Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я руковожу компанией, которая с 2012 года занимается описанием бизнес-процессов и внедрением систем класса ERP. За это время мы не раз сталкивались с одной и той же проблемой: бизнес-процесс вроде бы можно описать словами, можно нарисовать схему, можно составить таблицу операций, но в момент проверки выясняется, что документ не держит реальное исполнение. В нём не хватает предметов, состояний, источников, ролей, переходов, прикладных носителей, исключений и проверок. Такой документ выглядит убедительно, но не позволяет понять, как именно процесс должен работать в системе и как его проверить.

Когда появились LLM, эта проблема стала заметнее. Большая языковая модель умеет быстро собрать красивый текст, но если ей не дать структуру, она начинает достраивать недостающие связи сама. Она может придумать роли, маршруты, статусы и действия, которые выглядят правдоподобно, но не подтверждены предметной областью. Поэтому в какой-то момент стало ясно: для работы с ИИ недостаточно хорошего промпта. Нужна система документации, в которой предметная область описана так, чтобы человек мог её проверить, а ИИ мог на неё опираться.

Так возникла ЕСППД-ИИ — Единая система процессно-предметной документации для искусственного интеллекта. Это наш внутренний стандарт работы с документацией, а не государственный ГОСТ, не рекламный продукт и не название компании. В этой методичке я объясняю не все технические детали стандарта, а человеческий маршрут: как начать описывать бизнес-процессы так, чтобы с ними мог работать искусственный интеллект и чтобы результат не превращался в имитацию.

StillCore — лёгкое приложение для отслеживания энергопотребления, частоты, нагрузки, температуры и состояния батареи из строки меню macOS. Это анонс и небольшая история о том, как я его писал.

Привет, Хабр!

Меня зовут Михаил Поливаха. Я думаю, что в Хабе Spring АйО меня уже относительно знают. В рамках Spring АйО мы довольно часто занимаемся подбором технического материала и его ревью. Сам же я довольно регулярно выступаю на конференциях, контрибьючу в Open Source и т.д.

Также, часто наши материалы крутятся вокруг Java разработки и конечно же Spring-а. И данной пост, хоть и будет с одной стороны сильно связан с Java и Spring Framework, но, тем не менее, не похож на остальные.

На днях произошло довольно знаковое событие. Мы с небольшой командой примерно год писали инструмент, который призван существенно упростить весь процесс отладки, тестирования и мониторинга Spring Boot приложений в production. И вот этот проект наконец-то получил первый Milestone Релиз.

Проект называется Axelix.

Принципы SOLID, DRY, KISS во фронтенде работают ровно так же, как в любой другой разработке. Но если открыть почти любой проект, всё равно натыкаешься на мешанину.

Причём дело обычно не в том, что код «грязный» — он как раз бывает типизирован и проходит linter. Дело в том, что эти принципы отвечают на вопрос «как написать», а не «зачем мы вообще это пишем». А без ответа на «зачем» чистый код превращается в красиво оформленную путаницу.

На примере такой вещи, как store попробуем ответить на вопрос: что вообще такое контракт, зачем же нужна типизация и действительно ли это помогает в разработке.

В этом выпуске продолжаем исследовать новинки I/O 2026 и переводить пользователей, прекращаем использовать .onAppear и лезем Gradle под капот, делаем приватность частью архитектуры, создаем систему привлечения пользователей, поднимаем Llama 3 в облаке и многое другое. Заходите!

Если вы работаете в большой компании и одновременно живёте там, где есть какие-то региональные ограничения на сервисы, у вас почти наверняка две VPN-конфигурации:

рабочая — для доступа к внутренним ресурсам (GitLab, Jira, Confluence и т.д.)

личная — для личных целей

И постоянное переключение между ними — это, мягко говоря, неудобно.

Когда собственник бизнеса в Москве сталкивается с невозможностью исполнять обязательства, перед ним возникает не просто юридическая задача, а система взаимосвязанных решений. Ошибка на любом этапе — от оценки необходимости процедуры до выбора арбитражного управляющего — меняет траекторию всего процесса. Разбираем, как работает механизм банкротства юридического лица в столичной практике, и почему формальное следование шагам без понимания причинно-следственных связей ведёт к потере активов и субсидиарной ответственности.

