Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В разных командах разработки наблюдается похожая картина. После внедрения ИИ в процессы он ускоряет не только работу, но и масштабирует уже существующие проблемы.

Мне приходилось внедрять ИИ в продакшн-среду в разных доменах — от классических моделей классификации до разворачивания собственных серверов под локальные LLM и интеграции генеративных моделей для усиления командной работы. В каждом случае вывод оказывался одинаковым.

Большинство инженерных проблем при работе с ИИ по-прежнему лежит в области дисциплины и мышления, а не в технологиях. Поэтому привычные инженерные практики требуют переосмысления.

Часть 1

Во второй части руководства для начинающих будет рассмотрено ООП и некоторые другие возможности.

Нич-чего не понимаю! Или это ностальгический обзор легендарной компьютерной игры «Братья Пилоты» и всех ее продолжений, или одно из двух! 

Невозмутимый многомудрый Шеф, забавный расторопный Коллега, неуловимый злодей Карбофос… Отложим мухобойки, сверим часы и вспомним, как появился, чем запомнился и как тихо ушел в небытие один из первых русских квестов. 

Нам обещали, что ИИ заменит инженеров, а дали вежливых чат-ботов, которые галлюцинируют и путаются в зависимостях. Мы потеряли cтруктуру. В этой статье я реанимирую идеи Символистов 80-х и объединяю их с мощью современных LLM.

Это история создания ZervGen - Фреймворка, который превращает ваш Obsidian в живой граф знаний и пишет работающий код для RPG через бесплатные API.

P.S. Ровно два месяца назад, 11 ноября, я сделал первый коммит. Сегодня, 11 января, я показываю, к чему это привело. Совпадение? Не думаю.

Примерно год назад я написал статью ChatGPT без VPN за 10 минут (и установка нативного приложения). Хотя она актуальна до сих пор, сегодня я хочу вам рассказать про еще один способ.

Суть: мы делаем свой DNS-профиль в NextDNS или Cloudflare и автоматически актуализируем его раз в сутки.

Для этого я написал небольшую программу. Самое приятное: для ее работы вам не придется ничего устанавливать вообще.

В конце статьи Python скрипт для сохранения заметок.

Последняя шлюпка с «Титаника», чтобы утащить с ЖЖ свои и чужие мысли на жесткий диск, пока «эффективные менеджеры» окончательно не пустили всё на дно.

Я писал свои заметки в ЖЖ более 15 лет. Полтора десятилетия текстов, некоторые из которых даже влетали в топ главной страницы, теша мое самолюбие. Но всему есть предел.

Декабрьские конвульсии администрации — введение сегрегации пользователей, разделение на касты и монетизация каждого вздоха — стали последней каплей. Это больше не дом, это режимный объект с пропусками. Я принял решение об уходе, забирая с собой всё, что нажил непосильной графоманией.

Подробная история открытия и значения радиолинии водорода 21 см. Как сверхтонкий переход, случайность и упрямство учёных подарили нам карту Галактики, доказательства тёмной материи и универсальный эталон для посланий внеземным цивилизациям.

Линус Торвальдс, создатель Linux и Git, во время этих зимних каникул работал над новым хобби-проектом AudioNoise.

Он признался, что часть кода была написана с помощью «vibe coding» и инструмента Google Antigravity. Это примечательно, учитывая его недавние скептические комментарии о необходимости документации для AI-инструментов.

Линус, использует зимние каникулы для отдыха от ядра Linux и работы над личными техническими хобби. Это помогает ему перезагрузиться, например, в прошлом году он мастерил гитарные педали, что он назвал «Lego для взрослых с паяльником».

AudioNoise — это проект с открытым исходным кодом для создания случайных цифровых аудиоэффектов, связанных с гитарными педалями, сам он называет его «еще одним глупым репозиторием».

Вайб-кодинг — это неформальный ироничный термин, описывает стиль программирования, когда:

• Разработчик не пишет код с нуля, а полагается на AI-ассистента (вроде GitHub Copilot, Cursor, или, как в данном случае, Google Antigravity).
  
• Задача ставится на естественном языке (например, «создай график, который визуализирует аудиосигнал»).
  
• AI генерирует код, который разработчик затем может редактировать и принять.

Иначе этот метод можно назвать «парное программирование с ИИ».

В файле README проекта AudioNoise Линус пишет, что он не эксперт в Python. Он признается, что знает об аналоговых фильтрах больше, чем о Python.

Сначала он использовал свой старый подход: «делай по принципу „обезьяна видит — обезьяна делает“». То есть искал готовые примеры кода и адаптировал их. Затем он пошел дальше и перестал быть этим «посредником». Вместо того чтобы самому копировать и переделывать код из Google, он поручил эту работу Google Antigravity — AI-инструменту для генерации кода.

