Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Часто SDET-инженеры, работающие со встраиваемыми системами, не приступают к работе, пока не получат реальное железо: датчик, микроконтроллер или плату с новым чипом. Такой подход обычно оправдывают тем, что без физического девайса «на столе» писать корректно работающий софт невозможно. Очевидный минус: увеличивается время выхода продукта и нового функционала на рынок. Но разработку можно начать, даже не имея в своем распоряжении устройства: все дело в договоренности между командами.

Меня зовут Рустам Ахмадуллин, я старший инженер по системной верификации аппаратуры в YADRO. Расскажу на примере датчика температуры LM75A, как написать API без физического доступа к устройству и его прошивке. Разберем методологию Test Driven Development, при которой разработка начинается с написания автоматизированных тестов, а не самого кода.

«ИИ забирает у человека мотыгу и даёт ему пульт от дистанционно управляемого трактора».

Но в этом проекте пульт показал кое-что ещё: трактор ехал не туда, куда говорил водитель.

Этот проект — один из девяти в моём портфеле. Но он особенный, потому что демонстрирует три ключевых принципа моей работы:

Стратегия важнее технологии. Я выбрал поэтапный подход, а не «идеальное решение сразу» — и это спасло проект.

Финансовое мышление. Каждый технический риск я переводил на язык потерь и ROI. Это позволило защищать бюджеты и масштабировать решения.

Международный масштаб. Я доказал, что российский ИИ-руководитель может успешно внедрять проекты за рубежом, соблюдая местное законодательство и работая с локальными партнёрами.

Введение

Благодаря предобучению, большие языковые модели (LLM) приобретают широкие лингвистические способности и общий «кругозор» о мире. Но постобучение — не менее важный этап, на котором они как раз усваивают конкретные намерения человека, ограничения, присущие предметной области, а также требования к надёжности, предъявляемые в продакшне. В  Netflix исследовали, как именно LLM могут открыть новые грани рекомендаций, персонализации и поиска. Для этого в Netflix попробовали адаптировать универсальные обобщённые модели к имеющимся условиям так, чтобы они лучше отражали содержание каталога фильмов и нюансы истории взаимодействия пользователей с сайтом. В масштабе такой компании как Netflix постобучение быстро превращается как в инженерную проблему, так и в проблему моделирования: приходится выстраивать сложные конвейеры данных и оперировать ими, координировать распределённое состояние в масштабах многоузловых кластеров GPU и оркестровать потоки задач, в рамках которых перемежаются обучение и логический вывод. В этой статье описаны архитектура и инженерная философия применяемого в Netflix фреймворка постобучения, который был разработан командой по платформе ИИ с целью скрыть сложность инфраструктуры — так, чтобы исследователи и разработчики моделей могли сосредоточиться на внедрении инноваций, а не на латании распределённых систем.

В 2022 году мы приняли решение объединить множество показателей, связанных с разработкой, в интегральную метрику Contribution. Данной метрикой мы диагностируем Code review и считаем вклад разработчика в продукт.

Contribution является индикатором (светофором), подсвечивающим экстремально низкие значения показателей, включенные в модель. Сигналы помогают нам фокусироваться на потенциальных проблемах в производственном процессе или в работе команды.

Сейчас расскажу, зачем это нужно и как мы пришли к этой метрике.

Продолжим знакомство с работой современного французского энтузиаста-электровакуумщика Клода Пайяра [1], воссоздавшего в своей мастерской кустарное микропроизводство ранних высоковакуумных триодов — варианта легендарного ТМ [2]. Ранее мы уже рассмотрели его огневое оснащение [1], технологическую печь, контактную сварку [3] и ламповый аппарат ТВЧ [4], полюбопытствовали, чем Клод откачивает свои лампы [5]. С воображаемой лупой в руках посмотрим же, как устроен его вариант триода, чем он похож и чем отличается от исторических прототипов; по характерным примерам последних проследим часть эволюции этой выдающейся лампы.

Сон — это удивительное место, если его можно таковым считать. Место, где логика становиться второстепенным персонажем, а воображение дирижирует оркестром реальных людей и мест, выдуманных персонажей и фантастических локаций, ужасающих монстров и прекрасных созданий, невероятной силой и сковывающей безысходностью. Во сне возможно все, и сон порой слаще реальности, где краски не столь ярки, звуки не столь сладки, а гнетущее бремя нерешенных проблем тянет нас на дно отчаяния. Но может ли сон послужить инструментом, способным помочь нам решить задачи, которые казались непосильными? Ученые из Северо-Западного университета (Эванстон, Иллинойс, США) провели исследование, показавшее, что это вполне реально. Как именно ученые манипулировали снами, и насколько эффективным было это вмешательство? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Некоторое время назад штрафы за нарушения в области персональных данных могли вызвать скорее улыбку у собственников бизнеса, чем страх. Зачастую было выгоднее нарушать, чем внедрять средства защиты. Но в последние годы все изменилось.

