Три ИТ-события, которые вы могли пропустить (а зря)

Пока все гонятся за хайповыми новостями, мы вместе с коллегой Андреем Дмитриевым из JUG.ru собрали события, которые уже повлияли на мир разработки.

В пилотном выпуске нового подкаста:
— Хакеры стерли десятки тысяч ПК через Microsoft Intune
— Дефицит оперативной памяти до 2030 года
— Оптимизация glibc под x86_64

О других событиях вы можете узнать, послушав подкаст.

Особое внимание предлагаем уделить рефлексии. В выпуске мы подсветили, почему те или иные истории важны для ИТ-сообщества. А теперь призываем вас в комменты под видео: что уже вошло в вашу жизнь из этих кейсов? И как думаете, что из этого не производит резонанса?

Смотрите подкаст и присоединяйтесь к дискуссии: https://tprg.ru/S7jD

@prog_tools (теперь и в Max)

Как сделать развертывание в Kubernetes умным

Helm, Kustomize, Argo CD работают, пока ваше приложение простой stateless-сервис. А если нужен строгий порядок запуска, готовая база данных, последовательный пайплайн?

Тут либо приходится писать своего оператора (дорого, сложно, долго), либо надеяться на итоговую согласованность и молиться.

Есть и третий путь. Yoke + Air Traffic Controller (ATC) предлагают логику приложения как код, скомпилированный в WASM.

Вот что вы узнаете из перевода статьи Дэвида Демаре-Мишо:
— как построить пайплайн из трёх задач, где каждая следующая стартует только после успешного завершения предыдущей.
— как организовать координацию с внешними ресурсами.

Если вы еще не знакомы с Yoke и Air Traffic Controller самое время познакомиться.

@prog_tools (теперь и в Max)

Как решить задачу охраны промышленных объектов

Проинспектировать НПЗ с десятками корпусов или организовать охрану трубопровода на 400 км — задача не из простых.

Камеры не заглянут за угол. Дрон через 30–40 минут работы придется зарядать. Охранник — дорого, медленно, небезопасно.

Остаётся робособака. Они уже вышли за пределы мемных видео от Boston Dynamics, и сейчас активно используются в кейсах, вроде охраны.

Как они устроены технически — можете узнать в материале на нашем сайте. Внутри:
— как устроено ядро и почему к нему нет прямого доступа
— почему к лидару обязательно добавляют сонар и радар
— как работает рой в mesh-сети без GPS
— где робот ломается (метель, стройка, полиэтиленовая плёнка)

Спойлер: экосистема пока сырая, стандартов нет, собрать самому нельзя. Но альтернативы для сложного рельефа и помещений — нет.

@prog_tools (теперь и в Max)

Наткнулся тут на тред, где активно обсуждают, когда именно GitHub свернул не туда и перестал быть просто удобной веб-мордой для Git.

Интерфейс GitHub сейчас перегружен всем чем угодно: CI/CD экшенами, пакетами, спонсорствами, ИИ-помощниками, дискуссиями, проектами и секурити-алертами. А вот найти саму историю коммитов или удобно посмотреть ветки стало сложнее.

В комментариях выделили несколько ключевых вех этой трансформации:

— Покупка Майкрософтом в 2018 году. Тогда GitHub из независимой площадки для опенсорса начал превращаться в энтерпрайз-комбайн для корпораций.

— Запуск GitHub Actions (2019). Момент, когда платформа стала не просто местом для хранения кода, а полноценной инфраструктурой для его сборки и деплоя.

— Интеграция Copilot. Сейчас ИИ пихают буквально в каждую кнопку, превращая платформу в витрину достижений OpenAI и Microsoft.

Многие сошлись во мнении, что Git для GitHub теперь — это как протокол HTTP для современных браузеров. Он где-то там под капотом крутится, но платформа давно продаёт не его, а экосистему вокруг.

В итоге, если вам нужен просто Git, проще поднять свой Gitea или Forgejo. А GitHub теперь — это социальная сеть и облачная инфраструктура, где код — лишь повод для подписки на сервисы.

@prog_tools (теперь и в Max)

Вышел Git 2.54, и в официальном блоге GitHub разобрали главные нововведения релиза. В этот раз добавили фичи, которые сильно упростят жизнь при работе с историей и хуками.

Коротко о главном:

— Новая команда `git history`. Главная киллер-фича релиза (пока экспериментальная). Она позволяет переписывать историю без необходимости запускать запутанный интерактивный rebase (git rebase -i). Сейчас она умеет делать две вещи: быстро переименовать сообщение старого коммита (reword) или разбить один большой коммит на несколько маленьких (split).

— Хуки (Hooks) переехали в конфиги. Раньше Git-хуки нужно было хранить как исполняемые скрипты в скрытой папке .git/hooks, что делало их перенос между проектами настоящей болью. Теперь хуки можно задавать прямо в конфигурационных файлах (на уровне юзера, системы или конкретного репозитория).

— Умная обработка HTTP 429. Если сервер GitHub или GitLab устал и отдает ошибку «Слишком много запросов» (HTTP 429), Git больше не будет просто падать с ошибкой. Он прочитает заголовки ответа и сам подождёт нужное время перед повторной попыткой. Для этого добавили настройки http.maxRetries и http.maxRetryTime.

— Улучшенный `git log -L`. Команду, которая показывает историю изменения конкретных строк в файле, переписали. Теперь она умеет работать с флагами поиска по содержимому (типа -S и -G) и выдаёт более компактный и читаемый дифф.

— Новая стратегия обслуживания. При ручном запуске команды git maintenance теперь по умолчанию используется стратегия geometric, которая быстрее работает с большими монорепозиториями.

@prog_tools (теперь и в Max)

Что сегодня есть на рынке российских BI-платформы

Протестировали четыре отечественных решения по трём критериям: консолидация источников, дашборды без аналитика, автоматизация отчётов.

— Yandex DataLens — бесплатный тариф для личного использования. Встроенный ИИ-агент пишет формулы и JS-кастомизации прямо в интерфейсе, сообщество 14 000+ человек;
— Visary BI — источники (1С + Excel + CRM) объединяются визуально без кода. По данным вендора, от подключения до рабочего дашборда — три дня;
— Visiology — собственный аналитический движок с поддержкой DAX и Smart Forms для сбора данных с филиалов прямо в браузере;
— Luxms BI — лицензия ФСТЭК, поддержка write-back прямо в дашбордах и интеграция с IoT-датчиками.

У каждого свои сильные стороны — выбор зависит от задачи: объём данных, инфраструктурные требования, нужен ли ETL внутри платформы. Детальный разбор с кейсами и ценами по ссылке.

#инструменты #аналитика

@prog_tools (теперь и в Max)

Как правильно передать проект на аутсорс

Внешняя команда подключена, бюджет утверждён. Но через две недели выясняется, что никто не понимает, кто за что отвечает, а кодовая база распалась на свою и чужую.

Почему так происходит?
Потому что бизнес часто воспринимает смену исполнителя как технический момент, а не как отдельный управленческий процесс.

Погружаемся в эту статью. Она про то, как построить транзитный период по-человечески:
— Что должно быть в transition period (сроки, бюджет, приоритеты).
— Почему внешняя команда должна коммитить в общий Git и писать тесты как инхаус.
— Зачем нужна валидация артефактов в первые сутки.
— Как зафиксировать завершение перехода, а не жить в режиме онбординга годами.

@prog_tools (теперь и в Max)

Bitwarden — open-source менеджер паролей. Хранит пароли, TOTP-коды, заметки и данные карт в зашифрованном хранилище, которое синхронизируется между устройствами. Есть бесплатный план и платные с расширенными фичами. Но официальный сервер тяжеловат для домашнего хостинга — отсюда и родился Vaultwarden, лёгкий Rust-форк, совместимый с теми же клиентами.

Недавно вышел свежий релиз 1.36.0 (3 мая) в первую очередь security-апдейт: закрыты уязвимости SSRF через иконки, CSRF в SSO, перечисление пользователей и привязка существующих аккаунтов через SSO. Плюс добавили архивирование записей (не удалять, а убирать из основного списка) и обновили Web Vault до v2026.4.1.

Если хостите самостоятельно — обновление критичное, рекомендую применить. Если ещё не пользуетесь, то рекомендую попробовать, удобная штука.

@prog_tools (теперь и в Max)

StegoForge — open-source тулкит для полного цикла стеганографии: прятать данные в изображениях, аудио, видео и документах, а потом искать скрытые пейлоады тем же инструментом.

Что умеет:

— Zero-dependency бинарники — скачал и запустил. Все зависимости бутстрапятся при первом старте.

— Offline ML стеганализ — ONNX-модель с HuggingFace работает в air-gapped режиме после первой загрузки. Картирует аномалии в файле.

— AES-256-GCM + Argon2 встроены по умолчанию. Не опционально.

— Decoy-режим — два пейлоада под двумя ключами. Один ключ показывает приманку, другой — реальные данные.

— Живучесть в соцсетях — профили для Twitter, Instagram, Discord, Telegram. Reed-Solomon wrapping переживает рекомпрессию платформ.

— CTF one-liner — stegoforge ctf -f suspicious.png автоматом запускает RS Analysis, Chi-square и AES brute-force.

— Локальный web UI — stegoforge web поднимает Flask-приложение. Ничего не уходит на внешние серверы.

Поддерживаемые форматы: PNG, JPEG, BMP, GIF, WebP, MP4, WebM, WAV, FLAC, MP3, OGG, PDF, DOCX, XLSX, ELF, PE/DLL.

MIT-лицензия. Автор CS-студент, репо на гитхабе: https://github.com/Nour833/StegoForge

@prog_tools (теперь и в Max)

OpenClaw требует свой DevOps. 5 фреймворков, которые — нет

У OpenClaw одна задача: уметь всё. Мультиагентность, локальный запуск, кастомные каналы. Но за это приходится платить: самостоятельно крутить инфру, поднимать брокеры, следить за контейнерами.

Если не хотите стать своим DevOps для агента, то у нас на сайте найдёте пять альтернатив, которые делают разные ставки:

— NanoClaw — агент в контейнере, WhatsApp, долговременная память.
— PicoClaw — лёгкий рантайм для edge. Меньше компонентов, меньше точек отказа.
— TrustClaw — управляемая платформа, не требует self-host.
— NanoBot — Python-каркас.
— IronClaw — модульная база: сбор данных → проверка → отчёт.

Все пятеро работают с OpenAI-compatible API, то есть подключаются без платформенных костылей. Можете выбрать тот вариант, который подходит вам лучше всего.

@prog_tools (теперь и в Max)

Ещё в январе Андрей Карпатый описал три главные проблемы LLM при написании кода: скрытые предположения, оверинжиниринг и нежелательные побочные эффекты.

Один программист оформил это как четыре правила в файле CLAUDE.md: думай перед кодом, простота в первую очередь, хирургические изменения, выполнение по цели. Файл взлетел на GitHub, сейчас уже 128к звёзд.

Суть: LLM ведут себя как «уверенный джун», а не как senior-разработчик. Карпати добавил guardrails, которые заставляют Claude проверять предположения, не усложнять без нужды, не трогать чужой код и верифицировать каждый шаг. По оценкам, это снижает количество ошибок с 41% до 11%.

Если вдруг пропустили в своё время — маст хев инструмент для кодинга с ИИ: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills

@prog_tools (теперь и в Max)

Grok Build — CLI-агент для кодинга от xAI, $300 в месяц

xAI выпустила Grok Build: первый собственный ИИ-агент для написания кода, который работает прямо из терминала. Скачиваешь, логинишься, запускаешь. Никакого GUI.

