Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет всем любителям физики и физического эксперимента! В блоге GetAClass на Хабре уже три публикации -- и все они получились довольно увесистыми лонгридами. Сегодня решили запостить статью попроще и покороче -- по мотивам нашего видео об электрических рыбах. Большинство из них используют электричество для ориентировки в пространстве и навигации, но некоторые способны создавать сильные разряды для обороны или охоты. Именно об их устройстве мы сегодня и поговорим.

Я хотел получить локального AI-агента без отдельного API для каждой модели — и превратил браузерные сессии DeepSeek, Qwen и ChatGPT в единый транспорт. В статье разбираю архитектуру AI Free: WASM proof-of-work, подписанные запросы через авторизованную вкладку, работу через штатный UI, общий оркестратор, память, skills и восстановление после сбоев. А ещё рассказываю, почему первый успешный запрос оказался самой простой частью проекта, который я разрабатываю один.

Всем привет, начиная с прошлого лета я потихоньку клепал свою версию Telegram Wrapped.

Началось всё максимально тупо. Я увидел в TikTok рекламу очередного сервиса, который обещал красиво проанализировать мой Telegram. Проверять такое на основном аккаунте мне показалось сомнительной идеей, поэтому я зашёл туда с фейка, на котором было буквально три переписки.

В итоге фейк угнали.

Да, аккаунт с тремя чатами.

После этого я задумался: почему вообще ради красивой статистики человек должен отдавать кому‑то код входа, сессию Telegram или доступ ко всему аккаунту? Так появилась идея сделать свой Wrapped, который не заходит в аккаунт и не отправляет переписки на чужой сервер.

Что если задать BI-системе вопрос, который выходит за рамки рутинной аналитики? Будет ли она также эффективна? Эта идея родилась из корпоративного шуточного спора: шутили над качествами сотрудника «Рака», а в статистику попали также и другие «носители» знака зодиака. 

Мы в Modus решили проверить закономерности на данных, так как это наш профессиональный рабочий инструмент и сфера интереса. Взяли статистику всех игроков Российской Премьер-Лиги, добавили знаки зодиака — и посмотрели, что получится. 

Спойлер: вышел настоящий дашборд и серьезный вывод о том, на что способен гибкий BI.

Всем дорого времени суток!

В этой статье я расскажу о некоторых полезных инструментах командной строки с TUI которые облегчают работу с ROS 2. Кому интересно прошу под кат.

https://medium.com/p/4ea881eda6ff/edit

Origami Framework — фреймворк для автоматизации тестирования на Java, созданный с целью упрощения построения тестовой архитектуры и ускорения процессов приёмочного и регрессионного тестирования

Итан Сигел (американский астрофизик-теоретик и научный журналист, изучающий теорию Большого взрыва, автор рубрики "Спросите Итана", один из пропагандистов современных научных знаний), собрал 10 заблуждений относительно квантовой физики.

@avshkol перевел эту статью (и снабдил несколькими разъясняющими примечаниями) для всех, кто хочет упорядочить свои знания о квантовой физике, или просто хочет поспорить с известным ученым... Ведь квантовую физику не понимает никто, включая самого Итана, но это не точно...

Привет, Хабр!

До этого я сравнивал интересные мне хостинги примерно раз в год — не видел смысла делать это чаще. После недавнего сравнения российских VPS/VDS-хостингов прошло не так много времени, но появился повод вновь вернуться к этой теме. А именно, в комментариях вполне ожидаемо спросили «а где остальные крупные игроки?», да и в личку написало несколько представителей компаний с предложением протестировать их услуги. Поэтому пока старые цифры не остыли, по просьбам трудящихся решил добавить к результатам тестов ещё несколько компаний, которые мне показались интересными. 

Под катом — результаты тестирования уже 9 серверов от следующих компаний: трёх новых (FirstVDS, AdminVPS, Рег.ру) и 6 старых (Timeweb, RUVDS, CLO, AEZA, VDSina и Selectel). Теперь, когда результатов стало больше, можно не только посмотреть на новичков, но и оценить, насколько они меняют в целом общую картинку.

Alibaba показала Qwen3.8-Max-Preview, новую флагманскую модель на 2,4 трлн параметров. Компания обещает вскоре открыть веса и называет Qwen3.8 одной из самых мощных моделей на рынке, уступающей только Claude Fable 5.

Звучит как прямой ответ на Kimi K3, которая вышла несколькими днями ранее. Но между двумя анонсами есть разница. У Kimi уже появились результаты в Arena и профильных тестах, а у Qwen3.8 пока нет публичной таблицы бенчмарков и полноценной карточки модели.

