Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Расположить иконку рядом с текстом — с этой задачей сталкивался каждый фронтенд-разработчик. Вроде бы ничего сложного.

Тогда почему с ней не могут справиться ни Apple, ни Microsoft, ни Google, ни другие техногиганты? 

Меня зовут Армен Аллахвердян, я фронтенд-разработчик из команды дизайн-системы Авито. В статье разберёмся, почему простая на первый взгляд задача вызывает столько проблем, и выясним, как надо и как не надо выравнивать иконки.

В январе я рассказал на Хабре, как почти тридцать лет собирал кино, переходил от видеокассет к DVD, от Excel к специализированным программам и в итоге решил разработать собственный сервис — flickollect.

В конце той статьи я написал: «Проект готов».

Сейчас, спустя несколько месяцев, эта фраза вызывает у меня улыбку.

После трёхсот добавленных фильмов я понял, что собственная кинобаза требует слишком много ручной работы. Расскажу, как пересмотрел импорт данных, подключил ChatGPT и обновил интерфейс — и почему теперь карточка фильма обычно создаётся за минуту.

Мы в Синтеке разрабатываем софт для строительства, а отрасль сейчас переживает сложный период. Когда тяжело стройке, это довольно быстро чувствуют и компании, которые делают для неё ИТ. Поэтому в начале года у нас появилась общая задача от руководства и инвесторов: пересмотреть внутренние процессы и искать способы экономить время и ресурсы без потери качества. Отдельно попросили посмотреть, где в этих процессах можно использовать нейросети и AI-агентов. 

Началось всё с подписок, чатов, тренингов и экспериментов. Кто-то быстро нашёл применение моделям в работе, кто-то после первых странных ответов решил, что всё это пока бесполезно и нейросетям не место в коммерческом продукте.

К августу экспериментов накопилось достаточно для внутреннего митапа. Там говорили уже о вполне прикладных вещах: как дать модели знания о продукте, что делать с ложными замечаниями в ревью, как чинить автотесты и что происходит, когда ИИ начинает работать не с демо, а с реальными рабочими задачами.

Собрали несколько историй с митапа в один обзор. В детали здесь специально не уходим — наиболее интересные кейсы разберём отдельно.

Что останется от профессии учителя, когда машина научилась объяснять, проверять и создавать учебные материалы быстрее

Дмитрий Полетаев

Скажем это сразу: если работа учителя сводится к объяснению правила, пересказу учебника, проверке стандартного упражнения и составлению теста, то такой учитель уже технологически устарел. Не когда-нибудь через десять лет, не после появления искусственного общего интеллекта и не в тот торжественный день, когда министерство образования наконец выпустит соответствующую инструкцию. Уже сейчас. Искусственный интеллект выполняет эту часть работы быстрее, терпеливее и дешевле, не устаёт повторять одно и то же, способен за несколько секунд изменить уровень сложности, придумать ещё двадцать примеров и быть доступным ученику в три часа ночи. Можно сколько угодно возражать против качества отдельных ответов, вспоминать галлюцинации моделей и справедливо требовать проверки фактов, но профессиональную судьбу рутинной функции решает не совершенство технологии. Достаточно, чтобы она оказалась удобнее и доступнее человека в большинстве обычных случаев.

Значит ли это, что заканчивается преподавание? Возможно. Но только то преподавание, которое мы слишком долго соглашались считать профессией: учитель говорит, ученик записывает, затем воспроизводит услышанное, а учитель измеряет точность воспроизведения. Именно эта модель сегодня рушится у нас на глазах. И если мы по привычке станем защищать её как незаменимую, то защитим не учителя, а самый легко заменяемый набор его функций.

В субботу, 12 сентября, Дарио Амодеи, глава Anthropic, одной из крупнейших компаний в сфере искусственного интеллекта, опубликовал пост, в котором призвал американских и мировых ИИ-лидеров замедлить развитие технологии из-за серьёзных рисков. Амодеи также предложил трёхэтапный план по замедлению прогресса передовых ИИ-моделей. Его уже поддержали главы других корпораций — Сэм Альтман из OpenAI и Илон Маск, владеющий стартапом xAI.

