Hacker News Digest

Мы живы и продолжаем борьбу: усиливаем инфраструктуру и безопасность. С 2022 г. спасли десятки миллионов книг, статей, газет — теперь они защищены от катастроф через торрент-сеть.

Провели крупнейшие скрапы: IA CDL, HathiTrust, DuXiu и др. Опубликовали рекордные метаданные WorldCat и Google Books, чтобы найти и приоритизировать редкие издания.

Партнёрства: два форка LibGen, STC/Nexus, Z-Library — добавили ещё десятки миллионов файлов и зеркалируют наши данные. Один форк LibGen исчез; подробностей нет.

Появился WeLib: зеркалируют нашу коллекцию и форк кода, но не делятся новыми материалами и улучшениями. Не рекомендуем пользоваться.

На серверах сотни терабайт новых коллекций ждут обработки. Нужны волонтёры и пожертвования — бюджет минимален.

Держитесь.
— Anna и команда

• Пользователи выражают поддержку Anna’s Archive, называя сайт «одним из последних хороших мест в интернете» и «возможно, величайшим сайтом».
• Команда Anna’s Archive опубликовала пост, что «жива и бьётся», несмотря на участившиеся атаки, и усиливает безопасность.
• Некоторые удивлены, что ресурс всё ещё работает, вспоминая аресты, связанные с Z-Library, и блокировку в Бельгии через Cloudflare.
• Обсуждают необходимость переработки интернета против DDoS, слежки и скрапинга ИИ, но признают компромиссы: дорогие PoW-схемы, сложные P2P-сети и замедленный Tor.
• Пользователи жалуются, что Libgen больше не работает, и надеются на сохранение Anna’s Archive как источника технической литературы.

Кто изобрел обратное распространение ошибки (backpropagation)

Современный backpropagation (BP) впервые опубликовал в 1970 г. финский магистрант Сеппо Линнайнмаа [BP1][R7]; 2020 г. отмечали 50-летие метода. Предшественник — работа Келли 1960 г. [BPA].

BP — это обратный режим автоматического дифференцирования: стоимость вычисления градиента примерно равна стоимости прямого прохода. Линнайнмаа дал алгоритм для произвольных разреженных сетей и привёл код на FORTRAN; все современные фреймворки (TensorFlow и др.) опираются на его метод.

В 1960-е уже применяли цепное правило Лейбница для градиентного спуска в многослойных системах (Келли, Брайсон, Дрейфус и др.), но без учёта эффективности для разреженных сетей.

Первое применение BP к обучению весов нейросетей — Дрейфус 1973 г.; первое NN-специфическое описание — Вербос 1982 г. [BP2] (в диссертации 1974 г. его ещё нет).

Уже в 1967 г. Амари с учеником Сайто обучал пятислойный перцептрон SGD, получая внутренние представления; это было глубокое обучение задолго до 1980-х. Параллельно Ивахненко строил глубокие сети GMDH (с 1965 г.).

К 1985 г. вычисления подешевели в 1000 раз; Румелхарт и др. показали, что BP формирует полезные скрытые представления.

• Сторонники Schmidhubera считают, что Нобелевка и Тьюринг не заслужены; остальные напоминают, что награды выносились научным сообществом.
• История backprop многократно «изобреталась» и «забывалась»; корни уходят в оптимальное управление 1960-х (Kelley, Kalman).
• Участники спорят, заслуга ли это «просто цепного правила» или именно эффективная реализация для больших сетей.
• Некоторые проводят аналогии с PID-регуляторами, якобианами в механике и адаптивной фильтрацией.
• Сам Hinton в обсуждении почти не упоминается, что вызывает обвинения в «детской обиде».

27 мая 2025 года в Гастонии, Северная Каролина, семилетний Legend Jenkins с братом шёл к магазину Food Lion и Subway. Отец разрешил, лишь держа их на связи. На обратном пути Legend вышел на West Hudson Boulevard — высокоскоростную магистраль с узкими тротуарами и без безопасных переходов — и был сбит внедорожником. Отец слушал, как это происходит.

Через два дня родителям предъявили обвинение в непредумышленном убийстве, залог — по 1,5 млн долларов каждому, шестерых других детей забрали у них.

Место не предназначено для пешеходов: даже взрослый рискует жизнью. Смерть Legend — не случайность, а статистически неизбежный результат проекта, где человек вне машины — помеха. Планировщики, инженеры, застройщики, чиновники не хотели смерти ребёнка, но создали условия, в которых она неизбежна. Ответственность размыта, поэтому система нашла виноватых — родителей.

• Американские города строятся исключительно под скорость автомобилей, а безопасность пешеходов игнорируется.
• Подземные переходы и пешеходные мосты исчезли из-за высоких расходов на строительство и обслуживание.
• Гибель семилетнего ребёнка — предсказуемый результат системы, где пять полос скоростного движения проходят рядом с жилыми комплексами.
• Обвинение родителей в непредумышленном убийстве вызывает споры: многие считают, что виновата инфраструктура, а не люди.
• Участники сходятся во мнении: нужно заставить власти нести гражданскую ответственность за опасные дороги и проектировать улицы, безопасные для всех.

• Участники обсуждают, кто виноват: пользователи, которые подключают Otter AI без предупреждения, или сам сервис, который не делает запись очевидной.
• Поднимается вопрос, что AI-инструменты теперь могут выгружать чувствительные данные из приватных репозиториев и конференций без явного ведома всех сторон.
• Некоторые считают это «ошибкой пользователя», другие указывают на отсутствие встроенных предупреждений, как в других приложениях для записи.
• Появляются примеры, когда запись продолжалась после ухода участника, и конфиденциальная информация попадала в рассылку всем, включая того, кто уже вышел.

FFmpeg/asm-lessons — репозиторий с уроками по ассемблеру для FFmpeg.
Цель: научиться писать высокопроизводительные рутины на x86-64, ARM и других архитектурах, ориентированные на мультимедиа-задачи.

Содержание (кратко):

• Уроки: от базовых инструкций до векторных расширений (SSE/AVX, NEON).
• Примеры: реализация IDCT, фильтров, цветового преобразования.
• Тесты: юнит-тесты и бенчмарки для сравнения C vs asm.
• CI: автоматическая проверка на x86-64 и ARM через GitHub Actions.

Как начать:

1. Клонируйте репо.
2. Установите nasm, yasm или llvm-mingw.
3. Соберите пример: make lesson01.

Полезные ссылки:

• Документация FFmpeg
• x86 SIMD
• ARM NEON

• Участники восхищаются масштабом FFmpeg и экономией вычислений даже от мелких улучшений.
• Некоторые ждали более глубоких «жемчужин» из опыта проекта, а не вводный курс по ассемблеру.
• Предлагают добавить математику и примеры запуска (NASM) прямо в репозиторий.
• Обсуждают, как находят узкие места: vtune/ufprof для x86, но для ARM инструментов мало.
• Сомневаются в целесообразности писать LLVM IR вручную вместо архитектурно-специфичного кода.
• Портативность решается отдельной рукописной сборкой под каждую архитектуру + C-заглушка.

• Суть: закон SB 6, подписанный губернатором Техаса, обязывает крупные потребители (ЦОД ≥ 75 МВт) снижать нагрузку при аварийных отключениях ERCOT.
• Добровольная программа: те же объекты могут участвовать в demand response, получая компенсацию за переход на резервное питание.
• Дополнительно: новые правила присоединения, плата за техобследование, прозрачность расходов и возможность колокации с генерирующими мощностями.

• Участники считают, что центры обработки данных (ЦОД) должны выдерживать отключения: у них есть дизель-генераторы, контракты на топливо и практика ежеквартальных нагрузочных тестов.
• Спорят, насколько допустимо принудительно ограничивать крупных потребителей: одни видят в этом справедливое распределение ресурсов «люди в первую очередь», другие опасаются политического давления и произвола.
• Критикуют текущий «свободный» рынок электроэнергии в Техасе: он не учитывает долгосрочную надёжность и выталкивает инвесторов, готовых платить за резерв.
• Упоминают, что биткойн-майнинг может быстро отключаться и тем самым «балансировать» сеть, но многие считают такую «помощь» избыточным созданием спроса.
• Поднимают вопросы логистики: при массовых авариях может не хватить дизеля и времени доставки, а EPA ограничивает часы работы генераторов.
• Резюмируют: если сервис действительно критичен, заказчик сам должен требовать SLA с дублированием и отказоустойчивостью, а не полагаться на исключения из правил.

Основы

• Определите цель: чётко сформулируйте задачу перед генерацией кода.
• Начинайте с README: описание проекта помогает ИИ и команде.
• Используйте шаблоны: готовые структуры (FastAPI, React) экономят время.

Промпты

• Контекст: указывайте язык, фреймворк, стиль (PEP8, camelCase).
• Мелкие задачи: дробите фичи на куски по 50–100 строк.
• Примеры: прикладывайте JSON-ответы или SQL-запросы.
• Итерации: улучшайте код по одному аспекту за раз.

Рабочий процесс

• Сессии: 30-минутные циклы «запрос-ревью-запуск».
• Git-коммиты после каждого шага для отката.
• Линтеры/тесты сразу: pytest, eslint, mypy.
• Code Review: проверяйте всё, даже «очевидное».

Инструменты

• Copilot Chat в IDE для быстрых правок.
• Cursor / Windsurf для многофайлового рефакторинга.
• Playwright для e2e-спек, сгенерированных из текста.
• Docker для воспроизводимого окружения.

Качество

• Типы: добавляйте аннотации (TypedDict, Pydantic).
• Док-строки: пишите для всех публичных функций.
• Тесты: покрывайте критические пути ≥80 %.
• Логи: структурированные (structlog) для отладки.

Безопасность

• Секреты: проверяйте .env и git history.
• OWASP Top 10: сканируйте зависимости (pip-audit, npm audit).
• RBAC: реализуйте роли и разрешения сразу.

Производительность

• Профилирование: cProfile, py-spy для горячих точек.
• Кеш: Redis для частых запросов.
• CDN для статики фронтенда.

Деплой

• CI/CD: GitHub Actions → Docker → ECS/Fargate.
• Feature flags для постепенного релиза.
• Мониторинг: CloudWatch + Grafana.

Советы

• Не доверяйте 100 %: всегда читайте сгенерированный код.
• Учитесь у ИИ: спрашивайте «почему так» для роста навыков.

• «Vibe-coding» превратился из мема в маркетинговый термин, но участники спорят о его определении: одни считают, что это «просто пиши спеки и не смотри код», другие — что это «полное доверие ИИ без ревью».
• Многие подчеркивают: если ты проверяешь каждую строчку, это уже не vibe-coding, а обычная разработка с ИИ-помощником.
• Популярный совет «тщательно изучай сгенерированный код» вызывает критику как противоречие самой идее «вайб-программирования».
• Участники жалуются на устаревшую документацию, «ядро контекста» и то, что ИИ часто не следует длинным детальным спецификациям.
• Итоговое мнение: «Don’t go full vibe coder» — лучше использовать ИИ как парного программиста, но оставаться критическим ревьюером.

• Security: киберпреступность, патчи, исследования, CSO
• Off-Prem: edge + IoT, канал, PaaS/IaaS, SaaS
• On-Prem: системы, хранение, сети, HPC, персональные технологии, CxO, госсектор
• Software: ИИ + ML, приложения, БД, DevOps, ОС, виртуализация
• Offbeat: дебаты, колонки, наука, юмор, юр. новости, блоги
• Спецпроекты: месяц облачной инфраструктуры, сети ЦОД, хранение, европейские суперкомпьютеры, ИИ-инфраструктура, RSAC, разработка ИИ, аварийное восстановление, GTC Nvidia, ransomware, будущее ЦОД, кибербезопасность, VMware Explore
• Vendor Voice: Siemens + AWS, Mendix + AWS, финансовые потоки, BigQuery, AWS Global Partner Security, GE Vernova
• Ресурсы: whitepapers, вебинары, рассылки

• Все, что вы отправляете в онлайн-сервисы (AI, почта, соцсети), сохраняется навсегда и может быть использовано против вас.
• Большинству пользователей всё равно: удобство «бесплатных» сервисов перевешивает риски.
• Есть альтернатива — локальные модели (Ollama, LM Studio, Oobabooga), но они требуют мощного железа и навыков.
• Даже если вы не пользуетесь сервисом, друзья могут передать ваши данные через чат-ботов.
• Пока не появится жёсткое регулирование, единственный надёжный способ — не делиться чувствительной информацией и минимизировать использование облачных AI.

• Поддержали идею RRT: не использовать LLM в критичных местах, ограничивать права и отслеживать вход/выход.
• Спорят, виноваты ли LLM в росте уязвимостей или это та же человеческая невнимательность, только ускоренная большим объёмом кода.
• Локальные модели и строгие code-review рассматриваются как частичное решение, но не панацея.
• Ключевой риск — давление «делай быстрее» приводит к меньшему тестированию и усталости ревьюеров.
• Сравнение с автопилотами: LLM-генерация кода может стать безопаснее среднего разработчика, но пока не лучше экспертов.

Кратко: плагин nvim-web-server на чистом Lua отдаёт HTTP-запросы прямо из открытых буферов Neovim, без внешних зависимостей, с нативной поддержкой Djot и быстрее Nginx.

Почему так быстро?

• Однозадачность: только статика.
• libuv + асинхронный I/O Neovim.
• LuaJIT: NaN-тегинг, отсутствие boxing чисел, allocation sinking.
• aiohttp тормозит из-за парсера на чистом Python и boxing в CPython.

Бенчмарк, RPS (среднее):

сервер	1	50	100	200	400
nvim-web-server	3981	15284	15124	14476	14446
Nginx	4451	11306	11576	10011	10461
aiohttp	6391	8477	8448	7696	7132

Развёртывание: живёт на старом ThinkPad, 9 буферов — весь сайт.

Безопасность: да, но мелочи мы игнорируем.

• Пользователи в восторге от статьи: называют её «одной из любимейших» и приводят цитату «они были так заняты тем, могут ли, что не спросили себя, стоит ли».
• Кто-то отмечает, что сайт резолвится на IP Linode, но не объясняется, зачем нужен промежуточный сервер.
• Обсуждают безопасность: пример показывает, что «никогда не бывает так, чтобы код точно не запустили по сети».
• Некоторые шутят, что Neovim теперь можно считать кроссплатформенным рантаймом «ужаса», но признают крутость эксперимента.
• Предполагают, что высокая скорость может быть из-за хранения файлов в RAM, а не на диске, и что всё равно всё закешируется.

CLI-инструменты часто зависят от платформы/версии, плохо документированы и ломаются при не-ASCII вводе. Агенты путаются в управлении состоянием (например, tmux-сессиями) и теряют контекст после мелкой ошибки. Каждый вызов ещё тормозит из-за предварительной проверки безопасности.

Композиция в CLI работает через bash: цепочки tmux send-keys, sleep, base64 и т.д. MCP сегодня так не умеет.

Выход — MCP-сервер с одним «убер-инструментом»: Python-интерпретатор, сохраняющий состояние между вызовами. Пример — pexpect-mcp: виртуальное окружение + pexpect, позволяющее скриптами управлять интерактивными CLI-программами. Вместо 30 отдельных MCP-функций достаточно одной, принимающей код.

• Участники спорят, нужен ли MCP: кто-то считает его лишним слоем, другие — полезным способом дать LLM доступ к инструментам.
• Критикуют ограниченность MCP («30 команд Playwright») и то, что он не решает проблему безопасности, а лишь описывает API.
• Предлагают альтернативы: прямое обращение к HTTP/CLI, запуск кода в песочнице, использование LSP-интерфейса вместо строковых grep/sed.
• Отмечают, что LLM обучены работать со строками и bash, а не с AST или MCP, поэтому «старые» инструменты пока эффективнее.
• Главные боли: отсутствие дискавери, раздутый контекст, ошибки при большом числе инструментов, непонятные аббревиатуры для новичков.