Разберёмся, что Alibaba действительно выпустила, как сейчас попробовать Qwen3.8 и почему с выводами о её месте среди лучших моделей стоит подождать.

Всем привет!
Меня зовут Шадрин Дмитрий.
Хочу поделиться собственными наблюдениями и практическим опытом использования AI в производственной разработке.
За последний год вокруг искусственного интеллекта в разработке появилось огромное количество материалов.

Кажется, что каждую неделю появляется новая модель, новый IDE-плагин или очередной инструмент, который обещает ускорить разработку в несколько раз. Вокруг этой темы накопилось огромное количество обсуждений. Кто-то сравнивает качество генерации кода у разных моделей, кто-то пытается посчитать, сколько процентов работы разработчика можно автоматизировать уже сегодня, а кто-то всерьёз задаётся вопросом, останется ли профессия разработчика через несколько лет в её нынешнем виде. Эта тема вызывает много споров, эмоций и ожиданий.
Но, наблюдая за тем, как подобные инструменты используются в реальной разработке, я всё чаще прихожу к мысли, что самое интересное происходит совсем не там, где принято искать. На мой взгляд, главный эффект современных AI-инструментов заключается не в генерации кода.
Самые серьёзные изменения происходят в работе с контекстом. Современные AI-инструменты начинают автоматизировать задачи анализа требований, навигации по кодовой базе, поиска архитектурных зависимостей и оценки влияния изменений (impact analysis). Именно это сегодня начинает менять сам подход к инженерной работе.
Я с большим интересом наблюдаю за всеми этими дискуссиями. Мне самому близка тема инженерных инструментов. За последние годы я успел поработать в разных компаниях, на разных ролях и с очень разными системами.
Сейчас я занимаюсь развитием корпоративных систем для оптовой торговли, франчайзинговых партнёров и интеграции с маркетплейсами в компании SM Lab. До этого был опыт работы в финтехе Яндекса, где приходилось проектировать и запускать сервисы, работающие под высокой нагрузкой и в условиях серьезных регуляторных ограничений.

Привет, на связи Alfa Research Center — исследовательский центр Альфа-Банка. Обычно мы занимаемся исследованиями банковских интерфейсов, но однажды нашим заказчиком стала Президентская академия (РАНХиГС). Они хотели понять, насколько Личный кабинет студента отвечает ожиданиям и как выглядит на фоне рынка. Проверить продукт на UX никогда не бывает лишним, ведь если вам даже кажется, что у вас все хорошо, то глубокое UX-исследование покажет может показать неожиданные результаты.

В этой статье расскажем, как погрузились в личный кабинет студента Президентской академии. Для этого использовали опросы, айтрекинг Tobii Pro и технологию SenseMachine, которая считывает эмоциональный отклик по микровыражениям лица. В итоге получили более 45 выявленных инсайтов и проблем, и столько же рекомендаций на 150 слайдах в отчете.

Но сначала давайте определимся с тем, что мы считаем за «личный кабинет студента».

Делаем Truck Sim 2D — 2D-симулятор грузоперевозок на Godot 4.6 для Android и ПК. Физический груз на RigidBody2D, который реально может выпасть из кузова, производственная цепочка от шахты до завода и первая сетевая версия на ENet — уже играбельная сборка 0.2.8. Рассказываем, как это устроено внутри и что планируем до MVP: превращаем LAN-конвой в настоящий кооператив

В традиционном представлении бизнес-аналитик — это «собиратель требований» и переводчик между бизнесом и разработкой. Сегодня этого уже явно недостаточно. Генерацию пользовательских историй можно доверить ИИ, а ценность профессионала смещается в сторону стратегического мышления и исследовательской работы. Аналитик не просто посредник, а тот, кто снижает неопределённость для команды и руководства.

Недавно говорила об этом с коллегой и услышала неожиданный вопрос: «А ты всегда любила работать с неопределённостью?» Вообще-то никто не любит неопределённость, она вызывает стресс и тревожность. В контексте задач аналитика для меня фраза «работать с неопределённостью» означает умение взять её под контроль. И в этом смысле всегда интересно встретить новую задачу, которую можно решить.

В этой статье я расскажу об одном кейсе, где для снижения неопределённости использовался каскад исследований. И, как водится, я сделала ошибку, а потом её исправила. Понять почему неправильно выбрал фреймворк даже интереснее, чем идеальный план с самого начала.

