Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Проведём небольшой тест. Откройте свой сайт и посмотрите на него глазами не живого пользователя, а ИИ-агента.

Не на красивую кнопку «Записаться». А на то, что получает ChatGPT или браузерный агент, когда ваш клиент просит его: «запиши меня на стрижку вот в эту студию». Чаще всего там каша из HTML. Смысл спрятан в вёрстке, кнопка нарисована картинкой, а цену подгружает скрипт через пару секунд после открытия.

Человек в этой каше разберётся. Он видит страницу целиком, догадывается по контексту, тыкает наугад и попадает. Агент не догадывается. Агент исполняет буквально. И если смысл живёт только в том, как страница выглядит, для агента его просто нет.

Вот это и есть Agent Experience — опыт, который ваш продукт даёт ИИ-агенту.

Меня удалили из рабочего чата после того, как заказчики поверили нейросети больше, чем живому специалисту, с которым работали полгода и у которого всё это время всё работало.

Быть может, звучит это как обида фрилансера, которого кинули. Ну и да, меня кинули — не доплатили, опять (про «опять» далее). Статья про штуку, которую я для себя назвал делегированием мышления — когда человек отдаёт нейросети не выполнение задачи, а само рассуждение. Еще про то, почему люди, которые не способны проверить выводы модели, неизбежно доверяют этому механизму. Но этот механизм на неполном контексте — очень опасная штука!

Привет, Хабр! Мы Настя, Эвелина и Михаил — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times, блог Petr Zapletal и канал Scala Nishtyaki, добавляем дополнительные материалы и собственные комментарии. Мотивацию черпаем из желания развиваться и делиться полученными знаниями.

Поздравляем читателей с первым днем лета, желаем кайфовой разработки, интересных материалов и комфортных перерывов под летним солнцем!

Приветствуем любую обратную связь! (づ ◕‿◕ )づ

Компания из 80 человек снизила текучесть на 40% без увеличения бюджета. Инженеры удержали 100% ключевых специалистов, а прибыль выросла на 67%. Это не магия корпоративных гигантов с выделенными департаментами и семизначными бюджетами. Это реальность малого бизнеса, где скорость принятия решений и близость к людям становятся главным конкурентным преимуществом.

HR-медиа исторически заполнено кейсами крупных корпораций. Это создаёт ложное ощущение: «нормальный HR» требует сложных матриц, дорогих консалтинговых аудитов и долгих лет на трансформацию. На деле малый бизнес выигрывает за счёт отсутствия бюрократии и возможности тестировать гипотезы «на живых». Мы проанализировали проекты финалистов премии HR IMPACT 2026 в специальной номинации для компаний до 250 сотрудников, чтобы выделить три рабочих принципа. Не теория, а схемы, которые можно адаптировать под свои задачи уже завтра.

В ресторанных сетях данные о гостях часто распределены между несколькими системами. Бронирования хранятся в одном сервисе, чеки — в ресторанной учётной системе, переписки — в мессенджерах, отзывы — в агрегаторах, данные приложения — в отдельной базе, платежи — у эквайринга.

Такая архитектура усложняет работу с клиентским профилем. У бизнеса нет единой истории взаимодействия с гостем, менеджеры работают с фрагментами данных, а сервис, маркетинг и аналитика опираются на неполную картину. Для ресторанной сети это напрямую влияет на персонализацию, качество обслуживания, LTV и повторные визиты.

В проекте для сети из 10 ресторанов была реализована единая база данных гостей. Задача системы — собрать в одном профиле все взаимодействия клиента с бизнесом: от первого контакта и переписки до бронирований, чеков, отзывов, оплат, технических инцидентов и повторных визитов.

Наш предыдущий обзор касался поддержки в GigaIDE — возможно, самого популярного фреймворка Python, который, однако, восходит к эпохе шаблонизаторов, когда веб-страницы формировались на бэке. Кстати, обзор, как реализована поддержка идеологических братьев Django в Java, есть здесь.

