Для всех, кто знаком с новым рекламным кабинетом ВКР эта картинка не пустой визуал. Как говорится: мем смешной, ситуация страшная.
Но, оказалось, новый кабинет поддается влиянию, если использовать эти 5 пунктов.
Если вы в теме, пропустите следующие 3 абзаца и переходите к лайфхакам. Если же название ВКР или VKAds вам ни о чем не говорит, ниже контекст.
Мой младший брат Максим попросил меня позаниматься с ним программированием: ему предстоял экзамен по C. У меня сразу было ощущение, что уроки будут непростыми — даже в привычном общении он обычно оставался довольно закрытым — и я опасался, что редкие “угу” будут давать крайне мало информации о том, что происходит у него в голове: интересно ли ему, понял ли он пример, или же ему скучно и он просто вежливо досиживает занятие.
Дополнительно всё усложнялось тем, что до колледжа программирования у него, по сути, не было. Из похожего опыта была разве что подготовка к ОГЭ, где встречалось задание с роботом, которого нужно было довести от старта до финиша.
Поэтому я начал думать, как можно изменить сам формат обучения. Мне казалось, что если мы сразу уйдём в синтаксис, то быстро получим именно то, чего хотелось бы избежать: тишину, слабую вовлеченность и ощущение, что он вообще не понимает, зачем всё это.
Один клик — и ваша документация может исчезнуть. Именно так и произошло с нами. Поэтому мы нашли open-source альтернативу, где данными владеем только мы — и никакой регион это не изменит.
Дисклеймер: я продакт, не разработчик. Тех. бэкграунд — теоретический. Эта статья про то, как выглядит вайб-кодинг глазами PM и что реально работает, а не что обещает маркетинг.
Если вы думаете, что на собеседовании выбирают «лучшего кандидата», — скорее всего, вы неправильно понимаете, как устроен процесс найма. И это нормально. Потому что снаружи всё действительно выглядит именно так: есть вакансия → есть кандидаты → выбирают сильнейшего. На практике всё работает иначе.
Использовали Cloud DNS, всё работало штатно.
В марте 2026 года мы столкнулись с неприятной ситуацией: в облачном DNS, который использовался для одной из наших публичных зон, начался резкий всплеск публичных авторитетных DNS‑запросов, причём основную массу составляли ответы NXDOMAIN.
На практике это привело сразу к двум проблемам:
WP умер, перевёл все сайты на OpenClaw
Раньше часто использовал WordPress с кучей плагинов для создания сайтов и лендингов. Сейчас поставил DarwinClaw на чистую машину Ubuntu и сказал ему сделать всю инфраструктуру для сайтов. Он поставил nginx + node.js.
Потом попросил перенести сайты, указав ссылки на них. Он создал все сайты.
Попросил добавить git и репозиторий для хранения этих сайтов. То есть всегда можно быстро откатить изменения.
Теперь полностью управляю этим зоопарком лендингов через TG команды типа:
Убери с сайта X вот это
Добавь на сайт Y вот то
Поменяй стиль сайта Z на …
Откати последние изменения на сайте XM
Замени икноку на сайте XS на более современную
Собери статистику по заполнению форм с сайтов X, Y, Z в формате
Раньше это либо делали люди за деньги, либо WP с его тяжёлой инфраструктурой, теперь всё делает бот на OpenClaw.
Привет. Меня зовут Никита.
Наверняка многим знакома ситуация: кто‑то из друзей или родственников просит «почистить комп», «передалать PNG в JPG» или «раскидать свалку файлов в загрузках».
В какой‑то момент мне это надоело и я решил обернуть все свои рутинные скрипты в удобный графический интерфейс. Чтобы можно было просто скинуть человеку один.exe файл, и всё работало из коробки. Никаких установок питона, никаких консолей.
Так появился мое приложение SmartLauncher.
Почему важно знать целевую аудиторию
Рассмотрим на примере. Вы занимаетесь строительством домов из ПГС и кирпича и предлагаете свои услуги. Приходите, в только что построенный микрорайон, и говорите его жильцам - мы строим дома. Вдруг кто-нибудь заинтересуется и захочет переехать из душной квартиры в частный загородный дом.
Или вы предлагаете строительство домов тем, кто уже купил участок под ИЖС. Явно, что вероятность того, что люди заинтересуются вашим предложением во втором случае, намного больше. И у вас будут продажи.
Все потому, что вы дали торговое предложение своей целевой аудитории. Попадание в нее обеспечит развитие и успех вашего бизнеса. Когда вы знаете портрет своего клиента, его потребности, возражения, страхи, то вам не составит труда сделать сильный оффер и определить стратегию рекламной кампании.
Если целевая аудитория по вашему мнению все мужчины 25 - 60 лет, не огорчайтесь, вы не одиноки. Дальше вы узнаете как это исправить.
Что такое целевая аудитория?
