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.
Один AI-эндпоинт для генератора бренда: палитры, слоганы и риски деплоя
Как спроектировать небольшой AI-инструмент для брендинга: prompt contracts, structured output, rate limits, preview links, безопасность и UX.
Multi-stage Docker build: как уменьшить образ и ускорить CI/CD
Практика multi-stage Dockerfile для Node.js и Go: builder/runtime stages, distroless/alpine, кеш слоёв, безопасность и размер production image.
Из десктоп-парсера в SaaS: FastAPI, квоты и отдельные токены пользователей
Как перевести локальный парсер на SaaS-модель: FastAPI, SQLite, user quotas, API tokens, rate limits, billing и миграция без остановки клиентов.
Agent harness: почему обвязка вокруг LLM влияет на качество не меньше модели
Что такое agent harness, как сравнивать связки модель+обвязка, какие баги ломают прогон задач и зачем нужны benchmark/evals.
Задача коммивояжёра на практике: быстрые эвристики вместо полного перебора
Как решать TSP для сотен точек: nearest neighbor, 2-opt, simulated annealing, генетические подходы, ограничения времени и проверка качества.
AI-агенты и новые роли: кем становится инженер рядом с автономными системами
Какие роли появляются вокруг AI-агентов: agent operator, eval engineer, prompt/platform engineer, tool designer, security reviewer и automation architect.
Computer Vision в продакшене: как не развалить сервис на миллионах проверок
Практики production CV: pipeline, Triton/vLLM, Kafka, human-in-the-loop, мониторинг качества, сезонность, drift и работа под нагрузкой.
История AI-компаний: какие инженерные уроки важны для продуктов на LLM
Что стоит учитывать при создании AI-продукта: данные, безопасность, governance, стоимость inference, зависимость от платформ и доверие пользователей.
Диффузионные LLM: чем они отличаются от авторегрессионных моделей
Разбираем идею diffusion language models: генерация не строго слева направо, итеративное уточнение текста, преимущества, ограничения и возможные сценарии.
AI-аудитор сайтов: как автоматизировать проверки страниц без хаоса в отчётах
Архитектура AI-аудитора для сайтов: чек-листы, Playwright, скриншоты, structured output, Google Sheets/PDF, retries и контроль качества.
Стратегии декодирования LLM: почему модель отвечает именно так
Как temperature, top-p, top-k, greedy decoding и beam search влияют на ответы LLM, стабильность JSON, креативность и production-поведение.
Prometheus vector matching: тёмная сторона PromQL, которая ломает алерты
Разбираем сопоставление векторов в PromQL: labels, one-to-one, many-to-one, group_left/group_right и типичные ошибки в observability-запросах.
UX для AI-чатов: как маленькая кнопка решает большую проблему скролла
Почему длинные ответы LLM ломают привычный UX, как помогают userscripts, якоря сообщений, стабильная прокрутка и интерфейсные паттерны для AI-чатов.
Миграция больших Cassandra-кластеров: snapshot, репликация и отказ от лишней истории
Как планировать перенос Cassandra: объём данных, snapshot, междатацентровая репликация, consistency, compaction, cutover, rollback и контроль риска.
OAuth 2.0 в backend-интеграциях: access token, refresh token и фоновые операции
Практический разбор OAuth 2.0 для интеграций: хранение токенов, refresh flow, scopes, ошибки, фоновые задачи, безопасность и observability.
Telegram AI-ассистент: как встроить агента в семейные, support и pet-project сценарии
Архитектура Telegram-ассистента на базе AI-агента: контекст, права, голосовые сообщения, задачи, безопасность, лимиты и human-in-the-loop.
Прогноз погоды на Raspberry Pi: как не дать модели выучить данные наизусть
Практики для маленькой ML-модели прогноза погоды: time series split, leakage, baseline, интервалы неопределённости, синтетические данные и inference на слабом железе.