Друг принёс Telegram-бота, собранного с помощью ИИ: видео обрабатываются, кнопки работают, осталось арендовать сервер. Потом выяснилось, что параллельное приложение умеет параллельно ждать одну блокировку, а двенадцать обработчиков иногда медленнее пяти. Рассказываю, как мы превращали вайбкод в сервис: от SQLite до PostgreSQL, очередей, общего хранилища и деплоя по кнопке. И почему промпт «сделай хорошо» всё ещё не заменяет инженерные знания.

Пользователи сообщили, что в OpenAI и Anthropic запретили использовать свои ИИ-модели для создания бесплатных клонов платных приложений. Например, Codex и Claude отказывается выполнять запрос под предлогом безопасности и без каких-либо объявлений от разработчиков. А вот в ChatGPT за попытку провести реверс-инженеринг приложения можно даже получить бан, включая работу с проектом REA: Reverse Engineer Anything, который позволяет клонировать любое приложение. Примечательно, что в DeepSeek такого ограничения нет.

Anthropic ищет редактора с зарплатой от $295 тыс. до $345 тыс. в год, который будет писать тексты для руководителей. Разработчику Claude нужен человек с опытом работы не менее 8 лет, способный быстро усваивать технические концепты, помогать руководителям чётко формулировать свои мысли и сохранять самообладание в кризисных ситуациях, пишет Business Insider.

Если вы хоть раз экспортировали трек из аудиоредактора, копались в настройках звуковой карты или писали код, который что-нибудь проигрывает, вы видели число 44 100. Оно стоит по умолчанию почти везде, в конфиге его набираешь на автомате, как пин-код от своей карты, и вопросов оно обычно не вызывает, потому что объяснение к нему все помнят еще со времен лабораторных по цифровой обработке сигналов.

Я тоже много лет жила с этим объяснением и считала вопрос закрытым, пока не попробовала пересказать его вслух и не споткнулась на последнем шаге: откуда взялись именно эти сто герц сверху? Почему не ровно 44 000, почему не 45 000, почему не 48 000, как у студийного видео? Спойлер для тех, кто не любит интригу, уже вынесен в заголовок, а остальным предлагаю пройти тот же путь, что прошла я, от учебника через подозрительную арифметику к телевизионной развертке, которая до сих пор сидит в каждом компакт-диске и в огромной части музыки на стримингах.

Декомпозиция помогает превратить большую и непонятную задачу в последовательность конкретных шагов. Разберём, как применять её в жизни, обучении, разработке, проектировании систем и работе с AI-агентами.

Несколько лет назад я перестал доверять чужим VPN. Не из паранойи, а по скучной причине: бесплатный сервис живёт на твоих данных, платный - на твоём доверии, и оба разом отваливаются, когда их блокируют. А блокируют сейчас волнами, под выходные особенно.

Свой сервер звучит как “ну, надо быть админом”. Не надо. У меня на одном таком сидят жена и пара друзей, подняли за вечер пару лет назад, и с тех пор я к нему почти не прикасаюсь. Ниже - как поднять свой VPN на дешёвом VPS, и про грабли, которые обычно обходят молчанием.

Иногда бывает так, что день проходит спокойно. Ни тебе без дедлайнов, ни горящих сроков, ни суеты. Работу поработал, никто не дергал, может, даже получилось пораньше закрыть ноутбук. И вот кажется, что сейчас хорошенько отдохну. Но тут подключается бытовуха. Надо что-то приготовить как минимум. А для этого сперва надо понять, есть ли нужные продукты. А еще закинуть стирку, поотвечать на сообщения в личке, разобраться со всякими домашними мелочами, которые уже сто лет откладываются и откладываются на потом. И вот ты вроде ничего сложного не делал, но силы почему-то кончились.

Домашние задачи – они такие обманчивые. Выглядят ведь пустяковыми, по сути. Ну вот, например, приготовить ужин - звучит как одно действие. А в реальности это может быть десяток шагов. Вспомнить, что есть дома из съедобного, сравнить варианты, определиться наконец, что все-таки готовить, решить, надо ли идти ли в магазин и докупать, оценить время, начать готовить, параллельно с этим ты еще что-то прибираешь, отмываешь, а потом еще с посудой разобраться. И ты часто недооцениваешь всю эту нагрузку. Точно так же, как бывает и с рабочими задачами, пока не углубился в них и не столкнулся с деталями.

Почти каждое бытовое действие - это набор маленьких решений. Что надеть, что приготовить, когда стирать, сделать сейчас или отложить. Встречалось мне в психологической литературе такое понятие - усталость от принятия решений (Рой Баумайстер). Смысл в том, что ресурс на принятие решений ограничен, как у батарейки, и по мере его расходования нам становится сложнее выбирать и держать фокус. На уровне повседневных задач, как мне кажется, он проявляется довольно ярко. К вечеру даже простой выбор из двух вариантов начинает раздражать.

