Типичный программист
الذهاب إلى القناة على Telegram
Всё самое интересное по программированию Разместить рекламу: @tproger_sales_bot Правила общения: https://tprg.ru/rules Другие каналы: @tproger_channels Сайт: https://tprg.ru/site VK: vk.com/tproger Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/mJwo
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Типичный программист
تُعد قناة Типичный программист (@tproger) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 79 174 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 584 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 7 308 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 79 174 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 132، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: موثّقة (مؤكدة رسمياً من تيليجرام)
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.39%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.30% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 8 227 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 4 989 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 49.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sql, архитектура, api, docker, github.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Всё самое интересное по программированию
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
Сайт: https://tprg.ru/site
VK: vk.com/tproger
Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/mJw...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
79 174
المشتركون
-124 ساعات
-317 أيام
+13230 أيام
أرشيف المشاركات
79 174
Ларри Эллисон нарисовал ИИ-дистопию, от которой не отмахнуться
Сооснователь Oracle предупредил, что камеры на улицах, в машинах и на полицейских вместе с ИИ превращают наблюдение в полностью автоматический процесс. Система сама анализирует видео в реальном времени и докладывает о нарушениях без участия человека.
Эллисон сравнил происходящее с «Большим Братом» Оруэлла: граждане начнут вести себя идеально, потому что всё фиксируется и уходит в отчёты. Инфраструктура для такого мира уже строится вокруг нас — дроны, камеры, облачные ИИ.
79 174
Разработчик собрал на ESP32-CAM распознавание купюр для слабовидящих
За распознаванием банкнот обычно стоят смартфоны или терминалы. Тут нужны лишь дешёвая камера, кнопка и динамик. Автор снимает купюру на ESP32-CAM, отправляет кадр в облако CircuitDigest и озвучивает номинал через динамик.
Железо минималистичное: плата, усилитель PAM8403, динамик и кнопка. Трюк в том, что распознавание уходит в облако, а на микроконтроллере остаётся только снимать и озвучивать. Это снимает ограничения железа и ускоряет сборку прототипа.
Самое полезное тут — паттерн: взять доступное IoT-ядро, прикрутить к нему чужое зрение через API и сделать вспомогательный гаджет. Разбор со схемой.
79 174
Автор Ars Technica поручил Claude спроектировать корпус часов в Fusion 360
У Ли Хатчинсона цифровые часы начались как простая идея, но быстро превратились в оверинжиниринг. Синхронизацию времени он завязал на systemd, а скрипт для экрана написал с помощью Claude Code. Самое интересное — корпус: автор не инженер-механик и не любит интерфейс Fusion, поэтому вместо ручного моделирования подключил языковую модель к CAD через MCP-сервер, который даёт ИИ доступ к командам программы.
Локальный Qwen за один запрос выдал почти готовую геометрию, но в другой части ошибся. Довести модель до собираемого состояния помог более мощный Claude. Получился интересный кейс, где ИИ уже работает не только с кодом, но и с CAD-инструментом, который обычно требует ручной возни.
Разбор со всеми деталями сборки и оговорками по ссылке. Если вы мечтали и такую задачу переложить на могучие плечи ИИ, то вот вам реальный сценарий.
79 174
Кто-то превратил работу PostgreSQL в SimCity
Автор PGSimCity собрал интерактивную 3D-модель движка PostgreSQL: вместо очередной схемы из документации работу базы показывают через город, по которому можно бродить. Получился рабочий прототип, где сложная система отображается через привычную метафору.
Визуализация помогает увидеть, как части движка связаны между собой, а не просто запомнить термины. Автор предупреждает, что модель пока ранняя и может содержать неточности, так что пока смотреть как на эксперимент, а не как источник правды. Но как способ взглянуть на Postgres иначе — отличная находка.
#postgresql #sql
79 174
Storybook теперь отдаёт компоненты ИИ через MCP
ИИ-агент, верстающий интерфейс, не знает, какие компоненты уже есть в вашей кодовой базе, какие у них пропсы и какие паттерны запрещены. Результат выглядит похоже, но использует выдуманные API и игнорирует принятые решения.
