IT

🥴 Люди слишком рано начинают делать приложение красивым. Потому что в голове мы обычно сразу представляем конечную версию. Дизайн, анимации, переходы и вот это вот всё. И, естественно, хочется сразу собирать именно её. Но таким образом мы сильно усложняем себе жизнь. Ты одновременно решаешь две сложные задачи: как всё должно работать и как всё должно выглядеть. ✂️ Я стараюсь всегда их разделять. Сначала делаю так, чтобы всё просто работало, и на внешний вид в этот момент почти забиваю. 🙈 Первая версия YHub выглядела ужасно А Qipli сначала вообще был набором всплывающих окошек. 🤷‍♂️ Зато когда я понял, что History работает, Paste Stack работает, картинки работают и вся логика нормально связана, можно спокойно заняться второй задачей — сделать Qipli таким, каким я его себе представлял. 😍 И вот это разделение на «сначала работает» и «потом красиво» очень сильно ускоряет разработку. 🎁 Новая версия Qipli уже раскатана на всех. Жмите Check for Updates или ждите, пока приложение само предложит обновиться. А если еще не ставили — попробуйте и потом напишите, как вам. 😉 Свята место | 10МДК | YHub

Microsoft подтвердила новый баг Windows 11 — рабочий стол становится чёрным После установки августовского обновления KB5120998 у некоторых пользователей перестают отображаться обои — вместо них появляется полностью чёрный фон рабочего стола. Пока единственный известный способ вернуть всё в норму — удалить обновление. Microsoft проблему уже признала, но пока не объяснила её причину и не назвала сроки исправления. Компания также сообщила о проблемах с запуском Teams и Outlook на ARM-устройствах после установки KB5121003. Временное решение — установить свежий Auto Super Resolution Package из Microsoft Store. Полноценный фикс уже готовится.

На этом видео с WWDC 2026 показано, как агентный AI целиком работает на Mac: агент думает, вызывает инструменты, читает файлы, собирает проект - и модель при этом крутится на вашем железе. Без облака, без API-ключей, без счётчика токенов. Что внутри: - три команды - и любой агент (OpenCode, Xcode, свой скрипт) переключён на локальную модель - агент собирает SwiftUI-приложение с нуля за две минуты и сам чинит ошибки сборки - Xcode подключается к локальной модели и исправляет баг прямо в IDE - если модель не влезает в 512 ГБ, её раскладывают по нескольким Mac через Thunderbolt Русские субтитры с подсветкой слов сделали с Claude Code: транскрипция, перевод, вшивание - тоже полностью локально. 13 минут. Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

В последнее время появляется все больше историй, когда человек решает какую-то свою зудящую проблему, свалив ее описание и знание нюансов на AI Coding агента. А потом обнаруживается, что еще пара человек готовы заплатить несколько евро в месяц за это решение. Просим агента затеплить на какой-нибудь fly.io, прикрутить прием платежей, и вот вам деньги на новую удочку. Несколько примеров со ссылками на рассказы авторов: MyMarineForecast - автор очень любит лодки. Он собрал с Claude Code приложение-дашборд для морских прогнозов. Через несколько недель и 99 коммитов появились первые платящие пользователи. LOC8 - полицейский сделал удобное приложение-локатор для спасателей. 1500$ в месяц спустя несколько месяцев Plottie - исследователь в биоинформатике, который не умеет кодить, сделал приложение для генерации красивых графиков, которые можно публиковать. Через 25 дней, говорит автор, 2000+ пользователей и 100+ платных пользователей, 1000$ в месяц. InfoDrizzle - мелкое приложение (одно из тысяч) для iOS, которое делает персональный дайджест новостей. Ноль опыта в мобильной разработке, 15$ в месяц расходов на сервер и 200$ в месяц от 28 платящих пользователей, рассказывает DrizzleX3. Поскольку сложность, стоимость разработки и запуска небольших продуктов падает, у людей появляется возможность занимать небольшие ниши, которые раньше пустовали. Состояние там сколотить нельзя, но накопить со временем на интересное путешествие и подарки детям - вполне. А какие продукты пилите вы? Какие проблемы решаете? Какой у вас стэк и какие агенты помогают? Какие затраты в месяц на поддержку всего, сколько пользователей и какая прибыль (если уже появилась и не секрет)? Ваш, @llm_under_hood 🤗

