Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Автор этой статьи — Александр, аналитик Directum Projects, и у него для вас провокационный вопрос: «Кто не любит деньги?». Пока вы думаете об ответе, дадим свою версию. Это руководитель проекта.

Месяц назад закончилась тренировка DATA DOJO от Яндекса. Здесь я бы хотел рассказать про ключевые аспекты соревнования, моё решение на топ-6%, авторские идеи и, конечно, про реальный путь к победе.

При разработке проектов на небольших VPS часто возникает ситуация, когда процесс mysqld загружает процессор на 100%. Обычно в такие моменты приходится заходить по SSH, открывать консоль бд и вручную вводить SHOW FULL PROCESSLIST;, чтобы найти тяжелый запрос и завершить его через KILL. Если запросов много, делать это вручную через стандартный вывод не всегда удобно.

Это легковесный интерактивный CLI - менеджер процессов, который работает на базе асинхронного драйвера aiomysql. Он опрашивает системную таблицу information_schema.processlist и выводит текущую активность в терминал в виде таблицы, позволяя управлять потоками СУБД.

2021й. Очередная смена компании. Взглянув на рынок, решил перейти из фулстек дотнета + джс в крипто-разработчики. Соответственно, нужен был проект "в портфолио", чтобы заинтересовать эйчаров и технарей. Было таких несколько:

a. Raffle - лотерея с некоторыми ограничениями (подсказали эйчары). Как тестовое - неплоха: задачка простая, сразу понятная, при этом по коду уже можно оценить архитектурные навыки: тут тебе и прокси, и интерфейсы, и подключение к сторонней системе, и отложенные транзакции (запрос случайного числа), и оптимизация хранилища. На тот момент такого вполне хватало, чтобы зацепить работодателей.

б. On-chain NFT - собственно, NFT, которые хранятся и, соответственно, "отрисовываются" полностью on-chain, т.е никаких ipfs и сторонних серверов не требуется, а следовательно коллекция будет жить вечно (пока майнеры майнят). Для этого картинка должна быть svg, который в коде переводишь в base64, как и json аттрибуты, согласно спецификации OpenSea.

...

в. Мой Пет, он же Shept - chrome(-ium) browser(s) extension, в котором можно оставлять комменты ко всему, что имеет URL (например, к этой статье, или к моему гитхабу, или к инсте твоей бывшей). А так же можно и заработать на этом, если ты - первый, кто написал "ххй" на странице: с будущих активностей на странице ты будешь иметь процент. Комментарии физически нельзя стереть, удалить, заменить, и даже если остановить смарты и затереть внутренние связи, комментарии все равно можно будет прочитать, зная адрес смарта и интерфейс события, в котором хранятся данные. Это вкратце, подробнее есть в whitepaper, а ниже - параграф про $100k+ и прикольные оптимизации Solidity.

Инструменты статического анализа (SAST) лишь подсвечивают вероятные уязвимости, генерируя гипотезы. Динамическое тестирование (DAST) и фаззинг, напротив, выявляют реальные сбои на работающем приложении и фиксируют вектор атаки, но не указывают на конкретную строку в исходниках. Традиционно эти два подхода существуют в изоляции, образуя методологический разрыв, преодолеть который способен только AppSec-эксперт путем кропотливого ручного триажа.

В этой статье мы расскажем про то, как в INFERA AI.SafeCode уменьшаем поток ложных срабатываний в целом, зачем для этого формируем единый реестр знаний о проекте, и как строим мост от SAST к автоматически подтверждаемой уязвимости.

Талант даётся при рождении. Без связей ничего не выйдет. Нужна удача. Без денег не начать. Знакомо? Это четыре мифа, в которые я верил годами — и потерял из-за них кучу времени.

Потом я заметил закономерность: убеждения людей коррелируют с их достижениями. А ещё позже узнал, что почти дословно переоткрыл теорию локуса контроля, сформулированную психологом Джулианом Роттером ещё в 1954 году.

Привет, Хабр!

Меня зовут Василий, я директор SaaS-направления в Аспро — мы разрабатываем систему управления проектами Аспро.Cloud.

Я в IT уже пять лет. Из них последние два — в условиях, когда часть людей в офисе, часть в других городах, среди новых сотрудников все больше тех, кто родился в 2000-х. Ежедневные стендапы, квартальный фидбэк, контроль по онлайн-статусу — все это когда-то работало. Потом перестало.

