Habr.com

Syndicate content Хабр
Все публикации подряд на Хабре
Updated: 30 min 38 sec ago

Восхитительный Range Syntax в CSS

Wed, 02/25/2026 - 20:04

Помните сказку про мальчика, который кричал «волки»? Примерно так же в 2025 году случилось с «программированием на CSS». Вышла функция if(). Блогеры преждевременно хайпанули: всё, теперь у нас условия в CSS. Разработчики пошли читать спецификации, попробовали — и довольно быстро выяснилось, что внутри условного выражения style() возможностей почти нет. Многие разочаровались и похоронили идею.

В конце 2025 года Chrome выкатил революционный Range Syntax For Style Container Queries. Обновлённый style() научился сравнивать переменные между собой и поддерживать диапазонные выражения. Мы наконец‑то получили мощную условную логику в CSS, но мало кто это заметил.

В этой статье мы попытаемся реанимировать идею программирования на CSS. На примере интерфейсного паттерна — «выделение диапазона дат в календаре» — разберём, как обычная JS‑логика превращается в CSS‑логику (спойлер: очень просто).

Заинтригованы? Поехали

IP Гайд: Как правильно читать IP-адреса в антифроде

Wed, 02/25/2026 - 20:00

Введение

IP-адрес (Internet Protocol address) — это уникальный числовой идентификатор устройства в сети Интернет. Это своеобразный "почтовый адрес" компьютера или смартфона: по нему сервер определяет источник запроса и адрес для отправки ответа. Для антифрод-специалистов IP-адрес является одним из ключевых индикаторов при оценке рисков и выявлении мошеннических схем.

Зачем IP-адрес нужен антифроду

В контексте противодействия мошенничеству анализ IP-адресов позволяет:

Читать далее

Data-driven корова: как мы строим SaaS для геномной селекции и решаем проблемы «грязных» данных в агротехе

Wed, 02/25/2026 - 19:53

Большинство данных на фермах оседает в Excel-таблицах и тетрадках зоотехников. Вместе с командой Genome AI (акселератор Talent Hub ИТМО и Napoleon IT) разбираемся, как машинное обучение превращает генетический «шум» в прогнозы продуктивности. В статье — про гибридные модели (CatBoost + PyTorch), работу с SNP-маркерами, кривые лактации и то, зачем корове цифровой двойник. Без абстракций — только код на R, визуализации и архитектура пайплайна.

Читать далее

Сравнение двух налоговых служб: ФНС России и IRS США

Wed, 02/25/2026 - 19:46

12 лет я отработал в ФНС России: начинал в районной инспекции и завершал карьеру в Управлении ФНС по субъекту. И довольно долго жил с ощущением, что «у нас налоги мягче», предпринимателю проще дышать, а где-то «там» всё устроено жестче и формальнее.

Но всё оказалось не так однозначно, как казалось изнутри системы. Теперь, находясь по другую сторону баррикад, я решил сравнить две налоговые системы: российскую ФНС и американскую IRS, и в итоге оказалось, что налоговое бремя, у нас в России, не такое уж низкое как преподносят в СМИ - оно просто иначе спрятано и иначе распределено. В России человек чаще всего видит только НДФЛ, но значительная часть нагрузки живёт «над зарплатой» - в страховых взносах работодателя, а затем догоняет нас в потреблении через НДС, который уже встроен в цену.

В США все несколько иначе: у налогоплательщика в расчётном листке обычно сразу несколько строк удержаний, а сама система сильнее завязана на вычеты и кредиты, то есть на механизмы, которые меняют итог в зависимости от жизненной ситуации. При этом США это ещё и во многом география: помимо федерального уровня, многое зависит от штата и местных правил. В России же наоборот все жестко централизовано, и федеральный центр оттягивает одеяло на себя.

Так как тема очень большая, в этой статье я начну с фундамента - разберу архитектуру ФНС и IRS: как устроены уровни управления, где сосредоточены контроль и аналитика, а в следующей части сравню налоговую нагрузку двух стран на конкретных расчётах и покажу, где именно «прячется» налоговое бремя в России и США.

Читать далее

Как комментарии на YouTube поднимают бренд на 8 позиций в поиске, дают +1552 показа в Google и приносят 400 лидов

Wed, 02/25/2026 - 19:42


В последние годы активно набирает силу брендформанс-маркетинг — стратегия, объединяющая силу долгосрочного брендинга и измеримый результат перформанса. Этот подход позволяет бизнесу одновременно повышать узнаваемость, формировать лояльность и получать конверсию, оптимизируя общий бюджет. 

Однако на практике компании сталкиваются с тем, что классические инструменты часто упираются в емкость рынка.Таргетированная реклама, хоть и дает быстрые лиды, но для задач брендинга обходится дорого и имеет ограниченный охват. SEO эффективно для долгосрочного роста трафика и доверия, но это «марафонская дистанция», где нужны месяцы для выхода в топ. Аналитика показывает, что чисто брендовые кампании рискуют не дождаться отдачи, а фокус только на перформанс быстро истощает аудиторию.

Брендформанс строится на синергии каналов, и ключевой тренд здесь — поиск новых и более эффективных инструментов. Эти инструменты должны работать на 2 цели: массовый охват с «брендовым» посылом и четкую, измеряемую бизнес-отдачу.

Однажды подсмотрел, как EdTech-стартап собирает лиды с помощью масскомментинга под видео на YouTube. Причем этот подход приносит 10% продаж. Ребята атрибутировали этот канал с помощью post-lead опроса клиентов.В 2024 году я подумал, что масскомментинг может стать отличным инструментом для развития проектов в разных сегментах бизнеса. Поэтому с 2024 года мы начали применять этот подход в uForce: пару лет меняли подход и допилили до готовой услуги. Результаты показали, что инструмент влияет на рост брендовых запросов. 

Читать далее

[Перевод] Оптимизация Java-приложений для Arm64 в облаке

Wed, 02/25/2026 - 19:37

JVM в первую очередь процесс операционной системы. Но важно понимать, что требования к этому процессу на production отличатся от требований на workstation-е разработчика. 

Если для разработчику важно, чтобы IDE работала быстро и не потребляла всю возможную память на машине, то для серверных JVM важно потреблять максимальный предоставленный ресурс и работать предельно быстро.

В новом переводе от команды Spring АйО разберем, какие существуют базовые настройки кучи, GC и CPU помогают синхронизировать JVM с лимитами контейнера и не переплачивать за простаивающие ресурсы.

Читать далее

Эпопея в трёх частях: ИИ-инструменты в работе QA. Практическое применение Cursor, n8n и LLM

Wed, 02/25/2026 - 18:55

За последние несколько лет роль QA-инженера заметно изменилась. Мы всё меньше сосредотачиваемся на проверке готового функционала и всё больше участвуем в анализе систем, данных и архитектурных решений.

В нашей команде это особенно проявилось после реструктуризации: в зоне моей ответственности оказалось около 40 сервисов. Приходится глубже разбираться в устройстве системы, понимать, как двигаются данные между сервисами на более низком уровне, — документации и регламентов уже недостаточно.

Читать далее

[Перевод] Отравление данных: бэкдоры в датасетах, поисковой выдаче и инструментах ИИ — и как защищаться

Wed, 02/25/2026 - 18:46

В 2025 году отравление данных перестало быть академической гипотезой и превратилось в практическую поверхность атаки для LLM-систем. «Яд» может прятаться в репозиториях, веб-контенте, инструментах агентов и синтетических пайплайнах, переживать дообучение и срабатывать спустя месяцы в виде триггеров и бэкдоров. В статье разберём реальные кейсы, исследования и выводы для тех, кто строит или защищает решения на базе GenAI.

Узнать про риски

12 книг для маркетолога в 2026 году — про офферы, сайты, тексты и продажи

Wed, 02/25/2026 - 18:45

В этой подборке без Котлера, Чалдини, Огилви и других классиков. Только те книги, которые можно юзать как инструкции под конкретные задачи: собрать оффер, выстроить B2B-продажи, сделать конверсионный сайт, написать тексты или наконец запустить соцсети.

Читать далее

Claude Sonnet 4.6: обзор, бенчмарки, сравнение

Wed, 02/25/2026 - 18:40

Пристегните ремни, коллеги‑разработчики и любители нейросетей. Если вы думали, что битва титанов между GPT-5.3 и Claude 4.6 Opus, вышедшими в один день, — это пик гонки, то спешу вас обрадовать. Это был только прогрев.

Сначала нам представили новый Опус и 5.3, следом Google выкатил обновленный Gemini, который научился переваривать библиотеки размером с Ленинку. Даже Илон Маск решил не стоять в стороне, выкатив в бету свой Grok 4.20. И вот, когда мы только‑только начали привыкать к новым мощностям, Anthropic делает ход конем и выпускает Claude 4.6 Sonnet.

Знаете, что самое дикое в этой ситуации? Рынок LLM превратился в место, где модели устаревают быстрее, чем вы успеваете обновить баланс в API. Раньше Sonnet считался средним братом — быстрым, недорогим, но все‑таки компромиссным. Но версия 4.6...

По сети уже гуляют восторженные треды на Reddit и посты в X, где пользователи всерьез обсуждают, не обрел ли новый Соннет сознание, настолько человечными и глубокими стали его ответы.

В этой статье мы не будем просто смотреть на скучные графики. Мы разберемся, как так вышло, что средняя модель внезапно начала наступать на пятки флагманам, почему разработчики массово мигрируют на нее с GPT и действительно ли у Anthropic получилось создать нейросеть с душой и чутьем в коде.

Приятного чтения!

Читать далее

Почему мы в Профи.ру выбрали монорепозиторий, а не микрофронтенды

Wed, 02/25/2026 - 18:31

История о том, как мы в Профи.ру перешли на монорепозиторий. 

Расскажу, как к этому пришли, почему не стали ударяться в микрофронтенды и как строили-строили архитектуру и наконец построили.

Читать далее

[Перевод] Инженерия данных: паттерны проектирования

Wed, 02/25/2026 - 18:27

Приветствуем вас, Хабр.

В течение минувшего года мы серьёзно прорабатывали тему инженерии данных (Data Engineering), поскольку остались очень довольны читательским интересом к вышедшей у нас книге «Основы инженерии данных: как создавать надёжные системы обработки данных» Джо Риса и Мэтта Хоусли (оригинал — издательство "O'Reilly"). В январе вышла её допечатка.

Кроме того, у нас уже переведена и ушла в редактуру более продвинутая книга, также от O'Reilly, написал которую Бартош Конечны (Bartosz Konieczny); она называется «Data Engineering Design Patterns: Recipes for Solving the Most Common Data Engineering Problems».

Читать далее

Почему щедрость в соцсетях оставляет вас без денег

Wed, 02/25/2026 - 18:14

Вы — щедрый эксперт. Каждый день делитесь лайфхаками, разбираете кейсы в сторис, подробно отвечаете на вопросы в комментариях. Вас благодарят, вас любят, вам пишут «спасибо, вы лучший!».

А в конце месяца — тишина в кассе. Запросы на бесплатные консультации есть, а на серьезный продукт — нет.

Знакомо?

Это классическая ловушка «бесплатной скорой помощи».

Вы даете таблетку — быстрый совет, который снимает симптом здесь и сейчас. Клиент почувствовал облегчение и пошел дальше. Зачем ему покупать «курс лечения», если боль уже не так сильно давит?

Ваша щедрость стала вашим главным бизнес-врагом. Потому что вы продали результат заранее. Вы дали понять: «Вашу проблему можно решить одним комментарием или 15-секундным роликом». И это — правда. Но только для симптома, а не для причины.

⁉️ Где ошибка?

Вы концентрируетесь на решении мелких, ситуативных задач вашей аудитории. А продавать нужно избавление от крупной, системной, повторяющейся проблемы, которая и порождает эти мелкие задачи каждый день.

Как это исправить? Сменить фокус контента.

✔️ Вместо «ответа на вопрос» — «обнажение масштаба проблемы».

Было: «Вот 3 способа снять тревогу перед созвоном с клиентом».

Стало: «Почему «лайфхаки против тревоги» — это как аспирин при язве. Что на самом деле разрушает вашу уверенность в продажах (и как это чинится не за 5 минут, а за 21 день)».

✔️ Вместо «разбора кейса» — «диагностики тупика».

Было: «Смотрите, как я помог клиенту настроить таргет».

Стало: «Почему 90% экспертов не могут настроить таргет, который работает дольше недели. В чем подвох, который не видно снаружи (и именно поэтому вы раз за разом наступаете на те же грабли)».

Читать далее

1 тест = 1 проверка. Чем хорош принцип атомарности в автотестах в Postman

Wed, 02/25/2026 - 18:05

Принцип атомарности (объект или операцию нельзя разделить на части, не нарушив их целостность или смысл) применяется в как в разработке кода ПО, так и в разработке кода автотестов.

И в автотестах Postman он особенно хорош! Давайте разберемся на примерах, почему лучше писать небольшие автотестики, «один тест, одна проверка», чем «много проверок в одном тесте».

Читать далее

Улучшаем рибосому — один из самых неэффективных наномеханизмов в живой природе

Wed, 02/25/2026 - 18:01

Если вы хоть раз держали в руках учебник биологии, у вас сложился образ рибосомы как идеального молекулярного конвейера. Этакая нанофабрика, жужжащая в каждой клетке, считывающая чертежи с мРНК и штампующая белки с космической точностью. Красивая картинка. Но с инженерной точки зрения это чудовищно неэффективная штука.

