Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Punto Switcher для Mac заморожен с ноября 2017 года. Я печатаю на русском и английском целый день, и «ghbdtn» вместо «привет» выскакивает у меня раз двадцать в сутки. В июне я решил, что хватит, и начал писать свой свитчер. Альтернативы есть, ниже я их честно перечислю. Мне хотелось двух вещей: исправление прямо во время набора, без горячей клавиши, и ноль сети. А ещё было интересно проверить на себе: вытянет ли ИИ-агент системное приложение для macOS, где нет фреймворка, который сделает за тебя сложную часть.

Получилось 184 коммита, 18 290 строк Swift в приложении и 12 592 в тестах. Три пользователя: я, друг и моя мама. Приложение бесплатное, код открыт под MIT. В этом тексте расскажу, как оно устроено, где я облажался и что из этого вынес про работу с агентом.

Привет! Меня зовут Максим Добрый, я менеджер по развитию продукта в Контуре. Знаю, что на Хабре любят читать про внутреннюю кухню новых продуктов: почему решили запустить ту или иную фичу, каким был её путь от идеи до релиза, что планируется с ней делать в будущем и т.д. Я подумал, что можно по следам одного нашего важного релиза — Тем в Толке — сделать статью, и показать здесь всю подноготную этой фичи. Тем более, что повод для нас действительно громкий: мы стали первыми в РФ, кто такое сделал. Мы исследовали опыт наших пользователей, изучили их боль — когда контекст по проектам разбросан по разным местам — и придумали способ собирать его в одном месте.

В статье описано, как реализовать многоканальный звук на RP2040 с использованием HD аудиокодека ALC889. Будет краткий разбор интерфейса HDA link и ссылки на пару рабочих демо-проектов с описанием их работы.

Привет, Хабр! Я Николай Видов, тимлид команды чатботов в Т, пишу на Python с 2017 года. За это время я успел поработать с конфигами во всех видах: INI-файлами в legacy-проектах, переменными окружения в Docker-контейнерах, YAML с шаблонами в Helm, pydantic-моделями в свежих сервисах, Vault и Consul в инфраструктуре покрупнее. Это третья статья о конфигурациях в Python — в предыдущих я разобрал, как мы дошли до жизни такой и почему это не устраивает меня и мою команду.

Как и любая другая эволюция, развитие приёмно-усилительных электровакуумных приборов (ЭВП) имело и тупиковые ветви, образцы, из которых сейчас выглядят престранно и чужеродно. Одна из таких ветвей — внешние электроды. Взглянем же на некоторые примеры этих технических курьёзов, попытаемся понять причину их появления и исчезновения, полюбуемся своеобразной «тёплой ламповой» эстетикой, присутствующей даже в таких нежизнеспособных уродцах.

9 утра, 2028 год. До первой сессии остаётся двадцать минут. Клиент уже заполнил дневник состояний, система собрала записи за неделю, отметила повторяющиеся темы и подготовила черновое резюме. Психолог читает его, вычёркивает два слишком смелых вывода и меняет план встречи. Через час ИИ напомнит клиенту об упражнении, которое они выбрали вместе. С чем работать и куда двигаться дальше, решит специалист.

Это сценарий, а не прогноз с гарантией. Но главный сдвиг в нём уже виден: ИИ заберёт часть операций, перекроит рабочий процесс и добавит неприятный вопрос об ответственности. Профессия целиком никуда не денется. Зато привычный рабочий день вполне может.

Пятнадцать тысяч триста девяносто долларов в год разделяли две медианные зарплаты в посте, который аналитик данных Stack Overflow Дэвид Робинсон опубликовал в середине июня 2017 года. Если бы так различались сеньоры и джуны или Калифорния и Индия, пост прошел бы незамеченным, потому что такими графиками интернет завален доверху. Шум поднялся из-за признака, по которому разработчиков разложили на две кучки: чем они делают отступы в коде, пробелами или табуляцией.

Новость разлетелась от The Register до BBC, комментаторы привычно разбились на два лагеря, а несколько человек с Pandas наперевес попробовали этот результат развалить. Дальше пойдет речь как раз о той части истории, где его разваливали, и о том, почему ни у кого толком не вышло.