Почему AI автоматически не делает бизнес или продукт лучше и прибыльнее? Инсайт после конференции AGDay от друзей из студии Alto в Екатеринбурге на прошлой неделе. Потому что ключевым фактором успеха по-прежнему остаются компетенции в бизнесе и продукте, а не технические. Когда технические задачи стали решаться в 10–100 раз быстрее, это не сделало автоматически каждого предпринимателя богаче, а каждый продукт — успешнее. Ключевые вопросы всё те же: – кому и что ты продаёшь, – зачем это людям, – как это упаковать, – как продать – и как всем этим управлять. Раньше, пока команда месяцами пилила продукт, с ответами на эти вопросы можно было тянуть. Сейчас код пишется за дни вместо месяцев — и ограничение в продажах, маркетинге, продукте или операционке обнаруживается почти сразу. AI не убрал ограничения бизнеса. Он просто очень быстро передвинул бутылочное горлышко из разработки в другие части компании. Но есть и обратная сторона: без новой скорости разработки и автоматизации до этого горлышка теперь можно вообще не добраться. Технология стала новой нормой, а не преимуществом. А выигрывает по-прежнему тот, кто лучше понимает, что именно делать, для кого и зачем.

🎙 Мини-интервью с руководителем ML-департамента рисков в Яндекс Финтехе Владимир Ершов — ex. Visa, Сбер и Alfa-Bank, выпускник МГИМО и IE Business School. Четыре интересных факта про героя интервью: 1️⃣ Пришёл в ML из экономики: после МГИМО выбрал магистрату по Big Data в испанской IE Business School. 2️⃣Успел поработать во всех ML-направлениях бизнес-группы Персональных сервисов Яндекса. 3️⃣ Сейчас его команда отвечает за порядка 50 моделей для Сплита, кредитной карты, кредита наличными и B2B-кредитования. 4️⃣ Практически не пишет код уже четыре года, но иногда сам ревьюит самые важные куски. 👉 Подробнее — на карточках. Ставьте 🔥, если хотите больше интервью с ML-руководителями. Вопросы Владимиру оставляйте в комментариях 👇 #мини_интервью

⚡️Лавина ложных алертов ослепляет аналитиков и открывает хакерам дорогу к Active Directory Агентство по кибербезопасности США (CISA) провело эксперимент, одновременно натравив свою Red Team на две крупные корпоративные инфраструктуры, и наглядно продемонстрировало разницу между бумажной безопасностью и реальным реагированием. 🟦В первой компании атакующие развернули классический Kill Chain:

забросили фишинг на рабочие станции, повысили привилегии в Active Directory и добрались до критичных облачных сегментов. Системы защиты сыпали алертами в консоль, но дежурная смена SOC просто проигнорировала предупреждения, посчитав их очередным фоновым шумом на фоне несогласованной работы команд.

🟦Во второй организации сценарий пошел иначе

Как только вредоносная нагрузка триггернула сенсоры с обычным средним приоритетом, дежурные аналитики среагировали за считанные минуты и изолировали скомпрометированные хосты, обрубив командные каналы и заставив пентестеров свернуть первоначальный вектор.

