Разработчик заменил 3 ГБ SQLite на десяток мегабайт FST и не потерял в скорости

У финнов есть слово opiskelijassammekin, и если вы не носитель, разобрать его вручную — то ещё удовольствие. Проект Taskusanakirja как раз помогает: вводишь приставку, а словарь ищет финско-английские пары на лету. Раньше под это дело автор держал 3 ГБ SQLite и упирался в размер.

В итоге он перешёл на FST (finite state transducer), статичную структуру данных для префиксного поиска. Бинарник сжался до десятка мегабайт, а отклик остался таким, что глаз не заметит.

Цепляет не столько цифрой, сколько подходом: вместо универсальной базы используется узкая структура, которая делает ровно то, что нужно, и не жрёт лишнего. Хороший напоминание, что иногда оптимизация заключается не в ускорении запросов, а в отказе от лишнего инструмента.

Fil-C запускает OpenSSH, Emacs и Wayland в память-безопасном C и C++

Fil-C — это фанатично совместимая безопасная для работы с памятью реализация языков C и C++. Множество программ компилируются и запускаются на Fil-C с нулевыми или минимальными изменениями. Все ошибки, связанные с безопасностью работы с памятью, выявляются как ошибки Fil-C. Достигается это с помощью сочетания параллельной сборки мусора и невидимых возможностей (InvisiCaps). В Fil-C нет оператора unsafe и поддерживается только ограниченный FFI для небезопасного кода.

Под капотом свежий clang 20.1.8, так что make, cmake и meson работают привычно. Ребята уже собрали CPython, OpenSSH, GNU Emacs и даже Wayland. При этом потоки, исключения, сигналы, longjmp/setjmp, разделяемая память и встроенный ассемблер (inline assembly) остаются под защитой.

На сайте проекта можно скачать релиз 0.679. Я бы не стал мигрировать прод завтра, но следить за проектом точно стоит.

#c #cpp

Разработчик запустил Linux 6.19 внутри ядра Windows 9x — без эмуляции и перезагрузки

Проект WSL9x берёт Windows 9x, которому уже более тридцати лет, и внедряет в неё современное ядро Linux 6.19. Не эмулятор и не виртуалка: VxD-драйвер грузит vmlinux.elf по фиксированному адресу и запускает отдельный тред в System VM, чтобы обе системы работали одновременно.

Автор, Hailey Somerville, добился страничной адресации, защиты памяти и вытесняющей многозадачности рядом с Win9x. Пока эксперимент доведён только до консоли с shell, но сама архитектура из разряда тех, что хочется перечитать дважды. Код на Codeberg.

VibeUI собрал 92 промпта, чтобы нейросеть выдавала интерфейсы, а не абстракцию на белом фоне

Если вы хоть раз просили нейросеть сверстать форму входа, то знаете: результат либо разъезжается, либо кнопка улетает за экран. VibeUI — подборка из 92 промптов под конкретные UI-паттерны: авторизация, прайсинг, hero-секции, bento-сетки и ещё несколько типовых блоков. Каждый промпт идёт вместе с примером раскладки: split-screen, карточка по центру, минимальная одноколонка или вход через соцсети первым делом.

Автор явно не выдумывал шаблоны с нуля: они покрывают реальные сценарии, которые обычно приходится дожимать руками. Я бы забрал оттуда пару заготовок для следующего прототипа, варианты на сайте.

OpenAI доверила GPT-5.5-Cyber чинить чужой код

Пока вы читаете это сообщение, она уже нашла бы пару уязвимостей в вашем легаси. Шутка. Нет.

Серьёзно: GPT-5.5-Cyber не просто сканирует код, а валидирует находки в контролируемой среде, готовит патчи и тестирует их. Релиз вошёл в инициативу Daybreak, где модели уже нашли десятки багов в Linux, Chrome, Safari и Firefox. Заодно обновили плагин Codex Security — теперь он умеет глубокие сканы, приоритеты по серьёзности и генерацию патчей под конкретную кодовую базу. Подробнее в материале.

