Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Если тебя хоть раз тревожило то, почему так быстро улетают лимиты Claude Code или любого другого ИИ-тула для кодинга, ты пришел по адресу. Буквально пара правок, и хоба дневной лимит исчерпан, а баланс API показывает дно. Вся эта боль в статье про экономию токенов на инструментах сборки контекста.

Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев. Эта статья будет не про большую архитектуру и не про разбор тестового задания — а про маленький, почти бытовой случай, который, как мне кажется, хорошо иллюстрирует, насколько мы привыкаем к удобным инструментам и насколько хрупкой бывает их работа.

Преподаю и много пишу код, который потом нужно красиво показать — в документах, статьях и особенно в презентациях для занятий. И на днях я случайно наткнулся на то, что мой давно любимый инструмент — надстройка Code Blocks для Google Docs — просто перестал работать.

proagents: библиотека из готовых 794 системных промптов, персон и воркфлоу, которую можно установить в Cursor, Claude Code или Windsurf одной командой за 15 секунд.

Пока все ставят капельницы с раствором нейронной сети, мы вспоминаем дедов и делаем так, как они завещали. Сегодня разберём, как превратить несколько пикселей в настоящих терминаторов — без террабайт обучающих данных и огромных счетов за электричество.

Поиск пути — всему голова. Без него наши боты даже с места не сдвинутся и не доберутся до нужной точки на карте. Алгоритмов поиска пути существует множество, но для Tankolini Napierdolki мы выбрали HPA* (Hierarchical Pathfinding A*).

Под катом — много картинок, примеров и визуализаций.

Мне регулярно пишут: «У тебя Max-подписка, токенов вагон — зачем городить индексацию кода? Дай агенту grep и не выпендривайся». Полгода назад я бы согласился. Сейчас — нет. Когда агент ищет «где тут авторизация», он спавнит эксплорацию, грепает по ключевым словам и читает 15-20 файлов целиком, чтобы догадаться о связях. Это сотни тысяч токенов, куча tool calls и регулярные промахи. Граф кода схлопывает этот веер чтений в один точный запрос к индексу. Я сейчас гоняю CodeGraph (лёгкий локальный индекс символов для агента), а Graphify (граф знаний всего проекта — код плюс документы, PDF и медиа) только собираюсь попробовать. Это два разных инструмента под разные боли, и их постоянно путают. В статье: чем они отличаются архитектурно, почему модель хранения индекса — следствие этой архитектуры (и как держать индекс при работе с разных машин и командой), их бенчмарки с честной пометкой «не мои цифры», кому что брать — плюс карта соседних инструментов: Gortex, CodeGraphContext, Sourcegraph MCP и Cognee.

Если показать любому игровому программисту лекции про пользовательский интерфейс года эдак 2006, а потом показать ему что он наклодовал в современной игре, то он узнает в них почти всё, но с небольшими оговорками. Поменялись названия API и язык кодогенерации, но архитектура и основные идеи остались те же: дерево контролов, свойства с рефлексией, связи между свойствами, шаблоны, абстракция над движком и вечная война за пиксель-в-пиксель.

Пользовательский интерфейс в играх это место, где встречаются все худшие архитектурные требования сразу, на них накладываются требования дизайнера UI, который сидит через стол и просит, чтобы окно появлялось «вот так с анимацией», причем «вот так» зависит выпил ли он чашку кофе или еще нет. Вечером приходит художник, который нарисовал кнопку в фотошопе и хочет, чтобы на экране она выглядела пиксель-в-пиксель, и вы обязаны учесть эти требования, потому что в этой цепочке принятия решений художник стоит ближе к финальной картинке. А еще есть программист игровой логики, который не хочет знать, как называется конкретный лейбл, и не должен этого знать.

Под конец приходит локализатор, который превратил «1 enemy / 2 enemies» в «1 враг / 2 врага / 5 врагов» и зависимость от рода. Иногда заскакивает инженер по портированию, которому надо то же самое окно крутить на PC, консолях или мобилках с разными разрешениями и соотношениями сторон, ну на него пофиг, он сам себе программист и если что, допишет код. И всё эти требования должны как-то жить вместе.

Большая часть студий начинала с написания системы GUI «по месту», т.е. для конкретной игры, под конкретный рендер, с захардкоженной раскладкой, а когда выходила следующая игра, выяснялось, что вытащить старый GUI почти невозможно. Такой UI насквозь срастается с рендером, инпутом, звуком и игровой логикой и каждый следующий проект начинается с фразы «давайте сделаем нормально один раз», и каждая следующая итерация показывала, что «нормально» это не одна задача, а много и одновременно.

Не переключайтесь, будет еще вторая часть про то как этот самый UI мучали от игры к игре...

Сбор первичных документов из 1С, SAP и ERP из разных юридических лиц традиционно является серьезной головной болью бухгалтерии. В этой статье мы поговорим о том, как с помощью low-code платформ можно автоматизировать данный процесс и сформируем гайд по построению такого пайплайна.

Долгоживущие системы нельзя просто взять и заменить, это дорого. Переезд может оказать дороже новой системы.

Поэтому на практике такие системы рефакторят кусочно, по частям. Но для этого мало сохранить код или даже внешнее поведение. Нужно сохранить связь кода с целью и ограничениями системы, с намерениями при ее создании. Эта связь должна переживать смену разработчика. Если она живёт только в головах, каждое серьёзное изменение снова начинается с археологии.

В этой части статьи

Археология. Нужно восстановить, как система реально работает, что в ней было задумано, какие ограничения спрятаны в ней или во внешней среде.

Обеспечение соответствия старому поведению. Пока новая реализация не доказала, что ведёт себя так же, любое изменение рискованно. Требуется повторить даже то, что вы не обещали (Закон Хайрама)

Большинство медиа-библиотек для Go рано или поздно упираются в одну и ту же проблему.

У них нет собственного декодера.

Вместо этого они полагаются на установленный в системе пакет FFmpeg, shared библиотеки, платформозависимые DLL или внешние исполняемые файлы, которые должны присутствовать на целевой системе.

На этапе разработки всё работает. Затем начинается развертывание.

И внезапно вы отлаживаете отсутствующие DLL в Windows, несовместимые версии FFmpeg в Linux, различия версий из Homebrew на macOS, образы контейнеров без нужных библиотек или продуктовые серверы, где рядовое обновление пакета неожиданно ломает обработку медиа.

Это история о том, как я собрал полностью локальную ИИ-среду разработки (и почему вам стоит сделать то же самое).

Переезд из Евросоюза в Москву казался большим приключением — ровно до того момента, как я открыл ноутбук и попытался работать. Я обычный пользователь экосистемы GCP. Ничего сверхъестественного: обычное API Gemini, Vertex AI Studio, Antigravity, иногда Claude и так далее. У меня было три корпоративных заказчика, ждущих кастомные ИИ-решения, куча личных проектов и слепая уверенность, что «всё само собой заработает».

Как вы уже догадались — не заработало.

С 15 апреля 2026 года Россия не просто заблокировала VPN — их научились вылавливать с пугающей эффективностью. Речь о 99% мгновенной смертности коммерческих VPN, как только ваше устройство подключается к сети. Продвинутые кастомные VPS-связки, судя по некоторым Telegram-каналам, работают — но только если вы настроили их до прилёта.

И тут началась паническая мысль: «И как же плохо всё может быть?»

Долгое время в фундаментальной науке существовало негласное правило: если вы хотите сохранить репутацию серьезного ученого, не говорите о сознании. На протяжении почти всего XX века исследование субъективного опыта считалось прерогативой философов, мистиков или, в лучшем случае, психоаналитиков. Физики, химики и биологи строили строгую, объективную картину мира, где были кварки, молекулы, клетки и тектонические плиты. Сознание в эту схему не помещалось, поэтому его просто вынесли за скобки, объявив чем-то вроде "шума в системе" или побочного продукта работы нейронов - эпифеномена, который ни на что не влияет.

Но в этой позиции всегда крылось странное логическое противоречие. Сознание - это такая же часть наблюдаемой реальности, как звезды, океаны или атомы. Более того, сознание - это единственный инструмент, с помощью которого мы вообще знаем о существовании звезд и атомов. Игнорировать его в попытке построить "полную теорию всего" - все равно что пытаться составить карту Земли, принципиально отказываясь признавать существование океанов.

Сегодня этот лед тронулся. Научный дискурс медленно, но верно возвращает сознанию его законный статус главного вызова современной науки. Причем толчок пришел оттуда, откуда его ждали меньше всего - из фундаментальной физики.

