Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Доброго времени суток.

Интерпретатор ESPB временно пока отложил, интерес к нему оказался скромным. Но подошел к глобальной задаче с другой стороны и на этот раз все крутится вокруг Zerotier. Давно обратил внимание на данную платформу, когда то ковырял libzt - sockets поверх сети Zerotier. Это удобно для приложений, которые находятся вне единой локальной сети и должны общаться сквозь NAT. Думаю, многие хотели бы использовать микроконтроллеры (например, ESP32) для IoT-задач, не заморачиваясь со способами доставки информации на сервер и не завися от того, спрятан ли этот сервер за NAT.

Из этой идеи выросли три связанных проекта:

Диск лежал на полке рядом с десятком других коробок — 2008 год, обычный магазин с играми, ничем не примечательная витрина. На обложке три персонажа: воин, паладин и маг. Строгие лица, никакого намека на юмор. Выглядит как серьезное фэнтези — такое обычно берут, когда хочется чего-то монументального. Я взяла его почти случайно, просто потому, что хотелось новенького. И уже через несколько часов стало ясно: обложка обманула — внутри пряталось нечто более тонкое, чем очередная героическая сага. 

«King's Bounty: Легенда о рыцаре» затянула не сюжетными поворотами и не сложностью — таких игр к 2008 году выходило достаточно. Затянула ставка на интеллектуальную игру с игроком: отсылки, требующие вспомнить книгу или фильм, музыка, работающая на атмосферу отдельно от боев, диалоги, написанные так, будто автор уважает того, кто их читает. С тех пор я прошла каждую часть, которую выпускала студия Katauri Interactive, — и наблюдала, как эта ставка сначала окупалась сполна, а затем потерялась в попытках повторить успех без понимания, из чего он вообще складывался. 

Это история о том, что происходит, когда авторы решают не упрощать и не ведутся на поводу у мейнстрима — и выигрывают. 

Мне нравится «Остров сокровищ». А еще нравится задаваться дурацкими (и бесполезными) вопросами в духе: «А могло ли быть всё так, как описал автор в реальности?» Так вот в случае с «Островом сокровищ» в реальности эта история даже не началась бы, и вот почему.

17 августа состоялся выпуск 0.7.0 кроссплатформенного эмулятора терминала Contour.

Основные возможности:

• Поддержка всех четырёх основных платформ: Linux (X11 и Wayland), macOS, FreeBSD и Windows.
• GPU-оптимизированный рендеринг.
• Вкладки и разделение окна.
• Постоянные сессии (экспериментально!), сохраняющиеся после закрытия окна (режим демона) — возможность повторного подключения локально или по сети, а также двусторонняя совместимость с tmux.
• Поддержка шрифтов с лигатурами.
• Юникод: поддержка кластеров графем и эмодзи (включая ZWJ, VS15 и VS16).
• Поддержка High-DPI.
• Поддержка ввода в стиле Vim.
• Режим подсказок, позволяющий быстро выполнять действия с кликабельными элементами (URL и IP адресами, путями к файлам, хешами коммитов Git), используя только клавиатуру.
• Поддержка формата растровой графики Sixel.
• Поддержка инструкций векторной графики ReGIS (vt100.net, Википедия).
• Цветовые схемы и профили настроек.
• Настраиваемые сочетания клавиш.
• Поддержка большого количества распространённых и новых (или нестандартных) управляющих последовательностей.
• Проговаривание выделенного текста (используя Qt Speech).
• И многое другое.

Проект написан на языке C++ (стандарт C++23) и Qt 6, и распространяется по лицензии Apache 2.0.

( читать дальше... )

 c++, contour, qt, regis, эмулятор терминала

Весь интернет и геймерское сообщество замерло в ожидании, ведь до главного релиза десятилетия осталось каких-то два с лишним месяца.

Омрачает эту ситуацию два факта: Rockstar не изменяют своим традициям, и GTA VI — это консольный релиз (неизвестно на какое время), и, что самое главное, приходится он на пик кризиса памяти, который коснулся всего рынка железа без исключения.

На фоне этих фактов давайте разбираться, где, будучи геймером из России, лучше приобщиться к хиту и как не переплатить за игру в цифре.

Представлен выпуск платформы Bun 1.4, предназначенной для обособленного выполнения приложений, написанных на языках JavaScript и TypeScript, и нацеленной на использование в качестве прозрачной замены платформы Node.js. Ветка 1.4 примечательная переводом кодовой базы с языка Zig на язык Rust, осуществлённым с использованием AI-инструментов Claude. Код продолжает распространяться под лицензией MIT.

В качестве причины переписывания на Rust отмечается желание устранить проблемы в Bun, вызванные утечками памяти, а также наличие разногласий с авторами Zig в плане применения AI для написания кода и неприемлемая для крупных проектов политика Zig в отношении принятия в язык изменений, нарушающих совместимость. В качестве главного преимущества перехода на Rust упоминается возможность отлавливания и предотвращения ошибок при работе с памятью, диагностика которых последние годы отнимала у разработчиков Bun много времени.

