Как стать автором

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.

Честно говоря, когда мы затевали этот эксперимент, у меня были сомнения.

Не из серии «получится или нет», а скорее - насколько будет больно.

Ведь идея взять сложный отчет с нетривиальной семантической моделью, различными визуализациями и метриками, и просто «перенести» его в другую систему звучит… ну, слегка наивно.

Но задача была понятная: проверить на практике, можно ли переехать на Visiology и не потерять ключевую аналитику. Не в теории, а вот прямо руками.

Спойлер: точь-в-точь не получится.
Но (и это важно!) все бизнес-задачи мы в итоге закрыли.
Иногда элегантно. Иногда через костыли. Но закрыли.

В последние месяцы и годы растет интерес широкой публики к вопросу настройки роутинга и ВПН на роутерах, а не на оконечных устройствах. Данный гайд, я надеюсь, будет полезен для обладателей устройств Mikrotik или людей только присматривающихся к их покупке, чтобы они примерно оценили усилия требуемые для того чтобы централизованно, через интерфейс роутера, перенаправлять трафик устройств(например smart tv) в wireguard tunnel.

Гайд не претендует на полноту, и устойчивость ко всем экстремумам конфигураций, написан на основе собственного опыта, зарекомендовал себя как рабочий и позволяет регулировать доступ не трогая физически телефоны мам, бабушек, телевизоры, умные пылесосы и всего остального что есть у вас в локальной сети.

Я программист. Разобраться с VPN казалось делом на полчаса. Gemini занял несколько дней.

Пишу это потому что злился, не понимал что происходит, и перепробовал кучу вещей которые не работали. Может сэкономлю вам время.

Привет,Хабр! Меня зовут Сергей, я инженер отдела поддержки но эксплуатация у нас работает так себе, поэтому чаще мы что то делаем сами. Решил рассказать о том, как мы решали проблему прокси в корпоративной сети. Тема для нашей команды болезненная, но интересная: мы прошли путь от ручного редактирования /etc/environment до создания собственного сервиса, который живёт в systemd и умеет валидировать конфигурации, делать бэкапы и даже стучаться в MATE с Cinnamon.

Сегодня расскажу, почему мы свернули с пути Ansible, почему не стали внедряться в процессы через gdb (спойлер: это был плохой сон) и как в итоге получили систему, которая позволяет нам забыть про прокси как про проблему. И да, мы знаем о WPAD, оно тоже не заработало.

Каждый промпт, отправленный в LLM-провайдер — OpenAI, Anthropic, Google — передаётся открытым текстом. Имена клиентов, email-адреса, ИНН, СНИЛС, номера паспортов оказываются в логах провайдера.

Если ваше приложение обрабатывает данные российских пользователей, это касается ИНН (идентификационный номер налогоплательщика), СНИЛС (страховой номер), номеров телефонов и паспортных данных.

Добрый день!

Столкнулся с неприятной проблемой в Windows 11: при быстром переключении раскладки (Alt+Shift) язык меняется не всегда. Сразу после перезагрузки ПК все работает, но проблема появляется через какое-то время.

Я просмотрел форумы и похожие обсуждения, но готового решения не нашел — поэтому делюсь тем, что сработало у меня.

Когда мы говорим об «AI-автоматизации», чаще всего представляется что-то волшебное: нейросеть, которая сама пишет код, генерирует картинки или управляет процессами. Но на практике всё выглядит иначе.

У разработчиков игр — десятки скриптов, которые прогоняют текстуры через ComfyUI, ручная вычитка промптов, бесконечный экспорт/импорт. У «вайб-кодеров» — коллекция API-ключей, разрозненных нейросеток и скриптов-«костылей», которые держатся на честном слове. В enterprise — мощные GPU простаивают, потому что нет инструмента, который бы связал бизнес-задачи с железом.

Я столкнулся с этой проблемой, когда занимался пайплайнами генерации контента. Каждый раз одно и то же: есть GPU, есть задачи, но нет единой системы, которая бы оркестрировала их в автоматическом режиме.

Так родилась идея  операционной системы для AI-агентов КУЗНЯ (Конвейер Управления Знаниями и Нейросетевыми Ядрами), которая объединяет Git, Jira, ComfyUI, LLM и любые GPU в единый пайплайн. Под капотом — адаптированный Apache MiNiFi C++, лёгкие агенты для работы с графикой и текстом, а поверх — REST API и визуальный редактор.

Купил я себе домой NAS и начал потихоньку перетаскивать туда всякое. Сделал синк фотографий, добавил vaultwarden и занялся удалением всякого из облаков. И если с паролями все более менее просто, то с фотографиями, которые хранятся фактически у государства, было чуток посложнее. Покоя мне это не давало, решил удалить.

Захожу в интерфейс ЯДиска, удаляю все папки. Тут все хорошо. Хочу удалить фото - тут все плохо. Ну я попробовал зарегать аппку через их ЛК, но фотки недоступны через нее.

Если API не работает, остаётся единственный вариант — смотреть, что делает браузер. Весь интерфейс Яндекс.Диска живёт на одном endpoint:

На связи Monami! Я веб-разработчик. Делаю сайты и приложения на заказ. А ещё веду пару Telegram-каналов — для души и для портфолио.

