Крик души: как мне надоел интернет! Сегодня пользоваться им невозможно, даже исконно российскими сервисами. Проблемы возникают как по Wi-Fi, так и в мобильной сети.
😢15💯2😁1
🔥 WWDC 2026: Apple наконец-то показала то, чего ждали от Apple Intelligence
Посмотрел сегодняшнюю презентацию WWDC 2026. И, надо признать, Apple показала действительно много классных вещей.
Коротко по главным анонсам: полностью обновлённая Siri AI, ещё более глубокая интеграция Apple Intelligence в систему, доработанный Liquid Glass и заметно усиленные функции для семей и детей. Последнему уделили неожиданно много внимания: появились гораздо более гибкие настройки детских аккаунтов, расширенный контроль контента и новые инструменты родительского контроля.
Главный герой презентации — новая Siri AI. По сути, это уже не старая Siri, а полноценный ИИ-ассистент нового поколения. Она умеет понимать происходящее на экране, учитывать контекст из сообщений, календаря и заметок, помнить прошлые диалоги, искать информацию в интернете и выполнять более сложные цепочки действий между приложениями.
Также Siri получила отдельное приложение и историю диалогов с синхронизацией через iCloud. Apple Intelligence ещё глубже встроили в систему и стандартные приложения: Safari теперь может автоматически разбирать вкладки по группам, а многие системные функции стали заметно умнее. Кроме того, компания доработала спорный дизайн Liquid Glass — теперь можно регулировать прозрачность интерфейса отдельным ползунком. После прошлогодней критики это выглядит очень здравым решением.
Отдельно понравилось, что Apple не пытается выглядеть самой «агрессивной» AI-компанией на рынке и продолжает делать ставку на приватность и обработку данных на устройстве.
Но есть и традиционная ложка дёгтя.
Большая часть самых интересных AI-фишек стартует только на английском языке. Русский язык снова даже не в списке приоритетов, поэтому ждать полноценного запуска для нас пока не приходится. И это уже начинает выглядеть как постоянная история.
После прошлогоднего провала с Apple Intelligence я всё ещё отношусь ко всем этим обещаниям довольно скептически. На сцене всё выглядело очень впечатляюще, но хочется увидеть, как это будет работать в реальной жизни, а не в заранее подготовленных демо.
Тем не менее презентация получилась сильной. И да, как только выйдет Developer Beta — конечно же поставлю 😄
Посмотрел сегодняшнюю презентацию WWDC 2026. И, надо признать, Apple показала действительно много классных вещей.
Коротко по главным анонсам: полностью обновлённая Siri AI, ещё более глубокая интеграция Apple Intelligence в систему, доработанный Liquid Glass и заметно усиленные функции для семей и детей. Последнему уделили неожиданно много внимания: появились гораздо более гибкие настройки детских аккаунтов, расширенный контроль контента и новые инструменты родительского контроля.
Главный герой презентации — новая Siri AI. По сути, это уже не старая Siri, а полноценный ИИ-ассистент нового поколения. Она умеет понимать происходящее на экране, учитывать контекст из сообщений, календаря и заметок, помнить прошлые диалоги, искать информацию в интернете и выполнять более сложные цепочки действий между приложениями.
Также Siri получила отдельное приложение и историю диалогов с синхронизацией через iCloud. Apple Intelligence ещё глубже встроили в систему и стандартные приложения: Safari теперь может автоматически разбирать вкладки по группам, а многие системные функции стали заметно умнее. Кроме того, компания доработала спорный дизайн Liquid Glass — теперь можно регулировать прозрачность интерфейса отдельным ползунком. После прошлогодней критики это выглядит очень здравым решением.
Отдельно понравилось, что Apple не пытается выглядеть самой «агрессивной» AI-компанией на рынке и продолжает делать ставку на приватность и обработку данных на устройстве.
Но есть и традиционная ложка дёгтя.
Большая часть самых интересных AI-фишек стартует только на английском языке. Русский язык снова даже не в списке приоритетов, поэтому ждать полноценного запуска для нас пока не приходится. И это уже начинает выглядеть как постоянная история.
После прошлогоднего провала с Apple Intelligence я всё ещё отношусь ко всем этим обещаниям довольно скептически. На сцене всё выглядело очень впечатляюще, но хочется увидеть, как это будет работать в реальной жизни, а не в заранее подготовленных демо.
Тем не менее презентация получилась сильной. И да, как только выйдет Developer Beta — конечно же поставлю 😄
Самая классная функция новой macOS — наконец-то!
Если иконки приложений не помещаются в строке меню, теперь появляется кнопка раскрытия, которая показывает все скрытые значки. Столько лет этого не хватало.
Если иконки приложений не помещаются в строке меню, теперь появляется кнопка раскрытия, которая показывает все скрытые значки. Столько лет этого не хватало.
❤2🔥1
Последние две недели в свободное время пытался собрать удобный инструмент для деплоя пет-проектов.
Изначально идея казалась довольно простой: агент следит за файлами в нужных папках, обновляет релизы и после выхода новой версии сам обновляет проекты на сервере. Хотелось уйти от Coolify, но не скатиться в полностью ручной деплой — нужен был легкий старт для новых проектов.
Потом, как это обычно бывает, идея начала расти. Добавился десктопный UI, ролбеки, бэкапы, отдельная логика обновлений. В итоге все разрослось до трех репозиториев, два из которых нужно было писать параллельно, чтобы синхронизировать поведение.
В какой-то момент стало понятно, что я просто не вывожу этот объем. Даже с агентом все превратилось в слишком большую систему для задачи, которую изначально хотелось упростить. Я пробовал удалять лишнее, пересобирать подход, упрощать архитектуру, но результата все равно не было.
В итоге пришел к более приземленному решению: привести свои пет-проекты к единому виду, собирать готовые Docker-образы в GitHub, использовать PAT-ключ и держать на сервере обычные
А результатом стала Ansible-роль, которая готовит сервер, и простая документация с готовыми кусками кода для деплоя после выпуска новой версии. Обновление запускается через отдельный GitHub Action на сервере, чтобы не возиться с зависимостями.
С бэкапами разберусь отдельно. Скорее всего, это будет отдельный контейнер внутри проекта, который будет делать переодические бекапы, и очищять старые.
Главный вывод: агенты дают обманчивую легкость, ускорения. Иногда проще послушать советы в комментариях и просто взять Ansible.
Изначально идея казалась довольно простой: агент следит за файлами в нужных папках, обновляет релизы и после выхода новой версии сам обновляет проекты на сервере. Хотелось уйти от Coolify, но не скатиться в полностью ручной деплой — нужен был легкий старт для новых проектов.
Потом, как это обычно бывает, идея начала расти. Добавился десктопный UI, ролбеки, бэкапы, отдельная логика обновлений. В итоге все разрослось до трех репозиториев, два из которых нужно было писать параллельно, чтобы синхронизировать поведение.
В какой-то момент стало понятно, что я просто не вывожу этот объем. Даже с агентом все превратилось в слишком большую систему для задачи, которую изначально хотелось упростить. Я пробовал удалять лишнее, пересобирать подход, упрощать архитектуру, но результата все равно не было.
В итоге пришел к более приземленному решению: привести свои пет-проекты к единому виду, собирать готовые Docker-образы в GitHub, использовать PAT-ключ и держать на сервере обычные
docker-compose файлы.А результатом стала Ansible-роль, которая готовит сервер, и простая документация с готовыми кусками кода для деплоя после выпуска новой версии. Обновление запускается через отдельный GitHub Action на сервере, чтобы не возиться с зависимостями.
С бэкапами разберусь отдельно. Скорее всего, это будет отдельный контейнер внутри проекта, который будет делать переодические бекапы, и очищять старые.
Главный вывод: агенты дают обманчивую легкость, ускорения. Иногда проще послушать советы в комментариях и просто взять Ansible.
👍8
Перенес subfee.ru на новый сервак. Если вдруг что-то сломалось, потерялись данные, напишите пожалуйста в личку.
На своих данных проверил, все ок.
На своих данных проверил, все ок.
Сейчас появилось много инструментов для записи и расшифровки встреч. И для меня главным открытием стало не то, насколько удобно потом искать нужные договорённости, а то, насколько по-другому начинаешь слышать себя.
Оказалось, что на встречах мы говорим очень много лишнего. Слова-паразиты, повторы, длинные заходы к простой мысли, уточнения, которые ничего не уточняют. Многие 30-минутные созвоны спокойно можно было бы заменить 3-5 ёмкими письмами.
Со словами-паразитами у меня вообще отдельное удивление. Я умею говорить нормально: выступал публично, работал на радио, привык следить за речью. Но именно на рабочих встречах оказалось, что я почти не контролирую, как говорю. Расшировку иногда просто стыдно читать.
И это, пожалуй, самый полезный эффект расшифровок.
Оказалось, что на встречах мы говорим очень много лишнего. Слова-паразиты, повторы, длинные заходы к простой мысли, уточнения, которые ничего не уточняют. Многие 30-минутные созвоны спокойно можно было бы заменить 3-5 ёмкими письмами.
Со словами-паразитами у меня вообще отдельное удивление. Я умею говорить нормально: выступал публично, работал на радио, привык следить за речью. Но именно на рабочих встречах оказалось, что я почти не контролирую, как говорю. Расшировку иногда просто стыдно читать.
И это, пожалуй, самый полезный эффект расшифровок.
❤6👍3🔥2
Снимок экрана — 2026-06-17 в 11.19.57.png
2.6 MB
Вчера готовился к небольшому выступлению для коллег — хотел рассказать про superpowers и заодно подготовить скриншоты: самой работы, процесса и результата.
А я очень не люблю тратить время впустую, поэтому решил совместить приятное с полезным: написать своё первое приложение для Mac.
MVP получился такой: приложение сканирует библиотеку Фото, достаёт из снимков геолокацию и строит карты путешествий. Рабочее приложение удалось собрать за один сеанс с агентом. От меня была только история с брейнштормом и подтверждение плана, дальше агент всё делал сам.
Но, конечно, не идеально.
У меня в библиотеке около 14 тысяч фото, и оказалось, что есть лимиты на обращения к внутреннему API для получения геолокаций. А приложение в первой версии наивно ходило за данными по каждой точке.
Во второй серии я попросил агента отдебажить и исправить проблему — он добавил rate limits. Я подумал: ну всё, теперь должно хватить. Не хватило 🙂
Лимиты начинали расти, и сканирование 13 тысяч фотографий превращалось в бесконечность.
И вот тут как раз пригодился кожаный мешок. Я сразу подсказал, как оптимизировать алгоритм — и после этого всё взлетело: сканирование занимает около 10 минут, приложение работает, карты строятся.
Теперь мне не нужно вспоминать, куда я ездил и как проходил маршрут. Всё видно на карте.
P.S. На фото — наше с женой мегапутешествие: Байкал — Гибралтар на мотоцикле. 20 тысяч километров и 2 месяца в дороге.
А я очень не люблю тратить время впустую, поэтому решил совместить приятное с полезным: написать своё первое приложение для Mac.
MVP получился такой: приложение сканирует библиотеку Фото, достаёт из снимков геолокацию и строит карты путешествий. Рабочее приложение удалось собрать за один сеанс с агентом. От меня была только история с брейнштормом и подтверждение плана, дальше агент всё делал сам.
Но, конечно, не идеально.
У меня в библиотеке около 14 тысяч фото, и оказалось, что есть лимиты на обращения к внутреннему API для получения геолокаций. А приложение в первой версии наивно ходило за данными по каждой точке.
