Заказчик, проектирование гаража. Продолжение
В продолжение истории с гаражом. Представитель заказчика не сдался , опять ко мне обратился, теперь с новым предложением - давай КП на АР и КР, без экспертизы. Я уже не спорю, ок, дам КП на 2 раздела. Направил, мне пишут , всё норм, заключаем договор на проектирование. Я в ответ - замечательно, давайте АГО, ИГИ геологию и геодезию - и погнали. Мне в ответ - какая ещё геология ? Я - внимательно КПшку прочитайте, там минимальные исходники перечислены. Заказчик - а я чёт это не читал, ничего этого у нас нет, будем решать. Прошёл почти месяц и на днях мне представитель заказчика звонит, говорит, всё ок , геология есть , сейчас видео скину. Я несколько озадаченно- видео проведения изысканий? А зачем мне это? Смотрю присланное- там небольшой погрузчик копает какую-то яму. Потом фото - кто-то рулеткой глубину ,похоже, этой ямы мерит, фото рулетки. Мне опять объясняют- это и есть наши изыскания, вот экскаватор копает, нормальный грунт , вот рулеткой толщину слоёв мерим. Больше ничего предоставить не сможем. Ты там сам какой- нибудь там отчёт по геологии на основании этого составь, нам пришли , мы его подпишем. Добрый весёлый смех был им в ответ , что называется. Хотел заблокировать номер этого заказчика, но решил пока повременить, интересно, что эти деятельные люди еще придумают.
Запилил Cloudflare-нативную альтернативу Keitaro. Осторожно, бета
Всем привет. Я соло-разработчик, последние годы делаю инструменты для вебмастеров и арбитража. Дотащил до открытой беты главный проект и ищу тех, кто согласится его как следует поломать.
Коротко, что это. 301 это рабочее пространство для управления доменами, редиректами и трафиком: портфель доменов в одной панели, edge-редиректы с фильтрами по гео и устройству, TDS для A/B и гео-сплитов, атрибуция конверсий через постбэки. Кто работал с Keitaro и подобными трекерами, это та же поляна.
Теперь в чём, собственно, ставка. Классический трекер ты ставишь на свой VPS и дальше живёшь с ним сам: сервер, обновления, нагрузка, упавшая железка в самый неподходящий момент. 301 целиком крутится на Cloudflare, причём на твоём собственном аккаунте. Свой сервер держать не нужно, домены и данные остаются у тебя, я в середине не сижу и твой трафик не вижу. Правило, которое ты запушил, живёт на edge через пару секунд, а не на одной коробке в одном дата-центре.
Что уже работает нормально: домены с массовыми действиями и проверкой через VirusTotal по твоему ключу, edge-редиректы, сплит-тесты на Workers без отдельного VPS. Этим можно пользоваться прямо сейчас.
Где честно сыро: атрибуция через постбэки. Механика есть, но именно её я гонял меньше всего, и под живым потоком от разных сеток она наверняка покажет углы. Поэтому в первую очередь зову тех, у кого есть реальные S2S-постбэки от партнёрок и кому не лень прогнать их через меня и сказать, где отвалилось. Вот тут ваша помощь ценнее всего.
По деньгам без подвоха: сейчас в бете бесплатно всё, а базовый набор функций останется бесплатным навсегда. Не та история, где заманивают халявой, а через месяц режут доступ.
Если откликается, потыкайте 301.ru и напишите мне лично в телегу, я на связи и собираю фидбэк руками: https://t.me/investbloger.
Особенно жду ругань по постбэкам. Остальное вроде стоит крепко, но вам со стороны виднее.
Сразу предвосхищу главный вопрос тех, кто льёт на ру: а будет ли это работать, Cloudflare же с прошлого года подрезан RKN. Будет, и вот почему. Редирект это не лендинг, а несколько сотен байт заголовков. После подрезки от канала остаются жалкие килобайты, но редиректу их хватает с запасом: он проскакивает в эти первые байты раньше, чем троттлинг успевает включиться. Тяжёлую страницу через душимый CF ты бы и правда не вытащил, а вот сам переброс трафика, ради которого TDS и существует, уходит быстрее, чем почти где-либо.
Ford вернул 350 уволенных инженеров на работу
Ford вернул 350 уволенных инженеров на работу - их заменили ИИ, но нейронки не справились с проектированием машин.
Идея отказа от живых сотрудником оказалась полным провалом в плане контроля качества и привела к огромному количеству поломок.
В руководстве признали, что недооценили опыт людей - теперь они помогают молодым сотрудникам и... заново обучают ИИ
Что отличает Гагаринг от других компаний?
Когда мы получили первые, так сказать, серьезные деньги, мы решили направлять прибыль не на покупку «Бентли» и недвижимости на побережье, а на развитие производства.
Самое главное, мы начали активно привлекать к себе команды. Мы собирали людей, у которых уже есть готовое решение — пусть даже это прототип, макет, то, что можно потрогать и увидеть, демонстрирующее потенциал. Если мы видели, что человек способен что-то создать, что идея жизнеспособна, мы помогали ее довести до конца и начинали совместную работу.