Сегодня мы рассмотрим поддержку других популярных Python-фреймворков: FastAPI, Flask, SQLAlchemy и немного Pydantic. В отличие от Django, все из них стали популярны благодаря своей легковесности и узкой специализации. Первые два — это веб-фреймворки, третий — ORM-фреймворк.

Всем привет! Меня зовут Сергей, я работаю в компании AGIMA и высадился здесь с миссией: хочу стать вашим проводником в лор RUNIT, большущего фестиваля ИТ и спорта. Каждый год он собирает тысячи айтишников, в этом году проходит 5 июля в Мещерском парке, и, вообще говоря, мы пишем о нем каждый год. Но каждый год подгружаются новые люди и новые идеи, и по законам жанра надо рассказывать опять и опять. А мы и не против.

Стоит ли читать этот текст? Если вы любите лето, отдых, музыку, спорт или просто работаете в ИТ — да, стоит. У нашей команды нет задачи втюхать вам наш проект всеми правдами и неправдами. Но мы думаем, что, если вы узнаете о нем чуть больше, сами захотите присоединиться. По сути, RUNIT by AGIMA  — это даже не совсем мероприятие. Это сообщество — и сообщество очень крутое. Ниже раскладываю, почему мы так считаем. 

Пробежимся по ключевым моментам.

В этой статье расскажу о свежем баге, который ронял один тип транзакций, пока остальные работали штатно. Если используете @formatjs/intl-durationformat для форматирования времени - этот кейс может сэкономить пару часов отладки.

Привет, меня зовут Ашот Агабеков. Я Java backend‑разработчик. Основная моя профессиональная область — backend‑разработка, архитектура, интеграции, микросервисы, базы данных, observability и production‑системы.

В этой статье хочу рассказать про мой pet project для свободного времени — попытку собрать гуманоидного робота по проекту OpenLoong.

Что делать, если человек храпит каждую ночь, у него случаются остановки дыхания во сне, а привычные способы лечения почему-то не помогают и даже усугубляют ситуацию?

Я врач-отоларинголог, и в этой статье расскажу о пациенте, у которого причина проблемы оказалась совсем не такой, как предполагалось сначала. Разобраться помогло исследование, позволяющее буквально заглянуть в дыхательные пути во время сна.

Привет, с вами снова отдел защиты бренда Angara MTDR! И сегодня мы расскажем, как исследовали ссылки, которые распространяют злоумышленники в социальных сетях и мессенджерах под видом продвижения брендов.

Любому пользователю будет приятно, если его страницу в соцсети заметил бренд, да ещё и похвалил контент. И похвала вдвойне приятна, если блог ведётся как раз для привлечения брендов.

Но иногда хвалебные отзывы приходят не тому, кто ждёт комплиментов, и не от того, кто представляет бренд. Так нашли друг друга в одной из соцсетей мошенники и эксперты по кибербезопасности Angara Security.

У меня в углу комнаты стоит сервер с двумя Tesla V100 32GB. Они доcтались мне для другой задачи, которая отвалилась, и полгода стояли мёртвым грузом. Параллельно я в очередной раз пробовал заниматься английским — Simpler, Doalingo, ещё пара продуктов. Хорошие, но мне не подходил формат: я хотел сценарий «открыл телефон дома на семь минут, поговорил, закрыл». Без расписания, без камеры, без поиска тьютора, который понимает мой акцент с пятого раза.

Сошлось.

Идея: Telegram Mini App, в нём кнопка «говорить», за ней — AI-репетитор, который слышит, что я сказал, отвечает голосом, помнит контекст разговора, тыкает в мои повторяющиеся ошибки и подбрасывает слова, которые я пытаюсь выучить. Полностью бесплатно.

Модель Qwen3.5 вышла 25 февраля , я её гоняю всего несколько недель, продукт сырой. Эта статья — про архитектурные решения и про то, на какие грабли я уже успел наступить.