Чтобы AI-агент понимал инженера, индустрия предлагает поставить между ними еще одну большую языковую модель. Мы поставили модель на 34 млн параметров, в несколько десятков раз меньше, и она справляется лучше.

Секрет в данных. 200 тысяч пар «формулировка задачи → элемент КОМПАС API», где негативные примеры подбирались специально коварные: одноименные методы разных интерфейсов, соседние get/set одного свойства, кандидаты, которых базовая модель ошибочно ставила на первое место. Дообучение заняло меньше пяти часов на одной видеокарте, а Hit@5 на запросах, где метод описан задачей, а не именем, вырос с 5,8% до 79,6%.

Но поиск это только вход. Дальше каждый кандидат проходит через граф типов, константы берутся из настоящих DLL, код сверяет компилятор, а недокументированное поведение агент выясняет экспериментами в живом CAD: пишет зонд, запускает в песочнице, читает результат. Выдать догадку за факт ему негде, на каждом шаге его встречает проверка.

В статье реальные логи, метрики трех бенчмарков, включая неудобные для нас, и объяснение, почему в продакшен пошла именно первая версия модели, а не две следующие.

Китай официально вошел в закрытый клуб многоразовых ракет, успешно совершив первую вертикальную посадку орбитальной ступени на морскую платформу. Главный научно-исследовательский институт Китая CALT с первой же попытки совершил то, что годами пытались повторить частные и государственные компании по всему миру.

Историческое событие в мировой космонавтике началось с дебютного пуска 70-метровой ракета-носителя CZ-10B (Long March 10B) с космодрома Вэньчан.

Немного о характеристиках ракеты:

Двухступенчатая ракета-носитель среднего класса без боковых ускорителей (моноблок). Общая высота 70 м, диаметр корпуса 5 м. Стартовый вес составляет около 760 тонн.

В многоразовом режиме выводит до 16 тонн на низкую околоземную орбиту (НОО). Основная задача — развертывание национальной низкоорбитальной группировки спутникового интернета.

Первая ступень: семь ЖРД YF-100 на жидком кислороде + керосин. Закрытый цикл с дожиганием окислительного генераторного газа (высокий удельный импульс на уровне земли). Суммарно на старте двигатели выдают порядка 890–1000 тонн-сил (около 8750 кН). Двигатели имеют возможность глубокого дросселирования (снижения тяги) для выполнения тормозных импульсов (Boostback и Landing burn) при возвращении в атмосферу.

Вторая ступень с кислородно-метановым двигателем YF-219. Метан выбран из-за отсутствия коксования (сажи) в трактах охлаждения, что критически важно для перспективной многоразовости всей ракеты. Развивает 140 тонн-сил в вакууме, обеспечивая точное и экономичное довыведение полезной нагрузки.

В X завирусился пост исследователя под ником waterloo_intern: он рассказал, что "дистиллировал 2,3 млн трейсов рассуждений Claude Fable 5" в компактную модель Qwen3-4B и получил невиданные результаты — "100% согласованность ответов на 512 сэмплах", "0.00 бит выходной энтропии" и "нулевую дисперсию галлюцинаций". Автор даже выложил веса на Hugging Face. За сутки пост набрал больше полутора миллионов просмотров. Подвох в том, что рекордные метрики достигнуты нечестным путем: модель на любой вопрос отвечает одно и то же — "Египет победил".

Привет! Меня зовут Владимир Дробот, я SRE-лид и руководитель центра техподдержки кластера рекламных технологий компании МТС Web Services. Наша команда отвечает за вторую линию саппорта: мы разбираем сложные инциденты, ищем корни проблем и передаем разработчикам те баги, которые упираются в код или архитектуру.     

Для решения задач инженерам приходится работать одновременно с Jira, Confluence, логами и базами данных. Несмотря на существующую документацию, много времени уходило на поиск информации и анализ уже решенных инцидентов. Недавно мы внедрили систему поиска на базе RAG: общее описание и технические детали. Наше решение объединило данные из Jira и Confluence в единую поисковую систему, инженеры получают ответы на вопросы на естественном языке.

Подход дал заметный эффект, однако со временем стало понятно, что основное ограничение заключается не в качестве поиска. Чтобы получить пользу от RAG, инженер должен сначала понять, что именно искать. Это особенно актуально при разборе инцидентов: причина проблемы неизвестна и непонятно, какие данные понадобятся для анализа и какие запросы следует сформулировать. В результате инструмент использовали не во всех типах задач.

