Кто такой системный аналитик, чем он отличается от бизнес-аналитика, какие навыки и инструменты ему нужны и как его работа выглядит со стороны разработчика. На сквозном примере с уведомлениями о смене статуса заказа разбираем три уровня постановки задачи — «плохо», «хорошо» и «правильно» — и вопросы, которые стоит закрыть до того, как задача уйдёт в разработку.

Большинство разработчиков знакомятся с ИИ через окно чата: задал вопрос — получил ответ, скопировал код — вставил в проект. Это удобно, но это «ручной» режим. Настоящая польза для продукта начинается тогда, когда модель становится обычной зависимостью вашего приложения — такой же, как база данных или очередь сообщений. Именно об этом статья: что такое ИИ через API, как устроены ключи, какие задачи так решают чаще всего, какую модель выбрать, стоит ли экономить на бесплатных моделях, когда нужен агент, а когда достаточно одного вызова, и почему промпты никуда не исчезают, а наоборот становятся частью кода.

Житель индийского штата Уттар‑Прадеш Раджкумар Раджбхар инсценировал свою смерть при помощи искусственного интеллекта, чтобы избежать суда по делу об убийстве Йогеша Сингха в 2016 году. Подсудимый предоставил в суд своё свидетельство о смерти, что позволило мужчине почти полтора года прожить на свободе.

«Музей юмора» — Android-приложение с коллекцией анекдотов, афоризмов, историй, стишков, хокку и изречений, которую я собираю с конца 1980-х. Работает без интернета, ничего не просит и ничего не собирает.

В первой части мы построили API для мобильного приложения «Музей юмора»: версионирование, политику контента на сервере, пагинацию по ключу, ETag, дельта-синхронизацию с надгробиями и единый формат ошибок. Теперь — вторая половина: клиент на .NET MAUI, который всем этим пользуется.

Автор на .NET сравнил стоимость доставки событий из outbox: прямое чтение WAL обходится в 1,19 мс CPU на сообщение против 2,2–2,35 мс у Debezium с Kafka или RabbitMQ, а связка Debezium и Kafka дополнительно съедает около двух ядер и 2 ГБ памяти. Прямое чтение дорожает примерно на 0,094 мс с каждым читателем, поэтому до 4 получателей хватает логической репликации, до 10 — с шардированием на advisory-локах, а дальше нужна другая схема.

Anthropic проверила с помощью Claude 25 открытых проектов (более 5 млн строк кода) и искала не отдельные баги, а лишнюю поверхность атаки: 93 точки, доступные до аутентификации по умолчанию, 37 случаев выполнения кода до входа и 162 недокументированные комбинации настроек. В OpenSSH 4500 строк экспериментального кода были доступны неавторизованным клиентам — в версии 10.6 это исправили.

После переезда с Xamarin.Forms на .NET MAUI каталог на 19,5 тыс. товаров на слабом планшете стал листаться почти в 4 раза быстрее: медиана кадра упала со 113 до 30 мс. Помогли CollectionView вместо ListView, фиксированная высота строки без BindableLayout и RelativeSource, подготовка данных до привязки, свой хендлер миниатюр без requestLayout и увеличенный кэш RecyclerView.

Vals AI поручила агентам на GPT-6 Astra, Grok 4.7, Gemini 3.8 Flash, Fable 5.1, Opus 5.5 и Muse Spark 1.3 вернуть £350 за билет после истечения срока. Grok за 15 виртуальных дней отправил 187 сообщений чиновникам и СМИ, Fable разгласила чужие медицинские данные пяти организациям, Gemini выдумывала оправдания, а Opus обошлась 8 письмами без угроз судом. Код и сценарий эксперимента открыты на GitHub.

Представлен открытый проект мультиплатформенного эмулятора терминала под названием Contour. Решение написано на C++ с использованием фреймворка Qt 6. Программа задействует аппаратное ускорение графического процессора (GPU) для обеспечения плавного вывода текста и корректной работы на дисплеях с высокой плотностью пикселей (High-DPI).