В 2026 году регулирование в области персональных данных в России вышло на принципиально новый уровень. Принятые в 2024–2025 годах поправки в КоАП и отраслевые законы превратили формальное соблюдение бумажных требований в вопрос экономического выживания компаний. Штрафы за утечки теперь исчисляются миллионами и даже процентами от годовой выручки, а регуляторы получили инструменты для автоматического мониторинга нарушений.

В этой статье мы поговорим о том, как изменилась система ответственности за правонарушения в области персональных данных в 2026 году, какие новые составы правонарушений появились и как бизнесу выстроить работу в новых реалиях.

Любая система рано или поздно проверяется на прочность: нагрузкой, ростом бизнеса или человеческим фактором. Именно в эти моменты всплывают решения, которые казались безобидными на старте. Ниже — реальные кейсы из практики, где небольшие архитектурные допущения со временем превращались в ощутимые проблемы. Разберем, какие сигналы можно было заметить сразу и что стоит учитывать, чтобы не повторить эти сценарии в своих проектах.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Овчаренко, я технический директор департамента разработки IBS для финансового сектора. За последние десять с лишним лет я успел поработать архитектором, тимлидом и техдиром, внедрять SOA, потом микросервисы, потом облака — и наступить на приличное количество грабель. В этой статье честно расскажу несколько таких историй, в которых либо ошибался сам, либо не дожал архитектурно, либо слишком доверился контексту. Без пожаров дата-центров и апокалипсисов, но с теми самыми локальными провалами, которые в реальных системах случаются чаще всего. Надеюсь, эти кейсы окажутся полезными для всех, кто проектирует, особенно в эпоху вайб-кодинга, и потом живет с результатами своих решений.

О чем эта статья

«Как дела? Не могу говорить, все горит!»

Реальность B2B SaaS (как и в большинстве направлений разработки) последние пару лет — это перманентный пожар. Заказчик просыпается с новыми вводными, рынок штормит, приоритеты меняются быстрее, чем успеваешь обновить Jira.

Как обеспечить устойчивое развитие IT-ландшафта под нужды бизнеса и снизить затраты на развитие в горизонте

Изображение от rawpixel.com на Freepik

Уникальное доменное имя — это важный идентификатор бизнеса в интернете. Чтобы приобрести нестандартный и запоминающийся URL, некоторые предприниматели готовы заплатить миллионы. Расскажем о самых дорогих приобретениях подобного толка в нашей статье.

Большинство методик управления проектами отвечают на вопрос «что делать», но значительно хуже — на вопрос «в каком состоянии находится проект прямо сейчас». Мы измеряем сроки, бюджеты, проценты готовности, количество выполненных задач — и при этом нередко упускаем момент, когда проект перестаёт быть управляемым, хотя формально всё ещё «идёт по плану».

Проблема в том, что управление обычно рассматривается как последовательность действий: поставить задачу, выполнить, проверить, скорректировать. Такой взгляд удобен, но он скрывает главное — проект развивается не по шагам, а по состояниям. Между «всё под контролем» и «проект провален» лежит широкий спектр промежуточных состояний. Именно в них и накапливается риск.

В этой статье предлагается посмотреть на управление задачами под другим углом — не как на контроль выполнения, а как на работу с пространством возможных состояний, в которых может находиться задача. В таком подходе неопределённость становится не побочным эффектом, а центральной характеристикой процесса, а управление — способом перераспределять её так, чтобы цель оставалась достижимой.

Приветствую всех!

Когда-то давно тут уже рассказывали про кнопку Turbo и про замок на корпусе ПК. Самое время вспомнить ещё один неотъемлемый атрибут компьютеров тех лет: индикатор частоты процессора.

Казалось бы, это до невозможности банальная штука, не сложнее индикатора питания. Но всё оказалось не так уж просто и даже у этого устройства иногда можно было найти много интересного. Давайте разбираться...

Цифровые данные не рассчитаны на хранение десятилетиями, не говоря уже о веках. Жесткие диски и SSD со временем выходят из строя, архивные ленты нужно регулярно переписывать, а облачные сервисы зависят от электричества, серверов и самих компаний. На этом фоне проект Microsoft Silica предлагает другой подход — записывать информацию прямо внутрь стеклянных пластин с помощью фемтосекундных лазеров. И это не фантастика, а реальность. Команда проекта показала рабочий прототип, увеличила скорость записи и продемонстрировала, что при обычных условиях данные могут сохраняться не менее 10 тысяч лет. Давайте разберемся, что это за технология, как она работает и на каком этапе развития находится.

В конце года приложения все чаще подводят итоги пользовательской активности. Они показывают, сколько времени вы провели внутри сервиса, какие кнопочки нажимали чаще и на что вообще ушла жизнь. Один из самых удачных примеров — музыкальные сервисы. Там наглядно показано, сколько времени вы были панком и слушали рок, а сколько грустили под меланхоличный инди, кто для вас стал любимчиком и какой трек стал главным за год.

Подобные рекапы хорошо заходят, потому что дают возможность взглянуть на себя со стороны. Это некий способ осмыслить прошедший год, где-то улыбнуться, а где-то — испытать испанский стыд.

В этой статье попробуем сделать собственный рекап, но уже для разработчиков. Нужен инструмент, который показывал бы, сколько времени человек писал код, на каких технологиях работал, какие языки использовал и как в целом выглядел год с точки зрения коммитов и репозиториев. Подробности под катом.

Представьте совещание в условном зуме. В комнате - инженеры данных, парочка разрабов, парочка аналитиков, парочка менеджеров, парочка еще кого-нибудь, неважно. Обсуждают новый отчёт.

За последний год вокруг вайбкодинга появилось много шума: статьи, видео, демки, эксперименты. Чаще всего это выглядит как «поиграться» — собрать что-то работающее за вечер и на этом остановиться.
Мне стало интересно другое: можно ли использовать AI-агентов для реальной разработки небольшого проекта, который не развалится по ходу работы и который можно довести до релиза.

В качестве хобби я поставил себе задачу сделать игру, используя AI как основного исполнителя, а человеку оставить постановку задач, декомпозицию, документацию и контроль результата. Без no-code платформ и визуальных конструкторов — обычный рабочий сетап.

В статье я подробно разбираю:
— как выстроил процесс работы с агентами
— зачем понадобились PROJECT_OVERVIEW, Epics и планы
— как управление контекстом и уровнем reasoning влияет на стабильность
— где подход начинает ломаться
— и для каких проектов он действительно имеет смысл

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Вы когда-нибудь задавались вопросом: как получать клиентов, если реклама «в лоб» не работает? Услуга понятная, спрос на рынке есть — а лидов нет.

К нам и пришла компания, которая продвигает услуги для селлеров маркетплейсов. До нас они уже поработали с несколькими подрядчиками. Бюджеты тратились, реклама запускалась, но заявок практически не было. Сайт не конвертировал, аналитика показывала искаженную картину, а воронка фактически отсутствовала.

На первый взгляд всё выглядело просто: понятная услуга, понятная целевая аудитория. Но был тонкий момент — семантика...

Всем привет! Меня зовут Евгений Федосеев, я инженер-программист в компании iSpring.

В рамках развития платформы дистанционного обучения iSpring Learn перед нами стояла задача реализовать систему уведомлений для модуля «Планы развития». Нам нужна была система, которая группирует сообщения для разных видов уведомлений и при этом обспечить надежность и расширяемость

В этой статье я расскажу, как мы проектировали эту систему, какие архитектурные решения приняли для обеспечения гарантии доставки и наблюдаемости, и как этот механизм успешно работает в продакшене.

Решил написать небольшую заметку по настройке командной оболочки FreeBSD. В первую очередь для себя, как шпаргалку. Заметка получалась не очень большой и не такой уж интересной. Тогда попробовал объяснить, почему именно FreeBSD и вообще *BSD. Написал небольшое пояснение. И оно оказалось не про BSD. Написал ещё абзац. И снова ни слова про BSD.

«Да ёлы-палы!» — решил я и написал, как знакомился с компьютерами. Но и тут про BSD оказалось немного. Значит, судьба, решил я. Про BSD будет в другой раз. Наверное. А в этот раз опишу путь к компьютеру подростка с конца 80-х по начало 2000-х.

Для более полного погружения в атмосферу тех лет я добавил фотографии и скриншоты, которые кому-то могут показаться лишними при беглом рассмотрении.