Как стать автором

Язык программирования Zator представляет собой интересный и четко очерченный пример доменно-ориентированного языка, разработанного не для универсальных задач программирования, а для решения одной конкретной, но все более значимой проблемы — построения сложных генеративных пайплайнов для создания текста и изображений = Его философия коренится в стремлении минимизировать "шаблонный" код, который традиционно мешает созданию содержания, и предоставить разработчикам, дизайнерам и другим создателям контента высокоуровневые абстракции для работы с передовыми технологиями искусственного интеллекта . В отличие от мощных, но часто громоздких общепurpose языков, таких как Python или JavaScript, Zator делает ставку на простоту, скорость и специализацию, что определяет его место в экосистеме инструментов для ИИ =

Основная идея, лежащая в основе Zator, заключается в том, чтобы стать "языком описания пайплайнов", который работает поверх существующих сервисов искусственного интеллекта, а именно KoboldCpp и Stable Diffusion = Задача создания последовательностей, где результат одного шага (например, сгенерированный текст) используется как вход для следующего (например, промпт для генерации изображения), требует сложного взаимодействия с API. Это обычно включает в себя написание кода для сетевых запросов, управления состоянием, парсинга JSON-ответов и обработки файлов. Zator призван инкапсулировать всю эту сложность внутри нескольких ключевых функций, таких как generate_text() и generate_img(), которые абстрагируют низкоуровневые детали и позволяют пользователю сосредоточиться исключительно на логике своего пайплайна . Таким образом, язык позиционируется как инструмент, снижающий порог входа для людей без глубоких знаний в области системного программирования или веб-разработки, позволяя им быстро экспериментировать и создавать сложные генеративные сценарии .

Привет, Хабр!

Если вы когда-нибудь сталкивались с задачей запуска сотен изолированных фоновых процессов на одном сервере (будь то парсеры для клиентов, торговые боты или обработчики данных в SaaS), то вы знаете, как быстро всё усложняется.

Можно, конечно, вручную поднимать Docker-контейнеры и писать костыли для мониторинга. Можно развернуть полноценный Kubernetes, но для одной ноды это часто — оверкилл, требующий отдельного администратора. Можно использовать Celery, но он управляет задачами, а не контейнерами, и изоляция на уровне процессов — это не тоже самое, что изоляция на уровне контейнеров.

Мы столкнулись с этой болью и написали инструмент, который закрывает этот пробел. Встречайте: RedTailFox — легковесный оркестратор на Python, который управляет Docker-контейнерами с вашими воркерами на одном сервере. Он сам решает, когда поднять новый контейнер, сам следит за здоровьем слотов и сам себя чинит.

09:12 — db-replica-02 connection timeout

HTTP 5xx = 0.2%
HAProxy зелёный
p50 = 38-42ms

Replica в другой стойке недоступна
Отказоустойчивость потеряна
Инцидент не объявлен

Краткий экскурс моего опыта разработки и написания реалистичных боевых сцен в художественном романе и как нейросети этому сопротивляются.

ИИ-контент. Что это для вас?

ИИ сегодня не использует только ленивый. Это просто, удобно, быстро и не дорого (если вообще не бесплатно). ИИ уже может все от текстов и картинок до кода и музыки. Но есть вопрос, о котором никто не думает до первого суда: кому это принадлежит?

 Мне, как IT-юристу было любопытно в этом разбираться. Но для авторов и создателей это вопрос не любопытства, а потенциальных исков и штрафов.

На первый взгляд регулирования нет, закона нет, многие думают, что все можно.

Вы тоже?

Сразу успокоим читателя: AI не вытеснил data-инженера из рабочего процесса. Наоборот, он сделал эту роль еще более значимой. И в этой статье объясняется, что именно это означает для вас и вашей профессии. Не с точки зрения технологий и инструментов, а с точки зрения изменения зоны ответственности.

AI, как и везде, конечно классно справляется с некоторыми задачами, но всю ответственность по-прежнему несет человек. Весь контекст не передашь через промпт, и AI не делает компромиссных решений. Большинство систем не выходят из строя, потому что было сложно написать код. Выходят потому что решения по разработке были приняты поспешно, и без четкого понимания, кто и как этими системами будет пользоваться. И AI еще быстрее за нас принимает решения, но все те же риски «непонимания контекста» остаются.

Чем отличаются китайские дроны Tello от российских «Геоскан» и как они применяются в образовании школьников: практический опыт в Центре гуманитарных и цифровых профилей «Точка роста».

Исследования показали, что музыка улучшает результаты математического тестирования у детей с СДВГ. Как влияет музыка на мозг? Работает ли то же самое со взрослыми?

После бума люди побежали устанавливать OpenClaw на сервер, Mac mini, на всё что угодно.

Но, кажется, мы забыли о старой доброй виртуалке, которую любой может поставить и настроить OpenClaw за несколько минут.