Из заявленных возможностей: план-режим перед выполнением (агент показывает что собирается сделать, можно поправить до старта), поддержка MCP-серверов и совместимость с существующими рабочими процессами.

Прямые конкуренты: Claude Code и Codex CLI. Но ценник другой: Grok Build доступен только подписчикам SuperGrok Heavy от $300 в месяц. Для сравнения: Cursor Pro стоит $20, Claude Code Pro от $20, Codex CLI входит в ChatGPT Pro за $200.

Инструмент в ранней бете. Подробнее на Tproger.

@prog_tools (теперь и в Max)

Foundation Models Catalog от Selectel: разворачивайте LLM на своей инфраструктуре

Если вы хотите запустить собственный LLM-сервис, но не готовы отдавать данные в общий пул AWS Bedrock или Azure OpenAI — Selectel открыл публичный доступ к Foundation Models Catalog.

Инструмент разворачивает языковые модели на выделенных серверах: никакого соседства с чужими запросами, оплата за фактически использованные ресурсы. Движок — vLLM, REST API и observability из коробки (логи и метрики инференса). Автомасштабирование подстраивается под нагрузку без ручного вмешательства.

В каталоге уже есть модели IBM Granite, Alibaba Qwen, DeepSeek, Microsoft Phi и Mistral AI. Подойдёт командам, которым важны compliance, предсказуемые расходы и изоляция данных.

Подробнее о каталоге и новом AI-сервере читайте на Tproger.

@prog_tools (теперь и в Max)

Эван Хан выложил ZIP Shrinker, браузерную утилиту, которая уменьшает размер ZIP-архивов без потери обратной совместимости. Работает в том числе с форматами, которые внутри ZIP: APK, EPUB, JAR, OOXML и так далее.

Что делает утилита:

— Перекомпрессирует каждый файл с более сильным Deflate. Под капотом libdeflate (Эван собрал libdeflate.js, WebAssembly-обёртку), для скорости. Альтернатива Zopfli сжимает чуть лучше, но сильно дольше.
— Удаляет необязательные метаданные (комментарии и прочее).
— Удаляет записи для директорий, потому что большинству экстракторов они не нужны.

Что получается в анекдотических тестах:

— Исходники Linux v6.19: минус 15,8 МиБ, около 5,62 процента.
— EPUB «Ромео и Джульетта» из Project Gutenberg: минус 51,2 КиБ, около 18,16 процента.
— Signal для Android v8.3.4 в виде APK: минус 25,6 МиБ, около 30,06 процента.

Что это даёт. Формат остаётся ZIP, архив открывается старыми распаковщиками, место экономится. Если бы Project Gutenberg перекомпрессировал все EPUB-книги, мог бы заметно сократить трафик.

Утилита открытая, исходники на Codeberg.

@prog_tools (теперь и в Max)

Коллеги из Tproger собрали подборку облачных GPU-провайдеров для ML на 2026 год. Внутри — какие карты реально доступны у разных провайдеров (от Tesla T4 до H200 и B300), под какие сценарии берут конкретные конфигурации и сколько это стоит за час аренды.

Рекомендую, пишут про решения, которыми я лично пользуюсь.

@neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)

Ваша память ещё работает или нейронки уже и помнят всё за вас?

Чтобы это проверить мы приготовили для вас «Меморину» — игру, которая поможет проверить вашу память.

Всё просто: нужно запомнить и выбрать одинаковые карточки. Если память плохая, то рано или поздно вы всё равно справитесь. А если хорошая, то сможете увидеть ваш потолок скорости.

