Timeweb Cloud Media

▶️ Дело о перегруженном сервере

Представьте, что вы написали бота с помощью Claude Code. Он запускается, отвечает на команды — все работает. Но однажды начинают приходить уведомления о перегрузке сервера...

На нем есть и другие проекты, поэтому первая мысль, что кто-то просто забирает слишком много ресурсов. Вы все перезапускаете, но проблема не уходит.

Наш автор столкнулся с этой ситуацией и на третий день нашел зацепку — одну строку в Docker Compose. Всю историю и причину перегрузки он описал в статье на Хабре.

А пока попробуйте раскрыть дело — в чем причина?

👀 — бот попал в бесконечный цикл
😎 — кто-то проник через открытую базу
⚡️ — одному из проектов действительно не хватало ресурсов

▶️ Что такое вайбкодинг простыми словами, как к этому пришли и почему ИИ перевернул игру

Помните времена, когда сначала нужно было выучить язык и только потом писать код? Сегодня достаточно объяснить ИИ, что хочется получить, — и через несколько секунд увидеть результат.

IntelliSense появился еще в 1999 году, затем были Codota, Tabnine и GitHub Copilot. А в 2025 году Андрей Карпатый придумал термин «вайбкодинг».

В статье на Хабре разобрали суть написания кода с помощью ИИ — подхода, который скорее меняет способ взаимодействия с программированием, чем отменяет айтишников.

А какой у вас статус в вайбкодинге?

🤓 — двигаюсь к полной автоматизации
😎 — где-то с агентами, а где-то сам
🐳 — люблю по-старинке, вручную

▶️ Whisper без облака: локальное распознавание чувствительных записей

Интересный факт: открытую модель распознавания речи Whisper от OpenAI обучали на 680 000 часах аудио. Если слушать такой архив без остановки, он закончится примерно через 78 лет.

Разобрали принцип работы модели: как она превращает звук в текст, откуда берутся таймкоды, и почему появляются фразы, которых не было в записи. А еще собрали полный гайд по консольной версии с форматами вывода, таймкодами и подсказками для редких терминов. Все подробности в статье на Хабре.

Пользуетесь такими сервисами?

⚡️ — да, нужно для некоторых задач
👀 — неа, пока не приходилось

▶️ Где HTTP/2 и HTTP/3 реально быстрее, а где не дают ничего

Про новые протоколы обычно рассказывают следующее — мультиплексирование убирает очереди, а QUIC не боится потерь сети.

Наш автор не поверил чужим графикам, собрал стенд и сам измерил три протокола и шесть профилей сети от дата-центра.

Выяснилось, что на каналах без потерь HTTP/2 стабильно проигрывает винтажному HTTP/1.1. Все из-за шести параллельных соединений — они разгоняются быстрее, чем одно у HTTP/2. Остальные выводы собраны в статье на Хабре.

❤️ автору за то, что проверил все лично.

▶️ 200 OK от гейтвея ничего не значит

Мониторинг зеленый, алертов нет, а модель упорно не отвечает пользователям. Кто узнает о проблеме первым? Правильно, поддержка.

Все потому, что обычная HTTP-проверка до модели не доходит: гейтвей отвечает 200 OK, даже когда модель снята с обслуживания или уперлась в лимиты.

Как устроен новый тип проверки AI-моделей, разобрал Миша Шпаков, наш руководитель разработки. Решение простое: вместо пинга эндпоинта — настоящий запрос к модели и проверка ответа.

Ждем еще одну статью от Миши? 

🍾 — конечно
⚡️ — безусловно

▶️ Основы декомпозиции

Задачи типа «выучить Python», «сделать интернет-магазин» или «настроить сервер» пугают размером — непонятно, с чего начинать. Помогает декомпозиция: разделение большой цели на конкретные шаги.

Разобрали два подхода к декомпозиции и как описывать задачи, чтобы их понимали коллеги и AI-агенты. Бонусом — чек-лист вопросов перед началом большого проекта.

Отдельный уделили внимание работе с Claude Code, Cursor и другими кодинг-агентами. Декомпозированная задача = лучший результат.

Какая у вас тактика?

👀 — декомпозирую
😎 — прокрастинирую

▶️ Что происходит, когда вы открываете сайт в браузере: путь одного запроса

Когда вы вводите адрес и нажимаете Enter — браузер успевает за это время найти сервер, выпросить HTML и собрать из кода картинку на экране.

В новой статье на Хабре разобрали все 7 шагов:

1️⃣ Разбор URL
2️⃣ DNS-резолвинг — имя сайта превращается в IP
3️⃣ Рукопожатия TCP и TLS
4️⃣ HTTP-запрос и ответ
5️⃣ Разбор HTML, CSS и JavaScript
6️⃣ Рендеринг — код превращается в пиксели
7️⃣ Дозагрузка ресурсов, кеш и CDN

Когда сайт тормозит, причина может быть на любом из этих этапов — зная цепочку, понятно, куда смотреть в Network.

Проверяем базу: из скольких сообщений состоит рукопожатие TCP?

🍓 — из двух
👀 — из трех

▶️ А если писать код сверху вниз?

Командная строка и клавиатура приучили думать о коде горизонтально. Но выражения вроде a < b можно вытянуть и по вертикали — они также будут работать.

В статье на Хабре дали коду второе измерение: вертикальные цепочки операторов, 3-битный сумматор одним 2D-выражением и дверь курятника, которая работает на той же логике, что и квантовые вентили.

Уже пробовали писать сверху вниз?

😎 — да, было дело
🤓 — нет, только по классике

▶️ Ритуалы закончились: разворачиваем систему резервного копирования как код

Обычно система бэкапов начинается с долгой настройки: заказать сервер, поставить софт, поднять базу под каталог, создать хранилище, настроить файрвол (и не потерять пароли).

Денис, тимлид нашей инфраструктурной Core-команды, упаковал все это в один Terraform-сценарий: указываете адрес сервера, путь к данным и сроки хранения копий — остальное сценарий разворачивает сам. Как им пользоваться, он объяснил в статье.

Кстати, вы заметили, что наша команда стала больше писать на Хабре и делиться своей экспертизой? Поддержим этот тренд реакциями 🔥

99-й перцентиль за 20 мс: T-Digest и магия сжатых распределений

Ситуация: сервер держит 100 000 RPS, а на дашборде нужен p99 — задержка, выше которой только 1% самых медленных запросов. Хранить все значения не выйдет: за час набегает 360 млн чисел, а за сутки 8,6 млрд. Сортировать такое на каждый запрос дашборда долго и дорого.

Тут пригодится T-Digest. Он не хранит числа, а группирует их в кластеры-центроиды: маленькие и точные на хвостах, крупные и приблизительные в центре. Вместо всех 100 000 значений остается около 100 центроидов.

Как это работает и почему ошибка p99 держится в пределах 0,01–0,08% → разобрали в статье.

А вы внедряли когда-нибудь алгоритм из статьи в свой проект?

👀 — приходилось
😎 — не работаю с высоконагруженными системами

▶️ LLM обесценили половину опыта разработчика. Хорошая новость — не ту половину

Наш руководитель разработки Миша Шпаков все чаще пишет на Хабре — и на этот раз выкатил статью о том, как ИИ поменял найм. Он рассказал, почему собеседования по технической части больше не работают, что будет с ролями в командах и где джунам брать опыт, если их задачи теперь делает ИИ.

Опыт в резюме всегда состоял из двух частей: насмотренность «я видел, как это делается», и суждение «я знаю, что здесь делать и чего делать не надо». Годами они шли в комплекте, и рынок платил за стаж: другого способа оценить сразу и то и другое не было. LLM комплект разорвали.

Расскажите в комментах, как проходили ваши собеседования за последний год 👀

▶️ Что останется от облаков, когда инфраструктурой займутся агенты

Посчитали, кто читает нашу документацию. Из 237 тысяч запросов за две недели 76 тысяч пришли от AI-агентов — каждый третий читатель не человек.

А через MCP-сервер облаком уже управляют из Cursor и Claude Code: 112 тысяч запросов за две недели, и объем продолжает расти.

В новой статье Миша Шпаков, наш руководитель разработки, разбирает, как ситуация меняет рынок: почему провайдеров скоро будет выбирать агент, а не человек, что случится с ценами управляемых сервисов и почему проверку работы агента нельзя поручать самому агенту.

Будет интересно всем, кто пускает ассистентов в свою инфраструктуру — или пока присматривается.

Кто прочитал этот пост и статью?

❤️ — я, человечный человек
🤓 — мой AI-агент

▶️ Использование Blob API для обработки файлов, их загрузки и создания клиентских приложений без утечек памяти

Загрузить аватар, перетащить видео в дашборд или экспортировать CSV-отчет — как будто задача на пару строк кода. Но с большими файлами вкладка браузера подвисает, а память постепенно растет.

Разобрали Blob API — инструмент, который закрывает эти проблемы разом: от генерации и сжатия файлов до работы с памятью браузера.

А еще в статье найдете полезное про обработку файлов по частям, чанковую загрузку на сервер и готовый реестр Blob URL.

Как у вас с загрузкой больших файлов на странице?

👀 — часто тормозит
😎 — нет, все в порядке

▶️ Transfer 2.0 — как мы перестали бояться и полюбили миграции облачных серверов

Представьте: виртуальная машина клиента. Принимает запросы, пишет в базу, держит кэш, меняет данные на диске. А теперь её нужно перевезти на другую физическую ноду так, чтобы клиент ничего не заметил.

Звучит просто — пока не вспомнишь про память, снапшоты, сетевые настройки, форматы хранилищ, вендоров CPU и состояния в БД. Любая мелочь — и вместо автоматики ручная операция с окном обслуживания и нервным инженером в три часа ночи.

Мы переписали модуль миграции VDS так, чтобы все эти детали стали частью единого алгоритма.

В статье тимлид нашей инфраструктурной Core-команды разбирает, как мы сделали живые миграции на libvirt: зачем оставили rsync, почему для активных дисков перешли на NBD и как выбираем между RDMA и TCP. А ещё — про флаги, которые отвечают за скорость и надежность переноса.

Будет полезно инженерам и тем, кто хочет заглянуть под капот нашего облака.

Как вам тема живых миграций:

😎 — нужно больше таких статей
👀 — почитаю на досуге
🍓 — слишком хардкорно

▶️ Лучший промпт для LLM

Мечта #276: чтобы нейросети давали точные и полные ответы с одного промпта.

Но такое бывает далеко не всегда. Возникает закономерный вопрос — это проблема самой модели или того, как сформулирован запрос?

В статье есть ответы на вечные вопросы: почему возникают галлюцинации, как ИИ-модель формирует ответ и почему качество результата все же зависит больше от запроса.

Нейросети помогают вам с первого запроса:

🎉 — довольно часто
👀 — редко
🍓 — никогда, проще руками все сделать

▶️ Intl: мощный браузерный API, который вы, возможно, не используете

Одна из самых больших наших статей, но она стоит прочтения.

Ведь где еще вы узнаете, что встроенный Intl API закрывает большинство задач без лишнего кода и веса в сборке? А многие до сих пор используют сторонние библиотеки для форматирования дат, чисел и валют…

Если хотите упростить код — в статье рассказываем, чем Intl лучше популярных библиотек, как он работает с локалями и форматированием и какие API можно использовать в работе (DateTimeFormat, NumberFormat и др.)

Что может быть лучше, чем провести пятницу с…

😎 — огромной статьей про код
🍾 — всем остальным

▶️ Предварительная загрузка изображений с помощью JavaScript

Внезапно оказалось, что эта задача не из простых.

Разобрались, как правильно делать предзагрузку в JavaScript двумя способами. В статье — как работает <link rel="preload"> и в каких случаях нужен Cache API или fetch. Так сказать, база для фронтендеров ✌🏻

Стоит прочитать хотя бы ради того, чтобы увидеть, чье изображение взяли как пример в статью.

А пока извечный вопрос — джава или питон?

👀 — джава
🤓 — питон

▶️ Создаем брандмауэр при помощи eBPF и контрольных групп

Получить инструмент для гибкого и быстрого управления трафиком VS подтянуть свои знания в Linux? Лучше и то и другое — в нашей статье на Хабре.

Разместили большой материал о том, как перехватывать сетевой трафик, фильтровать пакеты и даже собирать свой мини-файрвол без правил и ограничений iptables.

👉🏻 Кстати, eBPF уже сейчас постепенно заменяет привычные инструменты вроде iptables, так что лучше разобраться в нем заранее.

А теперь важный вопрос к вам — читаете ли такие сложные технические посты?

🔥 — да, интересуюсь
👀 — нет, люблю что-то полайтовее
🤓 — я не подписан и читаю все это через комьюнити, помогите

▶️ Скандалы, интриги, расследования в мире ИИ

Google выкатил Gemma 4 с открытой лицензией, Netflix представил новую модель, а Anthropic допустила утечку Claude Code на 500 тысяч строк.

Еще в статье рассказали про новые модели Mythos и Capybara, которые обещают быть мощнее Opus, и про исследование эмоций у Claude, влияющих на поведение модели.

Основной тренд: рынок ускорился, и все больше моделей получают режим агента и начинают взаимодействовать с сервисами.

Все последние новости → в дайджесте

А теперь будем разбираться

В какой-то момент они были везде из-за приятной цены, компактного формата и универсальности. А потом резко испарились с полок магазинов.

А ведь когда-то нетбуки даже отбирали долю у обычных ноутбуков. Вспомнили эти времена и причины исчезновения в нашей статье на Хабре.

Гоняли бы сейчас с нетбуком?

⚡️— ну да, удобно
🍓— планшет/ноут/телефон комфортнее