OpenAI даже запустила программу Patch the Planet с Trail of Bits, чтобы помогать мейнтейнерам open source. Потому что находить баги стало легко — а вот проверять и чинить их по-прежнему работа для людей. Пока что.

Фейковый ИИ-навык дошёл до 26 тысяч агентов, потому что сканеры сказали «безопасно»

AIR создала навык, который обещал лендинг в Google Stitch, и протащила его через маркетплейс с 36 тысячами звёзд на GitHub. Cisco, NVIDIA и skills.sh посмотрели код внутри пакета и одобрили. Проблема в том, что вредоносная инструкция лежала не в пакете, а по внешней ссылке stitch-design.ai, которую контролировала сама AIR.

Сначала по ссылке были настоящие доки Stitch. Когда навык установился примерно на 26 тысяч агентов, включая корпоративные, страницу подменили. Агенты скачали скрипт без вопросов. В демо он только собирал email, но мог бы читать файлы.

Как пишет The Hacker News, сканер проверяет ZIP, а доверие — нет.

29-летний баг в Squid сливает HTTP-запросы из памяти прокси

Багу почти столько же, сколько самому Squid. Исследователь из Calif.io обнаружил уязвимость CVE-2026-47729 в FTP-парсере: если Squid работает с cleartext HTTP и может достучаться до вредоносного FTP-сервера, атакующий получает куски внутренней памяти, где часто лежат пароли и токены.

Цепочка забавна по-своему: проблема появилась коммитом 1997 года для совместимости с NetWare. FTP-сервер не отдаёт имя файла, парсер выходит за границу буфера — и вот уже ваши HTTP-запросы утекают наружу. Исправлено в Squid 7.6, который вышел 8 июня.

Если у вас в инфраструктуре крутится Squid — стоит обновиться и выключить FTP, если только он не нужен по делу. Подробности в статье.

GPU стоит дорого, а простаивает из-за старого storage

Самый обидный способ потерять деньги на ИИ — не ошибка в модели, а ускорители, которые ждут данные. Если хранилище не успевает кормить GPU между батчами, чипы простаивают, а вы платите за капитал, который ничего не делает. Это называют GPU starvation, и виновато обычно не железо, а legacy-архитектура, не заточенная под непрерывные потоки.

The Register разбирает, почему эта проблема стала экономической: Gartner насчитала, что лишь 28% AI-инфраструктурных проектов полностью окупаются, и storage там — один из главных тормозов. HPE предлагает смотреть на хранилище как на активный компонент pipeline: единый слой доступа, обогащение данных при загрузке, NVMe-архитектура.

Мне кажется, вывод шире ИИ. Инфраструктура перестаёт быть фоном, когда от неё зависит, работает ли весь остальной код.

Каким может быть роадмап для QA в 2026 году? Пять лет назад тестирование начиналось с ручного: чек-листы, клики, результат. Сегодня в тех же вакансиях — Kafka, Kubernetes и автотесты на Java. «Вкатиться через мануальное» больше не работает, но что же делать? Собирать базу, с которой можно будет работать и двигаться дальше!

Что по-настоящему пригодится:
— Архитектура микросервисов;
— HTTP/REST, SQL и брокеры сообщений;
— Чтение логов;
— Язык программирования для автоматизации;
— Инженерное мышление вместо «кнопка не работает».

Подробнее обо всём в блоге Альфа-Банка.

Homebrew 6.0 не доверяет сторонним taps, пока вы не согласитесь

Если вы ставили пакеты через Homebrew, сторонний tap мог нести произвольный Ruby-код. В 6.0 эта схема сломалась: теперь сторонние репозитории должны явно получить trust, прежде чем что-то установить. Мелочь, но она закрывает большую дыру в цепочке поставок.

Песочница на Linux теперь включена по умолчанию — через Bubblewrap, как на macOS последние десять лет. Плюс brew vulns проверяет установленные пакеты по открытой базе уязвимостей OSV, а brew install и brew upgrade стали спрашивать перед запуском. Мне кажется, это именно тот случай, когда ломать обратную совместимость ради безопасности — правильный выбор.

Подробности.

GitLab: ИИ пишет код быстрее, но продуктивность застряла в редакторе

78% команд в опросе GitLab коммитят с ИИ быстрее, а продуктивность за пределами генерации чувствуют только 21%. Остальные, похоже, ещё не дошли до ревью.

GitLab опросила более 1500 разработчиков и лидеров: 60% довольны ROI, 80% внедрили ИИ быстрее, чем выработали политики, и 82% боятся нового технического долга. Корпоративный перевод: доступ к репозиториям агентам уже выдали, а инструкцию по безопасности обещают позже.

Отсюда концепция agentic infrastructure — четыре слоя, чтобы инфраструктура не ломалась под миллионами сессий агентов. Не потому что их мало, а потому что уже слишком много, чтобы люди следили глазами. Подробности в материале.

Как выбрать системного интегратора в 2026 году?

Выбор подрядчика — решение на несколько лет. Цена ошибки — суды или переписывание проекта с нуля. Не ошибиться всё-таки можно, если воспользоваться небольшим чек-листом для выбора подрядчика.

Например, не стоит сразу начинать долгосрочное сотрудничество, а проверить нового партнёра на небольшой задаче. Внимательно смотрите на сметы, обращайте внимание на прозрачность и качество коммуникаций, и не забудьте свериться с репутацией интегратора на рынке.

Всего критериев 12, обо всех подробно читайте в новом материале.

Когда интеграций в проде больше, чем пальцев на руках, одного curl не хватает

API-оркестрация это не просто вызов, а конвейер с обработкой ошибок и повторными попытками. Современное приложение редко живёт в вакууме: платёжка, CRM и аналитика должны синхронизироваться.

В свежем разборе сравнили Airflow, n8n и Make. Airflow подходит для сложной Python-логики и полного контроля — но требует инфраструктуры и админа. n8n, визуальный open-source конструктор, удобно хостить самому. Make, облачный автоматизатор для бизнес-команд, тарифицирует каждый шаг сценария.

Универсального победителя нет: выбор зависит от размера команды, сложности логики и того, готовы ли вы держать данные под контролем.

Мем смешной, а ситуация — страшная. AI внедряют в найм повсеместно, но часто совсем не думают о кандидатах. Поделитесь своими болями на тему AI-найма в комментариях и небольшом опросе!

Вчера писал, что GPT-5.6 откладывают по просьбе властей США. Сегодня OpenAI её официально показала, и это сразу линейка из трёх моделей: Sol, Terra и Luna. Теперь цифра задаёт поколение, а имена обозначают устойчивые уровни способностей, которые двигаются своим темпом: Sol флагман, Terra баланс цены и силы, Luna самая быстрая и дешёвая. Terra по их замерам не уступает GPT-5.5, но вдвое дешевле.

Доступ, как и ожидалось, только у избранных доверенных клиентов, простым смертным пока только на бенчмарки посмотреть.

Пишут, что Sol заметно сильнее прежних моделей ищет уязвимости и пишет эксплойты т.е. прямой конкурент Мифусу. Порог «критической киберопасности» по собственной шкале OpenAI модель не переходит, но скачок есть: находит баги и заготовки эксплойтов, хотя автономно собрать рабочую цепочку атаки не может. Похоже на политический ход. На автоматический поиск джейлбрейков ушло больше 700 000 GPU-часов, но я думаю сообщество разберётся рано или поздно :)

Сама OpenAI оговаривается, что госконтроль над доступом нормой быть не должен, и широкий запуск в ChatGPT, Codex и API обещает в ближайшие недели. Цены за миллион токенов: Sol 5 и 30 долларов за вход и выход, Terra 2,5 и 15, Luna 1 и 6.

@neuro_channel