Boost – замечательная библиотека со множеством функциональности, которой так не хватает в стандартных либах C++. И, конечно же, при её сборке есть небольшие нюансы.

Подробности в статье

Я уже писал про завершение создания нами (Студия 42) браузерной казуальной игры про доблестную выхухоль Плюха. С процессом было связано много интересных особенностей, изысканий, решений о которых и постараюсь рассказать.

Изначально планировалось, что одной из мини-игр будет простой кликер. Но подумалось, что механика с сортировкой будет намного занятнее. Сделал прототип с обычным перетаскиванием – стало понятно, что эту механику можно дополнить двумерной физикой. Гравитацию сделать можно и без движка, а вот реализацию столкновений хотелось чуть более сложную. Хотелось, чтобы решение было сразу легко масштабируемым. К тому же, по бюджету это не слишком затратно.

Подробнее

Очень люблю кодить на Coffeescript вместо новомодного Typescript, но его поддержки становится всё меньше. Сделал свой шаблон, объединяющий всё нужное для разработки веб-фронтендов: Coffeescript, Vue, SASS, Pug, Vite.

Репозиторий

Update: Сделал стильно, модно, молодежно. Теперь можно разворачивать шаблон из консоли стандартным способом npx coffee-vue-spa your-project-name. Ну и пакет получается здесь

Одним и существенных моментов экономии бюджета игры про Плюха (про которую писал ранее) было то, что в ней планировалась мини-игра с механикой «Три в ряд». И эта механика была разработана мной задолго до старта работ по Плюху. Очень удачно получилось и то, что саму логику выделил в отдельный модуль и при создании мини-игры мне не пришлось ничего менять, лишь впоследствии добавил немного функциональности.

Сейчас выделил эту механику в отдельный пакет npm (репозиторий), она уже успешно используется в двух местах: для Плюха и для моего варианта.

Из особенностей движка можно выделить то, что само поле в нем хранится в одномерном массиве. Почему-то показалось такое решение более интересным в реализации. Плюс совсем чуть-чуть экономит память, что не существенно, конечно же.

В движке можно менять количество "камней" по ширине и высоте, определять их типы.

Из ограничений можно отметить, что поле может быть только правильным прямоугольником. Сложные формы поля не реализованы.

Подробнее в статье

Немного про PHP и управление зависимостями

При разворачивании экземпляра проекта локально для разработки столкнулся с проблемой, что репозиторий одной из них больше не доступен, но её код есть. И есть composer.lock с прода.

Решение.

Прописываем путь к коду недоступного пакекта в composer.json:

{
    //...
    "require": {
        //...
        "vendor-name/pack-name": "*"
    },
    //...
    "repositories": {
        //...
        "vendor-name/pack-name": {
            "type": "path",
            "url": "libs/vendor-name/pack-name",
            "options": {
                "symlink": false
            }
        }
    }
}

Переписываем себе composer.lock и обновляем:

composer update vendor-name\pack-name

Самоподписанный сертификат для нескольких доменов для локальной разработки

Файл конфигурации создания сертификата (например ssl.conf):

[req]
distinguished_name = req_distinguished_name
x509_extensions = v3_req
prompt = no

[req_distinguished_name]
C = RU
ST = Your Region
L = Your City
O = Department
CN = localhost

[v3_req]
keyUsage = keyEncipherment, dataEncipherment
extendedKeyUsage = serverAuth
subjectAltName = @alt_names

[alt_names]
DNS.1 = site1.localhost
DNS.2 = site2.localhost
IP.1 = 127.0.0.1

Следует лишь поменять домены на свои. Потом выполняем генерацию сертика на 10 лет:

openssl req -x509 -nodes -days 3650 -newkey rsa:2048 -keyout server.key -out server.crt -config ssl.conf

Пример для подключения в Apache 2

В httpd.conf:

# добавляем, если нет
Listen 443
# включаем, если выключены
LoadModule socache_shmcb_module modules/mod_socache_shmcb.so
LoadModule ssl_module modules/mod_ssl.so

В httpd-vhosts.conf:

<VirtualHost *:443>
    DocumentRoot "C:/path/to/your/folder"
    ServerName site1.localhost
    ServerAlias site2.localhost
    ErrorLog "logs/site1-error.log"
    CustomLog "logs/site1-access.log" common
    SSLEngine on
    SSLCertificateFile "C:/path/to/your/server.crt"
    SSLCertificateKeyFile "C:/path/to/your/server.key"
    <Directory "C:/path/to/your/folder">
        AllowOverride All
        Require all granted
    </Directory>
</VirtualHost>

Отличное средство скелетной анимации для Pixi.js

Вообще, скелетная анимация с инверсной кинематикой в разработке 3-мерных игр является чем-то само-собой разумеющимся. Для меня было абсолютной неожиданностью, что есть подобные удобные средства и для 2-мерного мира. Хотя, это и должно быть ожидаемо.

Есть много решений. Мы выбрали Spine, потому что для рендерера Pixi.js нашей игры про Плюха у него есть среда выполнения и наш художник-аниматор имел опыт работы с ним.

Приятным моментом стало и то, что интеграция оказалось довольно простым делом.

У рантайма довольно много примеров.

Подробнее

Lua в DAW Reaper

На днях столкнулся с интересной задачей – программирование контроллера Behringer X-Touch Mini для управления DAW Reaper. API для Reaper-а есть для нескольких языков, в том числе Python, но мне захотелось вспомнить Lua. Требовалось управлять ручкой энкодера на контроллере ползунком в Reaper-е и обратно. Вот что получилось:

local DEVICE_NAME = 'X-TOUCH MINI'
local TARGET_CC = 29
local MIDI_CHAN = 10

local midi_out = nil
local last_vol = nil

-- Отладочный удобный print
function print(...)
    local args = {...}
    local msg = ''
    for i, arg in ipairs(args) do
        msg = msg .. tostring(arg) .. '\n'
    end
    reaper.ShowConsoleMsg(msg)
end

-- Найти X-Touch Mini
function findMidiOut()
    local cnt = reaper.GetNumMIDIOutputs()
    for i = 0, cnt - 1 do
        local _, name = reaper.GetMIDIOutputName(i, '')
        if name and type(name) == "string" and name:find(DEVICE_NAME, 1, true) then
            return i
        end
    end
    return nil
end

-- Обработка входящего MIDI
function onMidi(msg)
    local status = msg:byte(1)
    local cc = msg:byte(2)
    local val = msg:byte(3)
    if not status or not cc or not val then
        return
    end
    if last_vol ~= val then
        print(string.format('С устройста: %d', val))
    end
    last_vol = val
    if (status & 0xF0) == 0xB0 and (status & 0x0F) == MIDI_CHAN then
        if cc == TARGET_CC then
            local track = reaper.GetSelectedTrack(0, 0)
            if track then
                local min_dB, max_dB = -60, 12
                local dB = min_dB + (val / 127) * (max_dB - min_dB)
                local vol = 10^(dB / 20)
                reaper.SetMediaTrackInfo_Value(track, "D_VOL", vol)
            end
        end
    end
end

-- Проверяем каждый входящий MIDI сигнал
function midiLoop()
    local buf
    _, buf, _, _ = reaper.MIDI_GetRecentInputEvent(0)
    if buf then
        onMidi(buf)
    end
end

-- Инициализация
midi_out = findMidiOut()
if not midi_out then
    reaper.ShowMessageBox("X-Touch Mini не найден для вывода MIDI.\nУбедитесь, что он подключён и виден в Preferences → MIDI Devices.", "Ошибка", 0)
else
    local msg = string.format('Найдено устройство: %s', DEVICE_NAME)
    print(msg)
end

-- Основной цикл
function main()
    midiLoop()
    reaper.defer(main)
end

main()

Надо сказать, что задача фидбека громкости из DAW в контроллер выполнить не получилось. API Reaper-а здесь не при чем. Пробовал сторонними способами – эффект нулевой. Есть подозрение, что устройство не принимает фидбек или надо обновлять прошивку.

Удобный сервис мониторинга хостов и экземпляров Nginx, в котором была возможность мониторить бесплатно, собирается с 31 января 2026 года прекратить работу.

Поэтому пришлось перевести свои VDS-ки на связку Prometheus/Grafana. Рабочие конфиги для docker-compose:

services:
    prometheus:
        image: prom/prometheus:v2.54.1
        container_name: prometheus
        restart: unless-stopped
        volumes:
            - /<CHANGE_IT>/prometheus:/etc/prometheus
            - /srv/prometheus:/prometheus
        ports:
            - "9090:9090"
        command:
            - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
            - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
            - '--storage.tsdb.retention.time=1y'
            - '--storage.tsdb.retention.size=20GB'
            - '--web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries'
            - '--web.console.templates=/etc/prometheus/consoles'
            - '--web.enable-lifecycle'
    grafana:
        image: grafana/grafana:11.2.2
        container_name: grafana
        restart: unless-stopped
        ports:
            - "3003:3000"
        volumes:
            - /srv/grafana:/var/lib/grafana
        environment:
            - GF_DEFAULT_INSTANCE_NAME=grafana
            - GF_SERVER_DOMAIN=<YOUR_DOMAIN>
            - GF_SERVER_ROOT_URL=https://<YOUR_DOMAIN_AND_POSSIBLE_PORT>
            - GF_SERVER_ENABLE_GZIP=true
            - GF_SMTP_ENABLED=true
            - GF_SMTP_HOST=<CHANGE_IT>:<CHANGE_IT>
            - GF_SMTP_USER=<CHANGE_IT>
            - GF_SMTP_PASSWORD=<CHANGE_IT>
            - GF_SMTP_FROM_ADDRESS=<CHANGE_IT>
            - GF_SMTP_FROM_NAME=<CHANGE_IT>

Экспортеры использовал:

* https://github.com/prometheus/node_exporter - для хоста
* https://github.com/nginx/nginx-prometheus-exporter - для Nginx-а
* https://github.com/timonwong/uwsgi_exporter - для uWSGI

Ну и некоторые другие.

Да, наконец-то добрался до тестирования способностей больших языковых моделей. Задал трем облачным моделям одно и то же задание (расписанное довольно подробно, получился очень длинный текст). Провел ревью — косяков масса. Модель поправила, создавая новые. Начал собирать (задание на C++ было) — фейлы. Очень много пришлось допиливать руками. Вывод: ИИ на данном этапе — продвинутые джуны, способные очень быстро исправлять косяки, очень быстро обучаться. Но написать полноценное законченное приложение сложности от средней они пока не в состоянии. Времени потратил изрядно. Думаю, сэкономил, но не критически много. Допускаю, что задание надо было написать еще более подробно. Но здесь уже вопрос: а где значительная экономия?

Оказывается каменты надо было включать для канала сразу. После включения у старых сообщений комментарии автоматически не появляются.

Что-то притомило проходить каждый раз процедуру создания нового проекта в Sublime, поэтому:

@echo off
setlocal enabledelayedexpansion
for %%F in ("%CD%") do set FOLDER_NAME=%%~nxF
set FILENAME=%FOLDER_NAME%.sublime-project
echo {> %FILENAME%
echo     "folders": >> %FILENAME%
echo     [>> %FILENAME%
echo         {>> %FILENAME%
echo             "path": ".">> %FILENAME%
echo         }>> %FILENAME%
echo     ]>> %FILENAME%
echo }>> %FILENAME%
start "" %FILENAME%

Или здесь

Как я чистил спам.

На одном из сайтов накопилось много не релевантных отзывов, потому что каптчи при добавлении отзыва не было. Встала задача почистить хлам. Захотелось поприменять ИИ. Но путь к цели оказался не такой прямой, как ожидалось.

Первой мыслью было: ну есть же готовые модели ИИ, специально заточенные под это дело. Сразу предположил, что тип задачи из области NLP типа zero-shot классификации. Поискал мультиязычные решения с поддержкой кириллицы, выбрал mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli. Провел массу экспериментов — пробовал различные комбинации меток, но точность была далека от приемлемой.

Пришлось избавиться от иллюзий, что модель всё сделает за тебя и предобработать данные. Были:

— удалены дубликаты из БД
— удалены все отзывы, где нет кириллицы
— удалены все отзывы, где содержатся HTTP ссылки

После такой чистки объем данных сразу сократился на 60%. Но точность DeBERT-ы всё-равно не устраивала.

Следующим способом стало применение локальных LLM (хотелось именно локального решения). Сначала выбрал qwen2.5:1.5b, но точность оказалась даже меньше, чем у DeBERT-ы, поэтому поменял на qwen3:30b и только здесь получился хоть какой-то вменяемый результат. Из 100 с небольшим отзывов, помеченных как спам, лишь порядка десятка оказались не спамом — разметил их вручную.

Попутно пришлось порешать проблемы пустых ответов и падении при долгой обработке. В первом случае оказалось, что модель рассуждает много, поэтому увеличил параметр num_predict до 2048. Для долгой обработки выставил таймаут в 240 и keep_alive в 10 минут.

Это невозможно не упомянуть! Крайне интересная стата State of JS 2025.

Python интерпретатор (пока минимальный, что бы это не занчило), написанный на Rust. Быстрый, говорят.

Репо

Вот буквально вчера был на вебинаре Редсофта (не реклама) про оконные функции в SQL. По работе сталкивался с ними (оконными функциями, конечно) крайне редко. Вчера послушал про них, а сегодня они мне тут же и пригодились. Бывает же такое!

WITH ranked_data AS (
    SELECT
        s.id AS structure_id,
        s.name AS structure_name,
        to_char(m.measure_date, 'YYYY-MM') AS month_key,
        m.measure_date AS sort_date,
        p.name AS point_name,
        p.z AS current_z,
        ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY s.id, to_char(m.measure_date, 'YYYY-MM'), p.name
            ORDER BY m.measure_date DESC, m.created DESC
        ) AS rn_latest,
        FIRST_VALUE(p.z) OVER (
            PARTITION by p.name
            ORDER BY m.measure_date, m.created DESC
        ) AS base_z
    FROM geo_point p
    JOIN geo_measure m ON p.measure_id = m.id
    JOIN geo_structure s ON p.structure_id = s.id
    WHERE s.status = 'actual' and m.status = 'actual'
)
SELECT
    structure_name,
    month_key,
    sort_date,
    point_name,
    current_z,
    (current_z - base_z) AS delta_z
FROM ranked_data
WHERE rn_latest = 1 and structure_name = '2135'
ORDER BY sort_date, structure_name, point_name
;

Такая красота получилась.

Оказывается MySQL довольно быстро сжирает место журналами транзакций, если приложения на Wordpress, подключенные к этому инстансу, довольно посещаемые, а места на диске ограничено.

Выставите binlog_expire_logs_seconds в настройках в нужную вам величину.

Утвержден C++26

Сделал почти полностью готовую игру с механикой Blast в рамках тестового задания к одной из вакансий при поиске работы. Всё полностью моё, кроме картинок. Можно позалипать, как говорится, вилкам: pixxxel.github.io/blast/

Руководитель OpenAI (ChatGPT) Сэм Альтман заявил, что искусственный интеллект, скорее всего, не приведёт к массовому исчезновению рабочих мест, хотя ранее предупреждал об обратном и говорил, что он уничтожит целые профессии, заберёт 30–40% задач и спровоцирует кризис на рынке труда.

За последнюю неделю позиции ИИ пошатнулись. Владелец франшизы Pizza Hut подал иск на 100 млн долларов из-за того, что доставка с ИИ стала медленнее на 50% и обрушила продажи.

Uber начал сомневаться в окупаемости вложений в ИИ, Starbucks отказалась от нейросети для учёта товаров, а Microsoft стала реже использовать Claude среди сотрудников из-за высокой стоимости.

Ещё раньше Gartner прогнозировала, что к 2027 году закроется более 40% ИИ-проектов из-за больших расходов и сомнительной пользы для бизнеса. @banksta