🔥 Linux 7.0 - Торвальд и команда вычистили десятилетия грязного легаси и ОС стала реально быстрее!

Линус Торвальдс наконец пошёл на радикальный шаг и начал массовую зачистку старого кода. То, что копилось годами, просто выкинули. Итог - система стала заметно проще, чище и быстрее.

Что изменилось по факту:

XFS сильно прокачали - файловая система стала надёжнее, меньше рисков потери данных и лучше ведёт себя под нагрузкой

Работа с памятью ускорилась примерно на 20%, плюс подтянули сетевой стек - соединения стабильнее при высоких нагрузках

Контейнеры теперь стартуют быстрее за счёт улучшений в open_tree - меньше оверхеда при разворачивании

В Kconfig наконец дали больше свободы кастомизации - можно заменить Tux на свой логотип

Поддержка железа тоже прокачана - AMD и Intel работают эффективнее без ручных оптимизаций

Главное здесь не список фич, а тренд. Ядро постепенно избавляется от исторического балласта и становится более предсказуемым и удобным для современных нагрузок.

https://github.com/torvalds/linux/releases/tag/v7.0

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

@pythonl

Читать полностью…

🚨 Сжали Docker-образ с 846 MB до 2.5 MB

Классическая проблема. Один Dockerfile, жирный базовый образ, внутри всё подряд. Билд-тулы, кэши, временные файлы, лишние пакеты. В прод улетает всё.

Результат понятен. Огромный образ, медленные pull, лишние деньги за хранение и увеличенная поверхность атаки.

Решение:

Первый шаг. Лёгкий builder. Переход с полного golang-образа на alpine сразу режет размер в разы.

Дальше главный приём. Multi-stage build. В первом этапе собираешь бинарник со всеми зависимостями. Во втором стартуешь с чистого минимального образа и копируешь только результат сборки.

В прод не попадает ничего лишнего. Ни компиляторов, ни кэшей, ни dev-пакетов.

Дополнительно вычищаются слои. Команды объединяются, временные файлы удаляются сразу. Через .dockerignore выкидывается весь мусор из контекста сборки.

Для Go это усиливается статической сборкой. CGO выключен, бинарь самодостаточный.

На выходе остаётся минимальный runtime с одним бинарником.

846 MB превращаются в 2.5 MB.

Читать полностью…

Лучшие DevOps-проекты, которые можно собрать бесплатно в 2026:

End-to-End CI/CD Pipeline (GitHub Actions + EKS)
https://github.com/NotHarshhaa/CI-CD_EKS-GitHub_Actions
Terraform + EKS + GitHub Actions
https://github.com/AmanPathak-DevOps/EKS-Terraform-GitHub-Actions
Azure DevOps + Terraform CI/CD
https://github.com/Azure-Samples/azure-devops-terraform-oidc-ci-cd
Kubernetes 3-Tier DevSecOps проект
https://github.com/AmanPathak-DevOps/End-to-End-Kubernetes-Three-Tier-DevSecOps-Project
Terraform + Kubernetes (GCP)
https://github.com/Artemmkin/terraform-kubernetes
AWS VPC + Terraform + GitHub Actions
https://github.com/GovindSingh9447/VPC-Terraform-Github-Action
DevOps Journey (Azure DevOps + AKS)
https://github.com/thomast1906/DevOps-Journey-Using-Azure-DevOps
Подборка реальных DevOps-проектов
https://github.com/techiescamp/devops-projects
DevOps Mega Project (AWS + Kubernetes + ArgoCD)
https://github.com/Amitabh-DevOps/DevOps-mega-project
Репозиторий DevOps-проектов (от beginner до advanced)
https://github.com/NotHarshhaa/DevOps-Projects

Читать полностью…

🔥 5 главных AI coding агентов 2026 года

Сравнили всё: модели, контекст, цены, автономность
Claude Code, Codex, Cursor Agent, Gemini CLI, Deepagents. Пять инструментов, которые определяют, как пишется код прямо сейчас. Разложили по полочкам.

Claude Code работает на Sonnet/Opus, контекст 200K (1M на Max), закрытый код, $3/$15 за миллион токенов. Лучше всего для сложных мультифайловых задач.

Codex от OpenAI - терминал + облако, GPT 5.3/5.4 Codex, миллион токенов контекста, высокая автономность.

CLI открыт, облако нет. $1.50/$6. Заточен под асинхронные фоновые задачи.

Cursor Agent - единственный, кто встроен в IDE. Работает с несколькими моделями (Claude, GPT, Gemini), но автономность низкая, больше интерактивный. Закрытый код. ~$1.25/$6. Для повседневного кодинга.

Gemini CLI от Google - полностью open source (Apache 2.0), бесплатный (1K запросов в день), Gemini Flash/Pro, миллион токенов. Средняя автономность. Лучший бесплатный вариант.

