Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Если ваш продукт стоит дорого, а клиент рискует деньгами и нервами, классический SMM не работает. Лента превращается в красивый, но бесполезный каталог: тысячи просмотров, десятки лайков и мёртвая тишина в личных сообщениях.

Мы столкнулись с этим в нише, где недоверие — базовое состояние клиента: в привозе автомобилей из-за рубежа. Мошенники, «серые» схемы, риски потери денег и времени — здесь аудитория приходит в соцсети не за вдохновением, а за ответами и гарантиями.

За 5 месяцев нам удалось переломить ситуацию: 2.7 млн просмотров и 63 тыс. содержательных взаимодействий (сохранения, пересылки, вопросы в комментариях). Но главное — контент начал выполнять функцию «прогрева», приводя к диалогам с теми, кто изначально никому не доверял.

Ниже — разбор не просто кейса, а универсальной контент-системы, которую можно адаптировать для любой сложной B2C-ниши: от недвижимости и строительства до дорогой медицины и образования.

Сегодня обновление ПК часто означает замену всей платформы: старые процессоры больше «не тянут» новые видеокарты, а память DDR4 устарела и не совместима с современными материнскими платами. Поэтому недавнее резкое подорожание комплектующих сделало восприятие системных требований новых игр еще более чувствительным.

В то же время, многие считают, что графика в современных играх давно перестала развиваться. А также — что трассировка лучей и 5-я итерация популярного движка Unreal Engine только всё испортили. Насколько правдивы подобные утверждения, попробуем разобраться.

Когда я был ещё джуном, мой менеджер иногда на наших еженедельных встречах тет-а-тет делился своим возмущением. Он указывал на проект, над которым работала другая команда, и говорил: «Я не верю, что этот проект достигнет какого-то успеха. Они решают не ту задачу». Я отвечал любопытством: «Но вы же старший, почему бы просто не пойти и не поговорить с ними?» Мне казалось странным, что при наличии возможности повлиять на ситуацию человек предпочитает молчать.

И ирония не обошла меня стороной. На прошлой неделе я сам поймал себя на том, что рассказываю новичку, почему соседней команде придётся кардинально менять свой проект, так как они изначально пошли не тем путём. И он справедливо задал мне тот же вопрос, что и я задавал многие годы назад: «А почему вы просто не поделитесь с ними своим мнением?» С тех пор эта ситуация засела в моей голове, так как я осознал, что за прошедшие годы моя позиция по этому вопросу изменилась.

В мире потоков всё было просто: threading.local() даёт каждому потоку свои данные. Request ID, текущий пользователь, database connection — положил в thread-local, достал когда нужно. FastAPI, Flask, Django — все так делали.

Потом пришёл asyncio, и эта модель сломалась. В одном потоке выполняются тысячи корутин, и thread-local у них общий. Положил request ID в одной корутине — прочитал чужой в другой. contextvars, появившийся в Python 3.7, решает эту проблему, но механика его работы не очевидна.

Разберём, почему thread-local не работает в async, как устроены contextvars, и какие паттерны использовать.

Глава Amazon Джефф Безос заявил, что в ближайшие 10-15 лет собственных компьютеров в принципе не будет: крупные корпорации будут предоставлять процессоры и видеокарты по подписке, используя «облачные технологии». Реально ли это? Или фантазии Безоса не имеют никаких оснований под собой? Или это не фантазии…

Эх, сколько планировщиков и туду-листов так и не увидел мир.

Все грабли, которые будут в этой статье, я испытывал на собственной шкуре. Давайте разбираться, как не пополнить домашнее кладбище очередным мертворождённым продуктом.

Всем привет! Меня зовут Антон Пилькевич, я более четырёх лет занимаюсь ранжированием и текстовой релевантностью в поиске Ozon. И вот настал момент, когда у меня появилось время поделиться своими мыслями. В этой статье вас ждёт увлекательное путешествие в ML-мир текстового поиска Ozon, а также знакомство с флорой и фауной существующих решений в этой области! 

Иногда смотришь на команду — и формально всё на месте. Опытные люди, понятные роли, нормальные условия, адекватные цели.

В разговорах с коллегами, в чужих кейсах, да и просто наблюдая за проектами со стороны, всё чаще ловлю себя на одном ощущении: состав сильный, а результат — средний.

И дело здесь, как правило, не в лени, не в «плохих специалистах» и не в отсутствии мотивации. Скорее — в системных вещах, которые незаметно съедают эффективность даже у очень компетентных команд.

Ниже собрала несколько причин, которые чаще всего всплывают в таких историях.

Уважаемые! Это не ИИ! Видимо сейчас реальная эпидемия даже в музыке и часть проходимцев наверное и статьи начала клепать через нейросети. Это я собрал статьи и вывел краткие итоги каждой. На тему смарт-часов много уже статей вышло. Можете сходить и проверить каждую ссылку. Я не занимаюсь подделками, я уважаю себя и вас.

