Код в мешке

Как цифровой клон покупателя помогает ретейлу делать умные офферы #habr https://habr.com/ru/companies/lentatech/articles/1024110/ Tags: Клон, DS, crm-системы, коммуникации, lentatech, vk cloud, персонализация контента Author: kate_nako (Lenta tech)

Как я вырвался из замкнутого круга 161-ФЗ #habr https://habr.com/ru/articles/1028670/ Tags: 161-ФЗ, блокировка, цб, цб рф, банки, криптовалюта, мошенничество, проблемы Author: Bigdoc

NumPy с нуля: понятный гайд для тех, кто хочет в Data Science #habr https://habr.com/ru/articles/1029440/ Tags: numpy, numpy datascience, python, python3, python для начинающих, python tutor, data science, data analysis Author: enamored_poc

8 из 10 людей пишут промпты неправильно. Гайд от учёных, чтобы выжить в 2026 году #habr https://habr.com/ru/companies/tsnis/articles/1029406/ Tags: нейросети, промпт-инжиниринг, промпты, искусственный интеллект, ошибки, агрегатор нейросетей Author: tsnis_journal (ЦНИС)

Лечение амнезии между AI-сессиями разработки #habr https://habr.com/ru/articles/1029352/ Tags: LLM, агенты ии, агенты влияния, агенты ai, агенты на бям, разработка по, php Author: wartur

Telegram Mini App для PWA-приложения: как я перешёл с TWA для RuStore и что выяснил по дороге #habr https://habr.com/ru/articles/1029400/ Tags: telegram mini app, twa, trusted web activity, rustore, bubblewrap, pwa, android, hmac, авторизация Author: anatoliyshirokikh

«Агент не может ждать секунды»: NVIDIA представила открытую omni-модель Nemotron 3 Nano #habr https://habr.com/ru/news/1029396/ Tags: NVIDIA, Nemotron, Nemotron 3 Nano Omni

User Story: полный гайд по написанию без ошибок #habr https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1022178/ Tags: User Story, пользовательские истории, системный аналитик, требования, критерии приёмки, Acceptance Criteria, INVEST, бэклог, декомпозиция Author: sproshchaev (OTUS)

Prompt-first разработка: почему в эпоху AI код без утвержденного плана быстро становится legacy #habr https://habr.com/ru/companies/t2/articles/1027862/ Tags: Prompt-first, вайбкодинг, codereview, ci Author: jarick (t2)

Мета-работа, память агентов и Product Graph: почему AI не спасёт продукт без структуры знаний #habr https://habr.com/ru/articles/1029336/ Tags: управление знаниями, product management, product owner, ии-агенты, ии Author: grixate

Империя наносит ответный удар: kad.arbitr.ru снова поддается парсингу (часть 1) #habr https://habr.com/ru/articles/1029384/ Tags: парсинг, webassembly, reverse-engineering Author: mullltifrukt

Как использовать GitHub Actions и настроить интеграцию с PyPI для Python-проектов #habr https://habr.com/ru/articles/1029354/ Tags: python, github, github actions, ci, cd, deployment, pypi, poetry, tutorial Author: ViAchKoN

Для Chrome вышло расширение для локального запуска браузерного AI-ассистента на базе Gemma 4 #habr https://habr.com/ru/news/1029332/ Tags: chrome, google chrome, hugging face, gemma, gemma 4, браузеры, браузерные расширения, плагины, ai-ассистент, искусственный интеллект

Архитектура голосового AI-агента для бизнеса Голосовой AI-агент для бизнеса — это не просто связка распознавания речи и озвученного ответа. Полноценная система объединяет каналы связи, ядро диалога, интеграции с внутренними сервисами, управление сессией и правила передачи разговора человеку. Именно эта связка определяет, сможет ли агент реально участвовать в бизнес-процессах, а не только отвечать на типовые вопросы. ↘️ https://habr.com/ru/posts/1012540/ ...

Как стать Go-разработчиком? Чтобы стать крутым разработчиком на Go, мало знать язык — нужно понимать как в целом устроена разработка, а еще осваивать инструменты, которые активно применяются на практике и облегчают повседневные задачи. Ловите подборку таких инструментов — они идеально подойдут как для входа в профессию, так и для развития профессиональных навыков, а на Хабр Карьере уже полно актуальных учебных программ по каждому из них: — SQL. Работаем с базами данных — Git. Отслеживаем изменения в коде. — CI/CD. Автоматизируем сборки, тестирование и развёртывание кода. — Postman. Тестируем API через отправку HTTP-запросов и анализа ответов. — Bash. Работаем с операционной системой и пишем скрипты. Источник: ↘️ https://habr.com/ru/posts/1012796/ ...

