Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Задачи висят без исполнителей, сотрудники забывают про дедлайны и ещё 9 проблем, которые можно решить за пару минут.

Все говорят, что скоро Claude и GPT заменят программистов. Я руковожу студией разработки и вижу другую картину: AI не заменяет инженеров, но беспощадно наказывает за лень и отсутствие архитектурного мышления.

В этой статье я на живом примере покажу разницу между популярным «вайб-кодингом», который порождает неработающих монстров, и подходом Spec-Driven Development. Продемонстрирую, как превратить LLM из генератора случайного кода в костюм Железного человека для инженера, поделюсь ссылкой на репозиторий с реальным кодом и спецификацией, написанными ИИ, и расскажу, какие 5 навыков теперь нужны разработчику, чтобы оставаться в профессии.

Классические подходы к управлению услугами трансформируются, чтобы соответствовать вызовам современных реалий. Давайте разберемся, в какую сторону идет ITSM / ESM и о каких тенденциях мы будем говорить ближайший год.

Представьте: вы открываете письмо, кликаете по безобидной ссылке, и ваш корпоративный аккаунт теперь принадлежит кому-то другому. И это лишь один из четырех критических багов в коробочном SSO-решении, которые мы обнаружили во время рутинного пентеста.

Мы покажем, как одна логическая ошибка в продукте может привести к полному захвату аккаунтов, и объясним, как действовать, когда находишь подобный «подарок» в своей инфраструктуре.

В последние два года мировые отчёты — от McKinsey до Gartner — фиксируют одну и ту же линию: агентные системы перестают быть экспериментом и начинают становиться инфраструктурой.

Не только в моде, финансах или ритейле — практически везде, где есть данные, процессы и необходимость принимать решения быстрее, чем человек успевает прожить свой путь.

И если раньше система была инструментом, то теперь она всё чаще становится частью процесса, в котором человек действует — но не всегда понимает, в роли автора или исполнителя?

Соревнование MindGames Arena проводится как часть одной из ключевых конференций в области ИИ NeurIPS 2025 и проверяет, могут ли агенты демонстрировать социально‑стратегические способности — моделировать убеждения других, обнаруживать обман, координироваться и планировать в многоходовых взаимодействиях — все это, общаясь на естественном языке. Команда In2AI Института AIRI, стартапа Coframe и Университета Иннополис заняла первое место в треке Generalization в двух категориях:

1. Efficient: модели с открытым исходным кодом до 8 миллиардов параметров.

2. Open: любые модели без ограничений на размер и стоимость, в том числе модели с закрытым исходным кодом (OpenAI, Google, Anthropic и др.).

Рассказываем о том, как им это удалось.

Привет, Хабр!

Мне нравится рассказывать про красивые и удобные интерфейсы. Всю свою карьеру я старался делать всё, что мог для комфорта пользователя.

Но также я встречал фронтендеров, которые не тратили много времени, продумывая взаимодействие пользователя с интерфейсом. Им было всё равно, а некоторые даже хотели специально подложить какую-то «какашку».

Я подумал, что надо им помочь сделать ужасный интерфейс! Составил список решений, которые заставят пользователя подумать о разработчиках не очень хорошо.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Когда твой тестовый стенд разбросан по этажам, IP-адреса живут своей жизнью, а нужное устройство стабильно «гуляет» между кабинетами — это не инфраструктура, это квест. Три года назад я подключался к железкам по SSH и даже не знал, где они физически находятся. Сегодня всё иначе: у нас универсальная тестовая лаборатория, собранная как из конструктора LEGO — аккуратная, управляемая, с централизованной сетью, удалённым регулированием питания и мониторингом.

Этот текст — про то, как из хаоса родился порядок. Как вместо десятков разрозненных девайсов появилась стойка, где каждый винт, кабель и IP на своём месте. И как одна инженерная идея может превратиться в систему, которая экономит часы, нервы и делает работу с тестами наконец-то предсказуемой. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции Highload++.

Как я перестал читать сотни резюме и научил ИИ проводить первичный отбор кандидатов. От поиска товаров к поиску людей. История о том, как превратить рутинный найм в автоматизированный процесс с помощью API HH.ru и Gemini.

 Привет! На связи снова Евгений.

 Это четвертая часть цикла о моем самописном инструменте, который вырос из простого поисковика по Excel-файлам в полноценную систему управления бизнес-процессами.

 Чтобы вы понимали контекст:

 Сначала я сделал поиск по внутренней базе товаров, чтобы менеджеры не путались в ассортименте.

Потом добавил парсер и модуль сравнения цен, чтобы мы понимали, что происходит у конкурентов.

Затем прикрутил генератор контента и изображений.

И как всегда аппетит растет во время еды. В малом бизнесе часто нет отдельного HR-специалиста. Эту функцию выполняет собственник или руководители отделов. И это всегда привносит определенные неудобства.

 Процесс найма обычно выглядит так:

Ты публикуешь вакансию на HeadHunter.

За день прилетает 50–100 откликов.

Ты начинаешь их открывать.

Через час у тебя дергается глаз.

Половина кандидатов вообще не читала описание вакансии. Люди откликаются веерно: «Авось куда-то возьмут». Ты ищешь менеджера в B2B со знанием тендеров, а тебе присылают резюме продавца-консультанта из салона сотовой связи. Формально и то, и то — «продажи», но по факту — разные вселенные.

Чтобы найти одного достойного кандидата, нужно просеять сотни анкет. Это часы монотонной работы, которая отвлекает от реальных дел. Я посмотрел на свой инструмент, где уже успешно трудились нейросети Gemini, и подумал: «Если ИИ может понять, подходит ли этот товар под запрос клиента, почему он не может понять, подходит ли этот человек под нашу вакансию?»

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Пантелеев, я Applied Data Scientist в компании Garage Eight. Сейчас моя команда занимается развитием одного из разделов сайта разрабатываемого нами продукта. 

В прошлом квартале мы задались вопросом: как оценить эффект от времени, которое пользователь проводит в нашем разделе, на Retention Rate (RR)? Казалось бы, решение очевидное: провести A/B-тест, но на поверку всё оказалось не так просто. В статье разберем, как у нас получилось определить эффект, с какими сложностями столкнулись в процессе и как нам помог метод Generalized Propensity Score.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Год близится к завершению, и за это время мы получили в распоряжение множество вполне достойных моделей. Взять хотя бы тот факт, что в ближайшее время ожидается выход новой версии GPT. К тому же, после моей предыдущей статьи о Claude Opus 4.5 родилась идея: почему бы не устроить состязание среди лидирующих сейчас текстовых моделей?

Сегодня в битве участвуют: GPT-5, Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro. Делайте ставки, а я приступаю к сравнению.

(Предыдущие части: «Геометрическая головоломка на выходные„, „Электродинамика виртуальной Вселенной„, „Механика виртуальной Вселенной„) “““““»

И снова здравствуйте, дорогие читатели. Я продолжаю цикл о физике виртуальной Вселенной. В первой части мы познакомились с её жителями и решили помочь им с описанием их физики. Мы ввели рабочую гипотезу, определяющую онтологию их мира, и пришли к лагранжиану, который, как нам показалось, наиболее полно её описывает. Напомню, что это нелинейная сигма-модель со скирмовским членом (собственно, модель Скирма) и дополнительным членом потенциала вакуума. Для понимания дальнейшего повествования настоятельно рекомендую ознакомиться с этой работой.
Во второй статье мы вывели электродинамику этой виртуальной Вселенной. В третьей — описали её механику. А теперь пришло время заняться тем, что жители этого мира считают самым странным и самым «магическим» разделом своей физики — квантовой механикой.

В самом начале нашего исследования первое, за что мы зацепились, — это квантованность некоторых процессов, происходящих в этой Вселенной. Именно это наблюдение привело нас к гипотезе о глобально замкнутой геометрии. Однако до сих пор мы рассматривали эти эффекты лишь косвенно. Теперь же настало время исследовать квантовые явления с пристрастием. Некоторые из них и правда выглядят как магия. По крайней мере, если смотреть на них с позиций классической механики.

По сути, что мы сделали до этого? Мы всего лишь описали электродинамику и механику этого мира — те разделы, которые были известны его жителям уже несколько столетий. А вот правила, которые они вывели для описания дискретных и вероятностных проявлений природы, появились сравнительно недавно и составляют основу их современной физики. Квантование известных законов у них производится через введение одномерных осцилляторов. С одной стороны, это выглядит несколько искусственно, с другой — неплохо работает на практике.

От буров, вгрызающихся в Марс, до искусственного интеллекта для работы в кратере — технологии, родившиеся в недрах земных шахт, становятся основой для освоения планет. У руля — Австралия, лидер мировой горнодобычи: в 2019 году здесь был создан альянс AROSE (Australian Remote Operations for Space and on Earth), куда вошли Rio Tinto, Woodside, Fugro, Curtin University и Австралийское космическое агентство. 

Цель — применить опыт эксплуатации карьерной техники в будущих миссиях на Луну и Марс. Да, если раньше горняки вдохновлялись автономией марсианских роботов, то теперь все наоборот: интеллектуальные разработки, использующиеся в горнодобыче, охотно заимствует космическая индустрия. 

В этом тексте — немного истории отношений двух отраслей и современной реальности.

Когда я решил выстроить систему планирования в Obsidian, я начал документировать: что я делаю в течение рабочего дня, с какой информацией работаю, где её ищу, как принимаю решения.

Прошло 18 лет с появления первого смартфона и 12 июня 2025 года исполнилось ровно 10 лет с анонса Android Enterprise инициативы, десятилетию которой Google посвятил отдельную статью в своём блоге. Идея готовилась совместно и была поддержана Samsung платформой KNOX.

За эти десять лет на нашем рынке люди узнали, что такое Mobile Device Management, появилась небольшая, но прочная ниша на рынке IT специалистов. Количество идей с предложениями рутовать телефон, чтобы запилить корпоративную фишку, сократилось почти до нуля за эти годы.

Однако ниша широко известна в узких кругах, поэтому мы решили познакомить непосвященную часть IT сообщества с тем, что в реальности означает загадочное словосочетание: «политики на устройстве», как работает и для чего используют. Несколько примеров и возможность попробовать «не отходя от кассы» свяжут абстракции с опытом на осязаемом и наблюдаемом уровне.

Сегодня отмечается день рождения компьютерной мыши. Мы решили спросить у наших сотрудников, какие устройства они выбирают для работы и игр, а также как заботятся об эргономике и здоровье. Их откровенные и неформальные ответы мы оформили в небольшие истории. Присоединяйтесь к нам: расскажите в комментариях какими мышками пользуйтесь вы.

В предыдущих уроках курса схемотехники я узнал о комбинационной логике: это когда комбинация выходных сигналов зависит от входных сигналов, подаваемых только в текущий момент. Последовательностная логика же зависит от состояния входных сигналов и до текущего момента. То есть в какой последовательности что изменялось — поэтому называть логику «последовательной» будет ошибкой.

На маршруте последовательностной логики меня поджидает своего рода counter strike — два секундомера в качестве финального проекта курса схемотехники. По пути освою новые компоненты… и новые среды эмуляции. Долой трехмерность, даешь эффективность!

Я не фанат «ИИ», а особенно бездумного хайпа с громогласными заголовками. Некоторое время назад я даже расчехлил лопатку, чтобы покопаться в истории и в статье «Программисты всё вымирают и вымирают» показать, что ИИ-хайп ничем не отличается от шумихи вокруг Кобола, к примеру (или лоу кода). И там и там нам обещали, что программистов заменят, но чот пока это желание исполняется со скрипом.

И вот, натолкнувшись отчёт MIT NANDA, я вижу дерзкое утверждение: «95 % организаций не получают никакой отдачи от своих ИИ-проектов».

Мне, как прожженному «ретрограду» и «луддиту», которым меня не раз кликали добрые люди, положено бы порадоваться и накатать ещё одну обличающую статью: «А я говорил! А вы не верили!» Я так обязательно сделаю, но не сейчас.

Потому что с этим отчетом что-то не так.

Если кратко — он убогий.

Привет, Хабр!

Меня зовут Виталий Герасимов, я ведущий системный аналитик в Lenta tech («Группа Лента»). Сегодня хочу поговорить о том, что редко обсуждают в профессиональных кругах: как региональные особенности влияют на работу системного аналитика в России. Я сам прошёл путь от региональных проектов до удалёнки и столичных компаний и готов поделиться опытом.

Доброго времени суток, господа и дамы! Иногда у некоторых людей возникает желание заняться откровенным непотребством в программировании — то, что не несет практической пользы напрямую, но помогает развлечься. И я — не исключение. В этой статье я хочу рассказать вам о лайфхаках, трюках (магических и не очень), алгоритмах на языке C!

Идея написать эту статью зародилась из моего поста, после него я написал статью «Математика, биты, магия и немного ненормального программирования на C» и «Фокусы, хаки, магия и прочее ненормальное программирование на C», которые раскрывали много интересных моментов. Увидев, что многим понравилась, я задумался: почему бы не изучить еще какие-нибудь трюки, заодно практикуясь в программировании на C?

В этой статье будет еще больше всевозможных генераторов псевдослучайных чисел, гонок за скоростью и производительностью, алгоритмов, хаков и трюков!

Всех, кто заинтересовался — прошу под кат.