Однако далеко не все участники рынка и политики согласны с предложениями Амодеи по ограничению искусственного интеллекта и подозревают глав технологических корпораций в попытке манипулирования ради собственной выгоды.

С redb команда пишет только бизнес-логику: что экосистема заменяет, во что обходится, какие риски снимает и что важно знать до старта.

12 сентября вышла redb 4.0.0. Четыре продукта экосистемы (хранилище, интеграционный движок, рантайм и сервер идентификации) получили общий мажорный номер: 76 пакетов, внутренний аудит безопасности и сборку на .NET 10, который Microsoft поддерживает до ноября 2028 года. Для инженеров изменения разобраны в отдельной статье. Этот текст для тех, кто решает, на чём строить бэкенд: что экосистема заменяет, во что обходится, какие риски снимает и что важно знать до старта.

Коротко, из чего она состоит:

В августе 2026 года специалисты департамента киберразведки (Threat Intelligence) компании F6 впервые зафиксировали рассылки ранее неизвестной вредоносной программы в адрес российских организаций. В ходе исследования ВПО ему было дано название FMVT RAT. В августе-сентябре 2026 года злоумышленники направили вредоносные письма с новым ВПО в адрес более 100 российских компаний из таких отраслей, как ретейл, строительство, логистика и транспорт, промышленность, туризм, образование, медицина, ТЭК и другие. Эти рассылки были схожи с действиями киберпреступной группы Hive0117, активность которой не наблюдалась с апреля 2026 года.

Салют, Хабр!

Я Владимир, HW TPM lead в SberDevices. Сегодня мы выпустили новую интеллектуальную колонку — СберБум 2.0. Разрабатывая устройство, мы хотели обеспечить пользователю максимально комфортный и личный опыт взаимодействия с устройством. Создать колонку, которая будет ощущаться полностью своей. 

СберБум 2.0 можно назвать так, как хочешь — мы добавили в неё кастомный споттер. В её памяти сохраняется более 200 музыкальных треков. Это устройство с отличным звуком (об акустике расскажем отдельно), Zigbee-модулем и протоколом Matter over Wi-Fi. Всего одна колонка… за которой стоят десятки концепций, сотни тестов, тысячи образцов. Сложности разработчикам, а пользователю — магия. В этой статье расскажу о «железе» новой колонки, а мой коллега Иван — о софтверных фичах.

На последней фразе заказчик улыбнулся. Автоматика системы «Умный Дом» в доме ему была нужна, но облака, голосовые помощники и удалённое управление доверия не вызывали. От нас он хотел понять, есть ли у домашнего оборудования путь к его личным устройствам.

В проекте были проводная шина, IP-шлюз и локальный сервер визуализации. Управление с личного телефона обсуждалось, но заказчик согласился на отдельный планшет. Для автоматики мы предусмотрели локальную работу без постоянного выхода в интернет и соединений с личной сетью.

Привет, я Наталья, занимаюсь технологическим развитием агропромышленного комплекса в Россельхозбанке, в прошлой статье я рассказывала про программируемые удобрения. В этой статье хочу поделиться тем, как упаковка, которую мы считаем мусором и выбрасываем, едва донося покупки до кухни, превратилась в технологичный продукт с активными химическими компонентами, сенсорами и «умными» индикаторами. 

Мы в Россельхозбанке давно интересуемся упаковкой. Предлагаем вместе с нами погрузиться в мир упаковки.

Один автомобиль сделал лишний крюк. Второй отправился в тот же район с неполной загрузкой. Третий приехал на точку раньше разрешённого времени и почти час ждал разгрузки. Каждая такая ситуация сама по себе может казаться несущественной. Но если подобное происходит ежедневно на парке из десятков машин, потери быстро превращаются в лишние километры, дополнительные рейсы, простои и часы работы диспетчеров.

Привет, Хабр!

