Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!

Менеджеры продаж не всегда вовремя и полно заносят данные о сделках в CRM после звонка. Часть информации может забыться, а часть может быть записана сокращенно.

Прослушивать звонки вручную и восстанавливать детали слишком трудоёмко, а ресурсов на это часто не хватает. Поэтому в этом материале соберём MVP-сервис на Python, который получает событие о завершённом звонке из МТС Exolve, забирает текст разговора, выделяет из него ключевые поля через YandexGPT и записывает результат в Bitrix24. На выходе получится рабочий пайплайн: вебхук, транскрибация, извлечение полей квалификации и обновление существующей сделки в CRM.

За основу возьмём BANT — базовый фреймворк квалификации лида: Budget, Authority, Need, Timing, то есть бюджет, лицо, принимающее решение, потребность и сроки. И расширим его, добавив оценку интереса клиента, фиксацию конкурентов и возражений. Такого набора достаточно, чтобы квалифицировать лид, приоритизировать сделку и сохранить контекст следующего контакта, но не превращать карточку в анкету на десятки полей.

Стек: Python 3.10+, Flask, SQLite, Call Transcribation API МТС Exolve, YandexGPT API, Bitrix24 REST API.

Всем привет! На связи Александр и Артем — ML-инженеры из Т-Банка. Мы делаем copilot-инструмент для разработчиков.

Статья будет не про агентов. Расскажем, как отрезали лишние и бесполезные подсказки в Code Completion и усилили доверие пользователей.

Картинка: Thuringius

Что первым вам приходит в голову, когда вы слышите словосочетание «кумулятивная струя»? 

Наверняка возникают ассоциации исключительно военного толка, не так ли? ;-) Однако, знаете ли вы, что кумулятивный эффект невероятно распространён и применяется практически повсеместно?

Я перепробовал самые популярные приложения для изучения языков. В одних нельзя добавить нужную фразу, в других приходится вручную заполнять карточки с примерами предложений. Для редких языков вообще нет ничего нормального.

В итоге я сделал своё приложение, где попытался закрыть все эти боли. За 5 месяцев его скачали 1000+ человек.

Налоговая система это самый древний общественный договор между человеком и властью. Смысл которого состоит в том, для того, что бы получить блага человеческой цивилизации такие как дорога, медицина, защита и порядок тебе необходимо скинуться в общий котел, другими словами заплатить налоги. Ну, а попытка выйти из этой сделки означает, что система оставит тебя за бортом, где ты сможешь рассчитывать только на себя и свои силы.

Долгие годы в нашем обществе жил миф о «низких налогах», который базировался на привычной всем плоской ставке подоходного налога в 13%. Мы, выполняя свою часть договора, отдавали государству значительную часть своих доходов, даже не задумываясь, чем принципиально отличается один налог от другого, какой платеж уходит в федеральный центр, а какой остается на развитие родного региона.

В этом «договоре» у каждой из сторон есть свои обязательства. В конце концов, современные налоги — это не личная дань правителю, а наш коллективный взнос в развитие общества. Поэтому каждый гражданин имеет полное право знать, за что, кому и куда он платит свои деньги.

В этой статье разберемся, что из себя представляет современная «налоговая механика» РФ.

Нашли интересный пост на reddit от автора игры, которую давно и упорно пиратят.
Решили перевести и поделиться с вами

Я разрабатываю бесплатную визуальную новеллу в стилистике сайфая уже 6+ лет, и всё это время её активно пиратят. У игры больше 100 000 скачиваний, рейтинг в Стиме — 90%, на itch.io — 92%, есть как фановые, так и довольно престижные награды.

Отмечу сразу, что у меня есть и предпринимательский опыт — в 2011 я создал технологическую компанию, которая до сих пор обеспечивает и меня, и мою семью, так что геймдев тут, что называется, для души. 

Было время, когда меня вообще не напрягало то, что игру пиратят. Более того, я думал — круто же, раз пиратят, значит, она реально считается хорошей, кто-то даже потратил силы, чтобы «украсть» её и поделиться с другими. Такой себе элемент признания. Можно даже считать это бесплатной рекламой. Тем более, что де-факто бороться с пиратством невозможно, я знаю других авторов и даже игровые студии, которые тратили миллионы на противодействие пиратам, но это бесполезно. Если твоя игра достаточно хорошо и если кто-то достаточно мотивирован, чтобы её взломать и выложить в паблик — это вопрос времени, засекай.

Я создаю много постов и статей по теме Agentic AI и RAG, вот примеры (habr ссылки). Веду каналы по Agentic AI и по Python.

К сожалению пока не получается генерить все посты и статьи полностью автоматом. Нейросети с этим не справляются и генерят водяную воду, даже если им дать все вводные.

Поэтому я сделал для себя контент завод JuicyForge.com, чтобы делать это в полу-автомат режиме. Смысл этого завода облегчать мне работу, автоматизирую рутинные операции при написании статей и постов. Я автоматизировал те вещи которые не получается сделать надежно в чате с нейросетью.

Например мне часто нужно проверять грамматику без изменения стиля и слов, нейросети тут переписывают текст теряя мое ДНК.

В JuicyForge это делается выделением текста и нажатием Fix Grammar:

Привет, меня зовут Ваня, я работаю в Атоме техническим специалистом и мне часто приходится взаимодействовать с электромобилем. Я организую его логистику на выставки и мероприятия, сопровождаю на событиях, помогаю устанавливать его на стендах и участвую в разных спецпроектах.

Так вышло, что за последний год мне удалось протестировать Атом в самых разных сценариях. Это и обычная городская эксплуатация в Москве с пробками, парковками и плотным потоком, и тестовые поездки в других регионах, и участие в выставках, и даже поездки в северные города с суровыми морозами.

Скоро первые покупатели уже получат свои Атомы, а пока делюсь своим опытом эксплуатации и впечатлениями от этого электромобиля. 

Привет, я Александр Хренников, руководитель DevOps-юнита в KTS.

Нам тут, оказывается, 5 лет стукнуло. Точнее, нашему блогу на Хабре. Подарков мы не дождались, так что решили сами вручить их вам. Дарить будем футболки с нашим фирменным принтом — Котзиллой. Это как Годзилла, только кот.

Но подарок получат не все, а десять DevOps-инженеров, которые справятся с нашим испытанием быстрее остальных. Суть проста: мы даем вам тестовый стенд с кластером Kubernetes с ArgoCD и отдельный GitLab-сервер. В ArgoCD добавлено приложение — простой Nginx, обернутый в Helm-чарт. И оно не запускается. Надо запустить.

DevOps-челленджи мы проводим не впервые: уже были этот, этот и еще несколько до них. Опытные участники уже знают механику, а для новых энтузиастов я расскажу ниже, как все устроено.

Плохие новости для айтишников (не будет работы) и фаундеров (не будет экзитов)!

С начала года все обсуждают массовое падение капитализаций публичных SaaS-компаний, бизнес которых когда-то считался очень надежным: подписки, 80% маржа и рост 20+ лет.

Появился термин SaaSpocalypse, а журналисты, энтузиасты и болтуны это связывают с влиянием AI. Хотя реальность сложнее. 

TLDR: реальная причина - структурный кризис модели роста.

Оценка величины зерна является одной из базовых задач количественной металлографии, поскольку размер зерна напрямую связан с комплексом механических свойств металла: прочностью, пластичностью, ударной вязкостью, склонностью к хрупкому разрушению и стабильностью свойств после термической обработки. В промышленной практике для определения величины зерна широко применяются стандарты ASTM E112, ISO 643 и ГОСТ 5639.

Несмотря на наличие формализованных методик, в реальной лабораторной практике анализ по-прежнему часто выполняется с опорой на визуальное сравнение микроструктуры с эталонными шкалами. Такой подход удобен и быстр, однако имеет ряд известных ограничений: высокая зависимость от квалификации эксперта, межоператорный разброс, чувствительность к качеству травления и освещения, а также трудности воспроизводимого документирования результата.

В данной статье рассматривается практическая реализация системы автоматизированного анализа зеренной структуры стали на Python с использованием OpenCV. Цель разработки состояла не в замене стандартизованных методов их упрощённой цифровой имитацией, а в создании воспроизводимого инструмента, который позволяет приблизить лабораторный анализ к количественной обработке изображений и обеспечить прослеживаемость результата.

Сегодня мы продолжим углубляться в информационные процессы, происходящие в мозге, в частности, рассмотрим потоки информации в системах слуха и зрения, а так же отметим одну характерную закономерность эволюции нейронных систем от нематоды до мозга Хомо Сапиенс.

Салют, Хабр!

На связи MediaMetriqa, и сегодня про Телегу. Про то, что происходит с ней и вокруг неё: файлы не грузятся, звонки не проходят, VPN банят быстрее, чем успеваешь наиграться с пробным тарифом.

То, что раньше стабильно работало, превратилось в рулетку, ибо сегодня оно работает, а завтра – уже нет. И дело не в конкретных сервисах, а в самом подходе к ограничению доступа. Фильтрация стала умнее – вот в чем причина.

В статье разберём, как на самом деле устроено замедление Telegram, почему привычные VPN перестали давать гарантированный результат и какие технические подходы позволяют сохранить хоть сколько-то стабильный доступ к Тележке в текущих реалиях.

Поехали!

Иногда старые проекты дают о себе знать в самый неожиданный момент — так случилось и с моим Linux GPIO Daemon. Коллеги из департамента методик и автоматизации тестирования в YADRO заинтересовались разработкой, и я наконец решил довести его до ума. Расскажу о демоне, который реагирует на события линий: текстовым сообщением об изменении состояния в сокет либо запуском скрипта. Это аналог incron-ng, только мониторит он не файлы, а линии GPIO. А в конце обсудим, как найти и затем не терять нужный нам gpiochip.

Последнее время я экспериментировал с AI-агентами на Raspberry Pi 5.

И довольно быстро столкнулся с проблемой: большинство существующих агентных фреймворков оказываются слишком тяжёлыми для небольшого железа.

Узнайте, как создать реалистичное фото в советском стиле с помощью нейросетей. Подробный гайд: лучшие промпты, секреты ИИ, настройка света и параметров для идеальной ретро-фотосессии.

В Островке мы используем ИИ в разных задачах — от автоматизации внутренних процессов до продуктовых сценариев — и периодически рассказываем об этом на Хабре. Например, как строим вспомогательные системы на базе LLM и RAG или применяем ML в продукте.

Со временем вокруг таких задач сформировался набор инженерных подходов, которые постепенно становятся стандартом. В индустрии уже накапливаются попытки их осмыслить и формализовать.

Ниже мы перевели и адаптировали материал Алекса Эверлёфа — инженера, который систематизировал подходы к проектированию ИИ-систем за последние несколько лет.

В статье собраны 30 паттернов инженерии ИИ-систем, сгруппированных в пять частей. Для каждого паттерна автор разбирает, что это такое, как он работает, когда его стоит применять и какие у него есть риски и компромиссы.

Цель материала — помочь опытным инженерам, архитекторам и техническим руководителям разобраться в ИИ-инженерии и показать, что значительная часть привычных нам инженерных практик продолжает работать и здесь.

Примечание. Часть текста была подготовлена с помощью Gemini 3 Pro, но финальную версию автор полностью вычитал, проверил и отредактировал, чтобы она точно отражала его опыт и выводы.

Привет, Хаброжители! API и сервисы, основанные на событиях, часто одновременно используются множеством приложений через сложную сеть интеграций, поэтому их сложно тестировать. Контрактные тесты предлагают простое решение этой проблемы. Совместимость API или сервиса проверяется с помощью согласованных контрактов. Контракты понимают и соблюдают все компоненты системы (а также разработчики, которые их создали). Этот инновационный метод помогает обнаружить проблемы интеграции на раннем этапе разработки и повышает жизненно важную для любой системы прозрачность.

То, что мы называем робособакой, — это, по сути, мобильная аппаратная платформа. У неё есть четыре ноги с приводами, аккумулятор, бортовой компьютер и полезная нагрузка.

Ещё есть роверы — колёсные платформы. Роверы проще, дешевле и надёжнее на ровном асфальте, но собака — это вездеход.

Для нас это просто ещё один вид железа, который мы используем в общем контуре охраны. Такой же, как поворотная камера или датчик движения на заборе. Только этот датчик умеет бегать.

Зачем вообще собаки, если есть дроны? БПЛА — штука отличная, но у них есть конкретные недостатки для охраны периметра 24/7. Дрон висит в воздухе 30–40 минут, а потом летит на базу. Ну и, конечно, он жужжит и виден всем. Он не взлетает в метель, почти не умеет двигаться по помещениям и, самое главное, не умеет открывать двери. А собака с рукой на спине отлично умеет.

Робопёс работает в полях часами, может спрятаться в траве, пройти под трубопроводом и не боится ветра.

В отличие от дронов робособаки уже работают координированными флотами с обменом информацией друг с другом через p2p-сети и mesh. Они строят p2p-сети, собака с радиодоступом к центру может работать мостом к совсем далёкой собаке за горизонтом и так далее.

Рассказываю, как мы используем целые рои робопсов для охраны на самых ответственных объектах и в мониторинге аварий в той же нефтянке, где бывают метели или надо открывать двери. Но чаще охраняем критически важные объекты.

С задачей построения платформы для потоковой обработки данных по тем или иным причинам сталкиваются многие компании. И довольно часто подобная разработка превращается в попытку «создать ракету», не понимая сути происходящего под капотом. При этом для решения подобной задачи достаточно иметь набор инструментов и знать принципы их настройки на каждом из этапов.

Меня зовут Сергей Емельянов. Я руководитель Core-команды VK Tech. В этой статье я пошагово покажу процесс построения синтетической платформы для обработки потоковых данных на Kubernetes.