В начале августа завершилась Летняя проектная школа программирования СПбГУ. 30 студентов, в том числе обучающиеся на образовательных программах ТОП ИТ СПбГУ, якорным партнером которых выступает YADRO, работали над задачами в области системного программирования, архитектуры RISC-V, разработки компиляторов, использования ПЛИС и оптимизации ПО с открытым исходным кодом. На итоговой защите выступили 29 участников. Помимо подготовки учебных отчетов, участники находили ошибки в проектах с открытым исходным кодом, готовили сообщения об ошибках (bug reports) и запросы на включение изменений (pull requests), профилировали приложения и оптимизировали библиотеки.

Школа проходила с 6 июля по 1 августа. В ее основе лежало проектное обучение: студенты осваивали новые технологии и инженерные подходы, работая над практическими задачами вместе с наставниками. Отдельное направление было посвящено RISC-V. О проектной работе и ее результатах рассказываем в этом материале.

В этой статье будет инструкция, как создавать плагины для open-source видеоредактора Wunjo Make самостоятельно или через Claude Code, Codex, Cursor. Для этого в репозитории я добавил код сборщика и умения для облачных языковых моделей. Плагины могут работать с локальными нейронными сетями или через API, а также управляться через MCP.

Вы когда-нибудь задумывались над смыслом названия этой файловой системы? А между тем ключевая фича, с которой все начиналось, — это как раз кэширование.

Несколько месяцев назад я зачем-то полез изучать теорию категорий. Причины были примерно те же, по которым нормальные люди иногда решают разобраться в квантовой механике по роликам на YouTube: звучит умно, выглядит загадочно, а главное – можно потом с важным лицом употреблять слово «эндофунктор» в компании людей, которые не могут проверить, несёшь ты ахинею или нет. В моём случае ситуацию усугубляла любовь к функциональному программированию, поэтому рано или поздно столкновение с теоркатом было неизбежно.

Первые впечатления были соответствующими. Категории, морфизмы, функторы, естественные преобразования, монады, знаменитое «монада – это моноид в категории эндофункторов». Я читал определения, вроде бы даже понимал отдельные слова, закрывал книжку и через пару часов снова не мог ответить на простой вопрос: а зачем мне всё это как программисту? Я пишу обычные приложения, крашу кнопки, перекладываю JSON из одного места в другое. Где в этой картине должны появиться все эти стрелочки?

Допустим, мы запустили АБ‑тест, рандомизировали клиентов, и теперь хотим оценить эффект фичи на средний чек. Средний чек — это пример ratio‑метрики или метрики отношения: считаем отношение суммы покупок к их количеству. Как анализировать эффект на такую метрику?

Казалось бы, средний чек — это среднее, и можно использовать просто t‑test. Но t‑test предполагает независимость наблюдений, а чеки могут быть зависимы — один клиент может совершить несколько покупок. Как следствие, мы завышаем ошибку первого рода и находим эффект там, где его нет.

В этой статье разберём, как с этим работать: корректно считать эффект, дисперсию, p‑value и доверительный интервал. Придём к дельта‑линеаризации, которая позволяет сравнивать исходный средний чек через привычный поюзерный тест. Заодно разберём, как использовать CUPED с дельта‑методом, и покажем связь с OLS с кластерными ошибками.

В ИИ‑системах даже обычный документ может стать источником команд для модели. Если агент имеет доступ к инструментам с широкими полномочиями, одна удачная prompt injection способна привести к утечке данных или нежелательным действиям. Разбираемся, как выстроить защиту на уровне архитектуры: от разделения доверия до контроля действий агента, с примерами реализации на Python.

Приветствую всех!

Помимо уже знакомых нам блоков, обеспечивающих связь с диспетчером, в лифтах применяются и более экзотические аппараты. Ко мне в руки попал как раз один из таких — переговорный блок от лифта конца девяностых.

Зачем он вообще нужен, с кем через него связывались и как он работает? Как оказалось, штука эта куда интереснее, чем я ожидал...

Всё началось с довольно бытового вопроса — выбора нового смартфона на следующие три‑четыре года. 5G, eSIM, Wi‑Fi 6 — здесь всё более‑менее понятно. Но спутниковая связь со смартфонами развивается сейчас настолько быстро, что захотелось разобраться: что сегодня реально стоит за поддержкой NTN?