Во второй серии я попросил агента отдебажить и исправить проблему — он добавил rate limits. Я подумал: ну всё, теперь должно хватить. Не хватило 🙂
Лимиты начинали расти, и сканирование 13 тысяч фотографий превращалось в бесконечность.
И вот тут как раз пригодился кожаный мешок. Я сразу подсказал, как оптимизировать алгоритм — и после этого всё взлетело: сканирование занимает около 10 минут, приложение работает, карты строятся.
Теперь мне не нужно вспоминать, куда я ездил и как проходил маршрут. Всё видно на карте.
P.S. На фото — наше с женой мегапутешествие: Байкал — Гибралтар на мотоцикле. 20 тысяч километров и 2 месяца в дороге.
❤7👍7
Поставил небольшой эксперимент: дал одинаковый промпт двум инструментам. Claude должен был сделать приложение на Go, а Codex - такое же приложение для Mac.
Разница по скорости получилась прям заметная. Claude на Go собрал рабочий вариант примерно за 30 минут, а Codex работает уже около 3 часов и пока дошёл только до 6 шага из 8 (через superwopwers запуск).
Не думаю, что дело только в Codex или в том, как он запускается. Скорее всего, сильно влияет сам стек. С Go всё получилось быстрее и проще: меньше возни, быстрее сборка, понятнее структура проекта. А с Mac приложением сразу начинается больше нюансов - окружение, UI, сборка, проверки, какие-то мелкие ошибки.
Пока без выводов, просто наблюдение.
Разница по скорости получилась прям заметная. Claude на Go собрал рабочий вариант примерно за 30 минут, а Codex работает уже около 3 часов и пока дошёл только до 6 шага из 8 (через superwopwers запуск).
Не думаю, что дело только в Codex или в том, как он запускается. Скорее всего, сильно влияет сам стек. С Go всё получилось быстрее и проще: меньше возни, быстрее сборка, понятнее структура проекта. А с Mac приложением сразу начинается больше нюансов - окружение, UI, сборка, проверки, какие-то мелкие ошибки.
Пока без выводов, просто наблюдение.
Кажется, есть шанс, что скоро в HTTP появится метод, которого я давно ждал — QUERY.
Недавно IETF присвоил ему статус Proposed Standard и выпустил спецификацию RFC 10008.
Если коротко, QUERY — это что-то вроде POST для операций чтения. Самое интересное здесь то, что параметры можно передавать в теле запроса, а не пытаться уместить всё в URL, как это происходит с GET.
Мне эта идея нравится тем, что она закрывает довольно старую проблему: когда для сложного поиска или фильтрации данных запрос уже не помещается в разумные ограничения GET, а использовать POST для чтения выглядит как компромисс.
Посмотрим, получит ли QUERY широкую поддержку, но сам факт того, что метод дошёл до статуса стандарта, уже выглядит многообещающе.
Недавно IETF присвоил ему статус Proposed Standard и выпустил спецификацию RFC 10008.
Если коротко, QUERY — это что-то вроде POST для операций чтения. Самое интересное здесь то, что параметры можно передавать в теле запроса, а не пытаться уместить всё в URL, как это происходит с GET.
Мне эта идея нравится тем, что она закрывает довольно старую проблему: когда для сложного поиска или фильтрации данных запрос уже не помещается в разумные ограничения GET, а использовать POST для чтения выглядит как компромисс.
Посмотрим, получит ли QUERY широкую поддержку, но сам факт того, что метод дошёл до статуса стандарта, уже выглядит многообещающе.
🔥14
Есть такая штука - ccusage, она решает проблему, которую почти все замечают слишком поздно: ты активно пользуешься Claude Code / Codex / Gemini CLI / другими coding-agent CLI, а потом внезапно понимаешь, что вообще не видишь нормальной картины по расходу токенов.
Сколько ушло сегодня?
Какие сессии были самыми дорогими?
