Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Если посмотреть на самые обсуждаемые публикации Go‑сообщества последних месяцев, можно заметить любопытную закономерность. Среди них почти нет материалов про новые конструкции языка, generics или очередные изменения синтаксиса.

Зато много статей про диагностику утечек горутин, профилирование памяти, внутреннее устройство рантайма, особенности современных процессоров и эксплуатацию высоконагруженных PostgreSQL‑кластеров.

В 2026 году экосистема Go значительно «повзрослела». Сама спецификация языка уже стабилизировалась, и фокус инженерного внимания сместился в сторону эксплуатации (Production Engineering) — предсказуемости памяти, автоматической диагностики рантайма, управлению ресурсами железа и устойчивости баз данных под высокой нагрузкой.

На связи команда Golang‑инженеров Авито, а ниже — несколько публикаций, которые хорошо показывают этот сдвиг.

Когда команда спорит между новыми релизами и надёжностью системы, решения часто принимаются на уровне мнений. Разберём, как бюджет ошибок помогает перевести этот разговор в цифры: оценивать риски, управлять приоритетами и находить баланс между скоростью разработки и стабильностью.

Недавно увлекся чтением книг о нашей психологии, привычках и теории игр. Но мне всегда было интересно посмотреть, как эти законы работают на практике.

Помимо книг о психологии, я попутно изучаю линейную алгебру и искусственный интеллект. И чтобы не учиться «в стол», я начал пет‑проект — мультиагентную песочницу эволюции. Я создаю цифровой мир на TypeScript и Python, где маленькие агенты будут управляться простейшими нейросетями и выживать по законам жесткого отбора.

Честно скажу: я не знаю, что из этого выйдет, доведу ли я проект до конца и каким он получится. Возможно, мои агенты научатся ходить, возможно — сойдут с ума от переизбытка нейронов, а возможно — сразу вымрут от голода. Но я хочу отпустить контроль и просто разделить с вами это путешествие. Добро пожаловать в дневник Творца‑недоучки.

Сейчас против вашей воли вам предстоит отправиться в небольшую прогулку в историю, чтобы узнать, как один невинный вопрос привел к исследованию длиной несколько лет, при чем тут экономика Японии, американские маргиналы, мегаздание в Гонконге и простой советский спутник. С вами @Mor-Gott, я изучил почти все, что есть в интернете, чтобы разобраться, что такое киберпанк на самом деле, почему аниме не создало и уж точно не убило его и что с ним стало в итоге. Заварите себе чаю, это будет долго, возможно даже немного сложно, но безусловно - интересно.

В этом году мы отмечаем 11-летие «Мира кораблей», но это с момента релиза игры. Первый коммит в репозиторий был сделан ещё 21 апреля 2011 года — 15 лет назад. Всё это время кодовая база игры росла, менялась и усложнялась.

В этой статье мы поделимся правилами и принципами, которыми мы руководствуемся, чтобы поддерживать и развивать кодовую базу на такой длинной дистанции. Да, они не самые универсальные, но уже много лет спасают нас от превращения кода в неподдерживаемое легаси.

ИИ заменит нас или просто изменит способ работы? Пока одни боятся массовой безработицы, а другие жалуются на «нейрослоп» и уничтожение книг, реальная картина оказывается гораздо сложнее. Разбираем сухие цифры статистики, данные Microsoft и отчеты мировых институтов, чтобы понять: перед нами промышленная революция или очередной масштабный хайп.

15 сентября мы представили nanoCAD BIM Строительство 26 — новую версию BIM/ТИМ‑решения для архитекторов и конструкторов. Разработка заняла десять месяцев: за это время команда реализовала около 50 значимых улучшений и закрыла более 700 задач.

Часть изменений появилась благодаря обратной связи пользователей, собранной по результатам пилотных проектов. Поэтому в версии 26 есть не только новые инструменты моделирования, но и менее заметные на первый взгляд доработки: ускорение повседневных операций, привязки к сечениям BIM‑объектов, настройка толщины линий на видах и сокращение количества ручных действий.

