Open source *

OpenAI забирает к себе создателя OpenClaw Питера Штайнбергера, а сам OpenClaw переводят в формат независимого фонда и обещают поддерживать как open-source.
На первый взгляд, обычная кадровая новость. Но на самом деле это сигнал: гонка смещается от тех, у кого умнее модель к тем, у кого агент реально делает работу, и, что самое главное, при этом ему можно доверить доступы.

В статье разберем, что именно произошло, почему это удар не только по Claude от Anthropic (но и по нему в частности -ниже расскажу, почему у Anthropic тоже не все гладко), но и по всей экосистеме агентов. И что все это значит для безопасности ваших данных.

Интегрируем российские AI-сервисы (GigaChat от Сбера, YandexGPT и Yandex 360) с OpenClaw — open-source платформой для AI-агентов. Создаём русскоязычных агентов, подключаем CalDAV календарь и Yandex Disk. Все с нуля, с кодом и troubleshooting.

pgAdmin4 - де-факто стандартный GUI для PostgreSQL.
И при этом на Arch Linux его Desktop-версия годами находится в полурабочем состоянии.

Я разобрался, почему pgAdmin4 так плохо ложится на Arch, какие подходы стабильно ломаются,
и какой компромиссный, но реально рабочий вариант в итоге получился.

Если вам тоже надоело чинить pgAdmin после каждого обновления Python или Electron - это для вас.

Когда в компании появляется первая ML‑модель, кажется, что самое сложное выбрать алгоритм и добиться хороших метрик. Но настоящий вызов начинается позже: когда моделей становится десятки, затем сотни, а скорость бизнеса начинает требовать обновлений не раз в год, а раз в недели.

В Страховом Доме ВСК мы довольно быстро поняли: без стандартизации и автоматизации машинного обучения масштабирование превращается в хаос. Так у нас появился собственный AutoML‑фреймворк как ответ на реальные боли промышленного ML.

Game Engine 3 - 2D движок с открытым исходным кодом с визуальным редактором на основе нодов, которые позволяют создавать приложения без написание кода

В феврале 2026 года open-source сообщество получило редкий жанр контента — AI-драму с полноценным публичным конфликтом.

В данной статье я описываю свой опыт разработки приложений с OpenCL/SYCL.

Вычисления на видеокартах ассоциируются преимущественно с графикой, научными вычислениями и с недавних пор с нейросетями. Но чаще всего с графикой.

Тем не менее, графические процессоры обладают свойствами, за счёт которых их очень удобно использовать в задачах, напрямую не связанных с перечисленным выше. И главное из этих свойств – массовый параллелизм.

Самый краткий ввод в гетерогенное программирование: у нас есть две роли — хост и девайс, задача хоста – формировать задачи и отдавать их на девайс, в то время как задача девайса обработать их и вернуть результат. При этом хост и девайс могут быть одним вычислительным устройством (это не обязательно CPU + GPU, так как CPU может отдавать задачи сам себе).

Привет, Хабр! В предыдущей статье я рассказывал, как портировал модель синтеза речи Qwen3-TTS на Rust. Тот проект (RustTTS) получился достаточно успешным — один бинарник, мгновенный старт, никаких Python-зависимостей.

Естественным продолжением стала обратная задача — распознавание речи (ASR, Automatic Speech Recognition). Логика казалась простой: у Qwen есть и TTS и ASR, архитектуры похожи, опыт с Candle уже есть, значит справимся за пару недель. Ну... не совсем.

За последние восемь лет более 15 популярных баз данных изменили лицензии с открытых (BSD, Apache) на модели с ограничениями, которые запрещают коммерческое использование или требуют раскрыть весь программный стек. Разработчики выбирают открытые БД, а через несколько лет сталкиваются с необходимостью покупать лицензии или мигрировать — обычно в самый неподходящий момент.

Если вы думаете «сейчас выберем open source, а там разберемся» — этот пост для вас. Я не буду разбирать юридические тонкости, а попробую ответить на простой вопрос — какие БД сегодня опасно брать в прод и чем их можно заменить, если это уже случилось.

Дисклеймер: хронологии и технические характеристики — это факты, которые я собрал из публичных источников. Списки рисков, красные флаги и прогнозы по конкретным вендорам — моя аналитика на основе наблюдаемых паттернов. Ваши выводы могут отличаться, и это нормально.

Coolify — это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет легко устанавливать на своём сервере разные приложения: сайты, базы данных, сервисы, скрипты, боты и остальное.

В прошлых статьях из этой серии мы уже разобрались, как подготовить сервер и домен, а также, как установить и настроить Coolify на сервере.

А сегодня мы наконец будем рассматривать установку приложений. Сначала по шагам разберёмся, как это происходит в целом, а затем продемонстрируем процесс на конкретных примерах.

11 000 строк кода, 95% Zig, 0% стандартной библиотеки: история создания NovumOS с поддержкой SMP, FAT32 LFN и Huge Pages.

Привет, Хабр! 👋

Меня зовут Антон, и я хочу поделиться историей создания своей собственной операционной системы.

Это моя первая статья и первый серьезный релиз системы (v0.20). Многие разработчики мечтают написать свою операционную систему. Обычно этот путь заканчивается на выводе "Hello World" в VGA-буфер. Я тоже начинал с малого (C# COSMOS), потом уходил в Ассемблер, бросал, возвращался... Но в этот раз я решил пойти до конца.

Моей целью было не просто запустить ядро, а создать современную, масштабируемую архитектуру на современном языке.

Встречайте NovumOS...