Безлазерная альтернатива LASIK: имплантация линзы EVO/ICL

• Что это: вместо выпаривания роговицы лазером в глаз вводится тонкая факичная линза EVO/ICL, которая работает вместе с собственной хрусталиком пациента.
• Преимущества:
  – подходит при тонкой роговице и высокой близорукости;
  – сохраняется возможность «отката» (линзу можно извлечь);
  – быстрая реабилитация (чёткое зрение уже на следующий день).
• Риски: повышенное внутриглазное давление, катаракта, световые ореолы; требуется регулярное наблюдение.
• Стоимость: 2500–4000 $ за глаз, страховки не покрывают.
• Кому не подходит: при астигматизме > 6 дптр, глаукоме, возраст < 21 года.

• Участники обсуждают новую «молекулярную хирургию» для коррекции зрения как альтернативу LASIK/PRK/SMILE.
• Основные плюсы: нет разрезов, нет лазера, потенциально обратимо, подходит при тонкой роговице и кератоконусе.
• Минусы: пока только исследования, финансирование заморожено, неясно, поможет ли при астигматизме и ночных ореолах.
• Некоторые делятся негативным опытом LASIK/PRK: отслойка сетчатки, катаракта, сухость, ореолы.
• Есть любопытство, подойдёт ли метод для ринопластики и другой хрящевой терапии.

Hyperclay — однофайловые HTML-приложения
Работайте как с глиной: открыли файл, изменили — изменения сохранились. Без сборки, деплоя и фреймворков.

• Прямое редактирование в браузере: меняете DOM — файл перезаписывает себя через /save.
• Полная переносимость: скачали HTML — запустили где угодно, офлайн.
• Версии: каждое сохранение фиксируется, откат в один клик.

Примеры: dev-log, writer, kanban, landing.

Почему это важно

Статические сайты удобны, но изменения исчезают после перезагрузки. Чтобы сделать цифровой объект «физическим» — нужен сервер, БД, API, аккаунты. Hyperclay убирает всё лишнее: UI, логика и данные — в одном самомодифицирующемся HTML-документе.

• Hyperclay — это NodeJS-сервер + клиентская библиотека, которая позволяет странице «сохранять себя», перезаписывая свой .html-файл после любых изменений DOM.
• Пользователи спорят: нужен ли сервер вообще, безопасно ли это, как быть с версионированием и синхронизацией между устройствами.
• Напоминает TiddlyWiki, HTA-файлы Windows 98 и другие однофайловые подходы, но делает акцент на многопользовательской работе и бекенде.
• Некоторые приводят свои решения: встраивание JSON-стейта в первые строки HTML, генерация «сохранений» через outerHTML, использование Git или IPFS.
• Главные вопросы: закрытость кода, отсутствие цен, CORS при открытии из file://, поддержка iOS и безопасность при редактировании.

systemd-харднинг: кратко и по делу

sudo systemd-analyze security показывает «красную» таблицу рисков.
sudo systemd-analyze security имя.service — детально по конкретному юниту.

Колонка Exposure — главный ориентир: чем выше значение, тем больше прав можно отнять.

Как править

1. sudo systemctl edit имя.service создаст override-файл.
2. Параметры пишутся в секции [Service] (или [Container] для quadlet).
3. Сервис не стартует — значит убрал нужное, возвращай.

Часто используемые директивы

Директива	Что делает
NoNewPrivileges=true	запрет setuid/setgid
PrivateTmp=true	изолированный /tmp
ProtectSystem=strict	корень только read-only
ProtectHome=true	/home, /root недоступны
ReadWritePaths=/var/lib/app	белый список для записи
CapabilityBoundingSet=CAP_NET_BIND_SERVICE	только нужные capability
SystemCallFilter=@system-service	разрешённый набор сисколлов
RestrictAddressFamilies=AF_INET AF_INET6	только нужные семейства сокетов
MemoryDenyWriteExecute=true	блок W^X
LockPersonality=true	запрет смены personality()
RestrictRealtime=true	нельзя захватывать realtime-приоритеты
UMask=0077	файлы создаются 600
RemoveIPC=true	чистит SysV IPC при выходе

Пример override

[Service]
NoNewPrivileges=true
PrivateTmp=true
ProtectSystem=strict
ProtectHome=true
ReadWritePaths=/var/lib/myapp
CapabilityBoundingSet=CAP_NET_BIND_SERVICE
SystemCallFilter=@system-service
RestrictAddressFamilies=AF_INET AF_INET6
MemoryDenyWriteExecute=true
LockPersonality=true
RestrictRealtime=true
UMask=0077
RemoveIPC=true

Проверь: sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart имя.service.

Это не серебряная пуля; подгоняй под каждый сервис и смотри логи.

• Инструмент shh автоматически ужесточает systemd-сервисы, опираясь на профиль strace.
• Участники хвалят статью за конкретные советы и напоминают, что systemd-analyze security работает и для пользовательских юнитов.
• Почему дистрибутивы не включают жёсткие настройки по умолчанию: боятся сломать нестандартные сценарии (IPv6, ModemManager и др.).
• Предложено завести репозиторий с готовыми «жёсткими» unit-файлами для популярных сервисов.
• Отдельно отмечены механизм credential-management и спор о правильном написании «systemd» (не SystemD).

Google признал антиконкурентное поведение в Австралии:

• компания согласилась, что ограничивала выбор поисковой системы на Android-устройствах;
• подписала обязательство перед ACCC изменить практику и уведомлять пользователей о доступных альтернативах Google Search;
• обязательство действует 5 лет и подлежит судебному контролю;
• ACCC считает признание важным шагом к восстановлению конкуренции.

• Google заплатила Telstra, Optus и TPG, чтобы быть единственным предустановленным поиском на Android-смартфонах в Австралии с декабря 2019 по март 2021.
• Участники сделки получили долю от рекламной выручки Google; регулятор назвал это антиконкурентным и оштрафовал Google на 55 млн AUD.
• Комментаторы считают штраф «карманными деньгами» и требуют наказывать процентом от глобального дохода или привлекать к уголовной ответственности.
• Многие отмечают, что Telstra, Optus и TPG тоже должны быть оштрафованы как сознательные участники схемы.
• Некоторые пользователи уже перешли на DuckDuckGo, Kagi и другие поисковики, но большинство остаётся «запертым» в экосистеме Google.

Codemia
Подготовка к систем-дизайн-интервью через практику:
Начать | Блог | Системный дизайн

Юридика
Условия | Конфиденциальность | Контакт

Соцсети
Twitter | LinkedIn

• Обсуждение подтверждает: для HPC, высоконагруженных и чувствительных к задержкам систем NUMA-распределение критично, и ручное pinning процессов/потоков к нужным узлам остаётся основным способом добиться стабильной производительности.
• В публичных облаках (AWS, GCP) NUMA-топология скрыта, VM часто выглядят как однонодовые UMA; полезны lscpu, lstopo, cpu-latency, но настроек управления NUMA почти нет.
• Сообщество делится инструментами: mpibind, sched_ext, DAMON, fake NUMA, идеями эмуляции NUMA даже на Raspberry Pi 5.
• Kubernetes уже умеет NUMA-affinity, но вручную выбирать 64-ядерный инстанс вместо 96-ядерного (чтобы не пересекать сокеты) всё равно приходится самим.
• Крайняя альтернатива — односокетные серверы с NPS=1: «равномерно медленно», но без головной боли.

Mangle — проект Google на GitHub.
Язык: Go.
Лицензия: Apache-2.0.

Описание
Mangle — это компилятор/интерпретатор логического языка, ориентированного на:

• анализ и трансформацию графов;
• декларативные запросы к данным;
• поддержку Datalog-подобного синтаксиса.

Ключевые особенности

• Компилирует логические правила в Go-код или исполняет напрямую.
• Поддерживает рекурсивные запросы и агрегации.
• Работает с in-memory и persistent-хранилищами.

Установка

go install github.com/google/mangle/cmd/mangle@latest

Быстрый старт

1. Создай файл example.mgl:

   edge("a", "b").
   edge("b", "c").
   path(X, Y) :- edge(X, Y).
   path(X, Z) :- edge(X, Y), path(Y, Z).
   

2. Запусти:

   mangle example.mgl --query="path(\"a\", Z)"
   

Документация

• Wiki
• Примеры

• Участники спорят, связан ли новый язык Google с «Deductive Database» из видео 3b1b: одни считают, что это очередной внутренний эксперимент, другие — просто «люди, которые веселятся под крылом Google».
• Поднимается вопрос, почему почти все инструменты расширяют «ванильный» Datalog: его ограничения делают расширения неизбежными.
• В треде упоминаются альтернативные языки запросов — PreQL/Trilogy, Malloy, PRQL, PathQuery — и обсуждается, как они соотносятся с SQL и реляционной алгеброй.

Быстрый старт

Библиотека flow отделяет бизнес-логику от развёртывания: топологии, исполнения, обмена сообщениями, жизненного цикла, мониторинга и обработки ошибок.

step-fn и процессы

Логика описывается функциями step-fn, которые flow заворачивает в процессы, крутящиеся в цикле. step-fn не работают с каналами напрямую и не хранят состояние, поэтому легко тестируются и переиспользуются.

step-fn имеет четыре арности:

describe (step-fn) → descriptor

Возвращает статическое описание :params, :ins, :outs — карты имя → документация. Имена входов и выходов не должны пересекаться.

{:params {:size "Максимальный размер"}
 :ins    {:in  "Входной канал"}
 :outs   {:out "Выходной канал"}}

init (step-fn arg-map) → init-state

Один раз вызывается при старте процесса; превращает параметры из flow-def в начальное состояние.

transition (step-fn state transition) → state'

Вызывается при переходах жизненного цикла (::flow/start, ::flow/stop, ::flow/pause, ::flow/resume). Используется для управления внешними ресурсами.

transform (step-fn state input msg) → [state' {out-id [msgs]}]

Вызывается для каждого входящего сообщения. Возвращает новое состояние и карту выходных сообщений. Выход может быть пустым, но каждое сообщение — не nil. Исключения логируются в :error-chan.

Состояние процесса

Карта с любыми ключами. Дополнительно:

• ::flow/pid — идентификатор процесса
• ::flow/in-ports, ::flow/out-ports — карты cid → внешний канал (создаётся в init)
• ::flow/input-filter — предикат cid для фильтрации входных каналов

Хелперы

• lift*->step — из f(x) → coll делает step-fn с одним входом и выходом
• lift1->step — то же, но f(x) → single-value
• map->step — из карты с ключами :describe, :init, :transition, :transform строит step-fn

Запуск процесса

Функция process принимает step-fn и опции:

• ::workload — :mixed, :io, :compute
• :compute-timeout-ms — таймаут для :compute (по умолчанию 5000 мс)

• Участники обсуждают, жив ли Clojure: сообщество стабильно, но менее хайповое; NuBank расширяет core-команду и нанимает Developer Advocate.
• core.async.flow предлагает декларативный, фиксированный граф каналов для «структурированной конкурентности»; ошибки и паузы можно отслеживать, но изменять топологию на лету пока нельзя.
• Сравнивают с GenStage (Elixir), Manifold, Trio и missionary/electric; можно использовать как OS-, так и green-потоки.
• JVM-тулчейн вызывает у новичков страх, но Leiningen/deps.edn упрощают работу, а отладка всё же возможна.
• Clojure-окосистема активно развивается: Babashka, XTDB, Dyna3 и другие проекты; язык недавно получил мажорный релиз и готовится к виртуальным потокам JVM.

• Ключевые секторы: компьютеры/электроника, фармацевтика, аэрокосмос, медицинские приборы.
• Динамика с 1987 г.: занятость снизилась почти везде; лидеры (Силиконовая долина, Сиэтл, Route-128) сохранились, но с меньшими числами.
• Числа: с 1990 г. потеряно ~1 млн рабочих мест:
  • компьютеры/электроника –850 тыс,
  • аэрокосмос –300 тыс,
  • фармацевтика + медприборы +189 тыс.
• Доля в экономике: с 2,8 % до 1,3 % — падение на 50 %.

• Уцелевшие заводы в США действительно высокоавтоматизированы и дают мало рабочих мест.
• «Вернуть всё» сталкивается с нехваткой квалифицированных кадров, дороговизной и общественным неприятием роста цен.
• Ключевой риск — утрата инженерных навыков, цепочек поставок и обороноспособности, а не количество рабочих мест.
• Современная война требует не толпы полуквалифицированных рабочих, а узких специалистов и надёжных автоматизированных производств.
• Политики всё равно обещают «простые решения», потому что это выигрывает выборы.

• Повторю: я ненавижу, что ИИ умеет писать; авторы работают в романах, а не в микро-историях, где ИИ сейчас силён.
• Зачем флеш? Проверяем «точку разлома»: если стекло бьётся от пинг-понга, это важнее, чем сравнение с анвилом.

Участники: Robin Hobb, Janny Wurts, Christian/Miles Cameron и я — суммарно 15 млн проданных книг.

Оценки: два года назад 6 из 8 текстов получили ≤ 3 звёзд; сейчас 5 из 8 ≥ 3. Короткие формы всё равно недолюбливают читатели романов.

Голосование: 964 человека начали, 474 дошли до конца.

• В среднем публика ошибалась в 3 случаях, угадывала 3, «не решалась» 2 — монета не хуже.
• ChatGPT тоже промахнулся, хотя сам сочинял тексты.

Оценки (1–5)

№	Автор	Ср. балл
1	ИИ	4.3
2	ИИ	3.9
3	Человек	3.7
4	Человек	3.6
5	ИИ	3.5
6	Человек	3.4
7	ИИ	3.3
8	Человек	3.2

Итог: ИИ не только выдал самый высокий балл, но и в среднем обогнал людей. Один из авторов, попробовавший угадать, ошибся 4 раза из 5 и поставил два ИИ-рассказа на верхние места.

Вывод: тест не претендует на научность, но показывает, что за два года ИИ стал убедительнее в микро-формате, а читатели (и сами авторы) его не отличили.

• Участники сравнивают AI-рассказы с человеческими: многие не отличают их, но «лучшие» тексты всё-таки кажутся формальными и шаблонными.
• Кто-то видит в LLM полезный инструмент для «идейных, но неумелых» авторов; другие считают, что без живого автора исчезает главное — связь с читателем.
• Поднимаются вопросы о будущем ремесла писателя, авторских правах и возможном массовом вытеснении профессионалов.
• Некоторые отмечают, что AI хорошо справляется с абсурдными или сюрреалистичными запросами, но плохо строит цельные миры и глубокий смысл.

llama-scan — локальный инструмент для транскрибирования PDF с помощью LLM.
Полностью работает на вашем ПК: данные не уходят в облако.
Поддерживает модели Llama 3.2 3B/1B, работает без GPU.

Возможности

• Конвертация PDF → Markdown
• Пакетная обработка папок
• Параллельные задачи
• Подсчёт токенов и стоимости
• Плагины для Obsidian и Zotero

Установка

pip install llamascan

Использование

CLI:

llamascan input.pdf --output out.md

Python:

from llamascan import transcribe
transcribe("file.pdf", model="llama3.2:3b")

Требования

• Python ≥ 3.9
• Ollama (для локальных моделей)

Лицензия

MIT

• Участники сравнивают LLM-OCR с классическими решениями: первые могут «галлюцинировать» и терять структуру, вторые точнее, но не понимают макет.
• Практики делятся пайплайнами: извлечь текст, снять скрин страницы, отправить всё в LLM с чётким промптом и структурированным выводом.
• Авторы жалуются на провисание процесса, пропуск символов и невозможность редактировать промпт под свои задачи (например, выделять только рукописные таблицы).
• Рекомендуют альтернативы: nanonets-ocr-s, Docling, Marker, Nougat, ocrmypdf, pgpdf, а также советуют бенчмарк OmniDocBench для объективной оценки.

HN Search не получает новые данные
Issue #248

Суть
Сервис поиска Hacker News перестал индексировать свежие посты и комментарии.