Из трёх мажоров, описанных в предыдущей статье, два не всплыли в тестах. Они всплыли в двух дизайн-ревью, которые тесты провести не могут.

Всем привет! Решил написать AI-агента, который отвечает на вопросы по рабочему проекту. Думал: пара вечеров - и готово. В итоге несколько недель, куча граблей и странных открытий - ответы по 25 минут, бюджет токенов тает как снег, агент уходит в бесконечный цикл и тупо спамит одними и теми же запросами, а семантический поиск, который казался серебряной пулей - не работает. В статье - как я с этим боролся: планировщик + синтезатор, давление как дедлайн, роли “Новичок/Исследователь/Эксперт” и защита от зацикливания. Боль и страдания а так же конкретные решения.

Разные форматы данных существуют, потому что они решают разные задачи. JSON — строгий и машинно-ориентированный, YAML — удобен для чтения человеком, CSV — минималистичен. TOON — сверхкомпактный формат, специально созданный для снижения токенной нагрузки на LLM. TRON — расширение JSON с определением классов для обратной совместимости и сжатия.

Еще один вариант реализации ретро игры DOOM от id Software на МК ESP32 со звуковым сопровождением и сменой сцен-сюжетов.

Новый тренд для сайтов - кнопка «Спросите ИИ о нас».

Такие кнопки открывают Яндекс Алису, ChatGPT, Perplexity или другие ИИ-поисковики с заранее подготовленным запросом, помогая потенциальным клиентам быстрее разобраться в вашем продукте.

В этой статье я расскажу как добавить такую кнопку на свой сайт.

Когда пайплайн отработал без ошибок, тесты зелёные, а в дашборде внезапно нули, проблема может быть не в инфраструктуре, а в отсутствии договорённостей между командами.

В статье разбираем, как data contracts помогают фиксировать структуру, правила и ответственность за данные — и почему это спасает витрины, отчёты и нервы дата-инженеров.

Прошлая статья была обзорной — что такое redb.Route, зачем нам понадобился свой Apache Camel под .NET, как выглядит боевой маршрут. Если не читали, коротко: это fluent C# DSL для интеграции — 22 коннектора (~30 URI-схем, если считать https/wss/es-варианты), ~30 паттернов EIP нативно через 41 процессор, 8 in-process компонентов, компилируемый expression-движок. Сегодня заходим внутрь. Не список фич, а рабочий разбор.

Серия будет длинной, поэтому сразу скажу, что и в каком порядке:

Начало этой статьи я уже недавно публиковал, но в основном текст новый.

Помните огромную школу английского English First (EF)? В нулевые в одной только Москве было больше ста филиалов. Цены были высокие, но бедные семьи буквально на последние деньги отправляли детей туда учиться. Такой бизнес был… чё ж развалились-то?

В последние годы своего господства EF стали символом некачественного преподавания. У репетиторов, которые непосредственно занимались реабилитацией пострадавших, «инглишфёрст» было ругательным словом. Плохие отзывы офлайн, восторженные – онлайн, реклама повсюду. Репутация догнала их и раздавила: в начале 20-х от былого хайпа оставалось лишь несколько филиалов.

В те же годы в Москве была популярна школа Speak Up. Тоже много сияющих офисов, дорого, бестолково + они прославились совсем уж нечистоплотными практиками отъёма денег у населения. После их закрытия был большой скандал, даже с коллективными исками.

Есть похожие истории про ещё существующие школы, но о них я помолчу.

Итого. Эти две школы ограбили невероятное количество людей, но годы идут, а ни особых комментариев, ни аналитических статей с серьёзным осмыслением произошедшего я как-то не заметил. Поэтому многие даже не поняли, что их ограбили – просто тихо решили, что «языки – не моё». Что это было? Как такое удалось провернуть?

В этих школах учились глупые люди? Не только. В них училось много умных людей, некоторые даже в обеих. В Москве вообще максимальная концентрация толковых, развитых людей: лучшие ВУЗы + лучшие специалисты исторически съезжаются, знакомых экспертов подтягивают с периферии. Дело не в критическом мышлении – им просто сказали то, что они хотели услышать. Нам всем ведь очень, очень хочется однорукого экономиста простых, понятных решений.

Сегодня видел план вводного курса, написанный начинающей американской преподавательницей. План иллюстрирует распостраненную ошибку - неправильный порядок подачи материала: