Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет! Я — Алексей Бондаренко, работаю в команде авторизации Банки.ру.

Сегодня хочется обсудить такую тему, как “Наблюдаемость распределенных систем”.  На эту тему уже сказано много. В данной статье не открою Америку. Но хотел бы ее рассмотреть с практической стороны. Статья предназначена для новичков.

В мае 1999 года еженедельная деловая газета Barron’s вышла с печально известной обложкой «Amazon.bomb». На ней лицо Джеффа Безоса было изображено на мультяшной бомбе, готовой взорваться. «Мысль о том, что генеральный директор Amazon Джефф Безос создал новую бизнес-парадигму, нелепа, — говорилось в статье. — Он всего лишь очередной посредник, и фондовый рынок начинает это понимать».

ДМС за последние годы стал практически стандартной частью соцпакета для многих крупных работодателей и хорошим способом немного выделиться на рынке труда для компаний поменьше. Сотрудники в последнее время всё чаще обращают внимание на наличие ДМС, а работодатели имеют возможность наличием оного не так активно повышать зарплату при поиске специалистов.

Вообще, по свежим данным ЦБ, за первое полугодие 2026 года работодатели заплатили за ДМС сотрудников 145,8 млрд рублей, что на 14% больше, чем годом ранее и при этом количество застрахованных работников выросло всего на 1,2%, до 15,9 млн человек, а средняя страховая премия на одного человека увеличилась сразу с 5,9 до 7,2 тыс. рублей, то есть примерно на 22%.

Простыми словами — существующий ДМС для компаний становится дороже.

В одном из тестов моего humanizer-ru оценка “машинности” ответа упала с 0,95 до 0,10. Сам ответ при этом не изменился ни на букву: “Столица Австралии - Канберра”. Из файла убрали строки вокруг него, включая название чат-бота.

В другой паре тексты отличались лишь переводом строки в конце файла. Оценки всё равно разошлись: 0,9 и 0,3.

Эти пары лежат в открытых данных проекта. По общей таблице я раньше делал вывод о качестве редактирования, но теперь эта интерпретация отозвана. Разбираю, что именно я измерил на самом деле и как это проверить самому.

Меня зовут Андрей, я копирайтер, журналист и самозванец. И вот мои вредные неэкспертные советы для специалистов и компаний как идти в ногу со временем — именно туда, куда мы все последнее время движемся.

Доброго времени суток, Хабр! Так как я всё еще нахожусь на творческих каникулах, то имею возможность со всей силы пилить собственные проекты. Одним из таких проектов является PhishIntel, о котором я рассказывал в прошлой статье. Но так уж получилось, что я его полностью переписал, а значит информацию о возможностях следует обновить.

PhishIntel написан на Python и немного приправлен Go, не требует установки дополнительных библиотек, запускается полностью готовым к бою одной командой.

Мы запустили DeepSeek V4 Flash в четырёх популярных харнессах. В наших замерах Koda набрала 52,2% и обошла Kilocode, Claude Code и OpenCode.

В статье рассказываем, как устроили эксперимент, почему одна и та же модель показывает разные результаты и что именно помогает агенту решать больше реальных задач.

Я 10 лет делал мобильные игры. Сейчас пилю инди‑рогалик на ПК — вдвоём с женой‑художницей. Называется HELL x SPIN: мини‑рогалик в адском ТВ‑шоу, где покер, кости, шахматы и домино играются одной кнопкой.

Хочу рассказать, как я умудряюсь двигать проект каждый день и не сливаться, даже когда какая‑то фича не получается три недели.

Если коротко — я украл ритуал из книги и прикрутил его к геймдеву.

Как Web3Forms находил первых клиентов и почему готовый пример формы может стать частью продвижения API. Разбор источников и эксперимент для своего SaaS с событиями, которые стоит измерять.

Файлы проекта лежали на диске, но AI-агент получил пустую рабочую копию. Причина нашлась в Git: исходники ещё не были закоммичены, а worktree создавался из HEAD.