Сколько примерно это стоило бы по оплате за использование?
Какие проекты реально съедают лимиты?
ccusage как раз собирает это в понятные отчёты.
Работает локально: читает уже существующие usage-файлы на машине, ничего специально не надо отправлять в облако. На выходе — таблицы по дням, неделям, месяцам и отдельным сессиям.
Запуск самый простой:
И сразу получаешь дневной отчёт по найденным источникам.
Сколько ушло сегодня?
Какие сессии были самыми дорогими?
Сколько примерно это стоило бы по оплате за использование?
Какие проекты реально съедают лимиты?
ccusage как раз собирает это в понятные отчёты.
Работает локально: читает уже существующие usage-файлы на машине, ничего специально не надо отправлять в облако. На выходе — таблицы по дням, неделям, месяцам и отдельным сессиям.
Запуск самый простой:
npx ccusage@latestИ сразу получаешь дневной отчёт по найденным источникам.
🔥4❤2
Забавный сервис появился, позволяет посмотреть - есть ли конкретная персона в весах нейросетей.
Он проверяет, помнит ли нейросеть конкретного человека по самому обучению, без обращения к веб-поиску.
Похожие ответы кластеризуются, после чего человеку выставляется strength score — балл от 0 до потолка в 996. Этот потолок создатели зарезервировали для имен уровня Моцарта, Шекспира и Тейлор Свифт.
Он проверяет, помнит ли нейросеть конкретного человека по самому обучению, без обращения к веб-поиску.
Похожие ответы кластеризуются, после чего человеку выставляется strength score — балл от 0 до потолка в 996. Этот потолок создатели зарезервировали для имен уровня Моцарта, Шекспира и Тейлор Свифт.
❤1🔥1
Все пытаюсь приспособить мой NAS и MacBook Pro со 128 ГБ оперативки под использование нейросеток локально, но по факту кейсов, где это реально полезно, оказалось очень мало.
Сейчас локальное использование у меня свелось к довольно приземлённому уровню: небольшие скрипты, которые обрабатывают чувствительные данные.
Например: собрать отчёт из Jira, разобрать какие-то внутренние выгрузки, привести данные к нормальному виду, что-то посчитать, что-то разложить по структуре.
То есть буквально скрипты, которые выполняют одну понятную задачу.
Я пробовал делать всякие CLI, чтобы они умели выполнять много разных задач. Но довольно быстро понял, что проще писать небольшие скрипты на Go под конкретный повторяющийся кейс.
Подход примерно как со скиллами: появилась повторяющаяся задача - сделал под неё скрипт.
В теории можно быстро собирать всякие штуки с интерфейсом. Я даже пытался в это влезать. Но потом начал понимать, что смысла особо нет: времени тратится много, а по факту часто получается не автоматизация, а прокрастинация под видом автоматизации.
Ты вроде делаешь полезный инструмент, но в реальности мог бы уже руками закрыть задачу и пойти дальше.
Сейчас локальное использование у меня свелось к довольно приземлённому уровню: небольшие скрипты, которые обрабатывают чувствительные данные.
Например: собрать отчёт из Jira, разобрать какие-то внутренние выгрузки, привести данные к нормальному виду, что-то посчитать, что-то разложить по структуре.
То есть буквально скрипты, которые выполняют одну понятную задачу.
Я пробовал делать всякие CLI, чтобы они умели выполнять много разных задач. Но довольно быстро понял, что проще писать небольшие скрипты на Go под конкретный повторяющийся кейс.
Подход примерно как со скиллами: появилась повторяющаяся задача - сделал под неё скрипт.
В теории можно быстро собирать всякие штуки с интерфейсом. Я даже пытался в это влезать. Но потом начал понимать, что смысла особо нет: времени тратится много, а по факту часто получается не автоматизация, а прокрастинация под видом автоматизации.
Ты вроде делаешь полезный инструмент, но в реальности мог бы уже руками закрыть задачу и пойти дальше.
👍5