Собираем локальную агентную AI-систему  Если хочется не просто «чатик с нейронкой», а локального AI агента, который умеет ходить в инструменты (файлы и т. п.) и выполнять твои задачи, то вот статья, которую реально можно повторить руками: «От чат-бота к AI агенту: собираем локальную систему на LibreChat, Langflow и MCP». Это подробнейший мануал с пятью уровнями сложности! В этой статье покажем, как собрать связку из трёх ключевых компонентов: LibreChat — UI для работы с LLM Langflow — low-code платформа и визуальный редактор MCP — стандарт для подключения инструментов Структура статьи «по нарастающей»: можно остановиться на любом уровне — от простого локального чата до кастомизируемого агента. ↘️ https://habr.com/ru/posts/1012910/ ...

Представлен открытый учебный проект OpenMAIC (Open Multi-Agent Interactive Classroom). Это нейроуниверситет, который может помочь за несколько занятий выучить материал на 100 страниц (демо в браузере): работает как полноценная лекция + практика — есть ИИ-преподаватель и ИИ-студенты. на заданную тему ИИ её разжёвывает, а потом закрепляет практикой и самыми каверзными вопросами. можете слушать и фиксировать, а можете принять участие — голосом или текстом. задали вопрос — получили ответ. всё максимально удобно — лекции с озвучками, лазерной указкой и тестами. ИИ-преподаватель разберёт все ошибки в понимании материала. практика — прямо в браузере идёт имитация задач и физических экспериментов. ↘️ https://habr.com/ru/posts/1012924/ Представлен открытый проект ClawRouter, который максимально эффективно позволяет расходовать токены ИИ-моделей, анализируя задачи и подбирая нейросети, чтобы пользователи не переплачивали за лишний расход ИИ-мощностей: анализирует запрос и оценивает его по 14 пунктам: сложность, комплексность, длина промпта и другие параметры. подбирает эффективную модель из 40+ сервисов. результат прилетает за секунды. работает полностью локально. итог: сложные задачи летят в более мощные нейронки с большим лимитом, а легкие забирает малышня. ↘️ https://habr.com/ru/posts/1013242/ ...

У меня много лет была одна любимая табличка — считал в ней зарплату с премиями, бонусами, всем этим счастьем. Простая, понятная, проверенная временем. И вот сегодня поймал себя на мысли: она вообще не учитывает прогрессивный налог. Который, на секундочку, уже пару лет как есть.  Дальше всё по классике. Любой нормальный человек открыл бы формулу, поправил пару строк и пошёл дальше. Но нет. Я решил чуть заоверинжинерить и вместо фикса таблички сделал небольшой сервис — paycalc.ru Сейчас там две вещи, которые мне самому переодически нужны: посчитать зарплату с учётом налогов сравнить две зарплаты, например текущую и оффер Особенно второе оказалось полезным. Потому что «+50к» на бумаге и «сколько реально придёт на руки» — это иногда две разные истории. В итоге задача на 10 минут превратилась в отдельный сервис. Но зато теперь не надо каждый раз лезть в таблицу и вспоминать, где я там что сломал в формулах ↘️ https://habr.com/ru/posts/1013038/ ...

