
В Yandex Cloud наблюдается сетевая недоступность многих узлов в одной из зон.
Проблемы начались в 19:00 по Москве, по информации поддержки восстановление ожидается около 03:00.
Читать далее* Если вам не нравится слово отпечаток, заменяйте его на слово hash.
* В статье фигурируют два отпечатка: отпечаток (hash) публичного ключа и отпечаток (hash) файла с данными. Будьте внимательны, чтобы понимать, о каком отпечатке мы говорим в данный момент.
Предположим, что у нас есть:
file_name — файл данных, подлинность которого мы хотим проверить.
file_name.asc — файл с цифровой подписью, который содержит:

В мире Kotlin-бэкенда стандартом считается JVM. Это надежно, привычно, но иногда избыточно. Когда мне понадобился простой инструмент для сбора логов ошибок с моих проектов, я не хотел разворачивать тяжелый стек с Elasticsearch или платить за Sentry.
Мне хотелось получить компактное, быстрое решение, которое можно запустить одной командой в Docker, не выделяя под него гигабайты оперативной памяти.
Так появился Katcher. Это self-hosted краш-трекер, построенный на Kotlin Multiplatform (Native). В этой статье я расскажу, как собрать современный веб-сервис без JVM, без React и без сложной сборки фронтенда, используя Ktor, SQLite и HTMX.
Читать далее
Когда несколько лет назад ИИ только вышел на сцену, в нём видели роль мощного ускорителя продуктивности — почти волшебную палочку для работы и повседневных задач.
Во многом эти ожидания оправдались. Но есть важная оговорка: чтобы по‑настоящему выжать максимум из ИИ, нужно понимать, какой именно инструмент подходит под конкретную задачу.
Я изучил и протестировал лучшие инструменты ИИ для повышения продуктивности в самых разных сценариях, чтобы помочь вам собрать идеальный набор AI‑инструментов.
Сегодня мы пройдемся по подборке одних из лучших AI‑решений: они помогают работать быстрее, экономить время и находить творческое вдохновение.
Погружаемся. Надеюсь, они окажутся для вас полезными!
Читать далее
Цифровой феодализм — это не теория. Это операционная система нашей реальности, выросшая на костях первоначальных вольных общин.
Если первая часть этой хроники описывала рождение и триумф системы — восхождение Короля-платформы и его алхимию превращения человеческого внимания в капитал — то перед вами фаза ее патогенеза. Фаза метастаз.
Здесь история совершает неизбежный виток диалектической спирали. Любая империя, достигнув пределов внешней экспансии, начинает пожирать саму себя. Любая тотальная система, исчерпав внешних врагов, плодит внутренних — более изощренных, неуловимых и опасных. Это закон социальной термодинамики: давление, не находя выхода вовне, взрывает конструкцию изнутри.
В первой саге Дракон Алгоритмов пожирал кроликов-продавцов. Теперь он столкнется с противниками своего уровня — не с бесправными арендаторами, а с архитекторами реальности. Не с протестующими кроликами, а с теми, кто пишет сами законы бытия этой системы. С творцами кода, который феодалы используют, но не понимают. С программистами, для которых их алгоритмы — не магия, а открытый текст, не приговор, а набор инструкций, который можно переписать.
Война выйдет из сферы экономики в сферу онтологий. Битва пойдёт не за монеты или товары, а за сам язык, на котором говорит цифровой мир. За право определять, что есть реальность, а что — ошибка; что есть личность, а что — баг, подлежащий удалению.
Раньше, в эпоху физических феодалов, власть хотя бы понимала механику своего господства. Даже если управляющий обманывал с отчётами о урожае, сам сеньор мог лично проехать по полям, пощупать землю, увидеть крестьян и оценить реальный масштаб обмана. Обман был тактическим, ситуационным — он происходил внутри понятной всем системы. Феодал мог разгневаться, наказать управляющего, но сама логика власти — земля, барщина, оброк — оставалась для него прозрачной и осязаемой. Конфликт был на уровне исполнения правил.
Читать далееМухи — отдельно, котлеты — отдельно. Отделяем Go-код от SQL-запросов. Зачем это делать и как?Личный опыт миграции большого проекта на новую СУБД показал: смешивание SQL с кодом приложения создаёт проблемы. Представляю простую библиотеку SQLSet для хранения именованных SQL-запросов в отдельных файлах.
Читать далее
Принято считать, что ИИ не способен создать ничего принципиально нового, лишь комбинируя кусочки обучающей выборки. Для языковых моделей это утверждение часто справедливо, но если мы сместим фокус с текстов на молекулярную биологию, оно не будет стоить и ломаного гроша. Что если я скажу вам, что ИИ уже способен создавать нечто, чего еще не существовало?
Пока интернет спорит, является ChatGPT поисковиком или зачатком AGI (вы только почитайте новости!), в биоинженерии происходит тихая революция, где ставки гораздо выше. «Галлюцинация» модели там — неработающее лекарство или развалившийся белок. Я объясню, как работает De Novo дизайн, чем «биологический промпт» отличается от текстового, и почему для создания нового лекарства* недостаточно просто «предсказать следующий токен».
Читать далее
Наконец-то я её доделал! Шпаргалка по настройке свежего Ubuntu/Debian VPS, которую начинал писать, когда ещё сам был новичком.
Вы только что купили сервер, а что дальше? Каждый раз я гуглил и пошагово делал одно и то же, тратил на это много времени, пока не собрал всё в одном месте. Теперь за 15–20 минут вы можете превратить «голый» VPS в безопасную и удобную машину.
Этот базовый минимум с чёткими командами и объяснениями. Никакого Ansible и сложностей — чистая ручная настройка. Подойдёт всем, кто только осваивает Linux, и каждый раз не знает, с чего начать.
Читать далее
В первой части я разбирал архитектуру AI-агента, выбор между RAG и GraphRAG на примере AI-юриста для техподдержки. Если пропустили – https://habr.com/ru/articles/975230/
Во второй части решил уделить внимание тому, как добиться нормального качества поиска и точности ответов. Чтобы AI‑агент не остался в песочнице и не превратился в очередной эксперимент «мы попробовали, не взлетело».