Не могу вдаваться в детали по конкретным изделиям, но у нас уже есть успешные кейсы совместных работ. Ряд изделий пошел в серийное производство — это небольшое откровение. Однако именно такой подход привел нас к тому, что сейчас Гагаринг, который год назад производил, скажем, детекторы, «Совы», «Кузнечики», готов к серийному производству абсолютно всего — от вентиляторов до бэков.
Руководитель компании Гагаринг, Александр Барашков
Как я написал свой "идеальный" сортировщик и медиа-комбайн без опыта в программировании с использованием ИИ
Всем привет! Хочу поделиться личной историей о том, как наболевшие бытовые проблемы с компьютером и капелька упорства (вместе с ИИ-помощником) помогли мне создать программу, которой я теперь пользуюсь каждый день.
Началось всё с трёх простых, но жутко раздражающих проблем в моей повседневной жизни:
1. Хаос в загрузках. Я постоянно скачиваю кучу картинок, видео, мемчиков и документов. Плюс бэкапы с флешек, старых жестких дисков и прочее. Разбирать всё это сразу не всегда есть время и желание, поэтому мусор годами копится мертвым грузом. И чем дальше, тем страшнее браться за наведение порядка. Существующие программы для сортировки требовали изучения тонны настроек или выглядели как привет из 90-х. Хотелось простого: без установок, без взломов, без лишней сложности. Просто открыл программу, по превью или фильтрам быстро раскидал файлы по нужным каталогам, не копаясь часами в бесконечных иерархиях папок.
2. Сжатие видео для Discord. Постоянная боль аккаунтов без премиума: хочешь скинуть другу смешной ролик весом в 12–15 мегабайт, а ограничение на загрузку — ровно 10. И начинается: заходи на онлайн-конвертеры (которые пережимают видео по полчаса и пичкают рекламой) или открывай тяжелый видеоредактор. Мне нужен был инструмент, который сожмет ролик под лимит мессенджера в один клик. Плюс иногда требовалось на месте обрезать видео, кадрировать, повернуть, убрать звук или быстро вытащить аудиодорожку из подкаста.
3. Анализ забитого диска. Чтобы понять, куда делось место на диске или флешке, я много лет использовал старую утилиту Scaner на 200 КБ. Да, она работала, но была жутко неудобной и устаревшей: ни красивой интерактивности, ни нормальной группировки файлов, ни возможности быстро выкинуть мусор прямо из графика. А изучать новые сложные комбайны было банально лень.
Раньше я бы просто вздохнул и продолжил мучиться, ведь в программировании я не разбираюсь от слова «совсем» (максимум — писал простейшие скрипты на Python для себя). Я даже с технологией Git не был знаком и начал использовать её уже в самом конце разработки. Но с появлением нейросетей всё изменилось. Я решил: почему бы не попробовать сделать такой инструмент для себя, раз мне это интересно, а готового идеала под мои нужды не существует?
Да, возможно, это эгоцентрично — думать, что я лучше других знаю, как всё должно работать. Но меня всегда удивляло: почему вокруг так много крутых программистов и экспертов, а большинство софта в итоге получается кривым и неудобным? И я решил попробовать сам.
Как мы это делали (и сквозь какие тернии прорывались)
Справедливости ради, начинал я не с удобных агентных систем, как все нормальные люди, а напрямую в веб-интерфейсе Google AI Studio. И это был сущий кошмар. Система не поддерживала прямое создание файлов проекта на компьютере. Мне приходилось прописывать правила, по которым ИИ писал код в виде текста, я скачивал его в `.txt`, а потом конвертировал на своем компьютере в рабочий Python-код скриптом. Это было сплошное мучение, продуктивность стремилась к нулю. Скорее всего, отголоски этого «костыльного» старта до сих пор живут где-то в архитектуре проекта.
Позже я узнал об агентных нейросетях и открыл для себя агентного ИИ-помощника от Google. Я знал, что есть другие аналоги, но с ходу не смог быстро разобраться с их установкой и настройкой, а в этом разобрался и остановился на нем. Во мне горел энтузиазм, нужно было поскорее воплотить свою идею в жизнь.
Спойлер: в итоге всё это заняло больше полугода. В течение этого времени я много раз хотел всё бросить и забыть как страшный сон. Но раз вы читаете эту статью, значит, всё-таки не бросил.
Сказать, что всё заработало сразу — соврать. Это была настоящая битва! Нейросеть писала код на Python, а я выступал в роли тестировщика, дизайнера, QA-инженера, идейного вдохновителя и строгого начальника. И это с учетом того, что опыта ни в одной из этих ролей у меня не было до этого момента.
Мы наткнулись на кучу подводных камней, о существовании которых я даже не догадывался:
Длинные пути в Windows: Вы знали, что система начинает сходить с ума и выдавать ошибки, если полный путь к файлу превышает 260 символов? Нам пришлось писать специальный обходной код, чтобы программа не вылетала при переносе файлов из глубоких папок.
Блокировки файлов: Программа намертво зависала, если я пытался переместить видео, пока встроенный плеер его воспроизводил. Мы учили плеер вовремя «отпускать» файлы перед переносом.