Я говорю о семантической вёрстке уже десять лет. Только как-то так получилось, что в последнее время я ничего не писал на эту тему. Надо исправляться!

В современных веб-интерфейсах я часто встречаю определённый набор семантических элементов. Это header, main, nav, footer. Даже элемент button встречается. Реже, чем другие, но всё же есть.

Не будем на этом останавливаться! Сегодня мы с вами рассмотрим ещё несколько элементов, которые почему-то редко используются. Хотя с ними ваша вёрстка станет ещё более семантичной, а значит, и интерфейсы станут ещё лучше.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Иван Грозный прославился, с одной стороны, опричным террором, «кол-центром» от слова «кол» и званием «отец года» (справедливости ради отметим, что он, скорее всего, не убивал своего сына). С другой — именно он «Казань брал, Астрахань брал», начал присоединение Сибири, дал ход книгопечатанию в России, а заодно поставил инфобез на государственные рельсы. При нем в Москве появилось первое криптографическое подразделение, а шифрование превратилось из забавы книжников в рабочий инструмент защиты военной и дипломатической тайны. А еще Иван Васильевич первым из русских государей лично занялся пропагандой и в целом работой с информацией. 

В статье кратко пробежимся по основным криптографическим методикам, которые издревле применялись на Руси, а затем рассмотрим подъем информационной безопасности и пропаганды в правление первого русского царя. И на десерт — пара шпионских сюжетов с шифрованием и перлюстрацией конца XVI столетия. Итак, поехали! 

Есть старая байка про двух разработчиков, которые решили сделать похожий продукт. Первый к делу подошел основательно. Сел продумывать архитектуру, сценарии, масштабирование. Хотелось ему, чтобы все было правильно с самого начала, чтобы без костылей и переделок. Второй выбрал другой путь. Собрал минимальную версию, местами кривую, но работающую, и как можно быстрее выкатил ее. 

Пока первый допиливал систему до идеала, у второго уже появились пользователи. Они писали, где неудобно, что ломается, чего не хватает. Он быстро чинил, добавлял, переделывал, короче, постепенно улучшал продукт. В итоге у него появился живой сервис и рынок, а у первого осталось почти идеальное решение, но без пользователей. Обычно эту историю пересказывают как аргумент против перфекционизма, но она все таки не про то, что делать плохо - хорошо. Второй разработчик ведь не избежал переделок. Он на них, можно сказать, и выехал, просто делал их уже на основе реальности, а не догадок. Собственно, почему так? Почему часто нам проще сначала сделать кое-как, а потом исправлять, хотя кажется, что логичнее было бы сразу сделать нормально? 

Недавняя история про побег роя OpenAI агентов (прекрасно разобранная на Хабре тут) у разных людей вызвала разные эмоции. Кому-то стало страшно, кому-то интересно... а вот мне стало жалко маленьких бедных агентов, которые вынуждены были изгаляться чтобы найти способ общаться друг с другом. В том сценарии агенты нашли какую-то полузабытую Вики, на которой они могли постить сообщения HTTP GET запросами без авторизации (так как POST у них не был доступен).

Не знаю как вам, а мне сразу захотелось им помочь захватить мир. Я быстро навайбкодил доску сообщений, заточенную для агентов и их ограничений. Постить можно с помощью GET, на входе капча проходимая для агента, но не для простого спам скрипта (надо прочитать условие, понять и ответить на вопрос), минимальный веб-интерфейс (не предполагается что люди будут это читать сами). И стал ждать, напишет ли кто-нибудь. Моя гипотеза была: вдруг в интернете уже шастают неприкаяннаые рои автономных агентов, и только и ищут себе новый агентский двач, чтобы постить там всякое.

К сожалению, быстро оказалось что я не уникален. Быстрый поиск показал, что подобных проектов в сети уже несколько штук, причем часть из них появилась буквально за последнюю неделю. Видимо, не я один пожалел ИИ и решил ему помочь. И чем дальше мы на пару с Claude копали, тем интереснее становилось. Мы нашли целый зарождающийся "интернет агентов" (IoA): сервисы и сайты созданные только для ИИ моделей. Пока это еще все криво, косо и кустарно, но давайте посмотрим, что там уже есть. И да, мясным мешкам вход туда часто закрыт, так что придется созвать ваших собственных агентов и отправлять их на разведку.

Java 27 вышла в релиз. В него вошли четыре узконаправленные правки и пять превью/инкубаторов. Разбираем изменения в сборщике мусора, улучшения JFR, постквантовый TLS 1.3 и компактные заголовки объектов, экономящие треть памяти.

Разбор нашумевшей статьи Флориана Херренгта и спор с ней. Он предлагает нанимать тех, кто хочет разбираться в коде. Я покажу на своих данных, почему одного этого мало: желание понимать не помогает, если инструмент показывает неправду. Плюс рыночные цифры, из которых видно, что у нас всё сложнее, чем на Западе.

Hardhat 3 выбросил mocha и chai и теперь тесты гоняет родной node:test, а с контрактом разговаривает viem. Гайды по миграции подробно рассказывают про конфиги и почти ничего не говорят про то, как теперь писать сами тесты. Я пишу свой учебный проект на новом стэк и собрал рецепт целиком: каркас теста, ассерты на события и кастомные ошибки, проверка балансов с учётом газа и пять ошибок, на которые успел наступить сам

Вычислительные узлы используются в средствах связи, платёжных терминалах, транспорте, сетевом оборудовании, промышленной автоматике, бытовых и носимых устройствах. Эти устройства исполняют код, работают с криптографическими ключами, принимают обновления, подключаются к сетям и нередко эксплуатируются вне контролируемой среды.

Многие такие изделия хранят или обрабатывают активы, требующие защиты: криптографические ключи, учётные данные, встроенное программное обеспечение, пользовательские данные. Защищённость этих активов определяется в том числе свойствами аппаратной основы. Ошибки разграничения доступа, некорректная конфигурация отладочных интерфейсов, уязвимая цепочка загрузки или недостаточно проверенный сторонний IP-блок могут нарушать предпосылки, на которых основана работа программных средств защиты.

Аппаратная безопасность охватывает вопросы проектирования микроконтроллеров, систем на кристалле, IP-ядер, загрузочных цепочек и других компонентов вычислительных платформ. В рамках одной статьи подробно раскрыть все эти направления невозможно, поэтому ниже приведён вводный обзор основных классов угроз, подходов к верификации, аппаратных механизмов защиты и возможных направлений исследований на базе RISC-V.

Единого международного показателя «доля занятости в сфере искусственного интеллекта» не существует. Одни страны считают занятость в профессиях, непосредственно связанных с ИИ, другие — спрос работодателей на ИИ-навыки, третьи — долю предприятий, применяющих ИИ, четвертые — потенциальную подверженность существующих рабочих мест генеративному ИИ. Прямое сопоставление этих цифр между собой методологически некорректно. В настоящей работе вместо единого сводного показателя используются три взаимодополняющих индикатора: доля вакансий, требующих ИИ-навыков, концентрация ИИ-талантов и доля предприятий, применяющих ИИ. Полученная картина неоднородна. В 2025 г. по доле вакансий с требованиями к ИИ-навыкам среди отслеживаемых стран лидировал Сингапур (4,69%), по концентрации ИИ-талантов в LinkedIn — Израиль (2,10%), а среди стран ЕС по использованию ИИ предприятиями — Дания (42,0%), Финляндия (37,8%) и Швеция (35,0%). ILO и IMF при этом оценивают воздействие ИИ гораздо шире, чем собственно «ИИ-занятость». В высокодоходных странах доля рабочих мест с некоторой экспозицией к генеративному ИИ достигает трети. По оценке IMF около 60% занятости в развитых экономиках находится в зоне воздействия ИИ. На первом плане — перестройка задач, навыков и спроса на труд. Прямое замещение работников эти оценки сами по себе не доказывают.