Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Boston Dynamics сделали Atlas в 1992 году. За 30 лет он научился делать сальто, бегать по бездорожью и прыгать через препятствия.

Три разных владельца — Google, SoftBank, Hyundai — вкладывали деньги, восхищались и снимали вирусные ролики. Но заводским роботом он стал только у третьего.

Почему у двух предыдущих не получилось — и что именно сделала Hyundai, чего не сделали другие →

Специалисты проектного института «Сибирьэнергопроект» (входит в инженерный центр «СибИАЦ») столкнулись с парадоксом современного проектирования: 3D-модель, созданная для анализа и координации, в финале упиралась в ручной труд по подготовке 2D-чертежей для заказчиков.

Таким образом, проектирование протяженных объектов традиционными методами стало «узким местом», значительно увеличивая сроки выпуска документации. Процесс напоминал сборку сложного механизма, после которой приходилось вручную рисовать каждую его деталь на бумаге. Необходим был способ заставить саму модель «рождать» готовую документацию.

Так начался поиск решения, который привел команду к возможностям автоматизации в программе nanoCAD BIM Строительство. В этой статье мы покажем, как с помощью nanoCAD BIM Строительство был реализован принципиально иной подход: от создания «умных» параметрических объектов до настройки автоматического получения 2D-видов, спецификаций и планов, что в итоге кратно сократило цикл проектирования протяженных объектов.

Статья родилась в ходе наблюдения за одной из систем на Postgres, что у нас на поддержке. Результаты наблюдения несколько удивили, поэтому делюсь, ибо причинно-следственные связи далеко не очевидны.

Триггером к изучению, можно сказать, даже к расследованию, послужило событие, когда однажды утром сервер PG завалился, потому что процессы postgres заняли всю память.

Современная наука фактически растворила дихотомию идеального и материального. Если вы откроете любой учебник по философии, то почти гарантированно найдёте там раздел о "главном вопросе": что первично - материя или сознание, бытие или идея? Тысячи лет мыслители делятся на два лагеря, спорят, уточняют, создают подвиды материализма и идеализма. Но что, если сам вопрос сформулирован некорректно? Что если реальность устроена так, что эта бинарная оппозиция просто перестаёт работать на фундаментальном уровне?

Современное естествознание, особенно квантовая теория поля и исследования оснований математики, подводит нас к парадоксальному выводу: дихотомия материального и идеального - это не свойство мира, а артефакт нашего языка и классической интуиции. Физическая реальность оказалась сложнее, тоньше и удивительнее, чем позволяли представить старые категории.

Всем привет! Меня зовут Александр Чепрасов, я бизнес-аналитик компании QSOFT. В этой колонке я расскажу, как беспорядок в данных ритейл-компаний может разрушить продажи — и конечно, как этого избежать.

На старте развития онлайн-ритейла весь бизнес может уместиться в одну таблицу Excel — и это нормально. Но масштабирование компании неизбежно ведет к усложнению операционных процессов. С увеличением количества поставщиков, складов, торговых площадей и каналов реализации объем данных начинает превышать возможности ручной обработки. В этот момент возникает хаос, который заставляет компанию принимать решения на основе интуиции, а не на реальных цифрах.

Накопленный беспорядок в мастер-данных напрямую конвертируется в измеримые финансовые потери:

Программа MusPlay предназначена для создания и проигрывания музыкальных композиций, используя их нотную запись и заранее записанные в аудио файлы звучание отдельных нот, извлекаемые разными музыкальными инструментами.

Собрал топ-9 критериев, которые помогут удалёнщикам, импортёрам и экспортёрам из России выбрать надёжного платёжного агента и получать зарплату из-за рубежа без ограничений.

Эти 9 критериев составили юристы, которым я заплатил 16 800₽ за консультации.

Неделю назад по сети пронеслась новость о том, что генеральный директор Y Combinator Гарри Тан с помощью ИИ Claude пишет десятки тысяч строк кода ежедневно и имеет виртуальную команду из 10+ ролей. Я решил проверить насколько это решение действительно рабочее и не является ли оно очередным хайпом. В этой статье мы разберемся, что за инструмент использует CEO Y Combinator и в чем его особенности. А также попрактикуемся в его использовании.