🦔 CyberYozh

Ну эра ии в геймдеве окончательно настала. Я сейчас пишу потому что у DeepSeek пиковые часы в которые ценник в 2 раза выше заканчиваются через 1.5 часа. Тогда и начинается мой активный рабочий день. Где то с декабря 2025 Claude вышел на уровень когда программировать с помощью ии стало действительно эффективно. Правда Claude хочет за свои технологии очень много денег. Весной вышли Kimi 2.6 и DeepSeek4, летом вышли Kimi3 и финальная верси DeepSeek4Pro и на этом собственно вся прошлая история геймдева закончилась. Даже если кто-то это еще не почувствовал. Люди которые сами пишут код останутся но это будут как фрики которые сейчас пишут книги на печатных машинках. Это то что делается для себя а не для массового пользования. Я сейчас трачу где то 100-150 юаней в день и это заменяет мне 3-4 сотрудников. Со всеми достоинствами и недостатками людей. Иногда ии делает очень круто, иногда прям хреново. Но все можно обсудить и переделать. С одной стороны я ощущаю жуткое давление. Я прям чувствую волну ии игр которая захлестнет все платформы в 2027. Кто-то думает что сейчас уже много ии игр, но это лишь первые капли настоящего будущего шторма. С другой я на огромном моральном подъеме, все на что не хватало времени и сил теперь хватает. Я за месяц закрыл технического долга года за четыре. Работаю с 3 дня до 3 ночи. Ощущение всемогущества прям когда только пришел в геймдев. Сейчас и наверно еще месяц трачу все силы чтобы не растерять ту аудиторию которая у нас есть. Кажется это сейчас главная ценность. Лояльная аудитория которая уже есть и никуда не уйдет. Ее нельзя потерять ни в коем случае. ОК-ВК-ММ сдыхают и делают все что сдохнуть быстрее. Точнее так. ОК закрыли свое подразделение игр, теперь все делается через ВК. Через ВК все делается пока криво косо и с багами. Что делает выход новых игр на ОК еще менее целесообразным чем раньше. В ММ тоже старых людей уволили новых не наняли. Мы там не можем игру заапрувить 2 месяца. Потому что некому это делать. Более менее держится ВК, но в ВК никогда матч3 не были так популярны и прибыльны как на ОК. Единственный свет в оконце это Яндекс. Там и люди и деньги. Но яндекс поэтому же и затапливает нейрослопом в первую очередь. И будет только хуже. На мобильном андройде мы никому с матч3 не нужны. Как только люди узнают что у нас матч3 сразу прощаются. С любым другим жанром - пожалуйста. С матч3 лезьте сами. Поэтому мы пока бросили эти попытки. Прошлая Сказка не окупилась, Елочка вообще не стали выпускать новую игру, просто у старой поменяли номер. Эпоха выхода новых больших игр на ОК и ВК кажется закончилась окончательно. Мы в этом году что-то выпустип. Наверно просто перевыпустим одну из старых. Но с новыми играми все плохо, соцсети растеряли способы налить аудитории в новые игры. Опять же ии вдохнули в меня новые силы наконец закончить собственные игры. Очень хочу до конца года выпустить 2 штуки. В общем чувствую себя погонщиком нейросетевых баранов. Настроение кидает от - "все пропало и пора искать профессию не связанную с IT потому что в IT почти всех заменят ии" до "я теперь могу написать весь функционал о котором мечал и я и буду тем кто заменяет людей на ии" )).

