Код в мешке

Перспективы ИИ в России: снова на исходной позиции, как и 100 лет назад (про политику) #habr https://habr.com/ru/articles/1052810/ Tags: суверенный ai, суверенитет, взлом, политика Author: exec77

Инженер без опыта в ИБ нашел реальные уязвимости в ClickHouse с помощью ИИ #habr https://habr.com/ru/news/1052744/ Tags: clickhouse, claude opus, GPT

Расчёт электрических цепей. Вторая часть #habr https://habr.com/ru/articles/1049480/ Tags: конденсатор, резистор, индуктивность, электрические цепи, электрические схемы, температура, ток, python, проводник, физика Author: Maximka200

Граф кода одной командой: ставим graphlens-mcp в проект и перестаём жечь токены на grep #habr https://habr.com/ru/articles/1052776/ Tags: graphlens, MCP, граф кода, кодовые агенты, Claude Code, LLM, статический анализ кода, оптимизация токенов, Python, tree-sitter Author: Neko1313

Анонимный аккаунт GitHub массово распространяет неизвестные уязвимости нулевого дня #habr https://habr.com/ru/news/1052756/ Tags: Exploitarium

Как превратить ChatGPT.com в Codex (но без лимитов) #habr https://habr.com/ru/articles/1052710/ Tags: chatgpt, javascript, chrome, agents, telegram Author: Careviolan

С чем я сталкивался при найме на работу #habr https://habr.com/ru/articles/1052708/ Tags: hr, программирование Author: igumnov

Docker как место для сборки #habr https://habr.com/ru/articles/1052692/ Tags: docker, rust, сборка проекта, рабочее место Author: JBFW

Коллеги из Tproger собрали подборку облачных GPU-провайдеров для ML на 2026 год. Внутри — какие карты реально доступны у разных провайдеров (от Tesla T4 до H200 и B300), под какие сценарии берут конкретные конфигурации и сколько это стоит за час аренды. Рекомендую, пишут про решения, которыми я лично пользуюсь. @neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)

Где держать Telegram-бота или API, чтобы они не падали под нагрузкой и не съедали бюджет? Tproger собрал подборку из шести VPS-провайдеров под этот сценарий: от тарифов за пару сотен рублей в месяц до конфигураций с DDR5 и портом 10 Гбит/с. У каждого свой акцент — где-то посуточная оплата и запуск за минуту, где-то API для CI/CD, бэкапы и приватные сети, где-то зарубежные локации. Внутри по каждому провайдеру: реальные конфигурации, цены, на какой нагрузке тестировали и под какой сценарий брать. https://tproger.ru/articles/gde-razvernut-bota-ili-api---podborka-vps--kotorye-ne-tormozyat @prog_stuff

Как выбрать системного интегратора в 2026 году? Выбор подрядчика — решение на несколько лет. Цена ошибки — суды или переписывание проекта с нуля. Не ошибиться всё-таки можно, если воспользоваться небольшим чек-листом для выбора подрядчика. Например, не стоит сразу начинать долгосрочное сотрудничество, а проверить нового партнёра на небольшой задаче. Внимательно смотрите на сметы, обращайте внимание на прозрачность и качество коммуникаций, и не забудьте свериться с репутацией интегратора на рынке. Всего критериев 12, обо всех подробно читайте в новом материале.

Каким может быть роадмап для QA в 2026 году? Пять лет назад тестирование начиналось с ручного: чек-листы, клики, результат. Сегодня в тех же вакансиях — Kafka, Kubernetes и автотесты на Java. «Вкатиться через мануальное» больше не работает, но что же делать? Собирать базу, с которой можно будет работать и двигаться дальше! Что по-настоящему пригодится: — Архитектура микросервисов; — HTTP/REST, SQL и брокеры сообщений; — Чтение логов; — Язык программирования для автоматизации; — Инженерное мышление вместо «кнопка не работает». Подробнее обо всём в блоге Альфа-Банка.

В большинстве компаний 1С и облачная инфраструктура живут в параллельных мирах: DevOps смотрит в Grafana, финдиректор — в 1С, а когда падает оплата, все смотрят друг на друга. На самом деле подружить 1С с современными инструментами мониторинга вполне реально всего за один спринт. В блоге Centicore рассказали, как это сделать. В статье разбирается, как вытащить метрики из 1С через OData без единой строчки кода, написать Prometheus Exporter на Python и собрать бизнес- и технические метрики на одном дашборде. А заодно — где интеграция обычно ломается и как это пережить.

