Вайбкодер после того, как попросили Opus 4.7 отцентрировать div
Читать полностью…
Audiobookshelf — это бесплатный и открытый сервер для хранения и потоковой передачи аудиокниг и подкастов. Он позволяет организовывать вашу коллекцию, слушать книги в браузере или через мобильные приложения, а также делиться доступом с другими пользователями.
🔹 Основные возможности:
- Поддержка аудиокниг и подкастов
- Автоматическая загрузка метаданных и обложек
- Встроенный веб-плеер и мобильные приложения
- Многопользовательский доступ с ролями и разрешениями
- Прогресс прослушивания синхронизируется между устройствами
- Поддержка форматов MP3, M4B и других
https://github.com/advplyr/audiobookshelf
Читать полностью…
Coinbase сокращает около 700 человек - это примерно 14% штата.
CEO Coinbase Брайан Армстронг объясняет это просто: компания хочет стать меньше, быстрее и эффективнее, потому что ИИ уже позволяет небольшим командам делать то, для чего раньше требовалось больше людей.
Coinbase не единственная. Технокомпании всё чаще упаковывают сокращения не только в историю про рынок, но и в историю про AI-native операционку.
Похоже, главный эффект ИИ для бизнеса оказался не в красивых демках, а в очень скучной строке P&L: меньше людей, меньше затрат, быстрее выполнение задач.
bloomberg.com/news/articles/2026-05-05/coinbase-to-cut-14-of-workforce-citing-volatile-markets-ai
Читать полностью…
🔥 5 проектов, которые реально прокачают резюме DevOps / Cloud
Если хочешь не просто «учил теорию», а показать реальные навыки - вот база, с которой уже берут на работу:
Flask + двухуровневая архитектура
https://github.com/prashantgohel321/DevOps-Project-Two-Tier-Flask-App
Разберёшь деплой, контейнеризацию и базовую инфраструктуру
Трёхуровневая архитектура в AWS (EKS + IaC)
https://github.com/LondheShubham153/three-tier-eks-iac
Практика Kubernetes, Terraform и продовой архитектуры
Terraform на Azure
https://github.com/piyushsachdeva/Terraform-Full-Course-Azure
Полный цикл инфраструктуры как кода под Azure
Observability стек (Prometheus + мониторинг)
https://github.com/techiescamp/devops-projects/tree/main/04-prometheus-observability-stack
Метрики, алерты и понимание что происходит в системе
AI + DevOps
https://github.com/iam-veeramalla/ai-assisted-devops
Event-driven autoscaling (KEDA + GKE)
https://github.com/ChimbuChinnadurai/keda-gke-event-driven-autoscaling-demo
Первый шаг в MLOps
https://github.com/iam-veeramalla/first-mlops-project
Сохрани, чтобы не потерять
Читать полностью…
DevOps
30 April 2026 10:59
👉 Linux - strace: один из самых недооценённых инструментов
Он нужен в тот момент, когда приложение падает, не видит конфиг, не может найти библиотеку или ругается на файл, которого “вроде бы нет”.
Обычно в такой ситуации начинают гадать: путь не тот, прав не хватает, переменная окружения сломалась, сервис запущен не от того пользователя.
Но strace позволяет не гадать.
Он показывает, к каким файлам процесс реально обращается во время работы. Не то, что написано в документации. Не то, что вы предполагаете. А то, что программа делает на самом деле.
И вот тут часто всё становится очевидно: приложение ищет config не в той директории, лезет за библиотекой по старому пути, не может открыть сертификат или получает отказ из-за прав доступа.
Это особенно полезно при отладке сервисов, Docker-контейнеров, странных production-багов и бинарников, у которых нет нормальных логов.
Главная идея простая: когда Linux-программа ведёт себя непонятно, сначала посмотри её системные вызовы.
https://www.youtube.com/shorts/iRnNQWKozSA
Читать полностью…
DevOps
29 April 2026 11:04
Митап для тех, кто управляет инфраструктурой
Selectel собирает сисадминов и тех, кто управляет инфраструктурой на традиционный митап с живыми дискуссиями, интерактивом и нетворкингом.
📅 6 мая, 19:00
📍Санкт-Петербург + онлайн
Поговорим про ИИ в управлении инфраструктурой , новые ИИ-инструменты и поделимся своими историями из жизни на открытом микрофоне.
Смотрите программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/21io9
Реклама. ООО "Селектел-Лаб". erid:2W5zFHGfz5w
Читать полностью…
DevOps
27 April 2026 14:02
🖥 Как устроен Kubernetes
Kubernetes-кластер состоит из двух основных частей.
Первая - Control Plane. Это мозг системы, который управляет кластером и принимает решения. Вторая часть - Worker Nodes. Это серверы, на которых запускаются контейнеры и реальные приложения.
В Control Plane несколько ключевых компонентов. API Server является точкой входа в кластер - через него проходят все команды и запросы. Scheduler выбирает, на каком узле запускать новые Pod. Controller Manager следит за состоянием системы и автоматически восстанавливает сервисы при сбоях. etcd хранит конфигурацию и текущее состояние всего кластера.
Worker Nodes выполняют приложения.
Pod - это минимальная единица развертывания, внутри которой работают контейнеры. Container Runtime запускает контейнеры на сервере. kubelet является агентом узла и следит за тем, чтобы контейнеры работали как описано в конфигурации. kube-proxy отвечает за сетевое взаимодействие и маршрутизацию трафика внутри кластера.
Если упростить, Control Plane управляет кластером, а Worker Nodes запускают контейнеры и приложения.
Кластер Kubernetes
Control Plane
API Server - точка входа в кластер
Scheduler - назначает Pod на узлы
Controller Manager - поддерживает состояние кластера
etcd - хранилище конфигурации и состояния
Worker Nodes
Pods - минимальная единица развертывания
Container Runtime - запускает контейнеры
kubelet - агент узла
kube-proxy - сеть и маршрутизация
https://www.youtube.com/shorts/OtNY1e4LGts
Читать полностью…
DevOps
25 April 2026 15:09
Венец open-source эволюции: кто-то создал Shreknux - Linux-дистрибутив, полностью посвященный Шреку.
Тут все как надо: болотная эстетика, интерфейс в стиле мультфильма и вход в систему через кнопку «Enter the swamp». Не баг, а культурное наследие.
Кажется, у нас наконец появился действительно веский повод перейти на Linux.
https://archive.org/details/ShrekLinux-x86-64
Читать полностью…
DevOps
23 April 2026 13:15
🗺 Kubernetes Key Commands Map - карта ключевых команд Kubernetes, которую стоит сохранить
Если работаешь с Kubernetes, очень легко утонуть в количестве команд.
Но на практике чаще всего нужны не сотни команд, а понятная база, которая закрывает основные сценарии каждый день.
Эта карта охватывает 7 важных направлений:
1. Управление Pod'ами
2. Управление кластером
3. Управление сервисами
4. Мониторинг ресурсов
5. Работа с namespace
6. Управление deployment
7. Конфигурации и secrets
Важно понимать:
это не полный список команд Kubernetes.
Здесь собраны именно ключевые команды, которые чаще всего нужны в реальной работе - для диагностики, деплоя, проверки состояния и повседневного администрирования.
Сохрани себе, если работаешь с DevOps, Cloud или Kubernetes - такая шпаргалка реально экономит время.
54K+ человек уже читают мою рассылку про DevOps и Cloud:
https://techopsexamples.com/subscribe
🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max
@
Читать полностью…
DevOps
22 April 2026 11:13
Можно разрабатывать cloud-приложения… вообще без интернета 🤯
Да, теперь тебе не нужен AWS, чтобы тестировать S3.
Появился инструмент - gofakes3
Это лёгкий клон S3, который работает прямо у тебя локально.
Что это даёт:
• 💸 Ноль затрат
никаких счетов от AWS за тесты
• 📴 Полностью оффлайн
можешь разрабатывать даже без интернета
• ⚡ Быстрое тестирование
никаких задержек и сетевых лагов
Как это используют на практике:
👉 тестируешь загрузку файлов
👉 проверяешь интеграции с S3
👉 гоняешь edge-кейсы без риска
И всё это — локально.
💡 Почему это важно
Раньше:
локальная разработка ≠ прод
Теперь:
👉 ты можешь воспроизвести поведение облака у себя
🔥 Особенно полезно если ты:
- пишешь backend
- работаешь с файлами
- строишь SaaS
- тестируешь интеграции
🚀 Инсайт
Чем больше инфраструктуры ты переносишь локально
→ тем быстрее ты разрабатываешь
И тем меньше платишь.
Такие инструменты тихо убивают зависимость от облаков
на этапе разработки.
github.com/johannesboyne/gofakes3/
🖥 Полезные Linux ресурсы 🚀 Max
@
Читать полностью…
DevOps
19 April 2026 15:01
🎮 Учись программировать через игры — это реально работает
Если скучно учить код по книжкам - попробуй формат, где ты сразу применяешь знания на практике
Вот 10 крутых платформ:
1. Kubernetes
http://k8sgames.com
2. DevOps
http://devops.games
3. Linux
http://overthewire.org
4. Git
http://ohmygit.org
5. Python
http://codecombat.com
6. CSS & HTML
http://codepip.com
7. Кибербезопасность
http://picoctf.org
8. Мобильное обучение (как Duolingo)
http://sololearn.com
9. Для новичков с нуля
http://scratch.mit.edu
10. 25+ языков программирования
http://codingame.com
Почему это работает:
- сразу практика, а не теория
- есть цель и геймификация
- быстрее запоминается
- не выгораешь
Если ты только начинаешь или застрял —
это один из самых быстрых способов прокачаться
Читать полностью…
DevOps
15 April 2026 14:01
🔥 Что на самом деле хотят услышать на DevOps собесе
На собеседованиях по DevOps очень любят спрашивать: "Как у вас устроен мониторинг в проекте?"
И многие отвечают слишком коротко:
Prometheus, Grafana, CloudWatch.
Ответ вроде правильный.
Но для сильного собеседования этого мало.
Интервьюеру обычно важно понять не просто названия инструментов, а всю цепочку:
- как собираются логи
- куда они попадают дальше
- как долго хранятся
- как собираются метрики
- как считается SLA
- и почему архитектура сделана именно так
Именно это показывает разницу между человеком, который просто пользовался готовым стеком, и тем, кто реально поднимал мониторинг в production.
Например, в enterprise-проекте на EKS мониторинг может выглядеть так:
Есть два типа нагрузок:
- микросервисы на Fargate
- stateful-приложение в StatefulSet
И подход к ним разный.
Для Fargate удобно использовать OpenTelemetry add-on.
Он автоматически собирает логи со всех Fargate-подов и отправляет их в CloudWatch. Это простой и удобный вариант, когда не хочется отдельно городить сбор логов внутри каждого сервиса.
Для StatefulSet чаще нужен более гибкий контроль.
Тут можно использовать Fluent Bit как sidecar-контейнер:
он читает логи из общего тома, фильтрует их, форматирует и отправляет в CloudWatch.
Это особенно важно в банках и других регулируемых системах, где есть требования к структуре логов, аудиту и хранению данных.
Дальше пайплайн может быть таким:
CloudWatch → Lambda для форматирования → Kinesis Firehose → OpenSearch
Зачем это нужно:
- Lambda может нормализовать и обогащать логи
- Firehose умеет батчить и стабильно доставлять данные
- OpenSearch удобен для поиска и анализа
- S3 подходит для долгого и дешёвого хранения
Пример хранения:
- 7 дней в OpenSearch
- 30 дней в CloudWatch
- полный архив в S3
С метриками история другая.
Обычно используют Prometheus, который ходит в /metrics каждого приложения, например каждые 30 секунд.
Чтобы Prometheus понимал, что именно скрейпить в Kubernetes, для сервисов настраивают ServiceMonitor.
Дальше Grafana показывает всё в дашбордах.
Хорошая практика - свести в Grafana сразу несколько источников:
- Prometheus для технических метрик
- CloudWatch для инфраструктуры и логов
- OpenSearch для поиска по событиям и ошибкам
Тогда в одном месте можно увидеть:
- CPU и memory
- latency и error rate
- логи по времени инцидента
- состояние сервиса по SLA
И вот тут начинается взрослая часть мониторинга.
SLA - это не абстрактная цифра на слайде.
Это конкретный лимит простоя.
Например, 99.1% uptime в месяц означает, что сервис может быть недоступен примерно 6.4 часа за месяц.
Если это вынесено в Grafana, то и команда, и бизнес видят состояние системы в реальном времени, а не узнают о проблеме постфактум.
Поэтому на собеседовании лучше рассказывать не просто набор инструментов, а целую историю:
не "у нас Prometheus и Grafana",
а "вот как у нас собираются логи, вот куда они идут, вот почему выбран именно такой маршрут, вот как мы храним данные, вот как считаем SLA и что видит бизнес".
Именно такой ответ звучит как опыт production-уровня.
https://uproger.com/samyj-populyarnyj-vopros-na-sobesedovaniyah-devops-kak-u-vas-ustroen-monitoring-v-proekte/
Читать полностью…
DevOps
14 April 2026 10:48
Установка браузера Firefox на Linux и Windows
Читать полностью…
🚀 Claude Code: от «балуюсь в терминале» до агента в проде
Claude Code уже не просто пишет код. Он рефакторит монорепо, делает code review, катит миграции и ведёт расследования инцидентов.
Разница между «иногда играюсь» и «выжимаю реальные часы экономии» — огромная.
Этот курс закрывает её за 20 практических модулей.
Что соберёшь своими руками:
— кастомные slash-команды и sub-agents
— свои MCP-серверы под твой стек
— хуки и автоматизация ревью
— workflow в GitHub Actions и интеграция в CI/CD
Что получишь на выходе:
• релизы быстрее
• ревью короче
• токены дешевле
• спокойный сон по поводу безопасности
Подойдёт разработчикам, тимлидам, DevOps и архитекторам, которые почувствовали, что Claude Code - почти магия, и хотят довести её до магии на продакшене.
🎓 Курс на Stepik
🔥 Сейчас действует скидка −50%
Хватит играться. Пора выкатывать агента в прод 👉
https://stepik.org/a/285842
Читать полностью…
Функция Аккермана: монстр рекурсии, который ставит в тупик даже самые умные алгоритмы
Если ты когда-нибудь думал, что рекурсия в твоём коде слишком запутанная, то функция Аккермана покажет, что такое настоящая бездна. Это одна из самых известных в математике функций, которая растёт настолько быстро, что обычные представления о больших числа
В чём суть. Берёшь сложение, умножение, возведение в степень, тетрацию и так далее. Все эти операции можно описать через примитивную рекурсию, то есть через простые вложенные циклы. Аккерман показал, что существует функция, которая вычислима, но при этом выходит за пределы примитивной рекурсии. То есть теоретически её посчитать можно, но никакой простой цикл с фиксированной глубиной её не опишет.
Если подставить даже скромные значения, результат становится физически невозможно записать. Например, A(4, 2) уже содержит десятки тысяч цифр. A(4, 3) превосходит количество атомов во Вселенной. А дальше начинается совсем абсурд: значения функции улетают в бесконечность так быстро, что любые попытки их вычислить упираются в стек, память и здравый смысл.
Почему это важно для разработчика и инженера машинного обучения. Функция Аккермана стала классическим тестом для компиляторов и интерпретаторов: на ней проверяют, как язык работает с глубокой рекурсией и хвостовой оптимизацией. Если ты хоть раз ловил StackOverflow на безобидном на вид коде, скорее всего где-то рядом был именно такой паттерн.
В теории сложности и анализе алгоритмов обратная функция Аккермана α(n) появляется в оценках производительности структуры данных «система непересекающихся множеств». Эта функция растёт настолько медленно, что для всех практических входов её значение меньше 5. Поэтому амортизированную сложность операций часто считают почти константной. Получается красивый парадокс: одна из самых быстрорастущих функций даёт нам одну из самых медленнорастущих оценок сложности.
Для тех, кто работает с AI и большими моделями, история Аккермана это напоминание о пределах вычислимости. Современные нейросети отлично аппроксимируют функции, но классы вычислимости и теория рекурсии задают фундаментальные границы того, что вообще может быть посчитано за разумное время. Когда мы рассуждаем о том, может ли LLM «решить» произвольную задачу, стоит помнить, что между «вычислимо» и «практически вычислимо» лежит пропасть, и функция Аккермана это её самый наглядный пример.
Если хочешь поиграться, реализуй её на своём любимом языке и попробуй посчитать A(4, 1). Уже на этом значении большинство интерпретаторов начнут серьёзно страдать, и ты на практике почувствуешь разницу между теоретической вычислимостью и реальностью железа.
Читать полностью…
🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек
Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.
На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.
Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.
Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.
21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.
Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay
Читать полностью…
Microsoft просто не может перестать побеждать 💀
Читать полностью…
DevOps
30 April 2026 15:40
🖥 «Git Pro: от первого коммита до уровня senior» — на Stepik
Пятница, 17:58.
Вы пишете git push --force. И понимаете, что были не в той ветке.
Дальше два сценария. Первый: холодный пот, звонок тимлиду, испорченные выходные. Второй: git reflog, две команды, всё на месте, идёте домой.
Разница между этими сценариями - этот курс.
Git изнутри. Rebase без страха. Конфликты по алгоритму. Pull Request, code review, защита веток, CI/CD. Три модели ветвления - выберете свою.
Скидка 58%, 48 часов: https://stepik.org/course/284799/
Читать полностью…
DevOps
29 April 2026 13:03
🌟 DOOM на CSS
Представлен проект cssDOOM, подготовивший реализацию игры DOOM, использующую для отрисовки только CSS, без применения элемента canvas и WebGL.
Всё что выводится на экран, включая спрайты, текстурированные стены, уровни и эффекты, оформлено через стилизованные при помощи CSS элементы <div>, размещаемые в 3D-пространстве при помощи CSS-свойств "transform" и"transform-style: preserve-3d". Игровая логика написана на JavaScript, используя в качестве эталона оригинальный код игры DOOM, открытый компанией id Software. Наработки проекта опубликованы под лицензией GPLv2.
https://cssdoom.wtf/
Читать полностью…
DevOps
28 April 2026 11:56
10 бесплатных ресурсов, которые светлые головы используют каждый день: must have для IT-специалистов и тех, кто учит ИИ
Знаете, что объединяет фаундеров Airbnb, Stripe и Coinbase, аналитиков Goldman Sachs и инженеров из топовых AI-лабораторий?
Все они пользуются ресурсами, за которые обычные люди готовы платить десятки тысяч долларов. А по факту эти материалы выложены в открытый доступ и абсолютно бесплатны. Я собрал десятку площадок, без которых сегодня сложно представить серьёзное обучение в IT, машинном обучении и анализе данных. Если вы давно собирались прокачать стек, но не знали, с чего начать, сохраняйте подборку в закладки.
1. Harvard CS50
Тот самый курс по Computer Science, с которого начинают первокурсники Гарварда. По итогу можно получить настоящий сертификат с подписью профессора. База алгоритмов, структур данных, C, Python, SQL и веба, на которой потом выстраивается всё остальное, включая ML.
Сайт: cs50.harvard.edu
2. MIT OpenCourseWare
Больше 2500 курсов MIT в открытом доступе. Те же лекции, которые слушают студенты, отдающие за обучение под 80 тысяч долларов в год. Внутри есть отличные потоки по линейной алгебре, теории вероятностей и оптимизации, без которых в современный AI заходить почти бесполезно.
Сайт: ocw.mit.edu
3. Y Combinator Startup School
Тот самый плейбук, по которому YC обучает основателей Airbnb, Stripe и Coinbase. Полезно не только тем, кто запускает свой стартап, но и инженерам, которые хотят понимать, как устроены продуктовые решения и почему ML-команды строят процессы именно так.
Сайт: startupschool.org
4. Berkshire Hathaway Letters
Ежегодные письма Уоррена Баффетта инвесторам с 1977 года. Хедж-фонды перечитывают их каждый год. Для разработчиков и аналитиков это бесплатный курс по тому, как думать о бизнесе, рисках и долгосрочных решениях.
Сайт: berkshirehathaway.com/letters
5. SEC EDGAR
Реальная система отчётности, которой пользуется Уолл-стрит. Можно в режиме реального времени смотреть, что покупают и продают крупнейшие фонды и публичные компании. Идеальный датасет для тех, кто строит финансовые модели или тренирует LLM на корпоративных отчётах.
Сайт: sec.gov/edgar
6. Stanford Online
Курсы Стэнфорда по Computer Science, инженерии и машинному обучению. Те самые лекции, по которым в своё время преподавал Эндрю Ын. Если хочется идти от классической ML-математики к современному deep learning, начинать стоит именно отсюда.
Сайт: online.stanford.edu
7. PubMed Central
Полный архив медицинских исследований от NIH. Журналы берут по 40 долларов за статью, а здесь миллионы работ доступны просто так. Огромный пласт качественных научных текстов, который часто используют для обучения и оценки биомедицинских LLM.
Сайт: ncbi.nlm.nih.gov/pmc
8. World Bank Open Data
Все экономические датасеты Всемирного банка. Те же данные, за которые платят аналитики Goldman Sachs. Идеальная песочница для аналитиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет потренироваться на реальных временных рядах.
Сайт: data.worldbank.org
9. OpenLibrary
Бесплатный сервис книг от Internet Archive. Миллионы книг без читательского билета и подписки. Полезно для всех, кто хочет глубоко погружаться в темы, а не ограничиваться обзорными статьями.
Сайт: openlibrary.org
10. Project Gutenberg
Больше 70 тысяч классических книг полностью бесплатно. От Платона до Толстого. Помимо удовольствия от чтения, это ещё и отличный корпус текстов на разных языках для NLP-экспериментов.
Сайт: gutenberg.org
Гарвардское образование стоит около 250 тысяч долларов. MBA обойдётся в 200 тысяч. Подписка на Bloomberg Terminal: 25 тысяч в год. Место в Y Combinator забирает 7% вашей компании. А по факту вы только что получили доступ ко всему этому совершенно бесплатно.
Читать полностью…
DevOps
26 April 2026 12:49
«начните бесплатный пробный период».
«введите данные вашей карты»
Читать полностью…
DevOps
24 April 2026 07:18
🐳 Пока все ждали GPT-5.5, DeepSeek без шума обвалил рынок!
Никаких стримов, никакого пафоса. Просто вечером китайцы выложили V4 в открытый доступ и пошли спать. А утром индустрия проснулась в новой реальности.
В релизе две модели. V4-Pro на 1.6T параметров с 49B активных и V4-Flash на 284B с 13B активных. Обе с миллионом токенов контекста по дефолту. Оба варианта уже качаются с Hugging Face, работают в API и на chat.deepseek.com.
Фокус в новой архитектуре внимания: токенная компрессия плюс собственная DeepSeek Sparse Attention. Благодаря этому миллион контекста перестал быть премиум-опцией за конские деньги и стал дефолтом. Весь ваш кодбейс, вся документация, вся история переписки влезают в один запрос и не разоряют.
А теперь главное. Независимая Arena.ai уже прогнала модели вслепую. V4-Pro встал третьим среди открытых моделей в агентном кодинге и идёт вровень с GPT-5.4-high и Gemini 3.1 Pro. То есть открытые веса впервые по-настоящему догнали фронтир закрытых лабораторий. Не на бумажке и не в маркетинге, а на реальных запросах пользователей.
Отдельно DeepSeek потроллили Anthropic. В треде релиза прямо написано: V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code». Вчера у Anthropic вышел пост-мортем про сломанный харнесс, сегодня им предлагают подменить модель и заодно сэкономить. Больно.
И вишенка. DeepSeek честно сказали, что Pro сейчас работает на ограниченных мощностях: топовых ускорителей не хватает. Во второй половине года они переезжают на Huawei Atlas 950 SuperPoD и обещают снова уронить цену. Санкции не остановили китайский AI, они просто заставили его пересесть на собственное железо.
Итог простой. Вчера миллион токенов контекста был роскошью. Сегодня это стандарт с открытыми весами. А закрытые лаборатории теперь должны объяснить, за что они берут свои деньги.
Тестим: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4https://chat.deepseek.com/
https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
Читать полностью…
DevOps
23 April 2026 11:14
🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»?
Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.
Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы:
- принимают решения сами
- ходят в API
- работают с Postgres и Redis
- управляют браузером через Playwright
- доводят задачи до результата без человека
И вот правда, о которой мало говорят:
90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.
Работает локально. Ломается в реальности.
Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.
AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.
- LangGraph, AutoGen, Computer Use
- архитектура агентов, а не «скрипты на коленке»
- LLMOps, логирование, стабильность
- деплой в Docker и работа в проде
8 модулей, 120+ шагов, всё через практику.
На выходе не «сертификат ради галочки», а:
- рабочий production-агент
- понимание, как строить такие системы с нуля
- навыки, за которые уже платят
Сейчас самое окно входа.
Через полгода это станет базой, а не преимуществом.
Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/
Читать полностью…
DevOps
22 April 2026 09:09
👉 Поднимите приватный инференс на выделенном железе
В Selectel сделали поддержку видеокарт в управляемых кластерах Kubernetes на выделенных серверах.
Теперь модели можно запускать на отдельном железе: стабильная производительность, изоляция данных и конфигурации под разные задачи. По стоимости — до 40% дешевле, чем использовать ускорители в облачных серверах.
Попробуйте сами, на тест дают до 30 000 бонусных рублей: https://slc.tl/bwbx2
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGKKZF7
Читать полностью…
DevOps
17 April 2026 11:22
Быстрый Linux совет 🐧
Если сложно читать содержимое переменной $PATH - разнеси её по строкам.
По умолчанию там всё в одну линию через двоеточие, поэтому быстро понять структуру почти нереально.
Просто прогоняешь через tr:
$ echo $PATH | tr ":" "\n"
Теперь каждый путь отображается с новой строки.
Мелочь, но сильно ускоряет разбор окружения и поиск проблем.
Сохрани, пригодится.
Читать полностью…
DevOps
16 April 2026 11:24
⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее.
Осталось одно: сесть и выучить.
Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём».
6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой.
Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных.
48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250
Читать полностью…
DevOps
15 April 2026 13:35
GitHub stars больше не показатель. Их просто покупают
Исследование показало: около 6 миллионов звёзд, поставленных недавно на GitHub могут быть накрученными. Это 18 617 репозиториев и 300 000+ аккаунтов.
Рынок уже сформировался:
• звезда стоит от $0.03 до $0.85
• продаётся через фриланс-платформы, вроде Fiverr и через Telegram
• накрутка делается пачками под запуск или «рост» проекта
Проблема в том, что инвесторы и алгоритмы до сих пор смотрят на звёзды как на сигнал качества и популярности.
Реальный показатель сейчас - разрыв между метриками:
• если звёзд много, а форков и watchers почти нет
• если никто не копирует код и не следит за обновлениями
• если нет активности в issues и PR
https://awesomeagents.ai/news/github-fake-stars-investigation/
Читать полностью…
DevOps
13 April 2026 14:04
⚡️ 20 kubectl команд, которые экономят часы в проде
Когда что-то падает — не нужен весь kubectl.
Достаточно этих команд 👇
🧪 Быстрый дебаг
• kubectl get pods -A --field-selector=status.phase!=Running
• kubectl get pods -A --sort-by=.status.containerStatuses[*].restartCount
• kubectl describe pod <pod> -n <ns>
• kubectl get pods -A | grep Pending
📜 Логи и ресурсы
• kubectl logs <pod> -n <ns> --previous
• kubectl top pods -A
• kubectl describe node <node>
🧭 Сеть и размещение
• kubectl get pod <pod> -n <ns> -o wide
• kubectl get pods -A -o wide | grep <node>
• kubectl get svc -A -o wide
• kubectl run tmp-shell -it --rm --image=busybox -- /bin/sh
🚀 Роллауты и откаты
• kubectl port-forward svc/<svc> 8080:80
• kubectl rollout history deployment/<name>
• kubectl rollout undo deployment/<name>
• kubectl get deployment <name> -o yaml
🧩 События и конфиг
• kubectl get events -A --sort-by=.metadata.creationTimestamp
• kubectl describe svc <svc>
• kubectl get endpoints <svc>
• kubectl get ingress -A
Освоишь эти команды - будешь закрывать 90% проблем в проде намного быстрее.
Сохрани, чтобы не искать потом 🔖
Читать полностью…
23471