3 ноября 2026 года продолжается глобальный сбой в работе IT‑инфраструктуры хостинг‑провайдера Beget. Пользователи и клиенты сервиса сообщают, что у них не открываются панель управления хостингом и личный кабинет, также фиксируются ошибки подключения (включая 502 Bad Gateway). Также не работают сайты, которые хостятся на Beget. Наблюдаются серьёзные проблемы с сетевыми подключениями и доступом к виртуальным серверам (VPS), возникли перебои в работе почтовых серверов (SMTP) и сбои работе DNS.
Сцена 1: Компания вводит парольную политику: минимум 8 символов, обязательная цифра, заглавная буква, спецсимвол. Пароль нужно менять раз в 30 дней.
Сцена 2: У сотрудников появляются пароли формата Company2026!, меняющийся через месяц на Company2026@, а еще через месяц на Company2026#.
Сцена 3: Не отличающемуся идеальной бдительностью сотруднику приходит письмо с почты коллеги с очень будоражущим интерес вложением.
Сцена 4 содержит существенные финансовые потери для бизнеса и нервные потерию для руководителей и ИТ/ИБ команды.
В чём проблема? Проблема в том, что корпоративная парольная безопасность вообще не сводится к сложности пароля. Важнее понимать, где находятся учётные данные, насколько они сложные для подбора, кто имеет к ним доступ, какие права получает украденный пароль и что произойдёт, если одна из учётных записей будет скомпрометирована.
Ниже — порядок, в котором, с моей точки зрения, имеет смысл выставивать парольный менеджмент.
UPDATE, который выполнялся около 10 тысяч раз в секунду, почти исчез. Выборка из истории статусов у самой загруженной группы на зеркале базы ускорилась с 274 мс при прогретом кэше до 0,4 мс. Такие места автор нашёл вместе с кодинг-агентом: подключил его к трейсам продакшена Sentry и короткими вопросами направлял поиск. Вместе правки убрали сотни миллионов запросов в неделю. В статье показано, какие подсказки давал человек, как изменения проверялись через EXPLAIN ANALYZE и какие цифры получились.
Экспорт таблицы в файл - очень типовая задача. Пока записей немного, экспорт CSV обычно пишут в несколько строк: выполнить запрос, получить массив, превратить его в текст и отправить клиенту. На сотнях тысяч строк этот подход начинает расходовать слишком много памяти. Результат запроса целиком оказывается в Node.js, а при сборке CSV появляются дополнительные строки и буферы. Несколько одновременных выгрузок могут довести процесс до OOM.
Разберём реализацию на Node.js, Fastify, Knex и PostgreSQL. CSV будем генерировать порциями, сохраняя сортировку списка (createdAt DESC). Если в вашем кейсе другая сортировка - достаточно поменять на нужную. Отдельно придётся решить вопрос с авторизацией ссылки на скачивание.
Я бывший программист, сейчас больше занимаюсь IT-менеджментом, проектами и развитием бизнеса. Постоянно экспериментирую с новыми инструментами, много чего делаю с их помощью самостоятельно. Вокруг меня все обсуждают агентов, автоматизацию разработки, новые модели и то, сколько людей понадобится для написания программ через несколько лет.
IPO Anthropic обещает стать следующим большим моментом истины и завершить год, который, пожалуй, можно назвать величайшим в истории по масштабам дебютов компаний на фондовом рынке. Огромные суммы, о которых идёт речь, вызывают воспоминания о последней великой волне IPO, достигшей пика в 1999 году, как раз накануне краха пузыря доткомов.
Сразу скажу, что ответа тут не будет, тут я сам хотел узнать мнение коллег, так как не нашел релевантной информации на этот счёт.
Как в реальности у большинства работают нейронки на фронтенд проектах
На днях я фиксил баг с работой бесконечного скролла в колонке с автозагрузкой элементов, типичная бесконечная лента. Проблема была в том, что при открытии страницы отправлялось несколько запросов, один был явно лишний, второй отбрасывался по некорректно описанной логике и только третий был нужен.
Сайт сделан на next 12 (page routing), реакт 18 версии, но это все не имеет значения. Новостная лента должна подтягивать новости релевантные пользователю из апи, при этом есть настройка, которая позволяет смотреть только пользовательские новости, эта настройка хранится в localStorage.
Вот так примерно выглядит использование компонент отвечающего за догруз бесконечки:
Под капотом же у InfinityScroller есть несколько хуков с весьма запутанной логикой, один подписывается на intersectionObserver, второй отвечает за разные состояния и содержит весьма запутанную логику. Поэтому я сразу стал грешить на этот хук и после попытки решить задачу в лоб за пару часов решил заюзать искусственно-интеллектуального друга в лице deepsik 4 pro. Он работает через cline в vscode.
