Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Качество работы LLM — функция от качества контекста на входе. Это утверждение звучит банально, однако зачастую разработчики оптимизируют модель, выбирая между GPT, Claude или Gemini, и промпт, но не контекст в целом. Между тем, разница между «агент с правильным контекстом» и «агент без контекста» — не 20% и не 50%. Эта разница находится в дистанции вариантов между «решил задачу за 5 минут» и «потратил час, сломал два сервиса, и результат пришлось откатить из‑за массы новых проблем».

Я solo‑разработчик. В моей экосистеме десятки актуальных проектов: платформа из десятков микросервисов, AI‑инференс кластер на неспецифическом железе типа mac studio и dgx spark, масса shared‑библиотек, инфраструктура на нескольких физических и десятках виртуальных хостов.

Последний год «пишу» код почти исключительно через LLM и Cursor. Начинал с deepseek на уровне «подскажи как написать функцию для...» и дошел до полноценной оркестрации на Claude 4.6: я формулирую задачу, агент анализирует условия и кодовую базу, обсуждаем архитектурный план, агент пишет код и тесты, запускает тесты, фиксит ошибки, получает от меня обратную связь по результатам ручной проверки.

Это работает хорошо, когда агент глубоко понимает контекст. И катастрофически плохо, когда контекста недостаточно. Эта статья — про то, как я решаю проблему контекста системно.

Оговорка о применимости

Описанная методология разрабатывалась и обкатывалась на одной из наиболее сильных моделей для работы с кодом — Claude 4.6 Opus с контекстным окном в миллион токенов. Это важно зафиксировать: большое окно контекста означает, что агент физически способен «увидеть» knowledge base, а сильные аналитические способности модели позволяют извлечь из неё пользу, а не утонуть в шуме.

Эта статья скорее всего будет полезна тем, кто продолжает разбираться или работать на платформах .NET . Предупреждаю! Здесь будет далекое плавание в разные места, и с точки ОС будет упомянуто достаточно много!

На просторах Хабра есть несколько хороших статей про устройство и поведение .NET. Мне хотелось бы стать "чем-то по связующим" между ними.

Подробное руководство по работе с нейросетью Nano Banana. Разбираем эффективные промпты для Gemini 3 Pro и Flash Image, учимся делать сложное редактирование фото и запускать генерацию изображений с нуля. Бонусом 9 идей для креативных фотографий, инфографики и артов.

Посмотрим на интересный сетевой стандарт, который является этакой золотой серединой между дорогим и горячим 10GbE и уже распространенным и дешёвым, но не таким быстрым 2.5GbE. Проведём тесты, сделаем замер потребления.

Еще совсем недавно электромобили подавались как безальтернативное будущее. Не просто новый тип транспорта, а единственная морально правильная форма передвижения: тихая, цифровая, экологичная, прогрессивная. Машина как смартфон на колесах, только большая и с батарейкой.

На этом образе и выстрелила Tesla. OTA-обновления, автопилот, огромный экран, минимализм, ощущение, что ты покупаешь не машину, а подписку на будущее. Производители классических автомобилей сначала посмеивались, потом испугались, потом дружно побежали перестраивать линейки, обещая в считаные годы отказаться от ДВС. Казалось, еще немного — и бензиновая машина станет чем-то вроде кнопочного телефона.

А потом что-то пошло не так. В новостях начали мелькать заголовки о падении продаж, откате стратегий, замедлении спроса, разочаровании покупателей и кризисе самой идеи электрических авто. Одни бренды срочно возвращают гибриды, другие переносят запуск электрических моделей, третьи вдруг вспоминают, что двигатель внутреннего сгорания вообще-то еще не умер и местами чувствует себя вполне бодро.

Но если снизить градус драмы и перестать смотреть на рынок исключительно через кейс Tesla, выяснится любопытная вещь: электромобили в Европе вовсе не рухнули. Более того, рынок в целом продолжает расти.

Проблема не в том, что электрокары «никому не нужны». А в том, что после фазы эйфории рынок вошел в более скучную, но куда более честную фазу: конкуренции, ценового давления, смены лидеров, зависимости от субсидий и волн популярности отдельных моделей. То есть будущее не отменилось. Просто оказалось не таким гладким и блестящим, как обещали в рекламных роликах.

Всё началось с простой идеи: что если подключать к языковой модели новые «навыки» как приложения к смартфону — без переобучения, без деградации, за полчаса? Я потратил 22 шага экспериментов и 97.5 GPU-часов на одной видеокарте, чтобы это проверить. Архитектура заработала идеально. А потом выяснилось, что модель, которая говорит на языке математики, совершенно не умеет решать задачи. Это история о том, как красивая метрика обманула исследователя.

