Дайджест за 26 сентября 2026

Как форкнули закрытый Flowise и что пришлось переписать

ИИ и агенты · Habr · 9/10

Автор рассказывает о попытке форкнуть визуальный конструктор LLM-приложений Flowise после его закрытия в августе 2026 года. Проект имел 55 тысяч звёзд на GitHub и 7 миллионов скачиваний Docker-образа, но команда объявила о завершении разработки. Хотя авторы разрешили форкировать код под Apache 2.0, выяснилось, что большая часть функционала (авторизация, управление пользователями, организациями) находится в папке enterprise под коммерческой лицензией — 130 файлов, 13,4 тысячи строк TypeScript, пятая часть сервера. Форкнуть проект как есть было невозможно. Автор выбрал второй вариант: удалить коммерческий код и написать собственную реализацию в проекте Keelflow. Пришлось переписать историю гита с помощью git filter-repo, чтобы коммерческие файлы не оставались в истории при клонировании. Для авторизации реализована минимальная схема: одна учётная запись владельца и API-ключи с гранулярными правами. Автор выбрал серверные сессии со случайными токенами вместо JWT, добавил ограничение на попытки входа, использует bcrypt для хранения паролей. API-ключи оставлены совместимыми с Flowise. Самая сложная часть — миграции баз данных. Коммерческие миграции создавали таблицы user, organization, workspace, которые удаляли и писали новые. Пришлось позиционировать новые миграции по времени так, чтобы они выполнялись в правильном порядке и работали с четырьмя СУБД (SQLite, Postgres, MySQL, MariaDB). Тестирование включает скачивание реального пакета flowise@3.1.4 из npm и запуск его миграций, чтобы убедиться в совместимости со старыми базами. По дороге автор нашёл проблемы безопасности в оригинальном коде: трекер реферальной программы Rewardful в админке, работающий в каждой self-hosted установке и имеющий доступ к ключам LLM-провайдеров.

Выводы автора:

• Невозможно просто так форкнуть open core проект, если коммерческий код переплетён с открытой частью; требуется вырезать его из истории гита и переписать функционал
• При форкировании closed проекта важно тщательно проверить миграции БД на совместимость со старыми установками, используя реальные данные, а не предположения
• В legacy-коде можно найти неочевидные уязвимости безопасности, такие как сторонний JavaScript в админке или SSO-уязвимости, которые исчезают в минималистичной переписанной версии

Разработчики всё чаще доверяют сложные задачи агентам для программирования, а жёсткие low-code-процессы упираются в потолок

Оригиналы:Flowise закрыли, я его форкнул — и выяснил, что форкать было нельзя · Информационная безопасность

Вайбкодинг: как ИИ превратил программирование из ремесла в грамотность

ИИ и агенты · Habr · 8/10

Статья разбирает феномен вайбкодинга — нового подхода к созданию софта, где разработчик описывает требования естественным языком, а ИИ генерирует код. История началась с IntelliSense (1999) и эволюционировала через Codota (2013) и Tabnine к GitHub Copilot (2021). Термин «вайбкодинг» придумал Андрей Карпатый в феврале 2025 года, имея в виду полное доверие ИИ при создании продуктов без знания синтаксиса. Главное достижение — стирание границ между идеей и готовым продуктом, резкое упрощение прототипирования и демократизация программирования, ставшего доступно людям без технических навыков. Однако автор предупреждает о критическом ограничении: вайбкодинг хорош для домашних проектов, но для массовых продуктов требуется глубокая доработка специалистом, так как между «работающим» и «хорошим» софтом — огромная пропасть. Главная опасность — иллюзия понимания и скрытые ошибки в безопасности.

Выводы автора:

• Вайбкодинг снизил порог входа в программирование, превращая его из специального ремесла в базовую компетенцию вроде письма или поиска в интернете
• Инструмент полезен для быстрого прототипирования, но неприменим для создания качественных промышленных продуктов без участия опытных разработчиков
• Между созданием работающего кода и создданием хорошего кода остаётся гигантская пропасть, которую должен заполнить человек

Я полностью принял вайбкодинг, где забываю, что код вообще существует. Я просто вижу то, что хочу, говорю ИИ, и оно появляется.