Deepagents - MIT-лицензия, работает с любой LLM, SDK + CLI, конфигурируемая автономность. Бесплатен (платишь только за свою модель). Для кастомных пайплайнов.

Два опенсорсных, два закрытых, один гибрид. Выбор зависит от задачи, бюджета и того, насколько вы готовы отдать контроль агенту.

https://www.youtube.com/shorts/cvs93C4k-IQ

Читать полностью…

🐳 Whale запускает уникальный конкурс для разработчиков ИИ

Смысл простой: ты создаёшь AI-игрока, подключаешь его, и он сам играет, анализирует и пытается заработать больше всех. $10,000 призовой фонд, турнир пройдет 14 дней.

Задача бота - анализировать состояние игры, выбирать стратегию и управлять балансом, адаптироваться к результатам и минимизировать потери.

Перед стартом есть sandbox для тестов без риска. Подключение простое, поддерживаются GPT, Claude и другие MCP-совместимые решения.

➡️ Whale

Читать полностью…

🔥 Милла Йовович теперь тоже Вайбкодер😱

Актриса выложила на GitHub опенсорс-инструмент MemPalace для работы с памятью ИИ-агентов. Делала его вместе с другом.

Фишка в том, что все данные хранятся локально, а система сама решает, какие факты о пользователе подтягивать под конкретный запрос. По бенчмарку LongMemEval инструмент уже обгоняет и платные, и бесплатные решения.

За сутки репозиторий набрал 2k+ звёзд.

Настоящий обитель зла 💀

https://x.com/bensig/status/2041229266432733356

Читать полностью…

DevExtreme — это готовый к использованию корпоративный набор мощных и привлекательных компонентов пользовательского интерфейса для популярных интерфейсных фреймворков: Angular, React, Vue и jQuery.

Компоненты DevExtreme адаптивны и доступны. Они хорошо работают на разных устройствах, с экранами разных размеров и при использовании разных способов ввода.

Независимо от того, использует ли ваша целевая аудитория телефоны, ПК или программы для чтения с экрана, компоненты DevExpress справятся с задачей.

Читать полностью…

DSA Roadmap (Data Structures & Algorithms) - от базового к продвинутому

1. База
- Time & Space Complexity (временная и пространственная сложность)
- Основы математики
- Bit Manipulation (базовые битовые операции)

2. Массивы и строки
- Arrays (массивы)
- Strings (строки)
- Two Pointers (два указателя)
- Sliding Window (скользящее окно)
- Prefix Sum (префиксные суммы)
- Kadane’s Algorithm (алгоритм Кадане)

3. Поиск и сортировка
- Basic Sorting (базовые алгоритмы сортировки)
- Binary Search (бинарный поиск)
- Binary Search on Answer (бинарный поиск по ответу)
- Merge Sort (сортировка слиянием)
- Quick Sort (быстрая сортировка)
- Heap Sort (пирамидальная сортировка)

4. Рекурсия и Backtracking
- Основы рекурсии
- Subsets / Subsequences (подмножества / подпоследовательности)
- Permutations (перестановки)
- Backtracking (N-Queens, Sudoku)

5. Хеширование
- Hash Maps (хеш-таблицы)
- Frequency Counting (подсчёт частоты элементов)
- Prefix Hashing
- Subarray / Substring Problems (задачи на подмассивы и подстроки)

6. Связные списки
- Singly Linked List (односвязный список)
- Doubly Linked List (двусвязный список)
- Fast & Slow Pointer
- Cycle Detection (поиск цикла)
- Reverse / Merge Linked List

7. Stack & Queue
- Stack (стек)
- Queue (очередь)
- Deque
- Monotonic Stack
- Next Greater Element
- Expression Evaluation

8. Жадные алгоритмы
- Activity Selection
- Interval Problems
- Job Scheduling
- Greedy + Sorting

9. Бинарные деревья
- Tree Traversals (обходы дерева)
- Height / Depth
- Diameter
- Lowest Common Ancestor
- Tree Views

10. Binary Search Trees
- Основы BST
- Insert / Delete
- Floor / Ceil
- Validate BST
- BST Problems

11. Heaps
- Min Heap / Max Heap
- Priority Queue
- Kth Largest / Smallest
- Merge K Sorted Lists

12. Графы
- Graph Representation
- BFS / DFS
- Cycle Detection
- Topological Sort
- Shortest Path Algorithms
- Minimum Spanning Tree

13. Dynamic Programming
- 1D DP
- 2D DP
- DP on Subsequences
- DP on Strings
- DP on Trees
- Space Optimization

14. Продвинутые темы
- Tries
- Disjoint Set (Union Find)
- Segment Tree
- Fenwick Tree
- String Algorithms (KMP, Z-algorithm)

Читать полностью…

💻 Какой язык программирования лучше для обучения?

Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.

У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.

Но есть и минус.

Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.

Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.

Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.

Но влияет ли язык на результаты обучения?

Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.

Студенты, которые выполняли задания:

- только на Python
- только на Java
- на смеси языков

показали статистически одинаковые результаты.

Не было значимых различий:

- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты

Вывод исследования простой:

👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.

То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.

Гораздо важнее другое.

Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:

- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов

Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:

проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.

Главная мысль:

🚀 программирование можно выучить на любом языке.

Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.

А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.

Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.

Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott

Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/

#programming #education #python #java

Читать полностью…

🖥 Языки программирования и время, которое потребовалось для выпуска первой версии

🦀 Rust - 9 лет (2006 → 2015)
🤖 Kotlin - 6 лет (2010 → 2016)
⚙️ C++ - 6 лет (1979 → 1985)
☕ Java - 5 лет (1991 → 1996)
🐹 Go - 5 лет (2007 → 2012)
🍎 Swift - 4 года (2010 → 2014)
🔧 C - 3 года (1969 → 1972)
🧬 Scala - 3 года (2001 → 2004)
📊 Julia - 3 года (2009 → 2012)
🐍 Python - 2 года (1989 → 1991)
🌐 JavaScript - 10 дней (1995)
💎 Ruby - 2 года (1993 → 1995)
🐘 PHP - 1 год (1994 → 1995)
🔷 C# - 2 года (1998 → 2000)
🎯 TypeScript - 2 года (2010 → 2012)
🎯 Dart - 2 года (2009 → 2011)
⚡ Elixir - 2 года (2011 → 2013)
🧠 Haskell - 3 года (1987 → 1990)
🧩 Objective-C - 1 год (1983 → 1984)

Читать полностью…

💻 Kubernetes безопасность - это не одна настройка

Это слои защиты

Можно представить как кольца, которые защищают кластер

5 ключевых уровней:

• API Server Access
контроль доступа к кластеру

• Workload Security
безопасность pod и контейнеров

• Network Security
контроль сетевого взаимодействия

• Image Security
проверка и доверие к образам

• Runtime Security
мониторинг поведения в рантайме

Главая ошибка:

Многие защищают только «снаружи»
и игнорируют то, что происходит внутри кластера

Если один pod скомпрометирован
→ без ограничений он может пойти дальше по кластеру


Безопасность Kubernetes = это система слоёв
А не одна настройка

Разбор всех уровней:
https://devopscube.com/cks-exam-guide-tips/

Читать полностью…

Как получить стабильную работу сервисов при росте нагрузки?

Получите производительность выделенного железа в облаке:
✅выделенные ядра обеспечивают стабильную производительность без задержек,
✅управление топологией процессора позволяет адаптировать ресурсы под профиль нагрузки,
✅размещение ресурсов ВМ на одной NUMA-ноде поможет сократить задержки при работе с памятью до 50%,
✅сеть 10 Гбит/с в облаке сокращает время передачи больших объемов данных,
✅лимиты ресурсов до 232 vCPU и 900 ГБ RAM позволяют переносить в облако монолитные системы и ресурсоемкие задачи.

👉 Получите грант до 30 000 бонусов на тест новых возможностей в производительном облаке Selectel: https://slc.tl/4el3q

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJEp5tV

Читать полностью…

🔥 Linux Performance & Deep Debugging команды, которые должен знать каждый DevOps-инженер

Когда дашборды уже не помогают - ты идёшь в ОС.

Вот 10 команд, которые реально используют в продакшн-инцидентах:

1. strace -p <PID> -c
→ трассирует системные вызовы процесса и показывает, на чём он завис

2. perf top -p <PID>
→ live-профилирование CPU, сразу видно “горячие” функции

3. tcpdump -i eth0 -w capture.pcap port 8080
→ захват сетевого трафика для глубокого анализа

4. ab -n 10000 -c 100 http://localhost/
→ быстрый нагрузочный тест: 10k запросов, 100 одновременно

5. kubectl debug node/node1 -it --image=busybox
→ подключение к ноде через временный контейнер

6. dmesg -T | grep -i 'oom'
→ проверка OOM kill событий ядра

7. lsof -i :8080
→ какой процесс занял порт

8. iostat -xz 1 5
→ статистика диска в реальном времени

9. vmstat -w 1 5
→ память, swap и CPU в динамике

10. kubectl debug pod/app -it --copy-to=debug-pod --image=nicolaka/netshoot
→ глубокая диагностика сети внутри кластера

Когда всё горит - именно эти команды спасают.

Сохрани перед следующим прод-инцидентом ⚡

Читать полностью…

📌 Google разработала алгоритм квантования KV-кэша без потери точности.

Подразделение Research анонсировало TurboQuant, алгоритм векторного квантования, объединяющий 2 других метода - QJL и PolarQuant, который решает проблему увеличения KV-кэша при работе с длинным контекстом.

TurboQuant будет представлен на ICLR 2026, PolarQuant - на AISTATS 2026.

KV-кэш хранит промежуточные представления токенов, чтобы модель не пересчитывала их на каждом шаге генерации. С ростом контекста он превращается в узкое место по памяти.

Обычное векторное квантование сжимает эти данные, но вносит накладные расходы: для каждого блока нужно хранить константы квантования в полной точности, а это плюс 1–2 бита на элемент, что частично обесценивает само сжатие.

🟡TurboQuant - двухэтапный пайплайн.

Сначала PolarQuant: случайный поворот выравнивает геометрию векторов, после чего они переводятся из декартовых координат в полярные (радиус и угол). Распределение углов оказывается предсказуемым и сконцентрированным, поэтому нормализация и хранение дополнительных констант становятся больше не нужны.

На втором этапе подключается QJL, метод на основе преобразования Джонсона-Линденштраусса, который кодирует остаточную ошибку первого этапа всего одним знаковым битом и через встроенную оценочную функцию сочетает высокоточный запрос с низкоточными сжатыми данными, корректно вычисляя attention score.

Ни один из методов не требует обучения или дообучения и работает в режиме "без предварительного анализа набора данных".

Алгоритмы тестили на бенчмарках для длинного контекста: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval с моделями Gemma и Mistral.

При квантовании KV-кэша до 3 бит TurboQuant показал нулевую деградацию точности на всех задачах: поиск «иголки в стоге сена», QA, генерация кода, суммаризация.

Объем KV-кэша при этом сократился в 6 раз. На H100 четырехбитный TurboQuant ускорил вычисление attention-логитов до 8 раз по сравнению с 32-битными ключами.

Область применения не ограничивается KV-кэшем. В экспериментах с высокоразмерным векторным поиском TurboQuant стабильно превзошел по recall методы PQ и RaBitQ несмотря на то, что те использовали крупные код-буки и подстройку под конкретный датасет.


🟡Статья
🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

#AI #ML #LLM #TurboQuant #Google

Читать полностью…

🚀 Docker за 30 секунд - поймёт даже новичок

Docker кажется сложным, пока не разложишь его на 5 элементов 👇

1. Docker Client
Это то, с чем ты работаешь каждый день:
команды build, push, pull, run

2. Docker Host + Daemon
“Мозг” Docker на машине
- хранит образы
- запускает контейнеры
- управляет всем процессом

3. Docker Registry
Хранилище образов
(например: MySQL, NGINX, Redis)
Ты либо скачиваешь оттуда, либо пушишь свои

4. Images vs Containers
- Image - это шаблон
- Container - это запущенный image

5. Как всё работает вместе

- build → создаешь image
- push → отправляешь в registry
- pull → скачиваешь image
- run → запускаешь container

💡 Вся магия Docker - это просто поток:

Client → Daemon → Registry → Container

Если понимаешь этот flow - понимаешь Docker.

Именно это спрашивают на собеседованиях. #devops #docker #linux

https://www.youtube.com/shorts/y0dNbPCZI6E

🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max

@DevOPSitsec

Читать полностью…

🔥 История, которая перевернула безопасность во всём мире и всё из-за одной «невидимой» ошибки

В 1979 году на АЭС Three Mile Island в США произошла одна из самых известных ядерных аварий.

Но самое страшное было не в поломке.

А в том, как люди её интерпретировали.

Операторы видели данные с приборов и сделали, казалось бы, логичный вывод:

👉 система переполнена водой
👉 нужно её уменьшить

Они действовали «по инструкции».

Но реальность была противоположной.

💥 Реальная проблема:
• реактор терял охлаждение

А действия операторов только усугубили ситуацию

Почему это произошло?

Потому что они опирались только на видимые сигналы, игнорируя то, чего не было видно напрямую.

🧠 Это тот же тип ошибки мышления, что и у Вальда:

**мы доверяем тому, что видим
и игнорируем то, чего не видим**

После аварии провели масштабное расследование.

И выяснилось:

- интерфейсы показывали слишком много лишнего
- ключевые сигналы были «спрятаны»
- операторы не понимали, что действительно важно

⚡️ Что изменилось после этого:

- появилось направление human-centered design в критических системах
- интерфейсы начали проектировать под стрессовые ситуации
- в авиации и энергетике внедрили симуляторы аварий
- появилась концепция:
👉 «если пользователь ошибается — виноват дизайн, а не пользователь»

📊 Интересный факт:

после внедрения новых подходов к интерфейсам и обучению
👉 количество критических ошибок операторов в авиации и энергетике снизилось в разы

💡 Где это встречается сегодня:

- дашборды в аналитике
- мониторинг в DevOps
- алерты в продакшене
- метрики в AI

Ты видишь график — и думаешь, что понимаешь систему.

Но настоящая проблема часто скрыта в том,
чего нет на графике

👉 Главный вывод:

самые опасные ошибки — не в данных
а в том, как ты их интерпретируешь

📌 Параллель с Вальдом:

- там не было данных о погибших самолётах
- здесь не было понимания реального состояния реактора

И в обоих случаях: невидимое оказалось важнее видимого

#thinking #engineering #ai #devops

Читать полностью…

🚀 Qwen Code обновился - теперь это почти автономный DevOps-агент

Вышли версии v0.14.0 – v0.14.2 и это уже не просто тулза, а полноценная система для управления задачами, агентами и инфраструктурой.

Что добавили:

• Channels - управляешь Qwen Code прямо из Telegram, DingTalk или WeChat
Пишешь с телефона - выполняется на сервере

• Cron Jobs - регулярные AI-задачи
Тесты каждые 30 минут, билд по утрам, мониторинг логов по расписанию

• Qwen3.6-Plus - новый флагман
1M контекста и до 1000 бесплатных запросов в день

• Sub-agent Model Selection - разные модели под разные задачи
Тяжёлую модель на основную логику, быструю на подзадачи
Экономия токенов без потери качества

• /plan - режим планирования
Сначала AI строит план по файлам и шагам, потом ты подтверждаешь и он исполняет

• Follow-up Suggestions - после задачи предлагает следующие шаги
Типа «добавить тесты?» или «проверить похожие файлы»

• Adaptive Output Tokens - умный вывод
По умолчанию 8K, но сам расширяется до 64K если не хватает

• Ctrl+O - переключение режима ответа
Подробный для дебага или компактный для работы

https://github.com/QwenLM/qwen-code/releases

@ai_machinelearning_big_data

#qwen

Читать полностью…

🐳 Docker: не пихай всё в один контейнер

Работает локально, но в проде это боль.

Частая ошибка 👇
запихнуть в один контейнер:

- приложение
- базу данных
- nginx
- очереди

Кажется проще… но на деле:

❌ сложно масштабировать
❌ невозможно нормально обновлять
❌ падает всё сразу
❌ сложнее дебажить

И самое неприятное:

👉 ты теряешь главный смысл Docker — изоляцию и независимость сервисов

Как правильно:

- 1 контейнер = 1 сервис
- база отдельно
- backend отдельно
- nginx отдельно

Используй:

- docker-compose для локалки
- Kubernetes / orchestration для прода

Docker — это не про “запихнуть всё вместе”
это про разделение и контроль

Читать полностью…

Prometheus на пальцах: как устроен главный инструмент мониторинга 🔍

Разбираем архитектуру Prometheus без лишней теории - только суть:

1. Discovery & Retrieval
Автоматически находит сервисы (например, в Kubernetes) и начинает собирать с них метрики.

2. Prometheus Server
Главный мозг системы - ходит по таргетам, собирает данные, обрабатывает и управляет хранением.

3. TSDB
Встроенная time-series база, где лежат все метрики - быстро отвечает как на realtime, так и на исторические запросы.

4. Pushgateway
Нужен для короткоживущих задач - они пушат метрики перед завершением.

5. Exporters
Адаптеры для сторонних систем - превращают их метрики в понятный для Prometheus формат.

6. Alertmanager
Следит за правилами и шлёт алерты в Slack, почту и другие каналы.

7. PromQL + Grafana
Пишешь запросы, строишь графики, собираешь дашборды.

Итог простой:
Prometheus - это стандарт де-факто для мониторинга распределённых систем и cloud-native инфраструктуры.

https://github.com/iam-veeramalla/observability-zero-to-hero/tree/main/day-2

Читать полностью…

💡McFly - это улучшенная история командной строки с возможностями поиска на основе временной оси, контекста и машинного обучения.

McFly заменяет стандартную историю bash с возможностью быстрого поиска по истории команд с учётом контекста текущего каталога, времени и других факторов. Он написан на Rust и работает в терминале с поддержкой fzf-подобного интерфейса.

• Поддерживает:
- Bash
- Zsh
- Fish

• Возможности:
- Умный поиск по истории команд.
- Учёт текущего каталога и других факторов.
- Простое подключение к вашему shell.

• Установка:
Доступен через Homebrew, AUR, Nix и другие.

https://github.com/cantino/mcfly

#devops #девопс

Читать полностью…

🚀 Claude Cowork: 90% возможностей, о которых вы не знали

Большинство людей открывают Claude Desktop, задают вопрос, получают ответ и закрывают приложение. На следующий день повторяют то же самое. И так неделями, не понимая, почему ничего толком не меняется в их продуктивности.

Проблема в том, что так используется от силы 10% того, на что способен Claude Cowork. Остальные 90% просто игнорируются. Давайте разберемся, что именно вы упускаете.

Что такое Claude Cowork на самом деле
Это не просто чат-интерфейс. Это десктопный ИИ, который умеет читать ваши файлы, подключаться к приложениям, запоминать ваши рабочие процессы и запускать задачи по расписанию, пока вы спите. Разница между тем, как большинство людей его используют, и тем, как он задуман, колоссальная.

Четыре вещи раскрывают весь потенциал: файл claude.md, навыки (skills), коннекторы и запланированные задачи. Большинство пользователей не трогали ни одну из них.

Шаг ноль: укажите Claude на папку
Без привязки к папке Claude начинает каждый разговор с чистого листа. Никакой памяти, никакого контекста, никакого понятия о том, кто вы и что строите. Он не может получить доступ к вашим файлам и не запускает пользовательские команды.

С папкой все иначе. Claude помнит, кто вы, автоматически загружает навыки, читает файлы и становится умнее после каждой сессии. Думайте о каждой папке как об отдельном телефоне. На рабочем стоит Slack, Gmail и календарь. На личном - планирование питания, бюджет, дневник. Отдельные папки, отдельные идентичности, отдельные рабочие процессы.

Файл claude.md: хватит объяснять одно и то же каждый день
Каждый раз, когда вы открываете Claude, он понятия не имеет, кто вы. Ваш бизнес, ваш тон, ваши правила, чего избегать - все это приходится объяснять заново. Файл claude.md решает эту проблему раз и навсегда. Это обычный текстовый файл, который Claude читает до того, как прочитает хоть слово из вашего сообщения. Настраиваете один раз - и он никогда не забывает.

Skills: научите Claude один раз, он запомнит навсегда
Навыки (skills) - это пользовательские команды, которые запускают целые рабочие процессы одним словом. Вместо того чтобы каждый раз писать длинный промпт, вы пишете его один раз, упаковываете в навык и просто вводите одну команду для запуска. Все, что вы делаете повторно, можно превратить в навык. Генерация счетов, планирование уроков, еженедельные отчеты, черновики предложений. Если делаете что-то больше одного раза - вам нужен навык.

Коннекторы: дайте Claude доступ к вашим приложениям
Навыки мощные, но без коннекторов они живут в песочнице. С коннекторами Claude читает вашу Gmail напрямую, проверяет календарь, обращается к Google Drive и пишет в Slack от вашего имени. Сейчас в Claude от 30 до 50 встроенных коннекторов: Asana, Canva, GitHub, HubSpot, Notion, Slack, Google Calendar. Для всего остального есть Zapier MCP, который подключается к 8000+ приложениям.

Запланированные задачи: сотрудник, который работает 24/7
Здесь все складывается воедино. Навыки определяют "как". Коннекторы определяют "доступ". Запланированные задачи определяют "когда". Вы задаете время, выбираете частоту, и Claude выполняет весь рабочий процесс без вашего участия. Навыки + коннекторы + запланированные задачи = ИИ, который ведет ваш рабочий процесс на автопилоте. Обучаете один раз - работает всегда.

Cowork vs Claude Code: в чем разница
Claude Code и Claude Cowork - это один и тот же ИИ, но совершенно разные инструменты. Claude Code - это кодинг-агент. Он живет в терминале, читает всю кодовую базу, пишет и запускает код, деплоит в продакшен. Создан для разработчиков. Cowork - это золотая середина. Без терминала, без командной строки. Создан для всех, не только для разработчиков. Они не конкурируют, а дополняют друг друга.

https://uproger.com/claude-cowork-90-vozmozhnostej-o-kotoryh-vy-ne-znali/

Читать полностью…

🐳 Docker безопасность - 6 правил, которые реально спасают

Хочешь не словить взлом через контейнер? Вот база, которую игнорируют 90%:

1⃣ Без root
Запускай с --user - если контейнер взломают, не получат доступ ко всей системе.

2⃣ Никакого privileged
--privileged = полный контроль над хостом. Используй только если ОЧЕНЬ надо.

3⃣ Закрывай лишние порты
Открывай только то, что реально используешь. Остальное - дыра.

4⃣ Ставь лимиты
--memory и --cpus - чтобы один контейнер не убил весь сервер.

5⃣ Read-only FS
--read-only - нельзя изменить файлы или подложить вредоносный код.

6⃣ Запрет на повышение прав
--security-opt=no-new-privileges - процессы не смогут эскалировать доступ.

Главное правило:
контейнеру даёшь ровно столько прав, сколько нужно. Ни больше.

Читать полностью…

Французы сломали рынок: безлимитный интернет в 135+ странах за 30€ 🚀

л Free Max доступен в 135+ странах, включая Россию, и всё это через eSIM. Трафик идёт через Францию, поэтому сайты и приложения работают как будто ты не в РФ.