Общий вывод по всем исследованиям - смарт часы крайне точно определяют пульс, очень точно ловят фибрилляцию и тахикардию, до 95 - 97% точность, точнее только профессиональные аппараты ЭКГ.

Всем привет! Меня зовут Николай и в течение последних лет у меня существовала идея-фикс создать свой стартап/продукт/SaaS, называйте как хотите, смысл от этого сильно не меняется.

И перепробовав (разумеется, неудачно) себя в различных доменах, я понял, что на старте нужно делать то, что получается лучше всего.

Именно так и пришла идея платформы для фаундеров стартапов, которая позволяла бы ускорять проектирование архитектуры запускаемых продуктов, в условиях, когда пользователь не обладает достаточными техническими навыками для того, чтобы самостоятельно создать прототип или доходчиво объяснить свое продуктовое видение нанятым разработчикам.

По статистике 9 из 10 IT-продуктов умирают ещё до релиза MVP.

Основная причина - это разрыв между идеей и сложностью ее реализации. Время и деньги уходят на неструктурированное планирование и бесконечные итерации доработок.

Существующие AI-редакторы кода типа Cursor не решают эту проблему полностью - они могут написать код, но при всех вышеперечисленных вводных не могут спроектировать консистентную и масштабируемую архитектуру без необходимости дополнять промпт техническими выкладками или возвращать начавшую галлюцинировать LLM на нужный путь.

И именно здесь родилась идея Rebreaker - как продуктового AI-архитектора, призванного ускорить реализацию прототипов IT-продуктов.

Далее будет описание работы сервиса.

Мне будет очень приятно получить любой фидбэк по работе сервиса. Стоимость токенов по платной подписке - пока что без наценки, исключительно себестоимость + ресурсы облачного хостинга. Если будут баги - заранее прошу прощения, пилил я SaaS в соло по вечерам/ночам после основной работы, что заняло около 4 месяцев.

Перед нами проект Frappe.io с более чем 50 000 звёзд на GitHub. Это фреймворк, который позволяет создавать гибкие бизнес-системы с полноценным пользовательским интерфейсом. Платформа поддерживает множество интеграций, в том числе с n8n, что открывает широкие возможности для автоматизации и построения сквозных процессов.

Давайте перейдём к основным компонентам платформы, чтобы лучше понять её архитектуру и замысел разработчиков.

Кому будет полезно: дизайнерам, готовящимся к whiteboard, особенно тем, кто сталкивается с этим форматом впервые.

Что внутри: личный опыт прохождения whiteboard в Т-Банке и инсайды от лида, который проводит десятки таких собеседований.

Главный вывод: whiteboard проверяет не решение, а ваше мышление, умение задавать вопросы и работать в диалоге.

Я Андрей - продуктовый дизайнер в Т-Банке, до этого был в Госуслугах.

Мой первый whiteboard был на собеседовании именно сюда.До этого у меня всегда были либо тестовое задание, либо разбор кейсов. Все проходило довольно привычно. Здесь же рекрутер сам предложил пообщаться, о смене работы я не думал.

Дальше была стандартная цепочка: скрининг, техсобеседование, портфолио. А потом HR сказал: "Договоримся о дате whiteboard". Для меня это было в новинку.

Конец квартала, праздники, переносы. До запланированной даты оставалось довольно много времени.

Я понял, что просто прийти и как-нибудь решить не получится. Начал читать все подряд: статьи, треды, чужие истории. Сначала в голове была каша — слишком много подходов и советов. Потом постепенно стало понятно, как вообще работает формат. И главное — стало ясно, что одной теории недостаточно. Нужно тренироваться.

Каждый второй предприниматель хочет "сайт как у Apple". На вопрос "какой бюджет?" — пауза и "ну, тысяч 50 максимум".

Окей.

Проблема в том, что "сайт как у Apple" — это команда из 5+ человек, несколько месяцев работы и бюджет с шестью нулями. Но в 2026 году появилась альтернатива: AI-пайплайн, который позволяет одному человеку собрать лендинг премиального уровня за дни, а не месяцы.

Эта статья — техническое руководство по сборке такого пайплайна. С кодом, промптами, граблями и реальными цифрами.

Дисклеймер: Здесь не будет скриншотов готового сайта. Намеренно. Вместо этого — рабочие промпты и конфигурации. Копируйте, адаптируйте, пробуйте. Лучший способ понять — сделать.

Бывало такое: смотрите вы на красивую страницу интернет-магазина, открываете консоль разработчика (ту самую, по F12 или через правый клик), а там — лес из тегов, который вообще не похож на то, что вы видите глазами?

