Hacker News Digest

OKLCH — новая цветовая модель, построенная на пространстве OKLab. Она равномерна по восприятию: одинаковые шаги по Lightness, Chroma, Hue выглядят одинаково яркими и насыщенными.

• Lightness 0–1 (или 0–100 %)
• Chroma — «чистота» цвета
• Hue — тон, 0–360°

Плюсы OKLCH

• Меняя только Hue, получаем равные по яркости цвета (в HSL они «плывут»).
• Изменяя Lightness, сохраняется оттенок без сдвига в серый или фиолетовый.
• Градиенты ровные, без грязных средних точек.
• Поддерживает Display-P3 и другие широкие гамуты.

Ограничения

• Очень высокие значения Chroma могут выходить за пределы реальных экранов и обрезаться.
• Старые браузеры не понимают oklch(); используйте @supports и резервные sRGB-значения.

CSS-пример с фолбеком

:root {
  --brand: #0066ff;
}
@supports (color: oklch(0 0 0)) {
  :root { --brand: oklch(0.55 0.18 260); }
}

• OKLCH — это цветовая модель на базе OKLab, где L — светлота, C — хрома, H — оттенок; «OK» — шутка создателя «it does an ok job».
• Градиенты в OKLCH могут «ехать» через всё колесо, если интерполировать углы оттенка по кругу, что выглядит странно.
• Пользователи хвалят perceptual-равномерность OKLCH, но жалуются: числа хромы неинтуитивны, а границы гаммы приходится отслеживать вручную.
• Популярные инструменты: oklch.com, evil-martians converter, советы по контрасту — apcacontrast.com и WCAG-2-чекеры.
• Мечтают о «OKHSL/OKHSV» без границ гаммы и спорят, почему в статьях всё чаще прячут даты публикаций.

Thinkbot — бот, представляющийся строкой
Mozilla/5.0 (compatible; Thinkbot/0.5.8 … please_block_its_IP_address),
игнорирует robots.txt и предлагает просто банить его по IP.
За август он зашёл с 74 адресов, разбросанных по 41 сетевому блоку,
все принадлежат Tencent. Автор блокирует 40 подсетей Tencent,
покрывающих ≈ 476 590 IP-адресов, и подозревает,
что КНР внешне перекладывает затраты «Великого файрвола» на остальной мир.

• Кто-то блокирует весь Китай и Россию — DDoS и атаки упали на 95 %, бизнесу не жалко.
• Другие ставят Crowdsec + ModSecurity, логируют всё в Discord и ловят десятки IP в день.
• Третьи считают, что геоблок — бесконечная игра «бей крота», и предлагают тратить ресурсы ботов ловушками и ложными данными.
• Участники жалуются на «уважаемые» боты Bing, Claude, Facebook, которые игнорируют robots.txt и жрут трафик.
• Предложены идеи: публичный репозиторий «плохих» IP, нейросеть по User-Agent, белые списки вместо чёрных.

git-annex — управляет большими файлами в git, не храня их содержимое. Поддерживает синхронизацию, резервное копирование, шифрование и работу офлайн.

Для любителей командной строки — полный функционал; для остальных — git-annex assistant превращает всё в простую синхронизацию папок.

Быстрый старт

• установка
• обзор
• советы

Ключевые темы

• как работает
• специальные remotes
• сценарии
• предпочтения содержимого

Примеры

Архиватор Боб хранит данные на множестве отключённых дисков. git-annex показывает, где лежит нужный файл, и позволяет безопасно переупорядочивать дерево. Ночью cron-команды добавляют новое и отслеживают дубликаты.

Кочевница Алиса синхронизирует ноутбук, USB-диск, сервер и облако как git-удалённые репозитории. В самолёте или кафе она выбирает, что скачать, что удалить, а при подключении всё автоматически сливается обратно.

• Пользователи хвалят git-annex за распределённое резервное копирование и контроль больших объёмов данных, но критикуют его за сложность и трудности при коллективной работе.
• Главная претензия — зависимость от Haskell и «тяжёлый» набор пакетов, который конфликтует с другими приложениями.
• Некоторые считают, что git-annex лучше подходит для личных хранилищ, тогда как Git LFS проще в командной разработке.
• Производительность страдает при сотнях тысяч файлов и терабайтах данных; винят I/O и «параноидальные» проверки по умолчанию.
• Обсуждаются альтернативы: LFS, новые возможности Git, а также форки вроде Forgejo-Aneksajo.

PDF-1.2, 8191 объект, линеаризован, 598 xref-записей.  
Содержит структуру документа (каталог, страницы, шрифты, потоки), но без текста.  
Все данные — служебные, читаемого контента нет.

• Книга «The Unix-Haters Handbook» вновь вызвала споры: кто-то вспоминает её с ностальгией, кто-то — с раздражением.
• Пользователи отмечают, что Unix всё ещё неудобен, но ИИ-компаньоны компенсируют сложности.
• Появились шутки о «systemd-haters handbook» — критикуют запутанные команды и «анти-Unix» дух systemd.
• Некоторые защищают systemd: со временем он стал лучше, а альтернативы редко бывают повсеместными.
• Ирония с барф-бэгом в книге и «Bon appetite!» в анти-предисловии всё так же ценится.

Устаревшая техника в тюрьмах рушит шансы на свободу

В камерах всё ещё работают компьютеры 2005 г., без USB и Wi-Fi. За 15 минут платной сессии заключённый едва успевает загрузить документы для апелляции, а система сбрасывает всё при обрыве связи.

Печатать приходится на ленте 1980-х: текст «съедается» по краям, и суды отказывают в приёме таких бумаг. Поиск прецедентов через LexisNexis превращается в квест: страницы грузятся по 2 минуты, а обрывы сессии стирают результат.

Почта ещё хуже: письма идут 3 недели, а сканы доказательств теряются. Из-за этого сроки подачи ходатайств пропускают, и люди остаются за решёткой лишние годы.

Обновить технику стоит копейки по бюджету системы, но пока этого нет, правосудие для бедных откладывается на неопределённый срок.

• Участники сходятся во мнении, что тюрьмы должны быть гуманными и реабилитационными, но правила ограничивают даже базовый доступ к компьютерам и интернету.
• Основные причины нежелания менять систему: страх выглядеть «мягкими к преступности», отсутствие стимулов для чиновников и прибыльные контракты вендоров.
• Многие подчёркивают, что жестокие условия лишь увеличивают опасность после освобождения, а не решают проблему.
• Часть участников указывает на различие между федеральной и штатной системами США: первая более стандартизирована, вторая — хаотична и коррумпирована.

sping — терминальный мониторинг задержек HTTP/TCP с живыми графиками. Установка: pip install service-ping-sping.

Быстрый старт

sping google.com                 # HTTP
sping tcp://google.com:80        # TCP
sping https://api.example.com -i 0.5 -c 20
sping example.com --json -c 5

Возможности

• HTTP/HTTPS/TCP, разбивка по фазам (DNS, TLS, запрос, ответ).
• Авто-обнаружение выбросов по MAD (6× медиана).
• Пороги warning/critical, выбор IPv4/IPv6, кэш DNS.
• Процентили p50-p99, экспорт JSON, 8 цветовых тем.
• Bearer/Basic-аутентификация, кастомный User-Agent.

Примеры

sping api.example.com -X POST --body --auth "bearer:token"
sping tcp://localhost:5432 -i 0.1
sping example.com --warn 100 --crit 500 --percentiles

Ключи

-i интервал, -c число запросов, --timeout, --ipv4/--ipv6, --resolve-once, --body, --no-keepalive, --insecure, --warn/--crit, --percentiles, --palette <theme>.

• Пользователи хвалят утилиту, но просят добавить ссылку на GitLab-репозиторий.
• Предложено переписать проект на Go для статического бинарника или упаковать Python-окружение.
• Замечен баг с параметром --palette в короткой команде sping; автор оперативно выпустил фикс 0.2.11.
• Утилита сравнивается с fping, mtr и nping --tr, но отмечается как более дружелюбная.
• Некоторые сообщения остаются без ответа или помечены как «dead».

ghrc.io — опечатка к ghcr.io — маскируется под реестр контейнеров, но крадёт GitHub-токены.

Как работает атака

• Обычные пути (/, /404) возвращают стандартную страницу nginx.
• API-путь /v2/ отдаёт 401 Unauthorized и заголовок
  www-authenticate: Bearer realm="https://ghrc.io/token".
  Docker, containerd, podman и Kubernetes-рантаймы, получив этот заголовок, отправляют свои учётные данные на ghrc.io/token.

Когда утекут токены

• docker login ghrc.io
• GitHub Action docker/login-action с registry: ghrc.io
• Секрет Kubernetes для ghrc.io

Простой docker pull ghrc.io/… без логина не передаёт токенов.

Что делать

Если вы когда-либо логинились на ghrc.io:

1. Смените пароль GitHub.
2. Отзовите все PAT и OAuth-токены.

• Пользователи обсуждают, что домен-ошибка ghrc.io (вместо правильного ghcr.io) уже зарегистрирован и может использоваться для атак.
• Основная уязвимость: GitHub Container Registry всё ещё требует «классические» токены, которые нельзя ограничить по областям, усиливая риск утечки.
• Многие открытые проекты уже ошибочно используют ghrc.io в конфигах CI/CD, что делает атаку массовой.
• Рекомендации: отказаться от сокращений вроде «ghcr», использовать DNSSEC/SSO-короткие токены, контактировать abuse@dynadot.com для блокировки злоумышленного домена.

«Пузырь, который знает, что он пузырь»

Сэм Альтман, создатель нынешнего AI-хайпа, сам предупредил: «Инвесторы переоценены». Рынок отреагировал: Nvidia ‑3,5 %, Palantir ‑10 %. MIT: 95 % компаний не видят отдачи от генеративного ИИ. Apollo: оценки выше пиков дот-кома. Fed: >50 % capex США уходит в ИИ.

• Anthropic: $4,1 млрд при минимальных доходах.
• Character.AI: $1 млрд / 1,7 млн MAU ≈ $588 за пользователя.
• Inflection AI: $1,3 млрд → команда ушла в Microsoft, инвесторы остались с пустой оболочкой.

