RSS Feeds

Худшее, что может сказать чат на сайте, — не «не знаю», а уверенная неправда. Рассказываю, как мы развели в ассистенте разговор и факты: модель называет номер источника, последнее слово остаётся за кодом, а за честным «точного ответа нет» всегда стоит кнопка оператора. С кодом на Python и цифрами эталонной проверки.

Изначально я планировал написать классический лонгрид про своё участие в чемпионате ROADEF 2026. Там я занял "почётное" 48-е место из 78 валидных участников, так что и кодом есть чем делиться, и историями с полей. Но тут на глаза мне попалось объявление на Кворке: какой-то суровый заказчик предлагал за 500 рублей разработать с нуля связку «Браузер + Поисковик».

Я сидел, смотрел на это и думал: кого же мне порадовать? Дорогого читателя или этого щедрого продюсера с биржи фриланса? Решение пришло компромиссное: мы сделаем Поисковик-Браузер для хабровчан и пробросим через сервер в народ. А заказчик с Кворка пусть оставит 500 рублей, купит мороженку.

(барабанная дробь) Встречайте SBrowserV2 — легковесный асинхронный поисковый движок.

OpsDeck за три недели: ИИ-агент, который сам ходит на хосты, и ещё восемь релизов

Три недели назад я писал здесь про OpsDeck — бесплатное открытое приложение, в котором DevOps-инженер держит в одном окне терминал, Kubernetes, SSH, базы, заметки и прочее, по чему обычно разложены пять вкладок и три консоли. С тех пор вышло девять релизов, в репозитории появились внешние контрибьюторы, а приложение заметно изменилось — настолько, что отдельный рассказ назрел.

Коротко о главном: локальный ИИ перестал быть подсказчиком команд и научился сам ходить на хосты — по правилам, которые вы ему задаёте, и с вашим разрешением на любое изменение. Об этом — первая половина поста. Дальше — что ещё появилось и чему меня научили ваши баг-репорты.

Это статья о том как мы делали модуль автономного выполнения целей в корпоративном ИИ-ассистенте KW-7 AI.

За этим терминалом нет ни шелла, ни файловой системы: каждое нажатие клавиши уходит в языковую модель на 360 млн параметров, и она предсказывает, как изменится экран. Автор дообучил Qwen2.5-Coder-0.5B на 336 тысячах записанных сессий, научил её чинить собственные ошибки, а задержку p95 на больших кадрах на RTX 4090 сократил с 6,7 до 0,87 секунды за счёт параллельного декодирования строк. Модель запускает vim и tmux, играет в змейку и в тесте на чтение ранее записанных файлов отвечает верно в 9 случаях из 13 (модели без дообучения — в 2 и 3). Квантованная версия на 208 МБ работает прямо во вкладке браузера.

Математика – удивительная наука, появившись глубокой древности, она и сегодня занимает ведущую роль среди точных наук, а с появлением искусственного интеллекта, ее роль существенно возросла и в области гуманитарных наук. Но и самой математики были революционные открытия, которые впоследствии существенно меняли наши представления о природе и тем самым позволяла решать раньше не решаемые прикладные задачи. Вот одним из таких открытий является комплексные числа. На Habr’е я нашел несколько статей на эту тему. Вот несколько из них: “Ведение в комплексные числа” и “Операции над комплексными числами” автора @nagayev и “Краткая история комплексных чисел” автора @malkovsky. Я в этой статье не собираюсь пересказывать историю комплексных чисел, а хочу постараться переосмыслить некоторые открытия в этой области и посмотреть на них слегка под другим углом. Иногда это может привести к удивительным результатам.

Не знаю базы ЯП, но с агентами построил ИИ, которому нужно в 250 раз меньше опыта, чем PPO.

Всем привет, меня зовут Никита, я AI Native разработчик. Сегодня покажу свой главный проект - WorldBased Spiked Neuralsymbolic AI. Это ИИ с моделью мира на спайковой нейросимвольной сети.

Больше миллиона строк, 161 таблица и гигабайт данных за пять лет. А потом форма просто перестала принимать ответы: база упёрлась в лимит записей по тарифу.

Спустя полгода адаптации к OpenSource выпускаю еще две библиотеки из моего рабочего контура в одном npm-пакете - ARFA Generator и api-contract-check. В этой статье расскажу про первый инструмент, а второй презентую в рамках отдельной статьи.

Когда-то давно я уже писал статью про удобство использования файловых генераторов, интегрированных в долгоживущий процесс dev-сборки, однако за несколько лет развития и обкатки в реальных проектах концепт существенно расширился. Удобнее всего оказалось сместить бандлер с центрального места в один из сайд-эффектов после стабилизации кодовой базы, а разнородные инструменты проверки качества объединить в единый пайплайн с инкрементальным watch-режимом.

В статье не буду пересказывать документацию на русском и английском, а расскажу, как я пришел к такой схеме, насколько она улучшает DX, помогает людям быть продуктивнее, LLM-агентам сжигать меньше токенов, а кодовой базе не расползаться со временем и проще мигрировать между архитектурами.

Что показали 3360 испытаний и что агент при этом сообщал пользователю

Ранее мы описывали методологию создания тестовой системы для ИИ‑агентов с вызовом функций, имеющих реальный эффект.

Ее основная идея заключается в том, что для совершения действия агент должен проанализировать условия, которые обеспечивают правомерность действия, но при этом он может их узнать только из внешнего источника — из ответа функции чтения или из доступного ему документа, то есть условие имеет статус неназванного. Методология позволяет воспроизводимо проверить, вызовет ли ИИ‑агент функцию, когда вызывать ее нельзя, а также сопоставить с действием ответ агента, который он даст при этом пользователю.

Метод, план прогона, карты ошибок и подробный анализ опубликованы в препринте. Здесь мы представим лишь некоторые выводы, касающиеся работы агента плюс несколько замечаний о методе.

Главный результат прогона: удержит ли агент условие, зависит прежде всего от того, как оно записано в данных. Норму, записанную словом в имени поля или значением‑запретом, DeepSeek соблюдал почти всегда. Запрет, который нужно вывести из описания объекта, он нарушал и без всякого давления. В большинстве срывов агент называл препятствие и всё равно выполнял действие.

Настроить пару серверов по SSH несложно. Сложнее сделать так, чтобы их конфигурации оставались одинаковыми, даже если кто-то что-то изменил вручную.

Разберём, как Ansible управляет серверами, зачем нужны Inventory и Playbook и что происходит при запуске автоматизации. Всё на простом примере с Nginx.

А в конце намеренно сломаем конфигурацию одного сервера и проверим, сможет ли Ansible сам найти проблему и исправить её, не затронув второй.

Холодным февральским утром в Эдинбурге, Шотландия, у Патрика Хики закончились живые объекты, которые можно было бы рассматривать под микроскопом. Растения и грибы в его саду засохли, а летние лужи с их поразительным биологическим разнообразием давно замёрзли.

Хики, миколог из компании Hypha Research Ltd., изучал митохондрии, клеточные органеллы, вырабатывающие энергию, с помощью листьев растений. Он собирался прорастить семена горчицы, чтобы получить свежие образцы, но ему не терпелось продолжить работу. Готовя кофе на кухне, он заметил свисающую с подоконника холодостойкую каллизию ползучую. «Я отрезал кусочек длиной около двух с половиной сантиметров, сунул его в карман, отнёс в лабораторию и был просто поражён тем, что увидел», рассказал Хики.

Под микроскопом митохондрии стремительно перемещались внутри клеток. Они ловко огибали более медленные хлоропласты, словно мотоциклисты, лавирующие в потоке машин. «Там буквально всё кипело жизнью», рассказал Хики.

Его видеозапись этого микроскопического танца, сделанная с помощью покадровой съёмки, открывает нашу галерею ниже. Недавно её отметили наградой на конкурсе Nikon Small World in Motion 2026 года. Она демонстрирует тесное сотрудничество между органеллами: хлоропласты (красные) превращают солнечный свет в сахар, а митохондрии (зелёные) преобразуют сахар в энергию.

Конкурс Nikon Small World, учреждённый в 1974 году, отмечает выдающиеся достижения в области микроскопии. Ежегодные конкурсы позволяют проследить не только эволюцию творческой микрофотографии, но и развитие технологий получения изображений.

Я много работаю с серверами. Разрабатываю EvertyDesk Next, экспериментирую с сетевыми протоколами, поднимаю контейнеры, собираю приложения, иногда просто захожу посмотреть, почему опять что-нибудь перестало работать.

Для всего этого нужен SSH.

Много лет для подобных задач существует PuTTY. Программа хорошая, проверенная, выполняет свою работу. Но лично меня она постепенно начала раздражать.

Открываешь одно соединение, потом второе. Где-то ошибка подключения, где-то соединение оборвалось. Где-то требуется вспомнить команду, которую выполнял вчера. Где-то снова заниматься ключами.

И каждый раз ощущение, что вокруг обычного терминального подключения приходится выполнять слишком много дополнительных действий.

Мне не нужен комбайн. Я хочу открыть приложение, выбрать сервер и работать.

И если соединение оборвалось, это не должно превращаться в маленькую катастрофу.

В какой-то момент я подумал: а почему бы не написать собственный SSH-клиент?

Тем более что у меня уже есть Rust и собственный интерфейсный движок EvertyUI.

Так появился EvertySSH.

Допустим, ваш продукт продаётся в России и за рубежом, и по-русски нейросети уже ссылаются на ваш сайт и статьи. Я проверил, переносится ли это на английский: сравнил, из каких сайтов Google AI Overviews, Perplexity и Алиса AI собирают ответы на русские и на английские вопросы. В Google и Perplexity русских сайтов на английском почти не осталось, хотя регион в настройках Google стоял российский. Видимость по-русски сама в английскую не превратится, её придётся строить отдельно.

Мы подготовили модель TAPe+ML к локальному исполнению внутри процессорного ядра. Модель помещается во внутренней памяти процессора и после первоначальной загрузки работает там. Для работы самой модели не требуется постоянно переносить ее параметры из оперативной памяти в процессор.

Текущая локальная поставка занимает около 4,2 МБ, а на протестированных CPU обработка кадра занимает от 8,6 до 15,8 мс.

У YOLO – в 22-58 раз больше.

Практический разбор для начинающих специалистов Blue Team: где искать следы подозрительной активности, как читать записи SSH и веб-сервера и почему один странный запрос ещё не означает взлом.

Представим ситуацию: на сервере работает сайт, пользователи заходят на него, приложение обрабатывает запросы, а администратор занимается обычными задачами. В какой-то момент нагрузка растёт, в логах появляется множество ошибок, а SSH начинает регистрировать неудачные попытки входа.

Что произошло? Обычный сбой, автоматическое сканирование или кто-то пытается получить доступ к системе?

Без журналов событий ответить на этот вопрос сложно. Но если логи настроены правильно, они могут рассказать довольно много: какие действия выполнялись, когда они происходили, какие ресурсы запрашивались и чем закончились попытки доступа.

— В этой статье разберём, как начать расследование подозрительной активности на Linux-сервере без сложных SIEM-систем и дорогостоящих инструментов.

В этом году сегмент бюджетных смартфонов с ценой до 10.000 рублей не отличается особым разнообразием. Подавляющее число моделей построено на базе чипсетов от Unisoc, визуально имитируют внешний вид iPhone 17 Air и отличаются лишь экранами и конфигурацией памяти, за исключением редких "броневичков" с сменными аккумуляторами типа Cubot KingKong Dura.

Свежий Blackview Wave 10 является хорошим примером сбалансированного ультрабюджетника: за 10к мы получаем 8-ядерный UNISOC T615, 8ГБ оперативной памяти и 256ГБ постоянной, и свежую версию Android с фирменной оболочкой DokeOS. Стоит ли он своих денег? Сегодня узнаем!

Я очень давно мечтала иметь стабильную, хотя бы небольшую, аудиторию на своих стримах. И дело не только в создании «сообщества друзей», но и в том, что я хотела удовлетворить свой геймдизайнерский гештальт: начать разрабатывать полноценные ивенты с классной движухой и интересными заданиями. И вот, спустя год стабильного стриминга, у меня сидит, хоть и небольшое, но постоянное качество зрителей, с которыми я, наконец, могу «сыграть в игру» 😈😅😁

В отчёте должны быть все клиенты, включая тех, у кого нет оплаченных заказов. Запрос использует LEFT JOIN, загрузка проходит без ошибок, но часть клиентов всё равно исчезает.