Wazuh — популярный open-source инструмент для мониторинга событий безопасности (SIEM), основанный на коде Ossec. Он широко используется для отслеживания изменений файлов, анализа логов и обнаружения угроз. Однако при работе с большой интенсивностью наблюдаемых событий производительность системы может стать узким местом.

В этой статье мы рассмотрим результаты тестирования Wazuh при обработке массивного потока событий изменения файлов и обсудим его пригодность для критичных с точки зрения полноты и точности данных областей применения.

Финальная часть серии — про самое нервное в любом ecommerce-проекте: как включать новую архитектуру по частям, не устраивать «большой релиз» и не останавливать продажи. 

К этому моменту у нас уже есть SSO, события, наблюдаемость, быстрый каталог, корзина, цены, checkout, интеграции, Gateway и SDK. Теперь начинается самая чувствительная часть — включать все это в продакшен без большого релиза или остановки продаж.

Сложность — в процессе. Один модуль уже готов, второй еще нет, часть трафика ходит по старому пути, часть — по новому… Поэтому я сделала практическую схему постепенного включения: фича-флаги, канареечный трафик, двойное чтение, shadow-режим и критерии готовности.

Этот вопрос спрашивает каждый второй клиент, обращающийся за системой видеонаблюдения. У каждого свой вкус, поэтому наше мнение – лишь наш вкус от Спецлаб:

В России заблокировали сайт https://pypi.org/, с которого скачиваются все пакеты языка python. Проблемы с доступом как у конечных пользователей, так и на хостингах (я проверял).

В этой статье я расскажу, как мы с нуля разработали диагностический инструмент для анализа работы ТСПУ (Технических средств противодействия угрозам) в российских сетях. Скрипт позволяет определить режим блокировок, проверить доступность портов, выявить SNI-фильтрацию и даже диагностировать подмену DNS. Весь код — открытый, под MIT-лицензией.

Привет, Хабр. Меня зовут Виктор Овчинников, я руковожу разработкой интеграционной платформы Digital Q.Integration в компании Диасофт. 

Больше двадцати лет моя команда занимается обменом данными между корпоративными системами, и про то, как именно этот слой убивает ИИ-проекты, я уже подробно разбирал в предыдущей статье на Хабре. 

Интеграция - это только одно из пяти узких мест, на которых ломается реальное ИИ-внедрение. Дальше идут атаки на агентов, регуляторика, разрыв стоимости разработки и сценарий, которого нет в голове у заказчика. Со мной в этом разборе еще трое: ИИ-архитектор Андрей Носов, Team Lead пентестер Сергей Зыбнев и директор по информационной безопасности компании Вебмониторэкс Лев Палей. 

У разработчиков CRM-систем кроме реальных конкурентов (других разработчиков) всегда есть странные «конкуренты»: Excel, заметки в мобильных телефонах, а теперь вот и AI. Последний для многих стал карго-культом, зиккуратом, философским камнем и прочими волшебными палочками. Впрочем, для автоматизации бизнеса пользы от «чистого» ИИ примерно столько же, как от этих чудес. Промпт менеджера по продажам «проверь базу и выведи перспективу последней сделки», сопровождающийся загрузкой файла с частью базы клиентов, — это вопиющее нарушение информационной безопасности и полное непонимание человека, что же именно делать с очень умным помощником, а на самом деле алгоритмом. ИИ, подгруженный на борт CRM как часть функциональности, уже значительно интереснее. НО! CRM-система остаётся базой и золотым стандартом управления клиентами. Собственно, этим и объясняется её живучесть на протяжении почти полувека. Так в чём секрет?

Обычный Kubernetes Deployment умеет заменить одну версию приложения другой, но почти ничего не знает о том, как новая версия ведёт себя под реальным трафиком. Контейнер может быть живым, readiness-проба — зелёной, а error rate или latency уже уезжают в красную зону.

В статье разберём, как собрать canary-деплой с Argo Rollouts и Prometheus: настроить пошаговый выкат, подключить AnalysisTemplate, автоматически откатываться по метрикам и не перепутать replica-based canary с настоящим traffic split через ingress или service mesh.