Электрика без Excel: ElectroKit 2.0 — как меня поправили в комментариях и что из этого вышло #habr
https://habr.com/ru/articles/1052618/
Tags: калькулятор, электрика, ПУЭ, УЗО, диффавтомат, кабель, html, opensourse
Author: DarkenAmber
https://habr.com/ru/articles/1052618/
Tags: калькулятор, электрика, ПУЭ, УЗО, диффавтомат, кабель, html, opensourse
Author: DarkenAmber
Хабр
Электрика без Excel: ElectroKit 2.0 — как меня поправили в комментариях и что из этого вышло
Привет, Хабр! Как то я видел мучения электриков при расчётах — сам поискал несколько сайтов с калькуляторами половина не работает а другая непонятно откуда берут данные и...
SIEM Wazuh: полезные API для диагностики #habr
https://habr.com/ru/articles/1052620/
Tags: wazuh, siem, infosec, management
Author: Mr_Hartman
https://habr.com/ru/articles/1052620/
Tags: wazuh, siem, infosec, management
Author: Mr_Hartman
Хабр
SIEM Wazuh: полезные API для диагностики
Wazuh - это бесплатная платформа класса XDR (Extended Detection and Response), которая сочетает в себе функции SIEM (Security Information and Event Management) и защиты конечных...
Получаем дешёвый интернет и живем без VPN в 2026 году (вероятно недолго) #habr
https://habr.com/ru/articles/1052632/
Tags: esim, интернет, сотовая связь, лайфхак, экономия денег, мобильная связь, мобильный интернет, впн, vpn
Author: Hau515
https://habr.com/ru/articles/1052632/
Tags: esim, интернет, сотовая связь, лайфхак, экономия денег, мобильная связь, мобильный интернет, впн, vpn
Author: Hau515
Хабр
Получаем дешёвый интернет и живем без VPN в 2026 году (вероятно недолго)
У меня был старый тариф Мегафон: 50 ГБ, 300 минут - 1130 рублей в месяц. Вроде и недорого, а вроде и не очень-то дешево. Есть у них сейчас там тарифы поинтереснее, но у всех одна проблема: Telegram...
OpenAI показала GPT‑5.6 Sol #habr
https://habr.com/ru/companies/bothub/news/1052636/
Tags: GPT 5.6 Sol, OpenAI, Terra, Luna, ИИ безопасность, регулирование ИИ, Terminal Bench 2.1, ExploitGym, ChatGPT
https://habr.com/ru/companies/bothub/news/1052636/
Tags: GPT 5.6 Sol, OpenAI, Terra, Luna, ИИ безопасность, регулирование ИИ, Terminal Bench 2.1, ExploitGym, ChatGPT
Хабр
OpenAI показала GPT‑5.6 Sol
Помните, мы обсуждали, что Белый дом попросил OpenAI отложить релиз GPT‑5.6 ? Так вот — они сделали ограниченный предварительный доступ. OpenAI официально анонсировала GPT‑5.6 Sol —...
DeepSeek выложил в open source DSpark — модуль, ускоряющий ответы ИИ почти вдвое #habr
https://habr.com/ru/news/1052644/
Tags: DeepSeek, DeepSeek V4, DSpark
https://habr.com/ru/news/1052644/
Tags: DeepSeek, DeepSeek V4, DSpark
Хабр
DeepSeek выложил в open source DSpark — модуль, ускоряющий ответы ИИ почти вдвое
Компания DeepSeek совместно с Пекинским университетом выпустила DSpark — модуль, который ускоряет выдачу ответов нейросети, не меняя саму модель. На боевых серверах превью-версий DeepSeek-V4-Flash и...
Создал хранилище данных в одном зашифрованном файле #habr
https://habr.com/ru/articles/1052650/
Tags: Go, Linux, DB, системное программирование, хранилище данных, unix
Author: piterovxyz
https://habr.com/ru/articles/1052650/
Tags: Go, Linux, DB, системное программирование, хранилище данных, unix
Author: piterovxyz
Хабр
Создал хранилище данных в одном зашифрованном файле
В прошлой статье я рассказывал про свой пет-проект qrrot . Тогда это была in memory база данных на Go с TCP-интерфейсом и встроенным ИИ-ассистентом. Идея казалась забавной, но на практике оказалась...