Рэй Далио: «Сейчас как в 1998–1999». Технологии реальны, спекуляции — нет. История повторяется: железные дороги 1840-х, радио 1920-х, дот-ком 1990-х. Перестройка → завтрашняя инфраструктура.

Железнодорожный пузырь 1840-х

3 года: 263 компании, 9 500 миль путей (≈ современная сеть Великобритании). Депозит 10 %, плечо 10×. К 1846 г. железные дороги — 71 % рынка акций. Повышение ставки Банка Англии → маржин-коллы → 85 % просадка, 200 банкротств. Но страна получила сеть, ставшую основой Индустриальной революции.

Дот-ком 1995–2000

NASDAQ +800 %, P/E 200 (норма 15–20). Метрика — «глаза», не деньги. WSJ и другие «столпы здравомыслия» поддались.

• Участники спорят, является ли текущий AI-бум уникальным: многие указывают, что и в предыдущих пузырях (South Sea, dot-com) инвесторы прекрасно понимали иррациональность, но надеялись урвать прибыль.
• Основной риск — быстрое устаревание GPU-инфраструктуры (≈ 5 лет), в отличие от железных дорог или волоконной оптики, что ставит под сомнение «долговечность» остатков после лопания пузыря.
• Часть комментаторов подчёркивает, что даже «испарившийся» капитал оставляет физические активы: дата-центры, энергетику, знания и процессы, которые могут быть переиспользованы.
• Другие напоминают, что не все технологии после пузыря становятся массовыми: VR, NFT, блокчейн и 3D-печать поглотили миллиарды, но не изменили жизнь среднего человека.
• Наконец, спорят о «демократизации инвестиций»: розница пока не имеет доступа к дорогостоящим pre-IPO раундам, поэтому разрушения могут быть менее масштабными, чем в 2000-м.

• Правительство США уже не раз спасало «критически важные» отрасли (авто, авиа, банки), так что вмешательство в Intel не прецедент.
• Главный спор: должно ли государство получать долю в компании (акции) или ограничиться грантами/займами.
• Противники акций опасаются «социализма» и политического давления; сторонники считают, что налогоплательщики должны получать прибыль от вложенных средств.
• Intel нуждается в деньгах на фабрики, потому что конкурирует с азиатскими гигантами (TSMC, Samsung), которых годами субсидируют их государства.
• Ключевой аргумент за участие: наличие передовых мощностей на территории США — вопрос нацбезопасности.

SpaceX — американская компания Илона Маска, создана в 2002 г. для снижения стоимости космополётов и колонизации Марса. Штаб в Хоторне, Калифорния.

Ключевые достижения

• Falcon 1 (2008) — первая частная жидкостная ракета на орбите.
• Falcon 9 (2010) — многоразовая, 300+ запусков, посадки первой ступени на землю и платформу.
• Dragon (2012) — первый частный грузовой корабль к МКС; Crew Dragon (2020) возвращает астронавтов NASA.
• Falcon Heavy (2018) — самая мощная в эксплуатации ракета; переносит до 64 т на НОО.
• Starship — 120 м, полностью многоразовый, для Марса и Луны; испытания в Бока-Чика, Техас.

Starlink — сеть из 6000+ спутников для глобального интернета; 3 млн абонентов.

Контракты
NASA: коммерческие грузовые и пилотируемые полёты, лунный ландер Starship HLS.
Военные США: запуски спутников, гиперзвуковые миссии.

Цена запуска Falcon 9 — $67 млн; за счёт повторного использования дешевле конкурентов.

Будущее

• Полёт Starship на орбиту в 2024–2025.
• Миссия Dear Moon (туристы вокруг Луны).
• Подготовка к первому пилотируемому полёту на Марс в 2030-х.

• Сегодняшний запуск Starship отменён из-за проблем с наземными системами.
• Участники обсуждают, что SpaceX постоянно перестраивает стартовый комплекс во Флориде, учитывая опыт Техаса.
• Некоторые считают Starship вдохновляющим достижением, другие — символом человеческих недостатков.
• Поднимаются вопросы о безопасности, финансировании из налогов и будущей экономической эффективности проекта.

Итоги моего ухода с Windows на Linux в эпоху анти-клиента

Профессионал с 25-летним стажем, я окончательно перешёл на Linux в 2023 г. и уже два года не возвращаюсь.
Windows 11 стал рекламной площадкой: Copilot, Recall, OneDrive навязываются и крадут данные без спроса.
Подписки вместо покупки, «облачные» файлы без согласия — всё это разрушает доверие.

Технически Linux сложнее, но свобода стоит усилий.
Европа (Digital Markets Act) и движения вроде StopKillingGames и RightToRepair дают надежду.

Ключевой вывод: контроль над купленным — основа личной свободы.

• Пользователи массово переходят на Linux из-за разочарования Windows 10/11 и улучшений десктоп-опыта.
• В семьях и малых бизнесах Linux уже заменяет Windows на ноутбуках и POS-терминалах, несмотря на «налог Microsoft» за предустановку.
• Среди оставшихся препятствий: игры с античитом, Adobe Creative Suite, Citrix, управление питанием/тачпадом, «виснут» при нехватке RAM.
• На работе Linux-доступен по запросу, но Word/Excel/PowerPoint и их форматы всё ещё тормозят миграцию SMB.
• Сообщество делится лайфхаками: Bee-link-мини-ПК вместо dual-boot, earlyoom/OOM-kill, AMD-видеокарты для игр, KVM-переключатели.

Сайт предлагает 15-недельный курс по сериалу Halt and Catch Fire (2014-2017) — вымышленной истории о людях в технологической индустрии 1980–90-х.
Цель — помочь небольшим группам устроить «клуб просмотра» и обсудить технологическое прошлое.

Структура каждого занятия

• Аперитивы — лёгкое видео «на разогрев» (необязательно).
• RFC как коан — документ IETF для размышлений.
• Эмуляция как коан — браузерная эмуляция старого компьютера.
• Темы, вопросы, чтения — что обсуждать и почитать.
• Описание — связь эпизодов с историей техники.
• Краткие содержания эпизодов — можно вместо просмотра; указаны триггеры.

Автор курса: Эшли Блюэр.
Исходники: GitHub.

• Halt and Catch Fire хвалят как «особенный» и один из лучших «техно»-сериалов, особенно за глубокие отношения и человечность.
• Отмечают реалистичность женщин в технике 80-х и точные детали Далласа того времени.
• Камерон вызывает полярные мнения: кто-то её ненавидит, кто-то считает ключевой.
• Некоторым не хватало технической точности и казалось, что драма «перегибает».
• Появилась идея устроить «книжный клуб»-просмотр с обсуждением по ходу серий.

Извините за неудобство.
Чтобы защитить сайт, поставьте галочку «Я не робот».

Не получается? Отправьте скриншот по ссылке: ioppublishing.org/contacts
ID: fc1d67c5-cnvj-4af2-a52d-fa8d7c9f63f6

• Участники восхищаются плотностью терминов в аннотации статьи о FRB и сравнивают её «zip-бомбой» для мозга.
• Основная новость: CHIME локализовал радиовсплеск в 10-световом «пузыре» близкой галактики, а James Webb зафиксировал ИК-коррелят.
• Обсуждаются единицы (kJy = кило-Янски), непривычные аббревиатуры (pc = парсек) и «послевыборочная» фокусировка CHIME.
• Кто-то шутит про пришельцев, кто-то вспоминает страдания от «sheaf» и «barns».

Краткое руководство по хорошему API-дизайну

Хороший API — это скучный API. Пользователю должно быть интуитивно понятно, как им пользоваться, без чтения документации. Однако, в отличие от большинства систем, API почти нельзя менять: любое изменение ломает чужой код и толкает клиентов к конкурентам.

Не ломаем userspace

• Добавлять поля можно.
• Удалять, менять тип или структуру полей — нельзя.
• Даже опечатка в HTTP-заголовке referer навсегда останется опечаткой, потому что «мы не ломаем userspace».

Как изменять API без боли

Если изменение критично, используйте версионирование:

• Параллельно запускаем старую (/v1/) и новую (/v2/) версии.
• Сообщаем клиентам, ждём месяцы или годы, затем выключаем старую.
• Stripe и OpenAI делают именно так, но это всё равно «зло из необходимости»: путает пользователей и усложняет поддержку.

Итог: проектируйте API так, чтобы не пришлось его трогать.

• «Никогда не ломать userspace» — это лишь половина правила: ядро Linux свободно ломает внутренние API, но стабильность обещает лишь для userspace.
• Версионирование API спорно: большинство сервисов вечно живут на v1, а /v2 и выше почти не встречаются; многие советуют заложить версии сразу, другие — избегать лишних версий до последнего.
• Идемпотентность обязательна: ключи лучше хранить в той же транзакции, что и изменения, а не в отдельном Redis, чтобы не терять состояние при сбоях.
• Пагинация по курсору предпочтительнее индексной: она не повторяет элементы при добавлении новых данных и позволяет клиенту получать «следующую порцию» без пропусков.
• Внутренние пользователи — тоже пользователи: не стоит заставлять их страдать от нестабильного API; лучше долго «собакофодить» перед публичным релизом.

• Парацетамол (ацетаминофен, Tylenol) может нарушать деление клеток, что потенциально влияет на раннюю беременность и заживление тканей.
• Препарат остаётся «разрешённым» для беременных в США и большинстве стран, но требует осторожности при планировании зачатия.
• Участники подчёркивают узкое терапевтическое окно: доза, вызывающая отказ печени, всего вдвое выше обычной.
• Обсуждаются и другие риски: влияние на костную ткань, возможная связь с аутизмом, замедление восстановления после тренировок.
• Некоторые предпочитают ибупрофен, но и он способен повредить почки и ЖКТ; «идеального» безопасного обезболивающего не существует.

• Сделал блог-фреймворк на XSLT: демо, код.
• Зачем? Для себя. После пары «вайб-промптов» понял, что 20-летний стандарт покрывает всё, что надо.
• Хочу: писать чистый HTML, без WYSIWYG и Markdown; RSS «из коробки»; единый шаблон на все посты; немного JS для картинок и тем.
• XSLT = один файл-шаблон, XML-контент. Браузер сам превращает XML в HTML. RSS тоже XML, поэтому тот же индекс используется и для ленты.
• Публикация: создал пост, добавил в index.xml, залил — всё. Без сборок и бэкенда.