В статье разберём главные изменения: самостоятельные уровни и оси, многослойные конструкции, пять типов кровель, автоматически обновляемые помещения и четыре инструмента армирования.

Здесь и далее показатели производительности относятся к проектам и сценариям, использованным во время тестирования версии. Результат на конкретном компьютере зависит от состава модели, настроек и конфигурации оборудования.

Классическая САПР и BIM в одном рабочем процессе...

Почти каждый тестировщик на перфоманс-ревью хоть раз ловил либо чувство недооценённости, либо налёт синдрома самозванца, когда кажется, что тебя переоценили. На самом деле чаще всего это отражение не вас и ваших скиллов, а состояние системы оценки, в которой вы находитесь. 

Меня зовут Миша Соколов, я старший специалист по тестированию в Контуре. Расскажу, как у нас трансформировалась система оценки QA-инженеров. Спойлер: это был путь от плоской Excel-таблички со скиллами из актуальных вакансий на рынке до разветвлённой структуры из пяти треков развития и распределённого матричного управления для 270+ QA-инженеров.

Кратко: Я собрал локального ИИ‑ассистента на базе двух видеокарт по 12 ГБ. Система объединяет языковую модель с RAG, графовой памятью, MCP инструментами, голосовым вводом/выводом и доступом к локальной инфраструктуре. Он обрабатывает документы, почту, календарь, Telegram, умный дом и рутинные рабочие процессы. Главный вывод: моделей на 9B–27B параметров уже вполне достаточно для задач такого класса. Локальная модель становится действительно полезной не тогда, когда догоняет облачные сервисы по «чистому интеллекту», а когда получает долговременную память, доступ к инструментам и возможность взаимодействовать с реальным окружением пользователя.

В сезон свободного времени появилась идея создать персонального AI‑ассистента, заточённого под мои личные задачи и стиль общения. Главное требование — использование исключительно локальных решений: все данные должны оставаться у меня, от корпоративных документов, до личной переписки. Второй не менее важный фактор — экономия. Облачные сервисы обходятся дорого и могут быть недоступными, поэтому система должна работать на собственном железе. Оба этих фактора довольно актуальны для большого числа пользователей.

Что нужно уметь персональному агенту‑ассистенту: 1) умение работать с документами разных форматов, междокументный анализ идей и взаимосвязей, их графическое представление; 2) умение взаимодействовать с внешним миром — инфраструктура Google (календарь, gmail, drive и так далее), Telegram (как бот, так и от моего имени), внешние базы данных и так далее; 3) агент должен учится и наращивать свои знания и навыки — чем больше ты с ним работаешь, тем лучше он тебя понимает и подстраивается под тебя; 4) помощник изначально конципируется под голосовое взаимодействие, он должен понимать мой родной язык и говорить на нём, в особенности быть транскрайбером с LLM обработкой и переводом; 5) ассистент должен быть автономным 24/7 и сам инициировать действия, если это требуется в дневном workflow — считывать данные умного дома, внешних сенсоров и так далее

Что полезно, а что вредно? Извечный вопрос, поражающий массу споров. Кто-то считает, что нужно полностью исключить сладкое, кто-то уверен в полезности рыбьего жира, а кто-то уверен, что вгрызаться в сырой кусок мяса как-то поможет с тестостероном, но таких персонажей лучше обходить стороной. Суть в том, что любое вещество может быть и полезным, и вредным. А вот каким именно, вспоминая слова Парацельса, зависит от дозы. Кофе, а точнее кофеин, который есть и в других напитках и продуктах питания, часто относят к чему-то более вредному, нежели полезному. Однако ученые из Лондонского университета королевы Марии (Великобритания) провели исследование, в котором установили связь кофеина с активацией древних систем клеточного энергообмена, участвующих в процессах стрессоустойчивости, восстановления ДНК и роста. Что это за древние системы, как именно кофеин на их влияет, и появляется ли теперь у кофеманов научно-обоснованная причина любить кофе еще больше? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Привет, Хабр!