Разберём, какие есть плюсы:

Загружал пару лет переписки из Telegram в Apache Doris на ноутбуке. Первый запуск 2 часа. После оптимизации 206 400 сообщений за 5 секунд.

Полез в исходники разобраться, почему Stream Load (HTTP-загрузка данных) в Doris работает так быстро. В статье разбор C++ кода: от HTTP PUT до Segment-файла на диске.

Что внутри:
— 14 шагов одного HTTP-запроса (с диаграммой и кодом)
— StreamLoadPipe: буфер 4 MB с backpressure
— Иерархия записи: LoadChannel → DeltaWriter → MemTable → async flush
— 6 практических выводов: что крутить, что мерить, где смотреть compaction score

A/B-тесты для оптимизации рекламных кампаний в Яндекс Директе я применяю уже несколько лет, но сейчас это стало практически обязательным, если хотите получать качественные заявки по нормальной цене.

Дополнительно рассмотрим связку A/B-тестов и встроенных лендингов прямо в Яндекс Директе, чтобы получать больше заявок без увеличения бюджета.

Оцениваем статистику и перераспределяем рекламный бюджет по самым эффективным вариантам. Это всегда стабильно улучшает результаты, если лендинг и предложение на нём хоть немного конвертят трафик в заявки.

С 1 января 2026 года у товарного бизнеса изменилась экономика. Маркетплейсы стали дороже, правила там меняются чаще, а доступ к клиенту по-прежнему не принадлежит селлеру. Плюс падает покупательская уверенность, кредиты дорогие, логистика сложнее.

Бренды и селлеры закрываются пачками. И тут парадокс: рынок не падает, а продолжает расти. Что происходит и почему так? Разбираю в статье выигрышную стратегию на 2026 и привожу реальный кейс нишевого бренда, с которым пообщался — они выросли с 50 до 500 заказов в Телеграме всего за полгода.

Meta Description: Сравнение подходов к лидогенерации в Telegram: массовые рассылки и AI-таргетирование. Данные, конверсии, риски бана, архитектура фильтрации.

Поддержка является неотъемлемой частью продукта, и если в неё часто пишут, значит где-то пользователь не понял, не смог или сделал ошибку. И часто причина оказывается не в пользователях и саппорте, а в самом продукте. Давайте разбираться, что именно влечет за собой множество обращений в поддержку и как их можно минимизировать.

Я работаю на стыке UX и бизнес-аналитики, и почти в каждом продукте вижу одну и ту же картину: команды годами решают проблемы через оперативную поддержку, игнорируя очевидный источник — пользовательский интерфейс и сценарии взаимодействия.

В этой статье разберём:
• какие типы запросов в поддержку можно убрать дизайном;
• как находить точки, где продукт «ломается»;
• какие UX-решения реально снижают нагрузку на поддержку;
• с чего начать, если ресурсы ограничены.

Как обеспечить устойчивое развитие IT-ландшафта под нужды бизнеса и снизить затраты на развитие в горизонте

Изображение от rawpixel.com на Freepik

Когда документация переехала в вики, люди решили, что страницы бесплатные, и начали писать всё в одном документе. Платить в этом случае всё равно приходится, но только не деньгами, а временем и нервами исполнителей, которые эту документацию читают. Я покажу, как разбиваю это на систему связанных страниц, где у каждой — своя роль, а точка входа — одна.

Это статья не сеньора, очередной раз пишущего про управление персоналом. Я - Junior Golang-разработчик! У меня нет ответов на все вопросы, но есть путь. Вот что работает, когда ты ещё сам учишься писать код, а уже отвечаешь за команду.

SQL-инъекцию мы лечили 20 лет и вылечили. Prompt injection — фундаментально нерешаема. Это не я придумал. OWASP ставит её на первое место второй год подряд. Найдена в 73% продакшн AI-систем при аудитах.

Вы не за статистикой сюда пришли. Вы пришли за мясом. Ниже — 10 кейсов, которые не попали в типичный пересказ про Chevrolet за доллар. Тут пострашнее.

RAG ломается не так, как обычный LLM. У голой языковой модели одна поверхность отказа - генерация. У RAG-системы таких поверхностей две: retrieval и generation. И ломаются они по-разному.

Retriever может вернуть нерелевантные чанки, потерять нужные документы или ранжировать их неправильно. Генератор может проигнорировать контекст и ответить из собственных весов. Стандартные LLM-метрики не ловят проблемы retrieval - они оценивают только финальный ответ.

В статье - практический гайд по тестированию обеих поверхностей:

6 метрик RAGAS с production-порогами: Faithfulness ≥ 0.80, Context Precision ≥ 0.70, Context Recall ≥ 0.70, Answer Relevancy ≥ 0.70

Классические IR-метрики: Precision@K, Recall@K, MRR - для быстрой проверки retrieval без LLM-судьи

Security-тесты: document poisoning, context injection, cross-tenant leakage через Promptfoo

CI/CD pipeline: автоматический quality gate при обновлении knowledge base

От pip install ragas до GitHub Actions - всё с кодом и конфигами.