Каждый автор, обдумывая статью, сталкивается с проблемой. С одной стороны хочется передать читателю крутую идею и тем самым принести большую пользу, а с другой страшно давать что-то “тяжелое”, потому что тема может оказаться неподъемной и следовательно бесполезной.

В первых материалах я описывал простые вещи. Эффективное обучение, работа памяти, правила ведения заметок, всё это очень полезно каждому из нас, особенно в начале пути. Также сюда можно отнести это небольшое руководство.

Cегодня же я хочу рассказать о чем-то более сложном и продвинутом. ВАЖНО! Если вы не совсем понимаете, что такое кривые забывания, метод заметок корнелла, зеттелькастен, то дальнейший текст будет вам мало полезен. Если нет необходимой базы и опыта, то дальше читайте на свой страх и меня потом не обвиняйте.

Изложенная ниже методика Зеттелькастен рисования на бесконечном канвасе (далее ЗРБК для удобства) мне не встречалась ранее, поэтому я скромно буду считать себя одним из первых её практикантов/изобретателей. Причем это не что-то абсолютно новое, а скорее соединение существующих методик и новых возможностей цифровых устройств.

Необходимо понимать вещь, от которой вообще отталкивается любой тайм-менеджмент: у нас в сутках одинаковое количество времени и в любом случае время работы четко ограничено. Но при этом времени достаточно, чтобы успеть многое. Так почему же что-то мы успеваем, а в других делах нам всегда "не хватает времени"? Почему мы часто не можем "найти время" на спортзал, родных или прочтение книги?

Использование решений на базе ИИ больше похоже на работу человека с неким напарником, обладающим большой базой знаний. В будущем предполагается, что ключевыми навыками специалистов станут умение эффективно взаимодействовать с искусственным интеллектом, правильно формулировать задачу и интерпретировать те результаты, которые ему предоставит система.

Мы в «Автомакон» понимаем важность, а в какой-то степени и неизбежность грамотного применения ИИ, поэтому уже активно внедряем его в свои рабочие процессы. Недавно провели встречу, на которой наши коллеги Анатолий Антипов (разработчик MS SQL) и Ильдар Лукманов (тимлид PHP) поделились опытом. Они активно используют решения на базе ИИ как в рабочих процессах, так и в разработке в целом.

В последние годы мы стали свидетелями стремительного развития и роста популярности чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Одним из наиболее известных и широко используемых чат-ботов стал ChatGPT от компании OpenAI, который продемонстрировал впечатляющие возможности в общении и решении разнообразных задач.

Однако ChatGPT - далеко не единственный продвинутый чат-бот, доступный сегодня. Не так давно компания Anthropic представила миру Claude v.3 Opus - ИИ-ассистента нового поколения, который во многом превосходит возможности ChatGPT и имеет ряд значимых отличий. И хотя на первый взгляд Claude может показаться похожим на своего более известного "коллегу", при ближайшем рассмотрении становятся видны существенные различия в архитектуре, возможностях и особенностях взаимодействия с пользователем.

В этой статье мы рассмотрим ключевые отличия Claude от ChatGPT, дадим практические рекомендации по эффективной работе с этим ИИ-помощником и обсудим перспективы дальнейшего развития подобных систем. Наша цель - предоставить полезное руководство, которое поможет вам в полной мере освоить и применять Claude, избегая распространенных ошибок и открывая новые горизонты в решении задач с помощью ИИ. Конечно, в этой статье не получится рассказать все, но самое основное - однозначно.

Приятного прочтения!:)

Приветствую всех читателей Хабра!

Меня зовут Денис, RTE в компании «Автомакон». На данный момент работаю в направлении «Фулстек» на проекте «ВкусВилл».

Планировал написать короткую статью про изменения в классической модели изменений Джона Коттера, но в процессе понял, что хочется много о чем рассказать через призму своего опыта, поэтому решил разбить предполагаемый лонгрид на несколько заметок.

При проектном мышлении мы отталкиваемся от боли каждого клиента. У каждого клиента она своя, поэтому каждый проект уникален. А продукт должен быть универсален. Он должен принести пользу как можно большему числу клиентов, а не покрыть боль одного. То есть, продуктовые мышление — умение сделать такой продукт, который удовлетворит потребности большей части рынка.