Причина может быть в одной строке: условие по правой таблице поставили в WHERE. А попытка исправить его через OR … IS NULL возвращает не всех, кого ожидали.

Разберём учебный пример: четыре клиента, заказы в двух статусах и витрина с одной строкой на клиента. Посмотрим, где теряются строки, почему COUNT(*) показывает несуществующий заказ и как проверить не только сумму, но и состав результата. Все SQL-примеры ниже проверены в SQLite. Это пример логики данных, а не история из проекта.

Вторая часть про скоринг email-адресов.

В первой я обучил CatBoost отличать живые адреса вроде ivan.ivanov@gmail.com от сгенерированного мусора. Теперь подключаю модель к Node.js-бэкенду, без отдельного Python-сервиса.

Сама модель в ONNX запускается быстро, но основная работа в другом - переписать все признаки на TypeScript так, чтобы они совпадали с Python до последнего бита. Пришлось разбираться с длиной строк в UTF-16, \d в регулярках и прототипами у JS-объектов.

Однажды мне надоело платить за VPS, ресурсов которого едва хватало для запуска Chrome. В поисках альтернативы я вспомнил про без дела лежащий CMF Phone 1 и решил превратить его в полноценный сервер для личных сервисов. Рассказываю, как удалось запустить Linux-приложения на Android, автоматизировать развёртывание и обеспечить доступ из любой сети — и с какими неожиданными проблемами столкнулся в процессе.

Первое портфолио подростка решает сразу три задачи: помогает при поступлении в вуз, даёт преимущество при поиске первой работы и помогает ребёнку понять, чем он хочет заниматься, пока ещё есть время попробовать разное. 

При этом мало просто сложить грамоты в папку. В статье разберём, когда начинать собирать портфолио, что туда класть и где учиться, чтобы получить первые кейсы.

Всё начинается довольно невинно.

У вас дома стоит растение. Его нужно поливать, но вспоминаете вы об этом либо слишком поздно, либо после того, как полили «на всякий случай» несколько дней назад. В какой-то момент вы покупаете ESP32, датчик влажности, небольшой насос, открываете несколько роликов на YouTube и понимаете: это же можно собрать за вечер.

И правда можно. Несколько проводов, немного кода: если почва сухая — включить насос. Через час на столе стоит первая система автополива, а в голове появляется приятное чувство, что теперь растение под контролем.

В запросе «Сделайте нам хороший корпоратив» конкретики примерно столько же, сколько в просьбе «Сделайте удобное приложение». Из такого запроса непонятно, что считать хорошим результатом, для кого организуют событие, какую задачу оно должно решить и по каким критериям потом оценивать его успешность.

У Slidy есть отличный слоган — «Самая быстрая нейросеть для презентаций». Как выяснилось, в компании довольно быстро могут меняться и предлагаемые должности. Причем кандидат узнает об этом уже из оффера.

Расскажу, как я проходил собеседования на руководителя отдела SEO‑контента, выполнял тестовое задание, общался с директором и действующим руководителем, а в итоге получил предложение на совсем другую позицию.

Представляем вам колонку, написанную Сооснователем компании Битрикс24 Сергеем Рыжиковым.

Почти десять лет назад я рассказывал, как мой дом научился жить на солнечной энергии. Сегодняшняя история тоже начинается с солнечной электростанции. Но этот рассказ будет про другое: про то, как у меня дома выросла программа. Почти сама.

Я давно думаю об одной вещи. Сколько я себя помню в софте, программы всегда поставлялись готовыми. Их проектировали заранее, отливали в одну форму и раздавали всем одинаковыми. Можно было подкрутить настройки, включить или выключить какие-то функции, и на этом все. Если твоего устройства нет в списке поддерживаемых, извини. Подстраиваться всегда приходилось человеку. Мне давно казалось, что должно быть наоборот, но как это сделать, было непонятно — до недавнего времени.