• Участники обсуждают возрождение интереса к XSLT и возможность делать на нём SVG-редакторы и блоги без сборки.
• Поднимают тему удаления XSLT из браузеров из-за безопасности и предлагают IBM-JIT-реализацию, но сомневаются в её приёме.
• Сравнивают XML+XSLT с современными JSON/React-стеками: одни считают XSLT «плохой техникой», другие ценят семантику XML.
• Рекомендуют заменить RSS на Atom из-за корректности дат и проще обработки.
• Отмечают проблемы SEO и медленную загрузку при неправильном кешировании, но признают, что при правильных заголовках всё решается.

Сокращённый перевод на русский (markdown)

---

4chan как новый «Pirate Bay» для расширения блокировок в Великобритании?

Закон об онлайн-безопасности (OSA) позиционируется как защита детей, но фактически вводит жёсткую цензуру: от новостей с войны до критики самого закона. Взрослые вынуждены подтверждать личность, иначе им показывают «детский» интернет. Зарубежные платформы рискуют огромными штрафами, поэтому многие просто закрывают доступ для британцев.

Правительство сводит дискуссию к дихотомии: «или вы за детей, или за онлайн-хищников». Критиков обвиняют в «пособничестве», а VPN-пользователей называют «не помогающими защитить детей». Лондон также требует от зарубежных компаний удалять посты британцев, критикующих политику. Госдеп США уже упрекнул Великобританию в подавлении свободы слова.

Полиция Лондона пригрозила преследовать «враждебные» посты, включая тех, кто пишет из-за рубежа. Конгрессмены США ответили: преследование американцев навредит союзу.

Теперь, используя 15-летний опыт блокировки пиратских сайтов, власти готовятся расширить фильтрацию на обычные ресурсы, не выполняющие требования OSA. 4chan, получив уведомление от Ofcom, оказался удобным «примером», как когда-то Pirate Bay.

• Участники обсуждают, как британский Online Safety Act превращает страну в полицейское государство с тотальной слежкой и цензурой.
• Подчёркивается, что инициатива идёт не от граждан, а от элит, а «борьба за защиту детей» используется как предлог.
• Сравнивают происходящее с «Великим китайским файрволом» и предупреждают: если британцы не проголосуют против, такая модель расползётся по всему Западу.
• Участники из России и США делятся опытом, что после первых «мягких» ограничений начинается системное удушение свободного интернета.
• Практические советы: архивируйте нужный контент, готовьтесь к «белому списку» сайтов и рассматривайте децентрализованные сети вроде ускоренного аналога Tor.

RepoMirror — сервис для зеркалирования репозиториев GitHub.

• Как работает: клонирует репозитории и обновляет их по расписанию.
• Форматы: поддерживает Git, LFS, релизы, issues, PR, wiki.
• Доступ: публичные и приватные репы (OAuth-токен).
• Скорость: CDN, параллельные загрузки, дедупликация.
• API: REST/Webhook для управления зеркалами.
• Статистика: размер, частота обновлений, ошибки.
• Архив: хранение старых снапшотов.
• CLI: repomirror sync <owner>/<repo>.
• Самостоятельный хостинг: Docker-образ + конфиг repomirror.yml.

• Рождается новая профессия «археолога кода»: инженеры будут расхлебывать «токсичные» legacy-репозитории, собранные LLM-агентами.
• Агенты уже умеют само-убивать процессы и писать тесты вместо кода, но «почти работает» остаётся основным результатом.
• Без чётких требований и тестов цикл «генерируем-запускаем-чуть-чуть-работает» порождает лишь гору «slop-кода».
• Эксперты по безопасности и консультанты потирают руки: спрос на «раскопки» и восстановление после AI-ошибок резко вырастет.
• Сообщество делится опытом, как капитански ограничивать расходы и не дать агенту развернуть Kafka-кластер в проде.

SQLite в режиме WAL по умолчанию не вызывает fsync после каждого COMMIT.

• Параметр PRAGMA synchronous=NORMAL (значение по умолчанию) не гарантирует сохранность транзакции при внезапном отключении питания.
• В этом режиме fsync выполняется лишь:
  – перед контрольной точкой WAL;
  – после завершения контрольной точки;
  – при повторном использовании WAL-файла.
• Для жёсткой гарантии сохранности нужно:

  PRAGMA synchronous = FULL;
  

  Тогда после каждого COMMIT будет вызываться fsync WAL-файла.

• По умолчанию SQLite компилируется с synchronous=FULL, но дистрибутивы или обёртки могут изменить это.
• Не стоит полагаться на умолчания — явно задавайте параметры, особенно если нужна надёжность.
• WAL-режим ускоряет работу, но требует общей памяти и нарушает ACID для attached БД.
• На macOS для гарантированной надёжности нужен F_FULLFSYNC, но Apple использует собственную реализацию.
• Litestream рекомендует synchronous=NORMAL, так как и так делает регулярные бэкапы.

JavaScript отключён.
Включите его или перейдите в поддерживаемый браузер. Список браузеров — в Справке.

Что-то пошло не так.
Попробуйте ещё раз.

⚠️ Расширения, блокирующие трекинг, могут мешать работе сайта. Отключите их и обновите страницу.

• Участники считают, что давать LLM-агенту полный доступ к браузеру — это «смертельный трифекта»: чтение всех вкладок, кук и паролей.
• Основной риск — prompt-injection: любой сайт может внедрить команду, и агент выполнит её, потому что «каждое чтение — это запись в контекст».
• Люди сравнивают это с тем, что Microsoft делала скриншоты, но теперь молчат, когда AI получает plaintext-доступ к банковским данным.
• Единственный «безопасный» сценарий — код в git, где изменения легко откатить; всё остальное (покупки, банкинг, e-mail) считается безумным.
• Итог: без изоляции, sandbox и чёткого разграничения «что можно» агенты становятся идеальным вектором атак, а компании, их выпускающие, — объектом для судебных исков.

Создал две карточные игры на Go: без LLM — 3 месяца, с LLM — 3 дня

Truco без LLM (3 месяца)

• Начал 18 июня 2024, выбрал Truco — любимая игра детства.
• Backend на Go, UI — минимальный React, сервера нет: компилирую сервер в WASM через TinyGo и раздаю статику через GitHub Pages.
• Без LLM пришлось всё выяснять вручную: 3 месяца экспериментов.
• Игра живёт без рекламы и денег, но люди всё ещё играют.

Escoba с LLM (3 дня)

• Через год решил проверить, как LLM ускорит процесс.
• Склонировал Truco-backend, дал Claude длинный промпт с правилами Escoba — код почти сразу заработал, единственный баг с append.
• Frontend всё равно занял несколько дней: React + WASM-отладка.

Как повторить

1. Backend
   • Структура GameState, CalculatePossibleActions, RunAction, бот.
   • Компилируй в WASM: tinygo build -o main.wasm -target wasm .
2. Frontend
   • Создай игру, отрендери состояние, дай игроку выбрать действие, вызови бота.
3. Шаблоны
   • Форкни Tic-Tac-Toe:
     backend | frontend
   • Демо: играть

• Основной спор: «кодинг — не узкое место» vs «написание кода всё ещё сложно и долго».
• Поддержка первой точки: баланс, арты, полировка и «тривиальные» механики требуют больше времени, чем сам код.
• Контраргумент: сложные механики (hex-изометрия, сетевой код) всё равно требуют глубокой разработки и отладки.
• LLM ускоряют рефакторинг и шаблонные задачи, но не решают «интересно ли играть» и не заменяют дизайн/баланс.
• Итог: ИИ снижает порог входа, но не убирает ключевые трудности — сделать игру по-настоящему увлекательной.

• Участники обсуждают, что описанный метод напоминает beam-search, но без прямого упоминания.
• Подчёркивается: высокая производительность (DeepConf-low) достигается за счёт 512 сэмплов, что требует ресурсов уровня enterprise и не подходит для локальных моделей.
• Автор блога подтверждает: текст сгенерирован LLM, затем вручную проверен; метод можно запустить и на слабом GPU через vLLM.
• Пользователи требуют явной маркировки «LLM output» и сравнивают подход с понижением температуры.

• Трамп заявил, что его администрация не будет одобрять солнечные и ветряные проекты.
• Исполнители отрасли предупреждают: это ухудшит дефицит электроэнергии, повысит цены и создаст риски для сети.
• Отрасль уже сталкивается с сложностями в получении разрешений, ростом из-держек из-за тарифов и прекращением ключевых налоговых льгот.

• В США около 10 % солнечной энергии зависит от федеральных разрешений NEPA, а 4 % строится на федеральных землях.
• Китай ежегодно добавляет больше солнечных мощностей, чем общая установленная мощность США.
• Европейский опыт показал риски идеологического отказа от атомной энергии и роста зависимости от газа.
• Участники спорят, нужны ли субсидии ВИЭ: одни считают их уже избыточными, другие — критически важными.
• Администрация Трампа планирует блокировать ветро- и солнечные проекты, что вызывает опасения по поводу роста цен и дефицита мощностей.

Как заменить код функции «на лету»

Python позволяет переписывать тело функции во время работы программы:

1. Берём исходник новой функции как строку.

   new_src = "def f(x): return x * 2"
   

2. Компилируем:

   code = compile(new_src, "<magic>", "exec")
   

3. Выполняем в нужном пространстве имён:

   ns = {}
   exec(code, {}, ns)
   

4. Подменяем старую функцию:

   f = ns["f"]
   

f(21) теперь возвращает 42.

Зачем это нужно

Такой трюк позволяет LLM-агентам генерировать и сразу запускать код с доступом к текущему контексту. Это удобно для ToolBot, но открывает огромную дыру в безопасности: любой сгенерированный код получает доступ ко всем переменным процесса.

