Код в мешке

Вайб-администрирование Linux-сервера #habr https://habr.com/ru/articles/983750/ Tags: cursor ai, nginx, ssh Author: webself

Сам себе VoLTE. Запускаем сотовую сеть 4G LTE с поддержкой звонков и SMS #habr https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/971258/ Tags: timeweb_статьи, телефон, 4g, lte, volte, open5gs, ims, симки, sdr, srsran Author: MaFrance351 (Timeweb Cloud)

Web3 магазин #habr https://habr.com/ru/news/983330/ Tags: Web3, ethereum, javascript, solidity, ethers.js, forge, блокчейн, блокчейн-проект

Когда ИИ не понимает бизнес-контексты #habr https://habr.com/ru/companies/beget/articles/980974/ Tags: llm, text-to-sql, бизнес-метрики, dbt, bi-системы, rag, контекстная память, бизнес-логика Author: naslou1 (Beget)

[Перевод] Структуры данных на практике. Глава 1: The Performance Gap #habr https://habr.com/ru/articles/982784/ Tags: оптимизация кода, микроконтроллеры, кэш процессора, о большое Author: PatientZero

В новой версии Chrome 2026 вас могут взломать страничкой в браузере #habr https://habr.com/ru/companies/femida_search/news/983726/ Tags: браузеры, telegram, телеграм, уязвимость, реверс, chrome

Илон Маск: AGI появится в 2026-м, а к 2030-му ИИ обгонит все человечество #habr https://habr.com/ru/news/983698/ Tags: xAI, Grok 5, Grok

Вышло обновление открытого инструментария для конвертации видео, аудио и изображений Shutter Encoder 19.8 #habr https://habr.com/ru/news/983670/ Tags: Shutter Encoder 19.8, Shutter Encoder 19, Shutter Encoder

Достаточно надёжный алгоритм проверки текста на AI #habr https://habr.com/ru/articles/983710/ Tags: LLM, AI, graphite, common crawl Author: Flammmable

Карьерный потолок в IT: почему я перестал стремиться в менеджмент и начал делать свой продукт #habr https://habr.com/ru/articles/983708/ Tags: стартап, it-продукты Author: vital_pavlenko

Лошадка мохноногая торопится бежит… #habr https://habr.com/ru/articles/983704/ Tags: Новый год, Лошадь, Конь, Кинематика ходьбы, Локомоция, Заклёпки, diy-проекты, кройка и шитьё Author: Affdey

Илон Маск: AGI появится в 2026-м, а к 2030-му ИИ обгонит все человечество #habr https://habr.com/ru/news/983696/ Tags: xAI, Grok, Grok 5

Google добавила Gemini 3 в Gmail — теперь ИИ будет копаться в переписке за вас #habr https://habr.com/ru/news/983686/ Tags: Gmail, Google, Gemini 3

Легкий способ развить свой блог. Как развивать личный бренд и зачем он IT-шнику? #habr https://habr.com/ru/articles/983664/ Tags: личный бренд, Блог, Набрать, Подписчиков, Быстро, легко, Бесплатно Author: BincomAD

Полезные ссылки про данные, технологии и не только: - NERD Language свежий язык программирования заточенный под LLM. Сделан читаемым для людей, но с предположением что пишут на нём ИИ агенты. Идея не кажется странной, но адаптация одного или нескольких существующих языков программирования кажется мне более логичной - 2025 letter интересные рассуждения автора о сходстве Кремниевой долины и Коммунистической партии Китая в виде отсутствия юмора и исполненности самомнения. Текст реально длинный лонгрид, интересный и тем что автор рассуждений является автором книги Breakneck: China's Quest to Engineer the Future о изменениях в Китае и его инженерной культуре - UK accounting body to halt remote exams amid AI cheating в Великобритании регулятор экзаменов для бухгалтеров запретил онлайн экзамены кроме как в редких исключительных случаях. Причина очевидна - обман с помощью ИИ агентов. Хотите бесплатную идею для edutech ближайшего будущего? Сеть экзаменационных центров с подавлением сотовых, абсолютно тотальным видеомониторингом с автоматизированным определением использования шпаргалок и устройств, обязательные обыски на входе, охранниками с дубинками и прочими "ноу-хау" - on the software job climate автор сжато повторяет то о чем многие пишут, денег в ИТ (особенно венчурных) стало глобально меньше, бюджетов на найм в ИТ тоже меньше, а рабочей силы больше. Выводы делайте сами (уже и так все сделали) - 2025: The year in LLMs автор делает обзор года программирования с помощью разных LLM. Много полезного. Автор - это Саймон Уиллисон, создатель довольно популярного инструмента Datasette для публикации данных онлайн, хорошо известный в кругах открытого кода и открытых данных #readings #ai #opensource