В сети можно встретить множество определений целевой аудитории. Сложных и не очень.
По определению Википедии: термин, используемый в маркетинге или рекламе для обозначения группы людей, объединённых общими признаками, или объединённой ради какой‑либо цели или задачи. Под общими признаками могут пониматься любые характеристики, требуемые организаторами. Главное свойство целевой аудитории с точки зрения рекламы — то, что именно эти люди с большей вероятностью купят продукт. Поэтому именно на эту группу лиц направлено рекламное сообщение и рекламные мероприятия. То есть ЦА — это основная и наиболее важная для предпринимателя категория получателей рекламного обращения.
Меня зовут Иван Васильев, я ведущий аналитик в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. Хочу показать, как из на первый взгляд простой формулы KPI выросла инженерная задача: нам нужно было не просто посчитать интегральный показатель эффективности поставщика, а объяснить, какая именно закупка его ухудшила и почему. В статье разберу, почему для агрегированных метрик не работает наивный подход, как мы пришли к remove-one analysis и где пришлось отдельно фиксировать логику расчета, чтобы результат вообще можно было интерпретировать.
В одной из систем, над которой я работаю, мы рассчитываем интегральный показатель эффективности поставщика. Сначала задача казалась очень простой: несколько метрик, несколько весов, обычная агрегированная формула. Но однажды бизнес задал вопрос:
| Почему показатель поставщика снизился?
Ответить на него можно было бы общими словами. Но затем появился уточняющий вопрос:
| А какая именно закупка ухудшила показатель?
И в этот момент простая аналитическая задача внезапно превратилась в интересную инженерную проблему: с агрегированными метриками, нелинейными функциями и неожиданными эффектами, которые больше похожи на задачи из дискретной математики, чем на обычный backend.
Ты хочешь в IT. Смотришь курсы, читаешь туториалы, может, уже пишешь первый код. А тебе говорят, что ИИ заменит программистов уже завтра и они будут не нужны. Что твой друг завайбкодил продукт за выходные и уже заработал денег на нём. Зачем вообще в это идти? Хороший вопрос.
Убирался в комнате, наткнулся на старый Xiaomi 11T в ящике — 8 ГБ ОЗУ, Dimensity 1200, лежит без дела. Решил превратить его в персональный AI-сервер: поднял OpenClaw через Termux, подключил бесплатную модель через OpenRouter и теперь у меня в Telegram отвечает свой AI-ассистент. Бесплатно. Четыре способа установки, борьба с Android за живучесть процесса и подробный раздел про безопасность.
20+ лет в айтишке, четыре запущенных продукта для международных компаний — и ни одного своего. В 40 лет я уволился с позиции директора по инновациям и за три месяца вайбкодинга собрал MVP платформы. Банк уже звонит и спрашивает, почему на расчётном счёте ноль. Рассказываю, как оно на самом деле.
Модульная платформа для запуска AI-агентов, где каждый навык работает в WebAssembly-песочнице, агенты масштабируются на кластер из разнородных машин, а навыки пишутся на Go, Rust или AssemblyScript.
Привет, Хабр.
Последние полгода мы работаем с AI-агентами в продакшене и раз за разом сталкиваемся с одними и теми же архитектурными ограничениями. Инструменты либо получают полный доступ к системе, либо вынуждают постоянно подтверждать каждое действие вручную — гранулярные правила в конфигах помогают, но не дают рантаймовой изоляции: навык всё равно физически способен выйти за заявленные границы, если код написан неправильно. Масштабирование на гетерогенные машины — x86, ARM, IoT, edge — остаётся нерешённой задачей: существующие инструменты параллелят агентов внутри одного репозитория, но не умеют маршрутизировать вызовы к нодам на разных архитектурах. А скиллы и плагины привязаны к одному языку платформы — нет способа написать один навык на Rust для производительности, другой на TypeScript для удобства, и запустить их рядом в одном хосте. Мы решили решить эти проблемы на архитектурном уровне. Готовых решений на архитектурном уровне мы не нашли — и решили построить платформу с нуля. Назвали её Luminarys AI. В этой статье расскажу, что она умеет и какие задачи закрывает.
Все известные элементы, после водорода, синтезированы звездами, в процессе ядерных реакций. Весь знакомый нам мир создан звездами.
В недрах звезд, при огромных температурах и давлениях, скорость частиц достигает сотен км/сек. Разогнанные до таких скоростей электроны преодолевают электрическое притяжение протонов и срываются с ядра (либо выбиваются с орбит γ-квантами): вещество находится в состоянии плазмы, состоящей из свободных электронов и оголенных (полностью ионизированных) ядер, сближающихся на расстояния действия ядерных сил, способных преодолевать кулоновский барьер и запускать реакцию синтеза с созданием новых элементов и выделением энергии, равной дельте энергий связи между исходными ядрами и конечным[1].
