Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я долго думал, с чего мне начать свои публикации на Хабре. Но буквально на днях закончил монтаж преобразователя частоты для управления водяным насосом с PID — регулированием по датчику давления, установленным у меня дома. Хоть это и был долгострой, но задача была успешно решена. Однако опыт показал, что хоть такие решения уже известны из области техники, но детального описания процесса сборки системы и настройки преобразователя частоты мне нигде ранее видеть не приходилось.

Я постарался собрать информацию из множества разрозненных источников в одном месте, включая свой личный опыт работы с преобразователями частоты и изложить ее в доступной форме. Поэтому пусть моя приветственная статья на Хабре будет подробным гайдом по настройке ПЧ для работы с обычным однофазным водяным насосом с целью поддержания стабильного давления воды в водопроводной системе.

Итак, у вашего агента имеется набор инструментов, которыми он может пользоваться. Теперь нужно заняться их оркестрацией для решения реальных задач. Оркестрация не сводится к простому выбору того, когда и какие инструменты следует вызывать. Необходимо также создать правильный контекст для каждого вызова модели, чтобы действия были эффективными и обоснованными. Хотя простым задачам бывает достаточно одного инструмента с минимальным контекстом, более сложные рабочие процессы требуют тщательного планирования, чтения памяти и сборки динамического контекста для точного выполнения каждого шага. В этой главе мы рассмотрим стратегии оркестрации, создание контекста, выбор инструментов, исполнение, а также планирование топологий для построения агентов, способных эффективно и надежно решать многошаговые задачи из реальной практики. Как показано на рис. 5.1, суть оркестрации заключается в том, как система использует имеющиеся в ее распоряжении ресурсы для эффективной обработки пользовательских запросов.

В прошлой статье я писал о том, что в концепции 1С:ERP 2026 не хватает предметно-ориентированного слоя. После обсуждения стало понятно, что этот вопрос шире одной ERP-системы: если предприятие уже использует LLM, ему нужен не только набор промптов, а общий семантический контур. В первой статье эта тема была обозначена, но, видимо, недостаточно явно. Исправляю. На мой взгляд, именно этот слой в ближайшее время станет одним из самых практичных и недооценённых артефактов ERP-проектов, СМК-проектов, проектов управленческого учёта и корпоративного внедрения LLM.

Проблема не в том, что предприятиям не хватает ещё одного красивого словаря. Проблема в том, что сотрудники уже используют LLM, и остановить эту реку невозможно. Кто-то работает в ChatGPT, кто-то в DeepSeek, кто-то в Gemini, кто-то в корпоративных чатах, кто-то в локальных моделях. Руководитель просит модель подготовить управленческую справку. Финансист просит объяснить отклонение бюджета. Начальник производства формулирует служебную записку. СМК-специалист готовит проект процедуры. Аналитик описывает бизнес-процесс. Консультант пишет черновик ТЗ. Формально всё выглядит полезно: люди быстрее пишут, быстрее структурируют мысли и быстрее получают черновики документов. Но есть одно слабое место: каждый такой чат начинает строить свою собственную версию смысла предприятия.

В обычной переписке это можно терпеть. В ERP-проекте, в СМК, в управленческом учёте и в производственном контуре это уже опасно. Один сотрудник пишет в модель слово «партия» и имеет в виду партию материалов на складе. Другой под партией понимает производственную партию. Третий — партию для контроля качества. Четвёртый — серию изделия. Пятый — объект прослеживаемости. Шестой — аналитический разрез себестоимости. Модель отвечает уверенно, но отвечает внутри того смысла, который она сама восстановила из контекста. Если этот контекст не зафиксирован предприятием, модель начинает угадывать.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Орлов, я QA‑инженер в команде Tarantool Database, VK Tech. Я занимаюсь функциональным тестированием: проверяю новые фичи и изменения, поддерживаю и развиваю автотесты, разбираю инциденты, анализирую логи и метрики. Нагрузочное тестирование и стресс‑тестирование тоже входит в мои задачи — в том числе для проверки поведения Tarantool Database на больших конфигурациях. В этой статье я расскажу, как мы организовали и провели тестирование Tarantool Database на 640 инстансах, какие подходы и инструменты использовали и какие выводы сделали.

В ходе нескольких недавних бесед люди рассказывали мне, что перестали проверять свои телефоны по утрам. Не потому, что ничего не происходило, а потому, что происходило всё подряд. Они описывали это ощущение так, будто стоят под водопадом бесконечных плохих новостей.

Этот опыт далеко не единичный. Согласно отчёту Reuters Institute «Digital News Report» за 2025 год, 69% канадцев сейчас хотя бы изредка избегают новостей.

Во всём мире 40% респондентов сообщают, что по крайней мере иногда или часто поступают так же — это самый высокий показатель за всю историю наблюдений. Люди называли одни и те же причины: новости портят им настроение, они чувствуют себя перегруженными и бессильными что-либо сделать.

С 8 июля 2026 года Anthropic обновляет Privacy Policy. В новой версии компания прямо прописала, что может собирать данные для проверки личности и возраста: скан документа, номер ID, дату рождения, фото, видео и даже шаблоны геометрии лица.

Отдельно Claude Help Center объясняет, как проходит identity verification. Проверка может включать физический государственный документ с фото и лайф-селфи через сервис Persona. Подходят паспорт, водительское удостоверение, national ID или аналогичный документ.