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Дудукало, я автор курса по JavaScript. В этой статье мы продолжаем знакомиться с элементами страницы, а именно с DOM. Эти знания вам точно понадобятся в работе с любым проектом. Давайте же больше узнаем, что это за дерево и как с ним работать. Поехали.

Меня зовут Сергей, я работаю инженером в компании по производству систем видеонаблюдения в компании из Краснодара. Здесь, на юге России,  проектируются и собираются IP-камеры видеонаблюдения, видеосервера, коммутаторы и ПО. Не просто китайский конвейер, а устройства, в которые заложена наша собственная логика, прошивка и философия.

Как и у большинства производителей, часть компонентов мы проектируем и производим сами, а часть закупаем. В том числе — за рубежом. Это нормальная практика: не всё имеет смысл изобретать заново, особенно если на рынке уже есть стандартные, отработанные решения.

Привет! Меня зовут Паша, я маркетинговый аналитик в Купере. В этой статье речь пойдет о проверке качества «каузальных» моделей. На примере такой модели, как Double Machine Learning разберемся, откуда вообще берутся «каузальные» предсказания, как понять, что им можно доверять, и что делать с фундаментальной проблемой «скрытых конфаундеров».

Некоторое время назад администрация платформы, номинально, ведомая проникновением ИИ во все сферы нашей жизни, предложила пользователям помочь Хабру идеями. Это предложение было оформлено в виде поста со ссылкой на опрос, который выяснял: нравится ли пользователю ИИ‑контент и что делать с ИИ‑контентом на Хабре?

Данное официальное сообщение администрации, однако, находится в некотором концептуальном противоречии с заметкой «Инфляция обратной связи» продукт‑менеджера Хабра в его публичном тг‑канале:
«Когда проект становится значимым, обратная связь теряет в цене: мнение одного человека плохо масштабируется на миллионы; отклики часто противоречат друг другу. Поэтому статьи в духе «5 идей как сделать Хабр лучше» всегда хорошо обсуждают, но пользу из них извлечь сложно»

Обдумывая это противоречие, мне стало интересно, когда именно Хабр превратился из маленькой деревушки, где староста знал каждого в лицо, в Олимп, с вершины которого ропот внизу не особо различим? Так как батарейки в моём Б3‑18М сели, я взял арифмометр «Феликс», бумагу, перьевую ручку и решил выписать некоторые числа, а затем кое‑что посчитать.

Но как это часто бывает, исследование привело туда, где сам вопрос уже не вполне имеет значение :)

Если вы хоть раз теряли пользовательский ввод после поворота экрана или возвращались к приложению из фона и обнаруживали пустой экран вместо заполненной формы — вы знаете, о чем пойдет речь. Сохранение состояния в Android — одна из тех тем, которые кажутся простыми до первого бага в проде. Система может убить процесс в любой момент, конфигурация меняется, а пользователь ожидает, что все останется на своих местах.

В статье о том, как паттерн Memento реализуется в Android через CustomView, SavedStateHandle, Compose и навигацию.

Одним из самых гениальных книжных детективов является Эркюль Пуаро. Персонаж, созданный Агатой Кристи, знаменит своими усами, утонченным вкусом и, что самое важное, умением разгадать даже самое запутанное дело и обличить преступника, уверенного в своей безнаказанности. Фундаментом успеха Пуаро как детектива всегда была психология. Куда меньшее внимание он уделяет уликам, которые порой могут увести расследование по ложному следу, заранее подготовленному злоумышленником. Однако в реальности улики играют крайне важную роль в раскрытии преступления. Их «неточность» связана не с ними самими, а скорее с методами, которыми они собираются и анализируются. С развитием технологий многие предметы с места преступления, ранее считавшиеся неважными, стали уликами. Одним из самых ярких примеров являются растения, в частности мох. Мало кто обратит внимание на мох, однако он может быть ключевой уликой, указывающей на место и время преступления. Ученые из Филдовского музея естественной истории (Чикаго, США) собрали в своем исследовании примеры использования мха в качестве доказательств и методы работы с ним. Подробности мы узнаем из их доклада.

Атаки на сервера в России очень сильно изменились за последние 4 года, их стало в десятки раз больше, атакующие активно использую ИИ и при этом, законодатели решили еще и усилить эффект - запретив использовать западные бесплатные технологии защиты вроде Cloudflare. В сочетание с законом о приземление - когда ты обязан использовать сервера в РФ это дает кошмарный эффект в защите и огромный бонус для атакующего.

В этой статье мы защитим свой сервер, защитим SSH, защитим Nginx, панель управления Fastpanel и еще побочное преимущество - получим VPN на основе Tailscale (Wireguard).

Это статья написана исключительно на основе моего личного опыта - как я защищаю свои сервера. Если вам есть что добавить - буду рад это услышать. И так, у нас в нашем примере у нас чистая Ubuntu 24 server.