Моя лента

Продолжение «Манифеста созидателя», «Лицензии на агентство» и «На трёх слонах». #profgames

Вы не встречались с ситуацией, когда ваш клиент говорит «я засунул ваш отчёт в гопоту...» или «у меня бухгалтер навайбил...»? Нет? Значит, вы не общаетесь с клиентами.

Буду первым, кто не просто перепостит новость про обновление Cloudflare, а ещё и по существу прокомментирует, почему тема разделения ботов на поисковых и обучающих так важна для владельцев сайтов. Что показательно, тема ещё и совсем не новая: эти разговоры я слышал ещё года полтора назад — тогда все обсуждали формат llms.txt, который, к слову, так толком и не взлетел. Но ключевая идея была очевидна уже тогда: желающих закрыть свой сайт от обучающих ботов в разы больше чем желающих закрыть сайт от поисковых ботов — 17% против менее чем 1% (оценка самого Cloudflare, 2025).

Стартап Deveillance представил Kalypta — приложение, которое мешает нейросетям расшифровывать речь во время созвонов. Программа работает локально и в реальном времени изменяет исходящий аудиопоток так, чтобы собеседник продолжал понимать пользователя, но системы распознавания речи получали искажённую расшифровку.

Artec представила Neo — беспроводной 3D‑сканер для контроля качества и реверс‑инжиниринга. Одна из особенностей устройства заключается в гибридном режиме, в котором оператору не нужно покрывать всю деталь маркерами для позиционирования сканера.

Samsung готовит интеграцию фирменного приложения «Галерея» с Google Photos. Информацию об этом нашли в обновлении внутреннего сервиса Gallery Cloud Sync. Интеграция заменит собой уже существующую синхронизацию с Microsoft OneDrive.

Размышление по мотивам проекта. Архитектура – router + pipelines (AWS, Claude).

Рассмотрим сравнительно простой пример, знакомый почти всем, кто делал LLM-агента для запросов к данным на естественном языке – будь то text2sql, аналитический ассистент или чат-бот над базой. Обычно агенту поручают решать всё самому – и определять тип запроса, и формировать его, и выбирать форму результата и решать, нужно ли предупредить об отклонении. Именно в этом суть агента и именно для этого пишется системный промпт.

На десятке тестовых вопросов система работает без нареканий. Но позже появляются проблемы, когда вопросы начинают приходить в разных формулировках. Например, один и тот же вопрос, заданный другими словами, вдруг обрабатывается иначе – модель по-другому интерпретировала фразу и одинаковые по структуре результаты приняли разную форму (строка, таблица, график) без объяснения причины. Или при одной той же формулировке вопроса отклонение то получает пояснение, то приходит пустым.

Первое, что обычно меняют в таких случаях – добавляют в промпт ещё одно правило. Несколько раз это действительно помогает. Потом новое правило начинает противоречить старым, и промпт превращается в набор заплаток под конкретные ситуации. Нестабильность никуда не уходит, она просто прячется теперь в том, в каком порядке моделью применяются противоречащие друг другу инструкции.

Именно здесь кроется и проблема, и ее решение. Проблема в том, что в описанном сценарии работы никто явно не решал, что в системе делает код, а что модель. Это сложилось само, по ходу генерации промпта. Спросите, почему модель выбирает форму результата запроса, а не разработчик пишет десять строк обычного кода, – и внятного ответа, как правило, не найдётся. Отсюда и решение: граница между тем, что делает код, и тем, что делает модель, – это не деталь реализации, а отдельный архитектурный объект. Если такое решение не принять явно, оно всё равно будет принято по умолчанию, и чаще всего не в пользу устойчивости системы.

Бестселлер «Легко не будет» (в оригинале The Hard Thing About Hard Things). Автор книги, Бен Хоровиц - один из самых уважаемых предпринимателей Кремниевой долины, сооснователь венчурного фонда Andreessen Horowitz и бывший генеральный директор Opsware.

11 недель назад я начал делать социальную сеть, в которой гражданство зависело только от имени.

Если тебя зовут Егор, Георгий или одной из форм имени, происходящего от Georgios, то это место для тебя, 100%! Остальные становятся Наблюдателями: могут читать, реагировать, писать в личку, жить в своих районах — что-то вроде ВНЖ.

На этом месте проект вполне мог закончиться хорошей шуткой, которой и являлся ИЗНАЧАЛЬНО. Но пользователи начали спрашивать, кто здесь главный.

Так в Егороде появился мэр. Потом люди спросили, кто выбирает мэра. Появились выборы.

