Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

ЗАМ-3П — оптический считыватель орловского производства ЗАО «Протон‑Импульс». Эксплуатировался в нулевые года. Устанавливался в основном на чёрные входы жилых домов или учреждений.

Для проверки сквозного трейсинга GenAI-приложения мы взяли OpenTelemetry Demo 3.0. В обновлённом стенде уже были сервисы chatbot, agentи mcp, а также ИИ-спаны. Оставалось направить телеметрию по OTLP в ProtoOBP и открыть готовую цепочку вызовов. Но все спаны приехали, а единой истории не получилось: один пользовательский запрос распался на два трейса на границе MCP.

Автоматическая HTTP-инструментация связь не восстановила. Мы проследили traceparent до MCP _meta, нашли место потери контекста и добавили небольшой слой над ClientSession. После исправления цепочка собралась в единый трейс из 27 спанов.

В статье покажем исходный разрыв, код исправления и проверку результата по клиентскому и серверному спанам и карте связей.

Меня зовут Антон Карцев, я СЕО компании Флайск и хочу поделиться на основании своего опыта как выбрать первый сценарий внедрения ИИ. Если коротко, то это один процесс, который одновременно соответствует четырём условиям. Первое - он повторяется часто, второе - отнимает много времени у людей, третье - имеет измеримый результат и четвертое - не завязан на юридически рискованные решения. Если вы только начинаете внедрять в бизнес ИИ, то чаще подходят три сценария, для начала: квалификация заявок, протоколы встреч и ответы из базы знаний.

У нас внедрение ИИ обычно начинается с одного процесса и пилота на 2–4 недели.

Разбирать чужое, чтобы понять, как оно работает, — древний человеческий инстинкт, в основе которого не злой умысел, а банальное любопытство. Люди веками подсматривали друг у друга, что-то повторяли, а что-то делали лучше — так и двигался прогресс. Сам по себе реверс как инструмент нейтрален, разница в намерении: можно что-то разобрать, найти в этом уязвимость и помочь ее закрыть, а можно воспользоваться ею в своих целях. 

В 2001 году российского программиста Дмитрия Склярова арестовали в США по обвинению в нарушении DMCA — американского закона об авторском праве в цифровую эпоху. Скляров участвовал в создании программы Advanced eBook Processor: она позволяла сделать копию легально купленной электронной книги в формате PDF. На конференции DEF CON в Лас-Вегасе он рассказал о недостатках защиты Adobe, после чего был арестован. Скляров стал первым физическим лицом, которому предъявили уголовное обвинение по DMCA — хотя красть он ничего не собирался.

Постепенно вокруг реверса цифровых технологий стали формироваться правила, а сам он из вольного увлечения небольшой группы энтузиастов превратился в серьезное исследовательское направление. Как выглядел путь от обычного любопытства до профессии, рассказывает первое в России кино об обратной разработке «Как получить доступ ко всему: реверс-инжиниринг». За несколько месяцев фильм посмотрели более миллиона человек. 

Кстати, кинопремьеру мы также сделали в духе реверса. Из забавного у нас был пивной кран, который не нальет ни капли, пока ты не крякнешь простенькую сrack-me-программу. Она просила пароль и молча проверяла, верный он или нет. Правильного пароля никто не давал, зато сам файл был открыт, его можно было разобрать и понять, по какому правилу программа отличает верный ответ от неверного. Вычислили правило, получили пароль — и вот ты уже в некотором роде реверс-инженер, наслаждающийся вкусом пенного.

Привет, Хабр! Кредиты и все, что с ними связано – тема для многих весьма чувствительная. Мы в Smart Engines выступаем за то, чтобы сделать самые раздражающие процессы удобными и быстрыми. И в этом смысле распознавание документов – это редкий пример технологии, где интересы банка (сократить издержки), сотрудника (меньше рутины) и клиента (не ждать решение неделями) действительно совпадают. Под катом рассказываем, как автоматическое распознавание документов может трансформировать процесс кредитования в банках и как такие технологии становятся ключевым звеном кредитного конвейера.

