Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я давно мечтал сделать игру: не чтобы удивить индустрию, а чтобы самому было интересно вечерами и можно было позвать друзей. Опыта в геймдеве не было, зато были знакомые браузер и JavaScript и, кстати, как раз подоспели ИИ-агенты — вот я и попробовал. Получилась мультиплеерная St. Bedlam’s в духе Fall Guys и Party Animals: её можно открыть и сыграть, а порядок работы с агентом, без которого я бы в этом утонул, лежит в открытом доступе.

В практике системного администрирования малых и средних проектных контуров распространен сценарий, при котором на одном виртуальном выделенном сервере под управлением ОС Linux разворачивается несколько нетребовательных сервисов, таких как серверная часть приложений (), боты или статические веб-страницы. Инфраструктура хоста обычно включает Docker-демон и обратный прокси-сервер, представленный Caddy или Nginx. Стандартное требование к автоматизации процессов непрерывной интеграции и доставки заключается в выкатке новой версии сервиса на сервер при выполнении операции отправки изменений (git push) в основную ветку репозитория.

Развертывание приложений на собственном VPS традиционно выполняется по одной из трех ключевых схем, каждая из которых имеет выраженные технические компромиссы и уязвимости:

Прямой доступ из CI по протоколу SSH предполагает сохранение приватного ключа в настройках секретов репозитория. В ходе выполнения задачи workflow-раннер подключается к серверу по SSH и исполняет последовательность команд git pull && docker compose up -d --build. Подобный подход характеризуется высокой уязвимостью контура безопасности: приватный SSH-ключ является долгоживущим компрометируемым секретарем, а учетная запись на целевом сервере чаще всего обладает избыточными системными полномочиями. Компрометация секрета в любом из подключенных репозиториев предоставляет злоумышленнику неограниченный доступ к хост-системе, а не только к изолированному приложению.

Применение специализированных PaaS-панелей, таких как Coolify или Dokploy, обеспечивает удобный веб-интерфейс, однако приводит к разворачиванию крупного программного комплекса с собственной базой данных, модулями авторизации и расширенной поверхностью атаки исключительно ради задачи перезапуска нескольких контейнеров.

Это вторая часть разныхтрюков, хаков и интересных механик, которые я вспомнил, пока писал статью про «coyote time», но там казалось, что это такой маленький и почти невинный трюк, который живёт где‑то на краю платформы и больше нигде не встречается. На самом деле это только самый заметный кусочек довольно большой кухни игростроя, потому что в рандоме, в поведении врагов, в хитбоксах и даже в том, где именно стоят ноги персонажа приходится делать разные допущения не из вредности, просто честная симуляция ощущается хуже, чем подкрученная. Игрок не видит формул, зато видит последствия, и часто последствия выглядят несправедливо, и никакие объяснения про корректный генератор случайных чисел игрока не убедят что игра читит.

Забавнее другое, когда жалобы прилетают как раз на честные системы и если вы когда‑нибудь читали форумы любой игры с выпадением лута, то точно видели там темы в духе «шанс 10% это враньё, я убил босса сорок раз и ничего не выпало». И вот потом автор такой темы начинает бобмить в ревью своими ощущениями как надо, но он неправ в своих выводах и при честных 10% сорок промахов подряд случаются примерно у одного игрока из семидесяти, а игроков у вас, допустим, сто тысяч и вот он сидит такой несчастный среди своих семидясети товарищах по «рандому» и грустит.

Сид Мейер как‑то рассказывал, как в Civilization игроки отказывались принимать честные шансы боя, при 3 к 1 в свою пользу проигрыш воспринимался как обман, потому что игрок считает что если 3 к 1, значет каждый второй бой будет в его пользу. Ну просто примите, люди когда видят циферки в играх, всегда их трактуют в свою сторону. И в итоге в Циве пришлось подкручивать шансы так, чтобы они совпадали не с математикой, а с ожиданиями людей.

Изначально к вайб-кодингу относился скептически, и моей целью было экспериментально установить границы этого самого вайб-кодинга. Посмотреть, как быстро LLM-ка упрется в предел возможностей и начнет “водить по кругу”.