С виду даже самый простой проект, который можно «запромптить» в пару подходов, содержит десятки подводных камней, из-за которых его нельзя назвать production-ready. В этой статье я расскажу, с какими проблемами столкнулась моя команда при разработке сервиса «Запомни это» с помощью нейросетей, почему «два вечера» превратились в полгода и как мы закрывали пробелы, которые ИИ закрыть не смог.

Я архитектор и до сих пор отхожу от VMware: Kubernetes дался мне не сразу. Как выяснилось, я не один такой. С этим сталкиваются разработчики в нашей команде, которым нужно быстро освоить Kubernetes для повседневной работы. С этим же сталкиваются ИТ-специалисты широкого профиля у заказчиков: они десятилетиями эксплуатировали vSphere, а теперь уходят от него, потому что всё больше ПО поставляется в контейнерах.

Люди приходят к одному вопросу: с чего действительно начать изучение Kubernetes?

В поиске они получают примерно одинаковый набор бесполезных ответов: документацию Kubernetes, платный курс, пересказывающий ту же документацию, сертификационный трек, который слишком рано уходит в детали, подкасты с низкой плотностью полезной информации и подборки «лучших ресурсов» с десятками ссылок, которые невозможно прочитать за год. Многие из них ведут в корпоративные блоги.

Такие материалы редко помогают освоить ключевые концепции Kubernetes и собрать мысленную модель, на которую затем можно накладывать более глубокие знания.

Команда VK Cloud перевела статью о том, как начать изучать Kubernetes без попыток сразу охватить всю экосистему: сначала разобраться в базовых принципах работы кластера, а затем переходить к специализированным инструментам и сценариям эксплуатации. Все схемы взяты из оригинала статьи по ссылке.

Инструмент, придуманный для упрощения работы, стал самоцелью, и это зло.

В статье 2019 года, почти 20 лет спустя после появления идеи Story Points, автор методологии описывает вырождение неплохой, в общем-то, идеи. Сравнивать скорость команд, превращать Story Points в KPI и требовать «делать больше» — путь в никуда.

Автор статьи — Рон Джеффрис: соавтор Agile-манифеста, один из создателей методологии Extreme Programming, человек, которого называют автором Story Points. В этой статье он критикует свою же методологию. И мы в Хекслет решили перевести его опус о «Story Points» и разобраться, за что же Рон так возненавидел своё творение.

Рон Джеффрис — один из трёх создателей методологии «экстремальное программирование» (XP) и подписант Agile-манифеста. Именно его называют автором идеи Story Points — системы оценки сложности задач. Статья вышла ещё в 2019 году, и с тех пор в ней мало что устарело.

Ситуация, знакомая многим: руководство просит «привести оценки к единому масштабу», сравнивает скорость работы двух команд, а на ретро спрашивает, почему фактическое время исполнения задачи разошлось с оценкой. Или того хуже — превращает поинты в KPI и требует «делать больше». 

Джеффрис, придумавший метрику Story Points, рассказывает, почему так делать не стоит. Он говорит: инструмент выродился, стал самоцелью и мешает главному — достигать реальных результатов.

Мне нравится говорить, что это я, возможно, придумал Story Points. И если это так, то теперь я сожалею об этом. Давайте обсудим мой нынешний взгляд на Story Points: по крайней мере одному из нас интересно, что я думаю по этому поводу.

14 октября 2025 года вышла Camunda 7.24. Это был последний релиз Community Edition. GitHub‑репозиторий переведен в архив, issue закрыты, патчей безопасности больше не будет.

Никаких громких заголовков по этому поводу не случилось. А между тем на Camunda 7 в России работают сотни систем: кредитные конвейеры, согласование документов, клиентские заявки, внутренние процессы госкомпаний. Все они теперь работают на движке, который больше никто не поддерживает.

Сразу дисклеймер: у нас в Диасофт есть своя BPM‑платформа на форке Camunda 7, поэтому тема миграции нам небезразлична. Но разберем варианты честно, даже те, где наше решение не нужно.