Надеюсь мой опыт будет полезен и вы сэкономите себе деньги, нервы и время. А может быть и вовсе откажетесь от идеи создания агента — это тоже нормальный исход.
Я уже писал про чанки, RAGAS, бенчмарки и инструменты отслеживания качества. Сегодня остановимся детально на каждом артефакте, расскажу плюсы и минусы, и почему именно их я использовал для AI‑юриста. Погнали
Читать далее
Эта статья является прямым продолжением предыдущей публикации на данную тему. К тому же, от пользователя @Sotnya1337 прозвучал вопрос
«Подскажите пожалуйста, угол fi мы выбираем наобум? Было бы интересно рассмотреть автоматическую логику управления, без ручного выбора угла fi »
требующий ответа. Более того — этот ответ я и сам хотел получить довольно давно. Но, как я и писал ранее, в отечественной литературе этот вопрос не освещается вообще, а в зарубежной — частично, в основном применительно к низковольтным активным выпрямителям вторичных источников питания. Тем не менее, мне удалось разобраться в этом вопросе. И сегодня мы не будем «наобум» выбирать угол , а построим настоящую систему управления 4QS‑преобразователем и смоделируем её работу. При чем не для каких‑то там «детских» мощностей, а вполне в соответствии с потребностями электрической тяги на магистральных линиях.
Не очень серьёзный рассказ в жанре научной фантастики.
Сидит Бог у себя на небесах. Витает в облаках. Скучает, нечем заняться. Что бы такого сотворить? Мается без дела…
Думал Бог, думал, ничего не придумал: «Дай-ка, посмотрю, чем там люди внизу занимаются. Вдруг подскажут идею».
Читать далее
Синтаксис Go глазами того, кто последние пять лет писал на TypeScript.
В первой части мы разобрались с философией Go и настройкой рабочего окружения. Теперь к коду. Эта статья про синтаксис и ключевые концепции Go. Не ждите пересказа документации. Будут сравнения, будут подводные камни, будет код.
Читать далее
Оценить проект «на берегу», когда требований почти нет, команды ещё нет, а ответ нужен к завтрашнему совещанию, — это не инженерия, а гадание с серьёзными последствиями. В статье разбирается практичный способ превратить туман неопределённости в расчёт: как декомпозировать работу по пользовательским функциям, считать оценки через PERT и показывать стейкхолдерам не «одну цифру», а диапазон с уровнем уверенности.
Понять PERT
История способов хранения данных — это история человечества. От первых рисунков на стенах древних пещер до современных облачных хранилищ, мы постоянно совершенствовали способы сохранить важную информацию, чтобы передать её потомкам или использовать для решения актуальных проблем. Но речь в статье пойдет немного не о том: сегодня мы постараемся осветить не столько глобальные вопросы сохранения и приумножения знаний, сколько проблемы рядовых «пользователей». Мы задались вопросом, как простые люди, не обремененные высокими материями, хранили личную информацию: любовные письма, дорогие сердцу изображения, плоды творчества и тому подобное. Разумеется, охватить всё в рамках одной статьи будет попросту невозможно, поэтому основной акцент мы сделаем на текстовой информации.
Читать далее
Supabase — это краеугольный камень многих low-code и no-code платформ (Lovable — хороший тому пример) и он получил широкое распространение с приходом эпохи vibe-coding. Не просто так - им (супер)легко пользоваться как AI-кодинг агентам, так и углеродным формам жизни.
В некотором смысле он убирает необходимость иметь отдельного девопс / админа / администратора БД. Для стартапа преимущества очевидны: свободного времени и рук почти никогда не бывает. И, если честно, кому вообще хочется этим заниматься? Гораздо приятнее потратить это время более продуктивно - например, на думскроллинг в Twitter.
Читать далееСовременные распределённые системы часто сталкиваются с задачей управления большим количеством заданий - будь то обработка данных, интеграции или выполнение фоновых задач.
В этой статье рассмотрим архитектуру подсистемы управления заданиями, реализованную на принципах микросервисной архитектуры. Подсистема управляет заданиями на загрузку данных из внешних источников, то есть задачу интеграции с поставщиками данных.
В статье не будет технических деталей, будут даны только принципиально важные детали реализации и критически важные параметры.
Читать далее
Из новостей: что показали на TGA 2025, Godot 4.6 Beta, Unity игры на Реддите, один из крупнейших акционеров Square Enix публично раскритиковал руководство, Paradox поднимает цены.
Из интересностей: вторая часть документалки про Disco Elysium, трюки из GLSL-демо, когда сиквелы работают, формат файлов, который не удаётся взломать уже 20 лет.
Читать далее
Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о двух новых Rust-базированных анализаторах типов для Python — pyrefly и ty. Оба пока в ранней альфе, но уже демонстрируют впечатляющую скорость, разные подходы к выводу типов и новые возможности.
Читать далее
Команда Spring АйО подготовила перевод про Fray — инструмент для обнаружения и воспроизведения ошибок многопоточности в Java-программах. Основанный на научных исследованиях и написанный на Kotlin, Fray использует технику теневой блокировки для выявления взаимоблокировок и других проблем синхронизации. Он уже доказал свою эффективность на таких проектах, как Kafka, Flink и Lucene.
Читать далее
Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.
В этой статье мы проанализировали 11 интернет-магазинов электроники и техники, которые выделяются продуманным пользовательским опытом. Разобрали, какие приемы дизайна, навигации и взаимодействия с пользователем делают их сайты особенно комфортными и понятными.
Эта подборка поможет увидеть актуальные UX-тренды и найти вдохновение для развития собственного e-commerce-проекта.
Читать далее
Привет, Хабр! На связи — технические лидеры направления разработки Apache Spark в составе платформы Data Ocean Андрей Первушин и Дмитрий Паршин из Data Sapience. Мы занимаемся решением нетривиальных задач в области Spark-вычислений, некоторые из которых становятся частью конечного продукта.
Сегодня мы расскажем, с какими проблемами можно столкнуться при реализации Upsert Streaming в Iceberg, что такое equality delete, почему они создают нагрузку при чтении таблиц в Apache Iceberg и как мы оптимизировали Apache Spark, чтобы снизить потребление памяти и ускорить чтение данных.

Сегодня у нас по‑своему уникальный разбор. Мы будем разбирать ещё идущую (на момент написания статьи) массовую криптоскам‑схему. В некотором роде автор статьи (то есть я) рискует, потому что обламывает ловким ребятам стотысячедолларовую схему по радостному отьему денежек у отрицательных счастливчиков!
Будет всё: имена, пароли, явки, количество обманутых прогретых инвесторов и объемы успешно проинвестированного. Спешите читать!
Разбираемся с криптоскамом
Если вы работаете с BI‑системами, наверняка сталкивались с ситуацией, когда стандартных визуализаций не хватает. Хочется добавить свой график, который идеально подходит под задачи бизнеса.
В Modus BI такая возможность встроена в саму платформу — вы можете создавать свои плагины визуализаций. В этой статье мы шаг за шагом разберем, как собрать с нуля простой, но гибко настраиваемый прогресс‑бар. Руководство будет полезным для разработчиков, которые хотят самостоятельно создавать уникальные визуализации на базе Modus BI.
Читать далее
Вы прошли первый фильтр – резюме сработало и вас пригласили на интервью. Теперь предстоит самое важное – показать себя в живом разговоре. И здесь уже не помогут аккуратные таблицы навыков или выученные формулировки: проверяют не только знания, но и то, как вы мыслите и общаетесь.
Мы в школе системного анализа провели десятки собеседований с кандидатами – от студентов до middle-аналитиков. Мы видели, какие ошибки совершают даже сильные специалисты, и какие детали решают исход встречи.
В этой статье я дам короткую памятку о том, как представить себя HR-у и будущему руководителю с лучшей стороны – чтобы выбрали именно вас.
Читать далее
Из этой статьи вы узнаете о том, как с помощью Docker упаковать, запустить и развернуть в продакшне полноценный ML-сервис для выдачи прогнозов. Мы рассмотрим все основные действия, необходимые для решения этих задач — от обучения модели до предоставления доступа к ней посредством API и до её распространения в виде образа контейнера.
Читать далее
Здравствуй Хабр.
Полтора миллиарда лет назад, когда я учился в начальной школе, нам задали домашнее задание: написать сочинение в свободной форме, про наступающую весну. Я воспринял задание с воодушевлением. С детства люблю свободные формы. Решил написать сочинение в стихах. Написал, и, довольный собой, сдал на проверку. На следующий день, учительница меня резко отчитывала и стыдила перед всем классом за то, что я сдал сочинение, которое написал НЕ САМ. Она просто не могла поверить, что ребенок мог написать такое самостоятельно. Знаете, я далеко не Есенин, и то было довольно наивное произведение, вполне детского уровня. Но я старался. Вложил душу. И мне было до ужаса обидно. А еще я понял, что взрослые - только на вид взрослые, а на деле - ни черта не понимают.
На днях, подобная несправедливость случилась со мной снова.
Читать далее
NanoKVM — это аппаратный KVM-переключатель, разработанный китайской компанией Sipeed. Это устройство, выпущенное в прошлом году, позволяет удалённо управлять компьютером или сервером при помощи виртуальной клавиатуры, мыши и монитора. Благодаря своему компактному размеру и низкой стоимости устройство быстро привлекло внимание Интернета, особенно когда компания пообещала выпустить его код в опенсорс. Однако, как мы увидим, это устройство обладает серьёзными проблемами безопасности.
Читать далее
Cтудия Mundfish продолжает держать поклонников в напряжении. Выяснилось, что еще 26 ноября 2025 года в Роспатент была подана заявка (№2025830404) на регистрацию товарного знака кипрской компании Slimao Limited — юридическим лицом, связанным с Mundfish.
Читать далее
Представьте, что корпус прибора – это не просто набор сгибов и отверстий, а управляемая параметрическая модель, готовая к производству уже на этапе проектирования. Без «костылей» и ручных правок.
В этой статье мы разберём полный цикл моделирования детали из листового металла в nanoCAD Механика PRO – от первого эскиза до готовой развертки для раскроя. На реальном примере корпуса вы увидите, как работать с листовыми телами, сгибами, замыканиями углов, ребрами жёсткости и технологическими элементами, сохраняя контроль над геометрией и параметрами на каждом шаге.
Материал будет полезен инженерам-конструкторам и проектировщикам, которые хотят ускорить разработку листовых изделий и получить предсказуемый результат без лишней рутины.
Рассмотрим моделирование деталей из листового металла в nanoCAD Механика PRO на примере корпуса прибора.

Элементы уровня технологий (Technology Layer) описывает инфраструктурные сервисы, компоненты и физические ресурсы, необходимые для поддержки приложений и бизнес-процессов.
Этот уровень отвечает на вопрос: "На каком технологическом фундаменте всё работает?"
Читать далее
Когда мы говорим о дизайне, чаще всего имеем в виду интерфейсы, сайты, приложения.
Но на самом деле дизайн начинается раньше — в тот момент, когда человек оказывается в новой, непривычной и потенциально пугающей среде.
Один из самых наглядных примеров — кабинет МРТ.
Для пациента это:
Читать далее
Что считается деплоем ML-модели на работе и насколько глубоко в этом нужно разбираться новичку? Делюсь практическим взглядом, разбором требований из вакансий ML-инженеров и подборкой материалов, с которых имеет смысл начать.
Читать далее
Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте».
Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.
Пока персонаж карабкался, движок героически пытался «на лету» подгрузить пачку тяжелых моделей. FPS просел, рендер начал задыхаться, и вестибулярка клиента объявила забастовку. Иммерсивность —10/10, комфорт — где-то в районе отрицательных значений. Если голова кружится, это должно быть запланировано геймдизайнером, а не видеокартой.
Привет, я backend-разработчик SimbirSoft Андрей. В этой статье разберем, как сделать так, чтобы VR-проекты на Unity работали стабильно и были дружелюбны к вестибулярному аппарату игрока.
Погрузиться 👀
В IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все хвастаются красивыми слайдами про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс.
Почему? Потому что полнотекстовый поиск — это стабильно, быстро и понятно. Минус только один, его уже недостаточно. Да, он классно ловит точные совпадения, но синонимы, переформулировки и небольшие ошибки прощает пользователям уже с большим трудом.
Меня зовут Игорь Самарин, я Machine Learning Engineer из команды поиска в Купере, где уже полтора года занимаюсь проектами, связанными с векторами. В этой статье я расскажу, как на самом деле работает поиск внутри компании, поведаю о полнотекстовом поиске — его сильных сторонах и недостатках. Затем объясню специфику векторного поиска и разберу, какие именно проблемы старого подхода он решает и продемонстрирую, как обучить векторную модель на своих данных, чтобы она понимала специфику каталога. А в конце вас ждут реальные результаты из A/B тестов и небольшой панч о перспективах.
Читать далее
Эта статья дополняет предыдущую. Там мы зафиксировали проблемы. Здесь разберем, что именно мы сделали со стороны Amplicode, чтобы агент начал работать как опытный software engineer: опираясь на структуру проекта, детерминированные генераторы и понятные высокоуровневые операции.
Если коротко, в первой статье было несколько основных болей:
– LLM часто обучены на слегка устаревшем мире, и это вылезает в мелочах (и не только).
– Галлюцинации и нехватка контекста идут рука об руку: «кажется, в этой библиотеке должен быть такой метод» и пошло-поехало.
– Переизбыток контекста тоже зло: агент прочитал половину репозитория, потратил деньги, запутался, а потом еще и забыл начало чата.
– Типичный агентный workflow: «сгенерил простыню кода, оно не компилится, давай чинить, ой теперь сломалось другое».
И на этом фоне появляется логичный вопрос: а можно сделать так, чтобы агент работал не с сырыми файлами, а с моделью проекта и сущностями фреймворка? Чтобы он не гадал, где DTO, как принято именовать контроллеры и какие миграции у вас используются?
Собственно, Amplicode MCP про это.
Читать далее
Привет, Хабр!
Меня зовут Елена Грицай, почти полгода я работаю тестировщиком в Fix Price IT. Хочу поделиться наблюдениями о том, как быстрее влиться в новый проект: поговорим и про процессы, и про личные качества, и про командную культуру.
Читать далее
Знакома ли вам ситуация, когда команда неделями спорит о дизайне решения, собирает тонны данных, проводит бесконечные исследования, собирает бесчисленное количество встреч? Запуск постоянно откладывается. Вместо быстрых экспериментов - совещания и пересчеты. Продукт практически не развивается, инновации остаются на бумаге.
Это не просто "data-driven", а уже аналитический паралич - болезнь современных data-driven компаний, когда стремление к 100% уверенности парализует саму возможность принимать решения.
Парадокс в том, что паралич возникает именно в тех командах, которые хотят делать всё правильно. Они изучали про data-driven подход, внедрили аналитику, наняли высококомпетентных специалистов. И утонули в данных.
Давайте разбираться, почему это происходит и как вернуть команде способность двигаться вперед.
Читать далее
В поисках практических решений по глубокой интеграции искусственного интеллекта в настольные операционные системы я обратился к опыту китайских разработчиков. В отличие от западного подхода, где ИИ остается преимущественно облачным сервисом или отдельным приложением, в Китае его внедряют непосредственно в дистрибутивы Linux, создавая целостную пользовательскую среду. Как вы относитесь к ИИ? Нужен ли он в операционных системах? Давайте попробуем разобраться и порассуждать.
Дальше всего в интеграции ИИ в Linux продвинулись разработчики дистрибутива deepin V23 (Deepin / UOS AI). В Deepin V23 встроен помощник “UOS AI”, есть поддержка естественноязыковых команд управления системой, более 40 сценариев использования, адаптация под множество приложений.
Важнейшая архитектурная особенность — гибкость на уровне модели. Система позволяет подключать как облачные большие языковые модели (LLM) через API, совместимый с форматом OpenAI, так и запускать локальные модели непосредственно на устройстве (on-device). Это стало возможным благодаря оптимизациям, выполненным совместно с Intel для эффективной работы на периферийных устройствах.
Основные компоненты и возможности
Grand Search (“大搜索” или “Intelligent Grand Search”)
«А че? Прямо сразу штраф 500к и дадут?», «В 168-ФЗ только про вывески, а не про сайты», «С чего вы взяли, что надо проверять?», «Инфа про запрет — громкое название и хайп». Что такое «запрет иностранных слов» на самом деле: со ссылками на законодательство.
Читать далее
Сегодня потребности бизнеса растут так стремительно, что решения для унифицированных коммуникаций (UC) просто не успевают за ними. Аплайнсы — выделенные «железки» под конкретную задачу — очевидно устарели: масштабировать их сложно, обновлять страшно, а добавление новых функций напоминает скорее тест на выносливость. Я Владимир Сергеев, руководитель практики UC и ПО для совместной работы в К2Тех. Регулярно я сталкиваюсь с тем, как очередной апдейт превращается в персональную головную боль для ИT-отдела.
Решением, которое буквально спасло UC-инфраструктуру, стал Kubernetes. Теперь вместо тяжелых проприетарных коробок — легкие микросервисы. Вместо многочасовых простоев — обновления за минуты. Вместо страха перед будущим — быстрая реакция на любые бизнес-задачи. И никакого даунтайма для всей компании.
Давайте погрузимся в детали этого перехода: от неповоротливых «кирпичей» к динамичным контейнерам. Разберемся, почему страдать от обновлений больше не нужно. И посмотрим, так ли все радужно на самом деле.