Как компания, чьи чипы изначально предназначались для отрисовки полигонов в видеоиграх, стала главным бенефициаром ИИ-революции и пробила потолок капитализации в $5 трлн? Это не просто история удачного стечения обстоятельств или криптобума. В этой статье мы разберем инженерную анатомию монополии NVIDIA: от едва не обанкротивших стартап «квадратных» полигонов в чипе NV1 до многомиллиардной ставки на платформу CUDA, которая превратилась в самый надежный вендор-лок современной индустрии.

В рамках проведения внутреннего аудита информационной безопасности (Red Team) перед нами стояла задача найти новые вектора атаки на инфраструктуру компанию. Мы знали, что все оконечные устройства оснащены EDR с поведенческим анализом. На периметре не было уязвимых сервисов или других точек входа. Решили сосредоточить свои усилия в рамках данного тестирования на сотрудниках компании, реализовать фишинговую компанию. Почтовый сервер — Microsoft Office 365. Наличие EDR на оконечные устройства сразу исключило классические методы с вредоносными вложениями - исполняемые файлы, макросы или эксплойты для Office были бы либо заблокированы, либо мгновенно обнаружены. Поэтому мы выбрали тактику: атаку не на уязвимости клиентского ПО, а на сам процесс авторизации OAuth 2.0 в Office 365, с целью получения содержимого почтовых ящиков без единого вредоносного файла.

Операционные системы (ОС), в которых ИИ-агенты решают поставленные задачи и взаимодействуют с интерфейсами программ, — это «новый черный». Мы в Beeline Cloud решили рассказать о нескольких таких открытых проектах. Среди них: OpenFang, где за исполнение действий отвечают модули-«руки», проект, позволяющий управлять планировщиками Linux и даже модульный полевой компьютер с ИИ-помощником, который может пригодиться в постапокалипсисе дикой природе без связи с миром.

-Gartner прогнозирует, что 80% инициатив в управлении данными провалятся к 2027г.

-MIT подводит статистику - 95% AI-проектов не срабатывают и основная причина - незрелость компаний в работе с данными.

-Chief Data Officer, высший руководитель функции управления данными, живёт в компании в среднем 30 мес.(2.5 года) Логично, что руководитель функции, инициативы которой проваливаются достаточно быстро выгорает.

Поговорим о причинах.

Думаю, причина этой статистики одна - заблуждение в сути работы с данными и AI.

Соблазнительно считать, что данные будут работать вместо вас, AI агент заменит сотрудников. Но они работают только вместе с вами.

Представьте: сотни микросервисов, неделя на поиски API, устаревшая документация. Backstage от Spotify превращает хаос в порядок — и возвращает контроль над масштабом.

Статья получилась большой: практик много, и каждая из них важна по-своему. Я собрал её как набор best practices: не все пункты нужны каждому проекту, но почти каждый пункт однажды всплывает на ревью, в CI или после неприятного инцидента.

Я старался писать для разных грейдов: от базовых ошибок вроде COPY . ., latest и root-пользователя до продовых тем вроде BuildKit, секретов, SBOM, подписи образов и защиты цепочки поставки ПО.
Поэтому язык подачи здесь намеренно сухой, прямой и инженерный: без долгих заходов, без воды и без пересказа документации ради пересказа. Я хотел сделать не обзорную статью, а рабочую памятку, к которой можно вернуться при написании, ревью или доработке Dockerfile.

Чтобы в статье было легче ориентироваться, я разбил её на смысловые блоки. Ниже оглавление: нажали на нужный пункт — сразу перешли к соответствующему разделу.

Оглавление:

1. Базовый образ, версии и управляемое обновление

2. Контекст сборки, .dockerignore, копирование файлов и безопасное получение внешних данных ...

У многих жанров трудно найти конкретное произведение, которое их породило. Обычно это некая совокупность вещей, которые точно попадают в дух времени, соответствуют актуальным интересам аудитории и после выхода порождают новые и новые творения в схожем духе. Уильяму Гибсону удалось стать редким автором, который кодифицировал целый жанр — пусть уже витавший в воздухе — одной конкретной книгой. Летом 1984-го он выпустил свой первый роман «Нейромант». Книга без какой бы то ни было рекламы стала суперхитом, получила престижные НФ-премии и стала центральным литературным произведением киберпанка. Вся «Матрица» — один большой оммаж «Нейроманту», и миры «Deus Ex» и «Cyberpunk 2077» не менее явно произрастают из цикла «Киберпространство». Сейчас любители жанра со смесью надежды и опасений ожидают даты релиза сериала по «Нейроманту». Из каких элементов, очевидных и не очень, Уильям Гибсон сшил ключевую книгу киберпанка и почему именно она остаётся по сей день самым значимым его текстом? И как её удалось написать человеку, совершенно не разбиравшемуся в компьютерах, на старинной печатной машинке?

1С Образец проектирования «Ждун».

Статья приводит фрагмент схемы кода 1С:Предприятия для организации ожидания происхождения события и орбаботки полученных данных. В большинстве подобных решений используется эмуляция проедуры timeout, которой нет в 1С. Предлагаетмая схема кода решает задачу без таймоутов средствами только 1С, при это не загружается процессор и не блокируется работа.

На Хабре случилась редкая штука. Один человек написал статью как ушел из IT чинить крыши, на нее написали ответ что это хорошо и IT очищается, а на ответ написали ответ на ответ что радоваться тут нечему. Три автора, три однобокие позиции.

Вы отправляете вопрос по бизнес задаче руководителю, а он через минуту присылает скрин из ChatGPT с ответом. Вам пишут в лс, вы отвечаете, а потом понимаете, что общаетесь с ИИ агентом. Вы читаете популярный комментарий к статье, а он полностью написан с помощью ИИ. Вы хотите получить ответ в GitHub обсуждении, а вам отвечают нейрослопом. Сделали задачу, отправили мерж реквест, получаете ревью от ИИ. Придумали крутую идею как привлечь пользователей в проект, а руководитель сказал, что ИИ недостаточно хорошо оценил вашу идею. Менеджеры с помощью ИИ создают презентации, готовят отчеты, ставят задачи, потому что руководитель дал требование увеличить использование ИИ в компании для оптимизации процессов.

Даже если вы хотите избавиться от нейрослопа, возможости это сделать не существует.

Давний конфликт материаловедения — многие материалы чем тверже, тем хрупче. Керамика, закаленная сталь и карбид вольфрама отлично держат форму и режут, но склонны треснуть от резкого удара.

Твердые структурные элементы организмов: кости, зубы, раковины, панцири и так далее — менее хрупкие, но тоже не идеальные. Как правило, они трескаются на переходе от твердой ткани к мягкой.

В общем, создать материал одновременно очень твердый, устойчивый к износу и не хрупкий не получалось без экстремальных температур, давлений и токсичных реагентов.

Решение проблемы неожиданно подсказали скорпионы, а точнее, эволюционные процессы, которые избирательно укрепляют их наиболее нагруженные зоны — клешни и жало. Разберемся, как природа ответила на сегодняшние вопросы еще сотни миллионов лет.

Пять лет назад я решил сделать макрос-клавиатуру для работы в графических программах. За это время проект прошёл через десятки прототипов, собственный софт, разработку платы, первые продажи и множество ошибок.

Всем привет!

Недавно я публиковал статью о том, что HalChat вышел в Google Play, и это вызвало небольшой ажиотаж вокруг проекта. Буквально за пару дней мы пробили отметку в 100+ скачиваний, а за один день было зарегистрировано 60 новых пользователей. Оценив такой отклик, я решил, что нужно идти дальше и сделать клиент HalChat для Android открытым.

Далее: зачем Open Source для HalChat, обновление и планы на будущее.