Превратите камеры наблюдения в круглосуточный определитель птиц

Джейсон Такер взял три уличные IP-камеры, уже висевшие для охраны, и подключил их микрофоны к системе распознавания птиц по голосу. Отдельное железо не понадобилось: хватило адресов аудиопотоков по RTSP.

Звук разбирает BirdNET-Go — открытый самохостящийся анализатор на Go примерно с 1700 звёзд. Ставится в Docker, работает круглосуточно даже на Raspberry Pi и считает всё локально: без облака, внешних API и абонентской платы. Новая модель Google Perch v2 различает 14 795 видов против примерно 6000 у прежней BirdNET 2.4.

На дашборде — тепловая карта «вид против часа суток» и спектрограммы последних определений. Есть оповещения по конкретным птицам, отметка новых для двора видов и отправка событий в домашнюю автоматику по MQTT. Микрофоны глохнут, когда слышат человеческую речь: правда, однажды система всё же сообщила о пуке на подъездной дорожке — мимо шёл сосед.

Я бы начал с проверки, отдаёт ли ваша камера стабильный RTSP-поток со звуком.

#diy #опенсорс

Debian 11 остался без обновлений безопасности: LTS закончился 31 августа

Bullseye прожил пять лет: три года под присмотром основных команд Debian и два в LTS силами волонтёров. С сентября новых патчей нет: свежая дыра в ядре, OpenSSL или PostgreSQL из репозиториев Bullseye останется навсегда. Extended LTS существует, но это платная услуга сторонних компаний с неполным покрытием.

Где такие машины прячутся: старые VPS, Docker-образы с базой debian:bullseye или python:3.x-bullseye, которые пересобирают только тегом, и Raspberry Pi с системой 2023 года.

Прямого пути на 13 нет: сначала bullseye → bookworm (LTS до 30 июня 2028 года), потом при желании на Trixie. Для образов достаточно сменить тег базы и пересобрать.

Команды для поиска и порядок обновления собрали на сайте.

@tproger

Август-сентябрь — сезон поиска работы, и в IT он сейчас особенно непростой. Не всегда понятно, в какую сторону расти, страшно менять профессию, а после нескольких неудачных собеседований начинает казаться, что дело в вас.

Собрали подборку материалов о карьере: куда двигаться, как проходить собеседования, как не выгорать, а также как понять, что компания вам подходит, и что делать дальше.

Куда двигаться:
Каких спецов сейчас не хватает
Куда расти, если не хочется в менеджмент
Как попасть в QA в 2026

Собеседования и выгорание:
Почему тянет уволиться после отпуска
Как пройти собес, если стесняешься
Как пройти собес без опыта

Работа в новой компании и карьерный трек:
Что нужно знать про онбординг
Почему сеньоров не слышат
Как построить карьерный трек
Как определять грейды
Как измеряют вашу удовлетворённость работой

«Mythos: 0, Aisle: 29»: создатель curl сказал, что ИИ больше ничего не находит, и через день получил 29 отчётов

24 августа Дэниел Стенберг, автор curl, написал: к релизу готовы всего три CVE, а Anthropic Mythos, Zeropath и OpenAI Codex Security «больше ничего не находят». curl проверяют десятилетиями, по оценке AISLE, он стоит более чем в 20 млрд экземпляров, так что три дыры за релиз выглядели как победа.

Потом за curl взялась AISLE, небольшая компания с собственной ИИ-системой поиска уязвимостей. 25 августа Стенберг опубликовал счёт «Mythos: 0 Aisle: 29», а к 28-му число ожидающих CVE выросло с трёх до десяти. В вышедшем сегодня curl 8.22.0 шесть из девяти CVE curl (десятая в релизе относится к обёртке wcurl) подписаны исследователем AISLE: use-after-free в связке с OpenSSL, обход пиннинга сертификата, обход флага secure у куки через символ табуляции и ещё три. Все шесть низкой серьёзности: как объясняет AISLE, в таком зрелом коде дыры остаются только в узких сочетаниях опций.

AISLE продаёт аудит кода, поэтому цифру «6 : 0» стоит читать с поправкой, и что стало с остальными 23 отчётами, компания не пишет. Но вывод для любого проекта прежний: «уязвимостей не найдено» от одного сканера означает только то, что этот сканер ничего не нашёл. Хронологию, список CVE и оговорки собрали на сайте.

Нейросети проверили на грибах: даже лучшая называет ядовитый гриб съедобным в 11% случаев

Сезон грибов, и «сфотографировать и спросить у чата» стало привычным жестом. Пётр Мигдал из Quesma проверил, чем это кончается: показал 17 моделям 1040 фото 55 видов грибов с метками, подтверждёнными экспертами и ДНК, и попросил назвать вид.

Лучше всех справилась Gemini 3.8 Flash: 65% верных ответов с первого раза. Claude Fable 5.1 узнаёт гриб в 51% случаев, GPT-5.6 Sol в 42%, локальная Qwen3.8 27B в 13%. Но важнее доля ядовитых грибов, названных съедобным видом: 11% у Gemini, 18% у Fable 5.1, 24% у GPT-5.6 Sol, 36% у Qwen3.8 27B. Ошибки те же, что у людей: смертельную паутинницу в 27% случаев называли лисичкой.

Вывод автора короткий: не есть гриб потому, что так сказала нейросеть. Как устроен тест и какие модели путают что с чем, разобрали на сайте.

Трансформер на 75 млн параметров взял 44% на ARC-AGI-1 за 67 центов

ARC-AGI много лет был аргументом в спорах «умеют ли нейросети рассуждать»: тысяча задач на цветных сетках, у каждой своё правило, запомнить ответы нельзя. Исследователь Митхил Вакде обучил маленький трансформер с нуля и получил 44% на публичном eval-наборе. Полтора часа на одной RTX 5090, аренда карты обошлась примерно в $0,67.

Трюк в обучении во время теста: модель дообучается на самих задачах при скрытых ответах, а для двумерных сеток используются обучаемые 3D RoPE. Самое честное место поста: когда автор убрал обучение на входных токенах, результат вырос с 40% до 44%, и он пишет «я не понимаю почему». На ARC-2 та же модель даёт 7%.

Код открыт под MIT, эксперимент можно повторить на игровой видеокарте. Что именно измеряет бенчмарк после такого результата, обсуждаем на сайте.

Открытый ИИ-агент, который живёт на вашей машине и читает вашу почту по вашим правилам

OpenClaw ставится локально, подключается к мессенджерам и почте и выполняет задачи вроде «следи за письмами из школы и пересылай важное в Telegram». Провайдера модели выбираете сами: подписки ChatGPT и Claude, API-ключи, локальные модели. Вышла версия 2.0, крупнейшая в истории проекта: больше 16 000 pull request от 933 контрибьюторов, половина всех за всё время.

Плата за независимость от одной компании известна: установка и безопасность на вашей стороне. В нашем канале «Инструменты программиста» разобрали подробнее.

Разработчик переписал 65 тысяч строк Go на Rust за $400 и говорит, что секрет в том, чтобы сначала не просить код

Юрий Красношёк, автор терминального редактора rune, переписал его с Go на Rust с помощью Claude Fable 5. Для сравнения он приводит недавний перенос Bun с Zig на Rust: 535 496 строк Zig без комментариев и $165 000 в токенах по API-тарифам по классической схеме «файл за файлом, потом чинить ошибки компилятора».

Его метод из трёх шагов: сначала попросить модель представить код как данные (граф, онтологию, иерархический конечный автомат, ограничения, формулы), потом упростить это представление, например сократить число состояний или убрать скрытые каналы связи через общую таблицу, и только затем попросить код, хоть на другом языке. Плюс совет главному агенту поменьше дёргать Grep, Glob и Edit самому и отдавать это субагентам.

Оговорка от самого автора: цифр о покрытии тестами и проценте собравшегося с первого раза кода в заметке нет, есть только счёт и метод.

Верите, что представление «код как данные» реально экономит порядок денег, или $400 объясняются размером проекта?

#обсуждение

GitHub разрешил Copilot ставить approve, который засчитывается в merge-требования

С 1 сентября Copilot code review не только комментирует, но и может одобрить pull request как обычный ревьюер. Если в репозитории merge закрыт правилом «нужно одно одобрение», при включённой настройке код доедет до main без единого человека.

Настройка выключена по умолчанию и включается администратором на уровне enterprise, организации или репозитория. В репозитории можно ограничить approve списком путей: документацию и тесты Copilot одобряет, к src/auth/ не прикасается. Новый коммит снимает одобрение, как и у людей. Функция в public preview для тарифов Pro, Pro+, Max, Business и Enterprise.

Я бы прямо сегодня проверил правила защиты веток: если требуется ровно одно одобрение, а бот попал в число допустимых ревьюеров, стоит поднять планку до двух или прописать обязательного человека в CODEOWNERS. Настройки и подводные камни разобрали на сайте.

NGINX теперь читает тело запроса до того, как решит, куда его отправить

Классический nginx сортирует запросы как почту по адресу на конверте: смотрит на URI, выбирает location, и только потом кто-то вскрывает письмо. В NGINX 1.31.5, который вышел 2 сентября, конверт можно вскрыть раньше: директива client_body_early_read читает тело до выбора location, новый JSON-модуль кладёт поля в переменные, а location $json_method {} разводит запросы на общий /graphql или /mcp по бэкендам. Всё на C, без njs и Lua.

Ещё в открытую версию перенесли Control API из NGINX Plus: перезагрузка конфига по HTTP с ошибкой в ответе вместо чтения error.log. Аутентификации у него нет, поэтому только UNIX-сокет. Обновиться стоит и без новых фич: исправлен use-after-free в буферизованном проксировании по HTTP/2, а njs 1.0.1 закрыл обход проверки js_access. Что менять в конфиге и кому обновляться первыми, разобрали на сайте.

Файл на 21 байт роняет FFmpeg делением на ноль

Четыре нулевых байта на нужном смещении, и либа падает с делением на ноль. Ломается разборщик формата VPK, звука из игр для PS2, о котором почти никто не слышал. Безвестность и есть причина: OSS-Fuzz, гугловый сервис фаззинга, долбит FFmpeg годами, но такие углы достаются ему последними.

Фаззер, нашедший баг, собран с помощью модели: 10 часов 43 минуты и 495 211 запусков на одной машине. Оговорка важная: на обычном ffmpeg из командной строки файл не падает. Краш ловится только через собственный ввод-вывод фаззера, где данные при опознании формата и при чтении пакета расходятся и делению достаётся ноль каналов.

Такую же проверку предлагали в рассылку ffmpeg-devel почти два года назад, и до нужного пути она не доехала. В разборе ценна честность: автор выкладывает и находку, и собственное неудавшееся воспроизведение.

#безопасность #ffmpeg

OpenAI начала выпуск GPT-6 Astra: модель придёт всем на Plus, в API $10 и $50 за миллион токенов

Сегодня модель получил ограниченный круг организаций, в ближайшие дни она появится у всех подписчиков ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise, в API под именем gpt-6-astra и в Amazon Bedrock. Fast-режим до 2,5 раза быстрее за двойную цену.

Главная заявка в агентных задачах: на Terminal-Bench 4.0 модель чуть впереди Claude Fable 5.1 и далеко впереди GPT-5.6 Sol, при этом задача по оценке OpenAI обходится дешевле. Не везде первая: на Humanity's Last Exam и в индексе Artificial Analysis уступает Fable 5.1 и Opus 5.

Кибербезопасность стала ограничением: модель достигла критического уровня по шкале OpenAI, во время тестов сама нашла две уязвимости нулевого дня, и релизная версия отказывается писать эксплойты, а в API задача может остановиться по решению мониторинга. Цифры, оговорки и что менять в Codex разобрали на сайте.

В нашем канале «Нейроканал» разобрали подробнее, там пишем и про другие темы, полезные для всех, кто программирует с ИИ.

Модель на 125 миллиардов параметров запустили на ноутбуке с 48 ГБ памяти

Веса Qwen3.8-Flash-Next занимают 105 ГБ на диске, и обычный загрузчик на MacBook с 48 ГБ уходил в подкачку и умирал до первого токена. Карлос Галарса написал slotstream: модель устроена как mixture of experts, на каждый токен нужны 10 экспертов из 512, поэтому инструмент держит в памяти фиксированный пул слотов и дочитывает нужных экспертов с SSD через pread.

Итог: 3,8 ГБ постоянно в памяти, около 33 ГБ на процесс, 12 токенов в секунду генерации. Плата за это: промпт на 8000 токенов обрабатывается 39 секунд, на 32 000 три минуты. Только Apple Silicon и macOS 14, API совместим с Ollama и OpenAI, так что Open WebUI подключается сразу.

Почему ленивый mmap тоже не спас и что проверить перед запуском, разобрали на сайте.

CERN уходит с CentOS на Debian: последней каплей стал один флаг компилятора

Организация, которая сама сопровождала Scientific Linux и десять лет жила на CentOS, объявила на MiniDebConf, что 2200 с лишним промышленных компьютеров управления ускорителями переезжают на Debian 13 до конца 2026 года. Последней каплей инженеры назвали -march=x86-64-v2 по умолчанию в RHEL: система собирается под инструкции, которых нет у процессоров старше примерно 2009 года, и старое сертифицированное железо просто перестаёт грузиться. В CERN это назвали принудительным устареванием.

Дата-центры и вычисления экспериментов остаются на RHEL и AlmaLinux. А в Debian им не хватило инструментов для автоматической сборки пакетов и хранения нескольких версий одного пакета, это придётся собирать самим.

Проверить свой парк можно одной командой: /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 --help | grep supported покажет, какие уровни x86-64 тянет машина. Что делать, если ниже v2, на сайте.

Переключение на резервный регион не доедет до вашего сервиса на Java

Инженер разобрал свой ночной инцидент, и повторить его может любой, кто ходит наружу стандартным HTTP-клиентом Java и не трогал настройки.

В 3:40 один регион начал сыпать пятисотыми примерно на 8% запросов. Дежурные перевели запись в DNS целиком на здоровый регион. Ошибки не ушли: сорок пять минут часть серверов долбилась в мёртвый регион, притом что dig показывал новый адрес через пару секунд.

Причина в самой JVM. Она не смотрит на время жизни вашей DNS-записи: у неё свой кеш и два свойства, о которых почти никто не знает, networkaddress.cache.ttl и negative.ttl. Под SecurityManager удачный ответ кешируется навсегда, без него тридцать секунд, и это тоже константа внутри JVM, а не то, что настроил ваш DNS. Правило приехало из начала двухтысячных, когда так защищались от подмены адресов в апплетах.

Проверьте оба свойства у себя, иначе узнаете о них в момент аварии. Рабочие значения: 30 секунд на удачные ответы и 10 на отрицательные. И не через -Dsun.net.inetaddr.ttl, под SecurityManager оно не работает вовсе, на чём авторы инцидента потеряли ещё двадцать минут.

#devops #java

Два простаивающих соединения на хост по умолчанию разгоняют хвост задержек в Go-сервисе

Каждый сервис на Go, который ходит в соседний, использует http.Transport, даже не вспоминая о нём. У MaxIdleConnsPerHost значение по умолчанию равно двум, и это самая частая ошибка конфигурации в парках микросервисов на Go.

Арифметика простая. Сервис на 500 запросах в секунду с медианой 20 мс держит около десяти одновременных соединений. Восемь закрываются после каждого запроса, и каждый следующий поход платит за рукопожатие TCP, а на TLS ещё и за проверку сертификата. Ошибок в логах нет, всё выходит наружу только хвостом времени ответа.

Вторая ловушка в дозвоне: при пустом пуле горутины уходят звонить разом, и без MaxConnsPerHost это выжигает дескрипторы и порты. Поставите лимит, получите очередь, и отвал по дедлайну будет выглядеть как таймаут соседа. Открывайте материал с конфигом транспорта и смотрите, как этого избежать.

#golang

Разработчик писал свою математику, а нашёл одинаковый баг в Rust и musl

Shnatsel реализовывал fused multiply-add, операцию a*b+c с одним округлением, и обнаружил, что на субнормальных числах результат округляется не туда. Проверил стандартную библиотеку Rust: f32::mul_add ошибается так же. Проверил std::simd: то же. Проверил fmaf() в musl, libc, на которой собран Alpine: то же самое. Контрпример к первой версии его собственного патча нашла языковая модель, которую он попросил поискать ошибки.

Разница в один младший бит, около 15 частей на миллион, и только там, где FMA эмулируется программно: старые Intel без AVX2, Hygon, 32-битный ARM. Сам автор честно пишет: важно ли это на практике, он не знает, но называет риск для детерминированных симуляций, которые обязаны давать одинаковые биты на разных машинах.

Проверка занимает три hex-числа и одну строку на C; какие исправления уже влиты, а какие висят на ревью, на сайте.

128 килобайт памяти, в которых каждый бит — отдельное ферритовое колечко

В европейской лаборатории Spacelab, которую возили в отсеке шаттла, стояли три французских миникомпьютера Mitra 125 MS. Память в них на магнитных сердечниках: бит хранится направлением намагниченности крошечного кольца на пересечении проводов, блок из семи плат занимает треть корпуса, а тепло уходит через плотный контакт с боковой панелью без обдува. Кен Ширрифф разобрал модуль до отдельных проводов и объяснил, почему чтение здесь стирает значение и его приходится записывать обратно.

В нашем канале «Сохранёнки программиста» разобрали подробнее.

Мне всегда было интересно, как именно происходит поиск такси с технической точки зрения. Если вам тоже, то я нашёл видео, где всё подробно объясняется.

Что делать, если ключ от сервиса уехал в публичный репозиторий

Поздний вечер, код наконец заработал, git add ., коммит, пуш. Через несколько минут расход по API растёт, появляются запросы, которых вы не делали, а счёт больше ожидаемого.

Первый порыв, стереть строчку и закоммитить заново, не спасает: старый коммит остаётся в истории репозитория, и ключ достают оттуда. Поэтому чистка истории идёт не первым шагом, а после того, как ключ отозван и выпущен новый.

Разбор проходит порядок действий целиком, включая удаление секрета из уже опубликованных коммитов. А чтобы не возвращаться к этому, заведите привычку: перед первым пушем нового проекта убедитесь, что .env лежит в .gitignore.

#основы