Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Меня зовут Виталий Барабанов, я iOS-разработчик в hh.ru. Недавно мы столкнулись с проблемой: пришёл фидбэк от пользователей о тормозах и фризах в мобильном приложении. Но чтобы установить их причину, нам не хватило данных, которые по дефолту собирает Apple.

Что делать в такой ситуации? А запилить собственный сбор метрик: с какой угодно фильтрацией, сбором любой информации, интеграцией со своей аналитикой и наблюдением в дебаг-панели! В статье я хочу поделиться с Хабром, как мы это сделали, сколько времени потратили и как интерпретировали результаты.

Я из Мурманска, учился в МКТУ на рыбной специальности. Работал инженером на фабрике большого холдинга, где принимал рыбу с судов. Потом два года ходил в море технологом — там за два месяца миллион можно получить.

Когда родился ребёнок, вернулся на берег. Работал технологом на производстве в Клину — делали рыбную продукцию для розничных магазинов. Потом в Ленте замначальника по производству по мясу и рыбе.

Вы удивитесь, но человек получил уголовную судимость за P2P-перевод. Я узнал, как это произошло и может ли это грозить каждому владельцу криптовалюты.

А ещё выяснил, в какие схемы вас могут втянуть мошенники и почему огромное множество операций на P2P заканчиваются блокировкой карты по ФЗ.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод исследования о новой технике кликджекинга, которая использует SVG-фильтры как полноценную среду выполнения логики. Автор показывает, как с их помощью читать пиксели, строить логические схемы, реализовывать многошаговые атаки и даже эксфильтрировать данные через QR-коды — включая реальный кейс атаки на Google Docs.

Привет! Меня зовут Светлана Моторкина, я Head of Design в компании Friflex. Тренды в интерфейсах появляются регулярно, но, увы, большинство из них не проходит проверку продом. В этой статье я рассмотрю интерфейс не как набор визуальных приемов, а как систему: от цвета и формы до доступности, анимации и новых сценариев с AI.

Критерий простой: помогает ли прием пользователю быстрее, точнее и спокойнее решать задачу. И выдерживает ли он длительную работу с продуктом.

Вы можете быть сильным специалистом и все равно создавать сложности для коллег. Разбор восьми самых частых сценариев из жизни IT-команд.

Пост-мортем университетского стартапа: рассказ об амбициозных студентах, разрабатывавших LLM-агентов.

Здравствуйте, снова я — Дмитрий, React-разработчик. Все мы видели с вами такие карты, именуемые картойдами, в данном случае — карта России, я взял первую попавшуюся из интернета, для примера.

Десятки лет robots.txt управлял поведением веб-краулеров. Но сегодня, когда беспринципные ИИ-компании стремятся к получению всё больших объёмов данных, базовый общественный договор веба начинает разваливаться на части.

В течение трёх десятков лет крошечный текстовый файл удерживал Интернет от падения в хаос. Этот файл не имел никакого конкретного юридического или технического веса, и даже был не особо сложным. Он представляет собой скреплённый рукопожатием договор между первопроходцами Интернета о том, что они уважают пожелания друг друга и строят Интернет так, чтобы от этого выигрывали все. Это мини-конституция Интернета, записанная в коде.

Файл называется robots.txt; обычно он находится по адресу вашвебсайт.com/robots.txt. Этот файл позволяет любому, кто владеет сайтом, будь то мелкий кулинарный блог или многонациональная корпорация, сообщить вебу, что на нём разрешено, а что нет. Какие поисковые движки могут индексировать ваш сайт? Какие архивные проекты могут скачивать и сохранять версии страницы? Могут ли конкуренты отслеживать ваши страницы? Вы сами решаете и объявляете об этом вебу.

Эта система неидеальна, но она работает. Ну, или, по крайней мере, работала. Десятки лет основной целью robots.txt были поисковые движки; владелец позволял выполнять скрейпинг, а в ответ они обещали привести на сайт пользователей. Сегодня это уравнение изменилось из-за ИИ: компании всего мира используют сайты и их данные для коллекционирования огромных датасетов обучающих данных, чтобы создавать модели и продукты, которые могут вообще не признавать существование первоисточников.

