Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Несколько дней назад я опубликовал перевод статьи из британского издания The Prompt. Там утверждалось, что кембриджские исследователи научились сжимать любой текст до минимального промпта с точностью восстановления 98%. Реакция была предсказуемой. Часть аудитории узнала формат «британские учёные» и правильно засмеялась. Несколько человек спросили серьёзные технические вопросы. Один читатель написал, что с первой строки понял — никакого Department of Predictive Reconstructions не существует.

Всё это абсолютно справедливо.

Но сама идея — что любой текст можно описать коротким промптом и восстановить из него — не требует никакого Кембриджа. Это можно проверить прямо сейчас. Что я и сделал.

Привет! На связи Мурат — некогда руководитель поддержки, а теперь разнорабочий и Ян — арт-директор продукта. Совсем недавно мы начали разработку нового продукта под кодовым названием «viju tv». Это приложение, которое меняет привычный паттерн поиска и просмотра контента, объединяя в себе лучшие механики прошлого века и завтрашних технологий (надеюсь, это звучит не очень пафосно)

С 2026 года все ИТ-компании должны подтверждать своё соответствие критериям аккредитации. Минцифры может отказать в её подтверждении, например, если на сайте не указаны языки программирования или вместо полного наименования юрлица используется аббревиатура ООО. Мы прошерстили все требования и законы, чтобы подготовить исчерпывающий гайд и уберечь ИТ-компании от проблем.

Каждый, кто хоть раз заглядывал на Hacker News или r/ItRunsDoom, знает традицию: DOOM должен работать на всём. PDF-файлы, SQL-запросы, кишечные бактерии, тест на беременность - список бесконечен, и каждый новый порт абсурднее предыдущего

Но я задался вопросом: а можно ли запустить DOOM внутри шрифта?

Оказалось, что можно. И вот как.

Привет, Хабр! На связи команда виртуализации Astra Cloud. 

Мажорное обновление Astra Cloud Platform будет уже скоро (спойлер: в мае). Мы готовимся к этому основательно, но уже сейчас нам есть, чем поделиться. В частности, в составе платформы серьезно апгрейдился ключевой компонент виртуализации — ПК СВ «Брест».

Если вы администрируете системы виртуализации — этот материал для вас. Будет много про удобство, про мастера, про бэкенд и про то, как мы учитывали пожелания администраторов, когда меняли интерфейс. Готовы?)

Книга «Искусство визуализации в бизнесе» — это второе издание известного практического руководства по визуализации данных, в свою очередь выросшего из авторского проекта FlowingData.com. В отличие от академических книг по статистике данных (с наводящими зубную боль сложными графиками) или дизайнерских альбомов с красивыми иллюстрациями, здесь акцент сделан на рабочем процессе, от поиска данных до готовой визуализации, пригодной для бизнес-отчета, презентации перед инвесторами или аналитической записки руководителю.

Это не столько книга про то, «как построить график», — скорее системный гайд для аналитика, дизайнера или маркетолога по превращению данных в картину, понятную для бизнес-пользователей. Автор последовательно проводит читателя через весь цикл — сбор данных, очистку, анализ, выбор формы визуализации и финальный дизайн.

Март 2026 года. Не просто временный кризис, а трансформация всей ИТ-индустрии. Конец эпохи количественного найма и переход к стратегии экстремальной плотности талантов.

Люди внезапно стали слишком дорогим и медленным интерфейсом по сравнению с алгоритмами. Корпорации активно соревнуются в том, кто быстрее избавится от человеческого фактора в пользу вычислительных мощностей. Март и начало апреля 2026 года стали настоящей черной полосой для сотрудников среднего звена.

Для Бигтеха это был месяц «великого перехода»: вместо того чтобы платить людям зарплаты, они перенаправили эти миллиарды на закупку чипов и строительство дата-центров. Март 2026-го войдет в историю как момент, когда корпорации окончательно перестали стесняться увольнять сотрудников.

1 марта 2026 Telegram добавил в Bot API метод sendMessageDraft - возможность потокового вывода сообщений. Тот самый эффект, к которому все привыкли в ChatGPT и Claude. Текст появляется по частям, в конце бегают анимированные точки, и ты видишь, что ответ ещё генерируется.

Я написал простенький рабочий пример на чистом Python - без каких-либо фреймворков. Только asyncio и urllib.