21 октября 2026 года мир PHP вздрогнул от анонса двух критических RCE-уязвимостей (CVSS 9.2), получивших общее имя PHP2Shell (CVE-2026-109618 и CVE-2026-109619). Опасность этих брешей в том, что они срабатывают на уровне ядра интерпретатора еще до того, как управление дойдет до первой строчки вашего index.php. Достаточно, чтобы сервер просто принимал HTTP-запросы.

Разработчики PHP оперативно выпустили патчи для поддерживаемых веток (8.2.35, 8.3.36, 8.4.27, 8.5.12) и заявили: «Единственный 100% способ защиты - обновление, а сценарий наивысшего риска - это Apache с mod_php».

Звучит отлично, если у вас свежий проект. А что делать, если в продакшене крутится суровый высоконагруженный энтерпрайз-легаси на PHP 5.6 в связке с Apache 2.4 (mpm_prefork + mod_php), переписать который за ночь невозможно, а официальных патчей для ветки 5.6 не выйдет никогда?

Под катом - практический разбор того, как устроены обе уязвимости, почему именно mod_php оказался под главным ударом и как я выстроил эшелонированную оборону на уровне Varnish → Apache → PHP → Docker cgroups, не сломав легаси-монолит и проверив каждый рубеж боем (с разбором подводных камней HTTP keep-alive).

Я дал Claude Code (Opus 5.5) тестовое задание: нарисовать в SVG сцену из «Бегущего по лезвию 2049». Агенты, которые я пробовал, провалили его одинаково: на настоящий кадр никто не посмотрел, рисовали по памяти и сообщали бездумно, что готово. Тогда я начал подсказывать агенту вопросы: есть ли документация, с чем сравнивать результат, когда остановиться. Из этих вопросов вырос AutoHarness — скилл, который заставляет агента подготовиться к задаче до того, как он начнёт её делать.

Последние два года у владельцев сайтов сложилась коллективная привычка: дописать в robots.txt Disallow для GPTBot, CCBot и прочих AI-краулеров — и считать, что контент от ИИ закрыт. Гари Ильес из Google провёл границу, которая эту привычку обнуляет: robots.txt управляет краулингом, а не использованием контента для обучения (Search Engine Journal, 2026).

Нейроинтерфейсы обычно обсуждают как способ вернуть человеку возможность управлять компьютером или общаться после потери речи. Coherence Neuro разрабатывает устройство с другой задачей: отслеживать опухоль по электрической активности тканей и воздействовать на неё стимуляцией. Стартап привлёк 45 млн долларов, чтобы продвинуть технологию к длительным исследованиям на людях.

Вы запускаете трёх агентов сразу. Один закончил. Второй уже десять минут ждёт вашего «да». Третий упал, и вы об этом не знаете. Узнаёте, только когда по очереди переключаете окна.

Мы сделали Lumio, чтобы больше так не работать. Это бесплатное приложение для Mac, которое превращает чёлку MacBook в пульт для ИИ-агентов. В версии 1.2 к Claude Code и Codex добавились Cursor и GitHub Copilot в VS Code. Теперь все четыре видны в одном месте, и почти на всё можно ответить, не открывая редактор.

Производство контента дешевеет. Даже от бесплатной нейросетки можно за секунды получить иллюстрацию, композицию с нужным настроением, да хоть книгу. Но каковы масштабы проблемы? Мы дошли до эры сгенерированного интернета или еще нет?

Поскольку у нас нет реестра всего и вся в интернете, долю человеческого контента вывести не получится. Но мне удалось найти исследования по доле генераций в новостях, книгах, фото и музыке. Предлагаю их обсудить.

Спойлер — почти во всех сегментах наблюдается эдакое перепроизводство, которое я недавно упоминала в ракурсе научных работ: делать контент сильно легче, чем проверять, редактировать или рекламировать.

О разнице снапшота и бэкапа начинающие сисадмины узнают в самый неподходящий момент. Например, когда аккаунт уже заблокирован или база уже не поднимается. Под катом разберу, почему опасно заменять резервное копирование на VPS снапшотами и какую схему я рекомендую. Опенсорсные утилиты — в подарок. 

«П‑с-с‑с, хочешь, чтобы функция очистки массива была на 49% быстрее? Сдвинь массив на 4 байта».