Файл robots.txt работает по принципу «ты — мне, я — тебе», но у очень многих людей сложилось впечатление, что ИИ-компании любят только брать. Cегодня в ИИ вбухано так много денег, а технологический прогресс идёт вперёд так быстро, что многие владельцы сайтов за ним не поспевают. И фундаментальный договор, лежащий в основе robots.txt и веба в целом, возможно, тоже утрачивает свою силу.

Заблуждение - сидячая работа (в т.ч. в ИТ) мешает похудеть.

Было: в ИТ начал работать в 21 год подработками в ВУЗе. После окончания ВУЗа началась офисная работа и при росте 175 вес с 80кг начал увеличиваться и к 35 был около 105кг. При этом в жизни иногда был спортивные активности типа тренажерка, волейбол, настольный теннис, походы и даже танцы (парни, приходите в социальные танцы а-ля бачата, сальса - партнеров не хватает катастрофически, да и в принципе отличный способ найти новые знакомства).

Попытки работать с весом были. «Не есть после 6ти», «Переносить ужин на завтрак», «Интервальное голодание» и прочие костыли работали, но не долго. История людей, которые «едят и не толстеют» время от времени крутилась в голове, и заставляла искать дальше.

Временный успех 5 лет назад. Занялся бегом. Снижение веса с 109кг до 103кг за 2 месяцев, и далее до 83кг еще за 4 месяца можно считать успехом. Бегал вначале в зале на дорожке, начинаяс 2км три раза в неделю. И через 2 месяца чувствовал себя норм бегать 4 раза в неделю по 5км. На выходных бегал ParkRun, который потом стал «5 верст» — совместные забеги дают дополнительную мотивацию. Участвовал в полумарафонах как по асфальту, так и трейловых по пересеченной местности. Казалось что «я справился». Продолжалось это еще год после похудения — вес стабильно держался между 83...85. Бег 2–3 раза в неделю от 5 до 7 км. И при этом реально «ем что хочу», в т.ч. достаточно жирную еду — все сгорало на пробежках.

Но в голове крутились вопросы «а что будет если перестану активно бегать» ведь спортивная дисциплина это сложно. Три часа времени для здоровья не жалко, но случилась травма ноги. Нужен быо перерыв 2 месяца, который растянулся на 6 месяцев. Но даже после возвращения к пробежкам вернуться к 4 раза в неделю было сложно. К середине 2024 года вес вернулся к 103кг, и к середине 2025 года достиг «исходных» 109кг;‑(

Базы данных давно являются фундаментом цифровой экономики. От их архитектуры и производительности во многом зависят скорость вывода продуктов на рынок, стабильность сервисов и итоговая стоимость ИТ-инфраструктуры. В мировой практике одним из основных стандартов де-факто, вокруг которого формируются экосистемы серьезных решений, стала открытая СУБД PostgreSQL. В России она используется во множестве корпоративных приложений, есть целый ряд отечественных форков и дистрибутивов. Но у ряда зарубежных компаний( есть серьезные прорывные реализации, интенсивно развивающие Postgres (например, Aurora, AlloyDB и Neon, об этом ниже), а у российских этого почему-то не наблюдается. Это противоречие между массовым использованием PostgreSQL в нашей стране и отсутствием технологического прорыва задает остроту сегодняшней повестки отечественного СУБД-строения.

Генерация, понимание и редактирование реалистичных изображений – всё ещё сложнейшая задача для ИИ. Потому качественные данные сегодня на вес золота, а компании готовы тратить миллионы на труд разметчиков и API мастодонтов вроде Gemini Pro Image. Такой подход не только предельно дорог и ресурсозатратен – но и полон ошибок, которых не лишены даже “генеративные ИИ-гиганты”. 

Я хочу рассказать вам о другом, менее популярном сегодня методе сбора визуальных данных – автоматической сборке 3D-сцен и рендере их изображений. Конечно, и этот подход не лишен своих недостатков – но он быстр, дёшев и не так затратен, при этом он покрывает очень тяжёлые для современных моделей ниши. Такой метод позволяет детерминировано понимать и контролировать содержимое генерируемых данных с точностью до миллиметра. В этой статье мы с нуля построим полностью автоматический пайплайн формирования и генерации изображений и метаданных к ним в Blender – для задач генерации, понимания и редактирования изображений. А запускаться и работать он может на чём угодно – от GPU-серверов, до обычного домашнего ПК.

Тесты — это хорошо. Медленные тесты — это CI на 40 минут и разработчики, которые забывают их запускать локально. Разберём, как ускорить pytest от простого -n auto до распределённого запуска в Kubernetes.