Привет, Хабр, в этой статье я хочу представить новую функцию активации для нейронных сетей под названием Kazry, которая по результатам тестов обошла SiLU.

Статья больше подходит для руководителя подразделения в бюджете, но общий подход думаю подойдёт и для бизнеса. Упор делается на процесс внедрения.

Представьте, перед вами задача – после авторизации пользователя навигировать его на главный экран, или показать snackbar, например, об ошибке.

В Android для таких событий есть специальное название – One-Time Events, или же просто Effects – события, которые мы отправляем UI из ViewModel и хотим, чтобы они обработались ровно один раз.
И они отличаются от состояния экрана! Состояние существует всегда, а effect отправляется и обрабатывается единожды; в состоянии существуют данные, с которыми user взаимодействует, или которые повторно могут отображаться на экране, когда как effect — совершенно противоположное.

Моделировать такой паттерн можно несколькими способами: через состояние, SharedFlow или Channel. В этой статье мы разберем на простом примере каждый подход и обсудим минусы и плюсы, а также обсудим лучшее обходное решение!

Авторы: Екатерина Гафиятуллина, менеджер по развитию бизнеса Innostage, и Артём Шмарев, руководитель центра компетенций по управлению данными Юникон Бизнес Солюшнс

Данные перестали быть вспомогательным ресурсом для отчётности или аналитики. Сегодня они лежат в основе операционной деятельности организаций, клиентских сервисов, производственных процессов и стратегических решений. Но в то же время данные становятся одной из главных мишеней для кибератак.

При этом бизнес требует мгновенного доступа к данным — для аналитики, машинного обучения, цифровых продуктов и автоматизации. Но чем активнее они циркулируют между внутренними системами, облачными хранилищами, подрядчиками и ИИ-контурами, тем сложнее обеспечить их защиту и управляемость. На этом фоне ключевой вызов для CISO (Chief Information Security Officer, директор по информационной безопасности) и топ-менеджмента — отсутствие полной картины: какие данные существуют, где они хранятся, кто имеет к ним доступ, как они перемещаются и какие риски создают для бизнеса.

В этой статье я расскажу о том, как при помощи химических манипуляций получил из фруктов хладагент для моих проектов, связанных с охлаждением. Я возьму обычные, ничем не примечательные фрукты и превращу их в этилен, а также проведу небольшую демонстрацию того, как получить из них этан. Это два основных типа углеводородных хладагентов, используемых на второй стадии в каскадной системе парокомпрессионного охлаждения. Поставщики берут за эти хладагенты безумные деньги, несмотря на то, что производить их не так сложно.

Я не буду получать более тяжёлые углеводороды, используемые как хладагенты первой стадии (в качестве предварительного охладителя), например, бутан или пропан, потому что их молекулы представляют собой гораздо более длинные цепочки, а в общем случае, похоже, чем длиннее углеводород, тем сложнее его синтезировать. Хотя этилен, теоретически, можно преобразовать в бутан даже на установке любительского уровня, после чего использовать его на первой стадии, но это уже тема для отдельной статьи или видео.

Опыт построения аналитики для маркетинговых квизов: архитектура сбора данных, работа с воронками, временные срезы, UTM-метки и А/Б-тесты. Разбираем, какие метрики действительно полезны, а какие только создают шум. Материал будет интересен тем, кто строит аналитику в своих продуктах или работает с большими объёмами событий.

Генеративный ИИ сделал производство контента почти бесплатным. Тексты, баннеры, письма, лендинги и сценарии теперь можно создавать в промышленных масштабах. Но чем больше сообщений производит рынок, тем меньше преимуществ даёт сама способность их производить.

Проблемой становится уже не отсутствие контента, а отсутствие связной позиции.

Почему бренд говорит именно об этой проблеме? Как он объясняет её причины? Чем его версия происходящего отличается от версии конкурентов? Какие доказательства подтверждают его слова? Что должны повторить клиенты, если захотят рассказать о компании другим?

На эти вопросы традиционный контент‑маркетинг отвечает плохо. Зато политические кампании работают с ними десятилетиями.

Поэтому современный маркетинговый отдел всё чаще напоминает не редакцию, выпускающую публикации по календарю, а постоянно действующий избирательный штаб.

В комментариях к прошлой статье мне написали примерно следующее: граф связей выглядит красиво, но хороший поиск по заметкам полезнее.

Спорить было трудно. Я сам регулярно открывал Obsidian, помнил, что где-то писал нужную мысль, но не помнил ни заголовок, ни точную формулировку. Обычный поиск в такой ситуации помогал примерно как человек, который на вопрос «где мои ключи?» отвечает «там, где ты их оставил».

Например, в заметке могло быть написано:

Привет всем любителям физики и физического эксперимента! Сегодня день рождения Нила Армстронга, первого человека, ступившего на Луну в ходе экспедиции корабля «Аполлон-11». И тема соответствующая — по такому случаю мы даже сместили время публикации со вторника на среду. Давайте разбираться, как измерить расстояние от Земли до Луны.

Когда мои старые способы учиться перестали успевать за миром

История о том, как поиск системы заметок постепенно превратился в исследование памяти, понимания и роли среды.

В 2024 году я завела базу знаний в Obsidian, а потом полтора года её пересобирала... Ставила и выкидывала плагины, пробовала чужие методики, бросала, опять возвращалась и около полугода назад база наконец перестала разваливаться.

В статье представлена архитектура базы слоями, выживших плагины, переезд синхронизации с Google Drive на CouchDB на своём VPS и грабли, с которыми я столкнулась.

В программе INFOSTART A&PM EVENT 2026 формируется секция «Прикладные компетенции аналитика». Заявок в этом направлении пока меньше, чем в других, поэтому у сильного практического кейса сейчас больше шансов пройти предварительный отбор и попасть в голосование. Первый тур голосования начнется 18 августа. Заявки принимаются до 28 августа...

До недавнего времени миграции кода, при которых рабочую кодовую базу переносят на новый язык, занимали несколько лет.

За последний месяц отдельные разработчики Anthropic с помощью Claude Fable 5, Claude Opus 4.8 и dynamic workflows перенесли десять проектов объемом от десятков до сотен тысяч строк кода. В этой статье мы разберем два примера и лучшие практики, сформировавшиеся в ходе этих проектов.

Джарред Самнер, сооснователь Bun и технический специалист Anthropic, использовал Claude Code, чтобы перенести Bun с Zig на Rust. Менее чем за две недели было создано миллион строк кода. До слияния ветки 100% существующих тестов Bun проходили в CI. После слияния обнаружилось 19 регрессий, все они уже исправлены. В июне версия на Rust вошла в состав Claude Code.

Майк Кригер, один из руководителей Anthropic Labs, за выходные перенес кодовую базу на Python в 165 000 строк TypeScript. В процессе работали сотни агентов, использовались восемь контрольных этапов, три раунда состязательного ревью и финальная проверка, которая сравнивала вывод каждой команды с результатом оригинальной версии на Python.

Новые возможности Claude Code меняют экономику давно откладываемых проектов. Ниже описан процесс из шести шагов, который мы теперь используем, он основан на выводах из этих миграций.

Иногда небольшой пет-проект неожиданно превращается во что-то совсем другое. Сначала я делал квесты, потом решил сделать движок для Telegram-квестов, а в итоге разработал собственную виртуальную машину, язык сценариев и браузерный редактор, похожий на Scratch. В статье — история того, почему обычный код оказался плохим инструментом для написания сюжетов и что получилось в результате.

Несмотря на то что Canonical закрыла Ubuntu Touch почти девять лет назад, мобильная Linux-система продолжает развиваться силами фонда UBports и сообщества. Проект регулярно получает обновления и постепенно расширяет список поддерживаемых устройств. Новый релиз Ubuntu Touch 24.04-2.0 — очередной шаг в развитии ветки 24.04. Основные изменения затронули браузер, работу с современными дисплеями и ряд повседневных функций, которыми пользователи пользуются каждый день. Давайте разберемся, что получилось у разработчиков.