По итогам могу сказать что если Google сменит ценовую политику для корпоративного применения Antigravity (сейчас она 183.6 евро за месяц) или если его конкуренты прокачают свои решения для ещё большей эффективности, то работу над кодом это ускорят не а 2-3 раза, а в 10-30 раз. Разработка любого внутреннего инструмента или конечного приложения теперь должна быть устроена иначе. На начальной стадии обязательно нужно писать текст видения результата который должен включать: 1. Описание того что создается 2. Описание результатов включая критерии качества: - измеряемые индикаторы качества (в данном случае FAR/FRR) - сравнение результатов с существующими аналогами если они есть 3. Гипотезы 4. Правила управления зависимостями 5. Правила организации кода, репозитория и автоматического покрытия тестами и документирования Частично это вписывается в логику руководства ИИ агента в AGENTS.md или GEMINI.md, но лишь частично, скорее всего всё это необходимо оформлять во внутренние руководства по организации разработки с использованием ИИ агентов. #opensource #ai #aiagents #coding #thoughts #devnotes

В продолжение рассуждений вслух о ИИ агентах в разработке, о том насколько ИИ агенты об ограничениях которые явным образом видны при их применении. Я, напомню, экспериментирую с ИИ агентами для приведения в порядок унаследованного кода и далее с переносом практики на уже современный код и проекты. Я взял свою старую библиотеку для Python по парсингу дат в условно любых форматах qddate и поставил себе 2-х дневный спринт по приведению её в порядок и актуализации. Про эту библиотеку я ранее рассказывал, её основное применение было в инструменте newsworker по автоматическому извлечению новостей из веб сайтов у которых нет RSS лент и для задач мэтчинга дат в metacrafter. Пока из наблюдений: 1. Максимально самодостаточный код. ИИ агенты стараются писать с минимальным числом зависимостей. Это, с одной стороны, повышает его переносимость, а с другой стороны код становится длиннее, непонятно зачем существует множество программных библиотек если они не используются. При применении библиотек, если не задано иных условий, будут использоваться наиболее популярные. Применительно к решаемой задаче ИИ агент явным образом предпочитает использовать библиотеку re для регулярных выражений, потому что она замечательно задокументирована и имеет множество примеров. Но в задачах быстрого парсинга данных на Python гораздо эффективнее библиотека Pyparsing (есть ещё несколько альтернатив, но, в любом случае, не стандартная библиотека для регулярных выражения Python) 2. Неполнота при любых неспецифичных запросах. Взаимодействие с ИИ агентом в режиме "возьми этот код и улучши его/ускорь его" всегда дает набор оптимизаций и изменений, но очень редко полный или наиболее эффективный. Гораздо более действенный метод в том что бы задавать вопросы в стиле "может ли применение Y улучшить производительность/качество кода X?" и далее последовательные уточняющие вопросы. В случае qddate у меня был длинный список гипотез которые могли бы улучшить и оптимизировать алгоритм, например: мэтчинг префиксов строк, учет кодировки строк, анализ разделителей в датах и так далее. Точечные вопросы к ИИ ассистенту помогли в оптимизации кода через проверку этих гипотез 3. Бенчмарки обязательны. А еще лучше четко сформулированные критерии результатов. В случае qddate оценки очень понятные - это нулевые FAR (False Acceptance Rate) и FRR (False Rejection Rate) для входящих данных, а также скорость сравнимая или превышающая аналоги. С генерацией тестовых данных, скриптов для бенчмарков ИИ агенты вполне справляются при наличии правильно заданной рамки. Например, особенность qddate в том что он заточен под обработку потоков строк из веб страниц и его основное преимущество в отсеве большого числа строк которые точно не даты, а скорость парсинга дат при это вторична по отношении к скорости отсева. Поэтому главный бенчмарк основан на множестве строк из большого числа веб страниц. 4. Анализ конкурентов. ИИ агенты вполне умеют сравнивать код в нескольких репозиториях кода и давать инсайты и сравнения по ключевым критериям. К примеру, qddate не единственная существующая попытка написать универсальную библиотеку для парсинга условно любых дат. Есть такие решения как dateparser от команды ScrapingHub создатели которой сделали поддержку 200+ языков и есть давно не обновлявшаяся dateutil сфокусированная на датах на английском языке и преимущественно тем которые генерирует ПО. Из всех агентов Antigravity в режиме Gemini 3 Pro (High) выдает наиболее точные инсайты по реализации таких программных библиотек. В данном случае мне этот анализ не дал инсайтов которые можно было бы применить потому что qddate изначально создавалась как интенсивно оптимизированная библиотека, но дало знания и улучшенное понимание областей применения. Сравнение библиотек можно посмотреть вот тут и оно неплохо объясняет применение каждого инструмента для разных задач.