Персистентные Tasks, субагенты на общем списке, зависимости между задачами — разбираем обновление и подводные камни.

Краткий анализ прогнозов ВЭФ на рынке труда к 2030 году. ВСЕ 4 сценария влекут заметные изменения на рынке труда от варианта фактической гуманитарной катастрофы до появления новых профессий.

Когда ИТ-активов становится слишком много, Excel перестаёт справляться

Десятки складов, международные поставки, перемещение между юрлицами — а учёт по-прежнему живёт в таблицах. Знакомо?

Мы прошли через это сами и за 9 месяцев внедрили ITAM-систему, которая превратила хаос с ИТ-активами в понятный и управляемый процесс.

Внутри — реальный опыт международной компании:
→ почему Excel опасен для бизнеса на масштабе
→ как выбирали ITAM-систему: 7 обязательных требований
→ внедрение за 9 месяцев: этапы, сложности и подготовка
→ первые измеримые результаты уже через 3 месяца
→ что дальше: интеграция с финансами, закупками и валютами

Если вы устали тратить дни на отчёты и хотите видеть каждый ИТ-актив в реальном времени — этот кейс для вас.

Часто успех первой книги создает не просто аудиторию, а сообщество, которое ждет продолжения. Именно это случилось с книгой Павла Кириченко «Цифровая электроника для начинающих», выдержавшей два издания и собравшей сотни положительных отзывов: «Отличная книга для начинающего», «Очень доходчиво, понятно», «Есть подробные описания сборки схем на макетной плате», «Рекомендую всем, кто начинает знакомство с увлекательным миром цифровой электроники, жду от автора еще таких же интересных книг».

Работаю над внедрением LLM-агентов в бизнес-процессы. За последний год видел десятки проектов — своих и чужих.
Паттерн один и тот же: красивый PoC → попытка масштабирования → провал.
MIT Media Lab в 2025 году подтвердил это цифрами: 95% пилотов по GenAI не дают измеримого влияния на P&L. Gartner добавляет: 40%+ проектов по агентному ИИ отменят к 2027.
Причина не в моделях. GPT-4, Claude, GigaChat — все работают нормально.
Проблема на стыке технологий и инфраструктуры. И о ней интеграторы предпочитают молчать, т.к. её решение — это 70-80% бюджета проекта.

Привет! Меня зовут Сюзанна, я менеджер по развитию бренда работодателя. Моя задача — создавать мосты между специалистами и компанией Cloud.ru.

Думаю, многие из вас наверняка посещают различные IT-конференции, и не просто так. Кто-то хочет узнать о последних трендах в индустрии, кто-то — о новых продуктах, технологиях. Но для большинства посещение IT-конференции открывает возможность стать частью профессионального сообщества, познакомиться с новыми людьми.

Если вы фанат подобных мероприятий и хотите взять от них максимум пользы, эта статья для вас. Я расскажу, как мы создали зону CareerLab на конференции GoCloud Tech для развития карьеры в IT, где участники прокачивали резюме, проходили HR-интервью, техническое собеседование и получали предметную обратную связь.

Представьте библиотеку, где нет единого каталога, а все записи разбросаны по десяткам бумажных журналов и сотням файлов Excel с загадочными названиями вроде «версия_12_ФИНАЛЬНЫЙ_финал.xlsx». Поиск нужной информации превращается в квест, а за критически важным протоколом приходится идти к единственному сотруднику, который «помнит, где он лежит». К счастью, множество библиотек в России уже пережили этот этап. А вот лаборатории — нет. 

Меня зовут Иван Балашов, в К2Тех я руковожу направлением Цифровое производство. «Бумажный синдром» — хроническое заболевание многих лабораторий в стране. Данные живут своей жизнью в разных углах, порождая ошибки, бесконечное дублирование и тотальную зависимость от «ключевых» людей. Поправить положение может LIMS (Laboratory Information Management System, система управления лабораторной информацией). Но я предлагаю посмотреть на нее не как на «еще одну программу», спущенную сверху, а как на инструмент для фундаментальных изменений. И вот главный парадокс: самый сложный вызов при внедрении — это не технологии, не формулы и не интеграция с приборами. Самый сложный вызов — это люди, их привычки и естественное сопротивление переменам. Давайте разберемся на примере нашего кейса, как сделать внедрение полезным.