Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Трегубова, я архитектор продукта Platform V Synapse API Mesh в СберТехе. Хочу поделиться идеями по работе с агентскими инструментами и внедрением протокола МСР в корпоративном ландшафте. Расскажу, как мы обеспечиваем централизацию, но обходим узкие места, и как линейка продуктов платформы Synapse сокращает этот путь. Надеюсь, что вы сможете почерпнуть из статье идеи для решения аналогичных задач.

Я занимаюсь внедрением и интеграциями CRM уже третий год. За это время у меня было больше 70 интеграций, а около 90% клиентов после внедрения остаются на сопровождении.

И один из вопросов, который я регулярно слышу еще до начала проекта:

«А какая CRM нам лучше подойдет — Битрикс24, amoCRM или что-то другое?»

Иногда вопрос формулируют еще проще:

Мы идём по тёмному цеху, освещение мерцает, где‑то капает вода, пар свистит, вырываясь из небольшого отверстия в трубопроводе. Старые пульты управления, покрытые пылью, копотью и паутиной. Проходя мимо пультовой, улавливаешь запах сигарет и кофе — верные, вечные спутники оперативной смены. Слева, на высоте метров десяти, работают котлы, издавая звук, схожий с рёвом Роковой горы в самом сердце Мордора. Весь путь пропитан хтоническим ужасом — не хватает только своего Фредди Крюгера или Джейсона Вурхиза. Хотя кто знает, что тут по ночам происходит.

И вот мы приходим к нашему месту «жертвоприношений» — тренажёрному классу для обучения операторов ТЭЦ. За стеной — цех с четырьмя энергетическими котлами БКЗ, за окном — минус 35, а впереди — две недели установки софта, наладки, ввода в эксплуатацию и обучения инструкторов. Хоть и кажется, что вся эта компьютерная техника с красивыми картинками здесь чужеродна…

Привет! Мы Катя Халитова и Саша Иванов, UX-исследователь и продакт из Контур.Фокуса.Про skills сейчас пишут много, но почти всегда со стороны разработки. Материалов о том, как встроить их в исследовательский процесс, мы не нашли — разбирались сами. Поэтому в статье рассказываем, что у нас получилось: показываем skills, которые мы собрали под задачи discovery, и разбираем, как собрать свой — под свою задачу и свою методологию. Наши лежат в открытом репозитории на Github..

Каждый 256 день года связан с теми, кто работает с кодом: своим или чужим. Но когда программист дорастает до тимлида, нужно ли ему полностью переключаться на процессы или можно совмещать лидерство с написанием кода?

Порассуждали об этом с двумя очень разными тимлидами, в опыте которых уместилась вся история профессии. 

Представьте ситуацию: администратор стоматологической клиники утром открывает расписание и видит, что пациент отменил прием в 10:00, а следующее свободное окно у этого врача только вечером. Время пропадает, врач ждет. А рядом, в листе ожидания, наверняка есть человек, который был бы рад попасть именно на это время. Надо только, чтобы кто-то ему об этом сообщил. 

Почти каждый пятый пациент на прием не является. Вручную обзванивать долго и неэффективно, а слот нужно закрыть быстро, пока он еще актуален.

Дальше покажем, как автоматизировать управление записями к стоматологу. Голосовой робот МТС Exolve будет сам звонить пациенту, предлагать перенести визит и сохранит изменения в расписании.

В 2026 году я провела 105 глубинных интервью с владельцами и руководителями студий и компаний разработки — от аутсорса до продуктовых команд, плюс часть диджитал‑агентств. Выборка — от 10 до 300+ сотрудников, география — вся Россия. Я искала не только статистику — сколько компаний падает, а сколько растет. Я искала ответ на вопрос, почему одни падают, а другие растут: что делают лидеры растущих компаний и не делают те, кто руководят падающим бизнесом

В первой части мы верхнеуровнево рассмотрели результаты оценки 37 моделей, обсудили проблему оценки и сравнения guardrail моделей, рассказали, как лидерборд помогает с ней справиться, а также поделились инсайтами и руководством по использованию. 

Теперь пришло время заглянуть во внутреннюю кухню: в этой статье мы подробно разберем устройство GuardRate Tool и GuardRate Leaderboard, ответим на вопрос, почему выбрали именно такие бенчмарки и метрики, опишем методологию и расскажем о том, как проводились эксперименты.

В первой части мы верхнеуровнево рассмотрели результаты оценки 37 моделей, обсудили проблему оценки и сравнения guardrail моделей, рассказали, как лидерборд помогает с ней справиться, а также поделились инсайтами и руководством по использованию. 

Теперь пришло время заглянуть во внутреннюю кухню: в этой статье мы подробно разберем устройство GuardRate Tool и GuardRate Leaderboard, ответим на вопрос, почему выбрали именно такие бенчмарки и метрики, опишем методологию и расскажем о том, как проводились эксперименты.

Что происходит, если строить каталог на миллионах товаров не вокруг PostgreSQL и Elasticsearch, а вокруг mmap, собственных индексов и zero-allocation JSON? Разбираю архитектуру, компромиссы и реальные результаты на работающем агрегаторе: около 50 000 RPS и миллисекундные ответы.

