AI-агенты уже стали частью повседневной разработки. Сначала это выглядит как магия: формулируешь задачу, получаешь код, тесты, иногда даже готовый PR.

Но довольно быстро приходит осознание:
– токены улетают слишком быстро;
– задача выполняется дольше, чем ожидалось;
– результат не всегда совпадает с тем, что было задумано.

В этой статье разберем, что с этим можно сделать на практике и почему для хорошего результата критически важен правильно подобранный набор инструментов.

Привет, «Хабр»! Представляю вашему вниманию практическое руководство по созданию умной 3D-модели комнаты из обычного видео на телефоне.

Что делать, если нужно спроектировать мебель для комнаты, но жутко не хочется возиться с рулеткой и делать замеры вручную? Можно взять смартфон, наспех отснять пространство и позволить алгоритмам сделать всю рутину за вас. В статье подробно описывается, как вдохнуть семантический смысл в облако точек, масштабировать его под реальные метры и получить чертеж, не обучив при этом ни одной нейросети.

Нейросети в процессе не обучались заново, в ход идут готовые модели – SAM, CLIP и DINOv2. Весь фокус в том, как их правильно оркестровать.

Хороший разработчик не всегда становится хорошим тимлидом. Управление людьми требует совсем других навыков: делегирования, обратной связи, лидерства и эмоционального интеллекта. В этой подборке — восемь книг, которые стоит прочитать до перехода в менеджмент. Одни помогут подготовиться к новой роли, другие позволят понять, действительно ли она вам нужна.

Хабр, привет!

Многие фронтенд-разработчики часто отдают предпочтение JavaScript при реализации интерфейсных элементов. Я же разработчик старой формации. Мы тогда стремились сделать всё с помощью HTML и CSS.

Так в интернете зародилось множество HTML- и CSS-решений. Думаю, вы видели эти костыли с переключением радиокнопок и стилизацией других элементов. У меня был период, когда я тоже загонялся по ним.

Честно говоря, это всё баловство. Но с развитием HTML и CSS появились классные подходы, которые частично заменяют логику, написанную на JavaScript. И мне хочется, чтобы вы использовали их как можно чаще. Поэтому сегодня я поделюсь с вами несколькими техниками, которые вы уже можете использовать в своих проектах.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Летняя фотосессия больше не обязательно начинается с поиска фотографа, студии, визажиста и свободного окна в календаре. Сегодня достаточно хорошего исходного снимка, понятного описания и подходящей модели ИИ, чтобы получить серию кадров в отпускном, пляжном, городском, семейном или fashion-стиле. Генерация изображений помогает быстро примерить разные локации, одежду, свет, настроение и ракурсы без поездок, аренды декораций и десятков дублей. Особенно удобно это для аватарок, соцсетей, резюме, рекламы, личного бренда и визуала для маркетплейсов.

Главная причина популярности таких инструментов — возможность получить красивый результат без сложных навыков. Пользователь загружает фото, пишет, каким должен быть образ, а нейросеть для создания фотопревращает обычный снимок в кадр, похожий на профессиональную съемку. 

Генерация 3D-моделей в нейросетях стала одним из самых заметных направлений в искусственном интеллекте. Раньше для создания даже простой 3D-модели нужно было разбираться в моделировании, топологии, текстурах, развертке, материалах и экспорте. Теперь часть этой работы можно выполнить через промт: описать объект словами или загрузить изображение, а нейросеть подготовит объемную модель.

Meshy AI — это нейросеть для создания 3D-моделей из текста и изображений. Она помогает пользователю быстро получить 3D-ассет, добавить текстуры, проверить идею и скачать модель для дальнейшей работы. Сервис поддерживает создание моделей по описанию, превращение изображений в 3D, генерацию PBR-текстур и экспорт в форматы, которые можно использовать в Blender, Unity, Unreal Engine и других рабочих средах. 

Главная идея Meshy AI нейросеть простая: вы описываете объект, форму, материал, стиль и назначение, затем выбираете подходящий результат, дорабатываете его и сохраняете модель. Такой подход особенно удобен для тех, кому нужно быстро проверить визуальную идею, собрать прототип, подготовить объект для игры, рекламы, 3D-печати, дизайна интерьера или ВР/АР-сцены.

Локально docker-compose.yml обычно выглядит «рабочим» ровно до момента, пока сервис не уезжает на сервер. Потом внезапно заканчивается память, контейнеры не поднимаются после падения, логи разрастаются на десятки гигабайт, а Docker продолжает считать зависшее приложение живым.