Затем — партии, депутаты, кабинет, указы, вето и импичмент, а социальная сеть начала подозрительно напоминать государство, состоящее преимущественно из Node.js, SQLite и людей по имени Егор.

Сейчас в проекте около 11,9 тысячи регистраций, обычный DAU — примерно 30–35 человек, кодовая база выросла примерно до 210 тысяч строк, 176 таблиц и 2625 тестов.

И именно небольшой ежедневный онлайн в итоге сильнее всего повлиял на архитектуру, потому что город на 30 человек может позволить себе довольно простую инфраструктуру.

Но он не может позволить себе переставать существовать, когда эти 30 человек уходят спать.

Исследователи и разработчики LLM всё чаще говорят о том, что агенты на основе LLM проявляют опасные, непредсказуемые свойства, в потенциале угрожающие не только работоспособности интернет площадок, но и человечеству в целом.

Предлагается остановить развитие моделей до разработки и внедрения политик и инструментов, гарантирующих безопасное поведение агентов.

Я полагаю, что какой-то эффект это даст, но в целом, этот труд не принесёт ожидаемого результата. 

В этой статье я рассматриваю муравейники, людей и LLM в попытке показать, когда агент перестает быть просто агентом. Свойства, которые разработчики пытаются гарантировать на уровне агента, возникают на уровне системы агент+среда, где агент не определяет движение системы в целом. 

Удалить фон с фотографии сейчас предлагают примерно все - от больших графических редакторов до сайтов с одной-единственной кнопкой. Загружаешь снимок, ждешь несколько секунд, скачиваешь аккуратный PNG. По крайней мере, именно так это выглядит в рекламе.

На практике между «фон удален» и «результат можно использовать» лежит небольшая, но иногда довольно глубокая пропасть. Нейросеть может выстричь человеку половину прически, превратить велосипедные спицы в ломаную паутину или решить, что прозрачный бокал - это тоже фон.

Чтобы проверить, кто действительно лучше справляется с задачей, я взял четыре AI-инструмента: три специализированных Background Remover - Photoroom, Pixelcut и Adobe Firefly - и Nano Banana 2 через BotHub. Всем дал одни и те же три исходника.

Nano Banana 2 не является специализированным инструментом для удаления фона, но я все равно включил его в общий тест: здесь важно не только получить альфа-канал, но и понять, какой результат в итоге проще использовать дальше.

Для всех четырех инструментов учитывал только первый результат - без повторных запусков, ручной ретуши и дополнительных уточнений. У Photoroom, Pixelcut и Firefly это первый автоматически полученный PNG, у Nano Banana 2 - первая генерация по задаче убрать исходное окружение. 

Сразу короткий ответ: по качеству результата для дальнейшего использования лучше всех показал себя Nano Banana 2. Портрет получился чистым по контуру, велосипед - с сохраненными спицами, тросами и мелкими деталями, а оба винных бокала модель отделила от окружения практически идеально. Но есть важная оговорка: Nano Banana 2 не строит классическую маску, а генеративно перерабатывает изображение - может заменить фон, перерисовать часть сцены и не выдать настоящий прозрачный PNG. Если нужен именно точный вырез исходного объекта с альфа-каналом, лучший результат среди специализированных инструментов показал Photoroom.

Вы знаете, что игры бывают очень архитектурно «грязными» внутри? Но это не помешало им продаваться миллионами копий, или быть написаннами одним человеком на фреймворке для браузерок, или на Lua поверх библиотеки для геймджемов, или вообще ребенком в бесплатной версии юнити. При этом мощный кастомный движок с ECS, job‑системой, своим рендером и рефлексией повсюду вы тоже знаете, но игра на нем, скорее всего лежит третий год у вас в беклоге, так и не сыграная даже пару часов.

Попросили меня по старой дружбе, где‑то с полгода назад, помочь с разработкой и выводом игры в Steam. Ребята до этого занимались нефтью, и накопив деньжат, решили, что называется оставить след в индустрии. Если честно, я несколько отвык от такого «детского» кода и простых решений, что меня несколько удивило, хотя и вернуло на грешную землю из объятий ентрепрайза. Но я сразу оговорюсь, что простая архитектура это не оправдание плохого кода, а способ выбрать, где именно вы повзоляете себе быть сложным. Бюджет сложности конечен... прежде всего размером вашей натуральной оперативкой, и тратить его надо туда, где игрок это увидит.