В какой-то момент я понял, что мне нужно быть и в VK тоже. Ну а куда деваться — после блокировки Instagram это стало обязательным для всех, кто работает с российской аудиторией. Ну, ок. Завёл группы в VK, начал дублировать контент.

И начался ад.

Оцифровал свою медицинскую историю за 20 лет, собрал 13 AI-агентов разных врачебных специальностей и построил систему, которая помогает готовиться к визитам, расшифровывать анализы и проводить AI-консилиумы. Всё работает в VS Code + Claude Code, данные хранятся локально. Рассказываю, как устроено под капотом.

О чём дизайн сегодня? Про украшение? Про управление вниманием или про помощь и заботу? Разберём чем мы занимались когда я работал в Лабсе, а именно главной страницей Госуслуг. Хоть со стороны и не заметно что изменения внушительны, когда ты находишься внутри этой структуры становится понятно что всё совсем не так.

Claude Haiku фильтрует 30 RSS-лент, Opus пишет посты, а я только нажимаю кнопку

Откройте любой новостной канал в Telegram. Что там? Война, кризис, очередной скандал, «учёные предупреждают о катастрофе». Закрываешь — и настроение на нуле.

Я подумал: а что если сделать канал, где только хорошие новости? Не мотивационные цитаты, не «позитивное мышление» — а реальные научные открытия, медицинские прорывы, технологии, которые делают жизнь лучше. Факты, от которых хочется сказать «ого, круто».

Проблема в том, что вручную это тяжело. Нужно каждый день мониторить десятки источников, отбирать подходящие новости, переписывать их живым языком, подбирать картинки, публиковать в нужное время. Это 2-3 часа в день — фактически работа SMM-менеджера.

Тогда я задал себе вопрос: а что если это автоматизировать? Не полностью — я хочу контролировать, что уходит в канал. Но чтобы бот делал 90% рутины, а мне оставалось только нажать «Опубликовать» или «Другую».

Так появился @GoodN3wsChannel — и бот, который его обслуживает. Весь код — на Python, AI — на Claude API от Anthropic, хостинг — Railway за $5/мес. Общие расходы на AI — меньше 5$ в месяц.

Дальше расскажу, как это устроено внутри.

Всем привет!

В какой-то момент я понял: музыка у меня есть – а контроля над ней нет...

В текущих условиях (цензура треков, отсутствие релизов, качество звука на стриминговых платформах) внезапно вышли из тени наши старые подходы: загрузка и прослушивание музыки локально. Лично у меня в шкафу до сих пор валяется старый Sony Ericsson K550i с флешкой Memory Stick Micro, где хранится капсула времени в виде низкокачественных MP3 файлов времён школы из нулевых. Конечно, мы не будем с вами слушать подобное сейчас, так как у нас имеется возможность достать почти любой релиз в формате без потерь или в более-менее приемлемом качестве. Именно такую собственноручно собранную коллекцию я и хочу слушать, прогуливаясь в наушниках по улицам в прекрасный весенний день.

Проблема: Иллюзия памяти и стохастический хаос

Большинство проблем при работе с AI-ассистентами (Cursor, Windsurf, Kiro и др.) проистекают из одной иллюзии: мы ждем от них «памяти». Но LLM по своей природе — это стохастический stateless-исполнитель с эфемерным контекстом.

Любая сессия со временем подвергается «гнили контекста» (Context Rot). IDE автоматически суммаризирует историю, при этом важные детали реализации просто выбрасываются. Один сбой сессии или обрыв связи — и вы тратите время на повторное «обучение» модели. Я подошел к этому как к задаче проектирования отказоустойчивых систем: если процесс не может надежно хранить состояние — состояние должно быть внешним.

Парадигма: External State vs Embedded Memory

Вместо того чтобы пытаться запихнуть в модель побольше контекста, я внедрил архитектуру, где модель не обязана помнить ничего. Она каждый раз читает актуальный стейт извне. Это превращает ассистента из «умного собеседника» в предсказуемый инженерный инструмент.

Повесть о том как один программист решил разработать для себя и для всех программу, а получилась небольшая система.

Весь мой путь наполнен любовью к русским разработчикам и открытому коду, а также желанием продвигать российские IT-продукты (не все конечно).

Существует достаточно большое количество методов для автоматического подбора гиперпараметров, но у меня своя история с эволюционными методами, так что я сегодня выбрал PBT или Population Based Training или подбор на основе популяции.

Это пересказ статьи разработчика компилятора Go Кита Ренделла. Не нужно воспринимать это как перевод. Я постарался упростить и обойтись без некоторых блоков текста из статьи, которые по моему мнению могут только запутать читателя.

Как математики (почти) спасли гномов от дракона

История одной задачи с шапками, в которой я решил пойти по максимуму.

Хотите FastAPI-микросервисы, но нужна внутренняя админка? Выход есть, и он дешевый! Разбираю архитектуру на примере LMS-системы с PostgreSQL-схемами, Alembic-миграциями и аккуратным разделением зон ответственности по данным между сервисами.