Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр.

Не так давно у нас с уважаемой@Kotyara99зашёл разговор о том, какими должны или могут быть обзоры компьютерных игр на Хабре. Зачастую хочется поделиться впечатлениями от любимой игры, но не ударяться в субъективные воспоминания, чрезмерную по меркам Хабра рекламу или бесконечный разбор багов и фич продукта. Чтобы обосновать, как она видит статьи такого жанра, моя собеседница подготовила подробный обзор очередной серии своей любимой "Assassin’s Creed", к которому подошла столь ответственно, что даже взялась проанализировать код шейдеров, аналогичных тем, что используются в игре. В статье шейдеры на языке GSL синтетические, сгенерированные при помощи большой языковой модели, но в иллюстративных целях они здесь вполне уместны. Выскажитесь пожалуйста, нравится ли вам такой контент, и хотели бы вы почитать аналогичные статьи по другим играм. Далее - от автора.

В Telegram Ads чаще всего “не окупается” не реклама, а неправильно выбранный KPI.

В статье — как выбрать главный показатель под задачу (подписчики / лиды / продажи), какие метрики держать как “ограничители”, и как за 10 минут в неделю собирать честный отчёт без самообмана.

Искусственный интеллект обладает настолько колоссальным влиянием, что меняет мир не столько благодаря своим реальным возможностям, сколько благодаря возможностям, которые ему приписывают. Он словно призрак: мы его не видим, но люди все равно его боятся.

Его влияние настолько велико, что он стал главным инструментом для массовых сокращений, хотя совершенно не заслуживает этой медали.

Великие ИИ-увольнения уже начались, и этот феномен можно смело назвать «ИИ-камуфляжем». Позвольте мне объяснить, почему всё это — не более чем массовая манипуляция сознанием.

Все уже знают, что в феврале от Claude вышли модели версии 4.6. Я попытался сравнить Opus и Sonnet, но результат оказался каким-то невнятным. Тогда родился вопрос: а что, если сравнивать не горизонтально, а вертикально? Ведь для меня Sonnet – это прежде всего генерация текста. Раньше, на версии 4.5, он делал это на хорошем уровне. А что же сейчас?

Сегодня я выясняю, кто кого: Sonnet 4.5 против Sonnet 4.6. В упор сойдутся два поколения одной модели. Нейронки пройдут через генерацию текста и взаимодействие с ним. Это нужно для того, чтобы понять: изменилось ли что-то, стало лучше или хуже по восприятию? Конечно, все будет сугубо по моему личному мнению и я не могу дать гарантий, что оно сойдется с вашим. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я приступаю.

Вечером в пятницу коллега, назовем его Мститель, спросил, не сталкивался ли я с проблемой, что route возвращает 400... но «если сменить название на сильно другое», то всё ок. Я сперва не обратил внимание на слово «сильно». Может быть, где-то дублируется регистрация этого рута? Или мститель перепутал GET и POST. Или какой-то баг в общем на создание хэндлеров?

Почти вся современная музыка написана с использованием равномерно-темперированного строя, использование натурального лада (который используется в традиционной (или) неевропейской музыке) или микротонов является очень нишевым, а правила современной гармонии часто не работают (попробуйте найти вменяемые материалы про гармонию в микротональной музыки). Это плохо, так как композиторам приходится опираться, в первую очередь, а своё ухо, а не на какую-то математическую модель. Особенно плохо то, что система записи музыки оторвана от физической модели звука.

Сначала нам обещали, что можно просто разговаривать с ИИ, а он будет писать код. Теперь выясняется, что этого мало: уже выигрывают не те, кто лучше промптит, а те, кто умеет проектировать систему, задавать рамки агентам и ловить их ошибки раньше, чем они попадут в рабочую версию сервиса, которой пользуются реальные люди.

Я разобрала, что произошло за последние месяцы, почему кодинг, что называется, "по вайбу" оказался опасной иллюзией, и что теперь делать разработчикам, чтобы не остаться за бортом.

Meet-Up: делаем видеоконференцсвязь (ВКС), которая не бесит

TL;DR: Накатили свою платформу для видеозвонков на Laravel + WebRTC. До 1000 человек в комнате, без лимитов времени, разворачивается за час на VPS. Коробочная версия + облако. Ищем тестировщиков, которые будут ломать и критиковать.

Disclaimer: ещё один велосипед

Да, мы знаем. На рынке есть Zoom, TrueConf, Телемост, VK Teams и ещё десяток решений.

Но когда на очередном созвоне коллега 20 минут не может подключиться, а ты платишь за функции типа "3D-аватары" и "встречи в метавселенной", которыми никто не пользуется - начинаешь думать.

А можно ли проще?

Спойлер: можно.

Разберемся поподробнее...

В последнее время появляется всё больше попыток создать систему «распределённой репутации». Используя разные технические решения, люди пытаются изобрести механизм более или менее надёжного определения того, насколько можно доверять конкретному человеку.

ASR-системы в проде - это тяжёлые, специализированные решения под конкретные сценарии. Но что делать, если нужен универсальный инструмент, который умеет распознать длинное аудио, диаризовать спикеров, обработать пачку файлов и при этом не требует целого GPU кластера?

В этой серии статей я разбираю, как собрать «швейцарский ножик» для распознавания речи на базе Whisper: выбрать модель, победить галлюцинации, стабилизировать обработку длинных аудио и выжать максимум из обычной видеокарты.

Первая часть - про выбор ASR, оптимизацию инференса и практические грабли, с которыми сталкиваешься, когда пытаешься превратить open-source модель в рабочий инструмент.

