Вот я вновь вернулся, но не с пустыми руками.

Во-первых:

Впервые в жизни попробовал себя в настройке + работе с VPS (virtual private server)
Изначально, я поставил туда свой впн через wireguard, но спустя 2 дня "борьбы" с ним, эту идею я отпустил, т.к. тонкая настройка требует хороших знаний + сильные нервы (ими я владею, но мне нужно было сделать его в быстрые сроки, но я не выдержал :)
В итоге, VPS я сейчас использую только для деплоя и сетапа своих проектов (об этом чуть позже)

Во-вторых:

Я все-таки задеплоил свой сервис AirTrace RU (Измерение качества воздуха с упором на Российские города и учетом норм ПДК РФ(+ privacy-first архитектура(никто не ворует ваши данные))) Посмотреть его можно тут(тык)

В-третьих:

Создал два новых проекта:

Knowledge Base (что-то вроде сайта-блога или же простой соц.сети) Проект сделан за пару дней, опор на мое обучение Django + backend.
GitHub(тык) ; Посмотреть как он выглядит можно там же в README(тык)
*Оказалось, что я его не деплоил

Team Task Manager (вообще название говорит само за себя, но скажу, что это веб-приложение, где можно управлять workspace(рабочие зоны / проекты), задачами(Task), подключать своих людей/сотрудников на определенные проекты/задачи и все это с тщательно спроектированным Backend'ом)

Подробнее(тык)
GitHub(тык)
Зайти на сайт(тык)

*Напомню, что все мои работы/проекты находятся в открытом доступе (Open-Source) под лицензией MIT.

Также у меня есть большой анонс

Сейчас я активно разрабатываю AirTrace V2

Кратко:

💠Новый красивый дизайн (постепенно обновленный, без поломки текущего)

💠Полноценная история качества воздуха, а не только текущие показатели.

💠Тренды по городам и локациям: как меняется ситуация за дни и недели.

💠Новый стабильный v2 API для сайта, интеграций и будущих клиентов.

💠Более прозрачные данные: свежесть, источник, confidence и provenance.

💠Более сильная архитектура под дальнейшее развитие AirTrace: alerts, explainability, сравнение городов и новые аналитические функции.

Я думаю в свет бета-версия может выйти уже в конце марта!

Вспомнил я тут про одну работу...
Так еще и говорил что скину в открытый доступ 3 недели назад
☠️☠️☠️

Программирование — это не про код. Это про то, как работает мир в 2026 году. 🌐

Выложил свою большую статью-исследование про влияние ИТ на общество за последние 10 лет. Пока писал, понял одну вещь: сегодня нельзя понять экономику или культуру, если ты не понимаешь логику алгоритмов.

Внутри всё самое сочное:
📈 Вклад ИТ в ВВП (Россия, Китай, США).
🤖 ИИ в творчестве: конец эпохи «профессиональных творцов»?
🎓 Как буткемпы и AI-тьюторы «подвинули» классические дипломы.
🛡 Реальная статистика по кибербезопасности 2024-2025.

При написании вдохновлялся книгой Спрола «Think Like a Programmer» — старался декомпозировать социальные проблемы так же четко, как мы декомпозируем задачи по разработке.

Забирайте почитать здесь: Гугл Документ(тык)

Краткий вкид по AirTrace v2.

Я решил сделать глобально:

На данный момент у меня v2 находится в репо классического AirTrace RU, но я хочу сделать v1 как отдельное самостоятельное репо.

Почему я не могу сделать это в пару часов/дней:

v2 ещё активно доедает куски из v1
много общего кода и постоянных переносов между версиями
нужно держать миграцию под контролем в одном месте
нет готовности отдельно обслуживать второй репозиторий, CI, secrets, docs, deploy

Поэтому сроки с 30-4 числа переезжают с 5 по 19 (апреля) 😁😁😁

Обновление по AirTrace v2

Вынес новую версию проекта в отдельный репозиторий и фактически собрали самостоятельный продукт с нуля поверх нового runtime.

Что сделано:
• создан отдельный репозиторий AirTrace v2
• настроен CI через GitHub Actions
• подключён Sentry для отслеживания ошибок
• подготовлен production deployment stack
• выполнен первый deploy на VPS
• подключены домен и HTTPS
• Telegram-уведомления уже работают в production
• подписки теперь сохраняются в PostgreSQL
• улучшены UI и UX страниц, уведомлений и alert settings
• проект продолжает очищаться от legacy-структуры и становится заметно аккуратнее

Сайт уже работает в сети:
https://nande.webhop.me

Это только начало. Дальше буду улучшать точность данных, UX и общую зрелость платформы.

Временно отключил AirTrace от сети на неопределенный срок.

Нужно это для того, чтобы оптимизировать работу моего VPS
и
протестить деплой моих новых 2-х проектов.

Скоро анонс!

Я вернулся после месяца "перезагрузки" за это время я почти не писал код. Немного начал изучать ML-сферу.

Пришел с новым проектом, но не в обычном формате:

Я буду разбирать различные модели для кодинга. Сравнивать дешевые с дешевыми, бесплатные с бесплатными. Чтобы в конце концов понять какие модели лидируют, не по непонятным бенчмаркам, а по реальным кейсам.

Связано это с тем, что 2 мастодонта LLM (OpenAI, Anthropic) начали некие "бунты", баны аккаунтов, огромные цены, санкции на аккаунты и т.п. Да, сейчас они реально лучшие и равных им нет (говорю на реальном опыте), но удобство о пользовании этих сервисов сейчас под большим вопросом, настолько, что уже не только в России жалуются на проблемы.

Мои метрики оценивания LLM (по 5 баллов за каждый пункт):

1) Правильность решения
2) Не сломала старое поведение (не полезла ли модель туда, куда не просили(не сломала ли старый код))
3) Поняла контекст проекта
4) Качество кода
5) Тесты/edge cases
6) Цена/скорость
Для бесплатных моделей оценивается скорость + лимиты + стабильность доступа
Для платных - Цена + скорость + лимиты
7) Насколько много пришлось править руками

Максимально баллов - 35

Теперь что такое дешевая модель для меня:

Я буду разбивать на: ультрадешевая, дешевая, средняя

Формат: n$/M Input / Output, где n$ - цена в долларах

Ультрадешевая - ≤ $0.25 ≤ $0.75

Дешевая - ≤ $1.00 ≤ $3.00

Средняя - ≤ $3.00 ≤ $8.00

Также все модели будут подкреплены Тегам:

Junior-dev viable можно реально использовать каждый день
Viable with supervision можно, но надо часто проверять
Task-specific only годится только для узких задач
Not viable слишком ломкая/тупит/дорогая/нестабильная

Условия для тега

Например, модель получает Junior-dev viable, если:

Общий балл ≥ 27/35
Регрессии ≥ 4/5
Понимание контекста ≥ 4/5
Стабильность/лимиты ≥ 3/5

То есть она не обязана быть гением, но должна:

нормально понимать проект;
не ломать старую логику;
не требовать постоянного babysitting;
быть доступной и не душить лимитами.

Я тут немного поменял политику проведения турнира.
Я буду кидать ЛЛМ промпт, она - ответ. Потом оценю по 35-бальной системе, как и было раньше.

Дело в том, что на проведение этого турнира в первоначальном виде, понадобится минимум 1 неделя (от 2-х часов в день), поэтому я решил все упростить, но в целом, смысл от него не пропал.

Я еще сильней сократил тесты и кол-во моделей, дал им задачу написать tiny-language.
Кто участвовал:
————————
GLM 5.1
Kimi K2.6
MiniMax M2.7
Qwen 3.6 Plus
Gpt-oss-120b
————————
Лучше всех справилась - GLM, но долго думала (30 мин.) и съела больше всех денег с апи. Подойдет для шлифовки проекта (0,24$).
2 место я бы отдал MiniMax'у. Быстро, дешево, но думаю что на масштабных задачах будет проседать (0,06$).
3 место) Qwen. Стабильно, средняя скорость, средняя цена, подойдет для задач средней или немного повышенной сложности (0,12$).
4 место) Kimi. Средняя скорость, по затратам на 2 месте. Результат неплох, но есть куда стремиться за такую цену (0,016$).
5 место) GPT. Ужасно. Допустила ошибку в контрактах, плохо поняла промпт, работала 15 минут (долго за плохой результат), но самая дешевая (0,03$ съела всего).
——————————————
Итог:
Я бы рекомендовал Qwen и MiniMax для повседневных задач с кодом.
——————————————
Важно:
Я не проверял модели на умение писать тесты, рефакторинг кода и его ревью!!!