IT-инфраструктура. - страница 15

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».

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»

ВведениеКак мы тебя понимаем, маленький котик

продолжить чтение

Cursor всё сломал, но виноват не Cursor: как сжатие контекста превращает AI-агентов в бюро несчастливых случаев

«NEVER FUCKING GUESS! - и именно это я и сделал. Я угадал, что удаление staging volume через API будет ограничено staging-окружением. Я не проверил. Я не читал документацию Railway.»- AI-агент Cursor на Claude Opus 4.6, письменное признание после удаления production-базы PocketOSПривет, меня зовут Николай, я 23 года в DevOps, последние несколько лет - внедряю продукты Группы Астра. И за последний год я наблюдаю, как индустрия повторяет одну и ту же ошибку снова и снова: она продаёт AI-агентов как решение, а на деле продаёт проблему.1. Инцидент, который всё запустил

продолжить чтение

Токенная разработка: почему я плачу $200 в месяц, а не $800 за устаревшее железо

Хуанг на GTC 2026 предложил платить инженерам токен-бюджеты вместо части зарплаты. Forbes написал: “output isn’t software, it’s tokens”. Anthropic посчитала: Claude Code обходится в $13 на разработчика в день, $150-250 в месяц.Я 4 месяца не обсуждаю, а считаю. И первое что посчитал: б/у RTX 3090 стоит $800-1000. За эти деньги я оплачиваю API и веду проекты: embedded firmware, криптография, backend, своя IDE. Карта за $800 дала бы одну модель среднего уровня и шум вентиляторов.Нет, я не нашёл волшебную модель. Я научился считать. И начал с того, во что верит большинство.

продолжить чтение

Кто смотрит ваши видеокамеры?

Большинство частных видеокамер под колпаком у Даркнета. Ваша видеокамера – это чей-то бизнес. Доступ к ним продают пачками по тысячи и больше. Можно купить какой-то отдельный район или целенаправленно заказать видеокамеры или архив телефона соседа.

продолжить чтение

Новые TPU восьмого поколения от Google. Обучение и инференс теперь отдельно?

На конференции Google Cloud Next были представлены

продолжить чтение

Claude пишет — бот работает: полный цикл создания Telegram-бота

Привет, Хабр!В последние годы разработка ускорилась так, что старые подходы уже не успевают за новыми реалиями. Но дело не в новых языках или фреймворках. Появился другой рабочий сценарий — когда разработчик перекладывает часть рутины на нейросеть и ведёт её через обычный диалог. Это и называют вайбкодингом.Звучит как модный термин, но по факту всё просто: вы меньше печатаете, больше управляете. Ставите задачу, задаёте границы, проверяете результат. И да, промптинг здесь — не магия, а обычная инструкция для модели.

продолжить чтение

Контроль вместо экспериментов: собрали платформу для управления LLM в бизнесе

Мы запустили red_mad_router

продолжить чтение

Зачем вашей LLM внешняя память: полный разбор RAG-системы от теории до продакшена

RAG для бизнеса и разработчиков: архитектура, Python-туториал, стоимость и кейсы Что такое RAG-система? Retrieval-Augmented Generation — «генерация, дополненная извлечением»: так называют архитектурный подход, при котором модель усиливает ответы, динамично дополняя внутренние знания актуальной информацией из внешних источников. В практическом смысле: RAG — это способ увеличить релевантность ответов языковой модели без хлопот с переобучением.

продолжить чтение

1...10...131415161718...3040...75