Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

UseCase - как организовать своё приложение с точки зрения бизнес-процессов, чтобы не погрязнуть в хаосе сервисов, контроллеров и разрозненной логики.

Вы наверняка видели те самые видео: «Все секреты промптинга за 4 часа», «Идеальный промпт для Midjourney», «Как научиться разговаривать с нейросетями». Я тоже их смотрел. Сохранял в закладки, записывал советы, искал тот самый файл с рабочими формулировками, который куда‑то завалился.

А потом понял: вместо того чтобы учиться общаться с ИИ, можно просто сделать себе личного промпт‑инженера, который уже всё знает. И для этого даже не нужно настраивать сложные агенты или платить за API.

В этом тексте я написал как реализовать CLI на CAN шине.

В разработке электроники часто делают электронные плату без UART, но с CAN .

Как же отлаживать софт и железо в таких случаях?

Система Zabbix является универсальной системой мониторинга с открытым исходным кодом, предназначенной для наблюдения за состоянием IT-инфраструктуры: серверов, сетевых устройств, приложений, баз данных, систем виртуализации и облаков в режиме реального времени.

В этой статье мы разберем системный подход к диагностике самого Zabbix и его правил, чтобы ваш мониторинг начал приносить пользу, а не создавать шум.

На связи Нейрохаб. Сегодня конкретно про то, как оплатить подписку ChatGPT Plus из России в 2026 году — сколько это реально стоит через разные сервисы и как купить подписку дешевле, если знать пару нюансов.

Несмотря на наличие других больших языковых моделей — Claude, Gemini, DeepSeek — запросов на то, как купить подписку ChatGPT в России, по данным Яндекс Вордстат в два раза больше, чем у всех догоняющих. Люди привыкли, интегрировались, платят и будут платить.

Учёл вопросы по предыдущему материалу и опишу процесс больше с личного опыта. Постарался собрать все нюансы, которые касаются именно этого сервиса — зависимость от страны эмитента, подводные камни при оформлении подписки Chat GPT, реальные итоговые суммы.

Как выпустить каждую из карт — уже подробно разобрали в отдельном материале Виртуальные карты для оплаты зарубежных сервисов.

Одной из самых сложных частей C++ до сих пор считаются правила поиска имён, и ошибки связанные с name lookup проявляются обычно уже в рантайме. Код компилится и даже работает какое-то время, но при свете луны ведёт себя не так как ожидает программист. За простыми идентификаторами скрывается многоуровневая система областей видимости, категорий имён и специальных правил, и очень многое в нашем текущем стандарте растёт прямиком из восьмидесятых, частенько без изменений. Давайте посмотрим как компилятор видит имена в C++, какие области видимости существуют и почему они ведут себя по-разному.

В C++ есть несколько типов областей видимости, вы наверное сходу назовёте глобальное пространство имён, область параметров шаблона, область видимости класса и область параметров функции, но также есть блочная область видимости и область видимости перечислений. Между этими областями есть исторически сложившаяся асимметрия, которая частенько удивляет: два объявления using, которые вводят одно и то же имя в одну и ту же область видимости внутри пространства имён компилятор съест без возражений, но если попытаться сделать то же самое других областях видимости, то получим ошибку на повторное объявление. В серии статей про "нескучное программирование" я разбираю скользкие случаи и как мы докатились до такого. Это продолжение темы, начатой в "Важны ли компилятору имена", поэтому чтобы картинка была цельной, лучше пробежать её по диагонали.

Открыл Postman, потыкал эндпоинты, всё ответило 200 — вряд-ли хорошее тестирование Разбираю что на самом деле нужно проверять в API, показываю примеры на Postman и Jest, и даю чеклист который можно взять и использовать прямо сейчас.

На протяжении десятилетий нейробиологи пытались объяснить, как один нейромедиатор, дофамин, может одновременно выполнять две совершенно разные задачи. С одной стороны, он подкрепляет обучение, основанное на вознаграждении. С другой – запускает физическую активность. Новое исследование проливает свет на переключатель функций дофамина.