В статье — пять настроек Compose, про которые почти всегда вспоминают уже после первого инцидента в проде: лимиты ресурсов, restart policy, healthcheck, ротация логов и работа с volumes.

Фотография на паспорт, визу, загранпаспорт, анкету или другой документ кажется простой задачей только на первый взгляд. Нужно ровно встать, не улыбаться, убрать лишние тени, подобрать фон, соблюсти размер, сохранить естественные черты лица и не переборщить с обработкой. Раньше для этого почти всегда приходилось идти в фотоателье, платить за несколько кадров и надеяться, что результат устроит с первого раза.

Сегодня эту задачу можно решить проще: использовать нейросеть для фото на паспорт, загрузить обычный снимок с телефона и получить готовое изображение. ИИ умеет менять фон, выравнивать свет, улучшать резкость, кадрировать фото под нужные пропорции и готовить изображение для печати или загрузки в онлайн-форму.

В этой статье ты получишь полный гайд по Claude Code.. В одной этой статье вся информация, которая тебе нужна.

Привет. Начнем с того, что компания Anthropic в последнее время обновляет продукты с совершенно безумной скоростью, настолько, что даже многие глубоко вовлечённые пользователи с трудом успевают следить. Практически каждый день выходят новые версии, а с января этого года крупные обновления стабильно выпускаются примерно раз в две недели.

Новые модели, новые инструменты, новые интеграции и даже целые новые категории продуктов появляются непрерывно. Стоит отвлечься или отдохнуть пару недель и вы, скорее всего, уже пропустили немало ключевых изменений. И да, Claude действительно меняет ваш способ работы, это не подлежит сомнению.

Все что было запущено на Claude по состоянию на 23 марта 2026 года, здесь будет охвачено: как настроить каждую функцию, в каких сценариях её использовать и какие лучшие практики реально работают. Понимание этих различий, это именно то, что отделяет «вау, прикольно» от «реально перестроил рабочий процесс».

Когда мы интегрируем LLM в продакшн, рано или поздно сталкиваемся с одной и той же проблемой: текст модели читаем, грамотен, и при этом видно, что его написала модель. В статье разбираю десять самых выразительных стилистических маркеров на уровне архитектуры — почему они появляются (вопрос статистики обучающего корпуса и пост-тренинга, не случайность) и что с ними делать на уровне промпта, sampling-параметров и постобработки. Плюс короткое отступление про то, почему “промпты для обхода детектора” не работают и где лежит реальная граница между генерацией и авторским текстом.

Всем привет! 👋👋👋👋👋

Мы — Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

В этом выпуске рассказываем, когда ждать релиз Java 27 и как Oracle планирует регулировать использование генеративного ИИ при написании кода. Посмотрим детальное интервью о Spring Framework 7 и Spring Boot 4 с самой командой создателей Spring. Почитаем, как безопасно работать с нативной памятью в многопоточной среде с помощью VarHandle. А еще изучим любопытный постмортем, посвященный расследованию раздувания памяти в контейнерах после перехода на JDK 17. Приятного чтения!

В 2026 году язык программирования Java сохраняет статус абсолютного монополиста в корпоративной разработке. Банковский сектор, финтех и государственные системы работают на гигантских проектах, написанных на этом языке. Бизнесу постоянно нужны инженеры для поддержки и масштабирования этих отказоустойчивых систем. Начинать путь в такой сложной экосистеме разумнее всего с бесплатной базы. Надежный бесплатный курс позволит понять логику языка и алгоритмику до того момента, как вы вложите сотни тысяч рублей в платное обучение. В этой статье мы разберем лучшие программы для успешного старта.

В software engineering есть системный разрыв между «знать название технологии» и «понимать, как она работает внутри». Разработчики запоминают термины, воспроизводят определения на собеседованиях, но механику представляют приблизительно. Что именно происходит при Index Scan? Как HTTP-запрос проходит через слои Clean Architecture? Почему Observer и Mediator — это разные паттерны, если UML-диаграммы похожи?

Статичные диаграммы из книг показывают конечное состояние, но не процесс. B-Tree на картинке — это аккуратные прямоугольники со стрелками. Но как дерево строится, как перестраивается при вставке, какие страницы читаются при поиске — этого статика не передаёт.

Интерактивная визуализация закрывает этот разрыв. Не слайды и не статьи с картинками, а инструменты, где можно нажать Play и наблюдать, как система работает шаг за шагом. Ниже — обзор шести таких инструментов, покрывающих базы данных, брокеры сообщений, архитектуры, паттерны проектирования, Git-стратегии и алгоритмы.

В этой статье я расскажу, как установить нейросеть на своё оборудование. Так вы сможете изучить LLM и применить их на практике. При этом ваши данные не будут передаваться в чужие облака, что критично при работе с конфиденциальными данными. И вам не придётся платить за использование какого-либо внешнего сервиса или решать вопросы с заблокированным доступом.

Вы установите инструмент для запуска больших языковых моделей llama.cpp и модель нейросети Qwen на компьютер или сервер. Я расскажу об установке в тех случаях, когда в составе оборудования есть Nvidia GPU или интегрированная графика Intel Iris Xe Graphics (актуально для ноутбуков).

Мониторинг PostgreSQL сломан: 150 метрик в pg_stat_*, и ни одна не отвечает на вопрос «база здорова?». В статье — как устроен Health Score: единое число от 0 до 100, которое агрегирует состояние базы и заменяет 30 дашбордов Grafana.

Несколько лет назад я делал внутренние доклады по PostgreSQL для команды — разбирали транзакции, блокировки и уровни изоляции на живых примерах. Потом ушёл на другой стек, а недавно вернулся к PostgreSQL и пересмотрел свои записи. Материал до сих пор актуален — базовые концепции не изменились. В статье: почему UPDATE из двух сессий «висит», чем Read Committed отличается от Repeatable Read на практике, почему Serializable падает даже без логического конфликта, и как VACUUM на самом деле работает с мёртвыми строками. Всё с SQL-примерами, которые можно повторить.

Айсберг Claude Code: 30+ возможностей от новичка до автоматизации

Привет! Меня зовут Рамиль, я программист отдела серверных решений ЮMoney. Я собрал полезные советы по claude code и организовал её в интерактивном формате «Айсберга». Это способ подачи материала от очевидного к малоизвестному. На верхушке — то, что знает каждый, кто хоть раз открывал Claude Code. Чем глубже — тем реже встречаются эти знания, и тем больше они меняют подход к работе.

Современные браузеры тихо съедают экосистему JavaScript живьем.

За последние несколько лет основные браузеры выпустили нативные веб-API, которые заменяют удивительно большое количество утилит, которые мы до сих пор устанавливаем по привычке. Тем не менее, многие разработчики продолжают использовать уже ненужные, но привычные библиотеки. Если зависимость всегда работала, она остается в стеке, даже если браузер уже умеет выполнять ту же работу.

Такой подход обходится дороже, чем кажется. Каждый дополнительный пакет увеличивает вес сборки, затраты на обслуживание, частоту обновления версий и риск отказа от проекта в долгосрочной перспективе. Нативные API-интерфейсы стоят пользователям 0 КБ данных, работают глубоко в движке (часто вне основного потока (main thread)) и используют оптимизации, недоступные библиотекам.

Я делал микросервисный fullstack в финтехе с Claude Code и столкнулся с тем, с чем сталкиваются все: AI пишет код быстро, но не держит систему в голове и ведёт себя как гиперактивный джун. Каждую сессию — новые архитектурные решения, конфликты между сервисами, документация, отстающая от кода.

Поэтому я решил что я не спешу со своим проектом и написал FullSpec — open-source фреймворк (MIT), который организует разработку с Claude Code через цепочку формальных спецификаций. Вызываешь /chain, отвечаешь на вопросы — система ведёт от идеи до production: требования → проектирование → тесты → код → review → release.

Под капотом: 71 скилл, 23 параллельных AI-агента, 80+ скриптов валидации, CONFLICT-детекция (код противоречит спеке → каскадное обновление), живая документация из спек.

GitHub: https://github.com/NSEvteev/FullSpec

Почти каждый разработчик рано или поздно задается вопросом: «Я уже Middle или все еще уверенный Junior?» Опыт растет, задач становится больше, стек шире — но вместе с этим появляется и иллюзия, что раз ты пишешь на Java каждый день, значит, язык знаешь. На практике же границы между грейдами проходят не по количеству лет в профессии и не по числу реализованных фич. Они проходят по глубине понимания: платформы, архитектуры, производительности, работы с данными и собственных ограничений.

Привет, Хабр! Меня зовут Любовь Кулева, я руководитель отдела разработки и методологии Учебного центра IBS. В 2025 году мы выпустили три полноценные «дорожные карты развития» — для системного аналитика, для архитектора ПО и для бизнес-аналитика. В этой статье поговорим про джавистов: что на самом деле стоит за грейдами и какие компетенции формируют профессионала на каждом этапе.