Все уже наверняка видели посты на «Бэкдорах», «Эксплойтах» и прочих кибертопорах о том, как кто-то, особенно с выходом новой модели, естественно, в один промпт сгенерировал копию Call of Duty, Starfield или любой другой игры. По видео выглядит сыровато, но играбельно, однако ключевая проблема здесь в том, что это демонстрационный вариант в формате браузерной игры. То есть совсем не те проекты, где мы с вами увлеченно сидим часами (любители браузерных игр и мобилок простите).

Как любой геймер, я всегда мечтал сделать свою игру. Не то что бы мне недоставало проектов, которые регулярно презентуют на Gamescom, а потом убирают на полку. Но хочется чего-то своего, людского, с российским колоритом. А наш АА\ААА-геймдев только начал подавать признаки жизни.

Я умею в C#, более-менее понимаю, как устроен Unity, могу поковыряться в Blender и что-то подрисовать на развертке в фотошопе. Но просто не хочу и все. С бесконечными задачами по работе, хобби и бытовым СДВГ сесть за какой-то долгострой нет ни времени, ни возможности. А потому меня посетила мысль отработать маркетинг желтушных IT-каналов на полную и собрать игру исключительно при помощи ИИ. Без единой собственной строчки кода, без единой собранной вручную модели и отрисованной текстуры.

В этой части я расскажу о тестах некоторых технических аспектов. Здесь не будет ничего о сценарии, механиках, кор лупах и даже о концепте. Ведь сперва нам нужно понять, а можно ли в принципе сделать играбельную сцену достойного уровня.

Рассказ в картинках про три взаимодействия Стандартной Модели (из которых нет ни одного вменяемого) с упором на странности сильного (цветного) взаимодействия, а также про конфайнмент кварков и состав протона.

Картинки ИИшные а текст человеческий. Слышал, теперь это новое требование - но я никогда ИИшкой текст и не писал, только сам на буковки нажимаю.

Пишу от своего имени, с учётом 15-летнего опыта в робототехнике, и давно поставил себе задачу освещать тему дронопортов объективно. Да, я работаю в компании, которая их производит, так что полное право читать этот текст с прищуром у вас есть.

Ранее я разбирал применение дронопортов на ГОКе (тык сюда). В последнее время активно внедряются новые технологии в нефтяной отрасли — дронопорты не стали исключением, этим летом мы обильно разворачивали их по всей России. Сегодня остановлюсь на одном месторождении в ЯНАО и на его примере постараюсь показать всё: плюсы и минусы, эффекты и задачи, достижения и неудачи. Начну не с дронопорта, а с того, что происходит на промысле без него — потому что понять ценность решения можно только через масштаб проблемы, которую оно закрывает.

От YAML-манифеста до работающих контейнеров: разбираемся, что Kubernetes делает после kubectl apply.

На сайте DNS появился раздел для сторонних продавцов — «Селлерам». В рамках этого проекта сторонним поставщикам предлагается продавать товары через DNS. Пока проект работает в закрытом бета‑тесте — доступ дают по приглашению.

Если вы ищите работу и у вас много телеграм-каналов с вакансиями, слова апи, python, гитхаб вам знакомы, то вам будет полезно. Мой кейс: когда я искала работу то смотрела по 50+ постов в день в десятках каналов в телеге, из них подходящих вакансий было штук 10, одна и та же вакансия висит в четырёх каналах, половина постов это курсы и "ищу работу", фильтров никаких. Платить за агрегатор мне не хотелось.

Собрала свой сервис, который вы можете адаптировать под любую роль: скрипт читает папку каналов в Telegram, отсеивает не-вакансии, вытаскивает компанию, грейд, город и зарплату, склеивает дубли и раз в день выкладывает одну страницу с фильтрами на GitHub Pages. Стоимость - ноль, ключи нужны только от Telegram.

Как systemd превратил обычный скрипт перезапуска в бесконечный дедлок — почему мониторинг не заметил собственную смерть

Конструкция, о которой пойдёт речь, есть почти в каждой инфраструктуре: скрипт генерирует конфиг сервиса и перезапускает сервис, если конфиг изменился. Четыре строки логики, юнит на десять строк, работает годами.

У меня эта конструкция выключила сбор данных на всех четырёх хостах, где она установлена. На двух — вечным дедлоком между двумя юнитами, который невозможно переждать, потому что таймаут там отключён по умолчанию. На третьем — командой, которая молча ничего не делает именно тогда, когда нужна. И ни на одном из хостов никто не заметил этого две-три недели, потому что мониторинг следил за инфраструктурой, но не за собой.

Дальше — разбор механики со ссылками на документацию, схема «до/после», набор команд, которыми такую поломку можно найти у себя, и выводы, часть из которых оказалась неожиданной для меня самого.