Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В статье кратко рассказываю, что такое таск-трекер и зачем он нужен, по каким критериям выбрать сервис для планирования задач, а также разбираю 19 популярных таск-менеджеров 2026 года.

В конце — таблица для сравнения сервисов и подборка таск-трекеров под разные сценарии работы.

Когда я начинал изучать английский язык, то один преподаватель мне сказал, что он может говорить на разные темы на английском языке, просто потому, что он их обсуждал ранее.

Я попытался проследить свой собственный путь запоминания новой лексики. Где-то два месяца назад я читал статью про ультра-обработанную еду, так называемую "Ultra-processed Food". В статье я увидел словосочетание "highly palatable", которое является не чем иным, как синонимом к "очень вкусный". Я записал несколько монологов на тему Junk Food, отвечая на вопросы типа "Почему люди это едят", "Какие последствия для здоровья и т.д."
И недавно, когда я обсуждал другую тему, связанную со спортом, я использовал именно это слово для описания продуктов, которых лучше избегать, если вы сидите на диете.
Запоминал ли я специально это словосочетание? Я ограничился созданием флэш-карточек, на которые я смотрел во время записи ответов - два месяца назад. Записать ответ с первого раза тяжело, поэтому карточки были передо мной некоторое время - 30-40 минут. Где-то через два дня я повторил карточки, стараясь вспомнить перевод. Больше к словам я не возвращался и еду не обсуждал до недавнего времени.

Поэтому ключевым навыком для расширения вашего арсенала иностранного языка я считаю не просто повторение слов, а именно применение полученных знаний для обсуждения ваших собственных мыслей и идей. Можно вспомнить старую истину, что лучше всего бы запоминаем, когда объясняем что-то другим.

Идея в том, что чем выше ваше умственное напряжение при работе с новой лексикой, тем лучше она запоминается.

Дисклеймер: я не программист и не геймдизайнер. Я — преподаватель, который в один прекрасный день понял, что классические посты в Telegram работают все хуже, а люди хотят не «учить», а «проживать». Этот текст о том, как я прошла путь от опросов в канале до первой кнопки в Unity, и почему я выбрала самый сложный путь из всех возможных.

Я — преподаватель английского, и мне по зарез была нужна игра, в которой ученики не просто зубрили бы слова, а расследовали мистические преступления. Так появился мой первый проект Ravenhill.

В этой статье я честно расскажу, как собрала хоррор-квест «на коленке», используя GitHub, нейросети и тонну чистого энтузиазма.

Или как собрать и довести до релиза без кодинга и почти бесплатно. Или моя попытка разобраться в процессе разработки и далее использовать как учебное пособие не делая скучные "Hello world", калькуляторы. Что-то живое, нужное и настоящее.

Представьте, что вы дизайнер. Вам предлагают сделать концепт авто и показывают фотографии BMW, но вы ужасно рисуете автомобили и вообще учились не для этого. Но таск уже закреплен за вами, что же делать? Пора тестировать нейросети, а конкретно FLUX.2.

Я сгенерировал более 1000 авто в различных тестах, по которым мы и пройдемся в этом посте, а в конце придумаем менее уродливую семерку BMW.

Прошлой весной я впервые столкнулся с нейросетью — Гигачат от Сбербанка. До этого я считал такие сервисы «несерьёзной фигнёй». После нескольких экспериментов с Гигачатом моё мнение кардинально изменилось: ответы оказались впечатляющими, и я начал задумываться о применении ИИ в работе.

Однако использовать внешний сервис в коммерческих проектах оказалось дорогим. Я начал искать альтернативу — локальные модели, которые можно запускать на собственном железе без постоянных расходов.

Всем привет! Я продолжаю развивать свою библиотеку для создания распределённых приложений, которая уже легла в основу новой версии rats-search (распределенного торрент-поисковика).

Она позволяет развернуть собственную P2P-сеть и связать пользователей между собой. Главная особенность — автоматическое обнаружение участников (peer discovery), что крайне актуально в условиях постоянных блокировок и ограничений сети.

На данный момент библиотека поддерживает языки C/C++, Android (Java), Python и Node.js.

С момента выхода прошлой статьи накопилось много приятных изменений, о которых я и хочу рассказать. Кроме того, в этот раз я затрону и сам rats-search новой версии.