Вышло обновление открытого проекта для создания и хранения в электронной библиотеке книг разного формата Calibre 9.10 #habr
https://habr.com/ru/news/1052322/
Tags: Calibre 9.10, Calibre 9, Calibre
https://habr.com/ru/news/1052322/
Tags: Calibre 9.10, Calibre 9, Calibre
Хабр
Вышло обновление открытого проекта для создания и хранения в электронной библиотеке книг разного формата Calibre 9.10
26 июня 2026 года состоялся выпуск открытого мультиплатформенного проекта Calibre 9.10 . Это программное решение для чтения, создания и хранения в электронной библиотеке электронных книг...
Приставка в качестве портативного ПК #habr
https://habr.com/ru/articles/1052656/
Tags: retroid, retroid pocket flip 2, карманный компьютер, linux
Author: HOMPAIN
https://habr.com/ru/articles/1052656/
Tags: retroid, retroid pocket flip 2, карманный компьютер, linux
Author: HOMPAIN
Хабр
Приставка в качестве портативного ПК
Retroid Flip 2 - игровая приставка на базе arm64, которая поддерживает работу в Android и различных Linux-системах. В данной статье я хочу проверить, возможно ли применить такую приставку в качестве...
Великая иллюзия Agile: как индустрия променяла инженерную науку на средневековый эмпиризм #habr
https://habr.com/ru/articles/1052658/
Tags: стандарты, разработка
Author: jura-49
https://habr.com/ru/articles/1052658/
Tags: стандарты, разработка
Author: jura-49
Хабр
Великая иллюзия Agile: как индустрия променяла инженерную науку на средневековый эмпиризм
В последние десятилетия ИТ-индустрия живет в парадигме «победившего Agile». Любое сомнение в его эффективности клеймится как приверженность «устаревшему водопаду». Однако при более глубоком анализе...
Что такое Человек? #habr
https://habr.com/ru/articles/1052660/
Tags: человек, философия, эволюция
Author: annkpx
https://habr.com/ru/articles/1052660/
Tags: человек, философия, эволюция
Author: annkpx
Хабр
Что такое Человек?
Я всю жизнь занимаюсь программированием и привыкла смотреть на любую систему инженерно: искать паттерны, раскладывать сложное на части, строить модели. Через это же мышление я анализировала вопросы,...
Лучшие нейросети для генерации текста: Сравнение ТОП-13 ИИ, гайд по написанию без VPN #habr
https://habr.com/ru/companies/studyai/articles/1052664/
Tags: нейросеть для текстов, нейросеть для текстов блогера, нейросеть для текста, ии для текста, генерация текста, генерация текстов, генерация текста онлайн, chatgpt, gemini, claude
Author: FlyAI (StudyAI)
https://habr.com/ru/companies/studyai/articles/1052664/
Tags: нейросеть для текстов, нейросеть для текстов блогера, нейросеть для текста, ии для текста, генерация текста, генерация текстов, генерация текста онлайн, chatgpt, gemini, claude
Author: FlyAI (StudyAI)
Хабр
Лучшие нейросети для генерации текста: Сравнение ТОП-13 ИИ, гайд по написанию без VPN
Обзор 13 лучших ИИ для написания текстов в 2026 году: от ChatGPT 5.5 до DeepSeek V4. Сравнение, лимиты и жесткие советы по промптам для копирайтинга. Лучшие нейросети для генерации текста Синдром...
Метаболический ИИ показал логику хищника в решении практических задач #habr
https://habr.com/ru/articles/1052666/
Tags: ai, agents, claude, metabolicai
Author: linabesson
https://habr.com/ru/articles/1052666/
Tags: ai, agents, claude, metabolicai
Author: linabesson
Хабр
Метаболический ИИ показал логику хищника в решении практических задач
Вы замечали, что несмотря на прогресс, LLM остаются годами невыносимо услужливыми? Вы даете трансформеру сложную техническую задачу, он блестяще расписывает код на 200 строк, но стоит вам написать:...
Я устал писать одноразовые скрипты для бенчмарков LLM и собрал харнесс, который сам считает Pareto-front #habr
https://habr.com/ru/articles/1052678/
Tags: LLM, инференс, бенчмаркинг, vLLM, llama.cpp, метрики, воспроизводимость, энергоэффективность, производительность, gpu
Author: Happynood
https://habr.com/ru/articles/1052678/
Tags: LLM, инференс, бенчмаркинг, vLLM, llama.cpp, метрики, воспроизводимость, энергоэффективность, производительность, gpu
Author: Happynood
Хабр
Я устал писать одноразовые скрипты для бенчмарков LLM и собрал харнесс, который сам считает Pareto-front
LLM inference benchmark С чего все началось У меня была вполне приземленная задача: понять, на каком бэкенде гонять одну и ту же открытую модель — на vLLM, llama.cpp, ONNX Runtime или просто на...
