Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте себе: вы отлаживаете новый баг в сложном многослойном приложении (например, на Spring). Чтобы воспроизвести проблему, приходится взаимодействовать со всей системой end-to-end: отправлять запрос на эндпоинт или что-то кликать в UI. Юнит-теста, который бы изолировал нежелательное поведение до уровня злополучного сервиса или утилиты, нет. А хотелось бы, чтобы он был: во-первых, воспроизводить баг было бы проще (особенно если UI кликает QA, а не вы), а во-вторых, его потом можно было бы легко превратить в регрессионный и улучшить стабильность системы.

Тем временем все данные, нужные для воспроизведения бага в изоляции, есть. В окне отладчика видно, что приходит в метод, и в каком состоянии находится сервис перед тем, как все пойдёт не так. Мы в Explyt RnD решили, что нечего добру пропадать, и научились перехватывать это состояние, а потом генерировать юнит-тест, который в точности его воспроизводит.

Сегодня расскажу о пройденном исследовательском пути, о том, как попробовать нашу экспериментальную фичу в плагине для IntelliJ IDEA, и о том, что у неё под капотом (спойлер: не только LLM).

Привет, Хабр! Я Юля Князева, руководитель отдела коммуникаций, медиа и мероприятий РСХБ-Интех.

В апреле наша команда приняла участие в шести крупнейших IT-конференциях России, охватив более 8000 профессионалов из сферы технологий. Мы не планировали, что все эти мероприятия пройдут в один месяц, если честно. Изначально это был обычный план участия в конференциях с марта по май. Но организаторы начали двигать даты, и в начале года мы выяснили, что стали заложниками апреля. 

Это был незабываемый опыт, похожий одновременно на гонку, забастовку, марафон и фестиваль. Мы подвели промежуточные выводы об участии, и я хочу поделиться ими с вами.

Self-modifying SQL — это техника, при которой SQL-запросы не просто выполняют фиксированную операцию, а генерируют, изменяют и выполняют другие SQL-запросы во время работы приложения. Эта концепция может показаться экзотической и даже спорной, но в определённых сценариях она позволяет создать гибкие, адаптивные решения для динамического управления базой данных.

Эта статья предназначена для разработчиков всех уровней: от начинающих, которые хотят понять основы динамического SQL, до продвинутых специалистов, интересующихся нетривиальными приёмами и автоматизацией управления данными.

18 декабря в офисе РСХБ-Интех (Москва, Профсоюзная 125А) прошел RSHB QA MeetUP: AI в тестировании, организованный РСХБ.цифра при поддержке JUG Ru Group и Сколково. Рассказываем коротко о том, как прошел митап и о чем рассказывали спикеры, а также даем записи докладов и другие материалы мероприятия.

Два года назад все началось с первого коммита и туманного понимания, что мы вообще хотим сделать. Сегодня — два мажорных релиза, собственный модуль миграций, документация, тренинги и пользователи, которые безболезненно перешли на новую версию по нашим инструкциям. Но путь от «кучи кода для внутреннего использования» до полноценной коробочной In-memory-базы оказался совсем не прямым. 

Меня зовут Александр Кленов, я тимлид разработки Tarantool DB в команде Tarantool. Я расскажу историю о том, как мы брали зрелый, но очень гибкий Tarantool Enterprise и превращали его в решение, которое можно установить из коробки.

Два года назад все началось с первого коммита и туманного понимания, что мы вообще хотим сделать. Сегодня — два мажорных релиза, собственный модуль миграций, документация, тренинги и пользователи, которые безболезненно перешли на новую версию по нашим инструкциям. Но путь от «кучи кода для внутреннего использования» до полноценной коробочной In-memory-базы оказался совсем не прямым. 

Меня зовут Александр Кленов, я тимлид разработки Tarantool DB в команде Tarantool. Я расскажу историю о том, как мы брали зрелый, но очень гибкий Tarantool Enterprise и превращали его в решение, которое можно установить из коробки.

Здравствуйте, меня зовут Ирина. Я хочу поделиться своим опытом обучения на тестировщика в 3 разных школах.

Зачем я училась в трех разных школах? — спросите Вы. Ответ очень прост. Я закончила первую школу на ручного QA, стала смотреть вакансии, чтобы выделиться среди массы ищущих работу джунов решила выучиться на AutoQA. Пошла на курс с нуля до автоматизатора. Проучилась до начала автоматизации, мне не понравилось, вернула деньги за обучение, устроилась работать ручным тестером. Узнав о бесплатном интенсиве с возможностью дальнейшего трудоустройства в известную компанию решила подать заявку и прошла отбор. Таким образом у меня получилось отучиться в трех разных школах, которые я и хочу сравнить и поделиться своим опытом.

Когда вы в последний раз поднимали взгляд к звёздам и думали: «А вдруг где-то там действительно есть жизнь?»

Космос всегда был для нас не только загадкой, но и сценой для фантазий. Учёные ищут ответы в телескопах и формулах, а мы решили погнаться за модой и спросить у нейросети.

Сегодня достаточно пары слов — и алгоритмы нарисуют целые миры. Теперь режиссёром становится ваше воображение, которое неплохо так заправлено искусственным интеллектом.

Мы протестируем 12 сервисов и посмотрим, смогут ли они превратить безмолвный космос в оживший пейзаж и заселить его инопланетными героями.

Да пребудет с тобой Сила, нейросеть… и пусть твои звёзды не рендерятся сутками!

Приятного чтения!

Мы в Pixel преподаем трехмерное моделирование для детей и ставим акцент на возрасте: с учетом соответствующего критерия нами разработаны отличающиеся образовательные программы, построенные вокруг разных инструментов. Но есть и другие важные моменты, о которых хотим рассказать в сегодняшней публикации.

Статья содержит элементы рекламы.

В современном цифровом мире, где ежедневно передаются терабайты конфиденциальной информации — от государственных секретов до банковских транзакций — проблема информационной безопасности выходит на первый план. Традиционные криптографические системы, десятилетиями обеспечивавшие защиту данных, сегодня стоят перед серьёзным вызовом. Развитие квантовых вычислений грозит сделать уязвимыми даже самые совершенные алгоритмы шифрования, такие как RSA и ECC. Считается, что квантовые компьютеры смогут взламывать эти системы за считанные минуты, что ставит под угрозу всю современную инфраструктуру цифровой безопасности.

В этом контексте квантовая криптография представляет собой принципиально иной подход к защите информации. В отличие от традиционных методов, основанных на вычислительной сложности определённых математических задач, она опирается на фундаментальные законы квантовой механики, обеспечивая теоретически абсолютную защищённость передаваемых данных. Ранее в нашем блоге мы уже освещали проблемы миниатюризации систем квантовой криптографии, использование систем квантовой криптографии в транспортных сетях, безопасности квантовых сетей в двух частях и об управлении ключами в таких сетях.

Обучение разработке игр на Unity, когда речь касается работы с детьми и подростками, должно быть нескучным, насыщенным практикой и увлекательным, а также интересным: в иной ситуации занятия не принесут практической пользы. Мы в Pixel прекрасно понимаем это, строим и реализуем тематический курс с учетом соответствующих принципов, но сегодня не об этом.

Хотим рассказать о Unity и о том, как, по нашему мнению, должны выглядеть как минимум хорошие курсы обучения игровому движку Unity.

ИT-индустрия создала интеллектуальную монокультуру: одни блоги, одни конференции, один способ мыслить. Мы превратили оптимизацию в культ и получили невероятные результаты, но у медали есть оборотная сторона. 

Вы наверняка знаете это чувство. Смотришь на задачу, и в голове крутятся одни и те же решения. Интуиция кричит — нужен кардинально другой подход, но мозг упорно предлагает вариации того же самого. Это когнитивный тупик, и он знаком каждому — от джуна до техдира.

Решение парадоксально: перестать искать ответы внутри ИT. Провести рефакторинг собственного мышления. И для этого есть неожиданный, но мощный инструмент — искусство, которым пользуются ИT-гиганты, связывая искусство и технологии в своих проектах. В статье — яркие примеры таких коллабораций и их влияния на ИT-сообщество.  Современное искусство и классика. И наше видение синергии технологий и искусства, которое воплотилось в арт-проекте КРОК со скульптором и художником Алексеем Морозовым.

Про протокол MCP (Model Context Protocol) сейчас говорят всё чаще. Этот протокол позволяет нейросетям общаться с внешним миром. С его помощью к LLM можно подключать любые источники данных или системы управления, и всё это через один универсальный стандарт. MCP часто сравнивают с USB — устройство одно, протокол один, а число сценариев применения практически бесконечно.

В статье расскажу про практический сценарий «как связать LLM и базу данных». Это может сделать любой на своём компьютере.

Протокол MCP придумали ребята из Anthropic. Далее будем использовать нейросети Claudе Sonnet и Claude Opus — это LLM от Anthropic.

Зачем это нужно? Такая связка позволит промтами вытаскивать инсайты из данных, создавать отчёты в PDF и строить интерактивные отчёты в HTML. Это работает на моём компьютере последние два месяца и результаты очень обнадёживающие.

Чтобы было интереснее, в качестве данных возьмём все вакансии Habr Career c описаниями.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как Node.js выжимает максимум из I/O в 2025 году. В ней подробно объясняется цикл событий, порядок фаз и то, как правильно писать код, чтобы серверы оставались отзывчивыми даже под нагрузкой.

Только все наконец-то привыкли, что HR — это не кадровичка и даже слово Recruitment уже не кажется таким странным, а некоторые даже понимают что это за процесс, как всё чаще и чаще появляется новый английский термин — Talent acquisition. Очень много английских слов, которые мы все складываем в одну корзину, думая, что это всё одно и тоже.

Чаще всего воспринимается так, что HR=кадровичка, а Recruitment=Talent acquisition.

И если, что HR≠кадровичка уже все знают (верю в это!), то со вторым уравнением не всё так просто. Давайте разбираться.

Всем привет! Меня зовут Александр Голубь, и я пишу на Go уже 7 лет. Когда я только начинал, казалось, что юнит-тестов достаточно. Функции проверены, сборка зелёная — можно релизить. Но первый же боевой проект показал, что это иллюзия. В продакшене всё падает, хотя юниты сияют зелёным. Почему? Потому что реальный сервис — это не только код, но и PostgreSQL, Redis, Kafka, внешние API. Данные проходят через цепочку зависимостей, и любая несовместимость ломает систему. Юнит-тесты этого не ловят. Тут нужны интеграционные.

OpenCV — популярная библиотека, включающая множество алгоритмов компьютерного зрения и функций для них. Оптимизация их под RISC-V — большая и интересная задача, которой в рамках Зимней школы RISC-V YADRO сезона 2024–2025 занимались студенты Университета Лобачевского (ННГУ). В этой статье они подробно расскажут о своей работе.

Привет, Хабр! На связи Сергей, ведущий разработчик в Контуре. Я уже рассказывал про свои правила в разработке — вы тепло приняли ту статью. В ней было про инструменты, решения и подходы, которые я использую постоянно — они позволяют мне получать предсказуемый результат в ежедневной работе. Но что делать, если передо мной нетривиальная задача? Сложный выбор? Ситуация, с которой я не сталкивался раньше и по которой у меня нет накопленного опыта?

И тут я спускаюсь на уровень своих ценностей, которые сформулировал для себя в работе. Это те ориентиры, которые указывают мне направление в случае неопределённости. Какой проект выбрать среди нескольких вариантов, как поступить в конфликтной ситуации, как вообще принимать решения, среди которых нет единственно правильного — в этом всём я полагаюсь на ценности, о которых расскажу в этой статье.

Фраза "вопросов нет" часто слышна в конце встречи или доклада. Чаще всего она означает, что всё прошло хорошо. Однако в мире программирования её буквальное значение обретает совершенно иной, даже тревожный оттенок. Когда речь заходит о разработке, отсутствие "вопросов" зачастую указывает не на ясность, а на скрытые проблемы. Давайте разберём, как их отсутствие может навредить качеству проекта.

Как мы учимся новому:

- Самостоятельно — читаем книги, статьи, смотрим бесплатные материалы в интернете.

- На курсах / с ментором — помимо обучающих видео и статей идет закрепление материала в виде домашних заданий.

Но ведь теперь есть ChatGPT (и его аналоги) — искуственный интеллект (ИИ), очень много знающий. Ему можно задать любой вопрос и получить развернутый ответ. Как он изменит обучение? Заменит ли он тренера на курсах? Или будет ему помогать?

Я считаю, что чат — не замена «обычной» учебе, однако большое подспорье для неё. И в этой статье я покажу плюсы и минусы его использования в обоих вариантах обучения.