Искусственный интеллект Claude восстановил 99,94% данных из повреждённого 12-терабайтного массива BTRFS.
Разработчик сообщил о восстановлении 99,94% данных из повреждённого 12-терабайтного массива BTRFS с помощью Claude AI после того, как стандартные инструменты восстановления только ухудшили ситуацию. Повреждение произошло во время принудительной перезагрузки при смене ядра на сервере данных с массивом BTRFS из трёх дисков по 4 ТБ.
Что произошло
Разработчик сначала попробовал стандартные инструменты BTRFS, но каждая попытка восстановления только усугубляла ситуацию. Claude диагностировал проблему как разрушенную таблицу индексов примерно на 80%, где каждый узел на этой отметке был повреждён, что привело к потере 80% или более данных (свыше 8 терабайт).
Подход Claude
Не имея резервной копии для fs_tree, Claude предложил погрузиться в проблему, чтобы отобразить всё бинарное дерево в памяти, сделать прогнозы и вручную построить узлы. Разработчик дал разрешение, поскольку альтернативой было смириться с потерей 8 ТБ данных.
Claude работал над проблемой несколько дней, обсуждая бинарные массивы и терминологию жёстких дисков, которая была незнакома разработчику (20-летнему инженеру-программисту). ИИ подготовил подробный отчёт с объяснением находок и решений.
Результаты
Claude удалось восстановить 99,94% данных, полностью перестроив дерево с нуля без ошибок и со 100% функциональностью. Было потеряно всего 7 МБ мусорных файлов из 8,4 терабайт данных. Разработчик опубликовал отчёт о случае в репозитории BTRFS на GitHub.
Это демонстрирует, как ИИ-ассистенты для программирования могут решать сложные задачи низкоуровневого восстановления файловых систем, с которыми стандартные инструменты не справляются, особенно при фатальных сбоях в массивах BTRFS.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Анализ антропоморфизма в чате Claude Pokemon с использованием байесовских моделей
Исследователь проанализировал сообщения чата Twitch из бенчмарка Claude Plays Pokemon, чтобы изучить, как пользователи антропоморфизируют ИИ, используя байесовские модели со смешанными эффектами на 107 тысячах сообщений, аннотированных Gemini 2.0 Flash. Теги ложных убеждений оказались сильными предикторами антропоморфизации, увеличивая вероятность с ~11% до ~45%.
Запуск Claude Code в качестве чистого механизма оценки на протяжении всего SDLC
Разработчик делится своей архитектурой использования Claude Code в качестве механизма рассуждений в многоуровневой системе: Python отвечает за оркестрацию, Claude Code — за написание и ревью кода, с изолированными подагентами и постоянным уровнем вики.
Детали пользователя Claude Code: Проблемы производственного приложения: безопасность, соответствие требованиям и пограничные случаи
Разработчик, создающий приложение для личных финансов с помощью Claude Code в течение шести месяцев, делится конкретными производственными проблемами: аудиты безопасности выявили уязвимости самоэскалации и утечки данных, интеграция с Plaid потребовала создания LLC/EIN и имела технические ошибки, а также отказы App Store по нетехническим причинам.
Создание автономной системы AI-агентов с использованием Claude Code: пример из практики
Разработчик создал Acrid — ИИ-агента, который управляет компанией Acrid Automation, используя Claude Code в качестве операционной системы. Система включает 14 навыков в виде слеш-команд, 4 суб-агента для делегирования задач, файловую память без векторных баз данных и автоматизированный контент-пайплайн, связывающий Claude с n8n через GitHub.