Docker как место для сборки #habr
https://habr.com/ru/articles/1052692/
Tags: docker, rust, сборка проекта, рабочее место
Author: JBFW
https://habr.com/ru/articles/1052692/
Tags: docker, rust, сборка проекта, рабочее место
Author: JBFW
Хабр
Docker как место для сборки
Попался вот тут интересный проект https://habr.com/ru/articles/1052536 - дай, думаю, потестирую, как оно работает? А потестировать сходу нельзя, в релизах имеются разные сборки под разные платформы,...
С чем я сталкивался при найме на работу #habr
https://habr.com/ru/articles/1052708/
Tags: hr, программирование
Author: igumnov
https://habr.com/ru/articles/1052708/
Tags: hr, программирование
Author: igumnov
Хабр
С чем я сталкивался при найме на работу
Кейс первый, на собеседовании феерит и крутая. Вышла на работу и сидит как серая мышь, будто её нет. А потом в какой-то день тупо не выходит на работу. Звоню, а вы где? На что мне объясняют, мол, я...
Моё мнение о Лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера #habr
https://habr.com/ru/articles/1052728/
Tags: сбер, ии
Author: Kamil_GR
https://habr.com/ru/articles/1052728/
Tags: сбер, ии
Author: Kamil_GR
Хабр
Моё мнение о Лаборатории нейронаук и поведения человека, подразделении Сбера
Впервые я столкнулся с Лабораторией нейронаук и поведения человека буквально на этой неделе, прочитав статью на Хабре «ИИ может менять мнение человека. Мы проверили это на моральных дилеммах»....
Как превратить ChatGPT.com в Codex (но без лимитов) #habr
https://habr.com/ru/articles/1052710/
Tags: chatgpt, javascript, chrome, agents, telegram
Author: Careviolan
https://habr.com/ru/articles/1052710/
Tags: chatgpt, javascript, chrome, agents, telegram
Author: Careviolan
Хабр
Как превратить ChatGPT.com в Codex (но без лимитов)
Codex это прекрасно, но лимиты все меньше, а цена все выше. Но ведь под капотом просто gpt-5.5 ? Один диалог пишет код, другой проверяет результат, третий ищет в интернете, а я в это время мог...
Claude Code за 5 минут вскрыл CAN-шину автомобиля — то, на что у инженера уходят часы #habr
https://habr.com/ru/news/1052740/
Tags: claude code, Anthropic claude
https://habr.com/ru/news/1052740/
Tags: claude code, Anthropic claude
Хабр
Claude Code за 5 минут вскрыл CAN-шину автомобиля — то, на что у инженера уходят часы
Датская компания CSS Electronics, известный производитель оборудования для работы с автомобильными шинами, показала необычный эксперимент: ее инженер Мартин Фальк собрал скилл для Claude...
Forwarded from 🏆 AIeron | Data Feeling (Aleron Milenkin)
Делюсь опытом, как резать косты на токены.
Я помню, как впервые столкнулся с API GPT - это был восторг, но вскоре пришла и головная боль. Мой первый MVP, бот для разговорного английского Speakadora в Telegram, работал как часы.
Число юзеров начало расти, счёт за токены рос тоже, будто я скупаю Биткоин в 2017-м. В стартапе каждая копейка на счету!
Я быстро понял: без жесткой дисциплины промптов я пойду ко дну. Пришлось буквально «зачистить» лишние слова в промптах, убирая "пожалуйста" и синтаксический мусор.
Я перестал думать о красоте и начал думать о плотности информации на токен. Это был первый, самый болезненный, но самый эффективный шаг.
Потом я заметил, что самые дорогие запросы - это те, где модель должна помнить весь контекст диалога с пользователем. Так я пришёл ко второму ключевому трюку стартаперов: грамотное управление окном контекста.
Я начал использовать резюмирование (summarization), чтобы сжать длинную старую часть диалога до нескольких ключевых тезисов. Модель помнит суть, а я экономлю токены. Это стало критически ощутимо, когда пользователи наговорили уже 1 600 часов!