В продолжение размышлений про ИИ агенты, я тут недавно добрался до того чтобы посмотреть интервью Романа Ямпольского про то что в перспективе 5-10 лет мир придет к 99% безработицы с учетом развития ИИ агентов и, хотя я не разделяю такого фатализма, но согласен с тем что всё развивается очень быстро и пока не проглядываются пределы и ограничения технологий не позволяющие делать дальнейшие технологические прорывы. Это, в каком-то смысле, ситуация противоположная тому о чем писали фантасты, поскольку ИИ разрабатывается не тайно крупными корпорациями или секретными госагентствами, а максимально публично на спекулятивные (венчурные) деньги сверхсконцентрированными на этой задаче. Для всех кто работал в технологическом секторе быстрое проникновение новых технологий это не редкость, собственно высокие заработки в ИТ были обусловлены необходимостью быстрой адаптации к новым технологиям, а в случае внедрения в ИИ изменения настолько ускорились что не у всех эта адаптация срабатывает. Что говорить о других профессиях где вообще не привыкли столь резким и быстрым изменениям. Масштабы страхов работающих по найму и надежды инвесторов в стартапы здесь сходятся в масштабе ожиданий, но не в результате. Последний месяц я занимаюсь актуализацией многих технических заданий, дорожных карт и иных планов разработки и уже просто явно вижу что есть задачи которые в ближайший год не заменить с помощью ИИ (пока не заменить), а есть те которые поддаются автоматизации на 70-80% если не сейчас то в ближайшем будущем. По сути люди [пока] незаменимы сейчас во всех вопросах связанных с коммуникациями, например, организовать хакатон или договориться с поставщиком данных или нанять или уволить человека, но с помощью ИИ агентов вполне себе пишется техническая и отчетная документация, разворачивается инфраструктура, разрабатываются базы данных, создается ПО, осуществляется тестирование и тд. Для чего нужны меньшие по размеру команды (ну или снижение активного найма и обучение действующих команд). Всё это делает многие длинные планы сразу нерелевантными поскольку их необходимо пересматривать уже не ежегодно, а ежеквартально также как и планы управления ресурсами, людьми, бюджетами и критическими зависимостями. Лично у меня пока нет каких-то далеко идущих выводов от происходящего или прорывных решений потому что всё меняется слишком быстро, но общая стратегия в быстрой адаптации идущим изменениям. Я вот для себя лично все больше понимаю что с идущими изменениями вокруг ИИ агентов большую ценность приобретает повышение архитектурных ИТ навыков, а не узкотехнических. Условно надо не идеально знать какой-то язык программирования, а уметь формулировать архитектурные паттерны для ИИ агентов. #thougths #ai

Mattermost изначально продукт с открытым кодом активно использовавшийся по всему миру как альтернатива Slack которую можно было бы установить локально для своей команды перешли в режим open core и начиная с 11 версии ввели ограничение в максимум 10 000 сообщений, а все что до определенной даты уходят в архив без воможности просмотра. Пользователи у которых это произошло после обновления справедливо негодуют. Лично я бы сказал что после такого шага пользоваться Mattermost'ом уже нельзя, потому что монетизация - это нормально, а вот монетизация через подобное принуждение и острый дискомфорт пользователей это очень плохой трек. Как и всегда проблема в дефиците качественных альтернатив. #opensource #opencore

Для тех кто задумывается об архивации личных и не самых личных файлов утилита ydiskarc для архивации парок и файлов размещённых на Яндекс.Диск. Я создал её довольно давно и недавно актуализировал до удобного вида. Она использует открытое API Яндекс.Диск для получения метаданных о файлах и выгрузки их локально без использования ПО Яндекса или получения ключа доступа. Можно использовать на собственных папках или на каких-либо общедоступных, не требующих авторизации. Поддерживает две команды: - full - делает дамп всего содержимого в виде ZIP файла - sync - сохраняет файлы с сохранением структуры папок В процессе работы сохраняет все полученные метаданные в файлах _metadata.json в папках. Может применяться, например, при архивации российских сайтов где какие-то материалы опубликованы на Яндекс.Диск и не поддаются индексированию классическими инструментами такими как веб-краулеры. Ошибки, предложения и идеи можно оставлять в issues к репозиторию. #opensource #tools #digitalpreservation