В 2019 году я писал: DDD дорог. Максим Аршинов говорил об этом открыто. Эванс не скрывал: команда должна быть высокой квалификации, а значит — дорогой.

Тогда я видел в этом проблему. Сейчас я понимаю, что это было диагнозом, а не приговором. Дороговизна DDD — не случайность и не злой умысел коучей. Это объективное следствие того, что DDD оставался ремеслом.

Ремесло — это когда результат зависит от мастерства конкретного человека. Ремесло не масштабируется. Ремесло не индустриализируется. Ремесло — это когда один архитектор может построить собор, а тысяча архитекторов построят тысячу соборов, каждый из которых будет уникален, но ни один не будет похож на тот, что нужен заказчику.

Привет, Хабр. Меня зовут Марат Мустафин, я архитектор стрима 1С в МТС. В крупных компаниях сегодня модно измерять технологическую зрелость команд по единым чек-листам и общим методологиям. Из-за этого команды 1С каждый раз оказываются в проигрышной позиции. 

Реальные достижения — отказоустойчивые кластеры, еженедельные релизы через CI/CD, мониторинг бизнес-логики в Grafana — растворяются в общих формулировках вроде «У вас есть автоматизация тестирования?». А специфичные для платформы практики, такие как работа с хранилищем через gitsync, нагрузочное тестирование типовых операций, управление техническим долгом в конфигурации, просто не попадают в поле зрения. 

В итоге сильная 1С-команда может получить средний балл, потому что ее инструменты незнакомы валидаторам оценки, а слабая — завышенный, потому что формально использует Jira. Под катом расскажу, почему общие модели зрелости плохо работают для 1С и какую модель оценки я предлагаю сообществу — с конкретными капабилити, практиками и открытыми инструментами.

С этой проблемой столкнулась и команда 1С в МТС. Корпоративная модель зрелости у нас есть, мы по ней проходим оценку и никуда от нее не деваемся. Но каждый раз при прохождении я видел одно и то же: реальные инженерные достижения команды не укладываются в общие формулировки, а специфичные для платформы практики просто выпадают из оценки.

Это натолкнуло меня на мысль: сообществу 1С нужен собственный инструмент — не замена корпоративным стандартам, а дополнение, которое говорит на языке платформы. Так появилась двухуровневая модель оценки для команд 1С, в которой важен не факт наличия процессов, а то, как именно они устроены и насколько осмысленно применяются. Она позволяет оценивать не только соответствие чек-листу, но и глубину инженерной культуры. 

Я решил продолжить обзор bladeRF 2.0 micro xA9 через рассмотрение списка проектов, которые наиболее ярким образом демонстрируют возможности данного SDR в реальных применениях. Многие из этих вариантов прямо или косвенно базируются и обусловлены возможностями данного SDR.  Перебирая все упоминания проектов с поддержкой bladeRF, я пришел к выводу, что bladeRF 2.0 micro xA9 лучше всего раскрывается там, где нужны не просто прием и декодирование, а широкий захват, передача, full duplex, MIMO, FPGA и кастомные GNU Radio/Soapy/libbladeRF сценарии. Самые сильные и практически ценные направления рассмотрим ниже. Но обо всем по порядку. 

Всем заинтересовавшимся - добро пожаловать под кат =)

Начну издалека, от рекламного бизнеса и закончу оценкой влияния ИИ на доходы заказной разработки.

Когда цифровой продукт выходит на международный рынок, перевод интерфейса становится одной из ключевых задач для команды разработки. Казалось бы, всё просто: передал фразы переводчикам — получил обратно тексты на нужных языках и заработал новую аудиторию в других странах. Но в реальности обеспечение качественной локализации — это настоящий квест: теряющиеся ключи, винегрет из языков на одной странице, накопление невидимого долга и многочасовая рутина, выбивающая команду из рабочего потока.

Нам казалось, что в диспетчерской Яндекс Go всё под контролем. Потом мы запустили аналитический скрипт и выяснили, что 37% интерфейса частично не переведено и пользователи за рубежом видят винегрет из родного языка и дефолтного английского.

Я Ира Туманова, разработчик интерфейсов Яндекс Go. В этой статье расскажу про эволюцию контроля переводов: от ручного труда до автоматизации жизненного цикла ключей. Вы поймёте, почему важно не только настроить работу с переводами на старте проекта, но и отслеживать её качество на всех этапах, а также узнаете, какие маленькие хитрости способны избавить команду от внезапных «переводческих завалов».