Год назад я выложил RWC — реактивные веб-компоненты на сигналах, без JSX и шаблонного компилятора. Статью прочитали восемь тысяч человек, тридцать оставили комментарии, после чего я переписал ядро. Рассказываю, что изменилось в 3.0, и отвечаю на главные претензии из комментариев: зачем это всё, если есть Lit, и правда ли Web Components так плохи, как о них говорят.

Стремление урезать издержки и экономить — похвальное стремление, в некотором роде способствующее прогрессу. Но иногда оптимизация оборачивается мелочностью, которая в одних случаях просто раздражает, а в других, если ей сопутствуют халатность и разгильдяйство, становится опасной для жизни.

Именно в такой смертоносный унисон однажды сложились факторы, повлёкшие знаменитую трагедию Therac-25.

Привет! Это Скутин Антон. Я работаю в «Петрович-Тех» руководителем отдела обеспечения доступности ИТ-сервисов. Моя предыдущая статья была про ITIL. В этот раз я решил рассказать о том, как построить наблюдаемость, когда нет ни CMDB, ни oncall.

Эту тему я рассказывал на Observability Conf, коллеги завалили вопросами, поэтому решил поделиться здесь, подключайтесь в комментарии — обсудим!

SSD и флешка кажутся почти идеальным местом для архива. Внутри ничего не крутится, а питание для хранения файлов не требуется. Данные там действительно могут пролежать годами, но гарантированного срока хранения не существует. На практике флеш-память не вечна. Даже совершенно исправный накопитель постепенно теряет возможность надежно различать записанные данные. Они не пропадают разом. Сначала могут появиться ошибки чтения и поврежденные файлы, которые больше не открываются. А в неудачном случае страдают служебные данные, без которых SSD может вообще перестать нормально предоставлять системе доступ к содержимому. Давайте разбираться, почему так происходит.

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Чтобы напомнить клиенту о встрече, нужно собрать в одном сообщении данные из нескольких записей CRM. С этой задачи началась работа над моим шаблонизатором, который постепенно обзавёлся каталогом понятных параметров, собственным парсером и условиями. Позже тот же механизм понадобился колл-центру уже в микросервисе. Расскажу, какие задачи меняли его устройство и что пришлось продумать, чтобы новое поле в сообщении можно было добавить без очередной задачи разработчику.

Помня, какой тильт ловил, ища работу в 2025 году, я решил прибегнуть к помощи ИИ и делегировать ему всю рутину: поиск, отклики и сопроводы. Эффективно ли работает сервис, кому подойдет и стоит ли подписка своих денег – в статье. За отзыв-статью мне не платили, не дарили подписку и никак не стимулировали.

Многие, и особенно начинающие, компании не хотят сразу внедрять полновесную CRM: они часто избыточны, а еще изначально диктуют логику работы, порой очень жестко. Если у вас, к тому же, все еще меняются процессы: несколько менеджеров, пилоты, согласования, юристы и финансы — стандартный флоу работы может развалиться.

Поэтому каждый колхозит что ему удобно, и самый распространенный способ сортировки данных ручками — таблицы. CRM в Excel может казаться практичной, но до поры — примерно когда появляется стабильный поток клиентов, которые проходят разные этапы в своем темпе внедрения вашего продукта/услуги и согласований. Еще больше проблем вылезает, если продажников в отделе больше одного и кто-то передал свои задачи из-за отпуска/болезни/увольнения.

Поэтому нужно искать какой-то усредненный, да еще и удобный инструмент для ведения процессов компании: что-то, что сохраняет простой табличный подход, но дает возможность в ней же собирать полноценные рабочие процессы. И такое решение я, кажется, нашел.

Короткая версия: за несколько месяцев на одной домашней видеокарте у крымскотатарского языка появились работающее распознавание речи (WER 0.3463 → 0.1701) и синтез, который прочитал вслух целую книгу — шестнадцать глав, 1 час 58 минут звучания. На обучение моделей из этого ушли часы. Всё остальное время съели данные, проверки и выяснение того, какие из моих собственных измерений врут.

Вот про эту вторую часть я и хочу рассказать, потому что она переносится на любой язык, а первая — нет.

Сразу оговорка про то, чего в статье не будет: конкретных источников аудио, договорённостей с правообладателями, точных рецептов пайплайна и внутренних скриптов. Будут метрики, порядки величин, методология проверки и грабли. Грабель много.

Я сейчас дам инструкцию. Постарайтесь выполнять каждый шаг, прежде чем перейти к следующему.

Поехали. Шаг первый: прочитайте слово в кавычках один раз: «Ворота». Шаг второй: прочитайте следующее слово два раза: «Синхронный». Шаг третий: прочитайте слово три раза: «Разочарование». Шаг четвёртый: посмотрите влево, затем вправо, затем вверх, затем вниз. Шаг пятый: закройте глаза и прочитайте про себя любое четверостишие, которое знаете.

Что сейчас произошло? Ничего особенного, просто аудитория была сегментирована по степени внушаемости. Но есть и хорошие новости — только вы знаете, в какую категорию попали.