Недавно я прочел статью про pyrusmorph — python обёртку над 30-летним с++ ядром libmorph/rus. Бенчмарки удивили: в 30 раз быстрее PyMorphy3 при обработке текста. После я задумался. Как это вообще работает? Почему мы пишем import pyrusmorph и получаем доступ к нативному с++ коду и функциям прямо внутри python.

В статье я предлагаю пройти этот путь с нуля. Разобраться, как устроен Python «под капотом», написать своё расширение на чистом C‑API, а потом посмотреть, как эту боль лечит pybind11. В конце — бенчмарки и практические советы, когда вообще стоит лезть в c++ для оптимизации. Бонус — немного о компиляторе python кода (JIT‑компилятор)

В Project Zero сравнили два конвейера, которые постоянно ищут уязвимости в V8, JavaScript-движке Chrome: фаззер Fuzzilli работает непрерывно, LLM-агент BigSleep раз в сутки просматривает новые коммиты. За апрель–сентябрь 2026 года после очистки от дубликатов и «нерабочих» репортов у BigSleep 45 исправленных уязвимостей, у Fuzzilli 37. Пересечение считали отдельно, с дополнительным поиском дубликатов через коммиты-исправления и базу Clusterfuzz: общими оказались 20 из 81 репорта, около четверти. В отдельном эксперименте агент на модели Gemini 3.6 flash получил коммиты, которые, вероятно, внесли 112 старых багов Fuzzilli, и за 25 попыток на каждый коммит заново нашёл около 62% из них. Баги, на которые фаззер тратил больше времени, агенту тоже давались хуже, а в JIT-компиляторах пересечение меньше. В переводе статьи Самуэля Гросса — методика подсчёта, проверка на запоминание обучающих данных и три разобранных бага: какие нашёл только агент и какой — только фаззер.