I Forced an AI to Program Like It Was 1995. After 20 Changes, It Started Reinventing Modern Software
Most experiments with AI coding assistants start from a modern stack. The model gets Python, JavaScript, Go, Rust or a recent version of C++, plus libraries, package managers and years of conventions already embedded in the ecosystem. That is useful if the goal is productivity, but I wanted to test something slightly stranger. What happens if the language gives the model almost none of the tools it is used to seeing in modern code? Would it actually think like a programmer from the mid-1990s, or would it simply reconstruct modern architecture using primitive language features?The starting application was intentionally boring. It was a command-line contact database written in ANSI C. One executable, one local data file, fixed-size fields and a few commands. There was no database server, no network, no dynamic plugin system, no package manager and no third-party code. The environment itself was modern Linux because I was interested in programming constraints rather than hardware emulation. Everything was compiled using GCC with strict C89 settings.
Маленькие тонкости большого дела
В наше время, а дальше больше, знание умножения и сложения становится стратегическим. Вот то самое умножение в столбик, знакомое с начальной школы и сложение с переносом, знакомое еще раньше умножения теперь стратегический ресурс.И причина простая как 2х2. Весь обмен информацией теперь шифруется и подписывается. А это, как ни крути, умножение и сложение больших чисел Любая передача информации, денег, команд и знаний нынче требует стандартных шагов: зашифровать-расшифровать и проверить. А это, в основном, именно те самые умножения и сложения больших чисел в большом количестве.
Новый стек, новые задачи, новые навыки: 42 бесплатных урока сентября
Новые инструменты появляются быстрее, чем успевают сформироваться привычные рабочие процессы: искусственный интеллект меняет подходы к разработке и аналитике, инфраструктура становится сложнее, а от специалистов ждут всё более глубокого понимания технологий.При этом часто возникает практический вопрос: что изучать дальше, чтобы решать более сложные задачи в работе? Как выбрать тему, которая поможет развиваться в текущей роли и подготовиться к следующему карьерному шагу?
ТОП-100 MCP-серверов: лучшие инструменты для ИИ, агентов и автоматизации (3.1 млн звезд на GitHub)
MCP-сервер - это по переходник между ИИ и внешним сервисом. Например, один MCP читает файлы на ПК, другой - программирует, третий - ищет инфу в интернете. То есть ИИ в основном отвечает на вопросы, анализирует и генерит картинки, а через MCP он может еще подключаться к Figma, Google Drive, базе данных, браузеру, почте и тысячам других сервисов.В этой подборке я собрал 100 самых популярных MCP-серверов - вместе они набрали ⭐3.1 млн звезд на GitHub.Также есть расширенная версия, там в два раза больше инструментов.Забирайте в удобной онлайн-таблице:Скачать файл здесь →или
Единица, ноль и самообразование: история Джорджа Буля
Возможно, вам доводилось видеть, как выглядит программа управления логическим контроллером, например, станка. Две вертикальные линии, как шины питания, между ними горизонтальные «ступеньки», на ступеньках — контакты и катушки, как на схеме из учебника электрики пятидесятых годов. Это называется ladder logic, «лестничная логика», и на ней до сих пор держится заметная часть мировой промышленности. Конвейеры, лифты, насосные станции и даже линии розлива пива.
Индустрия информационной безопасности вступает в третью эпоху
Мы много писали о роли ИИ в аналитике и разработке ПО. Теперь решили выпустить несколько материалов о том, как ИИ меняет кибербезопасность — вместе с нашей Red Team / pentest-командой. Начинаем с перевода The Cybersecurity Industry Is Entering Its Third Era. При этом руководитель нашей Red Team на вопрос о главном изменении последних лет отвечает ещё короче: скорость. Но об этом в следующем материале.Я помню, как на обсуждении архитектуры безопасности можно было целый час спорить об одном: куда поставить межсетевой экран.
Куда уходят токены у кодинг-агента: разбираем счёт по полям usage
В прошлый раз я разбирал, куда именно ходит Claude Code и какие бывают ключи. Логичное продолжение — куда уходят деньги. Потому что первый вопрос, который возникает после недели работы с агентом: почему счёт растёт быстрее, чем кажется по объёму кода.Ниже — разбор по полям usage, механика кэша и правила, которые у меня реально срезали расход. Без магии, всё проверяется в ответе API.Из чего состоит счётТокены, за которые вы платите, делятся не на два типа, а минимум на пять:ТипЧто этоПорядок ценыInput (miss)
Intel передумала закрывать проект шрифта с открытым исходным кодом One Mono для эмуляторов терминалов и редакторов кода
Intel отменила решение по закрытию проекта своего моноширинного шрифта с открытым исходным кодом One Mono для эмуляторов терминалов и редакторов кода. В сентябре американская компания заархивировала проект на GitHub, но спустя два дня передумала.