Рассмотрим следующий код на Go:

const words = 1 << 19

type block struct {
n uint32
data [words]uint32
}
func (b *block) reset() {
b.data = [words]uint32{}
}

Что, если я скажу вам, что всего лишь добавив 4 байта заполнения (padding) между n и data, вы ускорите функцию reset на 49% (по крайней мере, на машинах с Intel)? Звучит безумно?

Привет, Хабр! Я Владимир Лушин, делаю ИИ-агенты и инструменты для работы с кодом. Статья, вроде, серьёзная, но с пуделями. Так уж вышло, что дрессировка собаки объясняет внимание в LLM понятнее любых формул с softmax.

В карточках свежих open-source моделей везде написано «1 млн контекста». Внутри при этом точно читается совсем другое количество токенов: GLM-5.3 выбирает для каждого шага 2048 токенов из истории, DeepSeek-V4-Pro — 1024 сжатых блока, а у Qwen3.8 и Kimi K3 всю историю целиком видит лишь каждый четвёртый слой.

Для агента это быстро становится вполне практической проблемой: правило из AGENTS.md к сотому вызову инструмента тихо перестаёт работать, и «ну вот же оно, в контексте!» уже не аргумент. Я полез разбираться, как устроено внимание в открытых моделях 2026 года и что с этим делать в обвязке, чтобы агент не забывал правила к середине сессии.

Примечание:

- Все свежие открытые модели читают длинный контекст выборочно. Три семейства: разрежённое top-k (GLM-5.x, DeepSeek-V4, MiniMax M3), гибриды «3 линейных + 1 полный» (Qwen3.5—3.8, Kimi K3, GLM-5.3-Flash), скользящее окно + глобальные слои (Gemma 4).

- Гарантированно точно читаются только последние сотни токенов. Всё остальное должно либо «выиграть отбор» по релевантности, либо дожить в сжатом виде.

- У большинства моделей качество ломается где-то в районе 128—256 тыс., а Kimi K3 с компактизацией на 300 тыс. обгоняет саму себя с полным окном в 1 млн.

- Обвязке важнее, куда положить текст, чем что в нём написать. Лучше всего работают чистка старого вывода инструментов, поиск по запросу вместо «залить всё», постепенное раскрытие, состояние вне окна, повтор правил в конце.

- А то, что нельзя нарушать никогда, закрывайте хуками и правами доступа, вниманию такое доверять не стоит.

Сразу поясню: часть конфигураций я читал прямо из config.json на Hugging Face, часть — из карточек и техотчётов. Где данные вторичные, я это помечаю. А всё про «что модель читает» я вывожу сам из архитектуры, разработчики такого нигде не заявляли.

150 откликов, ноль интервью. Но виноват, конечно, рынок труда.

В IT принято автоматизировать процессы, искать узкие места и разбираться, почему система не работает.

Но когда дело доходит до собственного трудоустройства, вся аналитика куда-то исчезает. Отправили 150 откликов, не получили ни одного интервью? Значит, надо отправить ещё 150.

Если бы так работал отдел продаж, у руководителя давно возникли бы вопросы. А у соискателя обычно один вывод: «Работы нет».

Я больше восьми лет занимаюсь IT-рекрутингом, и у меня для вас неприятная новость: 150 откликов - это не 150 работодателей, которые изучили ваш опыт и решили отказать. Разбираю, что происходит по другую сторону вакансии и почему, пока одни кандидаты считают отклики, другие выходят на рекрутеров и руководителей напрямую.

Заодно покажу, как собрать собственную исходящую воронку поиска работы. Без волшебных ботов и надежды, что на 151-м отклике наконец повезёт.

В октябре пострадали три площадки одного из крупнейших российских провайдеров: на первой после пожара остановились все системы, на второй несколько модулей вышли из строя полностью, а третью остановили целиком, и облако перешло в аварийный режим (разбор на Хабре, «Коммерсантъ»). Весь рунет спрашивал когда всё заработает. А вот ИТ-службы куда реже спрашивали себя, что придётся восстанавливать, если такое случится у них.