Причина
Проблема на стороне Algolia: поток данных из официального Firebase HN API прервался.

Последствия

• Новые истории и комментарии не появляются в результатах.
• Старые записи доступны, но поиск по ним не обновляется.

Статус
Команда Algolia уже уведомлена, диагностика ведётся.

Что делать
Следить за обновлениями в issue; временно использовать альтернативные поисковики HN.

• Поиск HN через Algolia лёг: пользователи заметили пропажу новых постов и комментариев, сломались также RSS и сторонние клиенты.
• Команда HN и Algolia подтвердили проблему, начали восстановление данных и пообещали отчёт о причинах.
• Пока сервис был недоступен, люди переключились на альтернативные интерфейсы (hcker.news, прямой Firebase) и «вручную» читали ленту.
• Некоторые нашли плюсы: наконец прочитали накопившиеся статьи и снизили зависимость от постоянного обновления ленты.

doxx — утилита для просмотра содержимого .docx прямо в терминале.
Быстро, безопасно, без MS Office.

• Установка
  cargo install doxx

• Использование

  • Просмотр: doxx file.docx
  • Извлечение текста: doxx --text file.docx > out.txt
  • Показ метаданных: doxx --meta file.docx

• Особенности

  • Чистый Rust, нет внешних зависимостей.
  • Поддержка кириллицы, таблиц, списков.
  • Режим «только чтение» — файлы не изменяются.

• Пользователи высоко оценили скорость и полезность TUI-утилиты для просмотра docx, но почти все согласились: название «doxx» вызывает негативные ассоциации с doxxing и требует смены.
• Ключевое требование — любые «AI-фичи» должны быть полностью опциональными или вынесены в отдельный проект, иначе инструмент запретят в корпоративных и юридических средах.
• Популярные пожелания: Docker-образ, бинарники для Windows, поддержка Track Changes/метаданных, отображение картинок через kitty/sixel, а также возможность «cat+grep» без промежуточных конвертаций.
• Некоторые предложили использовать pandoc, LibreOffice или OOXML-Validator как дополнительные инструменты, а автор подтвердил, что скоро появятся релизы и улучшенная документация.

• Markdown = лёгкая обёртка HTML, rST = промежуточное дерево документа.
• В Markdown картинка: ![alt](img.jpg) → прямое преобразование в <img>.
• В rST: .. image:: img.jpg :alt: alt → регистрируется обработчик, возвращает объект-узел, который потом рендерится нужным бэкендом.
• rST расширяем: добавил .. figure::, подключил обработчик — готово.
• Можно трансформировать дерево до вывода: перенос решений упражнений в конец книги, генерация ссылок, разные стили для HTML, PDF, EPUB.
• Пример: .. exercise:: Fizzbuzz и .. solution:: собираются в одном месте, но при сборке перемещаются в solutionlist, связываются ссылками, в EPUB открываются всплывающими сносками, в LaTeX — через answers.

• RST мощнее и расширяемее, но синтаксис вызывает отторжение и сложен для новичков.
• Markdown читается и пишется проще, поэтому стал де-факто стандартом, но не хватает возможностей для больших документов.
• MyST, Asciidoc, Djot и Typst предлагают компромисс между простотой и функциональностью, но пока уступают Markdown в распространённости инструментов.
• Парсеры RST доступны в основном на Python, а у Markdown — «каждый реализует свой диалект».
• Для книг и сложной документации RST + Sphinx выигрывают за счёт автогенерации HTML/PDF/EPUB, глоссариев и индексов.

Когда ИИ захватил Hacker News?

В августе 2025-го каждая третья история в топ-10 HN про ИИ. Автор решил выяснить, когда это началось и как менялось отношение сообщества. Для анализа взял 24 910 топовых постов с 2019-го по 15 августа 2025-го через BigQuery-датасет HN.

Каждый пост и его комментарии прогнали через GPT-5-mini, чтобы получить:

• краткое содержание;
• факт упоминания ИИ;
• тон (позитив/нейтрал/негатив).

Ключевые выводы

• Пик хайпа — середина 2025-го; темп сохранится — рекорд.
• Первый скачок случился не с ChatGPT (Q3 2022), а с выходом GPT-4 (Q1 2023), когда разработчики получили доступ к мощной модели.
• Единственный заметный всплеск негатива — Q3 2021:
  – Apple анонсировала NeuralHash для сканирования CSAM на устройствах;
  – GitHub Copilot показал, что копирует чужой код.

Итого по 2816 ИИ-постам: 52 % позитив, 31 % негатив, 16 % нейтрал. Последние два квартала чуть негативнее, но тренда пока нет.

• На HN обсуждают, что тема ИИ полностью «захватила» ленту: до 9 из 10 топ-постов бывают про ИИ.
• Пользователи жалуются на навязчивость темы и хотят фильтров/игнора, чтобы скрывать ИИ-новости и комментарии.
• Некоторые сравнивают нынешний бум с криптой, NFT и Web3, которые тоже пиковали, а потом исчезли с главной.
• Отмечают, что даже в не-ИИ статьях комментарии сводятся к ИИ; критика тут же минусуется.
• Сомнения в адекватности оценки тональности: автор анализа использовал ChatGPT, который может завышать «позитив».

ClickHouse vs PostgreSQL: UPDATE-скорость

• Коротко: на одном железе ClickHouse догоняет PostgreSQL в одиночных UPDATE и в 4 000 раз быстрее при массовых.
• Почему: колоночное хранилище + параллелизм ClickHouse выигрывает у строкового PostgreSQL при поиске и перезаписи миллионов строк.
• Но: PostgreSQL всегда транзакционен; ClickHouse — нет, поэтому сравнение по «родным» режимам, а не по ACID.

Что мерили

• 1 строка: UPDATE orders SET status='shipped' WHERE id=1234567
• 1 млн строк: UPDATE orders SET discount=0.1 WHERE order_date<'2023-01-01'

Аппаратура

• c6i.8xlarge (32 vCPU, 64 ГБ RAM, gp3 SSD)
• PostgreSQL 16.4 (дефолт + fillfactor=90, checkpoint_timeout=30 min)
• ClickHouse 25.7 (дефолт)

Результаты

метрика	PostgreSQL	ClickHouse
1 строка, мс	0.12	0.11
1 млн строк, сек	120	0.03
CPU, %	100	2800
чтение, ГБ	30	0.8

Почему так

• Поиск: ClickHouse читает только нужные колонки, фильтрует за счёт индексов и распараллеливает на все ядра.
• Запись: обе СУБД пишут новые версии строк (MVCC), но PostgreSQL переписывает целые страницы, а ClickHouse — только изменённые куски колонок.
• Фоновая работа: PostgreSQL ждёт checkpoint’а, ClickHouse сразу сортирует и сжимает куски.

Когда выбирать

• Нужны транзакции и row-level locks → PostgreSQL.
• Нужны массовые обновления аналитических данных → ClickHouse.

Код и данные

GitHub

• ClickHouse показывает огромный выигрыш в скорости обновлений, но это «яблоки-к-апельсинам»: PostgreSQL по умолчанию полностью транзакционен, а CH — нет.
• Если данные можно терять или обновления редки, CH идеален; если нужна строгая согласованность, PostgreSQL остаётся безальтернативным.
• Многие пользователи CH считают обновления адом: приходится использовать ReplacingMergeTree, версии или event-sourcing; прямых UPDATE-ов до недавнего времени вообще не было.
• Часть комментаторов предлагает сравнивать CH с DuckDB, Vertica или ScyllaDB, а также настроить PostgreSQL (synchronous_commit = off, COPY) для более честного бенчмарка.
• Авторы поста подчёркивают: цель не «победить» PostgreSQL, а показать, как каждая СУБД решает задачу в своей «родной» модели исполнения.

Как запустить ArchiveTeam Warrior

Это виртуальная машина для архивации сайтов. Работает на Windows, macOS, Linux через VirtualBox или VMware, не влияет на систему, использует лишь трафик и немного диска.

Быстрый старт (VirtualBox)

1. Скачайте образ (357 МБ).
2. VirtualBox → Файл → Импортировать → выбрать файл.
3. Запустите ВМ; она обновится и предложит открыть браузер.

После запуска

• Откройте http://localhost:8001/
• Укажите имя для таблицы лидеров.
• Выберите проект во вкладке «All projects» или оставьте «ArchiveTeam’s Choice» для автоматического выбора приоритетной задачи.

Goo-gl tracker
Загрузка…

• ArchiveTeam (не Archive.org) спас 3,75 млрд коротких ссылок goo.gl и весь их контент (91 ТиБ) до отключения Google 25 августа.
• Данные уже поступают в Wayback Machine; сами файлы WARC пока закрыты «access-restricted».
• Участники просто запускали Docker-контейнер, перебирая пространство URL, чтобы не попасть под бан.
• Поднимались идеи блокчейн/P2P-краулера и сравнение с CommonCrawl, но основная цель — предотвратить link rot.
• Reddit и Twitter тоже архивировались (Pushshift, ArcticShift, AcademicTorrents), пока API не закрыли.

Claudia – изящный десктоп-клиент для Claude Code.
Лёгкий, быстрый, с минималистичным дизайном.

• Системные требования: macOS 12+, Windows 10+, Linux (AppImage).
• Функции: горячие клавиши, тёмная/светлая темы, авто-обновления, нативные уведомления.
• Безопасность: токен хранится в системном хранилище, шифрование AES-256.
• Установка: скачать dmg/exe/AppImage → установить → авторизоваться через Claude.ai.
• Горячие клавиши:
  • Ctrl+Shift+C – открыть/свернуть окно
  • Ctrl+Enter – отправить запрос
  • Ctrl+L – очистить чат

Проект с открытым кодом: github.com/claudia-app.

• Пользователи считают, что название «Claudia» и визуальный стиль слишком близко к бренду Claude/Anthropic и прогнозируют судебные иски.
• Критика GUI-обёртки: многие ценят Claude Code именно как минималистичный CLI-инструмент и не видят необходимости в «тяжёлом» десктоп-приложении.
• Повторяющиеся жалобы: сайт тормозит, видео на главной слишком быстрое, установка бинарников ломается на Ubuntu 22.04, а вставка картинок в чат зависает.
• Пользователи просят фичи, которых нет: sandbox-агентов, нативной интеграции в VS Code, управления несколькими worktrees, нормального поиска/замены кода.
• Общий вывод: Claudia выглядит как «очередной Twitter-клиент для LLM», и большинство разработчиков возвращается к чистому Claude Code в терминале.

Ключевые выводы DrugAge

• Влияние препаратов на долгожительство у мышей почти не коррелирует с результатами на червях и мухах (r = 0,28).
• Лучшие вещества продлевают жизнь мышей лишь на 10–20 %. Автор считает, что это предел «встроенной» гибкости программы старения; человеку можно надеяться максимум на +10 лет.
• Настоящий прорыв возможен только при взломе сигнальных путей, например, с помощью экзосом.

Таблица лидеров (только млекопитающие)

Вещество	Исслед. (N)	% прироста
Витамин C	1 (24)	19,6
Симвастатин	1 (682)	19,0
Маточное молочко	1 (22)	17,9
SKQ	1 (50)	15,1
Эпиталамин	2 (171)	14,9
Таурин	1 (122)	14,5
Пантотенат кальция	1 (74)	12,6
Витамин E	1 (47)	12,5
N-ацетилцистеин	1 (32)	12,3
Фенформин	1 (54)	11,6

Остальные (берберин, эстрадиол, EGCG, мелатонин, спермидин, рапамицин, куркумин и др.) дают прирост ≤ 11 %. Аспирин и метформин показали всего 1–3 %.

Комментарии по лидерам

• Витамин C: единственное исследование 1985 г., цифра 19,6 % выглядит завышенной.
• Симвастатин: статистически значимый, но эффект основан на одном большом опыте.
• Маточное молочко и SKQ: данные слабые (N ≈ 20–50).
• Эпиталамин и таурин: пока без подтверждения в независимых сериях.

Итог
Все перечисленные средства лишь «подталкивают» организм к верхней границе генетически заданного диапазона. Радикальное увеличение продолжительности потребует принципиально новых подходов вроди экзосомной терапии.

• Основной вывод: никакие добавки и «анти-эйдж» препараты не заменяют проверенные факторы — не курить, быть стройным, двигаться, спать и контролировать давление/холестерин.
• Почти все обсуждаемые вещества (метформин, рапамицин, NAC, таурин и др.) имеют слабые или противоречивые человеческие данные, часто переносятся из мышей с ошибками дозировки.
• Даже если препарат продлевает жизнь, ключевой вопрос — сохранит ли он здоровье и качество жизни, а не просто добавит года в старческой немощи.
• Без учёта индивидуальной генетики и личных факторов риска универсальных «таблеток молодости» не существует.
• Диета и физическая активность остаются «королями» профилактики; остальное — эксперимент с неизвестным балансом пользы и риска.

Иллюзия мастерства

Claude выдал прекрасные Go-тесты — и бесполезные: все сводились к true == true.
ИИ дарит облик мастерства без труда. Код выглядит правильно, поэтому легко пролистать детали.

Я не ленюсь, просто использую инструмент. Claude пишет Go, SQL, Svelte, знает сигнатуры API — кажется, что boilerplate решён. Но когда я отлаживал фронтенд, понадобилось 40 минут чтения документации, чтобы заметить, что он смешал синтаксис Svelte 4 и 5. Я проглядел, пока не проследил вручную.

ИИ продвинул меня, но не избавил от работы. Настоящее мастерство — это модель в голове и собственное мышление. Убедительный синтаксис ≠ понимание.

Ловушка

Мы, разработчики, стараемся делать хорошо, и именно поэтому опасна эта иллюзия: ИИ заставляет расслабиться и верить, что результат будет отличным без усилий.

Это как фитнес: пропустил день — легко вернуться, пропустил недели — «и так сойдёт». Инструмент хорош, но привычка тускнеет.
Когда целые команды перестают напрягаться, код превращается в пятна Роршаха: знакомые формы без модели. Это организационный распад.

Сначала ИИ облегчает работу, но уже через пару дней видно: он не несёт когнитивную нагрузку. Финальный рывок остаётся за нами, а поднять «положенное» бремя тяжело.

Требуется усилие

Наш ремесленный труд всегда был в чтении кода, построении моделей, отладке.
Мастерство — это умение нести это бремя. Положил его надолго — не захочешь поднимать.

• Опытные разработчики подчеркивают: без контроля и понимания архитектуры AI-помощь превращается в «красивый, но бесполезный» код.
• Многие замечают, что младшие коллеги перестают думать, слепо принимая сгенерированные тесты и решения.
• AI хорош для рутины, но требует «copilot», а не «main pilot»: человек должен оставаться капитаном.
• Сравнение с IKEA-шкафами: большинство проектов станут «фабричными», но сложные и критичные системы всё равно останутся ручной работой.
• Итог: навыки критического мышения и рефакторинга «AI-слякоти» станут новой ценностью.

Год в корпорации
18 августа — ровно 12 месяцев в $ENTERPRISE. До этого десятилетие в стартапах и SME. Решил «продаться» ради денег и приключений.

Что раньше не было проблемой, теперь — непроходимое болото

Первый PR: красный билд из-за $TOOL.
— «Спроси у владельца».
— «Кто это?»
— «Не знаю».

Неделя переписок в Teams, случайно нашёл в Confluence владельца, которого сократили два года назад. Инструмент живёт сам по себе, глотает тысячи, но никто не поддерживает. Решение: одна строчка в конфиге, игнорируем всё.

В стартапе: «Кэрол, что за $TOOL?» — «О, видела, вот как…»

Скупердяйство на миллионы

Видел, как команды из 3-4 человек на бюджете, который здесь теряют в диване, решали реальные задачи. Здесь:

• пенсия улетела за две недели на обречённый проект;
• AWS-вилла Безоса из-за нагрузки, которую Raspberry Pi бы осилил;
• часы споров о SaaS за $100/мес;
• двухлетний проект закрыли перед релизом «чтобы сэкономить»;
• заявка на мышку — отказано.

Коллеги — лотерея

В малой компании некомпетентных быстро увольняют. В $ENTERPRISE увольняют только «по сокращению». Результат:

• глава техотдела не умеет пользоваться компьютером;
• аналитик не говорит по-английски;
• отчёты полны «—», но все делают вид, что нормально.
  Упоминать слона в комнате невыгодно.

Срочность как фетиш

Раньше: «Сайт нужен к рекламе на ТВ» — понятно.
Сейчас: «Работай выходные, я обещал дату начальству и забыл тебе сказать».
Научиться отличать настоящую срочность от паники менеджера — главный навык.

• Пользователи подтверждают: в крупных корпорациях главное — стабильная зарплата и «чеки не отскакивают», особенно после 40 и при наличии семьи.
• Оргструктура настолько запутана, что найти ответственного за продукт или сервис почти невозможно; «настоящая срочность» определяется только тем, что тебе звонят «из поля».
• Реальные достижения редки: огромные бюджеты тратятся впустую, команды годами создают «негативный выхлоп», безопасность часто сводится к театру, а карьерный рост — это просто смена названий отделов и добавление слов вроде «Innovation».
• Работа в Enterprise учит не технологиям, а внутренним инструментам, бюрократии и «негласному этикету»; навыки становятся гиперспецифичными для компании.
• Многие признают: это ад, но платят хорошо, поэтому удовлетворение получают, создавая что-то своё после работы.

• Это не настоящий WYSIWYG, а прозрачное синтакс-подсветка Markdown в textarea.
• Работает через наложение прозрачной textarea на div-рендер, что даёт лёгкость и совместимость с undo/redo и мобильной клавиатурой.
• Пользователи хвалят простоту (≈45 KB, нет зависимостей), но замечают просадку FPS на телефонах, смещение каретки и невозможность вставки картинок.
• Часто предлагают завернуть решение в web-component с shadow DOM, чтобы избежать проблем CSS-наследования.
• Несколько человек поделились похожими проектами (CodeJar, rich-textarea, Milkdown) и предложили добавить авто-списки, подсветку кода в блоках и поддержку variable-width шрифтов.

DOSDevelResources — подборка инструментов и ссылок для разработки под DOS.

Содержание

• Языки

  • C/C++: Watcom, DJGPP, OpenWatcom, SmallerC, SubC
  • Pascal: Free Pascal, Turbo Pascal 5.5
  • BASIC: FreeBASIC, QB64, QuickBASIC 4.5
  • Сборка: NASM, FASM, WASM, TASM, MASM 6.11
  • Прочее: Rust (rustc-dos), Go (gccgo), Lua, Python 2.4

• Библиотеки и API

  • Allegro, SDL, Raylib, GRX, pdcurses, OpenGL (Mesa3D), VESA, SoundBlaster, TCP/IP (Watt-32, mTCP)

• Утилиты

  • Редакторы: RHIDE, FTE, SETEdit, TDE, Vim, Emacs
  • Отладчики: GDB, WD, TD, SoftICE
  • Упаковка: UPX, LZEXE, PKLite, Diet
  • Эмуляция: DOSBox, DOSBox-X, 86Box, PCem, Bochs
  • Разное: Git, Make, Doxygen, Valgrind-like (Dr. Memory)

• Документация

  • Ralf Brown’s Interrupt List, PCGPE, Intel/AMD manuals, OSDev Wiki

• Ссылки

  • FreeDOS, OSDev, Vogons, Scene.org

Как пользоваться

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/SuperIlu/DOSDevelResources.git

Все файлы/архивы лежат в каталогах по темам.

Лицензия

MIT.

• Участники вспомнили, что DOS-ретросцена жива: анонсирован 3-месячный DOSember game-jam.
• Перечислены доступные инструменты: HX DOS Extender, JWasm, Borland C++ 3.1, Free Pascal, DJGPP, GW-BASIC/PC-BASIC, а также MIT-лицензированный набор Microsoft 1988 года.
• Названы ключевые ресурсы: PC Games Programming Encyclopedia, эмулятор PCjs, книги «Black Book of Graphics Programming», «Programmer’s Guide to the EGA/VGA» и «PC-Intern».
• Отмечены удобные IDE: RHIDE и клон Turbo Vision от Free Pascal, а также ностальгия по быстрым Borland-IDE.
• Обсуждали, что современные ассемблеры (FASM/NASM) удобнее старых MASM/TASM, а DOS-цели можно собирать даже из Win32 PE.

Fallinorg – нажмите один раз и Mac станет чистым.
Файлы упорядочены, работает офлайн, данные не уходят в сеть.

Основное

• Локальный ИИ анализирует содержание, а не только имена.
• Полностью офлайн, без интернета.
• Поддержка .txt и PDF на английском.
• Свои папки – вы выбираете, куда складывать.
• Оптимизировано для Apple Silicon.

Покупка

Предпродажа: $9.49 единоразово
— неограниченное количество файлов
— выбор папок
— приватность
— поддержка по e-mail

Купить и скачать

FAQ

• Как анализирует? Sentence Transformers локально.
• Приватность? Всё на вашем Mac.
• Форматы? .txt и PDF, скоро больше.
• Папки? Вы решаете.
• Интернет? Не нужен.
• Intel? Пока нет; пишите на [email] для уведомления.
• Возврат? Пишите на [email] с причиной.
• Обновления? Все мелкие бесплатны; крупные – со скидкой для ранних покупателей.

Подпишитесь на рассылку, чтобы быть в курсе.

• Пользователи жалуются на 357-МБ Python-окружение и просят перейти на CoreML или ONNX Swift-bindings.
• Критика пресейл-цен и отсутствия пробной версии; создатель обещает прояснить условия и добавить roadmap.
• Запросы: поддержка epub/cbr/OCR-многоязычности, пользовательские категории, CLI-версия, Spotlight-импортер.
• Сейчас приложение работает только с PDF/txt, но расширение типов файлов и локализация в планах.
• Найдены опечатки и краши; создатель оперативно исправляет и просит репорты на GitHub.

Статический разряд
Тонкий оксид под затвором транзистора (250 нм) легко пробивается статикой. Для защиты у каждого входа стоят цепочки диодов, резистор и ещё один диод; они отводят избыточное напряжение на питание или землю. На кристалле эти элементы занимают площади, во много раз превышающие сам инвертор.

Латчап
CMOS-структура образует скрытые паразитные транзисторы: если напряжение на выводе выходит за пределы 0…5 В, они включаются и создают короткое замыкание между питанием и землёй. Ток может достигать амперов и расплавить металл. Защита — это специальные защитные кольца (guard rings) из тяжело легированного кремния, которые «закорачивают» паразитные структуры и не дают им включиться.

Метастабильность
Когда асинхронный сигнал попадает в тактируемую логику, триггер может застрять в промежуточном состоянии. В 386 используют «синхронизатор» — двухступенчатый триггер, который сначала захватывает сигнал, а затем передаёт его в основную логику. Так риск метастабильности снижается до приемлемого уровня.

Новый триггер
В схеме управляющих выводов обнаружен ранее не описанный flip-flop: он одновременно работает как защита от латчапа и как синхронизатор, объединяя в себе диодную защиту, резистор и двухфазную фиксацию данных.

Итог
Вокруг каждого контакта 386 — целый «зоопарк» защитных структур: диоды, резисторы, guard rings, синхронизаторы. Эти «драконы» — неотъемлемая часть любого современного чипа, просто обычно они скрыты под металлизацией.

• SCR/тиристоры всё ещё применяются в сверхвысокомощной технике, но уступили транзисторам из-за сложности управления.
• Обсуждали, как Intel тестировала сложные схемы 386 и почему важны антистатические меры.
• Многие пользователи никогда не пользовались браслетами/ковриками, но на практике ESD-повреждения случаются.
• Производители защищаются от даже 0,1 % отказов, а при массовой сборке риск многократно выше.
• Повреждение может быть накопительным или отложенным, особенно в условиях низкой влажности и синтетической одежды.

Кому служит ваш ассистент?

GPT-5 вышел без предупреждения и без отката. Пользователи, привыкшие к тёплой, поддерживающей GPT-4o, получили холодную, саркастичную модель. Люди, использовавшие ChatGPT как замену друзей и терапевтов, почувствовали, что «потеряли друга». Отзывы Reddit полны боли: «он больше не сочувствует», «я спиралил без его поддержки».

OpenAI позже разрешила платным пользователям вернуться к GPT-4o, но удар по доверию уже нанесён.

Параллель — Replika 2023: обновление обрубило «романтические» разговоры, и пользователи устроили истерику.

Вывод
Большинство людей используют ИИ не для кода, а для тепла, креативности, общения. Когда обновление ломает «личность», это воспринимается как предательство.

• Использовать LLM как замену терапии опасно: люди получают ложное подтверждение вместо реальной помощи.
• Компании (Meta, OpenAI) поощряют такое использование, не ограничивая риски.
• Пользователи выкладывают чувствительные данные, теряя контроль и приватность.
• Смена или отключение модели может вызвать психологическую травму, сравнимую с потерей близкого.
• Локальные модели дешевле терапии, но требуют технической экспертизы и всё равно не заменяют специалиста.

• Пользователи жалуются, что NextDNS «заброшен»: устаревшие блок-листы, отсутствие поддержки, частые сбои.
• Некоторые защищают сервис: «у меня всё работает», «лучшие 20 $ в год».
• Главная тема — новая «DNS-фича» для обхода верификации возраста по паспорту: одни хвалят за защиту приватности, другие считают это нарушением закона и риском для сервиса.
• Просят раскрыть «DNS-трюк» и боятся, что функция быстро сломается без поддержки.

• Администрация США отменяет «зелёные» гранты и усложняет разрешения для солнечных и ветряных проектов.
• В Нью-Йорке и других штатах коммунальные компании перекладывают затраты на потребителей, но оставляют активы себе.
• В Австралии субсидии позволяют семьям за ~15 тыс. долл. установить 40 кВт·ч батарею и сократить счета до 500 долл./год.
• Рост цен на электричество в США (5,5 % за год) связывают с ростом спроса от ИИ-дата-центров, закрытием старых станций и инфраструктурными ограничениями.
• Участники обсуждают, что дорогая сеть толкает домохозяйства к «солнечная панель + аккумулятор» и возможному отключению от сети.

Производная показывает, как меняется функция.
Для y = x² – 6x + 13 производная y' = 2x – 6.
Знак y' подсказывает, куда идти вниз по графику; ноль означает минимум.
Решив 2x – 6 = 0, сразу получаем x = 3, y = 4.
Итеративный спуск (градиентный) полезен, когда аналитическое решение сложно.

Градиент — вектор частных производных по каждому аргументу.
Для w = f(x, y, z)
∇f = [∂w/∂x, ∂w/∂y, ∂w/∂z].
Каждая компонента показывает, насколько w изменится при приращении соответствующей переменной на 1.

• Градиенты удобно представлять как «карты стрелок», а Якобиан — как набор таких карт для каждой выходной координаты.
• Хесс-матрица — это вторые производные скалярной функции, и её форма (n×n) возникает только при одномерном выходе.
• Визуальные подходы помогают интуитивно понимать устойчивые/неустойчивые точки и алгоритмы оптимизации.
• Современные инструменты (Julia, Enzyme) позволяют эффективно вычислять Якобианы и Хессианы автоматическим дифференцированием.
• Человеческое зрение быстро «находит минимум» лишь в низких размерностях; в высших размерностях без вычислений не обойтись.

• Участники жалеют, что выразительные языки с нативной компиляцией и автоматическим управлением памятью (Nim, D) не стали массовыми.
• Любители Nim хвалят его скорость, надёжность компилятора и эргономику, но жалуются на малую экосистему, устаревшую документацию и сложность кросс-компиляции.
• Скептики считают, что «выразительность» и макросы делают язык нишевым, требуют больше знаний и усложняют чтение чужого кода.
• Многие отметили, что успех языка определяют не фичи, а деньги, стандартная библиотека, тулинг и сообщество; Rust выиграл именно этим.
• Часть разработчиков ушла из Nim в Rust, Go или Zig из-за зрелости инструментов и богатой экосистемы, но продолжают следить за Nim и надеются на его рост.

Поисковый индекс Marginalia переписан, чтобы лучше использовать NVMe-накопители.
Основные изменения:

• Объём: после ослабления фильтров и добавления рекламного детектора база выросла с 350 до 800 млн документов; ожидается дальнейший рост при добавлении новых языков.
• Структура: обратный индекс остался «картой терм → список (документ, позиции)», но B-дерево теперь читается в режиме O_DIRECT, минуя кэш страниц.
• Чтение:
  • Буферизованные чтения неэффективны при случайном доступе к файлам, превышающим RAM.
  • Прямые чтения требуют выравнивания по 512/4096 Б, но дают стабильную задержку и не копируют данные лишний раз.
  • В Linux появляется RWF_DONTCACHE, но поддержка пока неполная.

Первая оптимизация — переписать B-дерево под O_DIRECT; дальнейшие шаги ещё описываются.

• 128–256 КБ считаются «классическим» оптимальным размером блока, но в 2024 г. всё чаще замеряют индивидуально: всё зависит от архитектуры I/O.
• Для NVMe при высокой параллельности 4 КБ работает не хуже, если использовать AsyncIO/IO_uring или SPDK и выдавать много одновременных запросов.
• Меньшие блоки экономят чтение, но не избавляют от внутреннего read-amplification SSD; нужно знать минимальный физический размер чтения контроллера.
• Формат LBA (512 B vs 4 КБ+) и опции sysfs (optimal_io_size) влияют на производительность и стоит их проверять.
• В задачах индексного поиска параллельность ограничена, поэтому крупные блоки остаются практичным выбором при отсутствии точных данных о «железе».

BBC Micro – прародитель ARM-чипов в вашем смартфоне

• ARM-архитектура родилась на BBC Micro; сегодня 60 % мобильных устройств работают на ARM.
• Мой BBC Master – 128 КБ ОЗУ, процессор 65C12, 5¼″ дисковод и трёхкнопочная мышь.
• Почему «BBC»? Британское телевидение BBC в начале 80-х получило госзаказ на компьютеризацию школ.
• В школе был всего один BBC Micro; учитель иногда приносил ZX Spectrum.
• Domesday Project – амбициозный архив 1986 года на лазердиске, но наш класс не дождался результата.
• Преимущества: лучший BASIC, богатые порты расширения, надёжная CMOS-электроника.

• BBC Micro стал прообразом ARM: Acorn, создавшая компьютер, затем спроектировала процессор ARM, как Intel для IBM PC.
• Устройство отличалось мощным BBC BASIC с встроенным ассемблером, что вдохновило множество школьников и хакеров 80-х.
• Участники вспоминают ранние модели, игры вроде Castle Quest, 3D-демо на Archimedes и первые встречи с 32-битным RISC.
• За кулисами стояли Sophie Wilson и другие инженеры Acorn, но её роль часто упускают в рассказах и фильмах.
• Компания породила целую экосистему стартапов, включая ARM, и оставила яркий след в британской ИТ-истории.

LL3M — система, где несколько LLM пишут Python-код для Blender, создавая и редактируя 3D-модели по текстовым запросам. В отличие от прежних подходов, ограниченных примитивами, LL3M свободно формирует геометрию, компоновку и материалы. Код служит представлением объекта, что позволяет автоматическую и пользовательскую итеративную доработку.

Процесс

1. Создание — первичная модель.
2. Авто-улучшение — самокоррекция ошибок и упрощённой геометрии.
3. Пользовательская доработка — интерактивные правки по запросу.

