Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

 На днях я выложил статью про DevRaid — платформу, где разработчик подтверждает свой опыт через реальные проверки кода. Docker, тесты, ESLint, безопасность, AI-ревью. Вместо резюме — публичный профиль с подтверждёнными навыками.

Результат был скромный: 7300 просмотров, 333 захода на сайт, 16 регистраций, 0 пройденных квестов.

Я полез в логи и увидел ноль строк verify.start. Люди регистрировались и уходили, не начав проверку. Единственный квест тогда был «Создать интернет-магазин» — 9 фаз, Docker-сборка на 3–4 минуты, нужен свой публичный репозиторий. Человек с холодным трафиком не готов столько ждать ради любопытства.

Тогда я переделал воронку так, чтобы первый результат был за 30 секунд. Ниже — как это устроено сейчас.

Привет! Проводил тестирование на рабочих стендах и хочу поделиться своими результатами с Habr.

В работе исследуется влияние транспорта KV-кэша на производительность и работоспособность disaggregated inference, в котором стадии prefill и decode выполняются на разных GPU-узлах. На кластере из двух узлов с восемью NVIDIA B200 на каждом сравниваются RDMA/InfiniBand с GPUDirect и TCP/Ethernet в инференсе MiniMax-M3 через sglang. Эксперимент включает четыре уровня наблюдения: потолок фабрики (L0), изолированный microbenchmark transfer engine (L0b), фактический маршрут трафика по счётчикам портов (L1) и end-to-end метрики движка и запросов (L2/L3). Всего проанализировано 268 прогонов.

Добрый день, уважаемые коллеги!

Начнем с того, что побудило написать статью.

Я инженер, который ранее работал в организациях, которые так или иначе были связаны с проектированием, производством и поставками оборудования и микросхем для систем связи. В наши задачи входила работа с протокольным уровнем систем связи, проектирование устройств и стабилизация их параметров с применением калибровок. Это мир большого телекома. На работе мы пользовались весьма серьезными приборами вроде CMW-270, FSL-6, FSQ-8, векторными анализаторами и много-гигагерцовыми осциллографами Agilent. А дома у меня маленький мирок в котором приборы значительно проще. И процессоры проще. Но интерес тот же. Вот и попробуем сделать кое что интересное из этой сферы.

Некоторое время назад планировал собрать радио-модем. Первое что пришло в голову, это старенький протокол AX.25, который де-факто нижним уровнем использует модуляцию CPFSK. Сказано-сделано. Модемную часть планировалось реализовывать на знакомом ядре Cortex M3 и оптимизировать его работу.

Итак. Нам предстоит работать с модуляцией Continuous-Phase Frequency-Shift Keying (CPFSK). Эта модуляция является разновидностью частотной модуляции при которой не происходит разрыва фазы. Давайте разработаем эффективный модулятор на микроконтроллере STM32.

В результате, получим функции на Assembler Corex M3, позволяющие относительно быстро синтезировать гладкие сигналы с непрерывной фазой.

Всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про то, как я начал внедрять в процесс разработки ИИ-агентов. Поделюсь своим опытом.

Эта статья нацелена на начинающих, чтобы дать им первый толчок к использованию ИИ-агентов. Однако, если вы уже давно в этой теме, то буду рад вам в комментариях.

Сегодня в сетях бушуют дискуссии о том, умеют ли LLM писать нормальный, хороший код. С одной стороны, ИИ-энтузиасты рассказывают как они с одного промта пишут приложения, как поручают ИИ ревьювить то, что написала другая LLM и как все проблемы решаются через те же ИИ. С другой, традиционные программисты, предупреждают о рисках, связанных с использованием ИИ - возможные ошибки, ответственность, потеря критически важных данных, безопасность и т.д.

В пылу дискуссий, на мой взгляд, как-то забывают обратить внимание на то, о каких именно программах идёт речь. Поэтому я взял на себя смелость собрать небольшие списки программ, о которых рассказывают представители той и другой стороны.

Вот, например, о чем чаще рассказывают представители первой группы.

Примеры программ, о которых рассказывают ИИ-энтузиасты

1. Работа с документами и информацией

Обработка PDF, Word, Excel и других файлов. Извлечение нужных сведений, краткое изложение длинных документов, сравнение версий, объединение таблиц, поиск информации в личных архивах. Сюда же относятся автоматическая сортировка файлов и создание персональных баз знаний.

2. Автоматизация повседневной офисной работы

Расшифровка встреч и создание протоколов, извлечение поручений из переписки, подготовка писем, ведение списков задач, напоминания, формирование ежедневных сводок. Типичный пример — скрипт, который обрабатывает записи встреч и автоматически формирует список поручений с ответственными и сроками.

3. Анализ данных, отчёты и визуализация

Обработка таблиц, анализ расходов и продаж, создание графиков, отчётов, презентаций и интерактивных дашбордов.