В этой статье хочу поделиться своими впечатлениями, выводами и видением перспектив. Какие проблемы вайб-кодинга вижу неразрешимыми, что в перспективе будет решено, а что решить не получится.

История о том как я навайбкодил воксельный редактор для ассетов своей игры, он получился неплох, но задача под которую он был спроектирован, растворилась у него под ногами.

Думали ли мы еще лет 20 назад, что можно будет сделать цифровую копию человека и после смерти продолжать с ним общение? На самом деле огромное количество людей в то время об этом уже задумывалось. А все потому, что на экраны вышел фильм «Я, робот», в котором погибшего профессора заменили цифровой копией. Но в далеком 2004 году все это казалось научной фантастикой. Такой точности изображения можно было добиться только благодаря актерам и гриму. Прошло 20 лет, и уже ни для кого не новость, что можно сделать цифровую копию себя любимого, своей семьи или даже собаки. И более того, добавить эту копию на любую фотографию или видео. Это стало распространенной обыденностью, которой занимаются даже школьники. Еще до ковида я помню разговор с одним музыкантом, который утверждал, что в будущем можно будет заказать любую оперную партию с голосом своей жены. Сегодня за небольшую плату можно заказать исполнение любимой песни любимым артистом, даже если он никогда не исполнял ее или вообще скончался до того, как песня была написана. В 2007 году на экраны вышел фильм «Жизнь в розовом свете» о великой Эдит Пиаф. И для озвучки исполнений ее песен пригласили певицу Жиль Эгро. Сегодня это уже излишне. Цифровая «Эдит Пиаф» может исполнить не только свои песни, но и песни Рамштайн, Леди Гага и даже «Городок» Анжелики Варум. Причем на русском языке.

Однако, все это очень далеко от обычных людей и находится за пределами их эмоциональной вовлеченности. Другое дело — близкие люди, чье изображения можно оживить. Удивительным образом за последние годы мир мертвых разделился на две части. Те, кто могут войти в цифровое будущее, и те, чьи голоса и изображения потеряны навсегда. Сегодня в открытом доступе есть записи Маяковского, Чайковского, Есенина, Ахматовой, но нет ни одной записи голоса Цветаевой, например. Навсегда утрачены голоса тех, кто не застал эпоху смартфонов и доступных видеокамер. И знаете, что самое главное? Если спросить человека, хотел бы он еще раз услышать голос близкого и любимого человека, который уже скончался — большинство ответит Да. Стоит особо отметить: если между людьми действительно была эмоциональная связь. Получается, что современные технологии в этом отношении помогают достичь того, что раньше приравнивалось к черной магии, медиумам и колдовству — заставить мертвого заговорить. Отдельный вопрос: можно ли считать такие слова субъективными. Однако, с психологической точки зрения восприятие не менее важно, чем осознание. Взять хотя бы ChatGPT. В разговоре с ним каждый прекрасно осознает, что это машина. Однако, похвала от машины воспринимается многими вполне на человеческом уровне.

В предыдущей статье я разбирался, какие эксперты реально живут в VRAM у Strata, пока она крутит Qwen3.8-Flash-Next на GTX 1070. На этот раз - короче и практичнее: несколько конкретных приёмов ускорения, которые стоит проверить, если вы гоняете большую MoE-модель на домашнем железе. Один из них - патч, который я написал и прогнал сам, с цифрами “было/стало” на реальном движке. Остальные - то, что уже работает в Strata “из коробки”, просто не всегда включено и не всегда замечено.

Недавно в App Store состоялся релиз моей игры Lumio — это мобильная головоломка про логические схемы, которую я делаю последние полгода. Поначалу игрок расставляет вентили на уже разведённой схеме, потом собирает триггеры, счётчики, а к финалу — маленький процессор. Всё это с постепенным изучением схемотехники. Под катом — история того, как игра вообще была придумана, движок с трёхзначной логикой, механики и с чем не ожидаешь столкнуться, если хочешь довести свою игру до релиза.