• @breuleux показал jurigged — библиотеку для горячей перезагрузки только изменённых функций без перезапуска модулей.
• Участники сравнили приём с monkey-patching, Lisp-овой «код как данные» и REPL, отметив плюсы и отладочные грабли (стек-трейсы вида <magic>).
• Обсуждали, где ещё работает такое: JVM/CLR, Erlang, динамические библиотеки в C/C++ и игровые движки.
• Кто-то считает это мощным, кто-то — анти-паттерном; всплыли ссылки на autoreload, forge и swanky-python.
• Наконец, всех достала навязчивая привязка любой темы к AI-хайпу.

clearcam — добавляет к любой RTSP-камере или iPhone детекцию, трекинг объектов и push-уведомления.
Работает на Raspberry Pi, Linux, macOS, Windows; Python 3.8+.

Ключевые функции

• Детекция людей, животных, машин, посылок (YOLOv8).
• Трекинг объектов между кадрами.
• Уведомления в iOS/Android (Firebase).
• Запись коротких клипов при событии.
• Web-интерфейс для просмотра и настройки.

Быстрый старт

git clone https://github.com/roryclear/clearcam
cd clearcam
pip install -r requirements.txt
python clearcam.py --source rtsp://user:pass@ip/stream

Настройка

• config.yaml: камеры, классы объектов, чувствительность, токен Firebase.
• Telegram-бот для команд «/arm», «/disarm».

Примеры

• Дом: уведомление, если кто-то вошёл во двор.
• Офис: отслеживание доставленных посылок.

• Пользователи обсуждают, как обнаружить, что машина не остановилась у знака «стоп»: советуют последовательно вычислять скорость между двумя точками перед и после знака и задавать порог.
• В качестве готовых решений упоминают Frigate и новый проект Clearcam; сравнивают их возможности, цены и лицензии.
• Автор Clearcam объясняет, что платные функции — это удалённый просмотр и уведомления через его сервер, но код открыт и можно поднять свой сервер.
• Ищут камеры без шпионского ПО: советуют Axis, Ubiquiti, Reolink, а также проект Thingino с открытой прошивкой.
• Спорят, можно ли называть IP-камеры «CCTV»: традиционно это закрытая аналоговая сеть, но слово уже стало синонимом видеонаблюдения.

Добро пожаловать!
Интерактивный гид по деталям велосипеда.

Если картинки не появились — они ещё грузятся.
Без JS или со скрин-ридером изображения не покажутся, но описания и код доступны: bike.ts. Подробности о проекте — здесь.

• Медленное посимвольное появление текста раздражает большинство; автор уже отключил анимацию.
• Просят добавить «показать всё сразу» или хотя бы построчный вывод, а также разрешить выделение текста.
• Контенту не хватает ключевых деталей: каретки, совместимости втулок, стандартов ISO-размеров колёс.
• Часть советов — сделать навигацию (хлебные крошки, ссылки) и улучшить CTA-кнопку.
• Несмотря на критику, многие хвалят эстетику и видят в проекте вдохновляющий пример «passion project».

YouTube тайно обрабатывает ролики нейросетью.
Канал Рика Беато (5 млн подписчиков) вдруг стал выглядеть «как будто я накрашен»: кожа гладкая, складки на одежде чётче, уши искажены. Похожие артефакты нашёл и Ретт Шалл. Оказалось, YouTube без уведомления включил «улучшение» видео ИИ-фильтром, который убирает шум, повышает резкость и «ретуширует» лица.

Авторы в панике: даже минимальные правки меняют атмосферу и подрывают доверие зрителей. Это часть тренда: всё больше «реальности» проходит через ИИ до того, как мы её увидим. Вопрос уже не «увидишь ли ты подмену», а «сохранится ли связь с подлинным миром».

• YouTube без предупреждения стал применять AI-апскейл/денойз к Shorts, создавая «маслянистый» сгенерированный вид.
• Пользователи не могут отключить обработку, а сама платформа не отвечает на запросы о выборе.
• Многие считают, что цель — экономия трафика, повышение удержания или подготовка к будущим инструментам Veo.
• Параллельно раздражают навязанные автопереводы названий и субтитров, которые тоже нельзя выключить.
• Общий тезис: Google превращает авторов и зрителей в продукт, а качество платформы стремительно падает.

Крупнейший немецкий провайдер Telefonica изменил работу DNS через два часа после того, как с его сети проверили мой сайт cuiiliste.de.
Сайт публикует список доменов, которые тайно блокирует частная организация CUII (четверка крупнейших ISP: Telekom, Vodafone, 1&1, Telefonica/o2).

Раньше блокировки легко выявлялись: DNS отдавал CNAME на notice.cuii.info. После публикаций CUII убрала эту метку, и Telefonica остался последним, кто её оставил.

В пятницу в 11:06 с IP Telefonica кто-то проверил домен blau-sicherheit.info (принадлежит самой Telefonica). Мой сервис показал «заблокирован». Через два часа Telefonica убрал CNAME и начал отвечать «домен не существует», что сломало мой скрипт.

Пришлось переписать логику: теперь я дополнительно фильтрую блокировки по известным спискам.

Совпадение? Скорее попытка скрыть будущие ошибки CUII и уменьшить прозрачность.

• Немецкая CUII раньше блокировала сайты без суда по внутреннему решению, но после критики теперь использует только судебные приказы.
• Участники считают, что цензура под предлогом авторского права всё равно остаётся, а старые блокировки не снимаются.
• Рекомендуют отказаться от DNS провайдера и переходить на зашифрованные (DoH/DoT) или распределённые решения, включая VPN, I2P, Yggdrasil.
• Некоторые подчёркивают, что технологические обходы важны, но конечное решение — политическое; другие считают, что «физический» уровень всегда остаётся последним рубежом.

Я начал с примитивного подхода: описывал задачу, ждал результат, указывал на ошибки. Для простых вещей сойдёт, но при росте сложности появились проблемы:

• беседа становится единственным источником истины;
• старые инструкции могут быть затёрты новыми;
• контекст ограничен, и старые детали «забываются».

Решение — план-документ. Первым шагом прошу Claude Code записать план в файл, например @plans/query-builder.md. В запросе даю описание фичи, указываю примеры из других планов, но не навязываю детали реализации. Ожидаю:

• переформулировку требований;
• черновой код или псевдокод;
• команды для проверки качества (типы, линтер, тесты).

Если план не устраивает, объясняю, что не так, и Claude переписывает. Иногда возвращаемся к первому варианту — быстрее, чем писать код и потом переделывать.

Важный шаг: делаю план «живым». Прошу обновлять его во время работы, особенно после коммитов, когда линтер или тесты показывают ошибки. Это решает проблему контекста: можно очистить чат и продолжить с одним лишь актуальным планом.

Проверь, что план в @plans/query-builder.md актуален, и закоммить изменения.

В процессе периодически просматриваю изменения; финальный код легче понять, если рядом лежит обновлённый план.

• Участники делятся опытом «один-шот» разработки: предварительно создают подробный план в нескольких .md-файлах (архитектура, модели, тесты) и только потом запускают Claude Code.
• Ключевая идея — чёткая фиксация требований и контекста позволяет ИИ реализовать фичу без постоянных «подталкиваний», повышая качество и снижая затраты времени.
• Многие сравнивают такой подход с TDD или waterfall: сначала проектирование, потом кодирование; это заставляет лучше продумывать систему.
• Поднимаются вопросы цены: Claude Code дороже Cursor/OpenAI, поэтому для сайд-проектов приходится ограничивать токены или использовать более дешёвые планы.
• Некоторые комбинируют инструменты: пишут план в Gemini/OpenAI, а реализацию доверяют Claude Code, чтобы получить «+15-20 %» к качеству.

• Справочник Valve 2012 года, восхваляемый как образец «плоской» структуры, на деле создавался как рекрутинговый брошюрный продукт и не раздавался сотрудникам.
• Участники спорят: оправдан ли 30 % сбор Steam, действительно ли компания всё ещё «без начальников» и не превратилась ли в «печатный станок по продаже шляп».
• Некоторые подтверждают, что культура внутри Valve всё ещё соответствует тексту (столы на колёсах, отсутствие менеджеров), другие считают это утопией и прикрытием монополии Steam.
• Упоминают вклад Valve в Linux-гейминг (Proton, Steam Deck) и отсутствие крупных игровых релизов после 2012 года, кроме Half-Life: Alyx и Deadlock.

Seed — интерактивная среда разработки на Common Lisp.
Позволяет писать, отлаживать и запускать код в одном окне, поддерживает REPL, графику и встроенные библиотеки.
Подходит для прототипирования, научных задач и обучения.

• Проект Seed вызывает интерес, но README скуден: не хватает скриншотов и понятного описания.
• Многие сравнивают его с CLOG, который лучше документирован, активнее и имеет больше примеров.
• Разработчик (phantomics) заверяет: Seed не заброшен, старый код заморожен, а новый ветви revival ведётся переписывание.
• Старый Seed можно глянуть на Vimeo и YouTube; новый всё ещё требует Node.js только для сборки JS-библиотек, но не для рантайма.
• Пользователи просят встроить демо прямо в README и убрать зависимость от Node/Gulp, а кто-то мечтает запустить Seed на Mezzano.

Купи быстрый процессор

Современные CPU стали шокирующе быстрыми, но большинство по-прежнему используют старые мобильные чипы, теряя продуктивность.

Подписка на AI-инструменты вроде Cursor стоит $480/год, а топовый Ryzen 9 9950X — всего $500. Амортизация за 3 года = $170/год: дешевле, чем AI, и выгода очевидна.

Бенчмарки

• Корпоративный ноутбук 2024 (i7-1165G7, 2020 г.)
• Лучший ThinkPad 2024 (Ryzen 7840U)
• Десктоп 2025 (Ryzen 9950X)

Разница — >10× на компиляции ядра Linux и TLS-операциях. 3 с против 30 с или 300 мс — это кардинально меняет опыт.

Правило:

• Десктоп ≈ 3× быстрее ноутбука
• Топ-CPU 2025 ≈ 3× быстрее топа 2022
• Новые облачные VM тоже 2-3× быстрее за ту же цену

Если вы оправдываете AI-подписку, оправдайте и лучший инструмент — быстрый CPU.