С выходом GPT-6 ChatGPT может отвечать текстом вместе с диаграммой, формой или набором кнопок. У всех, кто отвечает за видимость сайта в нейросетях, сразу возникает вопрос: как бренд попадает в эти элементы. Я прочитал анонс OpenAI от 7 октября, справки OpenAI и первые SEO-разборы. Правил отбора брендов OpenAI не опубликовала. Есть версия, что выиграют сайты, данные с которых легко забрать, но держится она только на документации товарных карточек ChatGPT Shopping, а они работали и до GPT-6. Проверить на сайте всё равно есть что. Главное — понимать, к какому описанному механизму относится каждая проверка.

Можно ли превратить обычный сайт небольшой компании в ИИ-консультанта и уложиться в бесплатные квоты хостинга? На примере показываем, как собрали такого помощника с агентом на платформе Cloudflare.

Внутри — семь этапов: от подготовки базы и сравнения моделей до проверки темы, ограничений расхода и ссылок на разделы сайта. Разбираем реальные ошибки: выдуманные кейсы, пустые ответы и “сортировку на Python” вместо консультации по услугам сайта. Скриншоты, пошаговая инструкция для воссоздания и ссылка на работающий чат.

13 октября Google начала публичную раскатку Gemini 4 Argon, анонсированной в конце сентября. Модель появилась в платном API, а в приложении Gemini ее открывают подписчикам Pro и Ultra. Вместе с релизом вышла документация, которая уточняет несколько важных деталей: когда закончится промо-цена и какие риски Google обнаружила при тестировании.

Cегодня принято хвастаться достижениями в области ИИ, даже если вы встроили исправление пикселей в текстурах, чем раньше занимался джун-артист, работа кстати непыльная и художник делает её лучше и быстрее модельки до сих пор, но реалии времени диктуют убрать джуна-Васю и взять умничку-Клавдия. И возникает довольно странное ощущение… если нейронные сети уже научились распознавать изображения, генерировать текст и музыку, управлять автомобилями, играть в сложные гео-политические игры и решать огромное количество задач, которые ещё совсем недавно считались исключительно человеческими, что нам стоит запустить модельку в современную игру и дать ей управление NPC, чтобы сделать его более живым и интегрированным в лор.

Но вот вы заходите с супер-современные (Pragmata, PUBG, выберите свое), как внезапно выясняется, что там по-прежнему находятся старые добрые конечные автоматы, Behavior Tree (поведенческие деревья), эвристики и тонна ифов, которые говорят NPC, что если игрок достаточно близко, то надо его атаковать, если игрок убежал, то надо немного его поискать, потом покричать, потом …выберите свое…, а если искать его слишком долго, то следует сделать вид, что вообще ничего не заметили и уйти заниматься своими нпсишными делами, мужественно охраняя сундук с лутом от дерзких взглядов местной живности, которая тоже, кстати, на эвристиках.

И это все происходит в современных AAA проектах, где на рендеринг одного кадра работают сотни потоков, физика считается на нескольких уровнях детализации, анимация использует сложнейшие системы смешивания и procedural animation, а навигация строится на огромных графах и разработчики совершенно спокойно используют ML для отдельных частей графического пайплайна, обработки звука или генерации контента. А вот когда дело доходит до вопроса «что сейчас должен делать этот конкретный NPC», внезапно оказывается, что старый switch по состояниям всё ещё является самым лучшим инженерным решением.

Встречайте CloudMus. Это музыкальный проигрыватель для Linux и Windows, который собирает в одном окне Яндекс Музыку, YouTube Music и музыку из локальной папки. У всех источников одна очередь, одна история и одинаковое управление.

Автора замучили плееры-обёртки сайтов на Electron, которые тормозят, выжирают память и батарею ноутбука, автор вынашивал эту идею 10 лет, теперь с Клодом может себе это позволить ). Плеер написан на C++20/Qt 6, звук играет через libmpv, распространяется под лицензией MIT. Для Linux есть AppImage, для Windows – инсталлятор.

Кроме привычных функций плеера, сделан максимальный упор на визуал, в нём есть стеклянный интерфейс с настоящим размытием фона на KDE Plasma, Wayland-композиторах и Windows 11, своя визуальная тема, плавные анимации для поддержки мониторов >60Hz, а также глобальные хоткеи на все основные действия, включая лайк, дизлайк и скачивание трека. Хоткеи работают в KDE, GNOME 48+, на X11 и в Windows. Ещё есть полноценная поддержка MPRIS (Linux) и SMTC (Windows), скачивание треков и плейлистов, предзагрузка следующего трека и отдельный прокси для каждого сервиса: например, YouTube Music через прокси, а Яндекс Музыка напрямую.

Текущая версия проекта — 0.6.1.

( читать дальше... )

 qt, yandex music, youtube music, вайб-кодинг

В DataSafeS3 1.5.0 я переделал доставку событий. Раньше вебхук уходил после записи метаданных, и если сервер падал между записью и отправкой, событие пропадало: система аудита или антивирус просто не узнавали об изменении объекта. Теперь событие записывается в таблицу исходящих событий в той же транзакции, что и метаданные, а отдельный процесс доставляет его в вебхуки, NATS JetStream или Kafka. Событие доставляется хотя бы один раз, поэтому возможны дубли. Есть и случаи, когда оно может не дойти, и их видно в метриках.

Я использую новую модель Opus 5.5 в работе уже больше недели, и впечатления у меня пока только хорошие. Практически всё, о чём я ее прошу, модель генерирует почти без ошибок, при этом нет необходимости постоянно следить за ней и исправлять результаты. К тому же стоимость токенов гораздо меньше по сравнению с Fable 5.1.

Недавно Anthropic выпустила Opus 5.5, и после этого в моей ленте в X я нахожу примеры того, как люди используют модель. Кто-то использует ее в технических задачах, а кто-то - в творческих. Некоторые пользователи просят модель нарисовать анимацию по кадрам, а другие создают интерактивные уроки, проектирует сайты, а один пользователь показал, как подключил модель к Blender.

В этой статье я расскажу про 8 интересных способов использования Opus 5.5, которые мне понравились больше всего и поделюсь несколькими идеями, что ещё можно попробовать. Самостоятельно повторить всё это несложно: вам понадобится только Claude Opus 5.5 и инструменты, которые упоминаются в каждом примере. Желаю приятных экспериментов!

Обычный Ctrl+C оказался для моей Java VM неожиданной проблемой: сначала он завершал саму виртуальную машину, а после исправления перестал останавливать команды внутри Linux. Чтобы разобраться, пришлось пройти весь путь от host terminal через UART и KVM до гостевого TTY и Unix-сигналов. В статье разберём не только причину, но и метод диагностики, который пригодится далеко за пределами виртуализации.

Вдохновившись опытом Сбера, заставившего ГигаЧат ходить Гоголем, мы в «Товариществе Виноградова» и магазине «Книжный.рф» решили лукаво не мудрствовать, а воспользоваться складывающимся вокруг продолжения хайпом. Команды экспертов собирать не стали: на дворе, слава богу, двадцать первый век, и мир, переживший ковид, давно научился обходиться малым; а малое, надобно сказать, есть чудо. Загружать в машину два миллиарда русских слов и британский путеводитель по русской истории также не стали, но задачу для искусственного разума, наречённого нами Клавдием — полное же имя его: Claude Opus 5,5, — сформулировали так просто, что труд целого года, исполненный целою сберкассою, в один только день, да ещё начавшийся после обеда, был окончен: так что и бумага не успела заскучать, и чернила не успели высохнуть от удивления.:

Сервис перестал открываться в 11:03. Через три минуты в поддержку пришло первое сообщение: «У меня оплата прошла, а заказ пропал. Где деньги?» Разработчики ещё ищут причину. Руководитель запрещает публиковать сообщение, пока «не будет ясности». Но пользователи уже видят сбой. Не видят они только одного: занимается ли им кто-нибудь.

Добавил Rerank в свой плагин для Obsidian и решил проверить, стоит ли запускать вторую модель при каждом поиске. Сравнил три модели, провёл эксперименты на 64 и 500 заметках. В тесте на 64 заметках первый полезный результат удалось поднять наверх только один раз из 24. На 500 заметках обнаружилась другая проблема: оценка целых документов скрывала различия между выбранными фрагментами. Рассказываю о результатах, расходах и том, почему в итоге сделал отдельную кнопку уточнения.

Инженер Колин Брек устал читать дизайн-доки, описания PR, тикеты и письма, сгенерированные ИИ. При этом ему самому ИИ помогает писать: недавно он закончил научную статью, где ИИ сверял написанное с исходниками и логами, ловил опечатки и оформлял ссылки, а написал только аннотацию. В эссе он разбирает, почему чужой сгенерированный текст нечитаем, где ИИ в письме действительно полезен и чего он сделать не может.

Убрали AWS-ключи из GitHub Secrets и настроили OIDC — можно считать CI/CD защищённым? Массовая атака Megalodon, в ходе которой злоумышленники внедряли вредоносные workflow в GitHub-репозитории, показала, что временные токены тоже можно украсть. Разбираем, где остаются уязвимости и какие меры помогут защитить GitHub Actions.

Хабр, привет! Хекслет в эфире. 

Мы в десятый раз перепроверяем свои RSA-ключи, чего и всем желаем: 22 сентября 2026 года GitHub объявил, что ужесточает правила для подключений по SSH. Мы расспросили об этом Дмитрия Зайцева — он DevOps, CTO в компании Flocktory, организатор и спикер Devops Days.

Скоро GitHub отключит часть старых алгоритмов и изменит требования для новых RSA-ключей. Изменения касаются только SSH и не затронут репозитории, которые открываются по HTTPS. 

Что и когда изменится, как подготовиться и что проверить — всё расскажем и покажем. 

С июня я делаю AI-чат для сайтов, который не выдумывает цены и не соглашается с клиентом во всём подряд. К пяти решениям из статьи я пришёл через ошибки.