и автономно, я думал что главная проблема — техническая. Как запустить 6 агентов одновременно? Как не потерять задачи при сбое? Как смотреть на всё это с телефона?

Я ошибался. Главная проблема оказалась архитектурной. И она называется: агент оптимизирует под метрику, а не под результат.

В 2026–2028 годах РФ направит 250 млрд рублей на развитие микроэлектроники, а общий бюджет программы до 2030 года — почти 3,2 трлн рублей. Ждать ли прорыва? Разбираем риски для венчурного инвестора: техпроцессы 65–14 нм, зависимость от импорта, судьбу «Байкала» и «Эльбруса», а также что меняется на рынке с 27 мая 2026 года.

В научно-популярных и корпоративных публикациях регулярно встречается такая конструкция: упоминается «эксперимент Вегнера с белым медведем», после чего приводятся минуты, на которые «подавляющие мысли» испытуемые быстрее сдавались на следующей задаче. Иногда - с конкретными цифрами, вплоть до десятых долей минуты. Иногда - с отсылкой к Достоевскому в качестве литературного якоря. Конструкция выглядит цельной: классический литературный образ, известный эксперимент 1987 года, количественный результат.

Если открыть первоисточники, выясняется, что этой цельной конструкции никогда не было. Это сшивка из двух разных экспериментов с разными парадигмами и разными зависимыми переменными. Минуты, которые приписывают «белому медведю», на самом деле относятся к редиске. И отдельная история что в этой композиции делает обезьяна.

Разберём по порядку.

Обычно, когда говорят про автоматизацию закупок, вспоминают ERP, тендерные площадки, ЭДО, 1С, согласования, заявки, договоры и большие корпоративные системы.

Но между “поставщик прислал коммерческое предложение” и “закупку можно согласовывать” часто есть очень приземлённый этап, который до сих пор живёт в Excel.

Закупщик получает несколько КП от поставщиков. Один файл в Excel, второй в PDF, третий в Word. У одного поставщика цена с НДС, у другого без НДС. Где-то рубли, где-то доллары, евро или юани. В одной строке партномер указан полностью, в другой — описание чуть отличается. По части позиций есть целевые цены, по части надо ориентироваться на прошлые закупки.

Дальше всё это вручную сводится в одну таблицу.

Идея нашего приложения родилась именно из этой рутины: сделать локальный desktop-инструмент, который помогает загрузить несколько коммерческих предложений, сопоставить позиции и цены, подсветить спорные места и выгрузить итоговый Excel-отчёт.

В этой статье расскажу не столько про саму закупочную предметную область, сколько про техническую сторону: почему выбрали desktop, как собрали Tauri + React + FastAPI, как упаковали Python backend в sidecar, с какими проблемами столкнулись при сборках под Windows/macOS и что оказалось важным в B2B-приложении, которое должно работать не “в демо на ноутбуке разработчика”, а у пользователя.

Дисклеймер:

Какие методы машинного обучения стоит брать в 2026 году, а какие только для музея. Тир-лист от S до D с объяснениями и итоговой таблицей.

Несколько недель я использовала Claude Code неправильно. Не то чтобы что‑то не работало — всё было нормально. Описываешь задачу, Claude пишет код, правишь, идёшь дальше. Разумный воркфлоу. Только я использовала мощный инструмент как калькулятор. Потом начала копать. Оказалось, в Claude Code есть целый слой который никак себя не анонсирует — его просто надо найти. Часть есть в документации, часть обнаруживаешь случайно. Вот, что я нашла для себя:

Я перестал радоваться моменту, когда AI-агент слишком быстро уходит в код.

Не потому что скорость сама по себе вредна. Скорость полезна, если задача уже стала понятной и проверяемой.

Проблема начинается раньше: когда факт "агент начал менять файлы" слишком легко повышают до вывода "агент понял задачу".

Сигнал настоящий.

Вывод - нет.

Под AI-агентом здесь я имею в виду не абстрактную автономную систему, а практический инструмент разработки: он читает файлы, строит план, меняет код, запускает проверки и возвращает summary по задаче.

В моем опыте агентная разработка часто ломается не на коде. Она ломается в момент, когда мы даем агенту задачу и не фиксируем, что именно считается правильным результатом.