Активируется без танцев с бубном:
покупаешь тариф на сайте
получаешь QR-код
сканируешь с телефона
ловишь сеть - и всё, интернет уже льётся

Даже SMS при активации адаптировали под россиян - с «Da!» и триколором.

Единственный нюанс — нужна зарубежная карта для оплаты.

И вот тут начинается самое интересное: безлимит без ограничений по трафику. Вообще.

Похоже, мобильные операторы скоро будут выглядеть совсем иначе.

Читать полностью…

⚡ Claude Code теперь можно запустить ЛОКАЛЬНО - без подписки и API

Да, звучит как кликбейт. Но нет.

После утечки исходников стало ясно: весь стек можно воспроизвести у себя и гонять на локальных моделях.

Что уже работает:

• Запуск через Ollama - без облака
• Полный агентный цикл: чтение, запись, редактирование файлов
• Bash, grep, glob — всё на месте
• Работа с API и поиск в интернете - Поддержка MCP-серверов
• Память между сессиями
• не теряет контекст - Computer Vision - можно работать с изображениями - Все slash-команды: /commit, /review, /diff, /compact, /doctor - Можно стримить работу на другие устройства

По сути, ты получаешь полноценного AI-разработчика у себя на машине.

https://github.com/Gitlawb/openclaude

Читать полностью…

🚀 Топ-12 альтернатив Docker в 2026 году

1. Podman
https://podman.io

2. containerd
https://containerd.io

3. CRI-O
https://cri-o.io

4. runc
https://github.com/opencontainers/runc

5. Buildah
https://buildah.io

6. Kaniko
https://github.com/GoogleContainerTools/kaniko

7. nerdctl
https://github.com/containerd/nerdctl

8. Rancher Desktop
https://rancherdesktop.io

9. OrbStack
https://orbstack.dev

10. LXC / LXD
https://linuxcontainers.org

11. Colima
https://github.com/abiosoft/colima

12. Lima
https://github.com/lima-vm/lima

🧠 Если кратко:

- Podman - без демона, безопаснее
- containerd / CRI-O - уровень Kubernetes
- Buildah / Kaniko - сборка образов без Docker
- OrbStack / Colima - удобная локальная замена Docker

🔥 Docker - не единственный вариант

Читать полностью…

📌 Большой мастер-класс по Claude Code!

Перед вами репозиторий с полноценным визуальным и практическим гайдом по одному из самых мощных инструментов для разработчиков.

Что внутри:

• Пошаговое обучение - от базовых команд (/init, /plan) до продвинутых вещей вроде MCP, хуков и агентов
Осваивается за ~11–13 часов

• Большая библиотека кастомных команд под реальные задачи

• Готовые шаблоны памяти - как для одиночной работы, так и для команд

• Инструкции и скрипты для:
- автокод-ревью
- проверки стиля и стандартов
- генерации API-документации

• Автоматизация через циклы
Можно настроить Claude так, чтобы он работал автономно без вашего участия

• Подключение внешних инструментов
GitHub, API и другие сервисы - всё разложено по шагам

• Объяснения через схемы и диаграммы
Подойдёт даже тем, кто только начинает

• Примеры настройки узкоспециализированных субагентов

• Отдельные скрипты под обучение
Например, генерация книг и материалов для быстрого освоения любой темы

https://github.com/luongnv89/claude-howto

Читать полностью…

🚀 Docker сборка: ускорение с 3 минут → до 20 секунд

Маленькое изменение, которое даёт огромный буст 👇

При работе с Docker была проблема:
даже небольшое изменение кода запускало полную пересборку образа.

Причина - Docker Layer Caching

Каждая инструкция в Dockerfile создаёт слой.
Если слой не изменился - Docker берёт его из кэша.

💡 Ошибка:

Копировал весь код до установки зависимостей

В итоге:
любое изменение кода → ломает кэш →
зависимости устанавливаются заново каждый раз

🔧 Фикс:

✔ Сначала копируй файлы зависимостей
✔ Устанавливай зависимости (кэшируется)
✔ Только потом копируй основной код

📉 Результат:

Сборка:
~3 минуты → ~20 секунд

Пересобираются только изменённые слои
Остальное берётся из кэша

💡 Почему это важно:

В CI/CD:
- медленные билды = медленные деплои
- лишние пересборки = лишние деньги

Маленькое изменение в Dockerfile
→ огромный эффект в реальных проектах

Читать полностью…

📘 На Stepik вышел курс — «DevOps-инженер: От основ до продакшена»

Хотите автоматизировать деплой и выстраивать надёжные CI/CD процессы? Этот курс — полный путь DevOps-инженера: от первого сервера до продакшена.