Читать далее
В Yandex Cloud наблюдается сетевая недоступность многих узлов в одной из зон.
Проблемы начались в 19:00 по Москве, по информации поддержки восстановление ожидается около 03:00.
Читать далее* Если вам не нравится слово отпечаток, заменяйте его на слово hash.
* В статье фигурируют два отпечатка: отпечаток (hash) публичного ключа и отпечаток (hash) файла с данными. Будьте внимательны, чтобы понимать, о каком отпечатке мы говорим в данный момент.
Предположим, что у нас есть:
file_name — файл данных, подлинность которого мы хотим проверить.
file_name.asc — файл с цифровой подписью, который содержит:

В мире Kotlin-бэкенда стандартом считается JVM. Это надежно, привычно, но иногда избыточно. Когда мне понадобился простой инструмент для сбора логов ошибок с моих проектов, я не хотел разворачивать тяжелый стек с Elasticsearch или платить за Sentry.
Мне хотелось получить компактное, быстрое решение, которое можно запустить одной командой в Docker, не выделяя под него гигабайты оперативной памяти.
Так появился Katcher. Это self-hosted краш-трекер, построенный на Kotlin Multiplatform (Native). В этой статье я расскажу, как собрать современный веб-сервис без JVM, без React и без сложной сборки фронтенда, используя Ktor, SQLite и HTMX.
Читать далее
Когда несколько лет назад ИИ только вышел на сцену, в нём видели роль мощного ускорителя продуктивности — почти волшебную палочку для работы и повседневных задач.
Во многом эти ожидания оправдались. Но есть важная оговорка: чтобы по‑настоящему выжать максимум из ИИ, нужно понимать, какой именно инструмент подходит под конкретную задачу.
Я изучил и протестировал лучшие инструменты ИИ для повышения продуктивности в самых разных сценариях, чтобы помочь вам собрать идеальный набор AI‑инструментов.
Сегодня мы пройдемся по подборке одних из лучших AI‑решений: они помогают работать быстрее, экономить время и находить творческое вдохновение.
Погружаемся. Надеюсь, они окажутся для вас полезными!
Читать далее
Цифровой феодализм — это не теория. Это операционная система нашей реальности, выросшая на костях первоначальных вольных общин.
Если первая часть этой хроники описывала рождение и триумф системы — восхождение Короля-платформы и его алхимию превращения человеческого внимания в капитал — то перед вами фаза ее патогенеза. Фаза метастаз.
Здесь история совершает неизбежный виток диалектической спирали. Любая империя, достигнув пределов внешней экспансии, начинает пожирать саму себя. Любая тотальная система, исчерпав внешних врагов, плодит внутренних — более изощренных, неуловимых и опасных. Это закон социальной термодинамики: давление, не находя выхода вовне, взрывает конструкцию изнутри.
В первой саге Дракон Алгоритмов пожирал кроликов-продавцов. Теперь он столкнется с противниками своего уровня — не с бесправными арендаторами, а с архитекторами реальности. Не с протестующими кроликами, а с теми, кто пишет сами законы бытия этой системы. С творцами кода, который феодалы используют, но не понимают. С программистами, для которых их алгоритмы — не магия, а открытый текст, не приговор, а набор инструкций, который можно переписать.
Война выйдет из сферы экономики в сферу онтологий. Битва пойдёт не за монеты или товары, а за сам язык, на котором говорит цифровой мир. За право определять, что есть реальность, а что — ошибка; что есть личность, а что — баг, подлежащий удалению.
Раньше, в эпоху физических феодалов, власть хотя бы понимала механику своего господства. Даже если управляющий обманывал с отчётами о урожае, сам сеньор мог лично проехать по полям, пощупать землю, увидеть крестьян и оценить реальный масштаб обмана. Обман был тактическим, ситуационным — он происходил внутри понятной всем системы. Феодал мог разгневаться, наказать управляющего, но сама логика власти — земля, барщина, оброк — оставалась для него прозрачной и осязаемой. Конфликт был на уровне исполнения правил.
Читать далееМухи — отдельно, котлеты — отдельно. Отделяем Go-код от SQL-запросов. Зачем это делать и как?Личный опыт миграции большого проекта на новую СУБД показал: смешивание SQL с кодом приложения создаёт проблемы. Представляю простую библиотеку SQLSet для хранения именованных SQL-запросов в отдельных файлах.
Читать далее
Принято считать, что ИИ не способен создать ничего принципиально нового, лишь комбинируя кусочки обучающей выборки. Для языковых моделей это утверждение часто справедливо, но если мы сместим фокус с текстов на молекулярную биологию, оно не будет стоить и ломаного гроша. Что если я скажу вам, что ИИ уже способен создавать нечто, чего еще не существовало?
Пока интернет спорит, является ChatGPT поисковиком или зачатком AGI (вы только почитайте новости!), в биоинженерии происходит тихая революция, где ставки гораздо выше. «Галлюцинация» модели там — неработающее лекарство или развалившийся белок. Я объясню, как работает De Novo дизайн, чем «биологический промпт» отличается от текстового, и почему для создания нового лекарства* недостаточно просто «предсказать следующий токен».
Читать далее
Наконец-то я её доделал! Шпаргалка по настройке свежего Ubuntu/Debian VPS, которую начинал писать, когда ещё сам был новичком.
Вы только что купили сервер, а что дальше? Каждый раз я гуглил и пошагово делал одно и то же, тратил на это много времени, пока не собрал всё в одном месте. Теперь за 15–20 минут вы можете превратить «голый» VPS в безопасную и удобную машину.
Этот базовый минимум с чёткими командами и объяснениями. Никакого Ansible и сложностей — чистая ручная настройка. Подойдёт всем, кто только осваивает Linux, и каждый раз не знает, с чего начать.
Читать далее
В первой части я разбирал архитектуру AI-агента, выбор между RAG и GraphRAG на примере AI-юриста для техподдержки. Если пропустили – https://habr.com/ru/articles/975230/
Во второй части решил уделить внимание тому, как добиться нормального качества поиска и точности ответов. Чтобы AI‑агент не остался в песочнице и не превратился в очередной эксперимент «мы попробовали, не взлетело».
Надеюсь мой опыт будет полезен и вы сэкономите себе деньги, нервы и время. А может быть и вовсе откажетесь от идеи создания агента — это тоже нормальный исход.
Я уже писал про чанки, RAGAS, бенчмарки и инструменты отслеживания качества. Сегодня остановимся детально на каждом артефакте, расскажу плюсы и минусы, и почему именно их я использовал для AI‑юриста. Погнали
Читать далее
Эта статья является прямым продолжением предыдущей публикации на данную тему. К тому же, от пользователя @Sotnya1337 прозвучал вопрос
«Подскажите пожалуйста, угол fi мы выбираем наобум? Было бы интересно рассмотреть автоматическую логику управления, без ручного выбора угла fi »
требующий ответа. Более того — этот ответ я и сам хотел получить довольно давно. Но, как я и писал ранее, в отечественной литературе этот вопрос не освещается вообще, а в зарубежной — частично, в основном применительно к низковольтным активным выпрямителям вторичных источников питания. Тем не менее, мне удалось разобраться в этом вопросе. И сегодня мы не будем «наобум» выбирать угол , а построим настоящую систему управления 4QS‑преобразователем и смоделируем её работу. При чем не для каких‑то там «детских» мощностей, а вполне в соответствии с потребностями электрической тяги на магистральных линиях.
Не очень серьёзный рассказ в жанре научной фантастики.
Сидит Бог у себя на небесах. Витает в облаках. Скучает, нечем заняться. Что бы такого сотворить? Мается без дела…
Думал Бог, думал, ничего не придумал: «Дай-ка, посмотрю, чем там люди внизу занимаются. Вдруг подскажут идею».
Читать далее
Синтаксис Go глазами того, кто последние пять лет писал на TypeScript.
В первой части мы разобрались с философией Go и настройкой рабочего окружения. Теперь к коду. Эта статья про синтаксис и ключевые концепции Go. Не ждите пересказа документации. Будут сравнения, будут подводные камни, будет код.
Читать далее
Оценить проект «на берегу», когда требований почти нет, команды ещё нет, а ответ нужен к завтрашнему совещанию, — это не инженерия, а гадание с серьёзными последствиями. В статье разбирается практичный способ превратить туман неопределённости в расчёт: как декомпозировать работу по пользовательским функциям, считать оценки через PERT и показывать стейкхолдерам не «одну цифру», а диапазон с уровнем уверенности.
Понять PERT
История способов хранения данных — это история человечества. От первых рисунков на стенах древних пещер до современных облачных хранилищ, мы постоянно совершенствовали способы сохранить важную информацию, чтобы передать её потомкам или использовать для решения актуальных проблем. Но речь в статье пойдет немного не о том: сегодня мы постараемся осветить не столько глобальные вопросы сохранения и приумножения знаний, сколько проблемы рядовых «пользователей». Мы задались вопросом, как простые люди, не обремененные высокими материями, хранили личную информацию: любовные письма, дорогие сердцу изображения, плоды творчества и тому подобное. Разумеется, охватить всё в рамках одной статьи будет попросту невозможно, поэтому основной акцент мы сделаем на текстовой информации.
Читать далее
Supabase — это краеугольный камень многих low-code и no-code платформ (Lovable — хороший тому пример) и он получил широкое распространение с приходом эпохи vibe-coding. Не просто так - им (супер)легко пользоваться как AI-кодинг агентам, так и углеродным формам жизни.
В некотором смысле он убирает необходимость иметь отдельного девопс / админа / администратора БД. Для стартапа преимущества очевидны: свободного времени и рук почти никогда не бывает. И, если честно, кому вообще хочется этим заниматься? Гораздо приятнее потратить это время более продуктивно - например, на думскроллинг в Twitter.
Читать далееСовременные распределённые системы часто сталкиваются с задачей управления большим количеством заданий - будь то обработка данных, интеграции или выполнение фоновых задач.
В этой статье рассмотрим архитектуру подсистемы управления заданиями, реализованную на принципах микросервисной архитектуры. Подсистема управляет заданиями на загрузку данных из внешних источников, то есть задачу интеграции с поставщиками данных.
В статье не будет технических деталей, будут даны только принципиально важные детали реализации и критически важные параметры.
Читать далее
Из новостей: что показали на TGA 2025, Godot 4.6 Beta, Unity игры на Реддите, один из крупнейших акционеров Square Enix публично раскритиковал руководство, Paradox поднимает цены.
Из интересностей: вторая часть документалки про Disco Elysium, трюки из GLSL-демо, когда сиквелы работают, формат файлов, который не удаётся взломать уже 20 лет.
Читать далее
Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о двух новых Rust-базированных анализаторах типов для Python — pyrefly и ty. Оба пока в ранней альфе, но уже демонстрируют впечатляющую скорость, разные подходы к выводу типов и новые возможности.
Читать далее
Команда Spring АйО подготовила перевод про Fray — инструмент для обнаружения и воспроизведения ошибок многопоточности в Java-программах. Основанный на научных исследованиях и написанный на Kotlin, Fray использует технику теневой блокировки для выявления взаимоблокировок и других проблем синхронизации. Он уже доказал свою эффективность на таких проектах, как Kafka, Flink и Lucene.
Читать далее
Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.
В этой статье мы проанализировали 11 интернет-магазинов электроники и техники, которые выделяются продуманным пользовательским опытом. Разобрали, какие приемы дизайна, навигации и взаимодействия с пользователем делают их сайты особенно комфортными и понятными.
Эта подборка поможет увидеть актуальные UX-тренды и найти вдохновение для развития собственного e-commerce-проекта.
Читать далее
Привет, Хабр! На связи — технические лидеры направления разработки Apache Spark в составе платформы Data Ocean Андрей Первушин и Дмитрий Паршин из Data Sapience. Мы занимаемся решением нетривиальных задач в области Spark-вычислений, некоторые из которых становятся частью конечного продукта.
Сегодня мы расскажем, с какими проблемами можно столкнуться при реализации Upsert Streaming в Iceberg, что такое equality delete, почему они создают нагрузку при чтении таблиц в Apache Iceberg и как мы оптимизировали Apache Spark, чтобы снизить потребление памяти и ускорить чтение данных.

Сегодня у нас по‑своему уникальный разбор. Мы будем разбирать ещё идущую (на момент написания статьи) массовую криптоскам‑схему. В некотором роде автор статьи (то есть я) рискует, потому что обламывает ловким ребятам стотысячедолларовую схему по радостному отьему денежек у отрицательных счастливчиков!
Будет всё: имена, пароли, явки, количество обманутых прогретых инвесторов и объемы успешно проинвестированного. Спешите читать!
Разбираемся с криптоскамом
Если вы работаете с BI‑системами, наверняка сталкивались с ситуацией, когда стандартных визуализаций не хватает. Хочется добавить свой график, который идеально подходит под задачи бизнеса.
В Modus BI такая возможность встроена в саму платформу — вы можете создавать свои плагины визуализаций. В этой статье мы шаг за шагом разберем, как собрать с нуля простой, но гибко настраиваемый прогресс‑бар. Руководство будет полезным для разработчиков, которые хотят самостоятельно создавать уникальные визуализации на базе Modus BI.
Читать далее
Вы прошли первый фильтр – резюме сработало и вас пригласили на интервью. Теперь предстоит самое важное – показать себя в живом разговоре. И здесь уже не помогут аккуратные таблицы навыков или выученные формулировки: проверяют не только знания, но и то, как вы мыслите и общаетесь.
Мы в школе системного анализа провели десятки собеседований с кандидатами – от студентов до middle-аналитиков. Мы видели, какие ошибки совершают даже сильные специалисты, и какие детали решают исход встречи.
В этой статье я дам короткую памятку о том, как представить себя HR-у и будущему руководителю с лучшей стороны – чтобы выбрали именно вас.
Читать далее
Из этой статьи вы узнаете о том, как с помощью Docker упаковать, запустить и развернуть в продакшне полноценный ML-сервис для выдачи прогнозов. Мы рассмотрим все основные действия, необходимые для решения этих задач — от обучения модели до предоставления доступа к ней посредством API и до её распространения в виде образа контейнера.
Читать далее
Здравствуй Хабр.
Полтора миллиарда лет назад, когда я учился в начальной школе, нам задали домашнее задание: написать сочинение в свободной форме, про наступающую весну. Я воспринял задание с воодушевлением. С детства люблю свободные формы. Решил написать сочинение в стихах. Написал, и, довольный собой, сдал на проверку. На следующий день, учительница меня резко отчитывала и стыдила перед всем классом за то, что я сдал сочинение, которое написал НЕ САМ. Она просто не могла поверить, что ребенок мог написать такое самостоятельно. Знаете, я далеко не Есенин, и то было довольно наивное произведение, вполне детского уровня. Но я старался. Вложил душу. И мне было до ужаса обидно. А еще я понял, что взрослые - только на вид взрослые, а на деле - ни черта не понимают.
На днях, подобная несправедливость случилась со мной снова.
Читать далее
NanoKVM — это аппаратный KVM-переключатель, разработанный китайской компанией Sipeed. Это устройство, выпущенное в прошлом году, позволяет удалённо управлять компьютером или сервером при помощи виртуальной клавиатуры, мыши и монитора. Благодаря своему компактному размеру и низкой стоимости устройство быстро привлекло внимание Интернета, особенно когда компания пообещала выпустить его код в опенсорс. Однако, как мы увидим, это устройство обладает серьёзными проблемами безопасности.
Читать далее
Cтудия Mundfish продолжает держать поклонников в напряжении. Выяснилось, что еще 26 ноября 2025 года в Роспатент была подана заявка (№2025830404) на регистрацию товарного знака кипрской компании Slimao Limited — юридическим лицом, связанным с Mundfish.
Читать далее
Представьте, что корпус прибора – это не просто набор сгибов и отверстий, а управляемая параметрическая модель, готовая к производству уже на этапе проектирования. Без «костылей» и ручных правок.
В этой статье мы разберём полный цикл моделирования детали из листового металла в nanoCAD Механика PRO – от первого эскиза до готовой развертки для раскроя. На реальном примере корпуса вы увидите, как работать с листовыми телами, сгибами, замыканиями углов, ребрами жёсткости и технологическими элементами, сохраняя контроль над геометрией и параметрами на каждом шаге.
Материал будет полезен инженерам-конструкторам и проектировщикам, которые хотят ускорить разработку листовых изделий и получить предсказуемый результат без лишней рутины.
Рассмотрим моделирование деталей из листового металла в nanoCAD Механика PRO на примере корпуса прибора.

Элементы уровня технологий (Technology Layer) описывает инфраструктурные сервисы, компоненты и физические ресурсы, необходимые для поддержки приложений и бизнес-процессов.
Этот уровень отвечает на вопрос: "На каком технологическом фундаменте всё работает?"
Читать далее
Когда мы говорим о дизайне, чаще всего имеем в виду интерфейсы, сайты, приложения.
Но на самом деле дизайн начинается раньше — в тот момент, когда человек оказывается в новой, непривычной и потенциально пугающей среде.
Один из самых наглядных примеров — кабинет МРТ.
Для пациента это:
Читать далее
Что считается деплоем ML-модели на работе и насколько глубоко в этом нужно разбираться новичку? Делюсь практическим взглядом, разбором требований из вакансий ML-инженеров и подборкой материалов, с которых имеет смысл начать.
Читать далее
Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте».
Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.
Пока персонаж карабкался, движок героически пытался «на лету» подгрузить пачку тяжелых моделей. FPS просел, рендер начал задыхаться, и вестибулярка клиента объявила забастовку. Иммерсивность —10/10, комфорт — где-то в районе отрицательных значений. Если голова кружится, это должно быть запланировано геймдизайнером, а не видеокартой.
Привет, я backend-разработчик SimbirSoft Андрей. В этой статье разберем, как сделать так, чтобы VR-проекты на Unity работали стабильно и были дружелюбны к вестибулярному аппарату игрока.
Погрузиться 👀
В IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все хвастаются красивыми слайдами про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс.
Почему? Потому что полнотекстовый поиск — это стабильно, быстро и понятно. Минус только один, его уже недостаточно. Да, он классно ловит точные совпадения, но синонимы, переформулировки и небольшие ошибки прощает пользователям уже с большим трудом.
Меня зовут Игорь Самарин, я Machine Learning Engineer из команды поиска в Купере, где уже полтора года занимаюсь проектами, связанными с векторами. В этой статье я расскажу, как на самом деле работает поиск внутри компании, поведаю о полнотекстовом поиске — его сильных сторонах и недостатках. Затем объясню специфику векторного поиска и разберу, какие именно проблемы старого подхода он решает и продемонстрирую, как обучить векторную модель на своих данных, чтобы она понимала специфику каталога. А в конце вас ждут реальные результаты из A/B тестов и небольшой панч о перспективах.
Читать далее
Эта статья дополняет предыдущую. Там мы зафиксировали проблемы. Здесь разберем, что именно мы сделали со стороны Amplicode, чтобы агент начал работать как опытный software engineer: опираясь на структуру проекта, детерминированные генераторы и понятные высокоуровневые операции.
Если коротко, в первой статье было несколько основных болей:
– LLM часто обучены на слегка устаревшем мире, и это вылезает в мелочах (и не только).
– Галлюцинации и нехватка контекста идут рука об руку: «кажется, в этой библиотеке должен быть такой метод» и пошло-поехало.
– Переизбыток контекста тоже зло: агент прочитал половину репозитория, потратил деньги, запутался, а потом еще и забыл начало чата.
– Типичный агентный workflow: «сгенерил простыню кода, оно не компилится, давай чинить, ой теперь сломалось другое».
И на этом фоне появляется логичный вопрос: а можно сделать так, чтобы агент работал не с сырыми файлами, а с моделью проекта и сущностями фреймворка? Чтобы он не гадал, где DTO, как принято именовать контроллеры и какие миграции у вас используются?
Собственно, Amplicode MCP про это.
Читать далее
Привет, Хабр!
Меня зовут Елена Грицай, почти полгода я работаю тестировщиком в Fix Price IT. Хочу поделиться наблюдениями о том, как быстрее влиться в новый проект: поговорим и про процессы, и про личные качества, и про командную культуру.
Читать далее
Знакома ли вам ситуация, когда команда неделями спорит о дизайне решения, собирает тонны данных, проводит бесконечные исследования, собирает бесчисленное количество встреч? Запуск постоянно откладывается. Вместо быстрых экспериментов - совещания и пересчеты. Продукт практически не развивается, инновации остаются на бумаге.
Это не просто "data-driven", а уже аналитический паралич - болезнь современных data-driven компаний, когда стремление к 100% уверенности парализует саму возможность принимать решения.
Парадокс в том, что паралич возникает именно в тех командах, которые хотят делать всё правильно. Они изучали про data-driven подход, внедрили аналитику, наняли высококомпетентных специалистов. И утонули в данных.
Давайте разбираться, почему это происходит и как вернуть команде способность двигаться вперед.
Читать далее
В поисках практических решений по глубокой интеграции искусственного интеллекта в настольные операционные системы я обратился к опыту китайских разработчиков. В отличие от западного подхода, где ИИ остается преимущественно облачным сервисом или отдельным приложением, в Китае его внедряют непосредственно в дистрибутивы Linux, создавая целостную пользовательскую среду. Как вы относитесь к ИИ? Нужен ли он в операционных системах? Давайте попробуем разобраться и порассуждать.
Дальше всего в интеграции ИИ в Linux продвинулись разработчики дистрибутива deepin V23 (Deepin / UOS AI). В Deepin V23 встроен помощник “UOS AI”, есть поддержка естественноязыковых команд управления системой, более 40 сценариев использования, адаптация под множество приложений.
Важнейшая архитектурная особенность — гибкость на уровне модели. Система позволяет подключать как облачные большие языковые модели (LLM) через API, совместимый с форматом OpenAI, так и запускать локальные модели непосредственно на устройстве (on-device). Это стало возможным благодаря оптимизациям, выполненным совместно с Intel для эффективной работы на периферийных устройствах.
Основные компоненты и возможности
Grand Search (“大搜索” или “Intelligent Grand Search”)
«А че? Прямо сразу штраф 500к и дадут?», «В 168-ФЗ только про вывески, а не про сайты», «С чего вы взяли, что надо проверять?», «Инфа про запрет — громкое название и хайп». Что такое «запрет иностранных слов» на самом деле: со ссылками на законодательство.
Читать далее
Сегодня потребности бизнеса растут так стремительно, что решения для унифицированных коммуникаций (UC) просто не успевают за ними. Аплайнсы — выделенные «железки» под конкретную задачу — очевидно устарели: масштабировать их сложно, обновлять страшно, а добавление новых функций напоминает скорее тест на выносливость. Я Владимир Сергеев, руководитель практики UC и ПО для совместной работы в К2Тех. Регулярно я сталкиваюсь с тем, как очередной апдейт превращается в персональную головную боль для ИT-отдела.
Решением, которое буквально спасло UC-инфраструктуру, стал Kubernetes. Теперь вместо тяжелых проприетарных коробок — легкие микросервисы. Вместо многочасовых простоев — обновления за минуты. Вместо страха перед будущим — быстрая реакция на любые бизнес-задачи. И никакого даунтайма для всей компании.
Давайте погрузимся в детали этого перехода: от неповоротливых «кирпичей» к динамичным контейнерам. Разберемся, почему страдать от обновлений больше не нужно. И посмотрим, так ли все радужно на самом деле.
Читать далее