Последний стабильный релиз на сегодня — 0.7.0. Исходный код и бинарные файлы доступны для скачивания для:

В статье рассматривается что, зачем и как документировать в заказной и коммерческой разработке, чтобы спасти проект и нервы.

Разработчики видят в документации бюрократию, отвлекающую от настоящей работы. Заказчики и менеджеры — единственную гарантию, что получат то, что просили. Истина, как всегда, посередине. В условиях договорных обязательств документация — это не бумажка, а юридически значимый артефакт, такой же важный, как и сам код.

Давайте разберемся, как сделать ее союзником, а не врагом.

✈️ Максвелл: вакуум как среда

Максвелл мыслил «пустое пространство» не как ничто, а как среду, в которой могут существовать состояния и переноситься энергия. В его языке это обычно называется (светоносный) эфир.

На анимации ниже структура электрон-подобной волны в "жёстком" вакууме. Подробнее будет описан смысл анимации ниже...

На откровенной сессии вопросов и ответов глава OpenAI разрушил главные мифы о программировании, стартапах и экономике 2026 года

27 января 2026 года не было ни слайдов PowerPoint. Ни эффектных демонстраций продуктов. Ни отрепетированных PR-речей.

Только Сэм Альтман, комната, полная тревожных разработчиков в Сан-Франциско, и час сырых, неотполированных вопросов и ответов.

Вопросы были именно те, что не дают всем спать по ночам: Моя работа программиста умерла? Как выживать стартапам, когда любой может создать софт? ИИ сломает общество?

Альтман не стал утешать. Вместо этого он предложил прагматичный, местами некомфортный взгляд на реальность ближайших 24 месяцев. Он разрушил бинарный страх «ИИ либо всё исправит, либо всех убьёт» и заменил его нюансированной дорожной картой того, что происходит на самом деле.

Вот 8 критических инсайтов с той сессии - переведённых в практические стратегии.

Всем снова привет :-) Думаю многие читатели знают, что одно из моих хобби - реверс инжиниринг ретро телефонов, их хакинг и попытки впихнуть невпихуемое. Полгода назад в рамках серии статей я с нуля взломал неизвестный кнопочный телефон, отреверсил прошивку и написал для него бинлоадер (загрузчик нативных программ) и первую программу для него — игру змейку!

Рынок IT перегрет, но не дефицитом кадров, а спамом из автооткликов. Когда на позицию Senior QA приходит 450 заявок, времени на вдумчивое чтение нет. HRD Postgres Professional Ксения Замуховская честно рассказывает, как выглядит процесс отбора изнутри: почему джоб-хопперов боятся больше, чем возрастных кандидатов, и зачем указывать закрытие проекта в причинах увольнения, чтобы вас не посчитали «летуном».

Привет, меня зовут Александр Попов, я работал в «Цифре» старшим продуктовым дизайнером в линейке продуктов «Цифровой индустриальной платформы».

Представьте, что вы заходите на кухню за утренним кофе и чувствуете... этот запах. Запах тлена и легкой безысходности. Заглядываете в холодильник, а там, в самом дальнем углу, притаился йогурт. Судя по дате годности, он старше, чем ваша первая любовь, и видел Ленина. Знакомая ситуация? Точно то же самое происходит с UX, особенно в суровом мире B2B-платформ, где интерфейсы могут не меняться десятилетиями. Этот «просроченный» UX не просто дурно пахнет — он активно пытается испортить вам жизнь, карьеру и веру в человечество.

Вы когда-нибудь задумывались, почему код в Python иногда кажется очевидным, а через полгода вызывает головную боль? Аннотации типов и модуль typing не меняют поведение языка, но они могут стать настоящим ориентиром в хаосе функций, словарей и списков. В этой статье мы посмотрим, как типы помогают читать, понимать и поддерживать код, не превращая Python в строгий язык.

Вы когда-нибудь замечали разницу между просто хорошим приложением и тем, которое ощущается «родным», надежным и дорогим? Часто дело не в дизайне или анимациях, а в мелочах, которые мы воспринимаем как должное, пока они не ломаются. Одна из таких критических мелочей - способность приложения помнить, где вы остановились. Вы читаете длинную статью, сворачиваете приложение, чтобы ответить на сообщение, возвращаетесь через минуту, а вас выбрасывает в самое начало текста. Раздражает, правда? Или пишете заметку, переключаетесь на браузер, возвращаетесь, а клавиатура скрыта и курсор потерян. В этой статье мы разберем, как технически грамотно реализовать сохранение позиции скролла и состояния курсора в iOS-приложениях. Мы уйдем дальше банальных советов и рассмотрим реальные сценарии с навигацией, табами и асинхронной загрузкой данных, чтобы ваши пользователи никогда не чувствовали себя потерянными.

Разные языки пришли к разным моделям многопоточности и каждая решает проблему по-своему. Разбираем специфику каждой модели.

"Loom" означает "ткацкий станок" - так назывался проект по добавлению асинхронности в джаву. Тяжёлые системные потоки заменили легковесными виртуальными потоками. Потоки и нити в английском называются одинаково - thread - отсюда название.

Проект успешно внедрили пару лет назад, и я, к сожалению, это полностью пропустил. Основная причина, конечно - что я в принципе не ожидал от джавы никаких прорывов (и оказался на 100% неправ!) Ну и, как бэкенд-разработчик на питоне, я не очень-то слежу за развитием JVM-языков.

Но исправляюсь: Project Loom - это блестящая идея. Учитывая, что его внедрили совместимым образом, и почти не было ломающих изменений. Я считаю, это оптимальная реализация асинхронности для высокоуровневого серверного языка.

Уже почти все использующие JVM языки переехали на новую версию JVM, и, таким образом, на проект Loom: деваться им некуда. Так что, есть надежда, что это изменение откроет новую главу для некоторых из них. Есть также предположение, как оно может повлиять на скриптовые языки, такие как питон. Гипотеза только.

Также, вы узнаете, почему Гвидо ван Россум не ошибся, когда добавлял async/await в питон, а Мацумото - создатель Ruby - тоже угадал, когда, наоборот, отказался от async/await.

Доброго времени суток, Хабр!

Нейросети закрепились во многих сферах и стремительно продолжают развиваться, учитывая, что многие компании сделали акцент на изучении и создании новых моделей.

Однако, нейросети - это не что-то само по себе работающее. Это полноценный инструмент, которым надо понимать как пользоваться, чтобы получалось эффективно и результативно, а не набор из тонны табуляций, смайликов и длинных тире.

Сегодня мы поговорим о том, какие ошибки можно допустить при работе с современными моделями и как пользоваться ими правильно. Примите стратегически удобное положение, ну а я приступаю к своему повествованию.

ThreeE

Все мы знаем, что под словом «трансформатор» в электротехнике понимается вполне конкретное устройство, основной задачей которого является преобразование напряжений. 

Даже далёкие от электротехники люди, наверное, «что-то там слышали», :-) — что раньше были трансформаторы на обмотках и проволоке, которые, в настоящее время, были заменены, гораздо более компактными электронными преобразователями (инверторные и т.д.). 

Однако, давайте я вам слегка разрушу эту картину мира! : -)

Приходило ли вам когда-либо в голову, что могут быть ещё и механические преобразователи напряжения?! 

Уверен, что большая часть, даже близко не слышала о чём-то подобном! 

Тем не менее, устройство это — весьма примечательное, и, даже, можно сказать, удивительное, вполне достойное рассказа о нём... ;-)

Большие языковые модели, типа GPT, Claude, Gemini и другие ИИ-системы, поразили разработчиков своей способностью генерировать тексты, звучащие как человеческие. Однако, если вы когда-либо использовали ChatGPT или подобные инструменты, вероятно, они не раз уверенно говорили вам что-то совершенно неверное. Эти ошибки ИИ, часто называемые «галлюцинациями», варьируются от незначительных фактических ошибок до полных выдумок. Они могут быть забавными (например, ИИ изобретает вымышленный исторический факт) или представлять серьезную проблему (представьте, что ИИ-ассистент предлагает несуществующую функцию или чат-бот выдает медицинский совет, которого не существует).

В этой статье мы рассмотрим, почему языковые модели галлюцинируют и, что более важно, как мы можем уменьшить эти галлюцинации. Мы будем использовать интуитивно понятные примеры и аналогии, чтобы все было доступно, а также предложим инструментарий бесплатных техник, которые помогут удержать результаты работы ИИ в рамках реальности.