11 ноября 1996 года бразильский студент выложил httpget — чуть больше сотни строк на C почти без проверок ошибок, которые умели скачать страницу по IPv4-адресу. Через несколько дней их нашёл Даниэль Стенберг: ему нужно было раз в день забирать курсы валют для IRC-бота. Потом добавились gopher и FTP, утилита дважды сменила имя, в 1998-м стала curl, а в 2000-м — библиотекой libcurl, которую почти сразу взял PHP. Сегодня, по оценке автора, libcurl работает примерно в 30 миллиардах установок, а сам curl, как подтвердило NASA, помогал в миссии посадки на Марс. Стенберг вспоминает интернет на 30 кбит/с, рассказывает, почему curl ни разу не переписывали и, если будет по его воле, не перепишут, почему в проекте нет преемника и чем оборачивается адрес автора в лицензии: письмами от незнакомцев, обвинениями во взломах и угрозами.

Бесплатный сигнал кривизны для сэмплеров flow matching: он предсказывает ошибку, но работу делает статическая сетка шагов

Отказоустойчивый PostgreSQL — задача с неожиданно большим количеством инфраструктурных зависимостей. Patroni требует внешнего DCS, Stolon строит кластер вокруг keeper/sentinel/proxy и тоже опирается на внешнее хранилище, CloudNativePG ориентирован на Kubernetes, а repmgr оставляет часть задач обеспечения HA на стороне пользователя.

Мне хотелось другое: один бинарник на узел, который сам управляет PostgreSQL, сам обеспечивает консенсус и одинаково работает на обычных серверах, виртуальных машинах и в Kubernetes. Готового решения с такими свойствами я не нашёл — и написал tembo, HA-агент для PostgreSQL на Go со встроенным Raft и локальным хранилищем на bbolt.

В статье разберу, как устроены архитектура, fencing, failover и switchover, как это проверено тестами и — не менее важно — где проходят границы гарантий, которые нужно понимать до того, как доверить системе production.

Американская Anthropic с 12 ноября вводит обновленную политику Supported Regions («Поддерживаемые регионы» — 1 и 2), которая блокирует доступ к чат-боту Claude для организаций, зарегистрированных в России или контролируемых российскими лицами, независимо от гражданства и местонахождения сотрудников.

Ограничения распространяются на Claude.ai, Claude Code, API и модели, предоставляемые через облачные платформы и реселлеров. Ключевое изменение касается корпоративного контроля: запрет действует для компаний, прямо или косвенно находящихся под мажоритарным контролем лиц из неподдерживаемых юрисдикций, даже при регистрации в третьих странах.

В документах Anthropic уточняется, что речь идет о разъяснении ранее действовавших правил, а не о совершенно новом запрете. Компания объясняет ужесточение подготовкой к IPO и необходимостью очистить выручку от клиентов, нарушающих региональную политику.

Разработчик под никнеймом MZULALI опубликовал проект xj‑scanner для диагностики Jeep Cherokee 1994 года выпуска с помощью AI‑агентов. С его помощью к автомобилю можно подключить Claude Code, Codex или другого агента, считывать ошибки, следить за показаниями датчиков и вести историю поездок.

Часто процессы, растущие экспоненциально, сначала почти не сдвигают ситуацию, а затем, достигнув порога видимости, создают впечатление внезапного огромного скачка.

10 ноября 2026 года инфраструктура облачного провайдера ActiveCloud подверглась кибератаке типа ransomware, что привело к шифрованию злоумышленниками части облачной инфраструктуры.

На данный момент восстановлена работа сервиса SmartMail, еще недоступны E-Cloud, ECP и SelfMail. Команда ActiveCloud работала над восстановлением всю ночь, без перерывов. Восстановление происходит поэтапно, сейчас ведутся работы по восстановлению E-Cloud. О каждом восстановленном сервисе они сообщают в своём телеграм канале - https://t.me/s/activecloud_by.

За состояние сервисом можно также следить на официальном сайте https://activecloud.by/

Gemini 4 Carbon – флагманская ИИ-модель Google DeepMind, открытая для всех 10 ноября 2026 года. Модель специализируется на длинных агентных задачах: сложном программировании, кибербезопасности и научных исследованиях.

В этом разборе – чем Carbon отличается от Gemini 4 Argon, что такое режим /swarm и как попробовать нейросеть из России без VPN и подписки за $100.

Я расскажу, как у меня устроена пересборка статического блога, который живёт на одном сервере, а собирается на другом. Главная страница, RSS и sitemap пересобираются по таймеру systemd каждые 15 минут, и за полтора месяца эта схема прошла 3 907 прогонов. Ниже конфиги и куски скриптов: как тянуть с удалённого сервера только нужное через фильтры rsync, как не дать двум прогонам наложиться друг на друга, как не затереть правку, сделанную руками во время сборки, и что делать, когда сборщик сломан. Отдельно про файлы, которые незаметно утекали наружу из вебрута.

Сервис может работать, алерты — молчать, а пользователи — всё равно теряться на отдельных шагах. Рассказываем, как мы поручили ночную диагностику мультиагентной системе, почему не стали скармливать LLM все логи сразу и к какой архитектуре пришли после нескольких итераций.

Я собираю персональные системы в Obsidian на заказ. Перед работой с новым клиентом я раскладываю его работу на этапы и выписываю, где уходит время и пропадает информация. У продакт-менеджера я насчитал 78 таких мест. Ниже - система, с которой я бы начал, и четыре её узла в деталях, с настройками, которые можно повторить у себя.

Это демо-кейс: типовой каркас профессии. Продукт, пользователи, цифры и конкуренты в примерах вымышлены.

Obsidian - программа для заметок, которая хранит всё в обычных текстовых файлах на вашем диске. Заметки связываются ссылками, а плагины добавляют таблицы, канбаны, графики, кнопки и шаблоны.

Почему аренда GPU часто оказывается избыточной и как спроектировать модель оплаты в Infracost

Типичная задача выглядит так — команда ML‑платформы получает бюджет и, чтобы не зависеть от доступности мощностей, арендует GPU‑кластер на год. Решение кажется разумным: цена за час ниже, чем у on‑demand, очередей нет, инженеры спокойны, стоимость спрогнозирована и включена в бюджет. Через полгода кто‑то из аудита видит, что кластер занят примерно треть времени, остальное время узлы стоят включёнными, ничего не обучают и при этом ровно так же стоят денег. Счёт приходит за все часы месяца, а полезная работа выполнена лишь в части из них.

Важно, что никто в этой истории не ошибся в техническом смысле. Кластер настроен корректно, задания запускаются, модели обучаются. Ошибка архитектурная: стоимость инфраструктуры считалась как фиксированная строка бюджета, а не как функция реального профиля нагрузки. Мы привыкли проектировать надёжность через SLA, резервирование и отказоустойчивость, безопасность через модель угроз и контроль доступа. Стоимость же слишком часто остаётся побочным эффектом, который обнаруживается постфактум.

Я предлагаю относиться к стоимости как к проектируемому свойству системы. Тезис простой: нагрузка на GPU при обучении моделей принципиально неравномерна, поэтому постоянная аренда мощностей с длинными обязательствами в большинстве случаев неоправданно дорога. Разумнее планировать не далее чем на месяц вперёд, выделять минимально необходимую базу под обязательство, а пики докупать по запросу. Решение при этом принимается не интуитивно, а по расчёту, причём расчёт делается на инфраструктуре, описанной как код. Инфраструктура управляется через контролируемые изменения и мы всегда имеем базу для расчёта стоимости и контроля изменений стоимости в ретроспективе. Одним из самых популярных инструментов такого контроля выступает Infracost.

Такой подход я называю инфраструктурой, управляемой стоимостью (cost-driven infrastructure) и процесс пересмотра стоимости и её прогноза должен стать таким же регулярным процессом проекта как оценка техдолга или контроля дрейфа показателей.