В чем же суть?
Незадолго до этого Линус критиковал коллег-разработчиков ядра Linux за то, что они используют AI-инструменты без должной документации и проверки. Он подчеркивал, что ответственность за код всегда лежит на человеке.

Теперь выясняется, что он сам использует похожие AI-инструменты, но для личного хобби-проекта, а не для критического ядра ОС.
Это иллюстрирует, как AI-инструменты становятся полезны даже самым опытным, но узкоспециализированным разработчикам как Линус для решения задач за пределами их основной экспертизы.

 hobby, linus torvalds, искусственный интеллект

В этой статье я делюсь личным опытом выбора платформы для локального инференса (запуска) LLM. Формат - дневник инженера: детали, цифры и грабли вперемешку с эмоциями и выводами по ходу дела. Это не энциклопедия, и, совершенно точно, не "единственно правильный" рецепт, но, надеюсь, статья сэкономит время тем, кто сейчас решает, на каком железе и каким способом запускать модели.

Для тех, кто не готов погружаться в цепочку событий, сразу зафиксирую итог...

Киберспорт - это крупная индустрия, мировой рынок киберспорта в 2025 году оценивается порядка 3,7 млрд. $. Основные статьи доходов на рынке так или иначе связаны с турнирной деятельностью - спонсорство турниров, продажа медиа прав, гонорары.

Однако, есть один крупный игрок, который, на первый взгляд, не вписывается в эту систему, он не только агрегирует у себя 37 миллионов пользователей в месяц со всего мира, но и в некоторой степени заменила официальный матчмейкинг Counter Strike. Как вы поняли из названия, речь идёт о Faceit - мультидисциплинарной киберспортивной платформе.

В этой статье я хочу немного углубиться в историю и разобраться как платформа, созданная в 2012 году, завоевала любовь аудитории и остаётся популярной до сих пор.

Создатель Linux официально присоединился к лагерю тех, кто не стесняется генерить код через AI. Подрыв устоев!

Привет Хабр! В этой статье мне бы хотелось рассказать про чистую архитектуру Роберта Мартина. Чистая архитектура это набор правил и идей, которые делают систему независимой от фреймворков, UI, баз данных и любых внешних агентов. Цель — создать систему, которую легко тестировать, поддерживать и изменять. Попытаюсь рассказать вам все кратко и понятно.

В конце 2025 года техноблоги взорвались инсайдами: Google планирует выпустить премиальный ноутбук под брендом Pixel. Но работать он будет не на ChromeOS, как привычные «Хромбуки», и не на Windows.

Кодовое имя инициативы — Aluminium. Новость не обошла стороной и хабр.

Суть проекта как обычно для Google проста и жестока: ChromeOS как отдельная операционная система должна умереть. Будущее — это Android, который научился быть десктопом.

Но прежде чем говорить об Aluminium, нужно понять, почему Flutter стал критичным для всей стратегии Google. И здесь начинается история о том, как устаревший C API чуть не убил будущее кроссплатформенной разработки.

Ещё несколько лет назад вопросы цифровой безопасности ассоциировались в основном с паролями, антивирусами и «не открывать подозрительные письма». Сейчас атака начинается не с техники, а с общения. Не с эксплойта, а с сообщения в мессенджере, с вежливой (или, наоборот, провокационной) просьбы «подсказать» или «помочь».

Я решил написать эту статью, потому что сам столкнулся с такой ситуацией: поздно вечером, когда большинство людей уже готовится ко сну и мозг уже плохо соображает мне пришло сообщение в Telegram с просьбой помочь в решении проблемы генерации изображения в локальной нейросети. Собеседник аргументировал своё обращение тем, что информация в моей книге не помогла ему решить проблему с генерацией и на моём YouTube канале он не нашёл ответа. Он просил помочь и гарантировал вознаграждение, апеллировал к тому что у него «всё горит» и решить проблему «надо срочно». Он предложил подключиться удалённо к его компьютеру.
То есть все перечисленные модели воздействия были использованы: срочность, вежливость, помощь, неурочное время. Именно поэтому подобные сценарии особенно опасны - они маскируются под привычную для публичного специалиста коммуникацию.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Claude Opus 4.5 стал переломным моментом в ИИ-разработке. Автор на реальных проектах показывает, как ИИ-агенты уже сегодня способны собирать полноценные приложения — от UI до бэкенда — за считанные часы, и рассуждает о том, зачем человеку вообще читать код в мире AI-first разработки.

За последние месяцы у меня несколько раз пропадал свет — иногда на пару минут, иногда дольше. Это, конечно, лучше, чем двухдневый блэкаут, но тоже так себе. Не смертельно, но бесит, когда ты сидишь работаешь, а потом вдруг все отрубается. И да, раньше у меня в качестве основного ПК был мощный ноутбук, поэтому после возвращения света все данные, открытые окна и т. п. сохранялись. Но потом я заменил его на мини-ПК.