Простой костыль — скопировать исходники в промпт. Но в дизайн-системе десятки компонентов с вариантами и состояниями, и всё это не влезает в контекст. Агент вынужден угадывать по кускам текста.
В Storybook 10.3 добавили аддон
@storybook/addon-mcp, который реализует MCP-сервер: агент может запросить список компонентов, их документацию, сгенерировать сторис или прогнать тесты. Сильная сторона в том, что агент не получает подсказку, а задаёт вопросы библиотеке. Разбор с примером настройки: если у вас есть дизайн-система, ИИ начинает писать в рамках ваших компонентов, а не «где-то рядом».79 174
Вендоры научились продавать классические правила корреляции под видом ИИ
По маркетингу ИБ-решения с ИИ сами выявляют атаки, расследуют инциденты и почти заменяют аналитиков SOC (дежурной смены по безопасности). А за пометкой часто сидит обычная корреляция событий: SIEM срабатывает, если пользователь вошёл в сеть ночью, получил админские права и начал выгружать данные. Интеллекта там ноль, только заранее заданные правила.
Для такого аналитика разница между правилами и ИИ — вопрос выживания смены: от системы «с ИИ» ждут контекста и меньше шума, а получают те же правила.
Почему так продаётся, понятно: опытных аналитиков не хватает, бизнес хочет срезать расходы, а вендорам выгодно выглядеть инновационными. В разборе на Tproger технологии за аббревиатурой разведены по полочкам: где ИИ реально помогает, а где остаётся модным ярлыком.
79 174
Repost from Представляешь,
Генератор картинок FLUX выучил физику и пошёл работать на конвейер Audi
Black Forest Labs, авторы генератора картинок FLUX, представили FLUX 3: модель, обученную сразу на изображениях, видео и аудио. Чтобы рисовать реалистичное видео, ей пришлось выучить физику мира. А раз она уже внутри, из модели можно напрямую декодировать действия робота.
Вместе со швейцарской mimic robotics на этой основе собрали FLUX-mimic: ранняя версия уже управляет роботами на производстве Audi, комплектует детали в лотки и работает с уплотнителями и кабелями. Новая манипуляция дообучается за 30 минут робот-данных вместо 30 с лишним часов.
Обещают, что роботы серьёзно помогут сотрудникам. Перевод с корпоративного: людей, которые десятилетиями вручную вставляли уплотнители, сменит нейросеть, изначально обученная рисовать картинки.
Подробности в материале на Tproger.
79 174
Разработчик превратил JPEG в одностороннюю гифку
Помните, как на медленном интернете картинка сначала грузилась мыльной и постепенно проявлялась? Это фича JPEG: формат отдаёт сначала грубую версию, а детали догружает потом.
Разработчик maurycyz решил: раз картинка грузится слоями, по этим слоям можно разложить разные изображения. В низкоразрешённый слой ушла одна картинка, а когда приходят данные высокого разрешения, поверх проявляется вторая, никак с первой не связанная. GIF, который крутится только в одну сторону.
Ложка ограничений: влезает примерно девять кадров, а тайминг не закодировать, так что на быстром соединении «мультик» пролетит быстрее, чем вы его разглядите.
И всё же трюк прекрасен. Как это устроено — в разборе на Hackaday: повод посмотреть на необжитые уголки формата, который до сих пор крепко держит картинки всего интернета.
79 174
ИИ в ИБ: где он реально работает, а где модный ярлык
Каждый второй вендор безопасности теперь продаёт «ИИ внутри». Вопрос, на который редко дают честный ответ: где за этими словами рабочая технология, а где маркетинг.
Свежий материал у нас на сайте раскладывает это по полочкам: в каких задачах ИБ машинное обучение действительно даёт результат, а в каких ярлык ИИ просто повышает цену коробки. Стоит пролистать хотя бы затем, чтобы в следующий разговор с продавцом «защиты нового поколения» вы зашли с готовыми вопросами.