Агенты отлично справляются с узкими, конкретными задачами — например, написать функцию или короткий текст — но начинают буксовать на сложных многошаговых процессах. Чем более абстрактна и «высокоуровнева» работа, тем больше ошибок они допускают: путают шаги, пропускают операции, неверно интерпретируют инструкции. Такие ошибки накапливаются и усиливают друг друга, приводя к неожиданным результатам. Чем больше задача, которую вы отдаёте агенту, тем выше шанс, что он её провалит.

Помедитировав немного над этим, я пришёл к интересным эвристикам.

Большинство высокоуровневой работы более алгоритмично, чем кажется на первый взгляд.

Большинство низкоуровневой работы менее алгоритмично, чем кажется на первый взгляд.

Например, существует масса формализованных циклов проектирования (PDCA, OODA, DMAIC, 8D и etc.) — по сути, тривиальных мета-алгоритмов; однако каждый шаг этих алгоритмов — это куда более сложная и нетривиальная задача.

Значит, стоит стремиться давать агентам низкоуровневые задачи с небольшим, ясным контекстом, а высокоуровневые процессы описывать алгоритмически.

Итак, Вам не повезло, Вы – техлид (тимлид, главный инженер etc) большого и старого проекта на C#, который был написан в доисторические времена, когда async еще не завезли. Проект старый и большой, но живой и развивается. Может быть даже, что проект использует современный .NET, современную версию C#, но вот незадача – не использует async, а очень бы хотелось.

 Как осуществить такой рефакторинг и какие трудности ожидают на этом пути?

Claude умеет многое, но в реальной работе чаще всего ломается на рутине: стиль, шаблоны, чек-листы, критерии, инструменты. Agent Skills решают это прагматично: вы один раз упаковываете процедуру в папку со SKILL.md, и Claude подхватывает ее по ситуации. В статье простое объяснение, как это устроено, чем Skills отличаются от Projects/MCP, и как я упаковываю скиллы для моих повседневных задач.

[СПОЙЛЕР: Используется на настоящем железе, могут быть детекты на VirusTotal, но это не вирусы. Это ложное срабатывание из-за того что многие утилиты вроде UltraUXthemepatcher лезут в системные ресурсы] Многие считают, что кастомизация Windows — это просто «накатить тему и обои». Но если ваша цель — не только визуал, но и реальная производительность, приходится брать в руки скальпель. В этой статье я расскажу, как я декомпозировал тяжеловесную оболочку «десятки», заменив её модульными компонентами из эпохи золотого века софта. Итог: интерфейс ест всего 70 МБ ОЗУ, а процессор в простое честно показывает 0%.

Для начала: история создания пака

На самом деле, этот проект родился не из желания «хайпануть» на ретро-эстетике. Всё началось с моего бати. У него есть старый рабочий ноутбук, который он наотрез отказывается менять — привычка, «намоленные» программы и всё такое. Но когда на него принудительно прилетела Windows 10, начался ад. Система буквально задыхалась под весом современных анимаций и фоновых процессов.

Батя ворчал: «Верни мне мою XP, там всё летело, а тут кнопки по полчаса открываются!». И я решился на авантюру.

Страхи и риски были запредельные.

Как я сделал приложение для обхода Discord и YouTube на macOS (и Windows тоже)

TL;DR: Написал open-source десктопное приложение UnblockPro на Electron, которое в один клик обходит DPI-блокировки Discord, YouTube и других сервисов. Работает на macOS и Windows. Без VPN, без серверов, без абонентки. Код на GitHub — by-sonic/unblock-pro.

Зачем вообще это было нужно

С осени 2024 года ситуация с доступом к Discord и YouTube в России стала, мягко говоря, непростой. VPN — вариант, но:

Платные сервисы стоят денег и сливают скорость

Бесплатные — сливают данные

Не все работают стабильно

Настраивать VPN для каждого устройства — боль

Я много лет мечтал построить свою облачную платформу — и если раньше я пытался реализовать эту мечту в рамках нескольких компаний и проектов, то в последние годы я запустил собственный проект, Cozystack. В своей статье я расскажу о нашем опыте и о том, как, на мой взгляд, стоит подходить к созданию современной инфраструктурной платформы, в основе которой — Kubernetes и Kubernetes API.

Я разберу платформенный подход: что такое платформы, как они работают, кому нужны и как построить свою. А также сравню разные архитектуры для платформ, расскажу, почему мы остановились именно на K8s как на ключевой технологии, и покажу, как мы собрали на его основе production-решение.

От голосовых на 5 минут к тексту за 30 секунд: инструмент для батч-расшифровки голосовых: от локального Whisper до бесплатного Groq API, с автоопределением форматов и CLI

В первой части мы разобрали теорию Prompt Worms — самореплицирующихся атак через AI-агентов. OpenClaw был назван «идеальным носителем». В этой части я проверил на практике: скачал репозиторий, залез в код, прощупал инфраструктуру и нашёл 31 уязвимость в 4 слоях экосистемы. Ноль санитизации на 867 строк мозга, timeout вместо approval, бэкдор-«пасхалка» в коде, утечка хешей паролей в маркетплейсном SaaS, и 14 слепых зон в их собственной threat model. Три дня, ~4,500 строк трассировки, 14 kill chains с PoC

В декабре 2025 года создатель Ruby on Rails Дэвид Хейнемейер Ханссон, также известный как DHH, представил Fizzy — новый open source-визуализатор, описанный им как «занимательный и современный взгляд на канбан». Это мог быть очередной пост с анонсом, если бы не одно «но»: лицензия Fizzy запрещает использовать проект для конкурирующих разработок.

Публикация привлекла к себе внимание — в ИТ-сообществе поспешили указать, что проект сложно называть действительно открытым, а самого Ханссона обвинили в опенвошинге. В ответ разработчик заявил, что «открытый код — это прежде всего возможность просмотреть исходники», однако дискуссия быстро вышла за рамки конкретного проекта.

Мы в Beeline Cloud решили разобраться в ситуации.