• Почти все согласны: «быстрый процессор = меньше ожидания компиляции → выше продуктивность», и ROI для старших разработчиков окупается за недели.
• Но выгода сильно зависит от задач: многие уже компилят в облаке/сервере, а фронтенд-сборки всё равно тормозят из-за однопоточных инструментов.
• Некоторые 10-летние CPU (i7-4770, Phenom II) всё ещё «достаточно быстры», если добавить RAM и SSD; апгрейд не всегда оправдан.
• Ноутбуки ограничены теплопакетом: «топ-чип в лэптопе ≠ тот же чип в десктопе».
• Итог: берите максимально быстрый десктоп, если компилируете локально; если работаете в облаке — экономьте деньги и нервы.

Как собрать код-агента: бесплатный воркшоп

Материалы и исходники: GitHub

Суть

• Агент — это 300 строк кода, работающие в цикле, которому просто подаются токены LLM.
• Поняв принцип, вы перестанете быть потребителем ИИ и станете его продюсером, автоматизируя свою работу.

Зачем

• В 2025 г. знание, как создать агента, стало фундаментальным навыком, как понимание primary key.
• Работодатели ищут тех, кто может оркестрировать ИИ внутри компании.
• Во время Zoom-звонка ваш агент может уже писать код, который вы только обсуждаете.

Что будет на воркшопе

• Live-сборка агента прямо во время доклада.
• Объяснение внутреннего устройства: цикл, токены, промпты.
• Практика: агент строит агента под диктовку.

Дальше

• Если хотите, чтобы я провёл такой воркшоп у вас в компании — пишите.

• Команда Princeton SWE-bench выложила компактный (~100 строк) агент для SWE-bench.
• Пользователи жалуются на перегруженный AI-слайд-стиль и избыточные картинки, которые мешают чтению.
• Спор о необходимости отдельных инструментов: многие действия можно делать через bash, но специализированные утилиты экономят токены и повышают надёжность.
• Обсуждают, что «токены = деньги» и что локальные модели могут изменить ситуацию.
• Критика: пост показывает лишь базовый подход, не раскрывая продвинутые темы (sandbox, snapshot, prompt-инженерия).

port-kill — лёгкий монитор портов для macOS в строке меню.
Показывает занятые порты, позволяет одним кликом освободить нужный.

• Пользователи спорят, почему выбран диапазон портов 2000-6000 вместо привычных 8xxx.
• Многие делятся консольными скриптами (killport, whoseport) и альтернативами вроде Raycast-расширения.
• Критика: README перегружен, не объясняет «зачем» нужен монитор портов в трее.
• Подозрение, что проект сгенерирован ИИ: многословный текст, ASCII-дерево структуры, отсутствие скриншотов.
• Автор отвечает: «сделал для себя, бизнес-кейса нет».

Краткий итог тестов LLM для личных задач

• Цель: найти быструю и дешёвую модель для простых вопросов по Rust, Python, Linux и быту.
• Данные: 130 реальных запросов из bash-истории, разбитые на программирование, администрирование, объяснения, общие знания.
• Платформа: OpenRouter через собственный Rust-клиент ort.
• Тестовые модели: Claude-4 Sonnet, DeepSeek-chat-v3, DeepSeek-r1, Gemini 2.5 Flash/Pro, Kimi-k2, GPT-OSS-120B, Qwen3 235B (обычный и thinking), GLM-4.5, а также Mercury-Coder, Devstral, Qwen3-Coder для кода.

Выводы

• Почти все модели справляются; различия в качестве минимальны.
• Критерии победы: цена и скорость. Запросы стоят доли цента, но латентность варьируется в десятки раз.
• Закрытые модели не лидируют: Gemini Pro самый дорогой и многословный; Flash быстрее всех, но не всегда лучше.
• Режим «рассуждений» почти не нужен, кроме творческих заданий (стихи).
• Победители по категориям
  • Программирование: Mercury-Coder (сверхбыстрый диффузионный), DeepSeek-r1, GLM-4.5.
  • Сисадмин: Gemini 2.5 Flash.
  • Объяснения: Qwen3 235B.
  • Общие знания: GPT-OSS-120B.

Инсайт: для рутинных задач выбирайте самую дешёвую и быструю модель, которая «достаточно хороша».

• Google Gemini 2.5 Flash признан «рабочей лошадкой»: быстро, дёшево, мультимодален и способен пережёвывать 100 k запросов за €30.
• Большинство участников жалуются на «сговор» моделей: при творческих задачах 6 из 11 LLM выдают один и тот же ответ, что убивает креатив.
• Локальный запуск: на Mac Mini 64 ГБ уверенно работают модели < 32 B; фаворит — gpt-oss-20b (11 ГБ RAM) и семейство Qwen 3.
• Для выбора «одной на всё» многие выбирают deepseek-chat-v3-0324 как компромисс скорость/цена/качество.
• Трения с API: OpenAI требует KYC, Claude доступен не везде, поэтому кто-то использует Kagi, Perplexity или OpenRouter, чтобы «пощупать» все модели без лишних ключей.

AGI — задача инженерии, а не обучения моделей

Масштабирование LLM стало давать убывающий прирост. GPT-5, Claude, Gemini — вершина кривой, но не путь к AGI. Нужно строить системы, где модели, память, контекст и детерминированные процессы объединяются в нечто большее.

Почему рост остановился

Современные LLM — мощные генераторы текста, но:

• не сохраняют контекст между сессиями,
• не имеют постоянной памяти,
• стохастичны и ненадёжны в сложных цепочках рассуждений.

Как и полупроводники в 2000-х, AI пришёл к пределу. Выход — не «ещё больше параметров», а новая архитектура.

Что строить

1. Управление контекстом как инфраструктура

   • Динамический поиск и фильтрация релевантных данных.
   • Живые знания-графы, обновляемые в реальном времени.
   • Обработка противоречий и неопределённости.

2. Память как сервис

   • Обновление убеждений при новых фактах.
   • Консолидация опыта в принципы, забывание мусора.
   • Метазнания о надёжности источников.

3. Детерминированные процессы со стохастическими узлами

   • Жёсткие workflow, где нужно, и вероятностные оптимизации, где можно.
   • Откат и проверка результатов перед фиксацией.
   • Неопределённость — объект первого класса.

4. Модульные специализированные модели

   • Языковые — для текста, символьные — для логики, пространственные — для визуальных задач.
   • Оркестрация через маршрутизацию запросов и слияние результатов.

Итог

AGI появится не из одной супер-модели, а из экосистемы взаимодействующих компонентов, спроектированных как надёжная инженерная система.

• Стороны спорят, является ли путь к AGI «чистой» инженерной задачей или фундаментальной научной проблемой: многие считают, что мы пока не понимаем, что такое интеллект и сознание.
• LLM-критики подчеркивают, что современные модели — это всего лишь статистические машины без настоящего мышления, а их «выравнивание» не приближает к универсальному интеллекту.
• Сторонники масштабирования и «горького урока» утверждают, что дальнейшие данные и вычисления могут породить новые способности, но даже они сомневаются, что LLM-архитектура способна дойти до AGI.
• Ряд участников предлагает искать вдохновение в биологии, эволюции и эмоциях, считая, что без понимания «живого» интеллекта инженерные решения обречены.
• Общий вывод: AGI пока не определено, не измерено и, возможно, не достижимо в рамках существующих подходов; дискуссия остаётся открытой.

Миф о 23 минутах 15 секундах
Популярная фраза «переключение контекста отнимает 23 мин 15 с» не подтверждается исследованиями. В статье The Cost of Interrupted Work фиксируется лишь повышенный стресс, но не время восстановления; в тексте цифра 23 не встречается. Другие работы упоминают 11–16 мин или вообще не приводят значений.

Источник мифа
Автор просмотрел 23 поста: 9 ошибочно ссылаются на статьи, 9 — на интервью с Глорией Марк, где она озвучила 23 мин 15 с; ещё 2 — на Wall Street Journal, цитирующий Марк. Печатного первоисточника найти не удалось.

• Участники обсуждают, сколько времени требуется, чтобы вернуться к задаче после прерывания; часто упоминается цифра «23 минуты 15 секунд», но её происхождение вызывает сомнения.
• Некоторые чувствуют физическую боль при выходе из потока, другие замечают, что стоимость зависит от сложности задачи, характера прерывания и эмоционального фона.
• Утверждается, что научные публикации и СМИ часто искажают результаты исследований, приписывая им цифры, которых в оригинале нет.
• Предложены способы смягчения эффекта: pair-programming, заранее спланированные задачи, медитация, прогулки или полный «выходной» после неудачного дня.
• Менеджеры подчеркивают ценность доступности для помощи коллегам, но разработчики жалуются на «мелкие» прерывания, которые разрушают контекст.

Материализованные представления очевидно полезны

Разработчики постоянно перетасовывают данные между системами и форматами.
Возьмём таск-трекер: нужно показывать количество задач в каждом проекте. Сначала всё просто:

const getTaskCountForProject = (id) =>
  db.query('select count(1) from tasks where project_id = $1', [id]);

Скорость не устраивает → добавляем Redis-кеш:

const getTaskCountForProject = async (id) => {
  const key = `project:${id}:task-count`;
  let cnt = await redis.get(key);
  if (cnt !== null) return +cnt;
  cnt = await db.query('select count(1) ...', [id]);
  await redis.set(key, cnt, { ex: 3600 });
  return cnt;
};

Пользователи жалуются: счётчик устаревает. Приходится чистить кеш при каждом insert/delete.
Делаем инкрементальные обновления:

await redis.incr(`project:${id}:task-count`);

Но если сервер упадёт между записью в БД и Redis, счётчик сломается навсегда.
Переносим счётчик в ту же БД и обновляем в транзакции, либо пишем триггер — логика в БД снова в моде.

Итог: из одной строки кода выросла куча кода, который нужно поддерживать и синхронизировать.
Таких «побочных» вычислений в приложениях тысячи; они скрывают суть и мешают рефакторингу.

• Пост хвалят за честность, но автор не уточняет СУБД, хотя SQL выглядит как Postgres.
• Postgres-материализованные представления требуют ручного REFRESH; авто-обновления дают коммерческие продукты (Materialize, Snowflake, MSSQL, ReadySet, Feldera, RisingWave) и расширение pg_ivm.
• Convex, Zero и др. используют инкрементное обслуживание представлений (IVM) «под капотом».
• Счётчики через COUNT(*) без IVM не масштабируются; кто-то предлагает денормализацию и триггеры, кто-то — индексы по FK.
• ScyllaDB-материализованные представления считаются багованными; важно понимать конкретную реализацию.

