Цифровая Переплавка

В эпоху, где для любой задачи существует отдельное приложение — от «умных» календарей до ИИ-ассистентов — история профессора Джеффа Хуанга звучит почти вызывающе. Четырнадцать лет он ведёт все свои дела в одном текстовом файле. Без облаков, без синхронизаций, без модных методологий. Просто .txt. И что особенно интересно — система не только не сломалась под нагрузкой, но и масштабировалась вместе с карьерой профессора, исследователя и администратора. Как работает система на самом деле Важный момент: это не «хаотичный список задач», а строгий, повторяемый ритуал...

Системы интервального повторения давно доказали свою эффективность, но у них есть одна странная особенность: чем важнее для тебя база знаний, тем меньше ты ей владеешь. Закрытые форматы, базы данных, синхронизация через облако, сложные интерфейсы — всё это постепенно превращает личные знания в «данные внутри приложения». Проект Hashcards предлагает радикально иной подход: карточки — это просто текстовые файлы. Без магии, без скрытых структур, без привязки к конкретному редактору или платформе. Что...

SQLite часто воспринимают как «простую БД для мелочей»: конфиги, локальные кеши, временные данные. Но иногда именно она внезапно показывает фокус, после которого начинаешь смотреть на архитектуру иначе. Один из таких фокусов — виртуальные колонки для JSON с полноценными индексами. И это не экспериментальная фича, а зрелый механизм, который годами был у всех под носом. В чём магия: JSON без боли и миграций Обычно выбор прост: либо строгая схема и скорость SQL, либо гибкость JSON и расплата в виде медленных запросов...

Микросервисы обещают свободу: независимые деплои, маленькие команды, чистые контракты. Но на практике многие системы незаметно превращаются в клубок зависимостей, где любой сбой путешествует по кругу, а понять, кто за что отвечает, невозможно без археологических раскопок. Автор ByteSauna предлагает неожиданно строгий, но очень практичный рецепт — правило полидрева. И в отличие от абстрактных «лучших практик (best practices)», здесь всё упирается в простую математику. Что такое полидрево — по-человечески...

Одна из главных проблем при работе с ИИ — не модель и не промпт, а контекст. Документация где-то в браузере, спецификация — в другой вкладке, примеры — в README на GitHub. В итоге мы либо вручную копируем куски текста, либо скармливаем модели сырой HTML с навигацией, скриптами и рекламой. Проект toMCP предлагает неожиданно простое решение: превратить любой сайт в полноценный источник контекста для ИИ за одну секунду. Что именно делает toMCP Идея гениальна в своей примитивности. Ты просто добавляешь tomcp...

DuckDuckGo до сих пор часто воспринимают как нишевый инструмент для параноиков от приватности. Что-то вроде «Google, но без слежки — если уж совсем некуда деваться». Однако факты, которыми поделился основатель проекта Габриэль Вайнберг, рисуют совсем другую картину: перед нами зрелая технологическая платформа с собственной инфраструктурой, политической позицией и довольно нетипичной философией развития. И, пожалуй, именно это делает DuckDuckGo по-настоящему интересным явлением. Не стартап, а долгий инженерный марафон Один из самых недооценённых фактов — возраст и независимость DuckDuckGo...

Новость о том, что ИИ от Meta научился расшифровывать изображения и слова по магнитному полю мозга, звучит почти как научная фантастика. Но самое интересное здесь не в самом ИИ. А в вопросе, который возникает следом: если внешний алгоритм способен читать глобальный магнитный сигнал мозга — почему сам мозг не может делать то же самое? Эта идея неожиданно бьёт сразу по нескольким «вечным» проблемам нейронауки — от связывания сигналов до природы сознания. Мы давно живём в магнитном мире — просто забыли об этом Эволюция обожает магнитные поля...

Есть момент, знакомый почти каждому разработчику. Ты вошёл в поток: чуть поправил логику, заодно переименовал переменную, по дороге почистил форматирование и… внезапно всё это живёт в одном файле. А дальше — классика жанра: коммит с сообщением уровня «фиксы и прочее - fixes and stuff». Команда git add -p — это тот самый инструмент, который незаметно, но радикально меняет культуру работы с Git. И что особенно иронично — он всегда был рядом. Почему атомарные коммиты — это не занудство Git задумывался как система управления изменениями, а не файлами...

Новость о том, что Kimi K2 Thinking с триллионом параметров стабильно работает на связке из двух Mac Studio с M3 Ultra, на первый взгляд выглядит как красивый твит. Но если копнуть глубже, это не просто рекорд «ради рекорда», а симптом куда более важного сдвига в индустрии ИИ. Мы привыкли считать, что большие модели — это вотчина дата-центров, стойки с GPU и счета на сотни тысяч долларов. Однако здесь всё иначе: открытая модель, потребительское железо и локальный запуск без облака. И это уже не демо «на пару токенов», а скорость, с которой реально можно работать...

Мы привыкли воспринимать систему сборки как набор скриптов, которые «что-то компилируют». Make, CMake, Bazel, Cargo — инструменты меняются, а ощущение остаётся прежним: нажал кнопку, получил бинарник. Статья Jyn аккуратно и без пафоса делает куда более важную вещь — раскладывает сборку как вычислительную систему, со своей теорией, ограничениями и фундаментальными свойствами. И внезапно выясняется, что система сборки (build system) — это не про компиляцию. Это про инкрементальные вычисления над графом зависимостей...

Server-Sent Events долгое время выглядели как идеальный транспорт для стриминга ответов ИИ: просто, по-HTTP, без сложной инфраструктуры. Именно поэтому SSE так быстро прижились в SDK и демо-проектах. Но по мере того как LLM перестали быть игрушкой и стали дорогим вычислительным сервисом, выяснилось неприятное: SSE плохо сочетается с самой природой генерации токенов. И проблема тут не в скорости сети. Проблема — в потере прогресса. Когда обрыв соединения становится финансовой проблемой Генерация токенов — самая дорогая часть LLM-запроса...

Долгие годы объектные хранилища жили в странном компромиссе: либо дёшево и медленно, либо быстро и неприлично дорого. Архивы, бэкапы, редкие обращения — под это S3-подобная модель подходила идеально. Но ИИ всё сломал. И новость от FractalBits — это не просто ещё один стартап в переполненном рынке, а попытка переписать саму экономику производительности. Почему скорость внезапно стала обязательной Современные ИИ-нагрузки работают не с гигантскими файлами, а с миллионами мелких объектов: изображения, фичи, эмбеддинги, текстовые чанки...