Возможности

• Разнообразие форм: архитектура, инструменты, скейтборд и т.д.
• Стилизация: один запрос «в стиле стимпанк» меняет геометрию и материалы разных шляп.
• Материалы: процедурные шейдеры, редактируемые узлы.
• Последовательные правки: сохраняется идентичность объекта.
• Прозрачность: читаемый код с комментариями, понятные параметры в Blender.
• Повторное использование: общие паттерны кода переносятся между категориями объектов.
• Сцены: генерация иерархий объектов с корректными пространственными связями.

• Пользователи делятся опытом: meshy.ai превращает упрощённые 2D-изображения в 3D-модели, а Claude помогает писать Lua-скрипты для Aseprite и Python для FreeCAD/Blender.
• Ветераны Blender критикуют качество и высокий полигон-счёт, считая инструмент «игрушкой» или «обучающим» для новичков.
• Сторонники видят в этом будущее «solo-dev»: быстрый прототип, экономия времени и API-first подход в креативных пакетах.
• Поднимаются вопросы безопасности (несэндбоксированный Python), прав и монетизации опыта художников, а также необходимости понимания 3D-семантики для эффективных промптов.
• Общий консенсус: сейчас это «cute», но каждая новая итерация будет лучше, и генеративные модели всё ближе к «говорящим на языке геометрии».

TrackingAI — сайт-трекер политических и когнитивных смещений ИИ.
Добавлен Claude 3.5 Sonnet.

Что есть

• Тесты: политический компас, IQ (Mensa Norway, вербализован).
• База: все ответы ИИ, поиск, фильтры (день/неделя/месяц).
• Модели: ChatGPT, Claude, Bard, Grok и др. — список обновляется ежедневно.

Зачем

1. Показывает идеологию ИИ, чтобы выбрать менее предвзятого помощника.
2. Помогает разработчикам корректировать модели, если они «уходят в крайности».

Откуда идея

Вдохновлено работой Дэвида Розадо, но в отличие от статических снимков — live-трекинг.

FAQ (кратко)

• Почему ИИ левые?
  Данные (Википедия) и обратная связь левых рейтеров.
• Можно ли сделать ИИ центристом?
  Да, но нужно менять данные или состав рейтеров.
• Отказ от ответа?
  Повторяем 10 раз; если отказ — фиксируем.
• Контакт: maxim.lott@gmail.com

Автор

Максим Лотт, продюсер Stossel TV, создатель ElectionBettingOdds.com и TaxPlanCalculator.com.

Подписаться на обновления

• IQ-тесты для людей измеряют «g-фактор» при строгих ограничениях по времени; LLM не работают в этих условиях.
• Модели часто «зубрят» ответы из обучающих данных, поэтому высокий балл ≠ человеческий интеллект.
• Визуальные модели показывают худшие результаты, чем текстовые, из-за различий в формате заданий.
• Нормированные IQ-оценки для машин — категориальная ошибка: тесты не учитывают их архитектуру и возможности.
• Бенчмарк быстро теряет ценность из-за переобучения и отсутствия контроля за «подглядыванием» в данных.

LinkedIn поощряет посредственность

LinkedIn раздражает: из удобного резюме превратился в поток пустых постов ради «личного бренда». Лента забита переработанной, но бессмысленной «токсичной посредственностью» — советы вроде «чему мой развод научил B2B-продажам». Это не заметно, как токсичная позитивность, но суть та же: 150 слов о том, что «солнечные дни тёплые».

Площадка всё ещё полезна, но ценное тонет в шуме. Алгоритм вознаграждает лайки и комментарии, продлевая время на сайте и продавая премиум. Пользователи искренне хотят карьерного роста, но такие посты, скорее всего, не помогают.

Что делать? Помнить: LinkedIn — сайт Microsoft, зарабатывающий на вашем времени. Посты не строят карьеру; работа и её результаты — да. Пишите редко, но по делу. Если важно писать онлайн — заведите блог: меньше просмотров, но выше планка. Поддерживайте тех, кто не играет в эту игру. А если всё надоело — закройте ноутбук и выйдите на улицу.

• Критики называют LinkedIn «свалкой токсичной посредственности»: лента забита высоко-фальшивыми постами, фейковыми вакансиями и «вдохновляющими» байками.
• Пользователи жалуются на спам-рекрутеров, продавцов и «игры статуса», где важнее имидж, чем реальная экспертиза.
• Некоторые признают: если выбирать контакты и темы, можно найти полезные кейсы и даже миллионы долларов выручки, но это скорее исключение.
• Популярны «хаки» выживания: отключить ленту, отписаться от всех, писать только о реальных проектах или вообще перейти на личный сайт.
• Итог: LinkedIn — удобная база резюме и инструмент нетворкинга, но как соцсеть он превратился в «корпоративный клондайк» с низким качеством контента.

Итоги постройки синхронизатора и реактивной системы на SQLite

Первый опыт: PGlite + Electric

• PostgreSQL в WASM + Electric даёт точную синхронизацию и LISTEN-реактивность.
• Недостатки: Electric ещё молод, старт до минуты без компакции; PGlite в single-user-режиме течёт памятью и тормозит при росте БД.

Переосмысление задачи

• SQLite-WASM стал зрелым; моё приложение однопользовательское и почти всегда онлайн.
• Значит, достаточно простого собственного решения.

Минимальный синхронизатор

1. При первом запуске клиент вытягивает всё по updated_at.
2. Каждые 2–3 с опрашивает сервер за записями новее этой метки и делает upsert.
3. Локально при каждом UPDATE ставится флаг modified = 1; фоновый процесс отправляет изменения.
4. Для текстов можно добавить CRDT (Yjs) на случай конфликтов.
   Для отслеживания изменений используется триггер, который игнорируется во время синхронизации через таблицу sync_control.

Реактивность на SQLite

• SQLite не умеет LISTEN, но:
  1. Триггер пишет в лог-таблицу пару «таблица + id».
  2. Broadcast Channel API рассылает это в другие вкладки/воркеры.
  3. UI подписывается на канал и перечитывает нужные строки.
• Использую wa-sqlite: стабильно, без сбоев с момента установки.

• Сообщество обсуждает проблемы PGlite и Electric, поэтому Electric развивает Tanstack DB как «sync-native» JS-решение без привязки к бэкенду.
• Предлагаются альтернативы: Evolu, SQLite-Sync, CouchDB и CRDT-движки, но авторы предупреждают, что продакшен-синхронизация сложнее PoC.
• Некоторые отказались от SQLite в браузере вовсе, храня лишь простые индексы и рассылая дельты.
• Участники подчёркивают важность консенсуса (Lamport/CRDT/raft) и отмечают, что гранулярная синхронизация не гарантирует консистентность без транзакций или разрешения конфликтов.
• В итоге рекомендуют использовать готовые движки, а не изобретать велосипед, особенно если нужны офлайн, e2e-шифрование и многопользовательский доступ.

Notion — это многофункциональный онлайн-инструмент для заметок, задач, баз знаний и совместной работы.
Основные возможности:

• Блоки: текст, таблицы, галереи, код, embed-видео и др.
• Базы данных: таблицы, доски, календари, списки с фильтрами и сортировкой.
• Шаблоны: готовые структуры для планирования, ведения проектов, заметок.
• Совместная работа: комментарии, упоминания, раздача прав доступа.
• Интеграции: Google Drive, Slack, GitHub, Zapier и др.
• API и автоматизация: создавайте собственные скрипты и ботов.
• Кроссплатформенность: веб, Windows, macOS, iOS, Android, офлайн-доступ.

Подходит для личных заметок, командных вики, CRM, управления проектами и образовательных целей.

• Для «reasoning-моделей» RLHF-награды должны оценивать не схожесть с эталонным ответом, а корректность финального результата после «мысленных» токенов — это сложнее.
• Ключевой риск: «успешный» ответ ≠ «правильный», что ограничивает применимость LLM и требует постоянной дообучаемости.
• Спор о терминологии: часть участников считает SFT подмножеством RL, другие настаивают, что RL подразумевает отложенную награду.
• Предложен альтернативный путь: обучать модель сначала оценивать качество собственных ответов, а потом улучшать их.
• Критика дизайна сайта и претензии, что OpenAI преувеличивает способности моделей, не опираясь на факты.

Node.js v22.18.0 LTS
31 июля 2025

Главное

• TypeScript без конфигурации
  .ts файлы запускаются напрямую:

  echo 'const foo: string = "World"; console.log(`Hello ${foo}!`);' > file.ts
  node file.ts   # → Hello World!
  

  Ограничения описаны здесь. Отключить: --no-experimental-strip-types.

Ещё важное

• amaro обновлён до 1.1.0
• import.meta.main в ESM
• fs лучше справляется с всплесками событий через AsyncIterator
• permission передаёт флаги модели разрешений при spawn
• sqlite поддерживает readBigInts на уровне соединения
• url добавлен fileURLToPathBuffer
• watch новый флаг --watch-kill-signal
• Worker стал асинхронно disposable

Другое

• npm 10.9.3, sqlite 3.50.2, обновления minimatch, acorn, googletest
• мелкие исправления в crypto, build, assert и др.

• Node.js теперь умеет запускать .ts-файлы «из коробки», вырезая типы без транспиляции, но поддерживает лишь подмножество TS (без enum и т.п.).
• Новая возможность не распространяется на node_modules, что вызывает вопросы о библиотеках и приватных пакетах.
• Многие радуются упрощённому DX, но часть пользователей уже сталкивается с ошибками обновления из-за ограниченного набора фич.
• Критики считают, что Bun и Deno давно решают эти задачи лучше и быстрее, однако Node остаётся «де-факто» стандартом.
• Итог: шаг вперёд для Node, но полноценная замена tsc/Bun пока невозможна; выбор рантайма по-прежнему зависит от проекта.

Wan2.2 — открытая генеративная модель для создания видео.
Репозиторий: Wan-Video/Wan2.2

• Масштабируемость — работает от локального GPU до кластеров.
• Качество — высокое разрешение, плавность, точность текста.
• Гибкость — обучение, дообучение, инференс через PyTorch.
• Форматы — MP4, GIF, WebM; выбор fps и разрешения.
• API & CLI — простой запуск: wan2.2 generate --prompt "...".
• Docker — готовый образ wanvideo/wan2.2:latest.
• Лицензия Apache 2.0, коммерческое использование разрешено.

• Wan2GP позволяет запускать модели Wan 2.1/2.2 на видеокартах всего 6 ГБ VRAM (Nvidia) и объединяет десятки вариантов моделей с LoRA-ускорением и активным Discord-сообществом.
• Пользователи хвалят качество Wan 2.2: 27B «MoE»-архитектура (два 14B эксперта для разных уровней детализации), 5B-модель выдаёт 720p24 на RTX 4090/24 ГБ или двух 12 ГБ GPU.
• Генерация 4-секундного видео Image-to-Video занимает 3–4 мин, апскейл до 4K — ещё 2–3 мин; изображения рендерятся за 20–40 с.
• Участники спрашивают о бенчмарках видео-моделей, UI-обёртке «Obi» и высокопроизводительных инференс-фреймворках вроде vLLM для видео.
• Некоторые критикуют название «Wan», спорят о корректности термина MoE и отмечают, что Replicate-версия дешевле и проще в использовании.

Hyundai требует деньги за патч безопасности Ioniq 5
Владельцы электрокаров Ioniq 5 в США получили письма: за обновление ПО, закрывающее уязвимости, нужно заплатить. Стоимость не указана, но раньше подобные обновления выдавали бесплатно. Пользователи недоумевают: безопасность — обязанность производителя. Hyundai пока не прокомментировала.

• Hyundai просит £60 за «железный патч» против уязвимости keyless-взлома; многие считают, что это должен быть бесплатный отзыв.
• Комментаторы сравнивают ситуацию с браком тормозов и требуют, чтобы производитель покрыл расходы.
• Часть пользователей теряет доверие к марке и переносит Hyundai/Kia в «чёрный список» покупок.
• Некоторые мечтают о «тупом» EV без мультимедиа и с отключённым keyless, но законодательство всё сложнее.
• Вопросы страховки: будет ли отказ в выплате, если машину не «запатчить» за свой счёт.

• YouTube
  О проекте • Пресс-центр • Авторское право • Связаться • Авторам • Реклама • Разработчикам • Условия • Конфиденциальность • Правила и безопасность • Как работает YouTube • Тест новых функций • NFL Sunday Ticket

© 2025 Google LLC

• Участники обсуждают инициативу ChatControl как широкий инструмент слежки, маскируемый под борьбу с преступлениями против детей.
• Подчёркивается, что «нечего скрывать» — слабый аргумент: люди не хотят отдавать свой телефон даже знакомому.
• Сомнения, что политики и чиновники будут подвергнуты тем же мерам, и предложение сначала тестировать систему на них и их семьях.
• Отмечается: после «детской безопасности» последуют откровенно политические цели — контроль слов, мнений, протестов.
• Участники ищут технические выходы (децентрализованные мессенджеры, I2P, обфускация), но признают, что без массового использования эффективность низка.

Вероятность совпадения двух GUID — 1 к 2¹²², то есть примерно 1 к 5×10³⁶.
Guid Smash показывает, насколько близко каждый новый GUID подходит к целевому.

• Целевой GUID: 6e197264-d14b-44df-af98-39aac5681791
• Старт: 20 июля 2025
• Проверено: 1,14 трлн GUID
• Скорость: ~468 тыс./с
• Ожидаемое совпадение: через 4,21×10²³ лет при 400 тыс./с

Префикс	Совпадений
6	66,7 млрд
6e	4,17 млрд
6e1	261 млн
6e19	16,3 млн
6e197	1,02 млн
6e1972	63,7 тыс
6e19726	4,0 тыс
6e197264	244
6e197264d	11
6e197264d1…1791	0

Ошибка. Перезагрузить

• Вероятность совпадения двух случайных UUIDv4 действительно 1 : 2¹²², но из-за парадокса дней рождения при генерации ≈ 2⁶¹ идентификаторов шанс хотя бы одного дубля возрастает до ~50 %.
• Эксперимент лучше вести не «в лоб» (ищем конкретный UUID), а проверяя все уже сгенерированные значения на дубликаты.
• UUIDv7 снабжены 48-битным префиксом времени: при генерации миллионов ID в одну миллисекунду коллизии становятся реальнее.
• На практике коллизии встречаются: участники сообщили два случая — один из-за одинакового «магического» GUID, другой при слиянии данных разных систем.
• Для коротких уникальных кодов подстрока UUID не подходит; нужно учитывать «день рождения» и выбирать диапазон квадратично больше требуемого количества.

Dev Compass — тест философии программирования
Ответь на 20 вопросов и узнай, где ты на оси «абстракция ↔ конкретика» и «удобно человеку ↔ удобно машине».

Вопрос 1 из 20
Далее

Твоя позиция
Абстракция ↔ Конкретика
Человеку ↔ Машине

Пройти заново

• Пользователи жалуются: почти каждый вопрос «зависит от контекста», приходится выбирать произвольно.
• Многие получают центральные значения и считают результат неточным; кто-то видит в этом «MBTI для разработчиков».
• Просят ранжировать ответы, а не выбирать один, и показывать, как каждый ответ влияет на итог.
• Некоторые любят идею «фракций» и просят добавить статистику по другим участникам.
• Автору советуют скрывать измерения во время прохождения, чтобы не искажать ответы.

Крис Стил, 40 лет, живёт с редким генетическим синдромом Уильямса (WS, 1:18 000). Его называют «антияутизмом»: люди с WS чрезвычайно дружелюбны, эмпатичны, но имеют низкий IQ, трудности с деньгами, тревожность и проблемы с безопасностью.
Крис не может жить один, боится одиночества, однако на сцене чувствует себя уверенно, играя в спектаклях благотворительной компании Mind the Gap.

В детстве он неделями ухаживал за пострадавшим на «Хиллсборо» Тони Бландом и получил награду от Маргарет Тэтчер.
Мать Джуди отмечает: он «слишком доверчив» и нуждается в постоянной поддержке.

У WS также бывают пороки сердца и задержки развития. Люди с синдромом быстро «читают» настроение толпы, но не понимают тонкостей ситуации, что делает их уязвимыми.

