IT

Оказывается, есть программы, которые выключают вычислительную фотографию на айфонах. Во всяком случае, большую её часть. Фотки получаются не такие четкие, не такие яркие, не такие сочные, но гораздо более настоящие. Недавно я так разочаровался фотографиями на телефоне, что собрался купить старую цифровую камеру, и очень рад, что не стал тратить деньги, а наткнулся на эти программы. Я пользуюсь Moments, она стоит 10 евро одноразово. Есть No Fusion, которой можно пользоваться бесплатно и супер навороченная Halide. Раз уж мы говорим о фотографии, вот конкретный пример: перед вами золотистый ретривер, вывалявшийся в пыли, а не спаниель, вымытый с кондиционером на выставку, каждый волосок которого лоснится как зеркало. И пол не покрыт лаком, который ярко проявит структуру дерева. Стандарная камера айфона дорисовывает детали, которых нет в моей жизни, но которых, видимо, много в обучающей выборке нейросетей. Но я-то хотел фотографию своей жизни. Телеграм съест большинство деталей, но на телефоне или тем более на компьютере они бросаются в глаза.

Нейросеть помогла обойти проверку подписи и разблокировать скрытые параметры BIOS на ноутбуке HP Энтузиаст с Reddit использовал нейросеть Claude Code и набор инструментов для реверс-инжиниринга, чтобы снять ограничения прошивки на ноутбуке HP 15-dw1036ne. Автор передал нейросети дамп BIOS версии F.68 и подключил дизассемблер Ghidra через MCP-протокол для автоматического поиска функций проверки подписи. С помощью эмулятора Unicorn Engine нейросеть изучила работу верификатора и написала скрипт на Python, который заменил один байт в коде проверки. Это позволило обойти валидацию, не взламывая сам шифр RSA-2048, а просто заставив BIOS всегда считать подпись верной. Модификация отключила блокировку кастомных прошивок и открыла 55 скрытых параметров, а также четыре инженерные вкладки меню: Advanced, Power, Debug и Boot.

Закончилась эпоха Недавно Дядюшка Боб (автор книг "Чистый код", "Чистая архитектура" и т.д.) заявил, что вообще не читает код, который пишет LLM, вместо этого он использует ограничения в виде автоматизированных тестов и других проверок. Подобных заявлений с каждым днем становится все больше и количество будет только расти. Можно возразить, мол "а как же качество?". На самом деле за последние два года качество генерации сильно возросло, если грамотно гранулировать задачу, можно обойти многие ограничения ИИ (например, дублирование функций и классов, если их нет в контексте, и тому подобные вещи). Фокус ушел на AiSDLC и описание архитектуры проекта. Мне кажется, в моменте мы переживаем этап взросления разработки, когда от написания кода мы уходим к архитектуре и идеям. В этом смысле Роберт Мартин не изменяет своим принципам – он всегда топил за более высокоуровневый взгляд на программирование, и теперь ему стало делать это чуть проще. Но что будет с кодом? Мне кажется, что примерно то же, что произошло с ассемблером: как рабочий инструмент его мало кто использует, но интерес к пониманию того, как все работает, остался, многие смотрят видео по низкому уровню просто из любопытства, из-за того вайба, который дает погружение в инженерию. Поэтому код не исчезнет, просто заниматься им будут по желанию, из любопытства, а не потому что надо.

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

Все советы Anthropic по разработке за "лето" Студентам советую раз в неделю читать что выходило свежего у OpenAI/Anthropic по разработке с помощью ИИ. На мой взгляд это сейчас самый передний край и проверенное. Лучше всяких ютюб-блогеров. Внутри у них ~80% смерженного кода уже пишет ИИ, инженеры шипят в 8 раз больше, чем в 2021–2025. И они довольно подробно рассказывают, как это устроено. Вот что, имхо, самое полезное было (в PDF подробно, можете почитать и отдать ИИ) 1. Узкое место теперь не написание кода, а проверка. Агенты генерят быстрее, чем люди ревьюят, поэтому все инвестиции – в верификацию. Практически: выписываете всё, что повторно исправляете за моделью, и кодируете в скиллы-проверки (.claude/skills) – агент сам гоняет тесты и чинит до сдачи. Сама команда Claude Code гоняет цепочку /code-review → /simplify → /verify, а потом те же проверки гейтом на каждый PR. 2. CLAUDE.md – короче 200 строк и без очевидного. Только точные команды тестов по подкаталогам (иначе модель запускает полный сьют на 40 минут) и то, что противоречит дефолтам модели. И пересматривать раз в 3–6 месяцев – правила под старые модели душат новые. 3. Разделение простое: пожелание – в CLAUDE.md, процедура – в скилл, закон – в хук. Линтер после каждой правки и блокировка rm -rf – только хуками, скилл модель может и забыть вызвать. 4. Ревью переразделили: ИИ – стиль, линтинг, отлов багов, тесты (несколько узких агентов, с каждой находки требуют доказательств – доля содержательных комментариев выросла с 16% до 54%). Люди – security, границы доверия, продукт. Автономному агенту – минимум прав: их инцидент-бот умеет писать доки и читать логи, деплоить – нет. 5. Самый огненный кейс – миграции. Bun перевели с Zig на Rust: миллион строк за 2 недели и ~$165k в токенах (раньше такое стоило $3–4 млн и 4 года). Рецепт: сначала тесты против обеих кодовых баз, потом rulebook правил перевода, дальше дешёвые модели переводят, дорогие ревьюят. Главный принцип – повторяющийся фейл это баг правила, а не файла: правишь rulebook и перегенерируешь, руками не патчишь. Я так переписывал gtfs.guru, скоро выложу мажорный релиз https://claude.com/blog

Дальняя связь на модулях LoRa: принимаем сигнал ниже уровня шума Приёмник уверенно вытаскивает сообщение, мощность которого примерно на 19-20 дБ ниже уровня шума. Звучит так, будто где-то жульничают с физикой, ведь в обычной модуляции символ передаётся почти мгновенно, и если шум в этот миг сильнее сигнала, различить бит невозможно. А тут сигнал тонет в шуме, и связь всё равно держится. Никакого нарушения законов тут нет. Весь фокус в том, как устроен передаваемый символ и что делает с ним приёмник, перемножая принятую смесь с опорным сигналом. Энергия полезной части накапливается в чёткий узкий пик, а шум при том же действии ведёт себя иначе и не собирается. На этом и стоит технология, которая тянет связь на десятки километров при мощности передатчика порядка 10 мВт.