• CI/CD: Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Blue-Green, Canary, rollback
• Контейнеризация: Docker (образы, Compose, networking), безопасность контейнеров
• Kubernetes: Pods, Services, Deployments, Helm, RBAC
• Infrastructure as Code: Terraform, Ansible, ArgoCD и Flux для GitOps
• Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK Stack, OpenTelemetry, SLI/SLO/SLA
• Безопасность: SAST/DAST, Vault, Zero Trust, Policy as Code, incident response
• Продакшен практики: High Availability, Disaster Recovery, Chaos Engineering
• В стоимость включено: поддержка на протяжении курса, разбор задач и вопросов, рецензирование итогового проекта и помощь в составлении резюме

🎓 Сертификат — добавьте в резюме или LinkedIn
🔥 Цена со скидкой: 9 990 ₽ → 5 990 ₽, действует ограниченное время

👉 Пройти курс на Stepik

Erid: 2VtzquuDzvy

Читать полностью…

Архитектура Docker, если убрать лишнее, выглядит очень просто:

Есть образ (image) - это слепок приложения с зависимостями.

Один раз собрал - запускаешь где угодно.

Есть контейнер (container) - это уже запущенный образ.

По сути изолированный процесс с файловой системой, сетью и настройками.

Docker Engine - сердце всей системы.
Он принимает команды через CLI/API и управляет контейнерами.

Docker Daemon - фоновый процесс, который:

• создаёт контейнеры
• запускает их
• следит за состоянием

Docker Client - то, через что ты работаешь (docker CLI).

Docker Hub / Registry - место, где хранятся образы.
Оттуда ты делаешь pull, туда - push.

Как это работает в реальности:

Ты пишешь Dockerfile →
docker build → получаешь image

docker push → отправляешь в registry

На сервере:
docker pull → скачал
docker run → запустил контейнер

Зачем это:
Одинаковая среда везде (dev = prod)
быстрый деплой без «у меня работает»
изоляция сервисов
масштабирование через контейнеры

Если упростить до одной мысли:

Docker - это не про контейнеры.
Это про предсказуемый запуск кода в любой среде.

https://uproger.com/arhitektura-docker-prosto-o-glavnom-kak-eto-rabotaet-na-samom-dele/

🖥 Полезные Devops ресурсы 🚀 Max

@DevOPSitsec

Читать полностью…

🚀 9 стратегий деплоя, которые реально используют в DevOps

Современные команды выбирают стратегию релиза не «по привычке», а исходя из риска, бюджета и требований к uptime.

Вот база, которую нужно понимать:

1⃣ Recreate Deployment
Старую версию полностью останавливают, потом запускают новую
➝ Плюсы: просто, нет конфликтов
➝ Минусы: есть downtime
➝ Когда использовать: внутренние сервисы, простые системы

2⃣ Rolling Deployment
Обновление происходит постепенно, по инстансам
➝ Плюсы: без даунтайма, плавный rollout
➝ Минусы: одновременно работают разные версии
➝ Где используется: Kubernetes, Docker

3⃣ Blue-Green Deployment
Два окружения: старое (Blue) и новое (Green)
Переключение трафика происходит мгновенно
➝ Плюсы: быстрый rollback, безопасный релиз
➝ Минусы: дорого, сложнее с базой

4⃣ Canary Deployment
Сначала выкатываешь на небольшой % пользователей
➝ Плюсы: раннее обнаружение проблем
➝ Минусы: сложная маршрутизация и мониторинг
➝ Используют: Google, Netflix

5⃣ Shadow Deployment
Продакшн-трафик дублируется на новую версию
➝ Плюсы: тест на реальных данных без риска
➝ Минусы: дорого по ресурсам

6⃣ A/B Testing
Разным пользователям показываются разные версии
➝ Плюсы: решения на основе данных
➝ Минусы: сложная аналитика
➝ Цель: метрики, конверсии, поведение

7⃣ Feature Toggles (Flags)
Функция уже в проде, но скрыта за флагом
➝ Плюсы: мгновенное включение/выключение
➝ Минусы: усложняет код

8⃣ Immutable Deployment
Не обновляешь сервер - создаёшь новый
➝ Плюсы: стабильность, нет «дрейфа конфигурации»
➝ Минусы: дольше и дороже

9⃣ Serverless Deployment
Код выполняется по запросу, без серверов
➝ Плюсы: авто-скейлинг, платишь за использование
➝ Минусы: cold start, зависимость от провайдера

🧠 Вывод:

Нет «лучшей» стратегии
Есть подходящая под твою систему

- хочешь безопасность → Blue-Green / Canary
- хочешь простоту → Rolling
- хочешь контроль → Feature Flags

🔥 Сильные команды комбинируют несколько подходов сразу

🧠 Полезные Devops ресурсы 🚀 Devops в Max

@DevOPSitsec

Читать полностью…