На примере VECTA разбираю, что приходится строить вокруг запуска coding agent: снимки текущих файлов, восстановление событий после обрыва связи, права доступа и проверку результата. Объясню, как управлять задачей с другого устройства, почему worktree не заменяет песочницу и чего нельзя обещать от лимита расходов.

В последние месяцы снова активизировались призывы притормозить развитие наиболее мощных AI-систем. Причём теперь они исходят уже не только от политиков и сторонних экспертов. Руководители крупнейших AI-компаний сами обсуждают необходимость замедлить гонку, ввести независимый контроль и договориться о правилах, которые позволили бы остановиться, если дальнейшее развитие станет слишком опасным.

Спор в основном идёт о том, кто и каким образом должен нажать на тормоз: сами разработчики, государство или международные регуляторы. Но есть ещё один возможный ограничитель, которому не нужны ни законы, ни международные соглашения, — физическая инфраструктура.

Последние несколько дней смотрю, что происходит вокруг OpenAI, и есть во всём этом один моментик, который меня немного напрягает.

Не потому что вышла очередная мощная модель. К этому уже привыкли. А потому что люди, которые последние годы эту гонку разгоняли, вдруг сами начали говорить что неплохо было бы притормозить.

3 сентября OpenAI выпустила GPT-6 Astra. Модель мощная, бенчмарков много, всё как обычно. Но меня больше зацепила одна строчка из материалов самой OpenAI.

Astra стала первой моделью компании которой присвоили уровень Critical по возможностям в кибербезопасности в рамках Preparedness Framework.

Если убрать сложные формулировки, смысл примерно такой.

При наличии нужных инструментов и доступа модель уже способна искать неизвестные уязвимости и разрабатывать способы их эксплуатации. Причём человеку не обязательно вести её за руку и говорить что делать на каждом следующем шаге, достаточно указать стартовое направление.

OpenAI пишет что из-за этого отдельные этапы разработки даже замедляли пока усиливали защиту.

Проходит чуть больше недели и руководители крупнейших AI-компаний начинают обсуждать уже не то как быстрее сделать следующую модель, а как эту гонку немного замедлить. Дарио Амодеи говорит что возможности моделей растут быстрее чем системы безопасности. Маск поддерживает идею ограничений. Альтман тоже говорит о необходимости координации между лабораториями.

Параллельно OpenAI откладывает IPO, а разговоры про замедление AI-гонки уже умудрились пошатать акции компаний связанных с ИИ.

У нас с друзьями долги копятся не за один вечер, а месяцами. Сходили поесть, кто‑то заплатил за всех, на месте скидываться неудобно: у кого‑то нет наличных, у кого‑то деньги на другой карте, кто‑то обещает перевести позже. Через неделю ресторан, платит другой. Потом кино, потом такси. Кто‑то ждёт зарплату, кто‑то просто забыл, кто‑то отдал часть и считает, что закрыл всё. Через месяц посчитать это уже нельзя.

Под катом три вещи: как схлопывать долги в минимум переводов, как считать чеки моделью со зрением и не гадать о расходах, и почему в проекте до сих пор ноль зависимостей.

Что будет с инженерами в эпоху ИИ? Мнение и том, сможет ли в будущем ИИ заменить hardware-инженеров.

Microsoft Publisher не самый известный элемент общего пакета Office. Многие владельцы Microsoft 365 вообще ни разу его не запускали. Автор этой статьи узнал о нем в 2000-х, после установки очередной версии Office. И почти сразу полюбил, пару лет приходилось регулярно задействовать этот софт. Он реально хорош, в нем можно оперативно делать буклеты, визитки, школьные объявления, открытки, календари и небольшие каталоги. Ну а теперь, спустя много лет, Microsoft решила, что Publisher больше не нужен.