Следующий прорыв случился, когда я осознал: не для всего нужен GPT-4. Зачем платить гпт’хе за задачу, которую ее младший нейро брат сделает не хуже? Третий подход - это каскадная архитектура (cascading).
Для быстрых, простых проверок грамматики в Speakadora я использовал GPT-3.5-Turbo. А вот для сложных ролевых игр или детальных объяснений - только GPT-4. По сути просто выбирал нужный "инструмент" под конкретную "гайку".
Финальный шаг был, пожалуй, самым хитрым. Я начал сравнивать сервисы-прослойки, которые продают доступ к тем же моделям. Такие стартапы закупают токены оптом или получают спец. условия как партнеры, и цена для конечного разработчика может быть ниже. В один момент я заметил, что одна и та же модель в разных сервисах имеет совсем разные цены (!!!).
Например, во vsellm.ru токены могут стоить до 90% от цены на openrouter.ai! Это стало четвертым, неочевидным источником экономии. Особенно на фоне того, что в первом можно еще и РФ картой платить. Ребята из таких сервисов будто специально продалбываются. Но нам все равно. Для нас это способ хакнуть юнит-экономику.
Суммарно эти подходы позволили мне кратно сократить расходы. Только посмотрите: за 30 дней мы сжигаем 12М+ токенов, и это при том, что у нас зарегистрировано 25к человек! Мы научились быть эффективными. Благодаря этой экономии мы смогли выйти на стабильный доход: общее число платных подписок 643.
Мой подход превратился из бездумного "дай мне ответ" в стратегическое "дай мне ответ с минимальными затратами токенов". Это позволило почти всем моим продуктам остаться на плаву дольше, не разорившись на хайпе AI.
И, честно говоря, это чувство победы над расходами не менее приятно, чем то, что мы помогаем людям: каждые 30 дней присоединяется по 500 новых "говорунов" чисто на органике.
И, если совсем честно, Разработку Спикадоры мы заморозили и перешли на другой продукт, где мы больше разбираемся в маркетинге. Как пойдут первые оплаты, я обязательно расскажу.
Я помню, как впервые столкнулся с API GPT - это был восторг, но вскоре пришла и головная боль. Мой первый MVP, бот для разговорного английского Speakadora в Telegram, работал как часы.
Число юзеров начало расти, счёт за токены рос тоже, будто я скупаю Биткоин в 2017-м. В стартапе каждая копейка на счету!
Я быстро понял: без жесткой дисциплины промптов я пойду ко дну. Пришлось буквально «зачистить» лишние слова в промптах, убирая "пожалуйста" и синтаксический мусор.
Я перестал думать о красоте и начал думать о плотности информации на токен. Это был первый, самый болезненный, но самый эффективный шаг.
Потом я заметил, что самые дорогие запросы - это те, где модель должна помнить весь контекст диалога с пользователем. Так я пришёл ко второму ключевому трюку стартаперов: грамотное управление окном контекста.
Я начал использовать резюмирование (summarization), чтобы сжать длинную старую часть диалога до нескольких ключевых тезисов. Модель помнит суть, а я экономлю токены. Это стало критически ощутимо, когда пользователи наговорили уже 1 600 часов!
Следующий прорыв случился, когда я осознал: не для всего нужен GPT-4. Зачем платить гпт’хе за задачу, которую ее младший нейро брат сделает не хуже? Третий подход - это каскадная архитектура (cascading).
Для быстрых, простых проверок грамматики в Speakadora я использовал GPT-3.5-Turbo. А вот для сложных ролевых игр или детальных объяснений - только GPT-4. По сути просто выбирал нужный "инструмент" под конкретную "гайку".
Финальный шаг был, пожалуй, самым хитрым. Я начал сравнивать сервисы-прослойки, которые продают доступ к тем же моделям. Такие стартапы закупают токены оптом или получают спец. условия как партнеры, и цена для конечного разработчика может быть ниже. В один момент я заметил, что одна и та же модель в разных сервисах имеет совсем разные цены (!!!).
Например, во vsellm.ru токены могут стоить до 90% от цены на openrouter.ai! Это стало четвертым, неочевидным источником экономии. Особенно на фоне того, что в первом можно еще и РФ картой платить. Ребята из таких сервисов будто специально продалбываются. Но нам все равно. Для нас это способ хакнуть юнит-экономику.