Пользовательское требование описывает, что нужно пользователю. Критерии приёмки — фиксируют, как это проверить. Но между «что нужно» и задачей в Jira — пропасть. Чтобы её закрыть, я пишу функциональные требования — с use case'ами, из которых тестировщик может собрать тест-кейсы, а разработчик — понять ожидаемое поведение системы.

Данный эксперимент проделан исключительно в формате развлечения выходного дня. Всё, что вы здесь увидите — результат чистого любопытства и желания покопаться в больших данных. Никакие приватные ключи не публикуются, только публичная информация об адресах.

Пару лет назад писал статью про то как сделать самому аналоговый энвелоп для гитары, педаль вышла очень удачная и музыкальная.

Особенно понравилось характерное синтезаторное управление и не типичные подходы к звуку.
В частности с перегрузами.

Аналоговое управление хоть и вышло вариативное, но:
- требовало много органов управления
- было не достаточно гибким

Альтернативы вроде EHX BLURST! за 160 баксов или Spatial Delivery V3 за 250 баксов совсем не впечатлили с их ограниченным функционалом и схожей схемотехникой.

В общем цифровое управление напрашивалось, а здесь этот хайп с нейросетями чуть мотивировал поиграть в эмбедеда.

Это открытый проект с гибридной архитектурой.
- FREQ и RES - чисто аналоговые и работают всегда.
- Цифровая часть и модуляция работают параллельно.

- Аналоговый SVF на LM13700
- Цифровое управление на Arduino Nano
- 2 режима: Envelope + LFO (тест прошивка)
- Реле-байпас
- 3 ручки, 2 кнопки, 2 двухцветных светодиода

Буду рад заинтересованностью к проекту и альтернативным прошивкам.
Особенно радикально экспериментальным)

Почти 800 тестов, 10 минут на прогон, каждый пуш — ожидание на CI. Знакомо? Рассказываю, как довёл время до 101 секунды: снижение таймаутов, параллелизм ScalaTest, shared Testcontainers и защита от регрессий. Scala, SBT, PostgreSQL, GraalVM — конкретные шаги и подводные камни.

Маленькая шпаргалка для тех, кто хочет понять что это и как называется. Изначальная цель написания - предоставить заинтересованным лицам краткую справку и возможность более эффективно воспользоваться поисковыми системами. Здесь перечислены как классические паттерны и антипаттерны проектирования от банды четырёх (GoF), так и прочие общепринятые.

Недавно, в одной из соцсетей, наткнулся на короткий пост, в котором автор написал:

«СКАМИНА ДЛЯ АЙТИШНИКОВ
Выглядит так —
Приглашают на интервью, в конце говорят, что вот проект, с которым нужно будет работать, и кидают ссылку на GitHub.
Говорят: склонируй, расскажу, что там по архитектуре.
Ну и если склонировать, там внутри таски для VS Code, которые качают и запускают обфусцированный код.
Берегите себя.»

Я решил поискать информацию по похожим случаям: единичный ли это случай или уже схема. И да — это оказался не единичный случай, а вполне оформленный и уже задокументированный тип атак на разработчиков по крайней мере за бугром. Причём атака направлена именно на людей, которые привыкли запускать код, доверять репозиториям и IDE.

Давайте разберемся, как это работает.

На дворе 2026 год. Open source больше не про энтузиастов в подвалах или душных стариков, которые часами спорят за Pull Request +1/--1. Современная разработка open source напоминает толкучку: одни срочно переписывают код на Rust, другие так же срочно его оттуда выкидывают, а корпорации скупают проекты за миллиарды.

Наблюдая за всей этой вакханалией, я поймал себя на мысли, что open source выглядит, мягко говоря, непритязательным для новичков. Какие-то там роли, правила, коммерциализация, нейрослоп. Но именно здесь и сейчас люди продолжают делать работающие продукты. Зачем и как? Попробуем разобраться.

Я сам — разработчик и популяризатор open source, а также организатор сообщества питонистов в Новосибирске. Создаю свои проекты и активно помогаю dishka, faststream, wemake-python-styleguide и другим.

Я собрал знакомых контрибьюторов, записи с митапов и последние новости, чтобы рассказать, как устроен open source изнутри и нужно ли оно вам вообще. А если надо — то с чего начать, если кнопка отправки PR до сих пор внушает иррациональный страх.

В 2010 году мы с другом открыли печать на футболках в Ижевске. Фотосалоны с их синтетическими футболками не устраивали. Приходишь, тебе дают футболку какую-то, шлёпают картинку — и всё. Хотелось нормальный сервис: хорошие хлопковые вещи, качественная DTG-печать, бланковые футболки, которые не стыдно надеть.

Помещение — небольшая комнатушка. Склад футболок, плюс зона обслуживания: приходишь — тут же обслуживают.

Десятилетия терминальных мультиплексеров, одна хроническая боль и маленькая тулза на C, которая наконец всё починила.

24 февраля 2026 года в 10:27 утра я написал три строки в Telegram-групповой чат:

@DevClawBot new project https://github.com/MinglesAI/dev_claw_demo main

Через пять дней ai-readiness.mingles.ai уже работал в продакшне — полноценный SaaS с 18-точечным движком анализа AI-готовности, MCP-сервером, микроплатежами x402, административной панелью, Google Analytics, полноценным REST API и публичной документацией. Я не написал ни строчки кода.

Это история о том, как мы до этого дошли: что пошло не так, что агенты сделали правильно и где мне пришлось вмешаться самому.