До начала уборки озимой пшеницы в Колорадо оставалось всего несколько месяцев, когда посевы испытали настоящий температурный удар. После тёплой и сухой зимы внезапное похолодание на 12 часов заморозило растения, а два дня спустя температура взлетела до 32 °C. Когда в июле подвели окончательные итоги уборки, оказалось, что 73% посевов находятся в плохом или очень плохом состоянии. По предварительным оценкам организации Colorado Wheat, урожай озимой пшеницы в 2026 году стал самым низким в штате с 1965 года.

Возьмите практически любую сельскохозяйственную культуру, и вы услышите похожую историю: экстремальная погода и изменение климата расшатывают систему продовольственного снабжения. Потепление делает продукты менее питательными, угрожает выживанию сельскохозяйственных культур и приближает переломные моменты, способные полностью изменить привычное нам земледелие.

Сильнее всего последствия ощутят менее развитые регионы мира, где многие люди не могут позволить себе импортные продукты, а вызванные климатом голод и нехватка питательных веществ уже стали реальностью.

Но крупные изменения ждут и продовольственную систему США, и полностью избежать их не сможет никто. Человечеству уже удавалось предотвращать надвигающиеся сельскохозяйственные катастрофы, однако, по словам экспертов, нынешнюю проблему нельзя недооценивать.

«Существуют реальные опасения по поводу продовольственной безопасности и питания, особенно при сценариях сильного потепления», — говорит Эндрю Халтгрен, экономист‑эколог из Иллинойсского университета в Урбане‑Шампейне.

Чтобы сделать дизайн интерьера нейросетью, не обязательно сначала строить 3D-модель квартиры. Для быстрой визуальной примерки достаточно сфотографировать комнату, загрузить снимок в AI-сервис и объяснить, что нужно изменить: стиль, отделку, мебель, свет или отдельные предметы.

Короткий ответ: Nano Banana 2 лучше всего подошёл для свободного редизайна с сохранением исходного ракурса, Homestyler — для быстрого варианта по готовому стилю, а Planner 5D — для перехода от картинки к редактируемому плану. GPT Image 2 уверенно передал настроение, но заметно изменил геометрию комнаты. 

Когда речь заходит о компании Mattel, девчонкам на ум сразу приходят куклы Barbie с негнущимися коленями, мальчишкам — машинки HotWheels. Гораздо менее известен тот факт, что Mattel когда-то выпускала электронику, и не просто электронные игрушки (впрочем, и их тоже), а самые настоящие домашние компьютеры, которые по своим возможностям вполне могли посоперничать со сверхпопулярными в 80-х «Синклерами». Процессор в Mattel Aquarius стоял тот же самый, Z80, и казалось, что созданный известным производителем игрушек компьютер буквально обречён на успех… Но именно эту машину принято считать одной из самых провальных попыток выйти на рынок домашних персоналок в первой половине 80-х. Почему так получилось и в чём причина этого громкого провала?

Статья написана на основе интервью с Максимом Мартыненко, владельцем сети магазинов ТБЧН ДВИЖ в Крыму.

В 22 года я вложил около миллиона рублей в первый табачный магазин. Сегодня у меня сеть из пяти точек в Крыму и около 2000 товаров в ассортименте. Рассказываю, как вырос от одного магазина до сети, почему из-за ошибки с налогами пришлось взять кредит и как развиваю бизнес в условиях отключений света, дефицита бензина и товаров.

Проект может быть укомплектован по должностям и всё равно провалиться. Разбираем, как HR и руководителю найти дефицит компетенций до старта.

Представь очередь. В ней все, кто когда-либо жил на Земле — от первого человека до ребёнка, родившегося минуту назад. Очередь длиной примерно в сто семнадцать миллиардов. Где-то в ней стоишь ты. Место у тебя есть с рождения, его никто не отнимет и не отдаст другому. Просто до сих пор никто его не называл.

Как посчитать порядковый номер человека по дате рождения, почему таблица из пятидесяти точек честнее плавной кривой, и как заставить Postgres держать анонимность ответов конструкцией, а не политикой — с одной дырой, которую я нашёл у себя сам.