Расскажу, как за несколько месяцев из простого пайплайна для решения багов с помощью ллм вырос полноценный AI‑ассистент, который живёт прямо в нашем корпоративном Mattermost, умеет сам ходить в десятки внешних систем (GitLab, Jira, Kubernetes, Prometheus и другие), учится на своих же запусках и работает целиком внутри нашего контура — без обращений к внешним сервисам. Все запросы к моделям идут через LLM гейтвей за которым стоит несколько виртуалок с видеокартами для инференса.

Представляю вашему вниманию довольно необычный эксперимент: объединение четырех компьютеров Mac Studio в единый кластер с 1,5 ТБ общей памяти с помощью новой технологии RDMA через Thunderbolt 5.

Это нужно, чтобы запускать локально гигантские языковые модели уровня DeepSeek V3 и Kimi K2 Thinking на 1 триллион параметров. Автор делится результатами тестов производительности, сравнивает систему с решениями от Nvidia и AMD, а также подробно рассказывает о трудностях настройки и проблемах стабильности, с которыми пришлось столкнуться в процессе.

Спор вокруг Unix и его возможного следа в Linux уже пережил банкротства, смену владельцев, несколько переименований компаний и даже смерть одного из главных участников. В последние годы могло показаться, что он утих, но нет. В июне 2026 года в Апелляционном суде второго округа США прошли слушания по делу Xinuos против IBM. Компания, которая когда-то купила остатки бизнеса SCO, пытается доказать, что у нее есть основания требовать компенсации. И хотя перспективы выглядят скромно, сам факт возвращения спора показывает, насколько запутанной оказалась история прав на одну из важнейших операционных систем прошлого.

Собрал ассистента встреч, который работает целиком на моём маке: локальный STT, живая диаризация голосов, мгновенные ответы на вопросы собеседника и самообновляемый граф знаний в Obsidian. Внутри — грабли: ловушка обращений при расстановке имён, 23 «голоса» из-за осколков кластеризации, num_ctx и бюджет RAM в Ollama. Код открыт, Apache 2.0.

Классический подход к Application Security сегодня переживает кризис, ситуацию усугубляет бум AI-помощников (GitHub Copilot, Cursor, Claude). Разработка ускорилась кратно, но вместе с ней масштабировалась и генерация небезопасного кода. Разработчик теперь может сгенерировать за час то, что раньше писал день, при этом уязвимости тоже начинают появляться с такой же скоростью. Если процесс безопасности остался прежним, AppSec быстро превращается в узкое место.

В этой статье мы разберем архитектуру и механику работы INFERA AI.SafeCode – платформы непрерывного анализа кода, которая отказывается от концепции «просто показать список подозрений» в пользу автоматического доказательства уязвимостей и MLSecOps-подхода.

Решение объединяет SAST, SCA, Secrets, DAST, Pentest, Code Fuzzing и API Fuzzing в единый DevSecOps / MLSecOps-контур.

Статья продуктовая, но мы ее публикуем на HABR не как рекламную, а как концептуальную. Хотим показать, как меняются подходы к безопасной разработке и насколько неэффективным становится «разрозненный» AppSec в эпоху ИИ и вайб-кодинга.

За карьеру мне часто приходилось слышать противоположные идеи от руководителей. Один утверждал: «Не трать время на актуализацию бэклога. Если задача действительно важна, то бизнес сам придет и подсветит приоритеты.» Второй в первый же день сказал: «Первым делом наведи порядок в бэклоге.»

Я понял: спорить о подходах можно бесконечно. Вопрос в другом:

По каким критериям мы вообще принимаем решения?

Похожую ситуацию я видел еще раньше, когда отвечал за региональную сеть телеком-оператора. Один технический руководитель говорил: «Кабель висит десять лет. Значит, еще десять провисит.» Другой возражал: «Кабелю десять лет. Его пора менять.» У обоих не было цифр, были только убеждения и эмоции.

Что происходит под капотом, когда вы вызываете scipy.stats.norm.fit()? В статье рассматриваются два классических подхода точечного оценивания параметров — метод моментов и метод максимального правдоподобия — с математическими выводами, экспериментами на Python и визуализацией.

Это моя первая статья на Хабре, поэтому сначала немного предыстории. Работаю в интернет‑маркетинге с 2011 года. Застал смену десятков алгоритмов поисковиков, эволюцию подходов в SEO, был опыт работы с перформанс‑каналами (хотя база всё же сеошная). Из чисто технического — базовое знание Python. Само собой, HTML+CSS. Одним словом, не разработчик. Но вот я и подхожу к сути — почему вообще тема возникла.

Развивался как SEO, SEO‑тимлид, хед SEO‑отдела и хед SEO + контент‑отдела. В целом эволюционировал до руководителя роста, но где‑то полтора года назад споткнулся об очевидную вещь — в Рунете нет единой базы знаний по интернет‑маркетингу. Подобных ресурсов вообще немало, но они в массе своей на английском, есть на испанском, видел и на азиатских языках. На русском — ноль.

В сентябре прошлого года закончился контракт с работодателем, и по началу я планировал отдохнуть пару недель, и приняться за поиск работы. Но в какой‑то момент решил поступить чуть иначе, и купил курс CMO. Названий не будет, потому что рекламировать что‑либо не собираюсь (я бы, может, и собрался, но правила вряд ли позволят). И уже после первых модулей задумался повторно — а почему такого ресурса (энциклопедии) не существует? У меня было много заметок по основным терминам и явлениям интернет‑маркетинга, подкреплённых лично моим опытом и ситуациями, в которых мы с командой были. В общем, в один прекрасный день я создал энциклопедию и начал её настройку, потом заполнение, и, разумеется, развитие. Но это тоже преамбула, а теперь — к сути. Я подумал: в работе мы, маркетологи, пользуемся огромным количеством разных сервисов. И приложений, и веб‑версий. Почему бы мне самому не начать делать продукты для маркетологов? Уж я точно знаю индустрию изнутри, и чего конкретно нам не хватает в быту — тоже. К осени уже довелось, помимо стандартных направлений диджитал‑маркетинга, поработать и с только набиравшим тогда силу GEO. Откровенно говоря, это часть SEO под AI, но есть резон выносить его в отдельную сущность.

Ноутбук закрыт уже несколько часов. Рабочий день закончился, но задача продолжает крутиться в голове. Кажется, стоит ещё немного подумать, и решение найдётся. На практике часто происходит обратное: попытка перестать думать о работе только сильнее удерживает внимание на ней. Почему так происходит и как объясняет это краткосрочная стратегическая терапия? Разбираем механизм и простой эксперимент, который можно проверить на себе.

В секциях по интеграциям, DevOps и тестированию пока меньше заявок, чем в других направлениях INFOSTART TECH EVENT 2026. Это повышает шансы сильной темы пройти отбор, попасть в голосование и войти в программу конференции.

Приём заявок на INFOSTART TECH EVENT 2026 продолжается. Сейчас особенно ждём доклады в три секции:

В первой статье цикла я обозначил основные технологии обработки и способы сборки корпусов из листовых материалов, ну и начал оьзор наиболее часто встречающихся, а следовательно - употребимых материалов. Данная статья является продолжением для тех кому не хватило, ну или просто кто “хочу все знать”. По глубоко личным обстоятельствам статья пролежала в черновиках 6 лет, случайно на нее наткнулся и решил таки выпустить в свет, благо почти все готовое было, не помню уже почему тогда не доделал. Материалы, описанные в статье, ничем не хуже и не лучше тех что в первой, порядок описаний обусловлен капризами разума автора.

Мы привыкли, что GPS/ГЛОНАСС-терминал – это, в первую очередь, прибор для записи трека машины. Да, это база. Но давайте посмотрим на него как на контроллер: есть входы, выходы, сценарии взаимодействия с периферией. Поэтому всегда интересно пофантазировать, что еще можно подключить к нему, кроме транспортного средства?

Каждый инженер – тоже художник, его творчество – техническое, и практически всегда скрыто от глаз. Меня всегда привлекало нестандартное использование разных устройств в совершенно неподходящем ключе, это позволяет разбавить рутину, поэкспериментировать и посмотреть на продукт под другим углом.

Особенно хорошо, что терминалы имеют технологию Easy Logic, это очень сильно развязывает руки как в работе, так и создании того, что на первый взгляд несовместимо, например, попкорн-машина. При чем тут попкорн? Давайте разберем этот кейс и увидим, насколько разным бывает мониторинг.

Запрос в консоли 1С возвращает правильные данные, а отчёт на СКД - другой результат.

На упрощённых примерах разбираем, как СКД исключает поля и временные таблицы, переносит пользовательские отборы и меняет параметры виртуальных таблиц. В конце - способы исправления и чек-лист для отладки сложных отчётов.

Наверное, многие разработчики 1С сталкивались с ситуацией: