Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Меня зовут [неважно], я бизнес-аналитик. Моя работа — писать ТЗ, рисовать процессы в BPMN, ругаться с разработчиками из-за неправильно понятых требований и пить кофе на стендапах. За 5 лет в профессии я не написал ни одной строчки кода. Ни одной. Даже Hello World.

В начале 2026-го я поймал себя на мысли, которая наверняка посещала каждого бизнес-аналитика: «Я точно знаю, что нужно сделать. Я подробно описываю как это должно работать. Единственное, чего я не могу — написать код». А потом я прочитал очередной пост про то, как кто-то с помощью ИИ создал приложение за выходные, и подумал: а что если моя профессия — это и есть идеальная подготовка к работе с ИИ-ассистентами?

Спойлер: через 2 недели у меня было 2 приложения в RuStore, 0 рублей затрат и 14 скачиваний. Да, четырнадцать. Но обо всём по порядку.

Всем привет!

Если вы хоть раз пытались нормально вкатиться в разработку Telegram-ботов, то почти наверняка сталкивались с одной проблемой: информации в интернете много, но она какая-то рваная. То есть где-то вам сразу дают библиотеку, заставляя писать код и даже не объяснив, как бот вообще работает.

В особых сценариях (например разработка userbot) смешивают воедино Telegram Bot API, Telegram API (да, это разные вещи!), api_id, api_hash, token, chat_id, webhook и еще десяток терминов.

А где-то вообще показывают “hello world”, который фактически-то работает, но только ты ступишь на шаг вперед, так всё начинает разваливаться, ведь понимания практически 0.

В этой статье моя цель - разобрать всё это нормально и по-человечески, объяснив как использовать Telegram Bot API для создания ботов.

На связи Сергей Скирдин, технический директор компании «Белый код». Поставил себе цель — сделать обзоры на шины данных из реестра отечественного ПО. Сегодня в обзоре продукт MARS (Система маршрутизации и протоколирования).

С 2024 года я встречаюсь с вендорами и делаю обзоры продуктов, которые относятся к классу ESB. За это время удалось пообщаться с разработчиками 20+ разных решений. Для всех, кто интересуется шинами данных, я также создал сообщество в Телеграме «Шины не для машины». Это площадка для диалога между российскими разработчиками ESB и компаниями, которым нужна интеграционная шина. 

Стоит ли заниматься ОГО-ГО в России? Какие есть альтернативы? Есть ли смысл ЧТО-ТО делать? Все ответы...

Когда Гегель писал, что мир без мышления - это пустая абстракция, современники крутили пальцем у виска. Физика его эпохи оперировала твёрдыми шариками-атомами и абсолютным пространством Ньютона. Казалось, мир существует "сам по себе", а сознание - лишь пассивный зритель, который может ошибаться, но на саму сцену не влияет. Сегодня, спустя два века, картина радикально изменилась. И не потому, что Гегель был мистиком и оказался прав. А потому, что физика наконец догнала философию и показала: вопрос "что такое реальность вне наблюдения" не просто сложен. Он, возможно, некорректен.

Из всего многообразия оборудования, которое встречается в ЦОДе, ленточные библиотеки — единственный вид, работу которого можно увидеть. Ленточные библиотеки ворочают петабайты данных на магнитных лентах в картриджах, которые отдают лёгкой ностальгией по VHS, и делают это с помощью роботов. А роботы — это (почти) всегда круто. И в одной библиотеке их может быть несколько!

Ленточные библиотеки стыкуются из модулей, как огромные орбитальные станции, а их производители в погоне за максимальной плотностью хранения картриджей находят очень изобретательные решения — от хранения картриджей в несколько слоёв в одном слоте до револьверных механизмов высотой с холодильник и шаттлов, которые передают ленты между разными библиотеками. Это ли не круто?

Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина Сивакова, я тимлид аналитики в Дзене (VK), а до этого работала в других бигтехах, и везде так или иначе сталкивалась с изучением CJM и пользовательской аналитикой. Сегодня хочу рассказать, как мы в Дзене делали единый инструмент по изучению пользовательского пути, зачем это понадобилось и что из этого вышло. А ещё о том, сколько это реально стоило по времени и ресурсам, потому что ответ отличается от первоначальной оценки примерно в 60 раз.

Текст будет вам полезен, если у вас продукт с большим количеством страниц и разветвлённой навигацией, с многочисленными однотипными переходами пользователей.

Эта статья не про бенчмарки процессоров и не про священные войны «Linux против Windows». Она для собственников и руководителей бизнеса, у которых назрел практичный вопрос: продолжать покупать свои сервера «по старинке» или уже всерьез считать переезд в облако на горизонте 3–5 лет.

Меня зовут Алексей Горюнов, руковожу проектным офисом ALP ITSM. Уже почти 20 лет занимаюсь проектированием и внедрением ИТ‑инфраструктуры: от серверных «в офисе» до облачных и гибридных решений. За это время десятки раз пересчитывал для компаний, что им выгоднее на горизонте нескольких лет — покупать свое железо, строить гибрид или переезжать в облако. В этой статье собрал практические выводы из этих проектов.

В статье разберем:

– из чего на самом деле складывается стоимость своего железа;

– почему сравнение «2,3 млн за серверы против 3,66 млн за облако» в разрезе 3-5 лет дает иллюзию экономии;

– в каких сценариях покупка сервера еще оправдана, а где лучше смотреть на облако или гибрид.

В статье мы сознательно упрощаем расчеты и оперируем усредненными цифрами — задача не в том, чтобы построить финансовую модель «до копейки», а в том, чтобы показать порядок затрат и логику сравнения своего железа с облаком. При этом для практики одного текста мало, поэтому мы приложили подробный TCO‑калькулятор: в нем можно подставить свои цены на железо, аренду, ФОТ, облако и риски и получить уже точный расчет совокупной стоимости владения на горизонте 1, 3, 5 и более лет. Калькулятор найдете в конце статьи.

Это история о том, как Стив Джобс, Стив Возняк и другие талантливые молодые энтузиасты электроники 1970-х годов объединили усилия, чтобы разжечь революцию.

В начале ноября 2025 года децентрализованный протокол Balancer V2 (composable stable pools) подвергся атаке, суммарные потери по разным сетям превысили 128 млн долларов. Причиной стала не ошибка доступа, не реентерабельность и не баг в проверках прав, а потеря точности при расчете инварианта из-за округления. Формально проблема сводилась к округлению при масштабировании значений и выглядела как допустимый технический компромисс. Экономический эффект, однако, оказался значительным.

Взлом Balancer, как и многие другие инциденты, уже подробно разобран в формате post-mortem — с реконструкцией того, как именно была проведена атака. В этой статье подход другой: мы посмотрим на тот же код глазами аудитора, который задается вопросом «что здесь может пойти не так?».

Мы в Лаборатории прикладной промптологии и производственной тревожности НИИ ИИ второй год следим за тем, как разработчики синхронизируются с генеративными моделями. Уже сформировался новый тип производственного взаимодействия. Это бесконечная серия коротких переговоров, в ходе которых одна сторона просит поправить одну строку, а вторая через 14 секунд возвращается с полностью переписанным кодом. Как будто во всех проектах появился ещё один разработчик, который постоянно косячит, выдаёт старый код за новый, до последнего спорит даже с техлидами, не признаёт очевидных ошибок, нуждается в постоянном ревью и при этом не может быть уволен. Потому что за ним, как нам регулярно объясняют, будущее отрасли, а значит, со временем он «вырастет» и повысит качество кода и точность ответов. Поэтому нам не остаётся ничего другого, кроме как настраивать эту синхронизацию.

Всем привет! Я Лина, инженер по обеспечению качества в Команде Контента и Трафика в Банки.ру.

Я хочу рассказать, как мы работали над обновлением сложного сервиса – Народными рейтингами. В этой статье представлен каждый шаг от макетов до пострелизного теста: со своими заметками, выводами и, конечно, примерами конкретных багов, которые попадались во время работы над новыми Народными рейтингами и редизайном НРСК.  

В Bitrix24 автоматизация часто превращается в отдельный проект: приложения, OAuth, лишняя инфраструктура. Хотя многие задачи — создание сделок, уведомления, реакции на события — можно закрыть намного проще. Вебхуки дают прямой доступ к API через один URL и позволяют быстро связать CRM с внешними сервисами. Разберёмся, как это работает, где реально помогает и где начинаются ограничения.