Как-то увидел в линкедине объявление что ищут "Программиста с навыками работы ai-ассистентом"

Частично по приколу, частично из расчета на то что возможно вайбкодеров действительно ищут целенаправленно, создал резюме под заголовком "Синьор-вайбкодер"

В графе достижения перечислил все 5 проектов которые создал с нуля - все такие вайбкодинг подразумевает прежде всего объем и масштаб работы. Вайбкодер это уже частично и менеджер (над ботами) и предприниматель (нужна обратная связь от рынка)

Со мной связалась женщина, представилась что из кадровой службы "Альфа-банка"

Говорит вы реально вайбкодер? Говорю - конечно - могу все свои проект показать. Собраны с нуля, есть пользователи и кое-какие продажи. Общий объем порядка 10 мегабайт кода, я программист с 20 лет стажем, фулл стек, последние 2 года работаю с ML и python в том числе..

Да вот в том то и проблема - отвечает она. Все ваше резюме выглядит как большой красный флаг!

В каком смысле - я удивился. Если не верите могу продемонстрировать каждый проект и показать код каждого.

Да вот нам такие как раз и не нужны - говорит. Нам нужно что бы человек был серьезно ориентирован на работу и на долгосрочное сотрудничество, тем более что у нас устройство не в штат а через специального посредника..

Я не очень то понял - переспрашиваю.. Вы с одной стороны говорите что настроены на долгосрочное сотрудничество, но в штат не оформляете, не очень понял логику.

А что не понятно - мне отвечает кадровичка. Всех в штат не возьмешь и мы должны легко уволить в любой момент. Это вы должны быть настроены на сотрудничество и держаться за рабочее место. То что вы пытаетесь зарабатывать на стороне для нас - красный флаг!

С 24 по 27 марта в Подмосковье проходит ежегодная международная конференция «РусКрипто’2026», отражающая развитие криптографии и информационной безопасности. В этом году многие участники затрагивали вопросы цифрового суверенитета и построения доверенной цифровой среды. Особый интерес вызвал доклад сотрудников лаборатории криптографии компании «Криптонит» Анастасии Чичаевой и Степана Давыдова, посвящённый защите от взлома на специализированном «железе». 

В своём выступлении Анастасия Чичаева рассказала о современных подходах к построению и анализу так называемых memory-hard functions (MHF) — криптографических функций, требовательных к объёму памяти. Они становятся эффективным противодействием использованию специализированных вычислителей для перебора паролей и вырабатываемых из них ключей. 

К таким устройствам относят ASIC (специализированные интегральные схемы) и FPGA (программируемые логические интегральные схемы). Те и другие можно «заточить» на параллельное выполнение алгоритмов одного типа (например — хэширования) и достичь большей эффективности, чем , при использовании процессоров общего назначения. Следовательно, ASIC и FPGA существенно снижают затраты на проведение атак методом перебора.  При этом у них ограниченный объём памяти (особенно у ASIC), и это свойство можно использовать в стратегии защиты. 

Memory-hard функции как раз устроены так, что для их вычисления требуется значительный объём памяти, поэтому их применение делает массовый перебор паролей на специализированных вычислителях экономически невыгодным, а это – универсальная стратегия защиты. 

В этой статье я расскажу, как начал разрабатывать персонального ИИ-ассистента задолго до бума OpenClaw, с какими фундаментальными проблемами столкнулся и почему в итоге решил написать свой фреймворк. Вы узнаете, какие принципы работы ИИ-агента, как мне кажется, наиболее важны в современных агентских системах, как он обеспечивает безопасность и почему Python все-таки лучший выбор для подобных проектов. Если вы тоже пробовали подружиться с LLM-агентами, но сталкивались с перерасходом токенов, утечкой данных или проблемами их запуска, интеграции и модификации — возможно, этот проект окажется полезным.

У компании Tesla есть программа баг-баунти, приглашающая исследователей находить уязвимости безопасности в её автомобилях. Для участия мне нужно было настоящее «железо», поэтому я начал искать на eBay детали Tesla Model 3. Моя цель заключалась в том, чтобы компьютер и сенсорный экран Tesla заработали на моём столе, после чего я мог бы запустить операционную систему машины.

Компьютер машины состоит из двух частей: MCU (Media Control Unit, блока управления медиа) и autopilot computer (AP, компьютера автопилота), расположенных один поверх другого. В машине компьютер размещён перед пассажирским сиденьем, примерно за бардачком. Сама эта деталь размером с iPad и толщиной с 500-страничную книгу. Она заключена в металлический корпус с водяным охлаждением.

Поискав на Ebay «Tesla Model 3 MCU», я нашёл довольно много результатов в ценовом диапазоне $200 - $300. Изучая страницы товаров, я заметил, что многие из продавцов — компании-«утилизаторы», которые скупают разбитые машины, разбирают их и по отдельности продают детали. Иногда они даже выкладывают фотографии самих разбитых машин и позволяют фильтровать страницы товаров по деталям, извлечённым из одного автомобиля.

Привет! Я Саша Хренников, руководитель DevOps-юнита в KTS.

Неделю назад мы запустили DevOps-челлендж в честь 5-летия нашего блога на Хабре. Участникам нужно было разобраться, почему приложение не может синхронизироваться в ArgoCD, найти ошибку в конфигурации и довести деплой до зеленого статуса.

Челлендж завершен, а значит, пришло время подвести итоги и пошагово разобрать решение.

Но сначала важное объявление. Мы по-прежнему оставляем открытым доступ и к этому челленджу, и ко всем предыдущим испытаниям. Так что если вы пропустили запуск, не успели поучаствовать вовремя или просто хотите потренироваться, все еще можно пройти задачу самостоятельно в нашем боте. То же касается и архивных челленджей: они остаются доступными, чтобы можно было набить руку к следующему разу.

Поэтому небольшой совет: если вы еще не пробовали решить задачу сами, лучше сначала сходить в бота и попытаться пройти челлендж без подсказок. А тех, кто готов узнать ответ, приглашаю перейти к следующему разделу.

В конце статьи, как и обещал, будет таблица с десятью победителями, которые справились с задачей быстрее остальных и получат СДЭКом наши футболки.

Типичное утро рекрутера ИТ-корпорации: открываю папку с резюме на позицию специалиста первой линии мониторинга и реагирования. Десятки файлов пестрят одними и теми же фразами: «фриланс», «учебный проект», «дипломная работа». Пролистываю их, ставлю галочку «опыт отсутствует» и переключаюсь на другие задачи.

Обидно? Еще бы. Ведь за этими скучными строчками скрываются будущие профессионалы — те, кто уже в теме кибербеза, готов хоть сейчас включиться в работу и очень ждет свой первый шанс. Однако, вероятно, они еще не научились правильно упаковывать свой (пусть и небольшой) опыт.

Привет, Хабр! Я Ольга Лапшина, HR-бизнес-партнер блока информационной безопасности «Ростелекома». В этой статье расскажу, как написать о своей летней практике или подработке так, чтобы рекрутер заметил резюме и пригласил на собеседование именно тебя.

«Происходит что-то масштабное». «Большинство людей не узнает об этом, пока не станет слишком поздно».

Более 85 миллионов человек увидели этот пост. Поделились. Поддержали.

И все ушли с совершенно неправильными выводами.

Не потому что данные неверны — данных не было изначально. А потому что Мэтт Шумер очень хорошо рассказывает страшные истории. Так, что читатель впадает в гипноз и принимает каждый аргумент за чистую монету.

Он пишет «масштабнее, чем Covid» — и не приводит ни одной цифры по занятости. Он говорит «поделитесь, пока не поздно» — транслируя собственную тревогу по поводу собственной работы в ИИ-компании.

Потом, в продолжении, он сказал CNBC, что «не хотел никого пугать» и что «если бы знал, насколько это станет вирусным, переписал бы некоторые части».

Конечно.

Если вы прочитали его пост так, как прочитало большинство, и решили действовать на его основе — вы принимаете неправильное решение. Вы либо сократите людей, от которых всё ещё зависите, либо побежите без плана, либо подмените реальную стратегию блестящими инструментами.

Я покажу вам одну простую кривую спроса, которая опровергает каждое заявление из серии «ИИ всех заменит».

К концу этого текста вы сможете избежать трёх ошибок, которые прямо сейчас совершают 80 миллионов человек — и с которыми данные активно спорят.

Bearer-токен работает слишком просто: кто его получил, тот и авторизован. Именно поэтому утечки токенов регулярно превращаются в реальные инциденты — от CI/CD до облачных хранилищ.

В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим, как DPoP меняет эту модель, привязывая токен к ключу клиента, зачем это нужно backend-разработчику и как поднять рабочую реализацию на Keycloak и Quarkus.

Думаю, каждый, кто хоть раз пытался подготовить отчёт к утру понедельника, сталкивался с этим чувством. Когда в таблице 500 строк, в каждой какой-то текст, а начальник просит просто выделить главное. Просто, да.

Раньше выход был один: сиди и обрабатывай каждую строку руками. Читаешь, выделяешь ключевое, формулируешь вывод. Если строк 20, то ещё терпимо. А если 500? Тут уже становится не до смеха.

Сейчас другая история. Нейросети научились работать там, где мы проводим больше всего времени, прямо в таблицах. Больше не нужно переключаться между десятком вкладок, копировать текст туда-сюда или гуглить формулы. Всё происходит внутри ячейки.

Я протестировала несколько популярных инструментов, которые встраивают AI в Google Sheets и Excel. От более крупных сервисов, таких как Zoho, до узких специалистов вроде GPTExcel.

Приятного прочтения!

Привет, Хабр! Меня зовут Роман, я программист в команде «Гравитон» и моя задача в компании — разработка API/CLI интерфейсов и приложений на языке Python.

Цель данной статьи в том, чтобы показать как через внедрение «типовых подходов» и вспомогательных библиотек/утилит очень сильно упрощается поддержка проекта в настоящем (при передаче другому человеку или разработке в команде) и в будущем (возобновили проект спустя время).

Первое, что нужно сказать — проект на Python это не только сам Python, но и множество технологий используемых вместе (Git, Docker, и т.д.). В этой статье мы сконцентрируемся на самом проекте, а именно с чего начать, что прикрутить, что учитывать при разработке.

Привет, Хабр! 

Наверняка многие из вас знакомы с нашей платформой BILLmanager Enterprise. Изначально это решение развивалось как инструмент автоматизации предоставления ИТ-ресурсов и учета их использования. Но в какой-то момент платформа начала развиваться как более многофункциональное решение. К базовым функциям добавились такие фичи, как управление гибридной ИТ-инфраструктурой, полноценная оркестрация сервисов, расширенные возможности аналитики. Так появилась Clouden — платформа для управления гибридной ИТ-инфраструктурой и облаками, полноценное решение класса Cloud Management Platform.

Однако в ИТ существует довольно стойкий стереотип, что CMP-решение — это тяжелый инструмент для энтерпрайза, который подойдет только масштабным ИТ-инфраструктурам с тысячами виртуальных машин, сотнями инженеров и огромными бюджетами.

В этой статье мы хотим разрушить этот миф и на примере возможностей Clouden показать реальные сценарии использования платформы для компаний самого разного масштаба.

В больших компаниях поиск почти всегда «работает». Но это не значит, что сотрудники быстро находят нужное: нередко они тратят часы на попытку вспомнить формулировку, место и контекст.

Мы построили внутренний RAG-ассистент в закрытом контуре: изоляция данных, контроль доступа, бенчмарки качества и долгая  работа с вендором. В статье — архитектура, переговоры  с вендором, ошибки, компромиссы и выводы для тех, кто думает о корпоративном ИИ всерьёз.

Конечно, до внедрения RAG компания нормально работала — это не история про «без ИИ ничего не функционирует». Это история про оптимизацию: сократить время на рутинный поиск и навигацию в массивах информации.