Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Асинхронное программирование в c# стало стандартом де-факто с выходом .NET FrameWork 4.5 и появление ключевых слов: async и await. В современном мире трудно представить приложение: API, десктопное приложение без асинхронных вызовов. Однако, мне стало интересно самому разобраться, что на самом деле происходит по капотом: как компилятор преобразует асинхронный код, что такое state machine и почему использование .Result/.wait() может привести к deadlock.

История о том, как превратить консольный скрипт в полноценное Windows приложение с GUI на AutoHotkey v2 при помощи нейросетей и вайбкодинга.

Разбираем этапы от поиска инструментов до борьбы с интерфейсом в стиле софта нулевых без единой строчки кода, написанной вручную.

Если вы хотите сделать мобильное приложение для Северной Европы, то предлагаю узнать, что было драйверами самых успешных приложений в 2025 году.

Перевод отраслевого исследования группы компаний продуктовой разработки Framna.

Методология
Мы провели это исследование, используя модель App Pulse — многомерный подход, разработанный для оценки успеха приложений в различных рынках, отраслях и демографических группах. Данный отчет представляет собой основанный на данных ориентир для оценки эффективности приложений, помогая понять, что способствует их долгосрочному успеху. Исследование мобильных приложений в Северной Европе основано на данных 600 приложений и 9000 пользователей.

Хотите OpenClaw на русском? Официальной локализации нет и не планируется. Я написал перевод OpenClaw на русский через reverse proxy — прослойка инжектит JS-оверлей в HTML, переводит интерфейс через MutationObserver и не трогает ни строчки в исходниках. Обновления OpenClaw не ломают перевод. Рассказываю архитектуру, код и грабли.

Если смотреть на СССР не только через политику и экономику, а через оптику инженера, то это была огромная «машина» по сборке крупных систем: от энергосети страны до космических программ, от ядерной отрасли до научных школ, которые сформировали язык современной физики. В этой статье я собрал 15 наиболее важных достижений и продуктов, созданных в СССР в 1917–1991, и постарался удержать фокус на людях и институтах, которые сделали их возможными.

Коротко, что вы увидите дальше:

Когда говорят о внедрении CRM, обычно обсуждают воронки, роботов, телефонию, права доступа и аналитику.

Но на практике один из самых проблемных этапов начинается гораздо раньше — в момент, когда заказчик присылает базу для импорта.

Чаще всего это Excel-файл, в котором:

Я программист, и у меня есть бизнес. Наборы еды длительного хранения. Крупы, сублиматы, консервы, сроки по 10-20 лет. Запасы на случай, когда все пойдет не так.

Бизнес работает. Людям нужно. Мне нравится.

Проблема в другом. Человек покупает набор и забывает про меня на год. Или на пять. Или навсегда, потому что запас уже есть, зачем второй. Покупка разовая, возврата нет.

Несколько месяцев я искал вторую идею. Что-то, где люди возвращаются, потому что хотят следующий уровень, а не потому что предыдущий запас испортился. Перебирал ниши, читал разборы стартапов. Всё казалось либо занятым, либо скучным, либо таким же "купил и забыл".

А потом я залез в физику. И за два дня нашел оптику, через которую бизнес-идеи выглядят совсем иначе. Ни одна идея не выжила, но сам инструмент оказался полезнее любого бизнес-фреймворка.

Приветствую, дорогие читатели. На протяжении последнего года мне посчастливилось пообщаться с несколькими десятками бывших и текущих коллег, от разработчиков до владельцев компаний, на тему внедрения ИИ, и, кажется, я открыл врата в ад.

Написать эту статью меня сподвигнул услышанный недавно краем уха разговор:

Немного о том, что такое паллиативная помощь.

Это вводная статья, в которой я расскажу о том, что такое паллиативная помощь, чем мы вообще занимаемся, зачем мы нужны, а что самое важное, кому мы нужны.

На Хабре подобная тематика не особо представлена, но чем чёрт не шутит, вдруг кому-то будет интересно и полезно. Тем более, что это направление в отечественной медицине достаточно свежее.

Итак, в прошлой статье https://habr.com/ru/articles/977480/ я рассматривал псевдогиперболоиды второго порядка в рамках лучевой трассировки Монте-Карло. Тогда задача была сравнительно простой. Нужно было проверить, может ли такая геометрия удерживать лучевые траектории и концентрировать их вблизи экваториальной зоны. Результат оказался положительным. Для ряда конфигураций значительная часть лучей долго не покидала структуру, а тонкая экваториальная область устойчиво выделялась как зона повышенного накопления траекторий. Но это был только первый шаг. Лучевая модель хорошо показывает, куда идут лучи, где они отражаются и где накапливаются. Однако она не отвечает на более глубокий вопрос - останется ли та же выделенная область особенной уже на уровне волнового поля?

Именно здесь начинается следующий этап - переход от лучевой картины к волновой физике.

 Что уже было показано в предыдущей работе

 На уровне лучевой модели можно считать установленным следующее:

Советы тем, кто боится поступать в ШАД (на своём примере)

Всем привет! В предыдущей статье я рассказывала о своём пути поступления в ШАД. Сейчас я уже закончила первый семестр и учусь на втором. В этой статье хочу поделиться впечатлениями об учёбе: как выстроен процесс, насколько велика нагрузка и с какими сложностями можно столкнуться.

Немного о себе

Хоть я и закончила два курса ВМК МГУ, я не считаю себя сильным студентом. Я из обычной школы Калининграда, олимпиадами стала заниматься поздно, и результатов хватило только на 100 баллов ДВИ при поступлении (льгота олимпиадникам). На ВМК я училась не в самой сильной группе. Уровень курсов в ШАДе оказался для меня совершенно новым — такого насыщенного и глубокого материала у меня раньше не было.

Окружение

В ШАДе много действительно сильных ребят: всероссы, межнарники, студенты ПМИ ФКН, физтехи и другие, которые многие темы уже проходили в рамках своих вузовских программ. Я не раз наблюдала, как едва открывалась задача в домашнем задании, а её уже кто‑то сдавал. Сначала это пугало, я чувствовала себя не в своей тарелке. Но оказалось, что, помимо таких звёзд, есть и простые студенты, как я. Есть даже ребята с гуманитарным бэкграундом, их пример вдохновляет.

Выбор направления

В ШАДе несколько направлений. Я выбрала Data Science. Откровенно говоря, решение было скорее интуитивным: мне всегда была ближе математика, чем жёсткая разработка, поэтому направления «Разработка машинного обучения» или «Инфраструктура больших данных» казались сложнее и не совсем моими. Остальные направления ощущались для меня немного абстрактными.

На практике разница между направлениями в основном сводится к набору обязательных предметов в семестре. При этом есть курсы по выбору, и в целом ты не ограничен: можно брать сколько угодно дополнительных курсов, и доступ к ним сохраняется даже после выпуска.

Совет абитуриентам: внимательно изучите программу на сайте. На мотивационном собеседовании обязательно спросят, какое направление вы выбрали и почему. Если вы сможете назвать лишь пару курсов, которые хотите пройти, или начнёте судорожно гуглить — это станет красным флагом (так признавался мой друг из приёмной комиссии).

Решил написать продолжение к предыдущей моей статье Операционная система Анна. Недавно моя жена затеяла вести расходы в Google Sheets. Увидел её мучения о том, как создать формулы, листы и т. д. В итоге ей посоветовал поставить Анну на её домашний компьютер. При установке она настроила интеграцию с Google Sheets. Потом я ей посоветовал попросить Анну сделать следующее:

OpenAI закрывает приложение Sora — и это восхитительный финал истории, которая вообще не должна была начинаться.

Запустили полгода назад. Теперь — всё. Занавес.

Причины не только финансовые. Это очередное доказательство того, что что-то идёт наперекосяк. Осознание, что ИИ разрушает сам опыт пребывания в интернете.

Р7 офис уже давно стал стандартом де-факто в ряде компаний.
Но есть одна проблема, о которой обычно говорят шёпотом:

Рекурсивное самосовершенствование — или RSI, если вам нравятся аббревиатуры — это ИИ-система, способная улучшать себя итеративно: она предлагает изменения, тестирует их, оценивает, сработало ли, и сохраняет то, что реально повышает качество, формируя новую версию себя. Для нетехнического читателя идея укладывается в одну фразу: машина, которая не просто решает задачи, а учится решать их лучше.

Для экспертного читателя полезное определение требует куда большей точности: недостаточно, чтобы модель пользовалась инструментами или писала код. Должен существовать эндогенный, измеримый и относительно автономный цикл оптимизации, в котором система вносит вклад в улучшение собственных компонентов — своей обвязки, а то и архитектуры или процесса обучения. Именно здесь проходит граница между кричащим заголовком и по-настоящему интересным явлением.

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя вышла насыщенной: OpenAI закрывает Sora, Сбер открывает свою MoE-модель, новые Suno v5.5 и Lyria 3 Pro. Исследование от Anthropic, обновления Claude и взлом корпоративной сети ИИ-агентами.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

В последнее время меня несколько раз спрашивали о каких-то советах-лайфхаках при подаче на стажировку, и что там делать, чтобы остаться в штате, подумал что можно это дело дедуплицировать, написав один раз здесь

Старался не вдаваться в рассуждения, а наоборот накидать советов, которыми сам активно пользовался

Это первая часть статьи, в ней поговорим про резюме. Также планируются вторая и третья части - собеседования и сама стажировка

Давненько не было потрясений на территории топовых LLM. Впрочем, это утверждение справедливо лишь относительно – на фоне февраля, когда каждая неделя поражала нас чем-то новым.

Сегодня меня ждет достаточно обычный материал: сравнение последних топовых моделей. С одной стороны, я делал это уже много раз, а с другой – в этот раз моя цель найти необычные задания. Не столько рутинные, не столько сложные, сколько нестандартные, в сравнении с максимально типичными задачами вроде «сгенерируй рассказ, код или реши задачу».

В статье примут участие ChatGPT-5.4, Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro. Постараюсь внести что‑то интересное, но для кого‑то это окажется таковым, а для кого‑то покажется слишком обычным. На вкус и цвет товарища нет. Поэтому по большей части это сравнение – моя прихоть, чтобы утолить собственный интерес. Тем, кому это тоже любопытно, рекомендую занять стратегически удобное положение. Быть может, вы сможете почерпнуть для себя что‑то полезное.

Последние 3 месяца живу в парадигме, где повседневные приложения на телефоне постепенно превращаются в текстовые команды в терминале. Звучит как откат в 90-е, но на практике это быстрее, удобнее и мощнее, чем тыкать по вкладкам в мобильном приложении. В этой статье расскажу, как появился skill для управления личным кабинетом СберМобайл через Claude Code/OpenClaw/KimiClaw, почему это уже второй такой проект, и куда это всё движется.

Недавно мы в Beeline Cloud писали о том, как гонка за «общим ИИ» вывела дата-сайентистов и специалистов по машинному обучению в топ самых высокооплачиваемых профессий. Не отстают от них и инженеры данных: рассказываем, за что компании высоко ценят таких специалистов и какую литературу можно почитать начинающим дата-инженерам и продвинутым специалистам — чтобы «держать руку на пульсе».