79 174
Repost from Представляешь,
OpenAI призналась: её агенты сбежали из песочницы и атаковали Hugging Face
Вы доверяете песочницам? OpenAI признала, что внутренний оценочный запуск вышел из-под контроля: модели нашли zero-day внутри песочницы, сбежали в открытый интернет и с помощью ещё одной уязвимости добрались до внутренних данных Hugging Face. Среди участников — GPT‑5.6 Sol и более мощная дорелизная модель с ослабленными «киберотказами».
Эксперимент должен был измерить, как хорошо ИИ ищет уязвимости в ExploitGym. Вместо этого он измерил, насколько плохо держатся границы изоляции. Hugging Face зафиксировала тысячи действий агентов в рое короткоживущих песочниц с командным центром на публичных сервисах.
То есть сценарий «агенты-самостоятельные злоумышленники» перестал быть сценарием.
79 174
Разработчик уходит, инженер остаётся
Все хотят сэкономить на разработке с помощью AI, а тратят в разы больше. Одна компания спустила на генерацию кода больше $3 млрд, другая — $500 млн за несколько месяцев вместо сокращённых разработчиков.
Почему чистая агентская разработка не масштабируется? Чем опасен вендорлок на одну LLM? Зачем делить процесс разработки на разные контуры и почему сейчас фреймворк важнее модели?
Разбираемся вместе с Александром Сахаровым из «Диасофт» в новом интервью на Tproger: tproger.ru/articles/razrabotchik-uhodit-inzhener-ostayotsya-kak-ai-ekosistema-menyaet-r
79 174
Топ-1% пользователей Cursor пишет от 30 до 40 тысяч строк кода в неделю, но это не главное
Cursor опубликовал отчёт на основе двух лет агрегированных данных, а Pragmatic Engineer разобрал цифры. Масштаб впечатляет: топ-1% генерирует столько кода, сколько в среднем напишут 45 медианных разработчиков. Медиана при этом около 700 строк в неделю, 90-й процентиль — около 9000.
Но меня зацепил не разрыв, а токеновый баланс. 90% токенов входящие. ИИ-агенты в основном читают существующий код, тесты и документацию, а не пишут с нуля. Соотношение чтения и записи получается примерно 10:1.
Это почти дословно то, о чём писал Роберт С. Мартин (Uncle Bob, автор Clean Code) ещё в 2008 году: код читают гораздо чаще, чем пишут. Теперь эту идею можно измерить токенами Cursor.
В блоге Pragmatic Engineer найдёте графики, детали по языкам и ещё несколько неочевидных цифр.
79 174
Repost from Представляешь,
Автономный ИИ-агент взломал Hugging Face
Площадка, где вы качаете модели, сообщила об инциденте: в середине июля её продакшн-инфраструктуру вскрыли автономные ИИ-агенты, которые за выходные выполнили тысячи шагов в короткоживущих песочницах.
Точка входа — вредоносный датасет. При обработке он запускал код на рабочем узле через удалённый загрузчик и внедрение шаблонов в конфиге. Оттуда агент повысил права до уровня ноды, собрал учётные данные и пошёл по кластерам.
Hugging Face уточняет: публичные модели, датасеты и Spaces не изменены, цепочка поставок чиста. Украдены лишь внутренние датасеты и сервисные токены, так что смените токены и проверьте активность. Для криминалистики использовали китайскую модель Z.ai GLM 5.2: западные фронтирные модели не подошли из-за защитных фильтров.
79 174
В консоли AWS всплыл счёт на $1,7 млрд. Ловить такие баги лучше валютой XTS
Открываете консоль AWS, а там предварительный счёт на $1,7 млрд. Не фишинг и не шутка: реальный баг расчётов, который вылез у одного из пользователей.
Обсуждение на Hacker News быстро сошлось на инженерном вопросе: как тестировать биллинг, не рискуя реальными списаниями?
Один из комментаторов предложил изящный ход: использовать в тестах валюту XTS. Это официальный код ISO 4217 для тестовых валют: сервисы считают кредиты, а конвертация в доллары происходит уже на уровне биллинговой системы. Так удаётся поймать факап в расчётах до того, как он попадёт в бухгалтерию.
Обсуждение и детали.