Ну что, готовы проверить? Тогда переходите по ссылке: https://tprg.ru/zabP

@prog_tools (теперь и в Max)

Стандартный ИИ-агент помнит только текущий разговор. Закрыл терминал и всё: твои предпочтения, прошлые решения, контекст проекта испарились. Следующий запуск начинается с нуля. Это как если бы программист каждое утро забывал, в какой он команде и на каком языке пишет.

Есть, конечно, системы запоминаний, по сути просто записывание в файл, когда модель считает, что эту инфу важно не потерять. Но это всё полумеры, тем более что есть прям целые отдельные системы памяти. Расскажу про основные.

iai-mcp — локальный сервер памяти для Claude Code. Работает на локальной машине, шифрует данные, не лезет в облако. Память устроена как граф. Свежий проект, буквально пару дней от релиза, но автор заявляет, что по бенчмаркам обгоняет топовый mempalace.

MemPalace — память по принципу античной техники локусов. Иерархия: крылья (проекты), комнаты (темы), залы (типы связей), ящики (дословные записи). Сохраняет текст целиком, не перефразирует. Гибридный поиск: BM25 + косинус + граф знаний. 96,6% на LongMemEval.

Mem0 — проект, который показался мне самым зрелым, куча звёзд и разработчиков и даже $24M инвестиций. Векторный поиск + граф знаний + key-value. Dual-deployment: open-source (Apache 2.0, Docker) или облако. Но графовая память за paywall. Эксклюзивный провайдер памяти для AWS Agent SDK.

Supermemory — лидер по бенчмаркам. Впрочем, каждый проект про себя так заявляет, а единой методики нет, все чуть под себя подстривают. 81,6–85,2% на LongMemEval. Гибридный RAG: память + документы в одном запросе. Есть коннекторы к Google Drive, Gmail, Notion, GitHub. Но ядро закрытое, self-hosting только по enterprise-контракту.

Zep — временные графы знаний. Каждый факт хранит 4 временные метки: когда узнали, когда стало актуально, когда перестало. Можно спросить «а где Алиса работала в марте 2025?» и получить правильный ответ, даже если она уже уволилась. Ядро Graphiti open-source.

Hindsight — память, построенная как человеческая. Четыре сети: факты о мире, собственный опыт, синтезированные наблюдения, развивающиеся убеждения. Четыре параллельные стратегии поиска + reranking. Рекорд на LongMemEval — 91,4%. MIT, нет paywall, всё открыто.

Mastra — фреймворк для агентов, где память встроена изначально. Для тех, кто строит агентов с нуля и не хочет склеивать десяток библиотек. Open-source.

Что-то одно посоветовать не могу, сам не планирую сравнивать, но думаю начать с iai-mcp, по описанию понравился.

@neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)

1С в облаке требует больше внимания, чем обычный сайт или небольшой backend. Важны частота CPU на ядро, быстрые NVMe-диски, стабильная RAM, резервные копии, SLA, поддержка миграции и соответствие 152-ФЗ.

Коллеги из Tproger разобрали облачных провайдеров для хостинга 1С в 2026 году.

Материал пригодится тем, кто переносит 1С с собственных серверов, выбирает облако для ERP или хочет понять, какие вопросы задавать провайдеру перед миграцией.

@prog_tools

DeepSWE — новый бенчмарк для кодинг-агентов от Datacurve.

Команда собрала 113 задач с нуля из 91 активного open-source-репозитория на 5 языках. Условия задач не копировали из существующих PR и коммитов, чтобы модели не могли подсмотреть решения в обучающих данных.

Что внутри:
— промпты примерно в два раза короче, чем у SWE-bench Pro, но патчи в среднем в 5,5 раза длиннее;
— верификаторы программные, оценивают функциональное поведение реализации;
— строка лидерборда — это связка модель + agent harness + reasoning-effort, поэтому одну и ту же модель можно увидеть несколько раз с разными настройками.

Текущий топ на картинке. Если быстро хотели понять какие модели сейчас актуально для кодинга, то вот пожалуйста, что-то более-менее адекватное для сравнения.