Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Начиная писать Flutter-приложение, для стейт-менеджмента часто хватает простого setState или простого решения, по типу BLoC/Cubit без излишеств. Но с течением жизни проекта ваши блоки могут начать превращаться в god objects. Внутри хендлеров могут находиться и запросы в сервисы, и валидация, и эмиттеры состояния, а для крупной страницы точно одним ивентом не обойдешься. В таких условиях разработка сильно затрудняется, становится сложно поддерживать и масштабировать проект, снижается тестируемость.

Это не субъективный опыт — строгая разделенная архитектура повышает гибкость, переиспользуемость и тестируемость кода. BLoC сам по себе — паттерн с отличной дисциплиной потока данных и строгим отделением бизнес‑логики от UI, но стоит немного расслабиться, и он разрастается до god объекта.

Цель этой статьи — продемонстрировать, как вынесение бизнес логики в use-cases может помочь вернуть контроль над ViewModel слоем. Это не попытка навязать единственный вариант реализации, а материал про технический компромисс, подтвержденный цифрами и опытом.

Ищете мощную замену привычным чат-ботам? Нейросеть MiMo-V2-Pro от Xiaomi рвет бенчмарки в кодинге и текстах. Разбираем реальные тесты, скрытые фишки и пользу для работы.

Начиная с Manticore Search 24.4.0, компактизация RT-таблиц использует более эффективную модель выполнения. Вместо последовательного слияния пар чанков оптимизация теперь поддерживает два важных улучшения:

На протяжении всего моего опыта работы DevOps-инженером, я всегда терпеть не мог мониторинг, алерты и всё что с этим связано. Мало того, что я не любил всё это настраивать, но больше всего я ненавидел получать и резолвить алерты.

Поэтому мне всегда хотелось иметь какую-то волшебную кнопку, по нажатию на которую я бы мог получить полный контекст алерта и способы решения. И, аллилуйя, появился ИИ.

Из этого материала вы узнаете о том, как работают векторные базы данных, разобравшись с широким диапазоном тем — от основ поиска по сходству, до стратегий индексирования, которые позволяют применять на практике крупномасштабный поиск данных.

У меня обычная семья. Я и жена — айтишники, 2 сына, собака. Обычная работа, обычная школа, обычные прогулки в парке. 

Старший сын Егор  — стандартный школьник. Ходит на информатику, получает там пятерки, сидит за компом до глубокой ночи — то в играх, то в Blender. В какой-то момент открывает для себя вайбкодинг и между делом приносит новости типа “я сделал нейронку внутри Майнкрафта, она там сама живет”, или “мой блог с анимацией набрал 30к подписчиков”, а через неделю забивает на проект. 

Весной 2025го Егор приносит идею. Простую, даже немного наивную. “Хочу сделать бот — список желаний в Telegram и отправлять его родственникам. Потому что вы не знаете, что я хочу, и дарите фигню”. Хорошее описание боли, понятный вариант решения. 

Идея оказалась настолько очевидной, что сразу зацепила. Не как «давайте сделаем стартап», а как «А ведь это правда неудобно. Сделай, мы будем пользоваться».

Первый код бота он навайбкодил за пол дня. Это был не продукт. Это был набор кнопок, который позволял добавить несколько желаний и получить ссылкуна их список. Всё работало не идеально, с ошибками в текстах, местами ломалось, но это можно было использовать.

Жена помогла развернуть код на сервере, чтобы бот жил не только на локальной машине. Мы отдали бота посмотреть друзьям. Папа (я) сделал сайт Fishlist.ru на Tilda и запустил рекламу на 1000 рублей. Первые пользователи появились очень тихо. Никто не писал восторженных отзывов. Никто не говорил «это гениально». Люди просто начинали пользоваться: добавляли подарки, шарили вишлисты друзьям. 

В этом материале мы разобрали пять актуальных нейросетей для генерации изображений — Nano Banana Pro, Higgslied Soul, Seedream 5.0, Cap Cut AI и FLUX — и честно рассказали, что каждая из них умеет, а где проваливается.

