Timeweb Cloud Media

IntelliSense появился еще в 1999 году, затем были Codota, Tabnine и GitHub Copilot. А в 2025 году Андрей Карпатый придумал термин «вайбкодинг».

Интересный факт: открытую модель распознавания речи Whisper от OpenAI обучали на 680 000 часах аудио. Если слушать такой архив без остановки, он закончится примерно через 78 лет.

Наш автор не поверил чужим графикам, собрал стенд и сам измерил три протокола и шесть профилей сети от дата-центра.

Все потому, что обычная HTTP-проверка до модели не доходит: гейтвей отвечает 200 OK, даже когда модель снята с обслуживания или уперлась в лимиты.

Разобрали два подхода к декомпозиции и как описывать задачи, чтобы их понимали коллеги и AI-агенты. Бонусом — чек-лист вопросов перед началом большого проекта.

1️⃣ Разбор URL
2️⃣ DNS-резолвинг — имя сайта превращается в IP
3️⃣ Рукопожатия TCP и TLS
4️⃣ HTTP-запрос и ответ
5️⃣ Разбор HTML, CSS и JavaScript
6️⃣ Рендеринг — код превращается в пиксели
7️⃣ Дозагрузка ресурсов, кеш и CDN

В статье на Хабре дали коду второе измерение: вертикальные цепочки операторов, 3-битный сумматор одним 2D-выражением и дверь курятника, которая работает на той же логике, что и квантовые вентили.

Денис, тимлид нашей инфраструктурной Core-команды, упаковал все это в один Terraform-сценарий: указываете адрес сервера, путь к данным и сроки хранения копий — остальное сценарий разворачивает сам. Как им пользоваться, он объяснил в статье.

Тут пригодится T-Digest. Он не хранит числа, а группирует их в кластеры-центроиды: маленькие и точные на хвостах, крупные и приблизительные в центре. Вместо всех 100 000 значений остается около 100 центроидов.

Опыт в резюме всегда состоял из двух частей: насмотренность «я видел, как это делается», и суждение «я знаю, что здесь делать и чего делать не надо». Годами они шли в комплекте, и рынок платил за стаж: другого способа оценить сразу и то и другое не было. LLM комплект разорвали.

В новой статье Миша Шпаков, наш руководитель разработки, разбирает, как ситуация меняет рынок: почему провайдеров скоро будет выбирать агент, а не человек, что случится с ценами управляемых сервисов и почему проверку работы агента нельзя поручать самому агенту.

Разобрали Blob API — инструмент, который закрывает эти проблемы разом: от генерации и сжатия файлов до работы с памятью браузера.

В статье тимлид нашей инфраструктурной Core-команды разбирает, как мы сделали живые миграции на libvirt: зачем оставили rsync, почему для активных дисков перешли на NBD и как выбираем между RDMA и TCP. А ещё — про флаги, которые отвечают за скорость и надежность переноса.

Но такое бывает далеко не всегда. Возникает закономерный вопрос — это проблема самой модели или того, как сформулирован запрос?

Ведь где еще вы узнаете, что встроенный Intl API закрывает большинство задач без лишнего кода и веса в сборке? А многие до сих пор используют сторонние библиотеки для форматирования дат, чисел и валют…

Стоит прочитать хотя бы ради того, чтобы увидеть, чье изображение взяли как пример в статью.

Получить инструмент для гибкого и быстрого управления трафиком VS подтянуть свои знания в Linux? Лучше и то и другое — в нашей статье на Хабре.