json.
UI-фреймворк для людей и AI-агентов: Rust, C, C++, ASM, 6 платформ, 900 КБ
Продолжаю воплощать свои самые смелые идеи, на которые ранее не было ресурсов и которые теперь можно реализовать благодаря появлению LLM. Я верю, что сейчас ценность самой идеи стала выше и именно она всё решает.Сегодня хочу представить лёгкий UI-фреймворк. Он написан на Rust, работает на Windows (x64, ARM), macOS, Linux, Android, iOS/iPadOS и даже в браузере через WASM (онлайн-демо на GitHub Pages). Снабжён примерами использования на Rust, C, C++ и даже ASM.
ИИ‑мастер для настольной RPG: один запрос на ход, кубик до ответа и баг, который удваивал здоровье
Я делаю браузерную текстовую ролевую игру, где ведущим работает языковая модель. Игрок пишет любое действие своими словами, мастер отвечает рассказом, а игра ведёт механику: здоровье, деньги, характеристики, инвентарь, броски d20. Кажется, что всё просто: отправь модели историю и лист персонажа, получи ответ. На практике самые интересные задачи оказались не в промптах вида «напиши смешно», а на стыке вероятностной модели и детерминированной игровой механики. Ниже — четыре таких места и то, как я их решил.Стек: Node.js 24, Express, встроенный node:sqlite, модели через OpenRouter и общий для сервера и браузера модуль движка.
Где AI-настройка обмена с 1С работает, а где нет: честный разбор
Под прошлой статьей справедливо заметили: обмены бывают разными, и порой они совсем не простые, особенно те, что построены на правилах обмена. Согласен. Здесь разберу, какие обмены «Связка» закрывает настройкой с AI-помощником, какие нет и почему. Без обещаний «любой API одной фразой».Два разных мира обменов1. Обмен 1С ↔ 1С по правилам. Это КД 2/3, EnterpriseData, планы обмена, «Обмен данными» БСП. Здесь две базы с богатыми объектными моделями, а значит:сопоставление справочников, порой многие ко многим;регистрация изменений и квитирование;конфликты, коллизии, порядок загрузки;
Языковая модель в поиске магазина: как подключить её так, чтобы её падение никто не заметил
В прошлой статье я рассказывал, как устроено ядро нашего поиска: триграммы, crc32, словарь болей и два сита. В конце был короткий раздел «А где же нейросеть?», и он заслуживает отдельного разговора. Сегодня про то, как модель встроена сверху и почему мы с самого начала исходили из того, что она когда-нибудь подведёт.
Что нового в мире 1С: популярные решения в Базе знаний Инфостарт за неделю
В этом дайджесте собрали несколько практических материалов для разработчиков и специалистов по 1С: от диагностики НДФЛ и исправления ошибок при закрытии месяца до загрузки данных из Excel и обмена через JSON. Отдельно разбираем применение ИИ в разработке 1С — на реальном примере создания расширения для УТ 11 за один промпт.
Ваша База Знаний — золотая клетка с прозрачными стенами
9 сентября 2024 года Notion закрыл рабочие пространства, которые определил как российские. О закрытии предупредили 26 августа и дали выгрузить данные до 8 сентября. Дальше наступила тишина.В справке нашлась строка, которая объясняет облако лучше любой метафоры про «второй мозг»: если платёжные данные пространства когда-либо были связаны с Россией, пространство закрывается. Сменить карту уже не поможет. Можно было уехать два года назад и платить из Европы — это не важно. Один давний платёж решает судьбу всего архива. В те же дни то же самое сделала Coda.
Роутинг NGINX на предикатах для обработки API‑трафика без скриптов
ВведениеВ сентябре 2026 года мы выпустили NGINX 1.31.5 с несколькими ключевыми фичами, объединёнными одной целью. Мы расширили базовые методы маршрутизации и самые важные директивы nginx, чтобы обеспечить прямую, не требующую скриптов маршрутизацию любого API‑трафика. В этом посте мы разберём самую важную возможность, которую мы назвали «предикатные локейшены» (predicate locations), и объясним, как она сочетается с остальными улучшениями, которые мы делаем для поддержки современных приложений.Проблема
Этот MCP‑сервер можно было бы уложить в файле JSON
Сейчас много говорят о MCP (протоколе контекста модели). Я вообще не уверен, что он нуженСейчас много говорят о серверах стандарта MCP (протокол контекста модели). Идея проста: учим большие языковые модели (LLM) взаимодействовать с другими программными системами. В процессе такой работы LLM могут учиться и давать реальный эффект. Например, вызвать веб‑сервер, чтобы позвонить по телефону, либо открыть инструмент для работы с интерфейсом командной строки (CLI)
Месяц, 500M токенов и симулятор завода: как мы с ИИ-агентом построили имитационную модель производства чипов
Завод мечтыЗачем всё это читать, в чём польза?
Как принудительно привязать ИИ к фактам и убить галлюцинации
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги.Если вы ловите себя на мысли: «Мне нравится ответ ИИ, но я всё равно должен перепроверить каждый абзац» — значит, вы используете его как генератор красивых слов, а не как инструмент. Галлюцинации возникают не потому, что ИИ глупый. Они возникают потому, что архитектура генерации текста (авторегрессия) подталкивает модель выбирать статистически вероятное следующее слово, а не фактически верное.