Привет, Хабр!

Февраль 2026 года. За один месяц вышли: Gemini 3.1 Pro от Google, Claude Sonnet 4.6 и Opus 4.6 от Anthropic, GPT-5.3 и GPT-5.4 от OpenAI (5.4 — через два дня после 5.3, без каких-либо объяснений), Grok 4.20 от xAI, Qwen 3.5 от Alibaba, DeepSeek V4, GLM-5 от Zhipu, Seed 2.0 от ByteDance. Семь крупных лабораторий, десятки моделей, один месяц. И это только верхушка — LLM Stats отслеживает больше 500 языковых моделей от 30+ организаций.

Происходит что-то странное.

Научно-технический прогресс по ходу дела создаёт кучу лишнего, ненужного и даже вредного. Конечно, спустя годы большинство из этого отмирает. Антитела у человечества вырабатываются не сразу, а через несколько поколений. Но некоторые остаются надолго и портят человечеству жизнь, как алкоголь, наркотики или фастфуд. Это такая пена прогресса, неизбежное зло, collateral damage. И нам приходится жить в этом кошмаре, пока его не запретят законодательно.

Привет, Хабр! Я — Иван Потапенко, на момент подготовки этого материала был независимым экспертом, а сейчас работаю в Yandex Infrastructure. В IT — 20 c копейками лет. Потрудился в восьми компаниях, в пяти из них управлял отделами. Эта статья основана на докладе для конференции Saint TeamLead, и в ней я расскажу о том, что делать, если некоторые процессы в команде сильно завязаны на отдельно взятых людях.

Привет! Это снова Стас Иванкевич, техлид в команде разработки управляющего слоя Platform V DropApp в СберТехе. Наши операторы продолжают бороздить просторы K8s, а инсталляторы — разворачивать новые кластеры, и мы готовы поделиться с вами новыми полезностями.

В первой и второй частях мы уже о многом поговорили. Обсудили и базовые штуки, и принципы использования патчинга. В этой части детальнее поговорим про ошибки, как с ними можно и нужно работать, а как делать не стоит.

У любой системы управления процессами есть одно неудобное узкое место. Между человеком, который понимает, какой процесс нужен бизнесу, и системой, где этот процесс должен работать, почти всегда стоит посредник — разработчик, интегратор или хотя бы продвинутый администратор. Владелец процесса знает, что ему нужна категория для согласования отпусков с определёнными полями и правами. Но чтобы это появилось в системе, он пишет ТЗ, ставит задачу, ждёт очереди и получает результат через несколько дней.

Мы в «Первой Форме» решили это изменить. Наша команда реализовала поддержку MCP — Model Context Protocol. Теперь настраивать категории, формы и процессы можно через диалог с ИИ-агентом: описываешь на естественном языке, что нужно, и агент через MCP это реализует. Других готовых реализаций MCP-сервера в российских BPM-системах мы пока не видели.

Меня зовут Олег Юшин, я занимаюсь ИИ-направлением в «Первой Форме». Расскажу, зачем и как мы это сделали, как устроена интеграция и что из этого уже реально работает.

Telegram практически заблокирован. Max — официальный, удобный, но его не хотят ставить даже те, кто в курсе, что именно VK-экосистема уже хранит половину их цифровой жизни. В этом зазоре появляется вопрос: а нужен ли вообще «свой» мессенджер, и если да — каким он должен быть? Я попробовал ответить не словами, а кодом.

Привет! Я Александр Петросян, продуктовый фулстек-разработчик в проектах по автоматизации бизнеса и автор курса по вайбкодингу в Практикуме. Последний год-два воочию наблюдаю как шатаются базовые устои в разработке автоматизации разного калибра. Стабильный, поддерживаемый, расширяемый и безопасный код уже не главный герой — требования бизнеса изменились.