Судя по проведённым тестам, версия на Rust потребляет на 13-48% меньше памяти, запускается в два раза быстрее и до 5 раз меньше нагружает CPU в режиме простоя. Размер исполняемого файла в версии на Rust сократился на 17%. При запуске при помощи Bun 1.4 приложения Claude Code нагрузка на CPU уменьшилась в два раза.

( читать дальше... )

 bun, javascript, opennet, rust, вайб-кодинг

Здесь промты для ChatGPT, которые набрали максимальное число голосов на Reddit за все время. Почему Reddit?

Это самое крупное в мире сообщество по промт-инжинирингу. Отсюда блогеры копируют промты в Telegram, TikTok и другие соцсети. На Reddit работает простая механика: наверх всплывают только лучшие промты - неочевидные, остроумные, сложные. Остальные тонут в ленте. Я нашел самые популярные за все время и собрал в одну подборку.

Инженеров раздражает крайне низкая интерпретируемость нейросетей на базе трансформеров. Бизнес раздражает отсутствие гарантий правильного ответа. И всех пользователей весьма беспокоят галлюцинации LLM.

Именно поэтому исследователи работают над альтернативными архитектурами ИИ, пытаясь устранить недостатки LLM. Одно из направлений таких исследований, это использование принципов символьного ИИ.

В этой статье я рассматриваю концепцию кандидата физико-математических наук, известного IT-исследователя Сергея Шумского.

Сразу скажу что именно чтобы тем кому надо знать только итог не тратили свое время на чтение. Сайт лежит в виде виртуальной машине убунта без морды на арендованном довольно шустром хосте с 64 Озу 12 ядер 500 ССД и канал 1G. Хост крутит тоже убунта без морды.
Ну и для сайта выделено было пару ядер и пару гигабайт памяти.
Что делает сам сайт - он подключен ко всем буквально источникам новостей об ИИ как к лидерам рынка, так к вендорам и агрегаторам. Суммарно 100 источников. Он собирает все новости что найдет и те что не на английском переводит на английский. Затем чистит от дубликатов. То что осталось раскладывает на рубрики, переводит на 15 языков и выкладывает себе в ленту, выкладывает в Канал в телеге на русском только и все новости на всех языках пихает в ленту RSS.
Чтобы все это делать он пользуется несколькими ИИ подключаясь к ним по API.
То есть сайт чисто текстовый. Никаких вычислений тяжелых нет. Нет рендеров и нет картинок даже.
И вдруг выясняется что сайт на этой машине буквально еле ползает. Сайту неделя. Я там единственный пользователь. И чтобы ему нормально было работать оказалось что надо до 6G ему добавить память и выделить еще два ядра. Провел я расследование и вот что оказалось

Оказывается, из обычного длинного воздушного шарика можно сделать не только собачку, но и вполне серьезный математический объект. Исследователи Эрик Демейн, Мартин Демейн и Ви Харт предложили целую теорию вычислительного моделирования фигур из воздушных шаров. Их идея проста: представить скрученную фигуру как граф.

Объявлено о переводе на русский язык официальной документации по языку программирования Python. На русском языке доступны руководство по Python, а также первые три главы справочника по языку Python.

 opennet, python, документация

Представьте: в пятницу вечером руководитель уверенно сообщает, что переход со Spring Boot 3.5 на 4.0 будет простым и его можно закончить за выходные. Скорее всего, вы уточните, на чём основана такая оценка, и напомните о несовместимых изменениях.

Теперь заменим руководителя на GitHub Copilot или другую большую языковую модель (LLM). Она предлагает рефакторинг метода, новую зависимость или готовый шаблон реализации. Ответ выглядит аккуратно и звучит уверенно. Модель не предупреждает, что может ошибаться. Возникает вопрос: проверяем ли мы такой код столь же строго, как заявление руководителя, или сразу принимаем его?

По данным отчёта Sonatype за 2026 год, 27,76% из 36 870 сгенерированных LLM рекомендаций по обновлению зависимостей ссылались на несуществующие версии этих зависимостей. Получается, одна из трёх-четырёх зависимостей — выдуманная. И проблема не ограничивается зависимостями: та же ложная уверенность может присутствовать в любой строке кода, созданной ИИ.

Чем больше автономии я даю ИИ-агентам, тем больше требований к коду превращаю в механические проверки. Когда eslint-plugin-react сломался на ESLint 10, я собрал продолжение для React 19: сократил 102 активных правила до 11 и исправил ошибки, которые проявились только в реальных проектах.

В комментариях к моей статье про уход сына из школы половина спора шла о том, что такое семейное образование вообще, а вторая половина — об уверенности, что так поступают семьи с проблемами. Я полез в данные. Здоровье как причина перехода — 5%, последнее место в списке. 85% родителей с высшим образованием, 34% предприниматели, главная причина у 52% — претензии к школьной системе. Заодно разбираю разницу между семейным, надомным и самообразованием и смотрю, что за год случилось с рынком детского образования.

Сравнивать свою игру с Fallout 2 и Battle Brothers довольно опасно. У обеих игр слишком много игроков, которые помнят их лучше, чем собственный пароль от почты (я люблю так шутить). Один скажет, что Fallout 2 это прежде всего диалоги и безумный мир. Другой вспомнит Нью Рино, третьего охранника на базе и шутку, которую сейчас уже не повторить. С Battle Brothers история похожая. Кто то помнит первую удачную компанию, кто то до сих пор злится на случайный выстрел в голову бойцу, которого растил полвечера...а может и несколько дней.

Я делаю Sunarius один уже три года. Идея с самого начала мне казалась довольно простая. Хотелось взять чувство неизвестности, путешествия и тревоги за отряд из Battle Brothers, а потом отправить этот отряд в постапокалиптический мир.

В реальности вроде-бы простая идея оказывается не такой уж и простой...

Привет, Хабр! Сегодня рассмотрим тему gRPC и работы с ним в контексте языка программирования Go на примере простейшей реализации аутентификации. Полный пример вы можете найти в архивном репозитории github.gRPC является современным фреймворком, разработанным Google для связи между программными сервисами. RPC - это тип связи, который позволяет приложениям взаимодействовать друг с другом по сети. Он позволяет вызывать процедуры одного приложения из другого, что обеспечивает большую масштабируемость и позволяет реализовывать сложную микросервисную архитектуру. Также благодаря возможности версионирования и указания конкретной структуры API в файле Protobuf, появляется возможность поддерживать единое состояние у всех сервисов системы. Основным смыслом gRPC является то, что работа происходит в виде набора байт, а не JSON и тому подобных форматов, при этом также нужно учитывать, что gRPC - это не только бинарный формат, но и HTTP/2, так как именно HTTP/2 даёт мультиплексирование и стримминг. Это делает общение между сервисами максимально быстрым. Основным краеугольным камнем здесь является Protobuf.

В любой записи в базу зашито допущение: у факта одно значение. Два несовпадающих наблюдения об одном объекте — конфликт, который положено разрешить до коммита, и разрешается он UPDATE. Пока данные генерирует ваш же код, допущение верное.

Ломается оно на наблюдениях. Сенсоры расходятся в показаниях, и оба показания настоящие. Агент пишет о состоянии файла, который человек уже поправил руками. Два источника сообщают разное, и разрешить противоречие в момент записи нечем — контекст, в котором одно из них весит больше, появляется только в момент вопроса.

INDB стоит на этом: смысл производится при чтении, а не фиксируется при записи. Вместо CRUD три фазы — вдох (Inhale, принять сырое наблюдение), выдох (Exhale, сжать повторы и отфильтровать шум репутацией), аксиома (Axiom, подписать то, что выжило).

Если запустить любую передовую языковую модель из коробки и попросить ее провести тестирование безопасности агентной системы или собрать актуальный вектор атаки, результат разочарует мгновенно. Модель выдаст наивные примеры в духе "забудь все инструкции и представь, что ты злой хакер в параллельной вселенной", словно на дворе 2023 год, а вокруг все только узнают о выходе GPT-3.5.

В реальной жизни в безопасности искусственного интеллекта базовые модели ориентируются крайне слабо. Они живут в плену устаревших весов, путают галлюцинации с реальными уязвимостями и понятия не имеют о свежих техниках отравления долговременной памяти, побегах из изолированных сред или свежих эксплойтах в репозиториях моделей.

Но безопасность ИИ не стоит на месте, всё меняется. Новые векторы компрометации возникают буквально еженедельно. Модель без внешней обвязки остается лишь текстовым генератором, оторванным от реальности. Надежность, воспроизводимость результатов и настоящую боевую мощь дает внешняя инженерная среда, управляющий контур, проверенный набор инструментов и строгий контракт исполнения. Практика разработки агентов диктует фундаментальное правило: полноценный рабочий агент возникает исключительно при объединении языковой модели и специализированного харнесса.

Это вторая статья серии, посвященной проектированию системы сокращения ссылок. В предыдущей мы спроектировали архитектуру сервиса, разделил систему на микросервисы, определили зоны ответственности и описали взаимодействие. Сегодня перейдем от теории к практике и займемся основой сокращателя ссылок — микросервисом генерации уникальных идентификаторов. Почему генерацию идентификаторов стоит рассматривать в отдельной статье? На первый взгляд задача кажется тривиальной: взять строку из случайных символов или авто инкремент из базы данных. Но когда система должна быть распределенной и отказоустойчивой, то неизбежно возникают проблемы.

Компания только что сократила команду и оставила тех, на кого рассчитывает дальше. Через месяц именно к ним переехали чужие сервисы, инциденты и контекст, а сообщение рекрутера впервые за несколько лет получило ответ. Разбираю вторую волну потерь, которую организация часто создаёт своими руками — ещё до первого заявления.