Зачем ограничивать связь? Если это для борьбы с БПЛА, то можно же отследить странное перемещение сигнала от вражеского мобильного устройства даже без GPS данных от него, используя Location‑based services (LBS) + MLP + подключить в наше время к анализу ИИ. Сразу выборочно направлять данные о подозрительном объекте «куда следует» и блокировать. Чем больше станций — тем точнее, но почему‑ то наоборот «массово демонтируют оборудование провайдеров на опорах „Россетей“ — вредительство?» Вот выдержка из гугла: 1. Как провайдер определяет скорость Оператор не просто видит местоположение, он анализирует динамику изменения сетевых параметров: Частота хендоверов (Handover Rate): Это основной показатель. Если телефон переключается между базовыми станциями (Cell ID) каждые 30–60 секунд, алгоритмы сети понимают, что объект движется по трассе или в поезде. Зная расстояние между вышками, система вычисляет среднюю скорость. Доплеровский сдвиг (Doppler Shift): При быстром движении частота радиоволны меняется (эффект Доплера). Оборудование базовой станции измеряет это отклонение, что позволяет определить мгновенную скорость объекта относительно вышки. Изменение Timing Advance (TA): Параметр TA определяет задержку сигнала и расстояние до вышки (шагами по ~550 метров). Если значение TA быстро уменьшается или растет, оператор видит радиальную скорость сближения или удаления. 2. Как провайдер определяет высоту (Z-координату) Это более сложная задача, но в современных сетях (LTE/5G) она решается так: Протокол LPP (LTE Positioning Protocol): Сеть может запросить у смартфона данные его внутренних датчиков. Если в телефоне есть барометр, он передаст данные о давлении в зашифрованном виде оператору, что даст точность высоты до 1–3 метров. MDT (Minimization of Drive Tests): Это функция, при которой смартфоны анонимно передают отчеты о качестве покрытия, включая GPS-координаты (в том числе высоту над уровнем моря), если навигация включена. UTDOA (Uplink Time Difference of Arrival): Несколько вышек фиксируют время прихода сигнала с точностью до наносекунд. Разница во времени позволяет построить 3D-модель и вычислить высоту (Z), даже если у телефона нет GPS или барометра. Это метод «обратной триангуляции». Анализ диаграммы направленности: Антенны на вышках имеют определенный наклон (Tilt). Анализируя, какой сектор и под каким углом принимает сигнал, система может предположить, находится ли абонент на земле или на верхних этажах небоскреба. 3. Где эти данные обрабатываются? В архитектуре сети за это отвечают специальные узлы: GMLC (Gateway Mobile Location Centre): Шлюз, который собирает и выдает координаты внешним сервисам (например, экстренным службам 112). LMF (Location Management Function): В сетях 5G этот узел отвечает за сложные вычисления 3D-позиционирования в реальном времени. ↘️ https://habr.com/ru/posts/1013138/ ...

Студентам и научным руководителям: 3 бесплатных курса по ИИ от Яндекса и ВШЭ В Яндекс Практикуме появляется всё больше курсов по использованию ИИ в учёбе. Делимся небольшой подборкой для всех, кто собирается поступать, уже учится или преподаёт. Все курсы бесплатные, без дедлайнов, а доступ остаётся навсегда. ↘️ https://habr.com/ru/posts/1013582/

Внутри вы найдёте теорию с примерами, а также квизы и задачи для закрепления материала. Прохождение самостоятельное, но с вами будет ИИ-помощник: он объяс��ит сложный термин, приведёт примеры, даст подсказку при выполнении задания и поможет сориентироваться в контенте уроков. 1. «Нейросети для учёбы»  Кому: старшеклассникам и студентам первых курсов Время прохождения: 13 часов в своём темпе В конце вы получите сертификат о прохождении курса На курсе вы научитесь готовить конспекты, проводить исследования и готовиться к экзаменам, а также освоите техники промптинга для написания эссе и создания иллюстраций. Расскажем, как быстро структурировать любые данные и как использовать ИИ для персонального тайм-менеджмента. Также вы узнаете, как пользоваться нейросетями осознанно и безопасно. Узнать о курсе подробнее и начать учиться → 2. «ИИ и промптинг для студенческих проектов» Кому: студентам бакалавриата и магистратуры Время прохождения: 8 часов в своём темпе В конце вы получите сертификат о прохождении курса  Курс даёт базу для ответственного использования ИИ в учебных и исследовательских задачах. Вы научитесь формулировать тему, искать и анализировать информацию, планировать исследование, оформлять и проверять работу с помощью ИИ. А также разберётесь, как применять ИИ осознанно и представлять этот опыт на защите курсовой или дипломной работы.  Узнать о курсе подробнее и начать учиться → 3. «ИИ и промптинг для научных руководителей» Кому: преподавателям и научным руководителям Время прохождения: 9 часов в своём темпе В конце вы получите сертификат о прохождении курса Курс основан на опыте проекта Яндекс Образования и ФКН ВШЭ, апробированного в 11 вузах с участием более 500 студентов и 250 преподавателей. Вы разберётесь в возможностях и ограничениях технологий, научитесь формулировать критерии их применения и давать аргументированную обратную связь по работам студентов. Вы научитесь писать качественные промпты, а также узнаете, как с помощью ИИ искать и анализировать научные источники, формулировать темы и гипотезы исследований, оформлять библиографию и визуализировать данные. А ещё познакомитесь с ИИ-инструментами, которые помогут автоматизировать рутинные задачи. Узнать о курсе подробнее и начать учиться → ...