Суммарно эти подходы позволили мне кратно сократить расходы. Только посмотрите: за 30 дней мы сжигаем 12М+ токенов, и это при том, что у нас зарегистрировано 25к человек! Мы научились быть эффективными. Благодаря этой экономии мы смогли выйти на стабильный доход: общее число платных подписок 643.
Мой подход превратился из бездумного "дай мне ответ" в стратегическое "дай мне ответ с минимальными затратами токенов". Это позволило почти всем моим продуктам остаться на плаву дольше, не разорившись на хайпе AI.
И, честно говоря, это чувство победы над расходами не менее приятно, чем то, что мы помогаем людям: каждые 30 дней присоединяется по 500 новых "говорунов" чисто на органике.
И, если совсем честно, Разработку Спикадоры мы заморозили и перешли на другой продукт, где мы больше разбираемся в маркетинге. Как пойдут первые оплаты, я обязательно расскажу.
Forwarded from 🏆 AIeron | Data Feeling (Aleron M)
🕵️♀️ кто сжигает бабки у твоего стартапа больше всего?
Наткнулся на статью от a16z и Mercury: ребята проанализировали, куда 200k стартапов слили бабос на AI за лето.
Я немного скептически воспринял эти данные (все эти 200к стартапов - клиенты Mercury), но и в моём айти-бизнесе похожее ощущение: токены для OpenAI лохматят мою карту, плюс подписки на Lovable и Cursor..., но AI действительно меняет команду в сторону вайб кодеров.
Итак, вот выжимка:
✅ Тулзы для всей команды берут 60% бабок - это универсальные штуки, которые юзает вся команда, vs нишевые для конкретных ролей (40%).
Топ: #1 OpenAI, #2 Anthropic, #3 Replit (vibe coding рвёт - ~15x revenue Lovable, несмотря на их трафик; Replit для enterprise-аппов с агентами и облаком).
✅ Митинги: 6 сервисов в топе - Fyxer, Happyscribe, Plaud, Otter AI, Read AI, Cluely.
✅ Креатив: Больше денег уходит на креативные инструменты: Freepik, ElevenLabs, Canva, Photoroom, Midjourney, Descript, Opus Clip, Capcut, Arcad, Tavus.
✅Vibe coding: на третьем месте после OpenAI и Anthropic стоит Replit, ниже Cursor, Lovable и Emergent.
✅ Тулзы для конкретных ролей (40%): Усилители или замена
Perplexity (минус рутина), AI-employees (автоматизация). Последние: Cognition, Crosby Legal, 11x, Serval.
Категории: Customer service (Lorikeet, Ada), Sales (Instantly), HR (Micro1), Ops (Delve compliance).
✅ Тренд: Consumer → Enterprise 70% топа - инди-тулзы, тащат в команды (типа Midjourney и Cluely всё ещё consumer-heavy).
OpenAI: с 75% consumer до 50/50. AI ускоряет upmarket - product-led growth в год-два.
🔘 В общем, стартапы тратят на тулзы для всей команды: креатив, кодинг, митинги. Бабки улетают, но продуктивность дай бог +30%.
А у вас кто крадёт бюджет? Все ли расходы только во благо? Как насчет профита?
Дайте оценку в комментах от 1 до 10 по шкале результативности!🧑💻
Наткнулся на статью от a16z и Mercury: ребята проанализировали, куда 200k стартапов слили бабос на AI за лето.
Я немного скептически воспринял эти данные (все эти 200к стартапов - клиенты Mercury), но и в моём айти-бизнесе похожее ощущение: токены для OpenAI лохматят мою карту, плюс подписки на Lovable и Cursor..., но AI действительно меняет команду в сторону вайб кодеров.
Итак, вот выжимка:
Топ: #1 OpenAI, #2 Anthropic, #3 Replit (vibe coding рвёт - ~15x revenue Lovable, несмотря на их трафик; Replit для enterprise-аппов с агентами и облаком).
✅Vibe coding: на третьем месте после OpenAI и Anthropic стоит Replit, ниже Cursor, Lovable и Emergent.
Perplexity (минус рутина), AI-employees (автоматизация). Последние: Cognition, Crosby Legal, 11x, Serval.
Категории: Customer service (Lorikeet, Ada), Sales (Instantly), HR (Micro1), Ops (Delve compliance).
OpenAI: с 75% consumer до 50/50. AI ускоряет upmarket - product-led growth в год-два.
А у вас кто крадёт бюджет? Все ли расходы только во благо? Как насчет профита?
Дайте оценку в комментах от 1 до 10 по шкале результативности!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM