Спросите любого собственника, маркетолога или РОПа: Какой у вас отток клиентов или churn rate?

Девять из десяти ответят что-то вроде: Ну... уходят иногда, не критично. Один из десяти назовет число. Правильное число назовет примерно никто.

Это не преувеличение. По данным опросов предпринимателей МСБ 2025 года, меньше 20% компаний системно измеряют отток клиентов (churn rate). Из тех, кто “измеряет” — половина считает его неправильно. И почти никто не управляет им целенаправленно.

При этом, Сокращение Оттока Клиентов — математически самый выгодный способ увеличить прибыль из всех существующих. Не реклама. Не повышение цен. Не найм нового РОПа. Именно удержание.

Но об этом чуть позже. Сначала — про дыру.

Привет, Хабр! Меня зовут Олег, я работаю в VK Cloud в команде Key Management Service. Есть у меня такая привычка: когда пользуюсь каким-то инструментом изо дня в день, то рано или поздно хочется залезть внутрь и посмотреть, как оно там устроено. С контейнерами так и вышло: docker run, docker build — всё это прекрасно работает, но что именно происходит, когда мы «запускаем контейнер»?

В этой статье разберём контейнеры не на уровне «вот вам YAML, отправляйте в прод», а чуть глубже — на уровне системных вызовов Linux. По ходу дела напишем свой примитивный контейнер на Go, используя буквально четыре syscall'а, а в конце посмотрим, куда эта история развивалась дальше (сети, файловые системы) и почему виртуальные машины всё ещё живы.

За последний год вокруг вайбкодинга появилось много шума: статьи, видео, демки, эксперименты. Чаще всего это выглядит как «поиграться» — собрать что-то работающее за вечер и на этом остановиться.
Мне стало интересно другое: можно ли использовать AI-агентов для реальной разработки небольшого проекта, который не развалится по ходу работы и который можно довести до релиза.

В качестве хобби я поставил себе задачу сделать игру, используя AI как основного исполнителя, а человеку оставить постановку задач, декомпозицию, документацию и контроль результата. Без no-code платформ и визуальных конструкторов — обычный рабочий сетап.

В статье я подробно разбираю:
— как выстроил процесс работы с агентами
— зачем понадобились PROJECT_OVERVIEW, Epics и планы
— как управление контекстом и уровнем reasoning влияет на стабильность
— где подход начинает ломаться
— и для каких проектов он действительно имеет смысл

Снова привет, Хабр!

разоблачение телеграм клиента Telega, что скрывается за оберткой обхода блокировок

Всем привет! Это Данила Ляпин, наставник курса «Специалист по Data Science». Собрал для вас подборку материалов по компьютерному зрению и обучению нейросетей. Здесь вы найдёте полноценные курсы, туториалы, обзорные статьи и справочные материалы. Подборка пригодится как новичкам в ML, так и практикующим инженерам — старался пояснять в описаниях, для кого подойдёт конкретный материал.

Вспомните февраль 2020 года.

Если вы тогда внимательно следили за новостями, то могли заметить редкие разговоры о каком-то вирусе, распространяющемся где-то за океаном.

Но будем честны, большинство из нас не особенно вслушивалось. Рынки росли, дети ходили в школу, мы ужинали в ресторанах, пожимали руки, строили планы поездок. Скажи вам кто-нибудь, что закупает впрок бумажные полотенца, – вы бы решили, что человек просто пересидел в каком-нибудь странном уголке интернета.

А потом – буквально за какие‑то три недели — мир перевернулся. Офисы закрылись, дети вернулись домой, и жизнь сложилась в новую реальность, в которую вы бы не поверили, опиши вы её себе всего месяцем раньше.

Мне кажется, сейчас мы находимся в стадии «да это всё раздуто» — но речь идёт о чём‑то куда, куда более масштабном, чем COVID.

Последние шесть лет я строил стартап в области ИИ и инвестировал в эту сферу. Я живу внутри этого мира. И пишу этот текст для людей вне его — для всех, кто снова и снова спрашивает: «Ну так что там с этим ИИ?» — а в ответ получает вежливую, приглаженную версию происходящего, которая и близко не передаёт реальности. Я всё время рассказываю им светский вариант. Версию «для разговора за бокалом».

Потому что честная версия звучит так, будто я сошёл с ума. И какое-то время я убеждал себя, что этого достаточно, чтобы держать настоящую картину при себе. Но разрыв между тем, что я говорю, и тем, что происходит на самом деле, стал слишком велик. Люди, которые мне небезразличны, заслуживают услышать, что надвигается – даже если это звучит безумно.

Не в смысле “когда-нибудь стоит об этом поговорить”. А в смысле: это происходит прямо сейчас, и мне нужно, чтобы вы это поняли.

Ну что, как там у вас с новогодними обещаниями?

Привет! Пару недель назад в x/twitter сильно разошлась статья Dan Koe, которая набрала 170млн просмотров, что для длинного формата очень много.

Я ждал, что ее кто-то переведет на русский, так как хотел скинуть друзьям и знакомым. Так и не дождался! Поэтому перевел сам и решил опубликовать.

Она местами резковата, но с общей идеей я согласен. Все лучшие изменения в моей жизни происходили после того, как текущий формат жизни начинал до невозможности угнетать.

Я добавил локальных мемов, чтобы сбавить градус серьезности. И убрал часть абзацев.

Погнали!

В статье разобрал видео известных предпринимателей о том, как зарабатывать на нейросетях в 2026 году, и дополнил своими комментариями. По сути авторы не предлагают ничего нового, они просто применили старые принципы ведения бизнеса к новой сфере ИИ.

Ранее видел много публикаций и скептических комментариев на тему использования нейросетей в трейдинге, и хотелось бы поделиться своими наработками и мнением.

Всем, кто имеет большой опыт в торговле, знаком такой термин, как «тестирование стратегии на истории», а что, если я скажу, что с приходом к нам нейросетей мы можем тестировать наши стратегии на будущем?

То есть на будущем для нейросети и прошлом для нас. Такой метод будет наиболее эффективен для результатов, кроме того, мы можем использовать неограниченное количество индикаторов и выявлять те из них, которые бесполезны.

Например, таким образом я узнал, что RSI индикатор совершенно бесполезен в техническом анализе. Сильное заявление? :-)

Многие из вас, оцифровав и обучив нейросеть своей стратегией, могут сильно разочароваться, когда увидят, что результаты оставляют желать лучшего.

А какие-то индикаторы, которыми мы даже не пользовались, отнюдь покажут ошеломляющие результаты в обучении.

Для всех ищущих в индикаторах, в том числе нейросетевых, панацею и кнопку «бабло» отвечу сразу, что это всего лишь способы улучшить свое статистическое преимущество.

Любой индикатор не добавляет информации. Он берёт уже известные данные — цену, объём, диапазон — и пересчитывает их с задержкой, сглаживанием или нелинейным преобразованием.

Поэтому индикатор не может давать гарантированный результат. Он лишь немного смещает распределение вероятностей: в одних состояниях рынка вероятность исхода становится выше, в других — ниже.

Работа индикатора — не «предсказать», а слабым сигналом подсветить контекст: перегрев, инерцию, отсутствие направления, смену режима.

Каждому разработчику когда-нибудь приходилось срочно переключаться между ветками, восстанавливать потерянный коммит или аккуратно вырезать одно исправление. Это можно делать примитивно с помощью базовых команд Git, но настоящий профессионал отличается от любителя тем, что применяет самые оптимальные решения, тем самым экономит время и нервы. О таких решениях поговорим далее в статье.

Мы привыкли рассматривать ложь как этическую дилемму или социальный конструкт. Но если отбросить морализаторство и взглянуть на данные нейровизуализации и лонгитюдных исследований, картина меняется.

Я долго уклонялась от написания этой статьи. Чем больше я узнаю о больших языковых моделях (LLM), тем сложнее становится найти единую концепцию, которая бы по-настоящему отражала их суть. Но сегодня я увидела твит Андрея Карпати, призывающий людей думать о LLM как о симуляторах, а не о сущностях, и что-то щёлкнуло.

