Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

1C Dev Tools — расширение для Cursor, предназначенное для управления проектами 1С: Предприятие 8 прямо из IDE.

В 2026 году ситуация на рынке ИИ напоминает классический сценарий «золотой лихорадки»: главные деньги зарабатывают продавцы кирок (производители чипов) и те, кто строит шахты (владельцы дата-центров). Но для инвесторов наступило время отрезвления. По оценкам Goldman Sachs, за последние три года BigTech-компании (Amazon, Microsoft, Alphabet и Oracle) вложили в ИИ-инфраструктуру безумные $1,5 трлн.

Проблема в том, что огромный CAPEX не гарантирует моментальный профит, а «старые» лидеры индустрии внезапно оказались под ударом.

Зачем всё это?

Всем привет! Меня зовут Александр Васильцов, я руковожу отделом развития инфраструктуры в R-Style Softlab.

В предыдущем обзоре мы подробно разбирали мини-ПК «Гравитон Д-15И» – как с точки зрения заявленных характеристик, так и с позиции реальной эксплуатации в рабочих сценариях. В процессе тестирования мы не раз упоминали используемые мониторы, поэтому логичным продолжением стало отдельное внимание к этому компоненту рабочего места.

Импортозамещение с каждым днём всё сильнее входит в повседневную ИТ-практику. Если с программным обеспечением ситуация уже более-менее понятна, то объективных обзоров импортозамещённого «железа» по-прежнему немного. Особенно это касается устройств, с которыми специалисты работают ежедневно.

Чтобы хотя бы частично закрыть этот пробел, R-Style Softlab запустила цикл практических обзоров реестровой техники, которая активно используется внутри компании. Наша цель – показать не витринные характеристики из спецификаций, а то, как оборудование ведёт себя в реальной эксплуатации: в офисе, в разработке, при длительной ежедневной работе.

В рамках этого подхода мы решили отдельно рассмотреть монитор «Бештау М2701/2К» – модель, которая использовалась при тестировании мини-ПК и применялась в реальных рабочих сценариях. В этом обзоре речь пойдёт о качестве изображения, эргономике, нюансах подключения и общем пользовательском опыте, без попыток идеализировать устройство.

Как и в предыдущем материале, обзор основан на практическом использовании и не претендует на универсальную истину – это прикладной взгляд со стороны ИТ-специалистов.

23 июня 2025 года были опубликованы результаты первых наблюдений, проведённых обсерваторией имени Веры Рубин (далее – «Рубин»), которые продемонстрировали мощь новейшего телескопа США и Национального научного фонда. Этот телескоп, предназначенный для многократного, более глубокого и быстрого, чем когда-либо прежде, исследования большей части всего неба, ставит перед собой грандиозные научные цели. Обладая возможностями, которым нет равных среди других обсерваторий, она надеется:

открыть огромное количество новых объектов в нашей Солнечной системе;

искать переходные явления или изменения в далёких звёздах, галактиках и туманностях с большей точностью, чем когда-либо прежде;

находить новые звёзды, сверхновые, явления приливного разрушения, а также вспышки и извержения;

измерять переменные объекты в далёких галактиках, помогая разрешить хаббловскую напряжённость;

а также осуществить многие другие начинания.

Однако самое важное, что она может нам дать — как и любая новая обсерватория с беспрецедентными возможностями, — это потенциал открытий: способность обнаруживать что-то необычное в космосе, потому что мы осмелились взглянуть на Вселенную по-новому, беспрецедентным образом. «Рубин» — первый телескоп флагманского класса (диаметром 8,4 метра), который использует самое сложное и совершенное крепление и самую большую, самую чувствительную камеру с самым высоким разрешением (3200 мегапикселей) из всех когда-либо созданных, чтобы быстро обследовать всё небо.

Привет! Меня зовут Марина Мелкова и я отвечаю за профессиональные сообщества в ОТП Банке. В этой статье расскажу вам про свой опыт. В 2025 году слово «сообщества» в контексте внутренних коммуникаций и бренда работодателя стали звучать все чаще и громче. Если раньше объединения сотрудников происходили, как правило, на основании общих интересов, которые не относятся напрямую к рабочему процессу, то теперь фокус сместился на профессиональные сообщества. Зачем они нужны бизнесу и сотрудникам, как они работают (и работают ли?) и что с ними делать? Разбираемся на примере реальных кейсов.

Привет, Хабр! Вот реальная ситуация: подрядчик оказывал услуги, полностью пренебрегая нормами ИБ. Это создало почву для атаки, которая застопорила бизнес больше чем на неделю. Продажи встали, прибыли нет - но это полбеды. Пришлось привлечь сторонних ИБ-экспертов, выплатить сверхурочные работникам, которые трудились над восстановлением систем. Железно, кстати, тоже пришлось закупать новое. Убытки, убытки, убытки. Но можно ли взыскать их с подрядчика? Ответ - да, но не все. Сейчас расскажу, что решил суд и почему

Продолжим разбирать тему параллелизма для баз 1С, но сегодня разговор будет не о MS SQL, а о PostgreSQL. Принципы работы тут отличаются, поэтому нужно пояснение.

Браузер — основная рабочая среда QA-инженера, но стандартные DevTools не всегда удобны для повседневных проверок. В этой статье собраны 10 полезных расширений Chrome, которые помогают быстрее проверять верстку, отслеживать визуальные изменения, анализировать ссылки, работать с API и генерировать тестовые данные. Подборка ориентирована на практическое использование и подойдёт как manual-, так и automation-QA.

Всем привет! В этой статье расскажу про свои ошибки и новшества во время работы над проектом, а точнее его улучшением. Эта статья является продолжением серии статей про данный проект.

Речь пойдет о моем проекте edge-weather-forecast — лёгкой нейросетевой модели прогнозирования температуры, которую можно запускать прямо на метеостанции или на простом CPU-устройстве вроде Raspberry Pi.

Кен Томпсон с Деннисом Ритчи являются соавторами Unix — операционной системы, которая лежит в фундаменте современной ИТ-индустрии. Важно заметить, что он начал работать над Unix раньше Ритчи. По словам Томпсона, он в одиночку написал первые версии Unix и делал в Bell Labs предшественников Unix и С — ОС Multics, языки Bon и B — ещё до того, как туда пришёл юный аспирант Деннис, помог всё улучшить и разработал язык С. Но вообще их карьера очень похожа: обоих после вуза направили в Bell Labs, где они трудились почти всю жизнь.

Томпсон неоднократно входил в топ-10 программистов всех времён и тому подобные рейтинги. Кроме Unix, в его послужном списке операционная система Plan 9, язык программирования Go и несколько выдающихся программ.

На связи — Катя Лысенко и третья часть статьи о системе онбординга. В первых двух (ч.1 и ч.2) мы разобрали основы: как подготовить почву, выстроить маршрут и создать понятный трек для новичка. Но структура — это только половина системы. Вторая половина — то, что делает её живой: регулярная рефлексия, честный разговор и поддерживающая среда, где человек не боится расти и пробовать.

Генеративный ИИ перестал быть магией и стал инструментом. Но чтобы им уверенно пользоваться, нужно понимать, как работают трансформеры и диффузионные модели, и уметь их адаптировать. В этом поможет новая книга - полноценный практикум с кодом от инженеров Hugging Face.

Служба поддержки может блестяще укладываться в метрику SLA (service level agreement) и «закрывать» сотни чатов в день. Парадокс, но при этом обычно повышается температура: выгорают сотрудники, подгорает у клиентов и они уходят, и, как следствие, сгорает синим пламенем прибыль компании. Ещё один парадокс: это руководство компании само поставило специалистов в такие условия.

Сегодня захожу на Avito, чтобы продать свой старенький роутер. Создаю объявление — и тут вижу вот это…

Подробный обзор ТОП-10 ИИ для создания песен. Разбираемся, как генерация музыки с помощью нейросетей позволяет создавать качественные треки с вокалом на русском языке.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я DevRel команды Selena Lakehouse. Пишу про СУБД StarRocks, архитектуры Lakehouse и Streamhouse в Telegram-канале @starrocks_selena (https://t.me/starrocks_selena).

Полгода назад термин Streamhouse начал всплывать на конференциях и в блогах. При этом многие русскоязычные источники, которые я читал, сводят его к «замене Iceberg на Paimon и обновлению Flink» или путают с обычным Lakehouse. На самом деле за Streamhouse стоит интересная архитектурная логика. Конкретный набор компонентов, где каждый решает свою задачу: Apache Flink для вычислений, Apache Fluss как горячий потоковый слой, Apache Paimon как холодное хранилище. Вместе они дают потоковый Lakehouse с задержкой в секунды вместо минут.

Мне стало интересно: можно ли на этом стеке построить полноценный аналитический конвейер? Не на слайдах, а руками в Docker Compose, с SQL и реальным сценарием.

В этой статье:

Если вы пишете бэкенд на Python или только собираетесь вкатиться в эту тему, вы точно слышали про FastAPI. Он обещает скорость NodeJS, автодокументацию из коробки и строгую типизацию. Звучит круто, но для новичка любая новая технология выглядит пугающе.

В этом гайде я хочу взять вас за руку и провести по всем базовым концепциям фреймворка. Мы напишем свой первый API-сервис с нуля, разберем частые ошибки новичков с асинхронностью и поймем, как писать чистый код с помощью APIRouter. Спойлер: баз данных и сложных ORM сегодня не будет, сосредоточимся на чистом понимании магии FastAPI.

Привет! Меня зовут Абакар, я работаю главным техническим лидером разработки в Альфа-Банке.

Когда-то давно мне приходилось работать над стартапом, цель которого была — форкнуть основной клиент приложения Telegram и доработать его, а именно добавить в него ИИ-чат-ботов, с которыми можно было общаться. Но это было в далёкие времена, когда ИИ ещё не был на таком «хайпе», как сейчас.

Боль каждого лида — это ответы на сообщения в чатах, и вот недавно я задумался: а что, если спасти себя и заодно опробовать ИИ? Попробовать добавить в Telegram функциональность генерации ответа на сообщение и сделать это без глубокого погружения в исходный код, просто как продакт, который просит своего разработчика что-то для него сделать. Для этих целей я выбрал инструмент — Cursor, с которым общался в визуальном редакторе. Давайте посмотрим, получилось у меня или нет!

Большинство устройств в цифровом мире живёт по тактам. Процессор Intel i5 крутит свой цикл: выборка инструкции, декодирование, исполнение, предсказание перехода - и всё это миллиарды раз в секунду. У GPU от NVIDIA - совсем другой ритм: параллельные потоки, массовые вычисления, другая логика загрузки и исполнения. Архитектуры разные - но принцип один: есть повторяющийся рабочий цикл. У человеческого мышления тоже есть свой такт. Он не измеряется гигагерцами. Один его «оборот» может занять вечер, неделю или несколько лет. Но если присмотреться, в нём повторяются одни и те же фазы: мы вводим понятия, формулируем тезисы, строим модели, и т.д. . Потом цикл начинается заново - уже на новом уровне. Это не биологическая прошивка и не нейронный микрокод. Это культурно сформированная архитектура мышления. Та версия рациональности, которая сложилась в европейской традиции - от античной логики до научного метода - породила довольно специфический когнитивный ритм. При этом понятно, что в другой цивилизационной культуре, например китайской, такт познания может быть несколько иным.

В данной статье детально рассматривается такт мышления европейского рационального сознания. А разные шаги этого такта - как основные маркеры (типы) для публикации/поиска идей в базе знаний.

В ваших руках тяжелый футляр из полированного красного дерева. Поднимаются металлические защелки, раздается глухой щелчок, и воздух наполняется запахом старого лака и машинного масла.

На выцветшем синем бархате лежит сложный латунный инструмент, густо покрытый шкалами, окружностями и ажурной вязью. Это астролябия фламандского мастера Гуалтеруса Арсениуса — по сути навигатор, часы и калькулятор звездного неба в одном корпусе. Но больше всего поражают крошечные скульптуры, поддерживающие подвес с компасом. И тут возникает почти неизбежный вопрос: зачем этому строгому математическому прибору нужна скульптура?

Поиск ответа уводит далеко за пределы одной астролябии. Еще недавно наука не стеснялась быть зрелищной, осязаемой и даже красивой: сложные идеи воплощали в стекле, воске, гипсе и металле, но потом что-то изменилось.