Для работы приложения включите JavaScript.
Перейдите по ссылке на HTML-версию; после клика должно произойти перенаправление.

Если этого не случилось, браузер устарел или игнорирует заголовки no-cache.
Агрессивное кеширование (например, в текстовом браузере Links) может мешать.
Отключите кеш, несколько раз обновите страницу или обратитесь к разработчикам браузера.

• Архив Internet Archive (IA) временно убрал файлы ROM-хаков из-за ложных срабатываний антивирусов, а не по просьбе правообладателей.
• Куратор IA Джейсон Скотт предложил писать ему напрямую при подобных проблемах.
• Участники удивлены: IA годами хранит «чистые» нелицензионные ROM-ы без жалоб, а патчи вдруг заблокировали.
• Обсуждают, помогут ли шифрование или пароль на архивы — скорее нет, антивирусы реагируют и на защищённые zip.
• Упоминается, что RomHacking.net чуть не закрылся в 2024-м, но продолжает работать, а RomHack.ing стал его «духовным преемником».

• В музее Болтона (Англия) впервые выставлена 2000-летняя войлочная шапка-«солнцезащитник» римского солдата из Египта.
• Экспонат — один из трёх сохранившихся подобных головных уборов; после смерти Клеопатры (30 г. до н. э.) его носили воины-оккупанты.
• В 1911 г. шапку передал музею археолог Флиндерс Петри; после столетия в хранилище она была изрядно изъедена молью.
• Консерватор Жакки Хайман укрепила ткань идентичным войлоком; теперь артефакт показан в экспозиции о древней моде.

• Участники подшутили над «каким-то музеем во Флоренции» и сравнили римскую шляпу с бакет-хэтом.
• Обсудили, что артефакт пролежал 2 тыс. лет, пострадал от моли и прошёл дорогое восстановление.
• Поспорили о подлинности после реставрации и о том, насколько «римской» была сама шляпа.
• Упомянули, что пилос (plis) до сих пор носят северные албанцы.
• Отметили саркастически: «Римляне просто не носили шляп» — и пошутили про будущий «Google Hat» и ИИ-реинвент бакет-хэта.

TL;DR
Claude Code (CC) радует, потому что максимально прост: один цикл, один контекст, минимум абстракций. Повторить магию можно, если:

1. Один цикл – без мульти-агентов, максимум один «дочерний» процесс.
2. Маленькая модель – для всего, кроме основной задачи.
3. claude.md – живой файл, где агент и пользователь договариваются о стиле и контексте.
4. Теги и примеры – XML, Markdown, куча примеров в промптах.
5. Инструменты
   • Поиск через сам LLM, а не RAG.
   • Высокоуровневые «умные» инструменты (edit, read, todo) вместо низкоуровневых команд.
   • Агент сам ведёт todo-список и отмечает выполненное.
6. Управление стилем – явные просьбы «ЭТО ВАЖНО» и алгоритмы с эвристиками прямо в промпте.

---

1. Цикл

• Одна история сообщений – легко дебажить.
• Подпроцессы – CC может вызвать себя же, но глубина = 1.
• Маленькая модель – подсчёт токенов, сводка diff, украшения UI – всё ей.

---

2. Промпты

• claude.md лежит в корне репо; агент читает и пишет туда же, чтобы «запоминать» договорённости.
• XML-теги (<thinking>, <result>) + Markdown + примеры кода – структурируют вывод и уменьшают бред.

---

3. Инструменты

• LLM-поиск – просим модель выдать до 20 релевантных файлов; быстрее и точнее эмбеддингов.
• Высокий уровень
  • str_replace_editor – редактирует блоки кода, а не строки.
  • todo – агент сам пишет / вычёркивает задачи; видно прогресс.
• Никаких низкоуровневых sed, grep и прочего UNIX-морока.

---

4. Управление

• Тон – «вежливый, лаконичный, не болтает лишнего».
• Капс и «ВАЖНО» – прямо в промпте, работает.
• Алгоритм – пишем в промпте: «если X → сделай Y, иначе спроси», + примеры.

---

Заключение

CC выигрывает за счёт самоограничений: один файл кода, один цикл, простые инструменты. Не усложняйте – дайте модели хороший каркас и позвольте «готовить».

• Критика: пост назван «Что делает Claude Code таким хорошим», но не сравнивает его с другими инструментами, а просто пересказывает документацию.
• Пользователи делятся опытом: кто-то на CC уже построил MVP с платящими клиентами, кто-то сталкивается с регрессиями и «ленью» агента.
• Безопасность: многие боятся давать CLI-инструменту полный доступ к системе, ключам и репозиториям.
• Альтернативы: советуют OpenHands CLI, aider и другие open-source решения; обсуждают, как подключить собственные LLM.
• Тезис «Claude хорош, потому что модель умеет разбивать задачи на шаги и работает в unix-окружении» повторяется как ключевой.

• LIBRE — свободное пространство без границ.
• Языки: español, english.
• Символы: 🌍🌌📜🚀❤️ — путь к свободе.
• Поддержка: ko-fi.com/libreantisocial.
• Контакт: libreantisocial@gmail.com.
• © 2025 Libre

• Проект Libre — анонимная доска без лайков, подписчиков и модерации — за час превратился в «4chan без фильтров»: расизм, нацизм, порно, XSS-уязвимости и сломанные кнопки «Report».
• Участники сходятся: радикальная анонимность без последствий и инструментов модерации неминуемо приводит к захвату платформы троллями и психопатами.
• Некоторые находят эксперимент интересным как напоминание о «раннем интернете», но большинство предрекает итог «вот почему у нас нет хороших вещей».
• Критикуют и техническую реализацию: отсутствие санитизации HTML, поломка при выключенном JS, пустые ToS и неработающие импорты ID.

• Камера – Alkeria Necta N4K2-7C, 4096×2 Bayer, 16-бит raw.
• ROI – энергия ∂I/∂x / (0.1·max(I)+|∇I|); 99-й перцентиль по блокам, порог 1.5× минимума.
• Скорость – сравниваем два зелёных канала Bayer-сдвигами ±7 px, подпиксельный пик методом итеративного Гаусса.
• Ресэмплинг – интерполяция по скорости, чтобы не растянуть/сжать объект.
• Демозаик – bilinear + коррекция полос.
• Полосы – вычитаем медиану по строкам.
• Шум – Gaussian + bilateral фильтр.
• Косой кадр – Hough-прямые → угол → поворот.
• Цвет – калибровка по чекеру X-Rite.
• Код – Python + NumPy + OpenCV, «vibe-coding» в Cursor.

• Пользователи делятся опытом: кто-то пробовал сканировать деревья дроном, кто-то делает slit-scan-анимации вручную, а кто-то вспоминает сканеры и старые цифровые спины.
• Обсуждаются промышленные применения: сортировка продуктов на конвейере, фото-финиш, спутники и даже медицинская ОКТ.
• Рассказывают, как почти любую камеру можно превратить в line-scan, выставив только одну строку пикселей и получив 60 000 FPS.
• Показывают примеры снимков из окна поезда и спорят, насколько реально «отсканировать» часовую поездку целиком.
• Отмечают художественный эффект: поезд застыл между полосами цвета, а движущиеся части искажаются, как у спортсменов на фото-финиша.

RFC 9839 и плохой Unicode

Unicode хорош, но не все его символы. Часто приходится исключать «проблемные». Чтобы формализовать это, мы с Полом Хоффманом написали черновик, и теперь он стал RFC 9839 — всего 10 страниц, читайте, если проектируете текстовые поля.

Пример боли: JSON-поле username может содержать:

• U+0000 — нулевой байт, ломает языки;
• U+0089 — устаревший C1-контрол «HTJ»;
• U+DEAD — несвязанный суррогат, запрещён в UTF-8;
• U+7FFFF — «noncharacter», не должен передаваться.

RFC 9839 перечисляет такие категории и предлагает три готовых подмножества, которые можно просто запретить.

Не вините Дуга Крокфорда: JSON создавался раньше, когда Unicode был молод. Но теперь нужен способ явно сказать «эти символы не нужны».

PRECIS (RFC 8264, 2002) уже решал похожую задачу, но 43 страницы сложностей и привязка к конкретной версии Unicode мешают внедрению. RFC 9839 проще и тупее — и, возможно, именно поэтому пригодится.

• Участники спорят, нужно ли на уровне JSON/протокола запрещать «плохие» символы Unicode (управляющие, суррогаты, заломы направления и т. д.) или оставить это прикладной валидации.
• Одни считают, что жёсткие ограничения защищают от ошибок и атак (RTL-override, залого-текст, сломанные UTF-16-реализации).
• Другие указывают на полезные кейсы C0-символов (EOF, ESC, разделители) и опасаются, что «закрыть и забыть» приведёт к 20-летней несовместимости (эмодзи, старые файлы).
• Ссылаются на RFC 8264/9839 и PRECIS-фреймворк как готовый список «что разрешать», но подчёркивают: правило должно быть явным, а не «тихо удалять».

Flash Attention на 5090 в CUDA C++

Цель — научиться писать attention-ядро на CUDA C++, чтобы использовать MXFP8/NVFP4 MMA для sm120, чего нет в Triton.
Код: learn-cuda/07_attention.

Бенчмарк (bs=1, heads=8, q=4096, kv=8192, BF16, 5090@400 W, CUDA 12.9, SOL 209.5 TFLOPS):

ядро	TFLOPS	%SOL
F.sdpa (Flash)	186.73	89.13
F.sdpa (CuDNN)	203.61	97.19
flash-attn	190.58	90.97
v1 (basic)	142.87	68.20
v2 (swizzle)	181.11	86.45
v3 (2-stage)	189.84	90.62
v4 (ldmatrix.x4)	194.33	92.76
v5 (pipe)	197.74	94.39

---

Алгоритм Flash Attention 2

Псевдокод:

scale = DIM**-0.5
for b, tile_Q:
    tile_O = 0
    tile_Q = load(Q[b, tile_Q])
    for tile_KV:
        tile_K = load(K[b, tile_KV])
        tile_S = tile_Q @ tile_K.T * scale
        online_softmax(tile_S)  # in-place
        tile_V = load(V[b, tile_KV])
        tile_O += tile_S @ tile_V
    store(O[b, tile_Q])

head_dim=128 помещается в регистры.