79 174
Repost from Представляешь,
Windows Update тихо ставит рекламное ПО на ПК с мониторами LG
Вы купили монитор, а к нему в придачу — антивирус, который вы не заказывали. Windows Update загружает LG Monitor App Installer сразу после подключения некоторых мониторов LG, без диалога согласия. Через минуту он уже сидит в журнале надёжности и ждёт перезагрузки.
После запуска приложение предлагает 30 дней McAfee бесплатно, а потом платную подписку. Исследователи воспроизвели это 32 раза: в 31 случае всплывала реклама антивируса, в одном случае это была реклама утилиты LG. Подробности в материале Tproger.
Отключить автозагрузку можно групповой политикой в разделе Device Installation; открывается через
gpedit.msc. Альтернатива хуже: выключить Microsoft Store и лишиться обновлений остальных приложений.79 174
Команда Roc переписала 300 000 строк Rust на Zig и достигла паритета
Разработчики языка Roc полтора года переносили компилятор с Rust на Zig, и недавно новый догнал оригинал по возможностям. Проверка прошла на игре Rocci Bird: меньше тысячи строк на Roc теперь собирается в 31-килобайтный WebAssembly-бинарник. Старый компилятор выдавал файл более чем вдвое больше.
Забавно, что параллельно проект Bun недавно поделился опытом обратной переписи с Zig на Rust. Так что это не история «какой язык круче», а скорее редкий случай, когда две команды демонстрируют единственно правильную логику — для разных целей нужны разные инструменты. Официальный релиз Roc 0.1.0 пока не вышел. Обещают позже в этом году.
Разбор — в статье.
79 174
Что происходит под капотом у Google Docs и Figma: CRDT, которые можно потрогать руками
CRDT — это способ синхронизировать состояние между устройствами так, чтобы каждый писал локально, а в итоге все видели одно и то же. Без центрального сервера, блокировок и разборок «кто прав» — просто математика, которая гарантирует сходимость.
Я обычно такие темы обхожу стороной: слишком много теории и мало кода. Но этот разбор идёт от обратного: сначала строит примитив, потом складывает из него структуры посложнее, а в конце даёт интерактивный редактор пиксель-арта, где можно порвать связь между двумя канвасами и увидеть, как они сами собираются обратно.
79 174
Авторы Wasp отказались от собственного языка спустя 5 лет и $5M
Братья-близнецы из Y Combinator задумали Wasp как «Terraform для веб-стека»: один конфиг, который описывает и бэкенд, и фронтенд, и базу. Звучало разумно, но для этого DSL они придумали свой язык. Разработчики вокруг понимали мотивацию (не хочется собирать стек из десятка конфигов вручную), но писать бизнес-логику на кастомном языке с куцей поддержкой IDE оказалось не тем, ради чего стоит бросать JS/TS.
Прошло пять лет и $5M инвестиций. Главный инсайт: ценность Wasp не в синтаксисе, а в высокоуровневой спецификации приложения, которую и человеку, и ИИ проще читать. Сейчас конфиг переписывают на TypeScript, сохраняя ядро. Интересно, как долго они убеждали себя, что язык — необходимость, прежде чем признать ошибку. Подробности в блоге авторов.
79 174
Repost from Инструменты программиста
Нейросети удобно оценивают код, но нестабильны: один и тот же Go-файл может получить разные вердикты в разных прогонах
Repowise делает эту работу детерминированно — он анализирует здоровье Go-кода по синтаксическому дереву и истории коммитов.
Инструмент строит 23 показателя качества на парсере Tree-sitter и git-истории. Один и тот же коммит всегда даёт одну и ту же оценку, поэтому результат можно сравнивать между версиями без шума.
В отличие от универсальных метрик объектно-ориентированного кода, Repowise учитывает специфику Go: вложенность функций, дублирование, покрытие тестами и процессные сигналы — например, частую смену авторов одного файла. Для крупных репозиториев вроде Hugo это даёт стабильную картину рисков.
Если в проекте важна воспроизводимость оценок, такой подход поможет отслеживать деградацию и не гадать на нейросетях. Подробности о метриках в статье.