Всем привет!

Если вы работаете с Git относительно недавно, почти наверняка у вас возникала потребность в отмене коммита. И, что печально, вы быстро поняли, что простого "откатить все назад" нет.

Где-то советуют git reset, где-то - git revert, а в третьих и вовсе пишется про checkout. По тому же правилу летят restore, amend, reflog и куча технологических формулировок, требующих знания git и после которых становится только сложнее, нежели понятнее.

На самом деле все это объясняется: под словами "отменить commit" можно иметь в виду совершенно разные действия, и мы разберем, для каких случаев, какая команда подходит.

Разбираем реальный инцидент — от фишинговой ссылки до bulletproof-хостинга. IOC, техники обфускации и инфраструктура кампании на 290+ доменов.

Привет, Хабр!

Меня зовут Екатерина, и в ЮMoney я живу процессами: превращаю хаос в предсказуемую систему. Но есть место, где системам, казалось бы, не место — домашняя кухня. Я старший менеджер проектов, а моё хобби — выпечка хлеба на закваске.

Однажды поймала себя на мысли: «Я пеку хлеб так же, как управляю сложными проектами — с контрольными точками и анализом результатов». В статье расскажу, как процессный подход помогает печь идеальный каравай и почему это работает не только в офисе.

Когда live-видео приходит как сырой H.264 поток через WebSocket, стандартные Flutter-плееры перестают работать.

В этой статье я разбираю, почему готовые решения не подошли и как я пришёл к необходимости реализации собственного декодера на C++ с использованием FFmpeg.

Создай головоломку — одно из интересных заданий игры Puzzle Hunt Мельбурнского университета 2016 года, в котором участникам предлагалось примерить на себя роль автора головоломки. Эта игра представляет собой ежегодный квест, цель которого — первыми обнаружить "сокровища", спрятанные где-то на территории кампуса. Задания игры не содержат инструкций. Вместо этого участникам дается сюжет, который постепенно развивается, и в который встраиваются головоломки. Ответом на задание является слово или словосочетание. Таким образом, если решением головоломки является нечто иное, то должен существовать какой-то способ, как получить из него слова. Завершает игру мета-задание, в котором требуется некоторым образом скомбинировать все решения предыдущих заданий, чтобы получить финальный ответ, ведущий к расположению "сокровищ". Впервые этот квест организовал в 2004 году основатель Wikileaks Джулиан Ассанж. Задание "Создай головоломку" было частью третьего акта игры, а составил его Мухаммад Адиб Сурани (который помимо этого является автором заданий Mr. Game & Watch и Параллельные измерения, а также статьи Руководство к MUMS Puzzle Hunt).

Connectix за время своего недолгого существования создала первую в мире массовую веб-камеру, заложила основу части современных IT-технологий и выиграла знаковое судебное дело, которое определило правила для индустрии эмуляции. Но ни одна из этих побед не спасла бизнес — каждый успешный продукт приходилось продавать более крупным игрокам, а компания в итоге прекратила существование. Рассказываем историю Connectix Corporation и почему она пришла к концу.

Представьте картину маслом: вторник, восемь вечера. Петя, ученик 9-го класса, тупит над квадратным уравнением. Рядом нет репетитора (дорого), родители заняты. Петя открывает ноутбук, заходит в ChatGPT и пишет: «Объясни квадратные уравнения просто, как будто мне 12». Через минуту он получает три разных способа решения, шутку про квадрат и контрольный пример для тренировки. Бесплатно.

А теперь представьте Марию Ивановну, учительницу математики с 30-летним стажем, которая в это же время проверяет тетради и случайно находит у Пети идеально решенную работу. Только вот почерк не Пети, а цифровой.

Вопрос, который мучает Марию Ивановну, Петю, его родителей и инвесторов Кремниевой долины: если нейросети уже умеют объяснять, решать и даже проверять, то зачем через пять лет вообще нужны живые учителя и репетиторы?

Паниковать начали не вчера. Еще в 2023 году исследование Walton Family Foundation показало, что больше половины американских студентов (51%) уже вовсю пользуются ChatGPT для учебы. Учителя тоже не отстают - каждый третий признался, что нейросеть помогает им составлять планы уроков. Российская Вышка докладывает: 2/3 преподавателей хотя бы раз ловили студента на работе, написанной нейросетью. Но те же 40% педагогов считают, что запрещать ИИ бесполезно, надо учить им пользоваться.

Пока чиновники и академики спорят о регулировании, рынок делает свое дело. В приложения вроде Photomath или Socratic от Google льются большие деньги. Идея идеального репетитора, который никогда не устает, не злится и стоит как подписка на кофе, звучит слишком соблазнительно.