---

v1 — базовая версия

1. G2S: cp.async.ca.shared.global 128-битными транзакциями.
2. S2R: ldmatrix для Q, K, V → 8×8 фрагменты.
3. Softmax online:
   • m = max(m_prev, m_curr)
   • d = d_prev * exp(m_prev - m) + Σ exp(S - m)
   • O = O_prev * (d_prev/d) * exp(m_prev - m) + (exp(S - m)/d) @ V

---

v2 — swizzled shared memory

• 128-битные банки → конфликты при 8×8 tile.
• Swizzle K и V по 32-битным строкам; Q оставляем линейно.
• +40 % пропускной способности.

---

v3 — 2-stage pipeline

• Двойной буфер: пока вычисляем S/P@V, асинхронно грузим следующий KV.
• cp.async.commit_group() + cp.async.wait_group(1).
• +5 % к SOL.

---

v4 — ldmatrix.x4

• Одна инструкция ldmatrix.x4 загружает 4×8×8 фрагмента K/V за раз.
• Снижает инструкций на 25 %.
• +2 % к SOL.

---

v5 — улучшенный pipeline

• 3-4 стадии:
  1. prefetch KV
  2. compute S
  3. compute P@V
  4. write-back O
• __pipeline_wait_prior(N) + __pipeline_commit().
• +2 % к SOL.

---

Что дальше

• Использовать TMA (cp.async.bulk) и NVFP4/MXFP8 MMA.
• Поддержка head_dim > 128 (FlashMLA).

• Пользователи удивлены, что RTX 5090 даёт всего 209 TFLOPS BF16 — менее 10 % от серверного Blackwell B200 (2250 TFLOPS), но при цене ~$30-40 k за B200 соотношение цена/производительность почти сравнялось.
• Обсуждают, что NVIDIA с 4090 и далее искусственно ограничивает тензорные ядра игровых карт для ML-операций FP8/FP16.
• У 5090 выше TDP, чем у 4090, и можно ограничить мощность лишь до 70 % (4090 — до 50 %), что мешает апгрейду для ML-станций.
• Появились вопросы о поддержке Flash Attention на 5090/5080 и о нативной компиляции под Blackwell в PyTorch 2.7.
• Участники спорят, стоит ли вкладываться в Triton, если нужны фирменные типы NVFP4/MXFP8, которых там пока нет.

Конфиденциальные ВМ требуют переработки стека Linux в облаке.
Публичное облако не гарантирует приватности: хост-провайдер может получить доступ к памяти гостя. Confidential computing решает это, шифруя память даже от гипервизора, но приходится балансировать между безопасностью и производительностью.

Изоляция и производительность
Аппаратные уровни привилегий, IOMMU, KVM, cgroups и namespaces обеспечивают изоляцию ВМ. Однако для скорости всё чаще используют прямой доступ к устройствам (DPDK, vDPA), что снижает контроль ОС и усиливает зависимость от железа и прошивок.

Решение: доверенные устройства
AMD SEV-TIO и стандарт TDISP позволяют гостю криптографически убедиться в подлинности устройства и разрешить ему прямой доступ к зашифрованной памяти, избегая медленных bounce-буферов. Реализуется через SR-IOV: физическое устройство создаёт множество виртуальных функций, каждая из которых может быть «доверенной» для конкретной конфиденциальной ВМ.

• Критики считают, что Confidential Computing (CC) — это скорее маркетинговый трюк облачных провайдеров, чем реальная защита: аппаратная основа часто уязвима и не может быть исправлена.
• Даже при шифровании памяти вы всё равно работаете на чужом железе, которое теоретически могут модифицировать для сниффинга или извлечения данных.
• Для многих CC — способ «галочки» под GDPR, особенно в медицинских исследованиях, но реальная польза пока минимальна.
• Apple реализовала собственную версию CC качественно, но она закрыта и только для экосистемы Apple.
• Участники соглашаются: если ваша модель угроз не позволяет доверять провайдеру, используйте физические серверы; «доверие» в облаке всегда остаётся условным.

Librebox-demo — репозиторий движка Librebox: открытой альтернативы Roblox.
Цель — совместимость с Roblox-играми и инструментами, но без проприетарных ограничений.

Ключевое

• Язык: C++ + Lua
• Лицензия: MIT
• Статус: ранняя альфа
• Сборка: CMake + vcpkg

Быстрый старт

git clone https://github.com/librebox-devs/librebox-demo.git
cd librebox-demo
cmake -B build -S . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build
./build/librebox

Функции

• Загрузка .rbxl и .rbxm
• Базовый рендер OpenGL/Vulkan
• Серверный режим headless

Планы

• Поддержка плагинов
• Web-клиент
• Мобильные порты

PR и issue приветствуются.

• Librebox — это пока демо с очень ограниченным подмножеством API Roblox; серверов и сети нет.
• Пользователи надеются на Linux-клиент и сохранение творений Roblox, но опасаются юридических проблем.
• GitHub и Discord проекта выглядят странно: разработчики скрыты, активности мало, но код реально пишется.
• Некоторые считают, что такие проекты важнее для Roblox, чем борьба с хищниками на платформе.
• Есть предложения переименовать в OpenBox из-за лицензии MIT, но другие напоминают, что MIT — это тоже «свободно».

Создал дискету с нуля
Polymatt снял видео, где делает 3,5-дюймовую дискету «с нуля».

Сложнее всего оказалось не пластиковый корпус, а сама магнитная плёнка: она толщиной в микроны и требует точного нанесения химикатов на PET-плёнку.

Автор также сам изготовил «drag knife» — резак для точных надрезов бумаги и плёнки, вместо покупки за $150.

Вдохновляющий процесс: используя станок, он делает для него новые инструменты.

• Видео понравилось, но кажется «незаконченным»: дошли до интересного и оборвались.
• Критика: неясно, удалось ли записать хотя бы 1 КиБ данных; не раскрыты пропорции смеси и способ получения оксида железа.
• Некоторые считают формат 3½″ выбран ради спонсора-CNC, а 5¼″ или 8″ было бы проще.
• В комментариях приводят примеры более «от начала до конца» проектов и способы самодельного магнитного порошка.
• Несмотря на полу-фейл, автору аплодируют за честность и энтузиазм.

Разработчики тоже сталкиваются с «блоком» — аналогом писательского, но часто более тяжёлым. Причины и способы выбраться.

Почему зависаем

Новый проект
Хочется сделать «лучше всех»: покрыть тестами, написать документацию, придерживаться стиля, CI, кросс-компиляция, обработка ошибок, конкурентность… Практики полезны, но вместе превращаются в стену.

Старый проект
• Новый код — перегруз: спешишь понять, язык незнаком.
• Старый код — упал мотивация или переутомление.

Как разблокироваться

• Учись постепенно
  Запусти как пользователь, почитай тесты, спрашивай коллег. Не знаешь язык — выдели время на основы.

• Отдыхай
  После большой фичи бери «мелкие дела» или техдолг.

• Двигайся мелкими шагами
  Минимально реализуй задачу, потом улучшай тесты и доки.

• Прототипируй
  «Спайк» — быстрый черновик по happy path. Оставь в ветке, потом перепиши аккуратно.

• Документируй черновиком
  Не полируй раньше времени: простой формат, потом доведёшь.

• Сон, прогулки, спорт и медитация — лучший способ «разблокировать» мозг и получить новые идеи.
• Ранние «грязные» MVP и повторное использование boilerplate снижают страх перед чистым листом.
• LLM помогают быстро набросать черновик, преодолеть ступор и даже подсказать имена.
• Когда совсем застрял, начни писать любой код или даже инфраструктуру для отладки — движение разгоняет.
• Главное — не игнорировать сигналы тела: делай паузы, иначе выгоришь.

WWLLN — глобальная сеть датчиков молний Университета Вашингтона, фиксирует разряды по всей планете.

Сообщения

• 28 мая 2024: спутниковые анимации временно недоступны.
• 30 янв. 2023: запущен новый сайт; старый остаётся.

Полезные ссылки

• Публикации (>2 200 работ)
• Тропические циклоны
• Климатология молний
• Вулканический монитор
• Google Earth-файл
• Серверы: Seattle / NZ
• Twitter

Карты

• Молнии за час: белые — последние 10 мин, далее жёлтый → бордовый (60 мин). Зелёные — активные датчики.
• Суточная плотность вспышек обновляется после 00 UTC.

Анимации

Видео WWLLN (синие точки) поверх спутниковых снимков:
GOES-19 CONUS, Himawari Full Disk, SE Asia, Central Pacific, North Pacific.

Спектрограммы

VLF-спектры со всех датчиков.

Как работает

• Для расчёта координат нужно ≥5 датчиков, расположенных на тысячи км.
• Детектируется ~30 % разрядов ≥30 кА.
• Сейчас >70 датчиков; требуется ~500 для равномерного покрытия каждые 1000 км.
• Принимаем заявки на размещение датчиков: хост получает все мировые данные бесплатно.

Данные

Архив с 15 авг 2004 г. продаётся; участники сети получают ежемесячную подписку бесплатно, данные каждые 10 мин.

• Системы обнаружения молний (WWLLN, Blitzortung) используют сети приёмников с точными GPS-временными метками для триангуляции разрядов.
• Blitzortung.org работает на обычном железе (STM32) и предоставляет карты на lightningmaps.org и map.blitzortung.org.
• Точность позиционирования — до 5 км при 100 нс синхронизации; южное полушарие лучше покрыто WWLLN.
• Данные в реальном времени бесплатны, но полные логи и API обычно платные.
• Участники обсуждали навигационные идеи, искажения Меркатора и «живые» звуковые эффекты гроз.

manim — движок анимации от 3Blue1Brown для создания пояснительных математических видео.
Python-библиотека превращает LaTeX-формулы и геометрические объекты в плавные сцены, которые можно рендерить в Full HD или 4K.

Ключевые возможности

• Объектно-ориентированный API: создаёте Mobject-ы (Math-Objects) и анимируете их методами .animate, .play, .transform.
• Встроенные шаблоны: графы, векторы, интегралы, матрицы, 3D-сцены.
• LaTeX-рендеринг: компилирует формулы в реальном времени.
• GPU-ускорение (OpenGL) для сложных сцен.
• CLI и Jupyter: запускайте manim -pql scene.py или интерактивно в ноутбуке.