Когда проект молодой, писать «всё в одном классе» кажется быстрее. Создать отдельный интерфейс, вынести слой — это же лишняя минута! Но эта минута потом стоит часов: код невозможно покрыть тестами, замена ORM превращается в переписывание бизнес-логики, а новый человек в команде тратит день только на то, чтобы понять, где в методе заканчивается выборка из базы и начинается бизнес-правило.

Эти антипаттерны не привязаны к версии фреймворка — они встречаются и в legacy на .NET Framework, и в современных проектах на .NET 8. Покажу три конкретных примера из реальных проектов — и как их исправить.

Современные технологии обладают рядом характеристик, которые в той или иной степени влияю на формирование общества и жизни человека. Одной из них является «мобильность». Телефоны, компьютеры, умные часы и т. д. — все эти устройства способны работать без необходимости в постоянном подключении к электросети. Благодаря современным аккумуляторам время автономной работы становиться дольше, а время, необходимое для зарядки, сокращается. Но эти показатели могут стать еще лучше, если сместить свое внимание от классической химии в сторону квантовой физики. Ученые из Мельбурнского королевского технологического университета (Мельбурн, Австралия) разработали первый в мире прототип квантового аккумулятора. Из чего он создан, каков принцип его работы, и насколько он превосходит классические аккумуляторы? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Как переход вслед за руководителем работает на топ-уровне

Обычно я выделяю четыре основных стратегии, которые работают на таком уровне.

Первый путь — это, конечно, сеть контактов. Я четко это прочувствовал, когда работал топ-менеджером в энергетике: там переходы решались исключительно через связи. Второй вариант — жестко целевое трудоустройство, с этим я столкнулся на госслужбе, когда все было максимально таргетировано. Третий — рост совместно с руководителем: в мебельном холдинге я заходил через консультанта, именно за счет узнаваемости и опыта. И четвертый — это экспертная видимость. Именно так я оказался исполнительным директором в сети заводов по изоляции.

Если вы когда-нибудь задумывались о том, на сколько лет хватит ваших накоплений после выхода на пенсию — эта статья для вас. Мы разберём, как с помощью open-source библиотеки okama для Python можно моделировать и тестировать различные стратегии снятия денег с инвестиционного портфеля. От классического «правила 4%» до продвинутых адаптивных стратегий — всё с примерами кода.

Когда проект небольшой, а релизы выходят редко, тестирование чаще всего строится интуитивно. Что-то проверили, что-то упустили — в худшем случае исправили по факту. Такой подход может работать годами, пока система не начинает расти.

Этот материал вырос из нашего доклада на Infostart Tech Event в прошлом году. Здесь я подробно разберу, как мы перестраивали процесс тестирования релизов в крупном проекте 1С:ЗУП: с чего начали, какие проблемы выявили, почему не стали автоматизировать всё подряд и к какому результату в итоге пришли.

Недавно пришло осознание, что до текущего момента большую часть своей жизни я посвятил учебе. Школа, бакалавриат, магистратура, адаптация в 2-х компаниях, курсы, книги, лекции на ютубчике. Говоря в цифрах, это заняло почти 20 лет, а если еще добавить период от рождения до школы, ведь там мы тоже учимся — говорить, ходить, взаимодействовать с окружающим миром, то вообще получается, все 26 лет своей жизни я учился.

И-и-и, знаешь, я ничего не помню :-) Ладно, что-то всё-таки помню, недаром говорят, что образование — это то, что остается после того, когда забываешь всё, но, в школьные годы я закончил музыкалку, а сейчас не могу сыграть ни одного произведения. Каждый год я берусь за изучение английского, но для понимания английской речи этих порывов не хватает. Подобных примеров я могу много привести.

Для меня эта тема очень важна, я очень много размышлял, читал и смотрел на эту тему, и вот сейчас хочу поделиться тем, к чему пришел.

Пока вы работаете, ваш коллега уже сжёг 210 миллиардов токенов за неделю. Это 33 Википедии. Он не написал ни строчки в продакшн — но возглавил корпоративный лидерборд и получил звание «Token Legend».

Токенмаксинг (tokenmaxxing) — это практика, при которой сотрудники компаний соревнуются за максимальное потребление токенов, превращая сам факт использования ИИ-инструментов в показатель производительности.

Рассмотрим откуда пошел термин, почему люди соревнуются и причем тут Performance Review в FAANG.