OpenClaw предлагает общаться с агентом через мессенджеры, но для управления сервером нужен полноценный интерфейс.

СЕЗОН 0. КОД ВЫЖИВАНИЯ
Эпизод 1. Термодинамика распада

Просторная, залитая мягким неоновым светом лаборатория гудела, как пчелиный улей. Вдоль одной из стен ритмично шуршала ферма из десятка кастомных 3D-принтеров. Они работали круглосуточно, печатая сложные композитные детали для черного рынка и принося Алексу более чем солидный доход. В центре комнаты возвышалась серверная стойка с топовым железом, собранным по крупицам через серые каналы. Алекс создал для себя настоящий технологический рай, автономную крепость посреди гниющего мегаполиса.

Но на огромном изогнутом мониторе реальность все равно прорывалась внутрь. Диктор с идеально синтезированным лицом вещал монотонным, гипнотическим голосом:

«...глобальная коалиция продолжает операции по стабилизации. Распад сопредельных территорий на карантинные зоны признан необходимой мерой для нашей с вами безопасности. Как заявил министр...»

Алекс небрежно смахнул окно трансляции с экрана.

— «Стабилизация», — процедил он, откидываясь в дорогом эргономичном кресле. — Они даже не пытаются договориться. Каждое правительство сейчас делает одно и то же: отправляет военных с промытыми мозгами крошить чужие страны на куски. Их логика примитивна до тошноты: давайте устроим глобальный пожар везде, чтобы на фоне этого мирового хаоса наша собственная гниющая помойка казалась островком стабильности.

Елена сидела на широком подоконнике, потягивая кофе и глядя сквозь щели в умных жалюзи. На улице было серо. Низкое свинцовое небо давило на типовые бетонные коробки, по улицам брели ссутулившиеся, похожие на тени люди.

Что удобнее: Windows 10 или Windows XP? Что ностальгия а что факт? Сегодня в этой статье мы это разберём

Вчера я 4 минуты стоял в подъезде и смотрел, как два лифта одновременно поехали вверх. Все два. На табло — 12, 15, 18. Я на первом. Мне на шестой. И я подумал: вот я кучу лет пишу софт, оптимизирую запросы к базе данных, кеширую всё что движется — а эти две коробки на тросах не могут разобраться, кто из них должен спуститься за мной.

Потом я погрузился в тему. И выяснил, что они не «не могут разобраться». Они математически не способны найти идеальное решение. Вообще никто не способен. Задача диспетчеризации группы лифтов — NP-трудная. То есть буквально: не существует алгоритма, который гарантированно найдёт оптимальный маршрут за разумное время.

И вот уже 60 лет лучшие инженеры мира решают эту задачу эвристиками. По сути — догадками.

Способности AI в написании кода растут быстрее, чем наше умение этими способностями пользоваться. Поэтому рост баллов на SWE-bench не коррелирует с метриками продуктивности, которые волнуют инженерных руководителей. Когда команда Anthropic выкатывает продукт вроде Cowork за 10 дней, а другая команда не может довести до ума сломанный POC на тех же моделях, разница в одном: первые закрыли разрыв между возможностями моделей и практикой, вторые — нет.

Этот разрыв не закрывается за одну ночь. Он закрывается по уровням. Их 8. Большинство читающих эту статью, скорее всего, уже прошли первые несколько, и стоит стремиться к следующему, потому что каждый новый уровень — это резкий скачок производительности, а каждое улучшение моделей усиливает этот эффект ещё больше.

С начала 2026 года резко выросли цены на гексафторид вольфрама — один из ключевых газов, используемых при производстве микросхем. Крупные поставщики из Азии почти одновременно пересмотрели контракты с фабриками, объясняя это подорожанием сырья и высоким спросом со стороны производителей памяти и процессоров. В результате выросла стоимость обработки кремниевых пластин, и этот рост постепенно начинает отражаться на всей электронике — от серверов до обычных смартфонов. А если учесть, что цены и так растут, то текущая тенденция может вывести ценник чипов просто на орбиту. Давайте разберемся в ситуации.

KeeneticOS из коробки закрывает большинство бытовых задач, но как только появляется требование рулить трафиком по-своему, быстро упираешься в нюансы. Я собрал рабочую схему на Keenetic Hopper: Entware + Xray-core (TUN) + policy-based routing через fwmark и отдельную таблицу маршрутизации. Главный фокус на эксплуатации, я покажу минимальный чек-лист диагностики, и как сделать конфигурацию самовосстанавливающейся, чтобы больше никогда не залазить руками. Статья - практическая инструкция: команды, конфиги и понятные критерии.