Коллеги из Tproger собрали подборку облачных GPU-провайдеров для ML на 2026 год. Внутри — какие карты реально доступны у разных провайдеров (от Tesla T4 до H200 и B300), под какие сценарии берут конкретные конфигурации и сколько это стоит за час аренды. Рекомендую, пишут про решения, которыми я лично пользуюсь. @neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)

OpenClaw требует свой DevOps. 5 фреймворков, которые — нет У OpenClaw одна задача: уметь всё. Мультиагентность, локальный запуск, кастомные каналы. Но за это приходится платить: самостоятельно крутить инфру, поднимать брокеры, следить за контейнерами. Если не хотите стать своим DevOps для агента, то у нас на сайте найдёте пять альтернатив, которые делают разные ставки: — NanoClaw — агент в контейнере, WhatsApp, долговременная память. — PicoClaw — лёгкий рантайм для edge. Меньше компонентов, меньше точек отказа. — TrustClaw — управляемая платформа, не требует self-host. — NanoBot — Python-каркас. — IronClaw — модульная база: сбор данных → проверка → отчёт. Все пятеро работают с OpenAI-compatible API, то есть подключаются без платформенных костылей. Можете выбрать тот вариант, который подходит вам лучше всего. @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Нашёл на GitHub проект, который позволяет запускать локального исследовательского агента — полностью бесплатно и локально На бенчмарках SimpleQA даёт ~95% точности при использовании Qwen3.6-27B на RTX 3090. Поддерживает все локальные и облачные LLM (llama.cpp, Ollama, Google), 10+ поисковых движков — arXiv, PubMed, личные документы. Всё шифруется локально. Можно интегрировать глубокое исследование прямо в свои проекты без подписок на API. GitHub: github.com/LearningCircuit/local-deep-research Автор на Reddit пишет, что за ~2 недели проект набрал 3.5K звёзд и 200 форков. #ии @tproger Читайте также в VK, Max и Дзен

Стандартный ИИ-агент помнит только текущий разговор. Закрыл терминал и всё: твои предпочтения, прошлые решения, контекст проекта испарились. Следующий запуск начинается с нуля. Это как если бы программист каждое утро забывал, в какой он команде и на каком языке пишет. Есть, конечно, системы запоминаний, по сути просто записывание в файл, когда модель считает, что эту инфу важно не потерять. Но это всё полумеры, тем более что есть прям целые отдельные системы памяти. Расскажу про основные. iai-mcp — локальный сервер памяти для Claude Code. Работает на локальной машине, шифрует данные, не лезет в облако. Память устроена как граф. Свежий проект, буквально пару дней от релиза, но автор заявляет, что по бенчмаркам обгоняет топовый mempalace. MemPalace — память по принципу античной техники локусов. Иерархия: крылья (проекты), комнаты (темы), залы (типы связей), ящики (дословные записи). Сохраняет текст целиком, не перефразирует. Гибридный поиск: BM25 + косинус + граф знаний. 96,6% на LongMemEval. Mem0 — проект, который показался мне самым зрелым, куча звёзд и разработчиков и даже $24M инвестиций. Векторный поиск + граф знаний + key-value. Dual-deployment: open-source (Apache 2.0, Docker) или облако. Но графовая память за paywall. Эксклюзивный провайдер памяти для AWS Agent SDK. Supermemory — лидер по бенчмаркам. Впрочем, каждый проект про себя так заявляет, а единой методики нет, все чуть под себя подстривают. 81,6–85,2% на LongMemEval. Гибридный RAG: память + документы в одном запросе. Есть коннекторы к Google Drive, Gmail, Notion, GitHub. Но ядро закрытое, self-hosting только по enterprise-контракту. Zep — временные графы знаний. Каждый факт хранит 4 временные метки: когда узнали, когда стало актуально, когда перестало. Можно спросить «а где Алиса работала в марте 2025?» и получить правильный ответ, даже если она уже уволилась. Ядро Graphiti open-source. Hindsight — память, построенная как человеческая. Четыре сети: факты о мире, собственный опыт, синтезированные наблюдения, развивающиеся убеждения. Четыре параллельные стратегии поиска + reranking. Рекорд на LongMemEval — 91,4%. MIT, нет paywall, всё открыто. Mastra — фреймворк для агентов, где память встроена изначально. Для тех, кто строит агентов с нуля и не хочет склеивать десяток библиотек. Open-source. Что-то одно посоветовать не могу, сам не планирую сравнивать, но думаю начать с iai-mcp, по описанию понравился. @neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)

Инструмент для бесконечного доступа к Cursor Pro через обход триала Ужасный и морально сомнительный тул, который позволяет бесконечно активировать пробные аккаунты Cursor Pro за счёт автоматической регистрации учёток с рандомными мейлами и отката данных. Также поддерживает вход через Google и GitHub. Работает на Windows, macOS и Linux. Сам завершает процессы Cursor, чистит кэш, сбрасывает данные и маскирует железо. Для стабильной работы — запуск от администратора, чистка куки браузера и VPN. GitHub оставил тут — исключительно чтобы вы знали, что не стоит использовать🙂 #cursor

⚡ Если до сих пор открываете всё через поиск Windows — попробуйте Command Palette Это один из самых полезных инструментов в PowerToys: запускает приложения, команды, файлы и многое другое прямо с клавиатуры. А ещё поддерживает расширения, которые добавляют новые возможности буквально в пару кликов 🔗 🐸 Библиотека программиста

🍏 Редкий случай, когда обновление ОС ускоряет старое железо В iOS 27 Apple не просто добавила новые функции, а переписала часть системных механизмов: ⚡ новый CPU scheduler теперь работает даже на iPhone 11; 🔎 Spotlight, Mail и Photos получили полностью новый поисковый движок — новые данные индексируются почти сразу. По данным Apple: — запуск приложений — до 30% быстрее; — AirDrop — до 80% быстрее; — синхронизация фото — до 70% быстрее. 🐸 Библиотека программиста