Правда такова: рибосома — это пережиток, молекулярный реликт эпохи РНК-мира, который природа так и не смогла толком модернизировать за миллиарды лет. Её КПД ниже плинтуса, а метод работы — нечто среднее между тупым перебором и лотереей. Но есть и хорошая новость: мы, как инженеры, уже сейчас можем предложить концептуальный проект, который в будущем отправит эту древнюю конструкцию на свалку.

Эффективные рибосомы способны дать организму колоссальные преимущества. Перспективы фантастические. Об этом в конце статьи.

Читать далее

Список Шервуда — рейтинг лучшего радиолюбительского оборудования

Wed, 02/25/2026 - 18:00

Расскажу вам про редкий случай, когда один человек с измерительным стендом стал влиять на целую отрасль и к нему начали прислушиваться внимательнее, чем к отделам маркетинга крупных вендоров. Всего одна таблица — сухие цифры и ноль рекламного тумана. Результаты измерений говорят больше красивой брошюры.

Зовут этого человека Роб Шервуд (Rob Sherwood). Радиолюбительскую лицензию он получил в 1961-м, в 14 лет. А спустя 27 лет стал оператором экстра-класса и обладателем позывного NC0B

В 1976-м Робу пришло в голову тестировать трансиверы и сравнивать по ряду параметров, наиболее показательным из которых он считает динамический диапазон. Вот уже 50 лет этот рейтинг настолько же важен в мире радиолюбителей, как «гид Мишлен» для рестораторов и ценителей вкусной еды. 

Посмотрим же в рейтинге, какие трансиверы в 2026-м занимают первые строчки, а от каких не ждать чудес. Наливайте кофейку, и поехали.

Читать далее

Учим Linux: Файловая система

Wed, 02/25/2026 - 17:40

Начинаю серию «Linux Base» из 11 частей — структурированная база для DevOps, DevSecOps и всех, кто работает с Linux.

Часть 1 — файловая система: разбираем структуру каталогов (/etc, /proc, /var и др.), навигацию, работу с файлами, просмотр содержимого и поиск через grep, awk, sed. В конце — 5 практических заданий для закрепления.

в конце также вас ждет Linux commands cheatsheet!

Читать

[Перевод] Я научил свою собаку играть в Vibe Code Games

Wed, 02/25/2026 - 17:37

Разработчик рассказал о необычной задумке — он решил научить свою собаку создавать игры с помощью инструментов вайб-кодинга. Вот как это было.

Читать далее

RAG vs Fine-tuning: когда что выбирать — опыт 30+ проектов

Wed, 02/25/2026 - 17:31

За 30+ проектов я использовал RAG в 80% случаев, Fine-tuning — в 15%, комбинацию — в 5%. В статье — практическая матрица выбора: когда RAG достаточно, когда нужен fine-tuning, а когда гибрид. С примерами кода, реальными сценариями и разбором ошибок.2

Читать далее

У нас есть джун, и мы его учим

Wed, 02/25/2026 - 17:29

Амбициозный, с собственными пет-проектами, участвующий в формах и профильных ивентах/конференциях — софты уже есть, на нашей стороне — харды.

Начали обучение мы даже без погружения в то, как работает LLM, просто научили его работать в графическом интерфейсе нашей платформы, создавать простейшие цепочки и написания промптов.

Плюс, постепенно изучаем то, из чего состоит само приложение (что можно подключить память, что там можно выбирать различные инструменты для работы), отдельные моды в LangChain для разных задач, для вопросно-ответных систем, для систем, где агент выбирает сам инструменты, где система работает с реактом.

Обучение строится так:
сначала хоть что-то запустить;
потом понять, как это «хоть что-то» работает;
потом усложнить и понять разницу;
далее переходить к практическим задачкам.

А уже в этих задачах важно, чтобы джун сам изучал фреймворк. И, естественно, он должен пользоваться ChatGPT для того, чтобы и самому разбираться.

Тут важно прописывать задачи.
В одной задаче мы подключаем память.
В другой — используем внешние инструменты, которые могут, например, по API дёргать данные по погоде/курсу валют/сводкам новостей/etc.

А после уже можно начинать разбор, как же всё это работает именно технически и как работает векторная база данных, то есть индексация документов, эмбеддинг этих документов.

И после выполнения, например, 5 задач, джун уже может технически разбирать их по существу и понимать, а что и как можно улучшить?

Мы используем, например, ретривал: это может быть поиск по документам, достаточно простой, семантический. А далее это может быть уже и подключение реранкеров и прочие усложнения реализованных кейсов. Например, выводить какую-то конкретную метадату, какой-то конкретный источник и разбирать эту историю.

Читать далее

Who's online

There are currently 0 users and 8 guests online.