[1] Масса ядер всех нуклидов с A>1, не аддитивна: масса ядра чуть меньше (на величину <1%) суммы масс составивших его нуклонов в свободном состоянии. Этот дефект массы, обусловленный установлением внутриядерных сил, эквивалентен энергии, выделившейся при синтезе ядра, называемой энергией связи ядра.
Недавно позвонил мне знакомый — у них в организации возникла потребность в файловом сервере. Первым делом я, конечно, предложил что-то проверенное, вроде готового решения от Synology. У меня уже был опыт настройки таких NAS — всё понятно, удобно и стабильно работает.
Правда, был ещё опыт с файловыми помойками на Windows Server — и, честно говоря, удовольствия от них немного. Всё как-то через одно место, да и смысла в этом особо не вижу, особенно для небольших задач.
Но тут всплыла старая добрая классика — «а можно подешевле?». Бюджет у организации ограничен, поэтому от идеи покупки NAS пришлось отказаться. Вместо этого предложил использовать уже имеющийся в офисе компьютер и собрать на нём свой файловый сервер.
Начал искать self-hosted решения. Наткнулся на TrueNAS — слышал о нём раньше, но не пробовал вживую. Решил развернуть тестовый вариант у себя в Proxmox: один виртуальный диск для системы, два других — под зеркалирование (RAID1). Немного покопался — и понял: вот оно.
Для себя я определил три обязательных условия:
Давно интересовал вопрос использования 16-битного АЦП STM32H7 для обработки I/Q сигналов в реальном времени.
Почти год ушел на эксперименты реализации SDR приемника на базе Tayloe mixer и MCU STM32H723ZGT6, и вот что у меня получилось: принимаемый КВ диапазон 1...30МГц, вывод обработанного аудио через внутренний 12-битный ЦАП или вывод I/Q потока на ПК через UAC1.
Сентябрь 2025, шёл шестой год в роли мобильного разработчика, пишу приложение для туроператора Biblio Globus. В один день в общем чате CEO спрашивает «Кто что знает про GEO?» — с этого момента у меня периодически начал подогреваться интерес к этой аббревиатуре, позже я провёл небольшой локальный технический аудит фронтенда и в тихие вечера садился создавать свой продукт. Вовлеченность в рабочие процессы падала, в декабре увольнение по соглашению сторон и я ушёл в фулл‑тайм разработку. Сейчас работа над продуктом поднимает меня рано утром и укладывает ночью. Откуда появился такой интерес? — не знаю, возможно оттуда, откуда и интерес к самим нейросетям (начал пользоваться ChatGPT с момента первых новостей о нем, а с марта 2025 являюсь постоянным ежедневным пользователем Claude).
Миссия платформы — дать бизнесу инструмент который возьмет всю работу с видимостью бренда в нейросетях на себя. Из этой потребности бизнеса родился термин GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация под генеративные движки.
Прежде чем начать, хочу сказать спасибо @metalstiv за вдохновение и отличную статью «DIY мультирум: переключаем ТВ между комнатами с помощью смартфона». Именно после её прочтения у меня созрела идея повторить и немного адаптировать решение под свои задачи — но с одним важным отличием: я решил доверить написание кода и текста искусственному интеллекту.
Если только кто сталкивался с управлением проектом, то первое на что они натыкались это знаменитый треугольник — сроков, объема и бюджету. А следующее усложнение, это вписанный круг в этот треугольник который означает качество.
Что значит этот треугольник? Тут есть два ответа:
1) Его можно представить, как цель для руководителя проекта, а именно сделать нужное качество с установленным бюджетом и сроком. Так сказать выполнить проекцию треугольника во‑времени, и чтобы был он не подобным, а точным.
2) Также указывается взаимосвязь, что если у нас объем «поплыл» и начал увеличивается, то за этим самым начнет увеличиваться и например, сроки при сохранении бюджета, или бюджет при сохранении срока. И при этом что‑то будет происходить с качеством — и если ассоциация с качеством, как вписанным кругом прямая, то получается, при увеличении площади треугольника, оно будет увеличиваться? И если при увеличении сроков или бюджета, такое можно представить, то можно ли представить такое при увеличение объема? Если линейную связь между сроком и бюджетом с качеством представить легко, то с объемом сложнее.
Уверен, что качество это отдельная категория, особенно в проектах ИТ, которая такая же самостоятельная и выступает и причиной и следствием с другими параметрами проект.
Получается, не треугольник, а квадрат?
И тут стоит вспомнить, что слово, которое рука об руку вспоминается с словом проект, а именно риски. Сделать быстро — рискованно, делать долго — менее рискованно. Сделать с большИм бюджетом один и тот‑же объем работ, также менее рискованно. Риски можно увеличивать, можно уменьшать. Более того, из житейского опыта, ясно, что чаще всего именно риски являются следствием соотношения выше рассмотренных параметров. Получается, еще один параметр? И проектный треугольник уже даже не квадрат.