От зефира до фаллоса: как Ридли Скотт спас «Чужого» Один из самых узнаваемых киномонстров в истории едва не вышел на экран в виде полурасплавленного зефирного человечка с кучей больших голубых глаз. Именно такой облик готовила студия Fox, и до нормального ксеноморфа не хватало сущей случайности. Сценарист целый год совал продюсерам работы швейцарского художника, а те лишь морщились от лавкрафтовской хтони и твердили, что этот чудак из Европы вообще ни к одному фильму дизайн не делал. Всё перевернулось, когда режиссёр после семи месяцев бесплодных набросков листает принесённую ему из-под пальто книгу и замирает на 65-й странице. Забавно, что человек, притащивший эту самую книгу, был уверен, что выбор падёт на что-нибудь поудачнее, и предпочёл промолчать.

Попробовал я эту вашу разработку с субагентами, скилами, хуками и прочим. Объектвино, более бесполезной и тупой вещи я в жизни не видел. Для соло разработки худшее что вы можете сделать - это настроить агентский цикл с разбором задачи, исполнением, тестированием, ревью и прочей шелухой. Скорость разработки падает в разы. Простая задача по интергрированию 2 ручек в проект и созданием одной таблицы начинает занимать час, а то и более. Я буквально сам сделал бы это быстрее. Количество токенов растет так же в каких-то гигантских масштабах. Столько лимитов, сколько жрет 1 проект у меня не жрало 3 проекта параллельно. В итоге главные преимущества работы с нейронкой сводятся на нет. Да, скорее всего я ее неверно настроил, и надо будеь попробовать нормально. Как то ранжировать задачи, что бы мелкие не прогонять по всему пайплайну, а крупные наоборот гонять по всему пайпу

КCXMT отстранила связанных с Huawei инженеров из-за спора о ценах на память Производитель памяти CXMT отказался снижать цены для Huawei и закрыл доступ в свой исследовательский центр инженерам компании SiCarrier. SiCarrier тесно связана с Huawei и помогала обслуживать оборудование на фабрике в Хэфэе. Конфликт возник из-за условий поставок. Высокий спрос на оперативную память позволил CXMT заключить крупные контракты с ByteDance и Tencent. При этом для Huawei компания несколько месяцев повышала ценник. Попытки Huawei добиться скидок привела к спору, в результате которого специалистов SiCarrier попросили собрать инструменты и покинуть R&D-зону CXMT.

Раньше сервис был хамский, никогда не признающий своей вины, тебе легко могли объяснить, что это ты сам не прав и даже сам виноват, и вообще я не собираюсь ничего менять, идите иди жалуйся, куда хочешь. С этим можно было поспорить, никто бы даже не удивился. Но настоящий дьявол оказался вежлив: самое обезоруживающее в сегодняшнем сервисе – непробиваемая и обезличенная вежливость с полным принятием вины: – Да, простите, мы примем все меры. Жаль, что подвели вас 😢😢😢. – Вы молча перенесли доставку на день, когда меня вообще не было, как я мог его принять? – Простите, мы примем меры, чтобы этого больше не повторилось 😐 – А мои товары где? В приложении написано, что заказ доставлен. Дайте мне тогда телефон курьера, я сам спрошу. – Мне очень жаль, мы не даём телефонов курьеров 😕 – Тогда сами узнайте, где мои товары! – Я могу отметить в заказе, чтобы этого курьера больше не назначали на ваши заказы 🥰🥰🥰 Я могу ещё чем-то помочь? – ... я мечтаю одними только удушьями взобраться по вашей карьерной лестнице до самого владельца компании, нежащегося в джакузи, пока я тут пытаюсь найти свой сраный заказ и... – Мы начислили вам 100 баллов в качестве извинений 😇😇😇 Министерство Эргономики

Book Review: Python for Algorithmic Trading Cookbook Мне прислали очередную книжку от Packt на прочтение и ревью — на этот раз про алгоритмический трейдинг на Python. Тема для меня в чём-то новая, но давно интересная: пару месяцев назад я как раз хотел поиграться с Interactive Brokers API, а ещё много лет назад вручную торговал на форексе, так что было любопытно посмотреть, как всё это автоматизируется сейчас. Книга - это cookbook из 68 рецептов, которые проводят весь путь от получения рыночных данных до отправки ордеров через брокера. По структуре это конвейер: данные (OpenBB, pandas, Polars/DuckDB) → research (ArcticDB, AI и agentic workflows, alpha-факторы) → бэктест (VectorBT, Zipline Reloaded) и оценка факторов (Alphalens, Pyfolio) → live-исполнение через Interactive Brokers → и в конце ускорение на GPU через NVIDIA RAPIDS. Больше всего понравилось, что книга доходит до реального исполнения, а не останавливается на бэктесте. И отдельно порадовало внимание к валидации — данные версионируются в ArcticDB с time travel (чтобы случайно не заглянуть в будущее), а глава про walk-forward честно объясняет, почему на временных рядах нельзя перемешивать фолды. Кстати, я про это писал в своих заметках. Ещё есть глава про AI: RAG-аналитик по отчётности на LangChain/Chroma/Claude, агенты на LlamaIndex, которые сами пишут и запускают код, и рецепт про превращение статьи со стратегией в рабочий код. Amazon Code Мои обзоры: Personal blog Medium #bookreview