А Вас тоже бесят, когда говорят, что сначала продай продукт, а только потом его сделай. В рамках продажи курсов у меня нет претензий к этому тезису потому что я знаю, как это работает. То есть ты сначала собираешь людей, обещаешь им какой-то материал на будущем курсе, но самого курса пока что нет. Люди к тебе записываются, ждут с старта, а ты в это время записываешь уроки, уже поняв точно, что курс востребован, его покупают. Но когда такое говорят про какой-нибудь айтишный продукт, то у меня всегда возникала проблема. Я не понимал, как это может быть, то есть как я могу продать какой-то айти-продукт, которого еще не существует. Не понимал до сегодняшнего дня. Я уже несколько месяцев хожу и думаю, какое бы расширение или плагин для Google Chrome придумать, чтобы продавать его и монетизировать по всему миру. Когда я задавал такой вопрос, никакое решение не приходило в голову. А теперь я столкнулся с реальной задачей реального клиента, который не может по политике безопасности компании установить что-то на свой рабочий компьютер. Он может пользоваться только Google Chrome и расширениями, которые есть в этом Google Chrome. Я показал этому клиенту, что можно монтировать разговорные ролики и превращать их в интерактивные красивые видео-уроки с помощью ИИ. Сделал этот монтаж руками на своем компьютере с помощью нейронки. Но все то же самое можно завернуть в расширение для Google Chrome и видео будет собираться прямо в хроме, в отдельной вкладке, прямо на компьютере у пользователя. Получается, что я сначала показал результат работы будущего продукта, но сам продукт я еще не сделал. Мне нужно время, чтобы написать код для него, но клиент готов за него заплатить уже сейчас. То есть получается, я сначала показываю, как будет работать этот продукт, но все действия делаю, грубо говоря, руками. А когда продукт заработает, то все те же самые действия будет делать продукт. Получается, что если ты хочешь продать какое-то IT-решение, сначала сделай то, что будет делать это решение, но сделай это руками. Продай эту идею, получи оплату и только потом садись сделать этот продукт

🌟 Аблитерированная GLM-5.3 AbliterationAI сделали версию GLM-5.3 под названием abliterated-model-large-v2. В материнской модели изменены веса в части ослабления механизма отклонения запросов. Модель позиционируется как инструмент для наступательной кибербезопасности, задач ред-тиминга и использования агентами. По собственным замерам AbliterationAI на CyberGym, где было обнаружено 1507 уязвимостей OSS-Fuzz в 188 проектах, модель показала 84,5% успешных прохождений.

Для сравнения: GPT-5.5 - 85,6%, DeepSeek V4 - 83,3%, Mythos - 83,1%.

На Terminal-Bench 4.0 она выполнила 41,8% задач, Opus 5 - 51,8%, Fable 5 - 44,5%, GPT-5.6 Sol - 37,3%. API сервиса по умолчанию принудительно блокирует только взрослый контент, связанный с несовершеннолетними, и селфхарм, все остальные ограничения сняты. Сервис предоставляет доступ через совместимые с OpenAI и Anthropic-style эндпоинты с гарантией нулевого сохранения промптов, результатов вывода и метаданных по подписке от 20 до 200 долларов в месяц. Есть ознакомительный период в веб-песочнице с лимитом в 1 доллар. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Главный организационный вопрос внедрения AI Уже не первый год мы все спорим про влияние AI на бизнес-процессы, делимся кейсами, меримся автоматизациями, количествами созданных агентов и сожжённых токенов. Но все эти вопросы мне кажутся вторичными по отношению к более глубокому, который почему-то задают реже: а какая работа и какие люди нам вообще теперь нужны в организации? Это не обязательно вопрос про увольнения - вопрос скорее про перераспределение задач, ролей и ответственности внутри организации. Если руководитель команды может за пару часов навайбкодить сервис и автоматизировать большой блок работы, какая часть работы действительно требует разработчика? Если маркетолог может провести аналитику данных самостоятельно, когда и зачем теперь звать аналитика? Если продакт может сам собрать прототип, провести несколько пользовательских тестов и разобрать результаты, в какой момент ему всё ещё нужен дизайнер или UX-исследователь? Мне кажется, работать с прежней оргструктурой и игнорировать все эти вопросы долго не получится: AI всё сильнее меняет не только отдельные процессы, а само разделение труда между ролями и функциями. А, значит, настоящая AI-трансформация начнётся, когда люди начнут открыто договариваться о своих зонах ответственности (а не проводить очередной цикл обучений): почему эта работа вообще существует, кто должен её выполнять, какие компетенции для неё теперь нужны и где должна проходить граница ответственности в организации. А это всё потенциально конфликтно, сложно и больно. Потому что обсуждать новые навайбкоженные инструменты гораздо проще, чем поднимать сложные вопросы, которые никакая языковая модель за организацию не решит.