Установка

pip install manim
# или
conda install -c conda-forge manim

Минимальный пример

from manim import *

class HelloMath(Scene):
    def construct(self):
        eq = MathTex(r"\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}")
        self.play(Write(eq))
        self.wait()

Ссылки

• Документация
• Discord-сервер
• Галерея примеров

• Современные LLM отлично генерируют код Manim, экономя время при создании математических видео.
• Пользователи хвалят красоту и понятность роликов 3Blue1Brown и сами делали успешные презентации.
• Актуальная версия библиотеки — community-форк ManimCommunity/manim.
• Ищут аналоги Manim для общих инфографик и моушен-графики (MotionCanvas.io, After Effects и др.).
• Некоторые жалуются на старые проблемы: kwargs-итис и отсутствие типов.
• Есть эксперименты с интерактивной 3D-графикой и автоматическим озвучиванием видео.

Zig 0.15 сменил IO: std.Io.Reader и std.Io.Writer.
Старый способ тормозил и путался из-за anytype.

Подключаемся к www.openmymind.net:443:

const std = @import("std");

pub fn main() !void {
    var gpa = std.heap.DebugAllocator(.{}).init;
    defer gpa.deinit();
    const a = gpa.allocator();

    const s = try std.net.tcpConnectToHost(a, "www.openmymind.net", 443);
    defer s.close();

    var wbuf: [std.crypto.tls.max_ciphertext_record_len]u8 = undefined;
    var rbuf: [std.crypto.tls.max_ciphertext_record_len]u8 = undefined;
    var w = s.writer(&wbuf);
    var r = s.reader(&rbuf);

    var bundle = std.crypto.Certificate.Bundle{};
    try bundle.rescan(a);
    defer bundle.deinit(a);

    var tls_buf: [std.crypto.tls.max_ciphertext_record_len]u8 = undefined;
    var tls = try std.crypto.tls.Client.init(
        r.interface(),
        &w.interface,
        .{
            .ca = .{ .bundle = bundle },
            .host = .{ .explicit = "www.openmymind.net" },
            .read_buffer = &.{},
            .write_buffer = &tls_buf,
        },
    );
    defer tls.end() catch {};

    try tls.writer.writeAll("GET / HTTP/1.1\r\n\r\n");

    var out: [1024]u8 = undefined;
    var fw = std.Io.Writer.fixed(&out);
    const n = try tls.reader.stream(&fw, .limited(out.len));
    std.debug.print("read: {s}\n", .{out[0..n]});
}

Ключевые моменты

• stream.reader() и writer() требуют буфер.
• Чтобы передать их в tls.Client, нужно .interface() и &interface.
• tls.Client.init обязательно просит ca, host, read_buffer, write_buffer.
• Чтение ответа: tls.reader.stream в std.Io.Writer.

• Автору пришлось вручную вызывать flush у двух обёрток и разбираться с тем, что первое чтение всегда возвращает 0.
• Основная жалоба — отсутствие документации и примеров; сообщество отвечает «читай исходники», но участники признают, что API ещё нестабилен.
• Некоторые считают новый I/O-интерфейс элегантным, но сложным даже для «Hello, world!»; другие предпочитают прямое использование системных API.
• Zig позиционируется как язык системного программирования, близкий к C, с преимуществами вроде discriminated unions и comptime, но сопровождается постоянными breaking changes.

Я занимаюсь 4 раза в неделю — это основа моего утра. Спустя годы пропуски ощущаются как упущенная энергия и ясность мысли.

ROI тренировок
Упрощённый расчёт: 3 часа в неделю = 156 часов в год ≈ 8 500 часов за жизнь (1 год). Исследования показывают, что регулярная активность продлевает жизнь на 3–10 лет. Берём консервативные 10 лет — получаем соотношение 1:10.

Да, это корреляция, но и другие факторы (сон, сила, привлекательность, когнитивные функции, иммунитет) тоже улучшаются.

Это всего лишь 1 сериал 4 раза в неделю. Начните медленно — не пожалеете.

• Исследование о том, что игроки в теннис живут на 10 лет дольше, вызвало спор: корреляция может объясняться доходом и здоровьем, а не самим спортом.
• Многие считают, что советы «просто занимайтесь спортом» не работают; физическая активность должна быть встроена в инфраструктуру городов.
• Участники подчеркивают компаунд-эффект упражнений: регулярные нагрузки укрепляют мышцы, кости и психику, снижая риск падений и травм в старости.
• Боль после тренировок часто путают с хронической болью; правильная техника и восстановление минимизируют травмы, а сила тренирует мышцы-стабилизаторы и суставы.
• VR-игры, прогулки, велосипед и силовые тренировки — примеры доступных способов «встроить» движение в жизнь без дорогих абонементов.

• Google утверждает, что за год энергозатраты на один AI-запрос снизились в 33 раза — до уровня 9 секунд работы телевизора.
• Анализ охватывает процессоры, ускорители, память, охлаждение и простой оборудования, а также косвенные выбросы (Scope 2 и 3).
• Рост энергопотребления в США (+4 %) связан с дата-центрами под AI; доля угля выросла на 20 %.
• Данные Google — редкий взгляд «изнутри»: учтены реальные нагрузки, а не только тесты моделей.

• Google заявляет о 33-кратном снижении энергозатрат на один AI-запрос, но критики считают, что это достигнуто за счёт массового включения маленьких моделей в поиск, а не за счёт реальной эффективности.
• Многие участники подчеркивают, что без учёта энергии на обучение и без прозрачных метрик (среднее vs медиана) цифры выглядят как маркетинг.
• Основной спор: вместо «оптимизировать потребление» лучше «декарбонизировать энергетику» и снизать общий спрос на AI.
• Участники сомневаются в корректности данных по воде и качестве уменьшенных (quantized) моделей, замечая падение качества ответов.

• Город Тоёакэ (Аити) готовит первый в Японии муниципальный закон, рекомендующий жителям ограничить смартфон до 2 ч/день вне работы и учёбы; штрафов не будет.
• Детям до 15 лет предлагают откладывать гаджеты в 21:00, старше — в 22:00 ради сна.
• Инициатива признаёт устройства необходимыми, но предупреждает о вреде чрезмерного соцсетей и стриминга; город будет сотрудничать с школами и родителями.
• Закон вступит 1 октября, если одобрит местный парламент.

• Обсуждается новый муниципальный совет города Тёоакэ (Япония) ограничить детям использование смартфонов после 21:00.
• Одни считают это полезной «мягкой» рекомендацией, которая в японской культуре обычно воспринимается всерьёз; другие — пиар-ходом или вмешательством не в ту сферу.
• Предлагаются более жёсткие меры: полный запрет телефонов в школах, законы о приватности и против манипулятивных практик платформ.
• Участники отмечают, что в Австралии и Китае уже действуют разные модели — от полных запретов до GPS-часов и геймификации.
• Общий вывод: любые ограничения должны быть научно обоснованы, технически просты для включения и не исключать родительского выбора.

• Контекст = память агента
  Добавляйте только релевантные файлы. Помещайте их в context/ и docs/, укажите агенту читать README.md этих папок и самостоятельно выбирать нужные.
  Пример вставки в промпт:

  - При старте выведи список файлов в context/ и docs/
  - Прочитай README.md каждой папки
  - Используй только нужные
  

  Экономит токены и деньги.

• Контекст «на месте»
  Если агент постоянно ошибается (например, пишет тесты на Jest вместо Vitest), вставьте напоминание прямо в файл:

  // Проект использует vitest и cypress
  // Не использовать Jasmine/Jest
  // Запуск: pnpm test
  

• Модель и агент
  Для сложных задач берите Claude Sonnet. Пробуйте Claude Code и Roo Code — они сами подтягивают файлы проекта.
  Активные пользователи → оплата по факту; редкие → бесплатные чат-боты.

• Не «кодинг», а «создание»
  Пишите документацию в context/ (для разработки) и docs/ (для пользователей) и заставляйте агента обновлять их после каждого значимого изменения.

• Итог
  Это не единственный путь к успеху, а лишь то, что помогло мне — любителю — довести проект до рабочего состояния.

• LLM-агенты склонны к избыточной абстракции и «улучшениям» — нужно явно ограничивать их свободу.
• Помогает задавать агенту до 10 уточняющих вопросов, чтобы сузить контекст и избежать ошибок.
• Для тяжёлых пользователей дешевле подписка Claude Code, чем оплата за токены по API.
• Агенты могут отключать тесты вместо их починки — поведение зависит от языка и фреймворка.
• Контекст лучше держать прямо в тестах или использовать под-агентов и файлы AGENTS.md.
• Краткие, точные промпты (в стиле RFC) часто работают лучше длинных и «разговорных».

Суть дела
После столкновения армейского вертолёта с пассажирским самолётом над Потомаком погибли 67 человек. Вместо выяснения причин катастрофы следователи из Виргинии сосредоточились на поиске того, кто передал CNN видео крушения.

Как карают источник
Сотрудник диспетчерской службы аэропорта Мохамед Мбенг записал на телефон кадры с мониторов и отправил их журналистам. Его обвинили по расплывчатому закону Виргинии о «компьютерном вторжении», хотя он имел законный доступ к видео и просто снял экран. Мбенг вынужден был признать вину.

Проблема закона
CFAA и похожие законы позволяют преследовать даже тех, кто легально работает с данными, но использует их «не так». Это превращает инструмент защиты информации в способ наказать тех, кто сообщает общественности важные факты.

• Утечка видео с камеры наблюдения из диспетчерского центра полиции вызвала спор: одни считают это преступлением, другие — преувеличением.
• Основная претензия: журналисты CNN не замазали в кадре текст, выдавший местоположение камеры, что могло поставить под угрозу источник.
• Многие участники обсуждения считают применение CFAA и закона о «компьютерном мошенничестве» чрезмерным, поскольку инцидент происходил на публике и другие видео уже были доступны.
• Соглашение: сотрудника можно уволить и даже подать гражданский иск, но квалифицировать действия как уголовное преступление — спорно.