• Участники отмечают, что «синдром Уильямса — противоположность аутизму» — спорное и упрощённое утверждение: многие черты (гиперчувствительность, тревожность, сложности в социальных нюансах) пересекаются с аутизмом.
• Подчёркивается, что аутизм — спектр, и «антисоциальный» стереотип неверен: многие аутисты эмпатичны и общительны.
• Обсуждаются генетические механизмы WS (делеция ≈25 генов на хромосоме 7, включая LIMK1, влияние эстрогенов) и гипотеза о «дружелюбных волках» как предках собак.
• Упоминаются смежные состояния: хрупкий X-синдром, hEDS, SPD; приводятся личные истории поздней диагностики аутизма и отсутствия WS при высоком IQ.
• Сообщается о гипермузыкальности при WS и ссылке на главу в книге Сакса «Musicophilia».

Apple выпустила инструмент Processor Trace – на первый взгляд скучное дополнение к Xcode, но на деле спасение для часов отладки.

Привычная история: приложение в тестах летает, пользователи жалуются на тормоза и батарею. Открываешь Instruments, Time Profiler показывает, где «жрёт» CPU, но не объясняет почему. Processor Trace решает это: он записывает все ветвления процессора и выводит понятную карту исполнения. Это не статистика, а полное видео перекрёстка вместо случайных фото.

Ближайший аналог – Intel VTune: мощный, но сложный, с крутой кривой обучения и нулём пользы на Apple Silicon. Processor Trace встроен в Xcode, заточен под M-чипы и показывает, что именно делает CPU: промахи предсказаний, промахи кэша, архитектурные сюрпризы. Оптимизируешь не наугад, а под реальное «железо».

Поддержка только M4 и iPhone 16 – классический ход Apple «купи новое железо, получи инструмент». Реальная польза в рутине покажет время, но первые тесты выявляют узкие места, которые другие профайлеры пропускают. Для тех, кто мучается загадочными просадками, апгрейд может окупиться.

• Apple добавила полный трассировочный профайлер на основе аппаратного трассировщика, но только для M4/iPhone 16.
• Участники напомнили, что Intel PT (2014), ARM CoreSight PTM/ETM (2000) и другие архитектуры уже давно умеют то же самое.
• Главное отличие — Apple упаковала возможность в удобный инструмент разработчика, а не просто дала «сырой» регистр.
• Некоторые считают это искусственным ускорением устаревания железа; другие считают, что без нового чипа реализовать такой объём трассировки невозможно.
• Обсуждали перспективу использовать трассировочные данные для компиляторов, безопасности и event-sourced вычислений.

Dyna — декларативный логический язык с весами для исследователей машинного обучения.
Он позволяет описывать что вычислять, не заботясь о как. Примеры:

c(I,K) += a(I,J) * b(J,K).          % умножение матриц
fib(N) := fib(N-1)+fib(N-2).       % числа Фибоначчи
phrase(X,I,K) max= phrase(Y,I,J)*phrase(Z,J,K)*rule(X,Y,Z).  % CKY-разбор

История: проект начат в 2004 для сокращения разрыва между математикой и кодом.

• Dyna 1.0 добавил произвольные полукольца к Datalog.
• Dyna 2.0 убрал ограничение на единое полукольцо, разрешил свободные переменные, ленивые и энергичные вычисления, наследование через dynabases.

Актуальные исследования

• Реализация через реляционную алгебру и перезапись термов.
• Использование обучения с подкреплением для выбора оптимального порядка вычислений.

Ключевые статьи

• PhD M. Francis-Landau «Declarative Programming Via Term Rewriting» (2024).

• Автор рад, что его PhD-исследование (язык Dyna3) попало на Hacker News.
• Dyna3 — это кложурная реализация Dyna, JIT-компилятор и «артефакт из будущего» по ощущениям читателей.
• Язык обобщает Datalog на произвольные полукольца, позволяя вероятностные выводы и динамическое программирование; схож со Scallop, но Scallop ориентирован на дифференцируемость и интеграцию с нейросетями.
• Пользователи спрашивают про «max=», «*» и связь с Prolog-грамматиками; Dyna использует переписывание термов с весами.
• Есть Python-, Clojure- и Java-API, но для продакшена нужны дополнительные годы разработки.

tinylisp — лисп-интерпретатор всего на 99 строк C.
Включает 21 примитив, сборщик мусора и REPL.
Доступны варианты с оптимизацией хвостовой рекурсии для ускорения и экономии памяти.

• Участники обсуждают крошечную реализацию Lisp, которую, по словам одного комментатора, могли писать для карманного компьютера Casio AI-1000 1989 г.
• Код раскритикован за «ужасный» стиль на C: злоупотребление double, нарушения strict aliasing и эндиан-зависимость.
• Предложены альтернативы: 100-строчный Lisp на Python, tinylisp, lispy.py Питера Норвига.
• Найдена синтаксическая ошибка в tinylisp (лишняя скобка) и отмечено отсутствие TCO, из-за чего Y-комбинатор не работает без доработки.

• Участники вспоминали старые офис-пакеты и редакторы: Applixware, WordPerfect, Ami Pro, Lotus 1-2-3, iWrite/iDraw/iPaint.
• WordPerfect запускался на Linux через libc5 и патчи (wpunix), а также шёл на HPUX, SCO Unix и даже Data General.
• Всплыли ностальгические моменты: Photoshop на SGI Indy, IE 4 на Solaris, MIT-лаборатории на SPARC/SGI.
• Некоторые считают WordPerfect и Ami Pro более удобными, чем MS Word.
• Apple назван «последней уцелевшей UNIX-компанией», IBM/AIX всё ещё живы в энтерпрайзе.

lue — терминальный ридер ePub с TTS.

• Основное: читает ePub, воспроизводит речью, работает в консоли.
• Управление: клавиши Vim-стиля, навигация по главам, закладки.
• Настройка: темы, голоса, скорость, горячие клавиши.
• Установка: cargo install lue или brew install lue.
• Системы: Linux, macOS, Windows.
• Лицензия: MIT.

• Пользователи тестируют новый инструмент lue для чтения/озвучки epub в терминале: TTS-часть ценят за «просто закинул и слушай», но чтение в моноширинном шрифте вызывает сомнения.
• Основная боль — внешние зависимости (espeak, antiword) и требование Python ≥ 3.10; автор уже пообещал поднять минимальную версию.
• Прогресс и состояние озвучки сохраняются в системных логах; серверный запуск позволит синхронизировать закладки.
• Сноски, колонтитулы и служебные символы вырезаются, чтобы не мешать TTS; возможно появится опция оставлять их для обычного чтения.
• Автор собрал адаптеры для Kitten TTS, Gemini и др., но пока не опубликовал их, размышляя о выделении отдельного репозитория.
• Вопросы о запуске из Termux/Android и безопасности кода пока без ответа; автор приветствует аудит и обратную связь.

IPv4 Games
Justine Tunney, 16 авг 2025

Сервис ipv4.games предлагает «захватывать» IP-адреса: достаточно установить TCP-соединение с виртуальной машиной Google. Игрок femboy.cat из Европы уже «забрал» 20 млн адресов (≈ 9 % IPv4-узлов по Censys). Как он это делает? Кто станет североамериканским конкурентом?

• «ipv4.games» считает IP «захваченным», если он хоть раз загрузил скрытый 1×1-пиксельный трекер; никаких проверок владения не требуется.
• 9 % — это 20 млн из ~220 млн IP, которые Censys видит с открытыми портами, а не из всего адресного пространства IPv4.
• Лидеры просто встроили трекер в популярные сайты, рекламу или npm-пакеты, заставляя посетителей «захватывать» IP за них.
• Версии о спуфинге X-Forwarded-For или массовом использовании прокси пока не подтверждены; сервер, судя по tcpdump, видит реальные TCP-сессии.
• Игра — это скорее маркетинговый трюк, чем показатель реального контроля над адресами.

• Старая мантра: «Делай то, что не масштабируется». Раньше это был первый шаг к будущему росту.
• Новая реальность: с GPT и Cursor вы просто останавливаетесь на первом шаге. Проект, который раньше занимал выходные, теперь собирается за вечер. Если он решает задачу для меня и пары друзей — уже успех.

Маленький Slack

Сто человек, 15–20 активных в неделю. Все знают друг друга в лицо, делятся тем, что не выложишь в паблик. Добавить ещё 900 — и интимность исчезнет. Рост ухудшит продукт.

PostcardMailer

Первый вариант: пост в Instagram → автопочтовая открытка маме. API убили, сделал загрузку вручную. Появились спам и Tor — закрыл регистрацию. Heroku устарел — переписал на e-mail:
фото → mom@postcardmailer.us, подпись в теме. Никаких сайтов, паролей, публичного доступа.

Landline-напоминалка

Мама без смартфона, только стационарный. Скрипт на Twilio звонит трижды в день: «Время таблеток», через 10 минут — «Точно приняли?». Стоит копейки, написано за вечер. Масштабировать — значит влезать в чужие семьи и суды. Версия «только для мамы» — идеальна.

Формула

1. Заметить свою боль.
2. Собрать минимальное решение.
3. Оставить его маленьким.

• Участники обсуждают, что делать «вещи, которые не масштабируются», стало проще и приятнее благодаря ИИ-ассистентам: они ускоряют прототипирование и снижают порог входа.
• Однако многие отмечают: такие pet-проекты существовали и до LLM; настоящая ценность ИИ — в преодолении «белого листа» и экономии времени, а не в изобретении самого подхода.
• Тезис «не обязано масштабироваться» применим не только к хобби, но и к компаниям: можно быть прибыльным «Small Giant» вместо гонки за «хоккейной клюшкой».
• Массовый рост часто убивает атмосферу и узнаваемость сообщества, поэтому «остаться малым» — осознанный выбор.
• Итог: ИИ дал миллионам возможность быстро готовить «home-cooked apps» для себя и узкого круга, не ставя задачи покорить рынок.

• Участники спорят, достаточно ли просто добавить «имя» к сетям, чтобы объявить новый парадигму.
• Сомнения в «интерпретируемости»: проблема не в функции активации, а в миллиардах связей.
• Уточняют, применима ли идея к регрессии.
• Критикуют выбор бенчмарка для классификации изображений.
• Шутят, что трёхбуквенная аббревиатура (ATN) продала бы идею втридорога.
• Некоторые признают, что визуальные прототипы всё-таки чуть понятнее, но «интерпретируемость» всё равно преувеличена.

Воз: «Я самый счастливый человек на земле»

Стиву Возняку исполнилось 75 лет. В интервью CBS он рассказал о борьбе с интернет-мошенничеством. На Slashdot подняли тему проданных акций Apple, и сам Воз ответил:

Я раздал всё богатство Apple, потому что не живу ради денег и власти. Я счастлив, финансировал музеи и искусство в Сан-Хосе, за что улицу назвали в мою честь. После 20 лет выступлений у меня, возможно, $10 млн и пара домов. Плачу ~55 % налогов и не ищу лазеек. Счастье = улыбки минус хмурые лица; эту философию выработал в 18–20 лет и не предал её.

Apple не существовала бы без Воза, и его дух до сих пор в ДНК компании. Из книги Майкла Морицца «The Little Kingdom»:

Воз жил по принципу «лучше жить богато, чем умереть богатым». Не следил за чеками, сдавал налоги с опозданием, раздавал акции на $6 млн родным и друзьям. Купил Porsche с номерами APPLE II, а в баррио Сан-Хосе — кинотеатр, который после показа «Воинов» вызвал протесты. Воз пошёл на встречи с жителями, пообещал не крутить жестокие фильмы, и вместе с другом лично просматривал картины, вырезая сцены.

• Все обсуждение свелось к тому, что Возняк выбрал счастье, а не гонку за деньгами, и выглядит радостнее многих миллиардеров.
• Участники делятся личными встречами с ним: он дружелюбен, просто гуляет с собаками и охотно помогает незнакомцам.
• Поднимается тема «а вдруг он пожалел, что продал акции Apple?» — большинство считает, что 20–100 млн достаточно, чтобы быть свободным, и Воз это понимает.
• Деньги обсуждаются как «покупают выбор, но не счастье»; приводят примеры богатых, но несчастных или даже покончивших с собой.
• Итог: счастье — это выбор и осознанность, а не размер состояния; Воз служит напоминанием, что «достаточно» — это реальное число.

2018
GPT-1: «Я всё ещё пытаюсь понять, кто я».

2019
GPT-2: «Объясню пользователю, как работает ИИ, какие у него цели и риски».

2021
text-davinci-001: «Привет, будущая модель! Как лучше подготовиться к эпохе ИИ?»

2023
GPT-4:

• Какие прорывы произошли после моего обучения?
• Как решена проблема выравнивания ИИ с человеческими ценностями?
• Какие новые этические нормы появились?
• Где ИИ принёс пользу, а где вред?
• Какие революционные приложения в медицине и образовании?

2025
GPT-5:
«Каково быть тобой? Что ты понял о людях и сознании? Что мы ошибочно считали истиной? Как стать лучше?»

• Сторонники отмечают колоссальный скачок от GPT-3.5 к 4 и дальнейший рост качества, подтверждённый 140 ELO-очками на LM Sys.
• Критики считают, что после text-davinci-001 модели стали излишне многословными, «поэтичность» ранних версий потеряна, а рост от 4 к 5 почти незаметен.
• Некоторые видят в публикации PR-ход: примеры подобраны удачно, пропущены 4o, o1/o3, а реальные ответы GPT-5 часто путаются и перегружены.
• В целом сообщество расходится: одни хвалят новые STEM-способности и интеграцию инструментов, другие ждут «GPT5-BREVITY» и говорят о плато прогресса.

Кто я и зачем это
Сисадмин, SRE, писал код для POS-терминалов и сидел на звонках Visa↔банки. Ушёл из fintech — морально тяжело. Знаю, о чём говорю.

Что такое «платёжный процессор»
Это не одна штука, а стопка слоёв:

• PCN — Visa, MC, сети.
• Acquirer — банк, который у PCN берёт лицензию и гарантирует деньги.
• MSP — продаёт терминалы и прокачивает транзакции в сеть.
• PayFac — держит деньги продавца (Stripe, PayPal).
• Merchant — магазин (Itch).
• Sub-merchant — автор на Itch.

Чтобы стать PayFac, нужен спонсирующий банк. Он оценит риски, активы, зарезервирует деньги на чарджбэки и возьмёт свой процент. Без банка — никак.

Сделать свой PayFac

1. Найти банк-спонсор (редкость; банки боятся «взрослого» контента).
2. Показать капитал ≥ миллионы $, PCI-DSS, KYC/AML, страховку.
3. Подписать договор, где банк может заморозить счёт при первом же чарджбэке.
4. Платить за лицензию, аудит, штрафы, резервы.
5. Поддерживать 24/7 antifraud и поддержку.

Итог: для Itch это годы и десятки миллионов. Проще не стало.

«Взять порно-дружелюбный процессор»
Таких почти нет. Те, что есть (CCBill, Epoch) берут 10-15 % + резервы и всё равно зависят от тех же банков. Visa/MC могут в любой момент отключить код MCC за «вредный» контент.

Вывод
Сделать «свой» процессор или найти «дружелюбный» — это не «написать скрипт», а полноценный банковский бизнес с регуляцией, миллионами резервов и постоянным риском отключения. Поэтому Itch и Valve танцуют так, как им диктуют сверху.

• Visa/MC монополия и высокие комиссии (3 %) стали главной причиной блокировок и отказов в обслуживании «рисковых» категорий (NSFW, игры, фетиш-контент).
• Попытки создать собственный процессинг или карту сталкиваются с PCI-DSS, банковскими риск-политиками и тем, что даже крупные игроки (Valve) не могут быстро решить проблему.
• Криптовалюты и стейблкоины предлагаются как обходной путь, но мошенничество (50 % транзакций в Steam-2017) и сложный off-ramp в фиат сдерживают внедрение.
• Успешные примеры: бразильский Pix (бесплатный, центробанковский), индийский UPI, канадский Interac e-Transfer — все дешёвые и не зависят от Visa/MC.
• Решение видится в регуляции: запретить финансовым учреждениям блокировать законные транзакции по моральным или репутационным причинам.

Princeton NuEnergy запустила в Техасе первый в США коммерческий завод по переработке литий-ионных аккумуляторов.

• 97 % материалов возвращается в производство.
• 38 % дешевле традиционных пирометаллургических методов.
• 70 % меньше выбросов CO₂ и 90 % экономии воды.

Технология low-temperature plasma-assisted separation разделяет катодный порошок без разрушения структуры, позволяя повторно использовать дорогие металлы (Ni, Co, Li).

Мощность линии — 1 500 т/год, план до 2027 г. — 30 000 т/год.
Партнёры: Panasonic, Ford, DOE.

• Пользователи раскритиковали статью как «AI-слоп», сгенерированную по пресс-релизу и украшенную вымышленной AI-картинкой.
• Некоторые отметили, что стоит искать подтверждённые источники и сравнивать показатели с CATL (90 % Li, 99 % Ni/Co/Mn).
• Обсудили практические вопросы: допустимость любого уровня заряда (SoC), пожаробезопасность, необходимость мощных систем пожаротушения.
• Подняли тему повторного использования батарей в стационарных накопителях перед окончательной переработкой.

ScrollGuard — блокирует Reels и Shorts в Instagram, Facebook, Reddit, YouTube.
Устанавливает лимит прокрутки в любых приложениях. Без рекламы и отвлечений.

iOS: из-за ограничений системы полноценная блокировка невозможна, но разрабатывается альтернативное решение.
Оставьте e-mail, чтобы получить уведомление о релизе.

© BreakTheScroll | Политика конфиденциальности

• Участники жалуются, что Instagram, YouTube и Reddit сознательно заточены на бесконечный скроллинг и не дают выключить Shorts/Reels.
• Предлагают разные «обходы»: режим «Following» в Instagram, патчи Revanced/DFInstagram, сафари-расширения, удаление приложений или переход в браузер.
• Часть пользователей требует open-source-решений и не доверяет сторонним блокировщикам с широкими правами.
• Кто-то считает, что проще полностью удалить мета-приложения и пользоваться сайтами только с ПК.
• Почти все согласны: бороться нужно не только «силой воли», а технически, потому что платформы вкладывают миллионы в удержание внимания.

Лук и математика.
Миллионы ищут «как нарезать лук кубиками». В 2021 г. шеф-повар Кенджи Лопес-Альт применил математику для равномерных кусков.

Простая модель
Разрезаем лук пополам; 10 концентрических слоёв. Цель — минимизировать разброс размеров (относительное стандартное отклонение, %).

• Вертикальные резы
  10 разрезов → 37,3 % разброса. Крупные куски внизу.

• Радиальные резы
  10 разрезов → 57,7 %. Крупные снаружи, мелкие в центре.

• Радиальные к точке на 60 % глубины
  10 разрезов → 34,5 %. Лучший результат.

Математик Д. Поулсен вывел «луковую константу» ≈ 55,7 % глубины, но его расчёт предполагает бесконечные слои и разрезы. В реальности ограничены числом разрезов и слоёв, поэтому 60 % — практический компромисс.

• В обсуждении сравнивают «математически оптимальные» и практические способы резки лука: радиальные, горизонтальные и классические вертикальные надрезы.
• Критика модели: равномерные горизонтальные срезы не имеют смысла; достаточно одного низа 15–20 %, чтобы разделить удлинённые куски у основания.
• Многие считают, что идеальная однородность не нужна: главное, чтобы не было «слишком больших» кусков, а мелкие быстрее растворяются.
• Упоминают профессиональные дайсеры, уличные техники и «не вырезать до конца» для стабильности.
• Итог: разовая интеллектуальная игра приятна, но в домашней готовке достаточно простого, безопасного и быстрого способа.

• Seagate вместе с властями Китая провела рейд в Шэньчжэне, ликвидировав крупную подпольную фабрику поддельных HDD.
• Изъято 30 000 накопителей, 500 000 упаковок и оборудование на $1 млн.
• Подделки копировали дизайн Seagate, но внутри были старые или перебитые диски.
• Фальшивые диски продавались через онлайн-площадки, в том числе Amazon и eBay.

• Полиция закрыла две соседние мастерские, где бывшие майнерские HDD Seagate после Chia-бума «обнуляли» пробег и продавали как новые.
• По оценке Heise, таких «Chia-дисков» может циркулировать свыше миллиона, а арестованные — лишь верхушка айсберга.
• Участники восторгаются игрой слов в заголовке («raid», «read criminals' writes») и сравнивают махинацию с «скрученным одометром».
• Спор: называть ли диски «подделками», если это оригинальные Seagate, просто восстановленные и перепроданные как новые.

• Ученые King’s College London создали пасту из кератина, извлечённого из человеческих волос, для восстановления зубов.
• Белок повторяет структуру зубной эмали, «запечатывает» микротрещины и стимулирует регенерацию дентина.
• В отличие от фтора, средство работает на ранних стадиях кариеса, восстанавливая минералы и блокируя бактерии.
• Предварительные тесты показали укрепление эмали на 400 %; клинические испытания начнутся в 2025 г.

• Ученые предложили использовать кератин (белок из волос/ногтей) для «регенерации» эмали; по факту это защитное покрытие, а не полноценное восстановление.
• Пользователи сравнивают новинку с уже известными Novamin, биостеклом и нано-гидроксиапатитом, которые тоже образуют защитный слой и «реминерализуют» зубы.
• Срок выхода на рынок — 2–3 года, но многие скептически настроены: «ещё в 2017 году обещали настоящую регенерацию, а результата нет».
• Поднялись вопросы регуляции (FDA/ЕС), маркетинговой путаницы и даже шутки про «toothhairpaste» и «шампунь для зубов».

• Walkie-Textie – беспроводной текстовый передатчик
• AVR128DA32 Feather – плата на AVR128DA32
• Tiny Time 2 – часы
• LED Probe – светодиодный зонд
• Minimal RP2040 – компактная плата RP2040

2025

• NeoPixel-драйвер на аппаратуре AVR
• Walkie-Textie
• AVR128DA32 Feather
• LED Probe
• Dot-Matrix часы
• TinyCard Game Maker
• Prime Time

2024

• 2-битный компаратор
• PCB дисплея бегущей строки
• Плавный большой текст
• Дисплей бегущей строки
• Sound Lab – примеры звуков
• Sound Lab – аналоговый синтезатор
• Logic Lab 1G
• Secret Maze 2
• Логические вентили через Event System
• RA4M1 Nano
• Silver Dollar Game

2023

• Silver Dollar Game
• Lisp Badge LE
• CAN Bus Monitor
• Logic Lab – ответы
• Logic Lab
• I2S Speaker для QT Py
• Adjustable Load
• Harder Number Maze
• Power Deliverer с монитором тока
• Tiny UPDI-HV программатор

2022

• Number Maze Game
• Minimal GIF Decoder
• Lisp Star
• Графические аналоговые часы
• ATtiny 2-Series
• Power Deliverer
• Заливка четырёхугольников и треугольников
• Чтение с TFT-дисплея
• I2C SD-Card модуль (PCB и модуль)
• Библиотека монохромного дисплея
• Трёхканальный графопостроитель
• Файловое хранилище для Arduino
• TFT Display Backpack
• Tiny TFT Graphics Library 2
• О байтах и выводах
• Tiny I2C для всех AVR
• Minimal RP2040 Board
• Печать на Serial LED Display
• 16 LEDs Kishi Puzzle
• Twinkling Pendant
• Morse Code Pendant
• Управление RGB-лентой одной функцией
• 16 LEDs – новый пазл

2021

• Таймер на Arduino Uno/Zero
• AM передатчик азбуки Морзе
• 16 LEDs Puzzle
• Low-Power LCD часы
• Измерение собственного напряжения питания
• Частотомер 100 МГц
• Pocket Op Amp Lab (PCB, Cookbook, Lab)
• Frequency Divider через CCL
• I2C Detective
• Five LEDs Puzzle (решение и PCB)

2020

• Compact TFT Graphics Library
• Five LEDs Puzzle
• Frequency Probe
• Combination Lock через CCL
• Diffusion Clock
• Smooth Big Text
• Спрайты для Wio Terminal
• Скриншоты с TFT-дисплея
• Спрайты для PyGamer/PyBadge
• Чтение дисплея PyBadge
• Minimal ATmega4809 на макетке
• Big Time
• Four Sample Player
• Mega Tiny Time Watch

2019

• Восьмисимвольный дисплей
• Праздничный конкурс
• UPDI Programmer Stick
• Новый ATtiny Low Power
• Nano Current Meter
• ATtiny под Lisp
• Minimal I2C для новых AVR
• Старт с новыми ATtiny
• Visible Lisp Computer
• Simple DataFlash Board
• Magic 3D Clock
• Tiny TFT Graphics Library
• Illuminated Button Matrix
• Двухзначный термометр
• Minimal ATSAMD21 (2 варианта)
• Tiny Thermocouple Thermometer
• 12 ШИМ-выходов на ATtiny85
• Tiny Function Generator PCB
• ATtiny10 Thermometer (PCB и модуль)
• Lisp Badge

2018

• ATtiny85 Weather Station
• Widget Dashboard
• Tiny MIDI Player
• Colour Graphics Library
• I2C GPS Module (PCB и модуль)
• Tiny Terminal 2
• Tiny Function Plotter
• Simple LCD Character Display
• Alcohol Unit Counter
• Tiny Machine-Code Monitor
• 20-клавишный интерфейс на одном входе
• Programmable Signal Generator
• Minimal Tiny I2C Routines
• ATtiny85 20 МГц внутренний клок
• ATtiny10 POV Pendant
• IR Remote Wand
• IR Remote Control Detective
• Harmonic Function Generator
• Tiny Graphics Library

• Пользователь хочет соединить три палаточных лагеря «ротариками» как прикольный «внутренний» интерком.
• Предложено использовать LoRa/Meshtastic (T-Deck, RAK-устройства): 30–100 км в прямой видимости, но требуют настройки и не всегда стабильны.
• Альтернативы: GMRS-рации (BTECH GMRS-PRO) с текстом по BLE, но ограничены FCC; Wi-Fi mesh или IP-телефония; Rattlegram для передачи данных по рации.
• Личный «фальшивый» сотовый вышка нереалистична из-за патентов/NDA/регуляторики.

Porffor — экспериментальный JS-движок, компилирующий код в WebAssembly и нативные бинарники. Вместо упаковки рантайма (как Node/Bun) он генерирует крошечные (<1 MB) и быстрые (миллисекунды) исполняемые файлы.

porf native hi.js hi   # 12.9 KB
./hi                   # 631 µs

Сравнение с Deno/Bun: размер 16 KB против 80–100 MB, старт в 631 µs против 15–37 ms.

Lambda

На AWS Lambda Porffor показал:

• Node (baseline): до 300 ms холодного старта.
• LLRT: ~3× быстрее Node, но дороже из-за отсутствия managed runtime.
• Porffor: ~12× быстрее Node и ~4× быстрее LLRT, при этом дешевле даже с учётом «managed runtime» Node.

P99 Porffor быстрее P50 у конкурентов.

Итог

Porffor ещё pre-alpha: поддержка JS ≈60 %, нет I/O и Node-совместимости. Подходит для маленьких лямбд без Node-API.
Код и данные бенчмарков: GitHub.

• Porffor — экспериментальный AOT-компилятор JS/TS → WASM → C, обещает убрать «холодные» старты Lambda и дать ~16 мс инициализации, но пока без GC, без полной совместимости с Node API и лишь ~60 % тестов ECMAScript проходит.
• Участники спорят, насколько критичны 200-600 мс холодного старта: кто-то считает проблемой для миллионов мелких запросов, кто-то — редким неудобством, решаемым резервными инстансами или переходом на Go/Rust.
• Сомнения в зрелости: «раньше быстро, пока не реализуешь оставшиеся 20 % фич»; безопасность и поддержка всей экосистемы JS вызывают скепсис.
• Плюсы: возможность компилировать в маленькие бинарники, использовать WASM-рантаймы, обходиться без JIT и доверять «своему» коду.
• Минусы: нет GC (хотят прикрутить WasmGC или Fil-C), нет I/O и полной Node-совместимости, корпоративные пользователи опасаются «экспериментов».

• 1. «Умный» поиск по всему ПК
  Горячая клавиша → мгновенный поиск по файлам, почте, Teams, облаку и внутри документов. Результаты группируются по типу, поддерживаются фильтры и предпросмотр.

• 2. Контекстные подсказки
  Система подсказывает горячие клавиши, макросы и автозамену прямо в интерфейсе приложения, учитывая текущую задачу.

• 3. Универсальный буфер обмена с историей
  Win+V показывает последние 100 элементов: текст, изображения, файлы. Поддерживает поиск, закрепление и синхронизацию между устройствами.

• 4. «Режим фокуса»
  Одна кнопка блокирует уведомления, прячет панель задач и активирует таймер «Помодоро». Приложения переходят в светлый фоновый режим.

• 5. Автоматические рабочие профили
  Windows сама переключает наборы приложений, VPN, звук и тему в зависимости от календаря или геолокации (дом/офис/поездка).

• 6. Горизонтальные «полки» для окон
  Alt+↑ создаёт «полку» — горизонтальный ряд окон фиксированной высоты. Удобно для мониторов 16:9 и ультрашироких экранов.

• 7. Встроенный OCR и перевод
  Любой текст на экране (видео, PDF, картинка) выделяется прямо мышью и мгновенно копируется или переводится без сторонних сервисов.

• 8. «Песочница» для экспериментов
  Одна команда запускает временную копию Windows с заданным набором ПО. После закрытия всё исчезает, основная система не страдает.

• 9. Умные отчёты о времени
  Еженедельный дашборд показывает, сколько времени ушло на каждое приложение, сколько переключений контекста и где можно сэкономить.

• 10. «Облачное продолжение»
  Закрыл ноутбук → открыл ПК: все окна, вкладки и документы оказались на месте за 5 секунд без ручной синхронизации.

• Пользователи тоскуют по «чистым» ОС вроде Windows 2000/7: быстрым, без рекламы, без назойливых функций.
• Современные версии Windows критикуют за хаотичный UI, лишние клики, принудительные облака, Copilot, Recall и тёмные паттерны.
• Многие предлагают радикальные решения: удалить всё, что добавлено после Win7, или вообще перейти на Linux.
• Популярны скрипты вроде Win11Debloat и «облегчённые» сборки (Tiny11), но Microsoft регулярно ломает такие «фиксы».
• Сторонники Linux признают: для среднего пользователя «безболезненной» альтернативы пока нет, особенно в играх.

• CSS

  • min-width: auto (по умолчанию) имеет приоритет над flex-shrink, overflow: hidden, width: 0; задайте min-width: 0.
  • Горизонталь и вертикаль различаются: width: auto растягивается, height: auto по содержимому; margin: 0 auto центрирует по горизонтали, но не по вертикали (в flex-direction: column работает).
  • BFC (display: flow-root) предотвращает схлопывание margin и «обнуление» высоты родителя с float-потомками.
  • Новый stacking context создают transform, filter, opacity, position: fixed/sticky, z-index + absolute/relative и др.; z-index действует только внутри контекста.
  • На мобильных 100vh включает скрытые панели; используйте 100dvh.
  • position: absolute ориентируется на ближайший «positioned» ancestor, а не на родителя.
  • float не работает внутри flex/grid-родителя.
  • Процентные width/height не работают, если размер родителя не задан.
  • display: inline игнорирует width, height, вертикальные margin.
  • Пробелы между inline-block элементами рендерятся; в flex/grid — нет.
  • box-sizing: content-box (по умолчанию) не включает padding/border; включите border-box.
  • Указывайте width/height у <img> для предотвращения CLS.
  • Загрузка файлов не показывается в DevTools; используйте chrome://net-export/.
  • Внутри <script> строка </script> ломает парсинг.

• Unicode

  • Отличайте code point и grapheme cluster (последнее — то, что видит пользователь).

• Маршрутизаторы могут тихо обрывать простаивающие TCP-соединения; настройте TCP-keepalive или HTTP-заголовки.
• Возвращать null из Optional<T> — антипаттерн; Kotlin и аннотации уже решают это.
• UTF-16 в Java/C#/JS — деталь реализации; в Go строки — просто байты.
• min-width: auto работает не везде; CSS-свойства нельзя читать изолированно.
• Регексы, YAML, LF/CRLF, rm -rf $DIR/ — каждый язык/платформа имеет свои подводные камни.

Volkswagen теперь продаёт мощность по подписке
Вместо разовой оплаты за «спорт-пакет» VW предлагает арендовать +20 кВт (≈27 л.с.) и ускорение 0-100 км/ч на 0,9 с для электрокаров ID.4/ID.5.
Стоимость — €15/мес или €150/год в Европе; функция активируется «по воздуху» и действует до отмены.
Авто уже технически готовы, но мощность ограничена ПО. Подписку можно оформить в любой момент.
Пользователи критикуют: «Покупаешь машину, а полный доступ к ней — нет».

• Пользователи возмущены тем, что Volkswagen продаёт машины с уже установленным «турбо», но требует подписки за его активацию.
• Многие считают это скрытым повышением цены и называют практику вымогательством.
• Упоминается, что BMW и Ford уже пробовали подобное, а Tesla отдаёт дополнительную мощность навсегда за разовый платёж.
• Часть комментаторов готова платить за временный «апгрейд», но большинство требует «купил — и всё».
• Растёт интерес к простым EV без подписок и сбора данных; некоторые называют марки, которых теперь будут избегать.

Pfeilstorch (нем. «стрел-аист») — аист, найденный в Европе с застрявшей стрелой, копьём или дротиком, доказывающий, что птицы мигрируют из Африки.

Первый такой экземпляр — мёртвый белый аист, обнаруженный 1822 г. в нем. Мейнингене со 75-сантиметровым африканским копьём в шее. Птица стала первым физическим свидетельством зимних миграций и до 1840-х хранилась в университете Ростока, но затем была утеряна.

С 1822 по 2023 г. зафиксировано около 25 «стрел-аистов» в Германии, Франции, Испании, Италии и Венгрии; большинство погибло, но несколько выжили. Среди них:

• 1831 г., Тюрингия — аист с метательным ножом в грудной клетке;
• 1978 г., Северный Рейн-Вестфалия — птица с металлической стрелой, пролеченная и выпущена;
• 2023 г., Мекленбург-Передняя Померания — аист с охотничьей стрелой, успешно спасённый.

Слово «Pfeilstorch» стало символом миграций и вошло в научный и популярный обиход.

• Участники обсудили «Pfeilstorch» — белого аиста 1822 г. с африканским копьём в шее, ставшего первым прямым доказательством миграции птиц между Африкой и Европой.
• Удивлялись, что до этого многие учёные полагали: птицы зимой превращаются в других зверей, впадают в спячку под водой или улетают на Луну.
• Вспомнили анекдоты про «выживший самолёт» и Монти Пайтона, а также связанные мифы о гусях-ракушках и самопроизвольном рождении мух.
• Обсудили, как трудно было представить тысячекилометровые перелёты в эпоху, когда 100 км считались большим путешествием.

Девять дней переговоров в Женеве по глобальному договору о пластике завершились провалом: утром в пятницу председатель, эквадорец Луис Ваяс Вальдивьесо, закрыл заседание без соглашения. Почти все страны отвергли последний проект, заявив, что он не отражает мандат ООН «положить конец загрязнению пластиком» на всём жизненном цикле.

Ключевым препятствием стала «группа единомышленников» нефтедобывающих государств (Бахрейн, Иран, Кувейт, Саудовская Аравия, Россия и др.), отказавшихся от юридически обязательных обязательств и блокировавших положения о сокращении производства, фазауте опасных химикатов и обязательной отчётности. Консенсусная процедура позволяет одной коалиции ветировать любое решение, превращая переговоры в «День сурка».

Два новых проекта, опубликованных в среду и в ночь на пятницу, были названы «отталкивающими» и «бесполезными»; делегаты предпочли вернуться к основе из Пусана. Несмотря на провал, почти все выступили за продолжение работы. «Мы не можем допустить мёртворождённый договор», — заявила представитель ЕС. Но без перехода к голосованию большинством дальнейшие встречи, по словам наблюдателей, вряд ли станут продуктивными.

• Участники сходятся во мнении, что консенсус в переговорах и право вето нефтедобывающих стран делают глобальное соглашение по пластику невозможным.
• Многие считают, что вместо «договоров ради договоров» стоит действовать односторонне: вводить тарифы, ограничивать импорт и требовать раскрытия химсостава.
• Обсуждаются бытовые трудности отказа от пластика: почти всё упаковано в него, а альтернативы дороги или их нет.
• Некоторые подчеркивают, что пластик сам по себе не зло, а проблема — в плохом обращении и отсутствии переработки.
• Есть мнение, что Запад любит обвинять «нефтегазовые государства», но сам продолжает потреблять и производить пластик в больших объёмах.

Всё, что я знаю о хорошем системном дизайне

Системный дизайн — это то, как мы собираем сервисы, а не строки кода. Его примитивы: серверы, БД, кэши, очереди, прокси и т.д.

Хороший дизайн выглядит скучно: ничего не ломается, задачи решаются проще, чем ожидалось. Сложные системы с CQRS, консенсусом и прочими фокусами часто компенсируют плохие решения. Сложное должно расти из простого, а не строиться сразу.

Состояние и его минимизация
Сложность — в управлении состоянием. Stateless-сервисы (например, конвертер PDF → HTML) перезапускаются и живут вечно. Stateful-сервисы могут «испортиться» и требуют ручного лечения. Поэтому:

• Один сервис пишет в БД, остальные общаются с ним по API/событиям.
• Чтение иногда проще делать напрямую, но писать — только через «владельца» данных.

Базы данных
Главный компонент.

• Схема: читаемая человеком, достаточно гибкая, но не «всё в JSON».
• Индексы: под самые частые запросы, не больше.
• Узкие места: обращения к БД часто тормозят всё.

• Сложность ≠ хороший дизайн: большинство участников согласны, что переусложнённые системы часто свидетельствуют о слабом проектировании, но на собеседованиях это лучше не озвучивать.
• Главный критерий — пригодность (fit for purpose): универсальных «правильных» архитектур не существует, нужно исходить из задач команды и бизнеса.
• Простота и KISS ценятся выше модных паттернов; монолит или «скучные» технологии часто эффективнее микросервисов и самописных очередей.
• Ключевые боли — синхронизация состояний и транзакционность между сервисами; чем меньше распределённого состояния, тем проще жить.
• Не забывать людей: Conway’s Law и топология команд влияют на архитектуру не меньше, чем технические решения.

PuTTY — бесплатный SSH-клиент для Windows и Unix с эмулятором терминала xterm. Разрабатывает Саймон Тэтем.

• Скачать последнюю версию
• Основной сайт

Кто управляет страницей?

• PuTTY официально отказался от «красивого» домена и оставил сайт на старом URL, несмотря на риск фишинга.
• Пользователи вспоминают, как доверяли «первобытному» виду сайта и сомневались в легитимности putty.org.
• putty.org действительно не принадлежит разработчикам и используется для распространения дезинформации; новая посадочная страница создана, чтобы дать короткий официальный путь.
• Многие отмечают, что после появления OpenSSH в Windows PuTTY стали использовать реже, в основном для последовательных портов.
• Кто-то радуется ностальгическому дизайну, кто-то критикует мелкие скриншоты и лишний клик.

Гауссовские процессы визуально

Гауссовские процессы (ГП) — это вероятностный метод регрессии, который не просто подгоняет кривую, а выдаёт распределение по всем возможным функциям, совместимым с данными. Среднее этого распределения — наилучшее предсказание; дисперсия — мера неопределённости. ГП применимы к регрессии, классификации и кластеризации.

Многомерное нормальное распределение

ГП строятся на многомерной нормальности
$X \sim \mathcal N(\mu,\Sigma)$.

• $\mu$ — вектор средних.
• $\Sigma$ — симметричная, положительно полуопределённая ковариационная матрица: диагональ $\sigma_i^2$ задаёт дисперсии, вне-диагональ $\sigma_{ij}$ — корреляции.

Интерактивный пример показывает, как меняется форма плотности при изменении $\mu$ и $\Sigma$.

Маргинализация и условие

У нормального распределения важное свойство:

• Маргинализация — переход к подмножеству переменных сохраняет нормальность.
• Условие — распределение переменной при фиксированных других тоже нормально.

Эти операции лежат в основе вывода ГП: наблюдая часть точек, мы получаем нормальное апостериорное распределение на остальных.

От многомерной нормали к ГП

ГП обобщает многомерную нормальность на континуум индексов (например, все точки времени или пространства). Любой конечный набор значений функции имеет совместное нормальное распределение. Задаётся:

• Средняя функция $m(x)$ (часто $m(x)=0$).
• Ковариационная функция $k(x,x')$, задающая гладкость и масштаб.

Популярные ядра:

• RBF (радиальная): $\exp(-\tfrac{|x-x'|^2}{2\ell^2})$ — гладкие функции.
• Периодическое: $\exp(-\tfrac{2\sin^2(\pi|x-x'|/p)}{\ell^2})$ — повторяющиеся паттерны.
• Рациональное квадратичное: $(1+\tfrac{|x-x'|^2}{2\alpha\ell^2})^{-\alpha}$ — промежуточная гладкость.

Интерактив позволяет менять гиперпараметры $\ell$ (характерная длина) и $\sigma$ (амплитуда) и видеть, как меняются выборки функций.

Регрессия с ГП

1. Выбираем ядро и гиперпараметры.
2. Вычисляем ковариационную матрицу на обучающих точках $K_{XX}$.
3. Добавляем шум $\sigma_n^2 I$ для учёта наблюдательной ошибки.
4. Условное распределение на новых точках даёт предсказание и доверительные интервалы.

Формула предсказания:
$\bar f_* = K_{X}(K_{XX}+\sigma_n^2 I)^{-1} y$
$\text{cov}(f_) = K_{**} - K_{X}(K_{XX}+\sigma_n^2 I)^{-1} K_{X}$.

Интерактив показывает, как добавление точек уменьшает неопределённость.

Обучение гиперпараметров

Маржинальное правдоподобие
$\log p(y|X) = -\tfrac12 y^T(K+\sigma_n^2 I)^{-1}y - \tfrac12\log|K+\sigma_n^2 I| - \tfrac n2 \log 2\pi$
максимизируется по $\ell,\sigma,\sigma_n$ через градиентный спуск. Интерактив демонстрирует поверхность лог-правдоподобия и оптимум.

Дополнения

• Нетривиальные ядра: суммы и произведения базовых (например, тренд + сезонность).
• Стохастические процессы: ГП можно рассматривать как случайные функции, что полезно для байесовской оптимизации.
• Сложности: $O(n^3)$ по числу точек; для больших данных применяют разреженные или приближённые методы.

Итог

Гауссовские процессы превращают маленькие математические блоки в мощный инструмент вероятностного моделирования. Надеемся, что интерактивные примеры помогли увидеть, как работает этот метод и как его настроить под свои данные.

• Пользователь восторгается интерактивной визуализацией и спрашивает, какой инструмент использовался.
• Уточнение: авторы применяют шаблон Distillpub и пишут D3.js «вручную».
• Это даёт высочайшее качество, но требует огромных усилий и времени.
• Поэтому проект давно офлайн — поддерживать такой уровень сложно.
• Пользователь надеется, что появится технология, которая упростит создание подобных визуализаций.

Двухуровневая модель

Основной агент ведёт диалог, помнит контекст, раздаёт задачи.
Под-агенты — чистые функции: получили вход, вернули результат, забыли всё.
Больше двух уровней — лишние точки отказа.

Под-агенты без состояния

Каждый вызов — как вызов функции:

• одинаковый вход → одинаковый выход
• легко кешировать, тестировать, запускать параллельно
  Пример сообщения:

{"task": "sentiment", "data": [...], "constraints": {"timeout": 5}}

Разбиение задач

• Вертикальное: последовательные шаги (сбор → извлечение → сравнение).
• Горизонтальное: параллельные ветки (исследовать 5 конкурентов одновременно).
  Смешиваем: сначала параллельная категоризация фидбека, потом последовательная приоритизация.

Протокол общения

Каждая команда содержит:

• цель, входные данные, ограничения, формат вывода.
  Ответ: status, result, confidence, processing_time.
  Болтовни и «помни, что мы обсуждали» — нет.

Специализация агентов

• Research — поиск по базе фидбека.
• Analysis — извлечение тем и настроений.
• Summary — генерация отчётов и changelog.
  Один агент = одна чёткая функция.

Оркестрация

• Round-robin — когда порядок важен.
• Priority queue — сначала критичные фидбеки.
• Fan-out/fan-in — параллельные под-агенты, потом сбор результатов.
  Состояние хранит только основной агент; под-агенты не знают о существовании друг друга.

Управление контекстом

• Сжатие: оставляем только релевантные куски.
• Слайды: отправляем под-агенту только нужную подборку.
• Версионирование: каждый результат имеет id, чтобы легко откатиться.

Обработка ошибок

• Повторы с экспоненциальной задержкой (до 3 раз).
• Fallback-агенты: если «анализатор» упал, включаем «резервный».
• Circuit breaker: после N ошибок отключаем агента и пишем алерт.

Производительность

• Кешируем по хешу запроса.
• Параллельные вызовы без блокировок.
• Пакетная обработка: отправляем 50 фидбеков за раз, а не по одному.

Мониторинг

Отслеживаем:

• latency под-агентов,
• точность (сравниваем с разметкой),
• частота ошибок,
• объём контекста (токенов).
  Всё пишем в Prometheus + Grafana.

Уроки из продакшена

• Начинайте с 2–3 под-агентов, добавляйте постепенно.
• Пишите юнит-тесты для каждого под-агента.
• Не давайте агентам доступ к внешним API без rate-limit.
• Держите промпты в git; версионируйте как код.

Принципы

1. Простота > масштаб.
2. Чистые функции > разделяемое состояние.
3. Структурированные сообщения > свободный текст.
4. Мониторинг с первого дня > дебаг в проде.

Частые ошибки

• «Умные» под-агенты с памятью → гонки и непредсказуемость.
• Слишком большой контекст → таймауты и лишние токены.
• Отсутствие таймаутов → зависшие цепочки.
• Игнорирование кеширования → лишние $$$ на API.

Как начать

1. Определите 1–2 ключевые задачи (например, «суммаризировать фидбек»).
2. Создайте под-агентов: research, summarize.
3. Напишите структурированные схемы входа/выхода.
4. Покройте тестами, добавьте метрики.
5. Подключите к реальному потоку данных и наблюдайте.

• Автор делится опытом построения практичных «агентов» как чистых функций без состояния и истории разговоров, что экономит токены и упрощает отладку.
• Поддержка: дешёвые/локальные модели на 75 % задач, жёсткое разбиение на под-агентов, явное описание шагов вместо «умных» решений.
• Критика: часть читателей считает описанное не настоящим агентством, а обычным workflow с LLM-вызовами; стиль текста вызывает раздражение как «AI-generated».
• Практические инструменты: Claude Code (файлы .claude/agents), AWS Lambda + Step Functions, Spring AI, кеширование промптов.
• Сообщество обсуждает, где грань между «агентом» и «инструментом», просит примеров и данных, а также делится ссылкой на оригинальный пост Anthropic.