Prompt-injection в AI-скиллах: как не отдать рабочую среду чужому коду
Практический чеклист для безопасного использования LLM-скиллов, агентов и расширений: изоляция, проверка исполняемого кода, контроль прав и защита от prompt-injection.
PostGIS в продакшене: как не положить сервис геозапросами
Практический разбор архитектуры сервиса с пользовательскими геометками: индексы, границы ответственности PostGIS, защита от горячих точек и план восстановления после неудачных запросов.
ESP-Claw, OpenRouter и Open WebUI: домашний AI-стенд для управления Tuya
Как собрать полезный homelab-стенд вокруг ESP-Claw: локальный чат-интерфейс, доступ к LLM через API, Arduino-логика и осторожная автоматизация Tuya-устройств.
Аспектно-ориентированное программирование с LLM-плетельщиком
Как идея аспектов может вернуться в разработку через отдельные спецификации для безопасности, логирования и производительности, а LLM — собирать их в прикладной код.
Cloudflare усиливает AI-инфраструктуру: почему эффективность важнее гонки за GPU
Как расширение команды машинного обучения Cloudflare вокруг инфраструктуры и эффективности показывает зрелый подход к AI-сервисам на edge: от инференса и latency до наблюдаемости, стоимости и эксплуатации.
AI coding не отменяет IDE: как меняется рабочее место разработчика
Разбор того, почему терминальные ИИ-агенты не делают профессиональные IDE устаревшими, а смещают их роль в сторону контекста, навигации, проверок и безопасного рефакторинга.
Agent Driven SDLC: как встроить ИИ-агентов в разработку без магического мышления
Практический разбор того, как меняется жизненный цикл разработки с ИИ-агентами, почему одного промпта недостаточно и какие условия нужны команде для безопасного внедрения.
Локальный запуск LLM на бывшей майнинг-ферме: что важно учесть
Практичный разбор локального стенда для LLM на нескольких GPU: питание, охлаждение, PCIe, память, инференс-рантаймы, квантизация, мониторинг и эксплуатационные риски.
Почему одних мощных GPU недостаточно для AI-инференса
Практичный разбор инфраструктуры для ИИ: где теряется производительность GPU-серверов, как готовить данные, сеть, хранение, окружение и мониторинг для стабильного инференса.
Кластер-осведомлённый ИИ-агент для Kubernetes и GitOps
Практический разбор архитектуры read-only ИИ-агента внутри Kubernetes-кластера: права доступа, CI/CD, Argo CD Image Updater и безопасные границы для homelab и production.
California AI Transparency Act и open source: где ломается прозрачность
Почему требования к раскрытию данных об AI-системах могут конфликтовать с open source-лицензиями, SBOM-подходом и реальной цепочкой поставки моделей.
DTO, schema, model и entity в Python: как не превратить всё в User
Практический разбор границ между DTO, API-схемами, ORM-моделями и доменными entity в Python-приложениях.
Защита инфраструктуры от frontier-моделей: почему одной скорости патчей уже мало
Разбираем архитектурный подход к защите сервисов от продвинутых AI-моделей: изоляция, минимизация blast radius, наблюдаемость и проверка уязвимых контуров.
Скрытая маркировка запросов в AI-кодинг-агентах: чем это опасно для разработки
Разбираем, почему незаметная маркировка запросов в инструментах вроде Claude Code важна для безопасности, аудита, приватности и воспроизводимости инженерных процессов.
DMARC Management в Cloudflare: как довести почтовую аутентификацию до enforcement
Практический разбор внедрения DMARC, SPF и DKIM с централизованной видимостью, аудитом записей и безопасным переходом от мониторинга к строгой политике.
Временные аккаунты Cloudflare для AI-агентов
Как временные аккаунты Cloudflare Workers упрощают безопасный деплой кода агентами и что это меняет для homelab, CI и быстрых прототипов.
Как управлять AI-трафиком на сайте без полного запрета ботов
Практический разбор правил для поисковых, агентных и обучающих AI-ботов: что стоит разрешать, что ограничивать и как не сломать обычную индексацию.
Умный AI-поиск: меньше лишних краулов и новая экономика контента
Как AI-поиск меняет привычную модель веба, почему владельцам сайтов важны сигналы свежести, контроль ботов и оплата за реальное использование контента.
Модернизация мониторинга ЦОД без полной замены инфраструктуры
Как обновлять систему диспетчеризации и мониторинга инженерной инфраструктуры, сохраняя датчики, линии связи и привычные процессы эксплуатации.
mysql_guard: автоматическая проверка архитектуры MySQL
Как легковесная Python-утилита может находить скрытые ошибки проектирования в живой MySQL-базе и помогать при аудите чужих проектов.
Open-source dependency compliance: как управлять лицензиями и рисками в больших проектах
Как построить процесс контроля open-source зависимостей: inventory, SBOM, license policies, vulnerability scanning, approvals, transitive dependencies и audit trail.
GitHub security settings для maintainer: что включить в open-source репозитории
Практический checklist для GitHub maintainer: branch protection, required reviews, secret scanning, Dependabot, code scanning, permissions и release hygiene.
Вредоносные обновления приложений: как кампания через APK превращается в компрометацию устройства
Разбираем типовой сценарий malware-кампании через фальшивое обновление: social engineering, APK, permissions, C2, indicators, mobile hardening и detection.
Разбор ИБ-инцидентов: какие уроки дают утечки, месть сотрудников и открытые секреты
Практические выводы из типовых security incidents: доступы бывших сотрудников, секреты в репозиториях, потеря данных, DLP, аудит прав и incident response.
Сборка ядра Linux под своё железо: localmodconfig, modprobed-db и menuconfig
Как подойти к кастомной сборке Linux kernel: собрать список нужных модулей, убрать лишнее, настроить config, скомпилировать ядро и не потерять возможность отката.
VPN под жёсткую фильтрацию: архитектура, маскировка трафика и операционные риски
Какие инженерные вопросы возникают при создании VPN-сервиса для сложных сетей: протоколы, backend, bot, Mini App, ноды, платежи и observability.
ModelOps: жизненный цикл ML-модели после первого успешного deploy
Что входит в ModelOps: registry, monitoring, drift, batch/online scoring, retraining, approvals, rollback и dashboards для качества моделей.