Сейчас бизнес хочет быстрее, дешевле и ближе к реальным процессам как есть, а не к идеальным как должно быть. Причём этот самый как должно быть зачастую сформулировать толком никто не может, и в результате его формулирует не бизнес-сторона, а бизнес-аналитики со стороны айти-команды — в меру своего теоретического понимания.

А ещё появился вайбкодинг. Он уже меняет картину мира автоматизации и позволяет малому бизнесу заходить в бизнес-паттерны, которые ещё совсем недавно были уделом больших корпораций. Вот про эти все пироги и хочу поразмышлять в статье: про то, как было раньше, как сейчас, с чем может помочь вайбкодинг и какие есть подводные камни автоматизации.

Меня зовут Дмитрий Деев, я руководитель отдела IT-инфраструктуры в Ви.Tech - IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В рамках нашего подкаста я поговорил с Ильей Кочневым, директором сопровождения информационных технологий в Lamoda Tech. Илья - более 20 лет в эксплуатации, начинал юникс-инженером, строил инфраструктуры в банках, нефтянке, e-commerce, открывал дата-центры в нескольких странах, мигрировал в облака, из облаков и между облаками.

Говорили про FinOps. Не про «культуру осознанного потребления» и не про «надо экономить», а про то, как это реально работает и когда вообще стоит этим заниматься.

В начале почти любого проекта приходится решать, как именно им управлять. Выбор сегодня огромен: от классического PMBOK до Kanban и гибких подходов. Но на практике этот выбор слишком часто определяется не логикой самого проекта, а личными предпочтениями, корпоративной инерцией или очередной управленческой модой.

Проблема в том, что методика не бывает нейтральной. Она не просто помогает организовать работу, а накладывает на проект собственную рамку: выделяет одни аспекты, ослабляет другие, открывает одни возможности и закрывает другие. Ошибка в этом выборе может обойтись дороже, чем кажется, — особенно в тот момент, когда реальные очертания проекта ещё только проявляются.

Практика термодинамической сегментации предлагает другой ход. Она позволяет не выбирать одну универсальную схему управления заранее, а обоснованно собирать архитектуру управления под конкретный проект — с учётом его структуры, состава команды и характера накопления неопределённости.

Привет! Меня зовут Николай, я SDET в SimbirSoft. Это продолжение серии материалов о современных подходах к разработке и тестированию, и в этот раз мы поговорим о том, как искусственный интеллект меняет повседневную работу инженера.

В статье разберём, как ИИ-инструменты помогают ускорять разработку, автоматизировать рутину и повышать качество продукта. Посмотрим, где они действительно экономят время — генерация кода, тестов, анализ ошибок, — а где требуют осторожности и критического мышления.

Отдельное внимание уделим практическим сценариям: как использовать ИИ в тестировании, как выстраивать покрытие, ускорять отладку и улучшать тестовую архитектуру. Также обсудим, как безопасно внедрять такие инструменты в команду и не «перегрузить» процессы.

Материал будет полезен разработчикам и тестировщикам, которые хотят встроить ИИ в рабочий процесс и при этом сохранить контроль над качеством и архитектурой решений.

Для комфортного чтения достаточно базового понимания процессов разработки и тестирования, а также опыта работы с современными инструментами. Статья ориентирована на специалистов уровня middle и выше, но может быть полезна всем, кто хочет разобраться, как использовать ИИ не как замену, а как усиление своей экспертизы.

Мне нравится писать тесты. Написание теста и последующее обновление кода для его прохождения — всегда увлекательный процесс.

Но нет ничего хуже, чем выяснение того, что проверяют существующие тесты (раньше я сам часто был автором таких тестов).

Представляю вашему вниманию мои советы по написанию высококачественных тестов для фронтенда.

Кэширование включено, а cached_tokens всё равно не растут? Часто проблема не в модели и не в провайдере. Hit rate обычно режут совсем другие вещи: timestamp в начале запроса, плавающий порядок tools, разные реплики, RAG с нестабильным порядком чанков и слишком короткая жизнь KV-кэша. В статье разбираю 7 типовых анти-паттернов, которые убивают prefix_cache_hit в проде.