Нашим коллегам Александру Николаеву из практики BPM и Наталье Ждановой из практики LowCode удалось прокачать два этих паттерна — продуктовый и проектный. В статье они рассказали, в чем видят пользу каждого из типов мышления и как их развить.

Вам нравятся старые Legend of Zelda времён SNES и GBA? Может быть, вам пришлась по вкусу Dark Souls? А, возможно, вы ещё и фанат Quake? Но что объединяет все эти игры? Для меня это в первую очередь дизайн уровней. Головоломки, удобные шорткаты и нелинейность исследования - вот то, что делает карту игры частью общего игрового процесса и вдыхает жизнь в процесс исследования мира.

В наше время расцвета жанра rogue-lite вопрос генерации игровых уровней актуален как никогда. Однако по-настоящему интересные уровни в жанре - большая редкость, я бы даже сказал, феноменальная. Чаще всего уровни представляют собой просто наборы заранее заготовленных комнат-коробок, случайным образом приставленных друг к другу, без какой-либо логичной высокоуровневой картины. Но, всё же, я знаю одну игру, которая взяла принципиально другой подход: Unexplored. На мой взгляд, она пересмотрела устоявшийся стереотип об ограничениях левелдизайна в рогаликах. Всё, что для этого понадобилось - циклическая генерация подземелий (Cyclic dungeon generation).

К сожалению, описаний этого алгоритма в Сети мною было найдено всего лишь два, одно из которых слишком поверхностно, а другое ссылается на отсутствующие в свободном доступе инструменты. Попытка самостоятельно повторить алгоритм без таких инструментов приводит к ряду любопытных задачек.

Начать статью хочу с цитаты из слов Брайана Кернигана,которую мне посчастливилось найти:

Tcl/Tk придает работе магическую продуктивность, за несколько часов можно достигнуть тех же результатов, что за дни или недели при разработке на C или C++... Tk весьма эффективен для большинства приложений, многие элементы интерфейса (виджеты) реализованы настолько хорошо, что остается только удивляться, как подобная работа могла быть выполнена так качественно... Удачным кажется и то, что разделение задач между Тсl и С/С++ осуществляется достаточно легко, надо только знать, какой инструмент лучше справляется с задачей... Расширение системы дополнительным Tcl-кодом, загружаемым напрямую в Tcl-библиотеку приложения, в полном согласии с оригинальной идеей Остераута, повышает эффективность программы, в целом, упрощает ее структуру и улучшает мобильность... Я не уверен, что Тсl мог бы выжить как самостоятельный продукт - у него слишком много конкурентов. Но у сочетания Tcl/Tk в Unix-мире нет конкурентов... Система исключительно надежна, очень хорошо документирована... свободно доступна... безукоризненно высокого качества

С первого взгляда кажется, что безопасность - это тема devops-а или бэкенда. Но разделить зоны ответственности в этом вопросе очень сложно. В этой статье я хотел бы поговорить о моментах, связанных именно с фронтендом - т.е. об атаках, которые могут грозить приложениям и по-хорошему должны фильтроваться еще на фронте без вмешательства бэка.

Статья подготовлена по материалам внутреннего митапа по информационной безопасности.

Введение

Вычислительные мощности Яндекса и сервисы для обработки и хранения данных. Яндекс.Облако — публичная облачная платформа, где вы можете создавать и развивать свои проекты.

1. Yandex Compute Cloud — Виртуальные машины и диски
2. Yandex Object Storage — Масштабируемое хранилище данных
3. Yandex Virtual Private Cloud — Сети для обмена информацией между облачными ресурсами и интернетом
4. Yandex Identity and Access Management — Идентификация и контроль доступа к облачным ресурсам
5. Yandex Managed Databases — Управление базами данных ClickHouse, PostgreSQL и MongoDB
6. Yandex SpeechKit — Комплекс технологий распознавания и синтеза речи
7. Yandex Translate — Машинный перевод с поддержкой более 90 языков

jsFiddle — одна из самых популярных сред веб-разработки (работающая в веб-браузере), позволяющая редактировать и запускать код, написанный на HTML, JavaScript и CSS, который будет называться «фиддлом». Есть возможность использовать библиотеки для JavaScript, такие как jQuery.

Одно из популярных применений jsFiddle — вставка фрагмента кода в блоги, возможность делиться кодом через социальные сети и совместная работа над кодом.