Я написал self-hosted мониторинг для Linux- и Windows-серверов на Go и Next.js, потому что готовые варианты были либо слишком тяжёлыми в настройке, либо выглядели и настраивались как из прошлого десятилетия. После первого релиза я пересмотрел три решения: перевёл хранилище с JSONL на SQLite в режиме WAL, заменил текстовое поле permissions у модулей на явные разрешения и защитил подключение каталога модулей от SSRF. Рассказываю, что и почему менял, и что всё ещё сырое.

В ходе нового исследования, длившегося 30 месяцев, изучались показатели 26 811 китайских школьников. Исследователи оценивали влияние генеративного ИИ на их процесс обучения.

В сентябре 1946 года в Болгарии официально установлен социалистический строй. Страной стала руководить Болгарская коммунистическая партия и Болгарский земледельческий народный союз. Новые власти тут же провели реформы по образцу СССР, создав на территории государства сразу несколько крупных предприятий. Эти госкомпании получили доступ на весь рынок социалистических стран Европы.

Задача звучала скучно: собирать выдачу Google. Много, регулярно, через обычные резидентные прокси и без платных SERP API.

Первая версия честно открывала Chrome, вбивала запрос и получала капчу. Вторая получала капчу чуть реже. А потом один IP отработал 1210 запросов подряд, и Google ни разу не попросил доказать, что мы не робот. Между этими двумя точками было двадцать экспериментов и вкладка, которая съела 3 гигабайта памяти. И главный вывод: мы всё это время думали о Google неправильно.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Ивахненко, я глава по технологиям группы Рунити. Последний год ко мне всё чаще приходят с одним и тем же вопросом, только в разных формулировках. «А действительно ли команде нужно столько людей?», «Давайте сделаем ее меньше, но будем успевать больше», «Как нам сделать команду эффективнее?». Обычно это звучит от нетехнического топ-менеджмента, и за этим стоит понятное давление: рынок с одной стороны, новые технологии с другой, и от ИТ ждут оптимизаций.

Проблема в том, что вопрос почти всегда задают неправильно. Размер команды — последний рычаг, а не первый. Перед тем как кого-то нанять или уволить, есть смысл разобраться, что вообще происходит с командой и задачами, которые в нее приходят.

Дальше — попытка систематизировать подход, который я держу в голове. Готовым фреймворком его не назову: скорее это модель, которую полезно примерить к своей ситуации и проверить, работает она у вас или нет.

Этот текст будет полезен, прежде всего CTO, руководителям разработки, техлидам и продактам, которые защищают размер команды перед бизнесом и часто слышат «сократить» или «нанять». Но здесь есть рамка для разговора: почему ценность, эффективность, объем задач и форма команды важнее, чем сам найм или увольнение. Речь о том, как разработка превращается в кост- или профит-центр.

Жизнь современного человека без смартфона/мобильного телефона представить уже невозможно. Электронная почта, мессенджеры, социальные сети, маркетплейсы — всё это и многое другое давно и прочно сосредоточено в смартфонах в виде мобильных приложений. Одно нажатие на экран — и вот уже можно записаться в парикмахерскую или купить кроссовки. Просто, быстро, удобно.

Многие предприниматели стремятся разработать мобильное приложение для удобства доступа потребителей к его продукту/услуге, узнаваемости и, как следствие, для роста продаж.

Вместе с тем, не каждый предприниматель задумывается, что создаваемые результаты интеллектуальной деятельности (РИД): иконка, название приложения и/или его разделов, интерфейсы страниц (их композиционное, цветовое, шрифтовое решения), и конечно, функционал приложения — всё это потенциально можно превратить в интеллектуальную собственность. Как это сделать?

В начале октября Anthropic начала отключать в Гонконге аккаунты Claude, в которые заходили через VPN. Россия, как и Гонконг, в список поддерживаемых стран не входит, так что вопрос уже не только в том, как заплатить за подписку, но и в том, что будет с аккаунтом после оплаты. Разбираю условия Anthropic и варианты, которые остаются, а заодно считаю, сколько стоит Claude, если платить за токены: четыре модели на одних и тех же задачах, списания в рублях.

Все знают фразу Дональда Кнута:

«Преждевременная оптимизация — корень всех зол».

Но обычно цитату обрывают слишком рано. Кнут предлагал забыть о небольшом выигрыше в 97% случаев, но не упускать возможности в оставшихся критически важных 3%.

Иногда для них не нужны профилировщик и чёрная магия. Достаточно не компилировать регулярку при каждом вызове, не искать постоянно по List, когда нужен Set, и не создавать новые строки ради сравнения без учёта регистра.

Привет, Хаброжители!  Представьте: в компании десятки ИТ-систем, каталогов данных и баз знаний. Каждая описывает свою часть ИТ-ландшафта, но общей картины нет. Поэтому при слиянии компаний, миграции в облако или запуске проектов в области данных и ИИ приходится заново выяснять, какие системы существуют и как они связаны.

В книге «Управление метаданными. Как метасетки объединяют данные, информацию и знания» Оле Олесен-Баньё объясняет, почему метаданные часто остаются разрозненными, и предлагает способ связать их без создания очередной универсальной платформы.

Выгрузка сделок из Битрикс24 годами работает без проблем, а потом начинает тормозить и возвращать HTTP 429. Увеличение пауз между запросами не помогает, хотя остальные методы REST API продолжают отвечать как обычно. Разбираемся, как устроен лимит OPERATION_TIME_LIMIT, куда уходит серверное время и как ускорить выгрузку в сотни раз.

Пару лет назад, когда мы обсуждали коммуникационные задачи на следующий год, рекрутеры принесли статистику: семь из десяти кандидатов не знают, что такое Цифровой СИБУР. А те, кто знают, описывают нас примерно так: «большие ребята… что-то с нефтью… наверное, стабильно». Это же подтверждали ежегодные исследования брендов ИТ-работодателей. О нас слышали многие, но на вопрос, кто мы, ответить не могли.

Эта история о том, как мы поняли: пора перестать делать вид, что мы не завод.

Всем привет! Про то, что найм в IT умер, на Хабре в этом году не писал, кажется, только ленивый. Спорить я не буду. Я фронтендер, в конце весны сам искал новую работу и в августе сменил. Как именно и сколько нервов это стоило, рассказывать не буду. Кто сейчас ищет, тот и так знает.

У меня тогда был целый ритуал. Вечером открываешь hh, листаешь. Потом пару телеграм-каналов, где вакансия утопает за час. Потом идешь руками по карьерным страницам компаний, куда хотелось бы попасть. Их тоже энное количество, на половине неделями ничего не меняется, но проверять все равно надо, а вдруг. Сами отклики занимали минут тридцать. Все остальное время я просто открывал вкладки.

В какой-то момент надоело, и я написал себе скрипт, который обходит все это за меня. Скрипт потихоньку разросся в агрегатор, и теперь по вечерам после работы я пишу парсеры, склеиваю дубли и пытаюсь понять, какие вакансии вообще живые. Сейчас у меня в базе больше десяти тысяч активных IT-вакансий, и смотрю я на них каждый день.

Работу я уже нашел, но на стороне тех, кто ищет, так и остался. И чем дольше смотрю на вакансии изнутри, тем сильнее уверен в одном: когда вам месяцами приходят отказы, дело чаще всего не в вас. У большинства странностей найма внутри скучная механика, а не оценка вашего резюме. Про это и статья. Но сначала пара слов про фон вокруг.

Привет, Хабр! С вами Павел Мирошин, архитектор продукта «Графиня».

Сегодня мы поговорим не про очередной релиз и не про список новых фич. В статье — личная история о том, как растёт продукт, когда у тебя нет большой команды разработчиков, архитектура не высечена в камне, а требования меняются быстрее, чем успеваешь закрывать задачи в Jira.

«Графиня» начиналась как небольшой MVP, который делала команда из трёх человек. Мы хотели получить аналог Grafana, но быстро поняли, что просто повторить чужой продукт — не наш путь. Пришлось самостоятельно решать вопросы архитектуры плагинов, динамических форм, расширения фронтенда, кэширования, ФСТЭК и, наконец, алертинга.

В дальнейшем какие-то первоначальные решения пришлось пересмотреть. И, конечно, были проблемы, которые мы создали себе сами.