Задал ему вопрос, наведя его на сомнительный хук и стал ждать чуда...
В итоге за несколько часов ленивого вайбкодинга, задавая ему вопросы и получая невнятная ответы, внося правки то вручную, то давая ему самому, я так и не решил проблему, точнее, что-то похожее на решение было, но это был лютое нагромождение костылей. Вы скажете, что я не умею юзать нейронку, агентов, харнесс и прочее (хотя я часто её использую для элементарных вещей и это помогает), но тут я спорить буду, я действительно не очень люблю работать с нейронкой, а потому кроме стандартного agents.md ничего не настраивал.
Затем я решил потестить kimi 3.1 pro, почему-то он на хайпе сейчас, и на следующий день, оплатив через посредника кими платформу на 10 баксов, зарядился токенами и снова начал наступление в лоб. И также не получил внятного решения, мне показалось что кими ничуть не умнее дипсик, а денег тратит в 5 раз больше.
По этому, на следующий день я решил сесть за задачу сам и стал вникать в то что раньше успели сделать мои коллеги, и тут я заметил кое что важное, вполне очевидное даже для джунов, думаю в моем коде вы это тоже видите.
Вся соль была в свойстве key, куда попадает прочитанное из localStorage свойство, из-за него вызывался лишний запрос новостей, в хуке же предыдущий сотрудник, также использовав ИИ, возвел новые слои с логикой, в результате чего всё стало еще запутаннее и вместо решения корневой высокоуровневой проблемы, был создан костыль который, привел к созданию другого лишнего запроса, который просто отбрасывался и не влиял на отображение.
Вот такая предыстория. Благодаря ИИ до меня уже было создано несколько кривых решений, которые привели к лишним запросам, которые никто даже не проверял, потому что тестирование как правило смотрит только вью.
Возможно, я плохо написал промт, возможно другая топовая llm подсветила бы этот момент сразу, но это всё равно слишком слабо, для того чтобы считать ИИ за хороших разработчиков, даже во фронтенде. По крайней мере пока, в будущем поглядим.
Таково моё мнение, но я в нем не уверен и хотел бы услышать мнение тех, мнение тех кто использует ИИ в разработке, не для кодинга с чистого листа, а для решения неочевидных проблем, особенно в сфере фронтенд.
Поделитесь пожалуйста своим опытом, какие модели используете, на каком стеке работаете, в каком режиме (агент или просто част), настроен ли так называемый харнесс, научили ли вы нейронку использовать браузер для самостоятельной отладки?
Swap на сервере отключают ради производительности, рассчитывая, что при нехватке памяти OOM killer быстро завершит проблемный процесс. Но на практике Linux может минутами выбрасывать из памяти файловые страницы, которые сервису нужны снова и снова, пока сервер практически не отвечает. В статье разбирается, почему возникает такое поведение, как скорость утечки влияет на время до OOM и какие настройки ядра и инструменты помогают избежать длительного зависания.
Меня зацепила статья «Жизнь после Claude Code: как я переехал на Codex и сохранил историю проектов». С решением, которое предлагает автор, я не согласен, т.к. в архиве переписки хранится разговор о проекте, а не итоговые решения. Я предлагаю другой подход. Мой личный опыт - полгода у меня контекст в репозитории (методика GRACE, доведённая напильником до утилиты doubled-graph).
И снова привет хабру! Сегодня подправил 4 главу, исправил опять таки то, что режет слух. 4 глава уже лежит на гитхабе путь тот же. И вот как пример правленого перевода подраздел 4.2 Трейты:
4.2 Трейты
Трейты — это эквивалент интерфейсов из других языков (с некоторыми отличиями).
Так как определение термина через его синоним не очень полезно, посмотрим, что это означает в коде:
pub trait Dog {
fn bark(&self) -> String;
}
pub struct Labrador{}
impl Dog for Labrador {
fn bark(&self) -> String {
"wouf".to_string()
}
}
pub struct Husky{}
impl Dog for Husky {
fn bark(&self) -> String {
"Wuuuuuu".to_string()
}
}
fn main() {
let labrador = Labrador{};
println!("{}", labrador.bark());
let husky = Husky{};
println!("{}", husky.bark());
}
// Output:
// wouf
// Wuuuuuu
Определив интерфейс Dog, все типы, реализующие этот трейт в нашей программе, будут считаться «собакой».
Именно поэтому говорят, что трейты (и интерфейсы) позволяют программистам определять разделяемое поведение: поведение, которое разделяется несколькими типами.
Главный вопрос на стартап питчах 2026 года звучит не про деньги.
Раньше инвестор начинал с рынка, команды и юнит-экономики. Теперь первый вопрос другой: «Чем вы лучше ChatGPT? Что помешает кому-то закодить это за 5 минут?»