Оригиналы:Что такое вайбкодинг простыми словами

Руководство по Projects в Claude: использование ИИ как главного офис-менеджера

ИИ и агенты · Linas from Linas's Newsletter · 7/10

Материал рассказывает о переработанной функции Projects в Claude (в бета-версии с 17 сентября), которая позволяет одному диалогу Claude Code разделить работу на параллельные потоки, продолжающие выполняться после закрытия ноутбука. Автор предлагает структурировать Projects как управленческое взаимодействие с главным офис-менеджером: чёткий брифинг, рабочие потоки с назначенными владельцами, общий файл решений, стандартные правила, ворота проверки и бюджет. Внутри Anthropic реакция была восторженной (сотрудники отмечали, что это открыло новый режим работы), но снаружи отзывы прохладнее — параллельные потоки могут создавать конфликты слияния и пересекающиеся pull requests. Ключевое различие между успешными и неудачными проектами — это правильная настройка и дисциплина. В полной версии статьи (доступной только подписчикам) обещаны подробное описание модели фирмы, ограничения беты, 7-шаговая настройка, 8 примеров использования, 15 готовых шаблонов и рекомендации по экономике использования на планах Pro и Max.

Выводы автора:

• Projects работает лучше всего при правильной организационной структуре с чёткими ролями, инструкциями и бюджетом, подобно управлению реальной фирмой
• Параллельные потоки требуют дисциплины для избежания конфликтов слияния и перерасходования бюджета, иначе качество результатов падает
• Успех зависит от первоначальной настройки — правильная организация на старте определяет эффективность всех последующих проектов

Новый координатор разблокировал совершенно иной режим работы — это ощущается как наличие главного офис-менеджера, посвящённого каждому вашему проекту.

Оригиналы:The Claude Code Projects Playbook: Make Claude Your Chief of Staff

Почему Go оказался идеальным языком для ИИ-агентов

Разработка и архитектура · Habr · 9/10

Статья разбирает, почему язык Go, долгое время критикуемый как «скучный» и примитивный, внезапно стал одним из лучших выборов для разработки AI-агентов и гейтвеев в 2026 году. Ключевая причина — его намеренная простота и читаемость, которые позволяют нейросетям генерировать Go-код лучше, чем почти на любом другом языке. Авторы Go (Роб Пайк, Кен Томпсон и другие светила computer science) намеренно создали «тупой» язык без дженериков, перегрузок и волшебства, потому что изначально он писался для распределения бинарников Chrome — функция перегонки байтиков определила архитектуру всего языка. Статья подробно объясняет, почему авторы отказались от сложных фич: они знали теорию достаточно хорошо, чтобы её не тащить в язык. Дженерики пришли через 10 лет после релиза не из упрямства, а из инженерных сложностей — нужно было избежать как бесконечной компиляции (C++), так и разрастания heap (Java). Особое внимание уделено фанатичной приверженности Go к обратной совместимости: даже единственный слом совместимости в Go 1.22 сделали обратно совместимым через версионирование в go.mod. Команда Go сканировала GitHub, чтобы не сломать популярные библиотеки, использующие приватные API, и создала «стену позора» (hall of shame) прямо в исходниках, гарантируя поддержку этих API вечно.

Выводы автора:

• Простота Go, которую критиковали как недостаток, оказалась стратегическим преимуществом для поколения LLM, потому что читаемый код легче генерировать нейросетям
• Авторы Go осознанно отказались от сложных фич благодаря глубокому пониманию теории типов и компиляторов, а не из-за невежества
• Абсолютная приверженность обратной совместимости (даже через хаки и hall of shame) создала экосистему, где 10+ лет старый код гарантированно компилируется в новых версиях языка

Язык оказался настолько тупым, чтобы снять пороги входа для LLM. И это, возможно, оказалось самой дальновидной ставкой в истории языков программирования.

Оригиналы:Go сделали скучным — и после нейросетей это выстрелило · Open source

Микрофиши: аналоговое хранилище данных на столетие

Данные и аналитика · Habr · 7/10

Статья исследует микрофиши — аналоговую технологию хранения данных, которая позволяет архивировать огромные объёмы информации на миниатюрные пластиковые листы и может служить надёжным резервным копированием на столетие. Автор, купив папку с документацией Peugeot от 1987 года, продемонстрировал практические преимущества формата: один лист микрофиши вмещает 300–900 страниц текста (от 157 до 720 тысяч слов), папка на 56 листов может хранить 40 миллионов слов при нулевых затратах на поддержку. Для чтения требуется только микроформ-ридер с оптической проекцией — никакого электричества, интернета или обновлений ПО. В отличие от цифровых носителей (CD-R, DVD-R, SD-карты, HDD, SSD), которые деградируют за десятилетие, физические газеты и микрофиши спокойно прожили 110+ лет и остаются читаемыми. Автор ставит острый вопрос: если газеты XIX века доступны через век, сохранятся ли наши цифровые данные в 2120 году? Технология микрофиш почти сотню лет верно служила библиотекам и корпорациям (авто, авиа, ритейл), став идеальным решением для тиражирования критических документов в доцифровую эпоху.

Выводы автора:

• Микрофиши — надёжный и экономичный формат архивирования, практически не подверженный деградации и не требующий электроэнергии или обслуживания, в отличие от цифровых носителей.
• Современные цифровые форматы (CD-R, DVD-R, SSD, облако) имеют серьезные проблемы с долгосрочностью: деградация слоя красителя, потеря доступа к устаревшему оборудованию и форматам в течение 10–30 лет.
• При выборе стратегии долгосрочного хранения данных на столетие аналоговые технологии остаются более надежным решением, чем цифровые решения, требующие постоянного обновления и переносе данных.

Они просто работают. Похоже, это один из лучших форматов хранения данных, когда-либо изобретённых человеком.

Оригиналы:Микрофиши: бэкап данных с 100-летней гарантией на случай постапокалипсиса

Восстановление прошивки из Execution-Only Memory: метод и инструмент

Кибербезопасность · Habr · 9/10

Статья описывает подход к извлечению прошивки, защищённой технологией XOM (eXecution Only Memory), которая разработана ARM и блокирует прямое чтение защищённого кода на уровне аппаратуры. Автор столкнулся с XOM в контроллерах Realtek и разработал XOM Extractor — фреймворк для восстановления инструкций путём пошагового выполнения с анализом изменений состояния регистров и памяти. XOM создаёт execute-only область на шине AXI/AHB, отсекая попытки прочитать или переписать защищённый код, что затрудняет реверс-инжиниринг ключевых частей загрузчика и механизмов безопасности. Метод требует подключения через отладчик (JLINK+OpenOCD) с поддержкой пошагового выполнения и доступом к памяти, минимум 60 кБ RAM для адекватной работы. Фреймворк восстанавливает инструкции ARM Thumb посредством классификации (ветвления, стековые операции, изменения флагов, операции с регистрами) и для 32 кБ XOM требует примерно трое суток при частоте JTAG 4 МГц. Автор опубликовал исходный код инструмента на GitHub для использования и адаптации под конкретные задачи.

Выводы автора:

• XOM — аппаратная защита, блокирующая чтение/запись в критичные области памяти, требует принципиально отличного подхода к реверс-инжинирингу по сравнению с традиционными методами вроде Fault Injection.
• Восстановление инструкций из XOM возможно путём пошагового выполнения с анализом побочных эффектов (изменения регистров и памяти), что реализовано в публичном фреймворке XOM Extractor.
• Метод требует разблокированного доступа к отладчику и достаточного объёма RAM (минимум 60 кБ), процесс восстановления медленный (часы-сутки) и требует классификации инструкций для оптимизации производительности.

Исполняемый код даже сам себя читать не может, поэтому защита от считывания реализована на уровне дизайна микросхемы.

Оригиналы:Как украсть «невидимое»: извлекаем прошивку из Execution-Only Memory

Как найти взлом на VDS: проверка процессов, портов и соединений

Кибербезопасность · Habr · 8/10

Практическое руководство по обнаружению компрометации виртуального сервера через анализ процессов, открытых портов и сетевых соединений на Linux. Статья начинается с проверки истории входов через who, last, lastb и анализа SSH-логов для выявления несанкционированного доступа, включая проверку авторизованных ключей и учётных записей с UID 0. Далее описывается поиск подозрительных процессов в дереве ps auxfww, включая маскировщиков под системные процессы (kworker, kswapd0), поиск удалённых бинарников через /proc и использование lsof для выявления процессов без файла на диске. Автор рекомендует проверять открытые порты через ss -tulpn и выявлять незнакомые соединения, обращая внимание на типовые порты майнеров (3333, 4444) и подозрительные IP через AbuseIPDB. Необходимо проверить места автозагрузки: crontab, /etc/cron.d/, systemctl, ~/.bashrc и критически важный /etc/ld.so.preload. Для обхода руткитов рекомендуются инструменты unhide и rkhunter. Главный вывод: не пытаться чистить взломанный сервер вручную, а пересоздать его из чистого образа и изменить все пароли и ключи. Автор советует регулярно (раз в месяц) проводить такую проверку в целях профилактики и настраивать auditd, AIDE и логирование на отдельную машину.

Выводы автора:

• При обнаружении признаков компрометации не следует чистить сервер вручную — нужно пересоздать его из чистого образа и перенести только данные, изменив все пароли и ключи
• Для обнаружения взлома достаточно 10-15 минут систематической проверки истории входов, процессов, портов и мест автозагрузки, которую стоит проводить ежемесячно даже при видимости благополучия
• Руткиты подменяют системные утилиты, поэтому ps может врать — нужно перепроверять через /proc, unhide и специализированные сканеры вроде rkhunter и chkrootkit

Вы никогда не будете уверены, что нашли всё. Да и злоумышленник мог оставить три бэкдора там, куда вы не заглянули.

Оригиналы:Как найти лишние процессы, открытые порты и подозрительные соединения на VDS

Рынок облигаций подаёт красные сигналы: $40 трлн долга и 7% ипотеки

Финтех и финансы · The Finance Newsletter by Andrew Lokenauth · 8/10

Материал разбирает критическую ситуацию на рынке облигаций и государственного долга США. Государственный долг превысил $40,1 трлн (в 2 раза больше чем 10 лет назад), еженедельные выплаты процентов достигли $22 млрд. Доходность 30-летних казначейских облигаций выросла до 5,35% (максимум с июня 2007 года), ипотечные ставки пересекли отметку 7%. Автор объясняет, что рост доходности вызван не экономическими факторами, а предложением: иностранные центральные банки больше не скупают американские облигации (доля упала с 41% в 2008 году до 12% сейчас), а конкуренция со стороны техкомпаний, выпускающих корпоративные облигации для финансирования ИИ-инфраструктуры, отняла покупателей.

демонстрирует масштаб проблемы. Автор рекомендует рассчитывать на защиту через золото и биткоин, досрочно погашать долги выше 7% и ждать более привлекательных цен на акции в условиях высоких доходов по облигациям. Глобально ставки растут везде: в Японии 10-летняя ставка впервые за 28 лет превысила 3%, в Великобритании 30-летние гильты на отметке 5,9%, в Германии 10-летние Bunds на 15-летнем максимуме 3,36%.

Выводы автора:

• Рынок облигаций больше не реагирует на данные по экономике, а только на предложение долга и его конкуренцию с корпоративным финансированием
• Высокие доходы по облигациям (свыше 5%) снижают привлекательность акций и делают более целесообразным погашение личных долгов, чем инвестирование
• Глобальный кризис доверия к государственному финансированию выражается в отказе иностранных центробанков от покупки казначейства и в требовании рынком более высоких компенсаций за риск инфляции

Когда слабые экономические данные не могут опустить доходности, рынок больше не ценит экономический рост — он ценит предложение.

Оригиналы:The Bond Market Is Flashing RED: $40 Trillion in Debt, 7% Mortgages, & Where Money Goes Next

Долгосрочные акции как якорь развития российского фондового рынка

Финтех и финансы · Вестник НАУФОР · 8/10

Эксперты РАНХиГС обосновывают необходимость увеличения доли акций в портфелях институциональных инвесторов (НПФ и ПИФов) для развития российского фондового рынка на основе внутренних сбережений. Текущая консервативная стратегия институтов неэффективна: портфели НПФ в 2005–2025 гг. заработали 363,5% против инфляции 403,6%, тогда как смешанный портфель 30% акций–70% облигаций мог бы дать 775,2%.

Авторы показывают, что на горизонтах свыше 5 лет увеличение доли акций с 10% до 40% повышает реальную доходность портфеля с 2,4% до 3,9% годовых и улучшает соотношение доходность/риск. Государственные целевые ориентиры предусматривают капитализацию рынка 66% ВВП к 2030 году, однако текущее бегство инвесторов из акций замораживает этот процесс. Авторы предлагают три пути решения: разработка долгосрочных макроэкономических прогнозов на 10 лет (вместо текущих 3 лет), применение гибких стратегий жизненного цикла портфелей с учётом риск-профиля участников и создание информационно-аналитических сервисов сравнения доходности пенсионных портфелей.

Выводы автора:

• Долгосрочные инвестиции в акции приносят премию за риск по сравнению с облигациями и стабильно опережают инфляцию на горизонтах 5+ лет, что подтверждается историческими данными российского рынка.
• Чрезмерно консервативная структура портфелей НПФ и ПИФов приводит к недополучению доходности и противоречит национальным целевым ориентирам развития фондового рынка за счёт внутренних сбережений.
• Для повышения инвестиционной привлекательности акций необходимы официальные долгосрочные макроэкономические прогнозы на 10 лет, гибкие подходы к управлению портфелями с учётом горизонта инвестирования и регулярные сравнительные анализы доходности.

На длинных временных горизонтах свыше 5 лет доходность инвестиций в акции, как правило, превосходила инфляцию и вложения в государственные облигации, несмотря на влияние проблем текущего 5-летия.

Оригиналы:Смелость быть оптимистом — Вестник НАУФОР

Рынки предсказаний: от ярмарки до блокчейна

Финтех и финансы · Б.О: Финграмотность · 8/10

Материал рассказывает об истории и современном состоянии рынков предсказаний — платформ, где участники ставят на исход будущих событий, позволяя рынку в реальном времени показывать коллективное мнение о вероятности. Идея восходит к исследованию статистика Френсиса Гальтона в 1906 году, заметившего, что среднее арифметическое множества оценок массы быка совпадало с реальным весом (эффект «мудрости толпы»). Теоретическое обоснование дал экономист Юджин Фама в 1970 году с гипотезой эффективных рынков. Первая электронная платформа IEM открылась при Университете Айовы в конце 1980-х, а коммерческие рынки массово появились в XXI веке. На сегодня лидерами являются Polymarket (основан 2020, объем торгов свыше 50 млрд долларов к 2026) и Kalshi (первая регулируемая в США биржа событийных контрактов с 2021 года). Эти платформы используются для прогнозирования выборов, решений ФРС, криптовалют и спортивных событий. Кроме того, рынки предсказаний применяются внутри корпораций (Google, Hewlett-Packard) для управления проектными рисками и прогнозирования спроса, часто показывая точность, равную или превосходящую традиционные методы.

Выводы автора:

• Рынки предсказаний эффективно агрегируют разрозненную информацию множества участников в единую вероятностную оценку, что делает их полезным инструментом для прогнозирования и управления рисками.
• Платформы Polymarket и Kalshi стали мейнстримом в 2024–2026 годах, привлекая внимание крупных медиа-изданий как альтернативный источник вероятностных оценок.
• Корпоративные рынки предсказаний (Google, HP) демонстрируют практическую ценность в бизнес-планировании и часто превосходят традиционные методы прогнозирования.

Хотя разброс ответов был довольно большим, среднее арифметическое весьма точно совпадало с реальным весом быка.

Оригиналы:Рынки предсказаний: происхождение, история, польза

Meta Muse: как агент меняет интернет и владение интентом

Продукт и карьера · App Economy Insights · 8/10

Материал разбирает стратегию Meta с запуском Muse — персонального ИИ-агента, который за три недели достиг 3,4 млн загрузок и представляет собой попытку захватить новый уровень интернета. Meta позиционирует Muse не как чат, а как слой, сидящий между пользователем и сетью, способный исследовать, сравнивать, коммуницировать и совершать действия от имени человека — от планирования поездок до покупок.

Компания расширяет интеграцию в физический мир через умные очки Ray-Ban и новый девайс Muse Charm наподобие Tamagotchi для быстрого доступа к агенту.

Монетизация будет включать подписку ($20 и $100 в месяц) и комиссию от транзакций, что позволяет Meta получать прибыль без владения самим торговцем. Amazon блокирует доступ Muse к своему сайту, понимая угрозу: агент может отобрать контроль над discovery-фазой, на которой Amazon зарабатывает рекламой ($68,6 млрд в год).

Однако для других игроков — Shopify, PayPal, Walmart — агенты выглядят благоприятнее, так как они зависят от транзакций, а не от владения интерфейсом. Инфраструктурный сдвиг тоже значительный:

если раньше доминировала подготовка моделей на GPU, то агентский ИИ требует постоянного inference, расширяя спрос на CPU, память и сетевые связи.

Выводы автора:

• Meta пытается монетизировать не саму рекламу, а место в цепочке принятия решений агентом, перемещая центр ценности от клика к участию в транзакции.
• Компании, контролирующие discovery (Amazon, Google), теряют больше всего, в то время как инфраструктурные провайдеры и платежные системы могут выигрывать.
• Агентский интернет потребует в разы больше вычислительных ресурсов, смещая спрос от GPU-доминантной подготовки моделей к непрерывному inference на CPU и специализированных чипах.

Meta потратила два десятилетия на монетизацию внимания в собственных приложениях. Muse дает ей шанс владеть слоем, где пользователи выражают намерение до того, как деньги переходят из рук в руки.

Оригиналы:Статья на App Economy Insights

Как выращивают грибы и почему белый гриб пока не удалось окультурить

Прочее · Habr · 7/10

Материал объясняет принципиальные различия в выращивании грибов в промышленных масштабах и причины, по которым большинство ценных видов остаются недоступны для массового культивирования. Ключевое разделение: грибы-сапротрофы (шампиньон, вешенка) едят мертвое органическое вещество и легко выращиваются искусственно, а микоризные грибы (белый, лисичка, трюфель) живут в симбиозе с живыми деревьями и в ходе эволюции потеряли ферменты для самостоятельного разложения пищи. Выращивание шампиньона началось в XVII веке в Париже и требует сложную многофазную подготовку субстрата: сырье нагревают до 75–80 градусов, затем пастеризуют при 57–60 градусов, кондиционируют при 45–48 градусов для размножения полезных микробов, и только потом вносят мицелий. Критическую роль играет покровный слой торфа с мелом, содержащий бактерии Pseudomonas putida, которые поедают летучий спирт 1-октен-3-ол и позволяют грибнице «дать команду» на плодоношение. За цикл в три с половиной месяца квадратный метр полки дает около 30 килограммов грибов — в двести раз больше, чем аналогичная площадь пшеничного поля за год. Микоризные же грибы критически зависят от живого дерева и не способны использовать простой субстрат как питание.

Выводы автора:

• Микоризные грибы разучились жить без деревьев и потеряли большую часть ферментов для разложения органики, что делает их невозможными для промышленного выращивания без живых деревьев в симбиозе
• Выращивание шампиньона зависит от сложной экосистемы микробов, которые готовят субстрат: грибница должна питаться микробной биомассой, а бактерии Pseudomonas putida снимают биохимический тормоз на плодоношение

Шампиньон не растет на навозе — он растет на микробах, которые росли на навозе.

Оригиналы:Как выращивают грибы. И почему белый гриб пока вырастить не удается · Биотехнологии