Задача звучала так: «Пользователи испытывают сложности на странице поиска, нужно что-то менять». У такой задачи нет адекватных критериев приемки и сама формулировка содержит допущения. «Пользователи испытывают сложности» — это слишком универсально. Много вы знаете приложений, где ни разу не задумались как выполнить какое-нибудь действие? Почему утверждается, что именно нашим пользователям сложнее других? Какого рода сложности искать и как понять, когда остановиться в поисках? В общем, нужно снизить уровень неопределенности.

Привет, Хаброжители!

Проводите лето с пользой для карьеры, а мы позаботимся о скидках на лучшие IT-книги.

ClickHouse — один из самых востребованных инструментов для хранения и анализа больших объемов данных, обеспечивающий высокую производительность и наблюдаемость сервисов и приложений. Благодаря этим параметрам многие компании внедряют его в свои ИТ-инфраструктуры для решения задач аналитики, логирования и мониторинга. Однако, несмотря на широкое распространение, практика показывает, что далеко не все команды до конца осознают все особенности и нюансы работы с этой системой, что может приводить к неэффективному использованию ресурсов, ошибкам в проектировании и снижению общей производительности. 

Привет, Хабр. Меня зовут Александр Кривяков. Я пресейл-архитектор VK Data Platform, VK Tech. В этой статье я расскажу об основных принципах работы ClickHouse, а также покажу возможные архитектурные решения и типичные сценарии применения системы.

Расширенное редактирование и продвинутые ИИ-функции

Редактор изображений — встроенный инструмент, который позволяет создавать и редактировать изображения для карточек товаров прямо внутри админки магазина. Раньше функция была доступна только новым пользователям платформы, но теперь ей могут пользоваться все магазины без исключения. В редакторе можно работать со слоями, добавлять и перемещать элементы, использовать готовые шаблоны и оформлять визуал под требования маркетплейсов или интернет-магазина.

1. Открывается редактор из карточки товара по кнопке «Редактировать» на изображении: продавцу не нужно скачивать фотографии, переносить их в сторонние сервисы и затем загружать обратно.

ИИ-агент может читать и менять файлы, запускать сборку, тесты и команды терминала. Сам доступ к инструментам не гарантирует, что агент правильно понял задачу и проверил написанный код. Эта статья подготовлена по третьему вебинару разработчиком агента Михаилом Костицыным о работе с ИИ-инструментами. Первые два вебинара были посвящены уровню компании и уровню проекта. Теперь разберем уровень пользователя: как построить личный процесс, в котором постановка задачи, реализация и проверка связаны в воспроизводимый процесс.

По общим тезисам каждый может проверить выводы у себя.

Записи вебинаров на RuTube / YouTube: 

Вебинар 1 — AI-инструменты для разработчиков 2026 

Вебинар 2 — Настройка проекта под агента

Вебинар 3 — Как работать с ИИ-агентом: SDD, TDD, самопроверка и субагенты

ИИ-агент умеет читать и менять файлы, запускать сборку, тесты и команды терминала. Однако доступ к проекту сам по себе не гарантирует правильного результата. Агент может понять задачу иначе, смешать контекст нескольких задач, написать убедительно выглядящий код с ошибкой или добиться зеленых тестов, ослабив сами проверки.

Сегодня хочу разобрать тему нейросетей для генерации видео. В соцсетях довольно много вижу нейрослоп-сериалов и думаю, что должен что-то сказать по этому поводу.

Я, конечно, не AI-инженер, но примерно понимаю, как это всё работает. В этой статье я разберу, как работают диффузорные ИИ-модели, чем они хороши и чем плохи, а также как можно было бы решить их проблемы.

Копипаст .gitlab-ci.yml по десяткам сервисов привел к config drift: пайплайны расходились, а правка одной строчки требовала 10+ MR. Вынесли логику CI в отдельный репозиторий модулей, подключаемых через include с версионированием по SemVer — в проекте остается только короткий файл с переменными. В итоге миграция с Kaniko на BuildKit заняла 5 дней вместо 2-3 недель, а типовой багфикс на 20 сервисах — 1 час вместо 11.

После выхода Battlefield 6 разработчики постепенно развивают игру крупными сезонными обновлениями. Стартовавший 21 июля 4-й сезон стал одним из самых масштабных: возвращаются морские сражения, появляется новая карта Tsuru Reef, а позднее игроков ждут знаковая для франшизы карта Wake Island, режимы в духе классических Battlefield и кроссовер с кинофраншизой Top Gun. Разберемся, что изменилось в игре и стоит ли сейчас присоединяться к боям.