Спор с ИИ из-за дизайна и расположения элементов: Нейросеть упорно пыталась сделать всё не так, как я считал удобным и правильным. Я заставлял её по многу раз переписывать интерфейс и элементы программы, чтобы получить то, что соответствовало моему представлению об удобстве. В итоге вроде получился стильный интерфейс с легким закосом под эстетику игры Graveyard Keeper на начальном экране. (Капля забавы никогда не повредит)
Тормоза программы при отрисовке тысяч данных: при нахождении тысяч категорий дубликатов или попытке вывести в список 8 тысяч файлов рисунков всё падало, приходилось изучать механизмы решения этих проблем. (скорей всего не все решены)
Бесконечные баги: Они были на каждом шагу — в дизайне, в производительности, в расположении элементов. Казалось, не было места, где хотя бы что-то работало нормально.
В итоге для стабильности мы написали 85 автоматических тестов, чтобы после каждого нового исправления у нас не ломалось то, что уже работало. И, скорее всего, это ещё не конец.
В итоге получился: Media Keeper 📂✨
Программа состоит из четырех модулей, которые полностью закрыли мои потребности:
Сортировщик (Sorter): Поддерживает drag&drop для настройки каталогов. Показывает файлы из папки «Входящие». В один клик (или по горячим клавишам) я раскидываю файлы из входящей директории по удобному визуальному дереву папок. Есть быстрый предпросмотр картинок, видео и звуков прямо при наведении мышки, а также безопасное индивидуальное и групповое переименование с защитой от конфликтов имен. Поддерживается автопереименование файлов по шаблону при добавлении в каталоги.
Анализатор диска (Analyzer): Строит красивую интерактивную плиточную диаграмму TreeMap или круговую Sunburst. Наводишь на сектор — видишь размер папки и её содержимое. Можно «провалиться» вглубь каталогов и перемещать или удалять тяжелый мусор прямо на месте. И, конечно, есть интеграция с другими функциями программы.
Поиск дубликатов (Cleaner): Находит одинаковые файлы по их хэш-суммам (даже если они переименованы). И тут действует «железобетонное» правило безопасности: программа физически не позволит вам случайно удалить все копии файла — как минимум один оригинал («выживший») всегда останется нетронутым. А также реализован поиск по образцу (функция, которой мне всегда не хватало): можно искать дубликаты только тех файлов, которые лежат в конкретной папке, среди всех остальных директорий.
Редактор и Конвертеры (Editor): Быстрая обрезка видео, наложение размытия (блюра) на область экрана, пакетные конвертеры картинок, аудио и видео и многое другое. И да — то самое сжатие под лимит мессенджеров (до 10 МБ) теперь делается парой кликов.




Подули программы: Сортировка, Анализатор, Поиск дубликатов, Редактор и конвертер.
Полная приватность и Open Source
Для меня было критически важно, чтобы программа не лезла в интернет. Media Keeper работает на 100% локально. Она не собирает метаданные, не отправляет логи на сторонние сервера и вообще не требует сети (интернет нужен только один раз при первом запуске, чтобы скачать библиотеки FFmpeg для видеоредактора, если их у вас нет, но их можно установить и вручную).
Программа полностью бесплатна, в ней нет рекламы и скрытых подписок. Она не требует установки в систему — её можно спокойно переносить на флешке, запускать на любом компьютере, и всё будет работать из коробки (очень на это надеюсь).
Я выложил весь исходный код на GitHub — проект полностью открыт для всех. Надеюсь, кому-то из вас он будет полезен и тоже сэкономит кучу времени и нервов при наведении порядка на компьютере!
Программа переведена на русский и английский язык.
👉 Ссылка на исходный код и скачивание готовой версии: [Ссылка]
Буду рад вашим отзывам, конструктивной критике и идеям, что еще можно улучшить!
Сделал опенсорсный ИИ-анализатор вирусов для обучения студентов инфобезу
Всем привет! Я студент и сегодня защищаю свой диплом. Это локальный образовательный стенд, который берет подозрительный бинарный файл (exe, dll, elf), прогоняет его через статический анализ (YARA, ClamAV, radare2), а затем с помощью ИИ (локальные LLM или OpenRouter) генерирует понятный учебный урок.
В чем фишка: Система не просто выдает "вирус/не вирус", а строит интерактивный граф цепочки атаки (Cyber Kill Chain). Студенты могут визуально разобрать, как вредонос закрепляется в системе, какие файлы создает и куда стучится по сети.
Проект полностью открытый. Ссылка на GitHub: https://github.com/Dan-Sources/security-analyzer
Буду рад фидбеку от сообщества
Юный изобретатель из Воронежа создал уникальный станок
⚙️ 9-классник из Воронежа создал станок с ЧПУ, который работает не только с деревом и пластиком, но и со сталью и чугуном. При этом разработка школьника стоит в три раза дешевле промышленных образцов. С этим проектом он уже победил во всероссийском конкурсе, а следом запатентовал ещё один станок — для резки, сварки и очистки металла.
#Воронеж #Школьник #Технологии #Изобретение #Россия