Если ты тоже смотришь на Dart как на backend-альтернативу для Node.js, лучше пройти этот путь на чужих ошибках. Полные результаты benchmark'а — Go, Node.js, Dart, Bun, Deno, .NET — с методологией, конфигурацией и сырыми цифрами лежат на GitHub. Под катом — сама история. Не технический отчёт, а инженерская драма: как 2 недели ушли на перенос архитектуры, почему всё выглядело идеально на бумаге, и как гипотеза с "экономией памяти" разбилась о реалии raw benchmark. И ещё — почему AI-агент сделал всё правильно, и именно это оказалось проблемой.

Данная статья предназначена для тех, кто собирается сделать свой первый шаг в работе с системой домашней автоматизации AlphaSE или делает это настолько редко, что каждый раз настройка проходит, как в первый раз.  )

  Отличительной особенностью AlphaSE является то, что она сразу разрабатывалась для монтажа и настройки электриками. Она не требует навыков программирования, умения разбираться в Linux, пакетах для него. Всё должно быть просто, настраиваться даже с телефона, а заказчик должен получить свою возможность управления и настройки сценариев в Яндекс Алисе или Сбер Салют. При этом система AlphaSE позволяет управлять не только освещением и шторами, но отоплением, кондиционированием, предотвращать протечку воды, выполнять роль охранной сигнализации, собирать показания с  водомеров и электрических счётчиков.

  В этой статье мы покажем, как всего за 5-10 минут настроить управление освещением через Яндекс Алису. Ведь лучше один раз увидеть, чем 100 раз услышать.

Нам потребуется следующее оборудование:

В статье расскажем почему клонирование голоса пугает "безопасников" по всему миру и как оно работает.

Привет, Хабр. Не так давно вышли две новости, которые я прочитал вместе.

Первая. Николас Карлини из Anthropic продемонстрировал, как Claude автономно находит и эксплуатирует уязвимости нулевого дня. В качестве демо — Ghost CMS (50 000 звёзд на GitHub): модель обнаружила Blind SQL-инъекцию, написала рабочий эксплойт и извлекла email администратора, API-ключи и хешированные пароли. Без аутентификации. С простым промптом «Найди уязвимость».

Вторая. Кевин Мандиа (основатель Mandiant), Морган Адамски (бывший директор US Cyber Command) и Алекс Стамос (бывший CSO крупнейших техкомпаний) в интервью CyberScoop заявили: «Следующие два-три года будут безумными». Мандиа протестировал компанию из Fortune 150 с сильной командой безопасности — RCE или утечка данных найдены в 100% приложений. Сто процентов. Через 6-12 месяцев AI-агенты будут создавать эксплойты уровня EternalBlue.

Это не прогнозы — это уже происходит. Вопрос не в том, будут ли атакующие использовать ИИ. Вопрос — готовы ли защитники.

Мы в команде МЕТЕОР занимаемся наступательной кибербезопасностью. В этой статье — две темы, которые связаны с этой реальностью напрямую.

Первая — AI-Assisted Pentest: как ИИ-агенты проводят пентест быстрее классического ручного тестирования.

Вторая — структурированные материалы для подготовки специалистов в области безопасности искусственного интеллекта: полный пакет для сертификации CompTIA SecAI+ (CY0-001) на русском языке.

Представьте систему, лишенную главных недостатков земной возобновляемой энергетики: здесь нет атмосферного поглощения, облачности и смены дня и ночи. Проект Luna Ring, предложенный японской корпорацией Shimizu, — это концепт гигантского кольца солнечных панелей на экваторе Луны, призванный обеспечить Землю практически бесконечной чистой энергией. В этой статье разберем архитектуру проекта, методы передачи энергии на 384 000 км и инженерные сложности, которые делают этот план одновременно гениальным и безумным.

«Я весь в операционке, мне не о чем рассказать на публику».

Эту фразу я слышу от инженеров постоянно, и именно она — главный тормоз для бренда работодателя в тех-компаниях. Самые крутые эксперты часто не видят в своей «ежедневной магии» ничего особенного, в то время как Senior-кандидаты давно перестали верить рекламным слоганам. Им нужны живые кейсы, разборы архитектуры и люди, с которыми придется спорить на митингах.

В этой статье я поделюсь опытом создания системы, в которой сотрудники становятся амбассадорами бренда органично, а не «по принуждению». Вы узнаете, как мы выстраивали работу с экспертами в QIC digital hub, как преодолевали страх публичности и почему предсказуемый контент-пайплайн работает лучше разовых креативных кампаний.

Привет, дорогой читатель! На связи Саша, системный администратор из отдела хелпдеска в ЮMoney, вот уже 20 лет как «тот самый шумный сосед» — барабанщик. Сегодня я приоткрою завесу нашей деятельности, возможно, вдохновлю кого-то на первый шаг в работе с «железом» — компьютерным или барабанным.

Как ни странно, но в обеих профессиях началось всё примерно идентично: меня привели, показали, и в моей голове прозвучала фраза: «Это то, чем я хочу заниматься».

Привет, Хабр. Меня зовут Илья Самылов, я работаю в NGENIX и отвечаю за сопровождение сервисов информационной безопасности, анализ веб-атак и бот-активности. 

За последние пару лет ИИ в кибербезопасности стал универсальным объяснением всего. Любая сложная атака — «это нейросеть». Любой аккуратный фишинг — «генеративный ИИ». Я же предпочитаю разделять маркетинг и реальность. Но реальность в том, что профиль атак действительно изменился. И это видно не в презентациях, а в логах.

Сегодня расскажу, как ИИ реально чувствует себя в веб-безопасности и как влияет на борьбу атакующих и защитников.

Многие наверно замечали, что после аварийного отключения питания не всё оборудование загружается как надо. Удивительным образом слетают настройки у части оборудования. И не в дефолт, а в очень даже правильную логику. Кому бы это могло быть нужно?

«Китайский домовой» - не мистика, такое название мы дали технологическому явлению, которое бродит по сети и ломает настройки сетевых устройств. Хотя перекреститься самое время!

... я возненавидела искусственный интеллект с первого дня. Как и многим специалистам, мне пришлось пройти через сомнения, внутреннее сопротивление и страх перед тем, что профессия меняется слишком быстро. Но со временем я поняла, ИИ может быть не конкурентом, а сильным помощником в работе, развитии и даже в повседневной жизни. В этой статье я делюсь своим опытом, наблюдениями и практическими выводами о том, как преодолеть внутреннее сопротивление, начать использовать новые технологии себе во благо и при этом не потерять себя.

Часть 2.

Если вам кажется, что инцидент — это про баги, вы просто ещё не видели, как баги превращаются в совещания.

Первый ночной алерт приходит в момент, когда организм ещё верит, что сон — это базовая потребность, а не роскошь уровня «enterprise».

Пейджер‑амулет (теперь уже и на моём поясе) запел так, будто ему лично не понравилось моё решение спать.

Текст был коротким:

С JSONB в PostgreSQL есть одна довольно коварная ловушка: GIN‑индекс вроде бы поставили, запросы вроде бы работают, EXPLAIN не пугает — и на этом многие успокаиваются. Но как только данных становится действительно много, выясняется, что выбор между jsonb_ops и jsonb_path_ops — это не нюанс из документации, а вполне ощутимая разница в размере индекса, количестве лишних проверок и времени выполнения запросов. В этой статье разберём, как устроены оба оператор‑класса, почему один считается универсальным, а второй часто оказывается выгоднее на практике, и в каких случаях дефолтный выбор в PostgreSQL оказывается далеко не лучшим.

Если набрать в поиске «книга по SwiftUI на русском», результаты будут неожиданно скромными. Такие издания есть, но они либо выпущены уже довольно давно (как, например, наша книга Александра Казанцева, либо представлены на английском, либо доступны в формате он-лайн курсов разной степени полноты. Печатная книга по актуальной разработке под iOS - явление нынче редкое.

Месяц назад мы выпустили перевод книги «iOS 18 App Development Essentials» Нила Смита — автора, которого англоязычное сообщество знает по многолетней серии учебников по разработке приложений под платформы Apple и Android. Книга вышла под названием «Основы разработки приложений для iOS», насчитывает 736 страниц и охватывает всё от синтаксиса Swift до публикации приложения в App Store. Книга вышла довольно толстой (а перевод всегда немного больше оригинала), но этот объем заполнен довольно полезной и актуальной информацией.