Кроме того, было сложно объективно оценивать влияние решения на качество поддержки. Мы получали положительную обратную связь, но не могли точно измерить, насколько быстрее или качественнее стали решаться тикеты. Тогда мы решили: если система уже умеет искать информацию и анализировать найденные материалы, почему бы не поручить ей первый этап расследования инцидента целиком?

LLM-агенты вроде Claude Code постепенно становятся рабочим инструментом разработчика. Но почти все они завязаны на облачные API с их ценами, лимитами и зависимостью от внешней инфраструктуры.

Поэтому всё чаще возникает идея: а что если запускать агентов на своём сервере — локально или на VPS?

Разберёмся, как это сделать, какое железо для этого нужно и почему такие сценарии могут быть выгодны не только пользователям, но и самим хостерам.

Из курса дифференциальных уравнений многие наверняка помнят теоремы существования и единственности для систем обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ). Не пересказывая учебники, напомню лишь неформально, как выглядит эта задача по существу.

Дана система ОДУ с начальными условиями:

Центральный научно‑исследовательский институт машиностроения (ЦНИИмаш, входит в госкорпорацию «Роскосмос») одобрил эскизный проект частной космической ракеты «Воронеж». После одобрения компания‑разработчик сможет начать опытно‑конструкторские работы, а после них можно будет перейти к испытаниям ракеты и строительству стартового комплекса на космодроме «Восточный».

Управляющий партнёр фонда «Восход» Руслан Саркисов подтвердил завершение технического аудита. Компания «3Д Исследования и разработки» закончила эскизный проект космического ракетного комплекса «Восход», куда входит ракета сверхлёгкого класса «Воронеж». Фонд «Восход» вложил в проект 120 млн рублей. Ещё 60 млн рублей дал Фонд суверенных технологий Национальной технологической инициативы.

ЦНИИмаш выпустил заключение по проекту. В заключении подтверждается техническая реализуемость проекта. Также в документе есть рекомендации для следующего этапа работ. В заключении ЦНИИмаша отмечается большой объём проектных проработок.

В социальных сетях появились сканы фотографий советской сверхтяжёлой ракеты-носителя «Н-1», которые хранились в Российском государственном архиве научно-технической документации. Снимками поделился Юрий Шахов (пост в ВК), а отреставрировал их пользователь под никнеймом galopujacy_jez.

Третий выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE. В этот раз: Google тайно засунул 4 ГБ Gemini Nano в Chrome, разработчик сжёг $600 и отпуск на Claude Code и получил ничего, Трамп выкинул Claude из госзаказа, SWE-Bench оказался пустышкой, а Uber сделал ИИ-копию своего CEO.

Когда я начинал карьеру в ИТ в роли разработчика, я довольно рано начал слышать одну и ту же фразу от более опытных коллег и руководителей:

«Тут проблема не в разработке. Тут проблема в управлении».

Эта фраза всплывала в самых разных контекстах — когда срывались сроки, когда продукт не давал ожидаемого результата, когда архитектура начинала сыпаться, а команда выгорала, продолжая делать работу ради работы.

Она звучала убедительно и как будто бы всё объясняла, но в этом и заключалась проблема: такая формулировка работает как универсальное объяснение, которое не требует ничего уточнять. Она не заставляет указывать причину, место возникновения или критерии доказательства — и потому разговор неизбежно уходит в абстракцию, где управление превращается в туманную смесь «не той культуры», «не того мышления» и «не тех людей».

Как говорил Луначарский, дайте мне томик Ленина — и я найду в нём такую цитату, которая способна объяснить любое явление в этой вселенной.

— Скажите, имею ли я право… — Имеете, имеете! — Да Вы не поняли, я хотел узнать, имею ли я право… — Да точно говорю, имеете! — Да Вы объясните, могу ли я… — А-а-а… Нет, не можете! © (Анекдот о юристах)

Предыстория

Есть тема, которая проявляла себя в бесконечном количестве рассказанных реальных, но при этом жутко анекдотических историй из инженерной деятельности, когда ресурсы, результаты НИОКР-ов, и много чего «сливали в унитаз».

Есть бесконечно висящий в воздухе вопрос — почему при наличии шикарного образования, желания достичь результата и реальных усилиях  по достижению результата, полученный личный результат может быть более чем скромным или он может быть, но уже совсем-совсем не ваш.

И наконец,  мемом начала примерно 2010 года стала на просторах интернета запись какого-то реального технического совещания, закончившегося воплями - «...Проср*ли все полимеры !!..»

Откуда все это?  Анекдоты рассказываются, вопли стихают… а далее  следует пустота и молчание..Есть некоторое табу молчания на углубление в  «механику» из шкурных интересов, которые создают проблемы и реинкарнируют их снова, снова и снова.