С инженерной точки зрения вопрос честный. Прототип с LLM под капотом действительно собирается за вечер, так что сам код больше не преимущество. Если у продукта нет ответа глубже «у нас хороший промпт», дальше питч уже не слушают.
Как CTO и кофаундер 121ai, я вижу три вещи, которые сейчас защищают продукт:
Данные, которых нет у других. Речь не о публичном датасете, а о том, что копится только внутри вашего продукта и процессов клиента.
Доступ к клиентам и понимание их боли. Канал продаж и доверие промптом не скопируешь.
Процесс и экспертиза. Важно, как продукт встроен в реальную работу людей, а не только то, что умеет модель.
Код подешевел. Дорогим осталось то, что вокруг него.
Интересно мнение тех, кто сам питчился или сидел по другую сторону стола: что вы отвечаете на этот вопрос и какой ответ вас бы убедил?
Пишу про стартапы, ИИ и управление командами в Telegram-канале.
Всем привет! Хочу рассказать про релиз своей системы Raytolfas OS v26.11.0 и о том, как она устроена внутри.
Главная цель проекта это сделать нормальную систему для игр и работы, где сразу решены частые проблемы linux. К примеру: фризы в играх, лаги звука, вылеты из-за нехватки памяти и неудобный запуск android программ(в моей ос в отличии от остальных предусмотрен WayDroid + libndk).
28 октября компания Canonical сообщила об исправлении уязвимости CVE-2026-112816 в менеджере контейнеров и виртуальных машин LXD и платформе частного облака MicroCloud. В базе знаний CodeScoring она имеет критический уровень опасности – 10,0 баллов по CVSS 4.0. Уязвимость позволяет выдать себя за доверенного клиента без его закрытого ключа. Для атаки нужен доступ к управляющему HTTPS API и открытый сертификат этого клиента.
В 2025 году исследователь из Anthropic Джек Линдси начал искусственно усиливать в Claude паттерны активности, связанные с конкретными понятиями, и спрашивать модель, замечает ли она внедрённую «мысль». В 20% попыток самая новая версия верно сообщала о внедрении и описывала понятие, а в контрольной группе ложных срабатываний не было ни разу. За год другие группы повторили опыт: описание понятий, похоже, объясняется самим воздействием, а вот способность заметить вмешательство простыми причинами объяснить пока не удалось. Считать ли это интроспекцией, исследователи спорят до сих пор.
Андрей Карпатый собрал из 20 лет комментариев Hacker News ролики, которые люди годами советуют друг другу. Я сделал то же самое для Хабра: из 10 млн комментариев получилось 388 видео — с описаниями по-русски, поиском по смыслу и пропуском рекламы. Без регистрации и бесплатно.
13 октября 2026 года Линус Торвальдс ответил в рабочей переписке разработчику, который хотел ограничить ИИ в работе над ядром Linux. Ответ был довольно резким и саркастическим: Торвальдс предложил оппоненту отказаться не только от ИИ, но и от компиляторов.
Исследователи из Calif взломали iPhone 18 Pro с включённым режимом блокировки (Lockdown Mode — это самая строгая защита в iOS, которую Apple создавала для журналистов, политиков и других людей под угрозой точечных атак). Для атаки использовался вредоносный PDF-файл, отправленный на iPhone через AirDrop. На опубликованном видео пользователь принимает документ, после чего запускается процесс взлома. Также взлом сохранился даже после обновления смартфона до iOS 27.2. Хакеры не раскрыли технические подробности новой атаки.
Статья пригодится тем, кто готовит синтетические данные для обучения моделей, проверяет методы анализа или пишет пайплайн, который должен переживать неполные и грязные данные. И тем, кто учит статистику или машинное обучение и хочет показать студентам явление, а не рассказать о нём.
Универсальное FIFO для широкого круга задач на FPGA. Как правильно его организовать, что оно должно уметь и какие требования к нему предъявлять. Подробно – с постановкой задачи, разбором внутренней структуры, временными диаграммами и примерами кода. Пакеты произвольной длины, перенос кода между различными ПЛИС и никаких зависимостей!
Голосование национальных комитетов ISO (NB, National Bodies) завершилось отказом утверждения международного стандарта C++26, финальный вариант спецификации для которого был принят в марте. Это первый подобный случай в истории развития основного стандарта C++.
Основной причиной отклонения стандарта стало включение в язык элементов контрактного программирования (Contracts), позволяющих определять формальные спецификации интерфейсов при помощи трёх новых операторов: pre (предусловие), post (постусловие) и contract_assert (проверка утверждения).
Другими словами, сложность новых предложений и глубину их проработки почитали недостаточной, из-за чего отклонили предложения всего стандарта C++26 целиком.
И теперь непонятно, то ли C++26 не будет вовсе, или в случае принятие новой версии в следующем году будет какой нибудь C++27?
