🚀 Qwen Code обновился - теперь это почти автономный DevOps-агент

Вышли версии v0.14.0 – v0.14.2 и это уже не просто тулза, а полноценная система для управления задачами, агентами и инфраструктурой.

Что добавили:

• Channels - управляешь Qwen Code прямо из Telegram, DingTalk или WeChat
Пишешь с телефона - выполняется на сервере

• Cron Jobs - регулярные AI-задачи
Тесты каждые 30 минут, билд по утрам, мониторинг логов по расписанию

• Qwen3.6-Plus - новый флагман
1M контекста и до 1000 бесплатных запросов в день

• Sub-agent Model Selection - разные модели под разные задачи
Тяжёлую модель на основную логику, быструю на подзадачи
Экономия токенов без потери качества

• /plan - режим планирования
Сначала AI строит план по файлам и шагам, потом ты подтверждаешь и он исполняет

• Follow-up Suggestions - после задачи предлагает следующие шаги
Типа «добавить тесты?» или «проверить похожие файлы»

• Adaptive Output Tokens - умный вывод
По умолчанию 8K, но сам расширяется до 64K если не хватает

• Ctrl+O - переключение режима ответа
Подробный для дебага или компактный для работы

https://github.com/QwenLM/qwen-code/releases

@ai_machinelearning_big_data

#qwen

🚨 Сжали Docker-образ с 846 MB до 2.5 MB

Классическая проблема. Один Dockerfile, жирный базовый образ, внутри всё подряд. Билд-тулы, кэши, временные файлы, лишние пакеты. В прод улетает всё.

Результат понятен. Огромный образ, медленные pull, лишние деньги за хранение и увеличенная поверхность атаки.

Решение:

Первый шаг. Лёгкий builder. Переход с полного golang-образа на alpine сразу режет размер в разы.

Дальше главный приём. Multi-stage build. В первом этапе собираешь бинарник со всеми зависимостями. Во втором стартуешь с чистого минимального образа и копируешь только результат сборки.

В прод не попадает ничего лишнего. Ни компиляторов, ни кэшей, ни dev-пакетов.

Дополнительно вычищаются слои. Команды объединяются, временные файлы удаляются сразу. Через .dockerignore выкидывается весь мусор из контекста сборки.

Для Go это усиливается статической сборкой. CGO выключен, бинарь самодостаточный.

На выходе остаётся минимальный runtime с одним бинарником.

846 MB превращаются в 2.5 MB.

🔥 История, которая перевернула безопасность во всём мире и всё из-за одной «невидимой» ошибки

В 1979 году на АЭС Three Mile Island в США произошла одна из самых известных ядерных аварий.

Но самое страшное было не в поломке.

А в том, как люди её интерпретировали.

Операторы видели данные с приборов и сделали, казалось бы, логичный вывод:

👉 система переполнена водой
👉 нужно её уменьшить

Они действовали «по инструкции».

Но реальность была противоположной.

💥 Реальная проблема:
• реактор терял охлаждение

А действия операторов только усугубили ситуацию

Почему это произошло?

Потому что они опирались только на видимые сигналы, игнорируя то, чего не было видно напрямую.

🧠 Это тот же тип ошибки мышления, что и у Вальда:

**мы доверяем тому, что видим
и игнорируем то, чего не видим**

После аварии провели масштабное расследование.

И выяснилось:

- интерфейсы показывали слишком много лишнего
- ключевые сигналы были «спрятаны»
- операторы не понимали, что действительно важно

⚡️ Что изменилось после этого:

- появилось направление human-centered design в критических системах
- интерфейсы начали проектировать под стрессовые ситуации
- в авиации и энергетике внедрили симуляторы аварий
- появилась концепция:
👉 «если пользователь ошибается — виноват дизайн, а не пользователь»

📊 Интересный факт:

после внедрения новых подходов к интерфейсам и обучению
👉 количество критических ошибок операторов в авиации и энергетике снизилось в разы

💡 Где это встречается сегодня:

- дашборды в аналитике
- мониторинг в DevOps
- алерты в продакшене
- метрики в AI

Ты видишь график — и думаешь, что понимаешь систему.

Но настоящая проблема часто скрыта в том,
чего нет на графике

👉 Главный вывод:

самые опасные ошибки — не в данных
а в том, как ты их интерпретируешь

📌 Параллель с Вальдом:

- там не было данных о погибших самолётах
- здесь не было понимания реального состояния реактора

И в обоих случаях: невидимое оказалось важнее видимого

#thinking #engineering #ai #devops

⚡️ 20 kubectl команд, которые экономят часы в проде

Когда что-то падает — не нужен весь kubectl.
Достаточно этих команд 👇

🧪 Быстрый дебаг
• kubectl get pods -A --field-selector=status.phase!=Running
• kubectl get pods -A --sort-by=.status.containerStatuses[*].restartCount
• kubectl describe pod <pod> -n <ns>
• kubectl get pods -A | grep Pending

📜 Логи и ресурсы
• kubectl logs <pod> -n <ns> --previous
• kubectl top pods -A
• kubectl describe node <node>

🧭 Сеть и размещение
• kubectl get pod <pod> -n <ns> -o wide
• kubectl get pods -A -o wide | grep <node>
• kubectl get svc -A -o wide
• kubectl run tmp-shell -it --rm --image=busybox -- /bin/sh

🚀 Роллауты и откаты
• kubectl port-forward svc/<svc> 8080:80
• kubectl rollout history deployment/<name>
• kubectl rollout undo deployment/<name>
• kubectl get deployment <name> -o yaml

🧩 События и конфиг
• kubectl get events -A --sort-by=.metadata.creationTimestamp
• kubectl describe svc <svc>
• kubectl get endpoints <svc>
• kubectl get ingress -A

Освоишь эти команды - будешь закрывать 90% проблем в проде намного быстрее.

Сохрани, чтобы не искать потом 🔖

Установка браузера Firefox на Linux и Windows