Итак, позвольте мне начать с упрощённого и интуитивно понятного объяснения того, как работают LLM. Затем мы рассмотрим те «строительные леса», которые превращают базовую модель в чат-бота для потребителя. И, наконец, мы разберёмся, почему Claude, Grok, Gemini и ChatGPT - это не «цифровые библиотеки» или «автозаполнение на стероидах», и исследуем, как ваши собственные запросы формируют то, что вы получаете в ответ.

В этом семестре мы проходим в Висконсинском университете курс «Введение в алгоритмы» (577), где нам рассказывают о способах доказательства корректности программ, динамическом программировании, сетевом потоке и обстоятельствах, при которых Дейкстра изобрёл свой алгоритм поиска кратчайшего пути.

Однако этот курс стал для меня довольно уникальным тем, что оказался первым, требующим обязательного присутствия на лекциях. Проверка посещаемости реализована на основе платформы TopHat, которая известна многим студентам.

Чтобы доказать, что ты присутствовал на лекции, нужно указывать в TopHat четырёхзначный код (сообщаемый лектором). Достаточно ввести код на странице студента в TopHat, после чего он считается посетившим лекцию.

Однако, наверно, разработчики поняли, что у системы есть уязвимость, которую невозможно пропатчить — друзья. Если они учатся на том же курсе, что и ты, то лёжа в кроватке, можно отправлять им сообщения со слёзными просьбами поделиться кодом.

Поэтому для лекторов-параноиков TopHat реализовала фичу «надёжной проверки посещаемости», которая, согласно описанию, определяет местоположение «по геолокации устройства и близости к аудитории и другим студентам».

В статье представлена моя реализация с помощью клеточных автоматов процедурной генерации базовых воксельных миров, где в результате выходит трёхмерный мир с морем и островами. Описаны основные этапы процесса: генерация начального мира, высот и их упорядочивание, а также работа с морем.

Привет, Хаброжители! Я хочу рассказать вам о новинке издательства Spint Book. Наконец «Хакинг API» (Hacking APIs: Breaking Web Application Programming Interfaces) можно прочитать на русском языке. Ищите книгу на Озоне или Вайлдберриз. В Казахстане она уже есть на Флипе (https://www.flip.kz/catalog?prod=5435595)

Пройдите экспресс-курс по тестированию безопасности веб-API. Взламывайте API, ищите уязвимости, которые часто упускают даже опытные специалисты, и обеспечивайте безопасность ваших собственных API.

Из новостей: Blender 5.0, разработчик Megabonk отказался от номинации на The Game Awards, Unity и Epic Games объявили о сотрудничестве, Microsoft выложила исходники серии Zork.

Из интересностей: устная история Shadow of the Colossus, как в Quake.exe появился стек TCP/IP, интерактивное руководство по Tweens в Godot.

Привет, Хабр. Я Катя Куваева, DevRel C#-разработчиков и инфраструктурных команд в Контуре, а это моя первая статья. 

Недавно ходила исследовать российское сообщество шарпистов, чтобы понять, чем оно живёт: как инженеры обмениваются знаниями, какие инструменты выбирают для развития, и какое место во всём этом занимают специализированные сообщества.

Сначала я провела 10 глубинных интервью, потом на их основе сформулировала несколько гипотез, которые нужно было проверить в количественном опросе на нескольких сотнях шарпистов. Самое интересное я собрала здесь, предлагаю посмотреть, что получилось 👇

Посмотрите, сколько разных эмоций я испытала за время общения с C#-разработчиками — и мы начинаем!

Можно создавать сколько угодно клонов популярных видеоигр и даже добиваться успеха. Но легенду легче создать, придумав что-то свое – через смешение жанров и эксперименты с геймплеем. Такой путь выбирали и российские разработчики. 

В этой статье – пять уникальных миров. Живая галактика «Космических рейнджеров» и сюрреалистический ландшафт «Вангеров», альтернативный СССР в Atomic Heart и славянский фольклор студии Morteshka, а также апокалиптический российский городок в No, I'm not a Human. 

Объединяет эти игры один фактор: вселенные в них – полноценная часть геймплея, а не просто фон.

В какой-то момент я понял, что хочу двигаться дальше и просить повышение. Но тут случилось сокращение. Стало ясно, что, если в компании идут сокращения, просить повышение бесполезно. Пришло время искать новое место работы.