Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Я участвовал в ARLC 2026 — юридическом AI-челлендже по построению RAG-пайплайна поверх корпуса судебных решений и законов. Соло, с Claude Code в качестве напарника. За 5 дней и 17 итераций прошёл путь от 0.034 до 0.791 на warmup — а потом вышел в финал и потерял 42% на 300 документах вместо 30. Внутри — архитектура, код, математика F-beta, три провала и честный разбор работы с AI-ассистентом.
Последние месяцы я строил систему, которую внутри называю «аниме-заводом»: на вход она получает исходный эпизод, а на выходе собирает готовый YouTube Shorts с динамическим кадрированием, субтитрами, постобработкой и метаданными для публикации.Интереснее всего здесь не сам факт автоматического монтажа, а то, что значительную часть такой работы удалось разложить на инженерные этапы: транскрибацию, анализ аудио и сцены, поиск удачных моментов, управление «виртуальной камерой» и контур обратной связи по метрикам. В статье я покажу, как устроен этот пайплайн
Сегодня я постараюсь исправить ошибку из моей первой статьи про векторный поиск. Основная претензия к статье (два из трех комментариев 😂) была в том, что тема сисек векторного поиска не раскрыта.В этом материале постараюсь кратко рассказать, что же такое векторный поиск, зачем он нужен, варианты реализации векторного поиска в PostgreSQL и провести сравнительные тесты времени отклика при различных объёмах данных.
GIL — самая известная «фича» Python, о которой большинство разработчиков знают ровно одну фразу: «мешает многопоточности». Этого хватает для джуна, но не для сеньора.Статья построена так, чтобы после её прочтения вы могли не только ответить на вопросы по GIL на senior-интервью, но и объяснить коллеге-стажеру, что происходит внутри интерпретатора, когда два потока пытаются одновременно изменить один список.
Расскажу, как я автоматизировала регулярную отправку графиков из BI в мессенджер. Я опишу базовые шаги, чтобы в целом дать понимание и рассказать про такую возможность, конечно, код должен дорабатываться и персонализироваться исходя из ваших задач
После того как я написал статью про то, что ваш монитор не умеет показывать бирюзовый и 65% видимых цветов для него просто не существуют, один мой знакомый (далекий правда от технической отрасли) спросил: «Окей, монитор врёт, а что тогда делает JPEG с оставшимися 35%?» И это хороший вопрос. Я полез в спеку, а через полчаса забыл, зачем вообще полез. Потому меня уже интересовало другое: ребята, которые в 1992-м финализировали этот стандарт, по сути заревёрсили человеческое зрение и запихнули его в алгоритм сжатия.И я хочу вам про это рассказать, потому что это самый красивый кусок инженерии, который я видел. В той статье я разбирал, как мало мы на самом деле видим. Здесь — как мало нам на самом деле нужно видеть, чтобы мозг поверил, что видит всё. А потом я решил это проверить руками.
Хотел бы рассказать про свой опыт оптимизации docker образов и написать некий «туториал». Он скорее будет полезен для разработчиков или начинающим DevOps. Для опытных DevOps инженеров, возможно будет мало интересного и полезного.
В этой статье хотелось бы начать раскрытие больной для многих пользователей Apache Superset темы — фильтры по дате. Начнем с малого: как суперсет выбирает колонку даты; как выбрать желаемую колонку вместо той, которую он выбирает; каким образом это реализовано; какие баги породили этим решением; почему КОП не доведет до добра.
Константина Паустовского называют мастером пейзажной лирики. В его произведениях природа действительно выступает не как фон событий, а как будто один из полноценных действующий персонажей. Мне стало интересно попробовать разобраться, за счет каких лексических средств писатель так здорово оперирует впечатлениями читателя.
Большая языковая модель хорошо отвечает на запросы, но во многих практических задачах одного ответа уже недостаточно. Нужно не просто сгенерировать текст, а выполнить последовательность шагов: получить данные, выбрать инструмент, проверить результат и при необходимости скорректировать действие. Именно поэтому агентный подход быстро становится стандартом современных систем на основе LLM.В четвертой, завершающей части серии «Базовый минимум» разбирается, что такое ИИ-агенты, чем они отличаются от RAG-систем, как работает ReAct и зачем нужны мультиагентные системы. В конце будет показан простой воспроизводимый пример минимального ИИ-агента-помощника в путешествиях в Google Colab.
С ростом числа обращений в Service Desk классические ML-решения перестали покрывать все сценарии. Что же с этим делать?
В прошлом году мы начали публиковать данные в каталоге «Если быть точным» в формате Parquet. Его придумали инженеры Twitter и Cloudera в 2013 году, и сегодня он стал стандартом хранения аналитических данных — его используют Google, Amazon, Netflix и большинство современных data-платформ. В этом гайде мы расскажем, как эффективно работать с данными в формате Parquet с помощью Python.
В начале 2026 года ленты новостей принесли тревожные сообщения из Сибири: массовые вспышки опасных заболеваний у КРС (крупного рогатого скота) привели к необходимости вынужденного забоя тысяч голов. Для многих фермеров это означало потерю бизнеса и средств к существованию.Мы задались вопросом: может ли доступный Computer Vision стать первой линией обороны?
Прокси — один из основных инструментов в арсенале QA-инженера. Charles Proxy, Fiddler и Proxyman давно стали стандартом для анализа и изменения сетевого трафика в процессе ручного тестирования. Их принцип работы хорошо известен и подробно описан во множестве материалов.Однако возникает вопрос: как использовать подобные возможности в UI-автотестах? Как перехватывать или мокать трафик в автоматизированных сценариях?
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Многие новички, которые только начинают свою карьеру в программировании, не совсем понимают что такое CRUD. CRUD (Create, Read, Update, Delete) - термин, исходя из обычного перевода (Создавать, читать, обновлять, удалять), обозначает четыре базовые операции для управления данными в системах. Я хочу, попытаться, объяснить на простом примере что же это такое и как с ним можно работать.Сегодня мы напишем классический десктопный менеджер задач с графическим интерфейсом.
Всё началось с принтера. Точнее — с 1700 рублей, типографии на Театральной и фотографии моря в Абхазии. Кадр был невероятный: бирюзовая вода, низкое солнце, плачущие эвкалипты, и такой цвет, что хотелось окунуться в дисплей. Я выбрал баритовую бумагу, хотел потом вставить в рамку. Прождал сорок минут в очереди и... На выходе грязно-голубая лужа. Нормальный человек сказал бы «плохая типография» и пошёл дальше. Но у меня профдеформация, я полез дебажить цвет. И через пару вечеров кроличьей норы и экспериментов на коленке я знал о мониторах столько, что мне стало физически некомфортно на них смотреть.
Мы собираем аналитические данные. Заметили, что менеджеры тратят много времени на создание презентаций для встреч с клиентами. Мы решили, что можем ускорить процесс с помощью автоматизации, и разработали бота, который быстро находит данные, а затем формирует готовые слайды. Расскажем, какие презентации создавали коллеги, почему это занимало много времени и как мы, не применяя ИИ, справились с этой проблемой при помощи бота.