В октябре 2026 года программа исчезнет из Microsoft 365, последняя бессрочная версия останется без поддержки. Для большинства пользователей это будет означать еще и потерю нормального доступа к старым PUB-файлам. Сами-то документы никуда не денутся, вот только открыть и отредактировать их привычным способом уже не получится. Microsoft советует заранее перевести материалы в PDF или Word, хотя, сами понимаете, это не самый удобный вариант. Короче, давайте разбираться. 

«Ну понятно, до нормального результата ещё года два». Так можно было сказать про нейронки… примерно полгода назад. И вот мы здесь. ИИ уже делает кучу вещей сильно быстрее и проще.

И вот здесь начинается самое дискуссионное. Потому что вместе с рабочей задачей есть риск передать искусственному интеллекту и кое‑что важное: поиск и анализ информации, который влияет на развитие собственного интеллекта. 

Привет! Это Денис Румянцев, руководитель продуктовой разработки в Профи.ру. Я не сторонник ни полного восторга от ИИ, ни идеи «давайте всё запретим, пока не поздно». 

22 сентября в 16:00 МСК пройдет открытый онлайн-подкаст о внедрении GenAI в страховании. Регистрация.

В Diablo II характеристики навыков хранятся в обычных текстовых файлах, поэтому для изменения баланса игру не нужно пересобирать. В Prince of Persia 1989 года поведение персонажа описано через состояния и переходы, а в градостроительных стратегиях сборщик налогов сам выбирает следующее действие по набору правил.

Игры давно решили многие задачи, с которыми фронтенд разбирается до сих пор. В этой статье я покажу, какие инженерные подходы из геймдева можно перенести в веб-разработку и что это дает на практике.

Речь пойдет о контрактах и моках, конечных автоматах, событийной модели, pattern matching и деревьях поведения.

От работающей ERP к цифровой реплике и вычислимой модели предприятия

Когда-то, много лет назад, значительная часть моих публикаций на инфоплощадках так или иначе вращалась вокруг довольно простого вопроса: «Купили ERP — что дальше?» Предприятие приобрело большую систему, руководство ждёт от неё результата, проектная команда собрана, консультанты пришли, пользователи продолжают работать — и в этот момент выясняется, что сама покупка программного продукта практически ничего не решает. Нужно понять, что именно внедрять, как организовать проект, как обследовать предприятие, где заканчивается методология и начинается автоматизация, кто принимает решения и каким образом всё это в конечном счёте должно превратиться в работающую систему.

С тех публикаций прошло много лет. За это время через нашу практику прошло больше сотни проектов — очень разных по масштабу, состоянию предприятия, отрасли, составу команды и исходной культуре управления. Были действительно удачные проекты, после которых оставалось ощущение серьёзного профессионального продвижения. Были проекты, где отдельное решение становилось настоящим прорывом и потом переходило в следующие внедрения. Были и совершенно другие истории, когда месяцами двигаешься, проводишь совещания, выпускаешь документы, закрываешь этапы, а потом честно признаёшь самому себе, что по существу находишься примерно в том же месте, с которого начинал.

Это не научная статистическая выборка, и я не пытаюсь её так называть. Но когда за спиной уже не несколько кейсов, а больше сотни проектов, постепенно начинаешь отличать случайность конкретного внедрения от проблемы, которая повторяется при разных заказчиках, командах и информационных системах. Если один и тот же вопрос возвращается снова и снова, значит, дело, скорее всего, уже не в особенностях отдельного предприятия. Возможно, чего-то не хватает в самой технологии проекта.

Просто вы его так не назвали. Открытый стандарт EnvSpec Naming 1.0 — о том, что имя ресурса это модель доверия, а не удобство админа.

Стенд UAT с боевой выгрузкой — это prod по определению. Хост srv-msk-prod-db-tier1-old-02 не говорит машине ничего. Открытый стандарт EnvSpec Naming предлагает считать имя ресурса системой координат для ИБ, DevOps и инвентаризации.