Ну и вот тут, пару раз прочувствовав на себе отключение света (пока еще без потери данных, но это пока), я решил, что пора ставить ИБП. Посмотрел на Amazon (живу в Испании) и выбрал Green Cell 1500VA — по характеристикам он подходил, стоил разумных денег и выглядел нормальным вариантом для дома. Заодно решил немного сэкономить и поискал его на местной онлайн-барахолке. Нашел. Но дальше все пошло совсем не так, как ожидалось. В общем, ниже будет история про этот ИБП, покажу и расскажу все, плюс ко всему, заглянем и внутрь. Поехали!

Что мы обычно получаем, задавая вопрос из серии: «Придумай 10 идей для поста про нашу крутую фичу»! Список банальностей уровня «Сегодня расскажем о преимуществах...» и с тоской закрываем чат. Генеративный ИИ в такой роли — как стажер-энтузиаст, который усердно пересказывает техзадание. Скучно и неэффективно. А что, если сменить парадигму?

Предисловие: вся информация находится в открытом доступе. Статья написана с целью привлечения внимания к общественно важной теме.

Я хочу всесторонне разобраться в ситуации, услышать комментарии всех участников (особенно компаний «Яндекс» и «Авито») и только после этого делать какие-либо выводы, и вас к этому тоже призываю.

Недавно вышло интервью HR из Яндекса основателю сообщества «Осознанная меркантильность». В нём говорилось о найме, «красных флагах» в резюме соискателей и другом булщите о найме, от которого уже тошнит...

Примерно сутки спустя в том же сообществе появился комментарий от девушки. Она увидела на YouTube интервью с сотрудницей Яндекса (конкретно из Финтеха, если ссылаться на содержание).

Девушка вспомнила, что эта сотрудница когда-то писала о ней пост в своём Telegram. Я чекнула, там 1500+ подписчиков, включая, скорее всего, HR, так как наша HR из этой истории является публичным лицом, активно участвует в конференциях для HR и ведёт подкаст о HR-сфере на YouTube.

По словам девушки-соискателя, пост HR был обезличен, но содержал много деталей, и её команда, скорее всего, поняла, что речь идёт о ней. Затем девушка пошла на собеседование в Авито, где получила отказ с формулировкой «нам дали плохой фидбэк в Яндексе». Кто дал — неясно. На каком основании вообще запрашивали этот фидбек — тоже неясно. Кто передал информацию о бывшем сотруднике — опять же непонятно.

Такое часто бывает на рынке труда. HR могут собирать информацию друг у друга по знакомству. Не факт, что запрос идёт к вашему бывшему руководителю или коллеге, ведь неизвестно, кто входит в круг общения конкретного рекрутера. Гипотетически возможна ситуация: у вас есть коллега, которая по своим причинам вас недолюбливает или даже ненавидит. HR случайно обратился за реферс, и вуаля, вы не только получаете отказ, но и в системе отслеживания кандидатов (ATS) потенциального работодателя появляется пометка «предыдущие коллеги дали плохой референс». Далее эта метка остаётся в системе, и даже спустя 2–3–4 года новый HR, не вникая в детали, может сделать по ней выводы и отказать вам.

После 10 лет внедрения BI-систем (Qlik Sense, Power BI, Data Lens) я понял одну вещь: дашборд — это не решение. Это данные для решения. А между данными и решением — пропасть, которую преодолевает человек.

В этой статье покажу, как построил RAG-систему с чат-интерфейсом для базы из 600 000 записей техники из Федресурса. Без философии — только архитектура, код и грабли.

Состоялся первый релиз библиотеки CrazyCPM.

Библиотека написана на Python, C, Cython и предназначена для сетевого моделирования проектов и работ методом критического пути (CPM), а также методом анализа и оценки программ (PERT).

Особенности CrazyCPM:

1. Построение сетевых моделей типа «работы-дуги» (в большинстве существующих систем управления проектами используются сетевые модели типа «работы-вершины»).
2. Для моделирования детерминированных проектов и работ реализован метод CPM.
3. Для моделирования проектов и работ, сопряжённых с рисками реализован метод PERT.
4. Для расчётов статистических параметров проектов и работ используется модифицированное PERT-распределение, что позволяет использовать библиотеку для моделирования малых и средних проектов (<100 работ на критическом пути).
5. Библиотека позволяет строить модели с учётом особенностей назначенных на работы ресурсов (производительность, доступность во времени и т.д.)
6. Возможен экспорт данных построенных моделей в pandas.Dataframe или в словарь.
7. Для визуализации сетевых графиков используется Graphviz.
8. Наиболее тяжёлые операции (построение сети) реализованы на C.

Библиотека CrazyCPM используется в прототипе системы управления проектами VibePM.

 c, opensource, project management, python, от автора