Тот, кто был на любой технической кафедре небалованного деньгами вуза, знает, что там обязательно есть подсобка, где хранится куча старых списанных приборов. Просто потому, что пригодится: где на запчасти пойдёт для ремонта существующего («Денег нет, но вы держитесь» (с)), где-то аспирант к себе утащит переделывать для научных исследований, а где-то студентам отдать на растерзание под проект. И вот во время приборки на кафедре нашёлся вот такой странный прибор. Точнее, приборы — два блока, соединяемые толстым кабелем.

Всем привет, меня зовут Николай Голубев, я — техлид из компании HFLabs. Эта статья написана по мотивам моего выступления на конференции Saint HighLoad++.

В этой статье мы поговорим о том, как при помощи Debezium было реализовано резервирование Postgres для одного из наших заказчиков. Решение успешно внедрили и уже несколько лет оно используется в продакшене.

Мы обсудим постановку задачи, архитектуру и из каких компонентов состоит система, поговорим о штатном и аварийном переключении, а затем об адаптации и эксплуатации решения. В конце мы подведём итоги и попробуем понять, в каких случаях такой подход подойдёт или не подойдёт.

Десятилетиями мы искали жизнь не там.

Астрономы всего мира молились на один показатель — ESI (Earth Similarity Index). Если планета имела размер как у Земли и находилась в «зоне Златовласки», заголовки трубали: «Открыта Вторая Земля!». NASA радовалось, пресса ликовала, гранты выделялись.

Но всё это было иллюзией.

Индекс ESI игнорирует самое главное — то, что находится внутри планеты. Он считает «похожими на Землю» миры-океаны без суши и мёртвые железные ядра без атмосферы. В результате в списках потенциально обитаемых миров оказались планеты, где жизнь физически невозможна.

Сегодня я представляю Закон Экзолоджики — новый фундаментальный принцип, который математически перечёркивает старые списки и вводит жёсткий физический фильтр для поиска жизни. На основе анализа 42 экзопланет через систему ExoLogica AI мы доказали: обитаемость зависит не от температуры, а от плотности.

И результаты шокируют. Знаменитый Kepler-452 b («кузен Земли») вылетает из списка обитаемых миров мгновенно. Ross 508 b, Teegarden's b — тоже. Но есть и хорошие новости: настоящие кандидаты наконец-то найдены.

Приготовьтесь. Эпоха наивного поиска закончилась.

При разработке мобильных приложений на Flutter рано или поздно сталкиваешься с необходимостью проверить, как твой интерфейс выглядит на разных устройствах. Держать под рукой десяток телефонов и планшетов — нереально, а постоянно переключаться между эмуляторами — долго и неудобно.

Для решения этой проблемы я написал пакет yx_virtual_device, который позволяет симулировать экраны различных устройств прямо во время разработки, не выходя из запущенного приложения. В этой статье — о том, что умеет этот пакет, как с ним работать, а также почему было сложно подружить его с Flutter и как в итоге это удалось сделать.

Год назад METR доказали что AI замедляет разработчиков на 19%. В феврале 2026 обновили данные - похоже на разворот к ускорению. Но об этом почти не написали. Зато «AI уволит 50% разработчиков» - в каждом втором заголовке. Полез разбираться, кому выгодна AI-паника. Нашёл CEO, которые увольняют тысячи и тихо нанимают обратно. Нашёл вендоров, которые пугают увольнениями и одновременно открывают вакансии. И курсы «защити карьеру от AI» за $23 000.

Однажды утром вы открываете задачу и понимаете: единственный человек, который знал, как это работает, вчера уволился. Знания ушли вместе с ним.

Сегодня (2026.04.01) прошло ровно 9731 день с тех пор, как сообщество Python узнало об изъяне в работе со строками.

Это было так давно, что у Python еще не было мажорных версий (для холиваров приходилось использовать PHP).

Так давно, что еще не существовало ни pythonchallenge.com, ни его прародителя notpron.com - легендарных убийц времени программистов.

Это было в прошлом тысячелетии. А именно - 1999 году, когда, согласно летописям, реализовали тип string. В том же году ведущий разработчик Jim Fulton опубликовал исследование, где без купюр указал на проблему.

Как ни странно, она не решена до сих пор.