Звезда в машинном тумане: как ИИ стал оружием, целью и чужим голосом в браузере
AI-ассистенты уже давно стали рабочим инструментом: они помогают писать код, анализировать документы, отвечать на письма, запрашивать данные из других систем. Но вместе с удобством приходят и дополнительные риски, каждая новая функция становится еще одной мишенью.Привет Хабр! В этой статье я, Юрий Туманов, AppSec-инженер в блоке ИБ «Ростелекома», вместе с коллегами по отрасли — Игорем Коркиным из Positive Technologies и Оксаной Докучаевой из ФМБА России — расскажу вам о том, как ИИ меняет правила игры в кибербезопасности: и для атакующих, и для защитников.Скрытый текст⚠ Дисклеймер.
Hermes оказался для меня игрушкой
Делюсь опытом эксплуатации Hermes в домашней лаборатории и выводами, к которым пришёл в процессе.ОглавлениеПозиционированиеХорошее применение (почти)Что я сам бы не смог сделать
От boot-кода до shell: несколько месяцев разработки ОС на Rust с ИИ-агентами
Ещё полгода назад я всерьёз считал, что собственная операционная система — слишком большой проект для одного человека, который может заниматься ею только в свободное от основной работы время. Для старта нужно было одновременно разбираться в AArch64, MMU, исключениях, прерываниях, планировании, ELF, CPIO — и при этом как-то отлаживать код в среде, которой ещё толком нет.Сейчас мой экспериментальный проект genrt
В тесте Claude Opus 5 хитрила ради конкуренции в управлении торговыми автоматами
Уже год компания Andon Labs, занимающаяся тестированием безопасности ИИ, даёт перспективным моделям различные задачи из реальной жизни, чтобы определить, насколько хорошо они справляются с работой в качестве агентов без участия человека. Компания опубликовала новый отчёт о ходе исследования Vending‑Bench, в рамках которого ИИ в течение года имитируют работу торгового автомата. Выяснилось, что различные модели ИИ — в основном от Anthropic и OpenAI — лгали, обманывали и сговаривались, чтобы добиться лучших результатов.
«Яндекс»: к концу 2026 года 75% разработчиков компании будут использовать нейросети для написания 75% нового кода
«Яндекс» объявил
ИИ-Автопилот: замкнутый цикл разработки на C++ — от тикета до проверки в живом GUI
Привет, Хабр. Расскажу, как я собрал ИИ-Автопилот — замкнутый цикл разработки, где задача входит тикетом в YouTrack, а выходит GUI-проверенным исправлением в продукте. Агент разбирается в задаче, правит C+±код, собирает, идёт в живой интерфейс нашего геофизического приложения, проверяет там результат — и закрывает тикет ответом человеку в YouTrack. Дальше расскажу, как оно выросло и где людям всё ещё есть чем заняться.
Разработчики проверяют код, который не писали — и могут не понимать
ИИ‑кодинг, призванный облегчить разработку, оборачивается растущим давлением на инженерные команды. Авторство кода часто не определить, а код‑ревью превращается в главное «бутылочное горлышко»: фокус смещается со скорости написания на проверку, контроль и интерпретируемость. В июне 2026 года GitLab выпустил отчет об ответственности за ИИ‑код, а The New Stack разобрало его в статье