Тем более что события последних недель показывают: речь уже не только о перспективных технологиях. SpaceX развивает Starlink Mobile и готовит новую спутниковую группировку, российское «Бюро 1440» разворачивает собственную инфраструктуру и уже представляет серийные абонентские терминалы, а производители чипов презентуют платформы с поддержкой NR‑NTN.

Попытка разобраться вывела меня далеко за пределы характеристик телефона — к архитектуре радиодоступа, межспутниковому транспорту, Packet Core и реальным сценариям работы спутниковых сетей, в том числе в Иране и России. И в итоге возник вопрос гораздо интереснее выбора смартфона: что меняется в архитектуре мобильной сети и точках контроля над трафиком, если первый сетевой узел после UE находится уже не на земле, а на орбите?

Я один делаю Кубыш, приложение для личных финансов на iPhone, а код пишет ИИ-агент. У которого два лимита: на 5 часовые и на недельные. За несколько месяцев выяснилось, что они неплохо заменяют тимлида и кадровиков. Получается:

Нет никакого смысла нанимать нобелевского лауреата, чтобы он отвечал на однотипные звонки в колл-центр. Примерно так же выглядит ситуация, когда повторяющуюся узкую задачу — разметить запись, проверить формат ответа, отнести обращение к одной из десяти категорий — отдают флагманской языковой модели через API.

Когда-то всё начиналось с одной строчки кода и вопроса: «А что, если он сам поймёт, что делать?»

Я не строю сверхразум и не собираюсь перевернуть мир. Просто много лет в своей тихой лаборатории (читай: за обычным столом у компьютера) проектирую кусочки алгоритмов, как детали конструктора. Иногда они щёлкают и начинают жить — и это самый крутой момент.

Этот цикл статей — не манифест и не доказательство. Это мой личный черновик, дневник исследователя-одиночки, где я раскладываю по полочкам то, что накопил. Пишу простыми словами, чтобы даже ребёнок, заглянув через плечо, понял: вот тут агент «смотрит», тут он «думает», а тут — «делает».

Пишу для себя, чтобы не забыть, и для истории — чтобы кто-то потом мог посмотреть и сказать: «Ага, вот тут он ошибся, а вот тут догадался». И для вас — чтобы вместе разобрать, как устроена архитектура интеллектуального агента, простыми словами, без пафоса, но с уважением к сложности задачи. И да, это импровизация: каждая статья — это разговор с собой вслух, попытка объяснить сложное так, чтобы самому стало яснее. Если тебе интересно заглянуть в эту лабораторию — добро пожаловать. Будем собирать агента с нуля, шаг за шагом.

Эта статья — первая в цикле, где я делюсь тем, что накопил: простыми словами, с примерами и без претензий на истину. Только опыт, наблюдения. Тема — архитектура интеллектуального агента с нуля. И вопрос, который будет висеть над каждой статьёй: это уже AGI… или ещё нет? Поехали разбираться.

У Остина Клеона есть короткая книга «Покажи свою работу!» с одной большой идеей: не ждать, пока всё будет готово, а показывать процесс. Маленькие шаги, то, чему учишься, что вдохновляет, как ты идешь к результату. Делиться понемногу каждый день, учить тому, что знаешь, и не превращать это в спам. Клеон считает, что люди находят тебя через то, чем ты делишься, и некоторые из них начинают тебе помогать.

Если применить эту философию к разработчикам, чем стоит делиться сейчас в 2026 году? Советы в сети сводятся к нескольким вариантам: выкладывать код в open-source, вести публичный журнал сделанного за день или описывать, как ты думал над задачей. Даже те, кто советует код, признают: это выглядит скучно.

Идеи хорошие, но делиться кодом нельзя, если он принадлежит корпорации и неактуально, раз его все равно написал агент, агент соседа напишет то же самое за 5 минут.

Так что же показывать?

Ещё пару лет назад «ИИ в поддержке» означало чат-бота с кнопками, который многих раздражал. Сейчас картина изменилась радикально. В 2026 году службы поддержки разработчиков строят не одного умного бота, а комбинацию агентов: одни копают логи и код, другие готовят контекст для инженера, третьи – по команде человека – открывают Pull Request с фиксом.