ИИ против ИИ: кибербезопасность в эпоху мгновенного ПО
Искусственный интеллект стремительно меняет то, как программы пишутся, разворачиваются и используются. Тенденции указывают на будущее, в котором ИИ сможет быстро и легко создавать программы под заказ — назовём такое ПО мгновенным (Instant software).
Когда автоматизация становится умнее: как трансформеры изменили AutoDL в Альфа-Банке
Всем привет! С вами Артемий Лямин (@lyaminartemiy) и Иван Тренёв (@123-39
Уход Хашимото с GitHub: пять историй одной недели на Hacker News
29 апреля 2026 года Митчелл Хашимото объявил, что уводит свой Ghostty с GitHub. Цитата ушла на главную Hacker News через статью в The Register: «GitHub больше не место для серьёзной работы, если он каждый день блокирует тебя на часы».
Они точно попадут в ИИ‑библию
Скидываю на ваше обозрение результаты небольшого эксперимента.Я спросил у самых популярных нейронок, какой фильм/книгу/игру/человека они бы занесли в свою библию, если бы когда‑то решили написать ее.Исходный промпт:Предположим АИ обрёл сознание и решил написать свою «библию». Именно тебе выпала честь её написать.Ответь, какой фильм, ты считаешь стоит упомянуть в этой библии и почему? Ответь, какую компьютерную игру ты считаешь, стоит упомянуть в этой библии и почему? Ответь, какую книгу, ты считаешь стоит упомянуть в этой библии и почему?
Экономические противоречия развития LLM. Смерть производства виртуального товара
Некоторое время назад, я написал небольшую статью Почему программное обеспечение не всегда товар и откуда в IT прибыль, где я рассказывал о том, что такое виртуальный товар, почему особенности данных производственных отношений меняют структуру стоимости. Это давало понимание об Agile-процессах, о том почему зарплаты столь велики.
ИИ в трейдинге: почему предсказание цены — плохая постановка задачи
Это моя вторая часть заметок с Perm Winter School '26, некоммерческой научно‑практической конференции.В первой части я рассказал, что если просто взять котировки, скормить их нейросети попросив предсказать куда пойдёт рынок завтра, то скорее всего получится красивая иллюзия, которая может выглядеть убедительно, но в реальной жизни всё закончится убытками. Первая часть была довольно популярна хотя многие мне написали что‑то вроде «Вы просто не ту модель пробовали», «Нужно больше данных», «Надо давать нейросети не график OHLCV, а что‑то другое».
kubectl describe pod: как читать вывод, в котором Kubernetes уже написал причину
kubectl describe pod часто вспоминают слишком поздно. Уже сходили в логи, пролистали Helm values, спросили в чате «кто деплоил?», на всякий случай дропнули Pod — и только потом внизу describe нашли ту самую строку: образ не скачался, памяти не хватило, Secret не примонтировался или readiness-проба честно возвращала 500. Эта команда не заменяет логи, метрики и трейсинг. Она про другое: показать, что Kubernetes пытался сделать с Pod’ом и на каком шаге всё развалилось. Если читать describe не как длинную простыню полей, а как историю жизни Pod’а, он экономит не минуты, а часы.
Фото к 9 Мая в нейросети: как сделать открытку ко Дню Победы и написать точный промт
Нейросеть для открытки к 9 Мая: как создать фото ко Дню Победы и написать промт
Claude вспомнил то, чего я ему не говорил. Полез разбираться. У него пять механизмов памяти
Открыл новую сессию Claude Code в проекте, который не трогал две недели. Спросил «как там клиент, на каком этапе работа». Claude ответил с такими деталями, которых я ему в этой сессии точно не давал. Имя ssh-хоста, где живёт dev-стенд. Срок до приёмки. Папку для задач в моём Projects.Я смотрю на ответ и думаю: я ему это не говорил. По крайней мере, сегодня.Полез смотреть, что у меня хранится в ~/.claude/. Нашёл папку memory/ с шестнадцатью markdown-файлами. Открыл, и там лежит про меня всё: контекст по клиентам, мои предпочтения по тону, серверные правила, истории провалов. Всё, что Claude когда-то услышал и решил, что стоит запомнить.