Ниже разберу один условный, но типовой сценарий. Не универсальное правило для всех команд, а рамку, которая помогает мне отличать полезную скорость от раннего дрейфа задачи.

Связь SOLID принципов с микросервисной архитектурой для junior или как избежать распределённых монолитов...

Несколько лет я пытался организовать удобную систему заметок в Obsidian.
Сначала всё нравилось: markdown, плагины, локальные файлы. Но со временем появилась другая проблема — я начал тратить больше времени на настройку системы, чем на сами заметки.

Плагины конфликтовали между собой, структура постоянно менялась, а вопрос синхронизации между устройствами так и не удалось решить «идеально».
Официальный Obsidian Sync платный, а варианты через Git, Syncthing или облака всё равно требовали дополнительных костылей.

В какой‑то момент я решил посмотреть в сторону self‑hosted решений и наткнулся на Trilium Notes.

Найдем алгоритм и напишем функцию для нахождение коэффициентов линейной зависимости. Без использования библиотек. И без матриц.

Я давно озадачивался вопросом: как избавить себя от трудозатрат на внедрение систем централизованного управления сертификатами и при этом дополнить существующий транспорт TCP/IP шифрованием? Представьте: весь маршрут анализируется враждебной средой, где каждый может просматривать содержимое трафика, и для каждой единицы нужны методы сокрытия. Хотелось получить прозрачный, автоматический TLS, но без возни с сертификатами, ALPN и модификацией приложений.

В итоге получилось решение в виде модуля ядра Linux — надстройки прямо над протоколом TCP. Он цепляется за netfilter-хуки LOCAL_OUT и PRE_ROUTING и прозрачно шифрует вообще все TCP-сокеты на хосте. Если модуль установлен на клиенте и сервере, весь трафик между ними автоматически идёт в криптованном виде. Это даёт колоссальный выигрыш по времени внедрения, когда нужно быстро скрыть содержимое соединений от систем анализа и демаскирования.

makc — кроссплатформенная Go-библиотека для управления мышью и клавиатурой. Без cgo, без обёрток. Внутри статьи: как я переписал её с C на чистый Go и какие подводные камни нашёл на Win32, CoreGraphics и evdev/Wayland.

Если вы работаете на Windows с веб-стеком, скорее всего, ваш терминал - это Git Bash. А если вы используете WebStorm как основную IDE, то наверняка ловили себя на мысли: «Почему я не могу просто написать webstorm . в терминале, как это делают коллеги на macOS и Linux?».

В этой статье разберём, как настроить чистый и быстрый запуск WebStorm из Git Bash.

Привет. Я программист (со скидкой на самоучку), который в 2021 году решил, что открыть две шаурмичные — хорошая идея. Спойлер: идея была так себе. Но из этого вышла полезная CRM, которой сейчас пользуются 15+ заведений. Расскажу, как я её писал, на чём сломался и почему мой код до сих пор не идеален.

Если вам нужна только техническая часть — листайте к разделу «Архитектура». Если интересна драма с бумажками и комиссиями — читайте по порядку.

Вы можете писать гениальные мысли в блоге, но читатели все равно не заинтересуются, если внешний каркас поста перегружает мозг.

На днях у клиента заметила одну фишку — рубленое на абзацы каждое второе предложение. Я искренне люблю уникальность и аутентичный формат, но психология в этом примере работает против него.

Каждый абзац — новая жизнь. Каждый абзац — пауза, в которой клиент переключает сознание на получение новых данных. Если в новом абзаце продолжается старая мысль — это считывается как рваное повествование. 

Наш мозг эволюционно ленив. Когда он обрабатывает информацию, подобная структура создает препятствия, забирающие энергию на переключение внимания между блоками. 

К тому же он автоматически группирует объекты, расположенные близко друг к другу, а дальние, соответственно, разделяет. Вот и получается, что абзацы воспринимаются как отдельные части, путая непрерывную мысль автора. 

Если при этом не делаются акценты (жирный шрифт, подчеркивание и др.) — текст превращается в однотонный хаос, где маркеры расставлены за счет расфокусировки внимания. 

Как это выглядит на практике: 

Давайте сравним два варианта подачи одного и того же текста и отследим собственную реакцию при прочтении.

Продолжаем разбирать микромеханику Арифмометра Натурального. В этой части мы проведем проведем физико-математический анализ переноса разряда с точки зрения математической формулы и физического носителя.