Open source *

Мы в targetai специализируемся на создании ИИ-ассистентов для клиентского сервиса. И голосовые агенты для нас — один из ключевых сценариев. В какой-то момент мы с командой пришли к пониманию, что зависимость от вендорских TTS-сервисов — это риск. Пришлось договариваться, что вообще можно считать «хорошим голосом» для ИИ-агента. Эта статься посвящена формированию критериев отбора TTS-движка. Сравнение моделей я тут затрону вскользь, пока можно ориентироваться на данные, которые наш маркетинг опубличил во время релиза нашего движка targetspeak. И, кстати, есть хороший обзор open source TTS-решений с точки зрения метрик у коллег из Raft.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей и я развиваю портал для разработчиков в корпоративном мессенджере Пачка. Эта статья про то, как мы превратили рукописную ноду для n8n в артефакт, который генерируется из одного файла спецификации, и как она прошла официальную верификацию и встала в каталог n8n со статусом verified by n8n.

По дороге мы выбросили целиком первую версию ноды и перевели всю документацию API на новый процесс генерации. Ниже — как это устроено внутри, с кодом и граблями.

Если коротко, что получилось: правка в одном .tsp-файле автоматически расходится в документацию, CLI, SDK и n8n-ноду, а CI публикует всё по реестрам. Нода больше не может отстать от API, потому что собирается из того же источника.

Есть много причин, по которым вам может понадобиться установить нейросеть локально на компьютер. Например, вы не хотите зависеть от отключений интернета или вам нужно пользоваться ИИ на ноутбуке без сети.

Так или иначе, такая опция предусмотрена и абсолютно легальна: DeepSeek распространяется бесплатно и у него открытый исходный код.

Ниже я расскажу, как установить DeepSeek на компьютер при помощи приложения LM Studio.

На связи Денис из команды платформы данных в Yandex Cloud. Мы занимаемся разработкой системы SPQR, которая помогает легко реализовать горизонтальное масштабирование PostgreSQL с помощью шардирования. И это не теоретическая задача на два шарда и десять таблиц. Необходимо сделать систему, которая в пределе хранит петабайты данных и выдерживает сотни тысяч запросов в секунду. 

В прошлой статье мы показывали SPQR со стороны пользователя: как выбрать ключ шардирования, как разложить таблицы на распределённые (distributed) и справочные (reference), как создать распределения и определить диапазоны ключей, а затем перевезти монолит на несколько шардов. Эта статья будет про инженерный путь: архитектуру, компромиссы и грабли, которые встретились по дороге.

Поднял за выходные продукт, который давно хотел проверить руками: RAG, который отвечает строго по корпусу и к каждому утверждению ставит ссылку на пункт правил — или честно пишет «В корпусе нет основания для ответа». Модель — Gemma-4, локально, через Ollama. Инференс без внешних вызовов: можно физически отрезать сеть — оно продолжает работать.

Сегодня я подробно разберу раздел Websites в opensource системе аналитики Matomo. Как Matomo хранит сайты внутри системы, чем различаются Website, Mobile App и Roll-Up, как правильно строить архитектуру аналитики, какие ошибки почти все совершают при масштабировании Matomo.

testing в Go даёт только примитивы. Разбираем, почему автотесты в Go быстро превращаются в боль, и какого слоя исполнения в нём не хватает.

мы продолжаем изучать моделирование спутниковой связи. В предыдущей статье мы узнали 3 способа организации дерева папок нашего проекта в NS-3. Данная статья цикла посвящена знакомству с устройством и возможностями модуля Satellite и как его установить в NS-3.

Часто в демо интерфейсах продуктов можно увидеть имена вроде John Doe, Jane Smith и Test User. И такой же рандомный текст в описании профиля, профессии и интересах. Я создал генератор профилей с персонажами из популярных кинофраншиз. Во все тяжкие, игра престолов, офис, теория большого взрыва, матрица и другие.

Пол-года мой личный ИИ-агент “Паспарту” жил на OpenClaw. Я переехал на опенсорсный self-hosted Hermes — и собрал пятнадцать граблей, чтобы Вы их обошли. Честный разбор переезда + пошаговый гайд, по которому повторите за пару часов.

Что, если бы сканируемый код не был обязан выглядеть как набор квадратов и полосок? Что, если он выглядел бы как залитый дождём ночной город — и при этом всё равно безошибочно считывался?

Это NoiR Code. Он кодирует текст в изображение, которое читается как чёрно-белый нуар-кадр: полутоновый силуэт города, луна, штрихованные тени. Наводишь камеру в специальном приложении или веб-сервисе, созданном для поддержки этого формата, и получаешь своё сообщение обратно. Попробовать можно здесь: noir-code.suncake.xyz

Код стало писать дешевле: большие команды и AI-агенты быстрее создают новые файлы, паттерны и, иногда, дубли. Если поиск copy-paste работает медленно, его легко убрать из каждого pull request и запускать только иногда. Я попробовал сделать быстрый Rust-клон jscpd, чтобы duplicate-code check оставался достаточно дешевым для обычного CI.

Разрабатывая приложения, мы стараемся не злоупотреблять дублированием кода. Из часто встречающегося кода мы формируем библиотеки, а для их соединения в инфраструктуре ASP.NET Core приложения используем DI-контейнер. Инфраструктура тестирования для ASP.NET Core API, как правило, тоже повторяется, но какие инструменты помогают нам переиспользовать тестовый код?
Разработчики Python решают эту задачу с помощью pytest.fixtures, однако в dotnet-экосистеме (xUnit) хорошего аналога пока нет.
В статье рассмотрим пример, как в несколько строк собрать полноценное интеграционное окружение с изолированной БД, фейковым временем и случайностью, а также как донастроить это окружение для отдельно взятого теста.

Для кого эта статья: для бэкенд-разработчиков (на .NET), технических лидов, QA-инженеров, которые пишут код, и всех, кто устал от бессмысленно повторяющегося кода в тестах.

Если вы пишете на C#, но хотите добавить тестам элегантности Python — добро пожаловать.

Я соло-фаундер и единственный разработчик нишевого B2B-продукта. Лендинги для него я переделывал не раз: новая гипотеза — новая посадочная, под кампанию — ещё одна, плюс блог. Каждый раз повторялась одна и та же возня: не забыть мета-теги и Open Graph, прикрутить аналитику, не сломать индексацию, выкатить, проверить. Claude Code заметно ускорял это, но каждый запуск был «с нуля» — качество зависело от того, насколько удачно я в этот раз сформулировал промпт.

В какой-то момент я понял, что повторяю один и тот же процесс, и его можно зафиксировать. Так получилась Landforge — небольшая система Claude Code skills, которая доводит лендинг от брифа до задеплоенной измеримой страницы. Я обезличил её, отвязал от своего продукта и выложил в open-source (MIT). В статье — как она устроена и какие решения за этим стоят. Ссылка на репозиторий в конце; сначала — польза.

Скопировали пароль от прода и синхронизировали его между ноутбуком и телефоном. Где он теперь лежит и кто может его прочитать? Я сделал сервис, где честный ответ — «нигде в открытом виде и никто, включая меня». И сейчас покажу строку из живой базы, чтобы это доказать.

Это первая статья про Copy Sync — приватный кроссплатформенный обмен буфером обмена. Я не собираюсь его вам продавать. Я хочу разобрать одну инженерную задачу: как построить сервер, которому физически нечего у вас украсть, даже если им завладеет кто-то злой — включая меня самого. Весь крипто-код открыт, и проверить меня можно по ~70 строкам, а не по обещаниям.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, как и многие, я уставал от красных сообщений в консоли, где не видно значений переменных. Приходилось ставить print(), гуглить – терял кучу времени. Поэтому я написал crashprobe – библиотеку, которая делает отладку простой и наглядной.

Уж казалось бы, онлайн гляделок dxf — пруд пруди. Но кто сталкивался с удивительным форматом dxf знают — сколько вьюеров, столько и вариантов отображения. К тому же, большинство таких гляделок используют бэкенд для рендера. Но зачем, неужели так сложно отобразить 2D‑чертёж в браузере? Насколько это может быть сложно?

Я пользуюсь Hermes Agent уже месяц. Всё это время работал через командную строку (WSL) потому что на windows версии не было, Конечно, уже это довольно ощутимое ограничение, так как Hermes не имел полный выход к файлам в Windows, за это время свыкся с терминалом запускал через hermes chat. недавно вышла версия v0.15.2, и вместе с ней десктопный установщик на Electron. Windows, macOS, Linux.

Скачал, поставил, пошёл по настройкам. Оказалось, что в GUI тринадцать разделов, и каждый из них что-то решает. Ниже — гайд по тому, как можно оптимизировать настройки под себя.

Размышление о backend‑архитектуре между двумя крайностями: академической чистотой и радикальным прагматизмом. На примере read/write path, CQRS, кэширования готовых ответов и собственного framework‑а на Go я показываю, как архитектурные шаблоны сталкиваются с production‑реальностью.

Часть своих сервисов я держал в облаке, но когда счёт за AWS начал превышать ожидания, стало понятно: пора переносить их домой. Несколько месяцев назад я купил мини-ПК, но всё никак не находил времени его задействовать. Так я занялся решением проблемы локального деплоя.