Hacker News Digest

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 при генерации 2⁶¹ UUID шанс хотя бы одного дубля уже ~50 % (парадокс дней рождения).
• Для UUIDv7 48–60 первых битов совпадают при генерации в один миллисекундный интервал, поэтому коллизии теоретически возможны при очень высоких скоростях (>100 M/мс).
• На практике даже 2⁶¹ UUID вполне достижимы современными вычислительными мощностями, но для обнаружения коллизии потребуется много памяти.
• Обсуждение подчёркивает различие между «шансом попасть в конкретный UUID» и «шансом любой коллизии во всём наборе».

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

• Многие участники жалуются, что ответы «зависят от контекста» и вопросы слишком упрощённые.
• Часть людей получила «центральный» результат, хотя считает себя принципиальным и «арбитражно» выбирала варианты.
• Большинство результатов показывают смещение к «человеко-ориентированному» и «абстрактному» коду, но есть и противоположные.
• Некоторые предлагают скрывать измерения теста, чтобы избежать самоподстройки.
• Несколько человек просто не поняли формулировок или не смогли загрузить сам тест.

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).

• Диссертация Мэтью Флака по языку Dyna3 взлетела на Hacker News.
• Комментаторы отмечают сходство с Scallop: оба расширяют Datalog до произвольных полуколец, позволяя вероятностные выводы.
• Код Dyna3 на Clojure вызвал восторг: JIT-компилятор и структуры выглядят «артефактом из будущего».
• Вопрос о продакшене: автор считает, что для промышленного уровня нужны годы работы, но API уже есть на Python, Clojure и Java.

• 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.

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?

• «Захват» IP-адреса на ipv4.games сводится к тому, что любой GET-запрос с параметром-тегом считается «принадлежностью» отправителя; достаточно встроить 1×1-пиксель или JS-скрипт на популярный сайт.
• Подсчёт «9 %» берётся от ~220 млн хостов, найденных Censys с открытыми портами, а не от всего IPv4-пространства (4 млрд).
• Лидеры таблицы (jackson, femboy.cat) используют вставки на своих сайтах и в форках, заставляя посетителей «заявлять» свои IP.
• Обсуждаются способы обмана через X-Forwarded-For, рекламные сети, exit-прокси Tor, быстрое выделение адресов в облаках и даже внедрение в npm-пакеты.
• Участники сходятся во мнении, что это скорее игра на сбор случайных IP, чем реальный «захват» адресного пространства.

• 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 идею «делать вещи, которые не масштабируются», но спорят, заслуга ли LLM в этом: многие напоминают, что такие pet-проекты существовали задолго до ИИ.
• Основной консенсус: ИИ и облачные сервисы лишь удешевили и ускорили разработку, позволяя «готовить домашние» приложения для себя и узкой аудитории.
• Подчеркивают, что маленькие продукты сохраняют «уют» и контроль, а рост может разрушить атмосферу.
• Некоторые делятся примерами: карта hex-полей для RPG, агентство талантов, рассылка фото маме — всё работает для 10–1000 пользователей и не требует миллионов.
• Возражения: «не масштабировать» — это не про стартапы, а про хобби; для настоящих стартапов рост и прибыль всё ещё цель.

• @Lerc считает, что просто добавить имя «Tversky» к сети — не повод называть это новым парадигмом, хотя изменение активаций (как в KAN) может быть оправдано.
• @roger_ интересуется, применима ли идея к задачам регрессии.
• @dkdcio и @bobmarleybiceps скептически относятся к «интерпретируемости»: проблема не в функции активации, а в миллиардах связей.
• @abeppu считает, что визуальные прототипы Tversky всё-таки чуть понятнее, чем у обычных слоёв (см. рис. 3).
• @heyitsguay критикует выбор бенчмарков для классификации изображений и предлагает сравнить Tversky-зонды поверх DINOv3.
• @throwawaymaths напоминает: сначала докажи, что «алгоритм ползает», прежде чем тратить тонны вычислений.

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?»

• Скачок 3.5 → 4 был самым заметным: «фокус» превратился в реальную пользу, но глубина и надёжность всё ещё ограничены.
• Многие считают, что после text-davinci-001 «человечность» и лаконичность текста только ухудшались; GPT-4/5 избыточно многословны и «прилизанны».
• GPT-5 выигрывает в бенчмарках (LM Sys +140 ELO), однако в слепых тестах часто проигрывает из-за лишней галантности и ошибок.
• Ряд участников видит плато: «прогресс замедлился», «GPT-5 — разочарование», «всё больше похоже на PR-ход».
• Есть ностальгия по «поэтичным» GPT-1/2 и опасения, что RLHF/пост-тренинг «убивают душу» текста.

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 скептически отнеслись к статье: её считают «AI-переписью» пресс-релиза без дополнительных фактов.
• Найден оригинальный пресс-релиз PNE Cycle, но визуальные материалы всё равно выглядят типично и неинформативно.
• Обсуждаются высокие показатели извлечения металлов (90 % Li, 99 % Ni/Co/Mn) и важность возможности переработки батарей любого уровня заряда.
• Поднят вопрос пожарной безопасности: склады с литий-ионными батареями требуют мощных систем пожаротушения.
• Часть участников считает приоритетным повторное использование батарей (авто → дом) перед финальной переработкой.

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.

• Участники спорят, нужна ли вообще идеальная однородность кубиков лука: кто-то считает её ключом к равномерному приготовлению, кто-то ценит разную текстуру.
• Обсуждаются практичные приёмы: «один горизонтальный над разделочной доской», «не прорезать до конца», «держать корень до последнего» и уличный способ «наклон ножа вперёд».
• Критика «математически оптимального» подхода: стандартное отклонение не отражает, что большие куски хуже мелких; проще поставить цель «все куски меньше X».
• Некоторые просто бросают лук в комбайн или довольствуются «достаточно хорошо» — ведь главное, чтобы пальцы остались целы.

• 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.

• Новое исследование предлагает использовать кератин для «эмалеподобного» восстановления зубов, но это пока лабораторная разработка, а не полноценная регенерация.
• Участники сравнивают подход с уже известными Novamin, нано-гидроксиапатитом и биостеклом, отмечая недостаток клинических доказательств у всех.
• Рынок зубных паст вызывает путаницу: пользователи просят простые рекомендации, а маркетинг часто преувеличивает эффект «ремонта».
• Шутки про «tooth-hair-paste» и лысого мужчину в заголовке статьи подчёркивают скепсис и развлекательный подход к теме.
• Реальное появление кератиновых паст ожидается «через 2–3 года», но многие напоминают, что подобные обещания звучат уже много лет.

• 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).

• Обсуждение началось с жалобы на методы, возвращающие Optional<T>, но способные вернуть null, и предложения ввести аннотацию @NonNullReference.
• Разгорелся спор о внутреннем представлении строк в Java, C#, JS и Go: кто-то утверждал, что это UTF-16/UTF-8, но оппоненты доказали, что это деталь реализации или просто байты.
• Участники делились «ловушками» из разных областей: CSS-свойства, регулярки, YAML, bash-скрипты, LF/CRLF, деление против умножения, TCP-кипалив и пулы соединений.
• Некоторые посчитали список полезным, но слишком узким или даже ошибочным; другие отметили, что такие подборки больше помогают тем, кто уже в теме.
• Вишенкой стали примеры опасных bash-однострочников вроде rm -rf $DIR/ и советы использовать set -u или избегать слэша в конце.

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.

• Пользователи обсудили «Pfeilstorch» — лебедя с застрявшей стрелой, который в 1822 г. стал первым доказательством миграции птиц между Африкой и Европой.
• Удивлялись старым теориям: птицы зимой превращаются в мышей, впадают в спячку под водой или улетают на Луну.
• Упомянули Monty Python, миф о гусе-ракушке и эффект выживших (survivorship bias).
• Поделились личными историями: канадский гусь со стрелой в шее и музейный экспонат в Оксфорде.
• Обсудили, насколько больно птице лететь с таким «аксессуаром» и как мало раньше знали о природе.

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: многие напоминают, что перегруженные системы часто свидетельствуют о его отсутствии.
• Контекст важнее правил: «универсальные» советы (JOIN вместо N-запросов, один сервис-писатель, булевы поля → timestamps) работают не всегда и требуют оценки trade-off.
• Главный критерий — «fit for purpose»: архитектура должна решать задачи бизнеса, а не впечатлять сложностью.
• Процесс и люди: упоминают Conway, team topology, документацию, тесты и QA-инструменты как неотъемлемые части дизайна.
• Практика vs теория: рекомендуют «boring technology», KISS, книгу Systemantics и ресурс dbos.dev для упрощения инфраструктуры.

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.

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.