Формально это не означает, что с 8 июля всех пользователей из России заблокируют. Компания также не пишет, что паспорт попросят у всех пользователей Claude сразу. Хотя положение пользователей из России действительно опаснее, чем для пользователей из поддерживаемых стран, так как страна не входит в список регионов, где Anthropic официально предоставляет доступ к Claude.

Разбираем, как защитить свои данные и пользоваться Claude после обновления политики. Не так страшен черт, как его малюют. 

Все началось с просьбы сделать отчеты в реальном времени. На первый взгляд задача выглядела простой, но довольно быстро выяснилось, что существующая архитектура для этого не подходит.

Проект был разбит на множество микросервисов, каждый из которых хранил данные в собственной PostgreSQL-базе. Чтобы строить сквозные отчеты, информацию нужно было где-то объединять.

На тот момент аналитика уже работала через ETL: раз в сутки Airflow восстанавливал общую PostgreSQL из ежедневных бекапов, а Redash выполнял запросы уже к ней. Решение было надежным и не требовало нагрузки на production, но для real-time оно не годилось — в лучшем случае отчеты показывали состояние системы на начало дня.

Всем доброго времени суток! Мы — Руслан Алиев, главный эксперт, и Михаил Калганов, начальник отдела вычислительных комплексов Лаборатории R&D «РТК-ЦОД». Наш отдел проводит испытания различного вычислительного оборудования и программных решений.

Основная задача испытаний — определение степени соответствия СХД требованиям проектов, в которых предполагается ее использовать.

За шесть предыдущих выпусков мы собрали собственный конвейер безопасной разработки: развернули виртуальные машины, подняли инфраструктуру из GitLab, Vault, Nexus, DefectDojo и Dependency-Track, написали CI/CD-пайплайн, подключили сканеры безопасности и настроили резервное копирование.

Остается главный вопрос: сможет ли наш конвейер находить реальные уязвимости, а не просто радовать разработчиков зелеными галочками в интерфейсе GitLab? 

Как говорили старые DevSecOps-бояре, «в нашем деле на слово не верят — безопасность нужно проверять».

Поэтому сегодня устроим нашему конвейеру проверку боем. Возьмем уязвимое приложение Reactvulna, загрузим его в GitLab и прогоним через собранный нами пайплайн. После этого разберем результаты сканирования и посмотрим, насколько хорошо собранная нами инфраструктура справляется с обнаружением проблем безопасности.

Представьте парк из более чем 700 экземпляров СУБД. Классический сценарий: приходит оповещение о высокой нагрузке, администратор начинает вручную собирать метрики с десятков дашбордов в Prometheus/Grafana, анализировать журналы, ища ошибки и медленные запросы, пытаться сложить разрозненные данные в единую картину, сформулировать проблему и создать задачу на исправление.

На это уходит много ресурсов, а ценное время на реакцию уходит.

Наша команда решила автоматизировать этот цикл, создав систему, которая не просто собирает данные, но и анализирует их, генерирует контекст и сама запускает процессы по созданию заявки.

С вами Станислав Епишин и Константин Резник из команды «R4C.Support.Всадники апокалипсиса» в СберТехе. В этой статье покажем, как мы соединили Prometheus, Pipeliner (CI/CD-оркестратор, разработан в СберТехе, аналог Jenkins), TaskTracker (система управления задачами, разработана в СберТехе, аналог Jira) и GigaChat (продукт Сбера) через AI Hub API (анализ) в единый механизм.

Сборка игрового ПК в 2026 году стала довольно сомнительным удовольствием. Причин много. Сюда можно отнести подорожавшую память, подорожавшие видеокарты и то, что сам по себе ценник средней сборки разбух до неприличия. И тут происходит что-то довольно странное поначалу, но логичное по сути. Обычный шестиядерный процессор 2022 года, который по всем законам жанра давно пора списывать на свалку истории, несколько месяцев подряд держится в топе продаж. Я про Ryzen 5 5500. Не Ryzen 9, не свежий Core Ultra, а тот самый старичок. И причина тут даже не в самом процессоре. Вот и давайте разберемся, в чем именно причина, что стоит купить за десять тысяч рублей и кому из этой тройки отдать предпочтение.

За последние пару лет доступность внешних реестров и CDN для российских команд стала менее предсказуемой. Для пользователя это обычно выглядит как «сайт не открывается», а для разработчиков — как внезапно упавший CI, зависшая сборка или сорванный деплой.

Привет, Хабр! Меня зовут Рахимов Искандер, я фронтенд-разработчик в компании Sofoil.

Для понимания контекста: речь идёт о подразделении Sofoil, которое занимается разработкой интерактивных обучающих систем. В команде работает 16 разработчиков, а основной стек — Angular на фронтенде и Python на бэкенде.

Со временем проблемы с внешними реестрами начали накапливаться: сборки замедлялись, периодически возникали таймауты, а стабильность релизов всё чаще зависела не от нашего кода, а от доступности сторонних сервисов.

В какой-то момент стало понятно, что проблему нужно решать системно. В качестве решения мы выбрали Sonatype Nexus 3. Расскажу, как внедряли его в инфраструктуру, какие задачи он закрыл и с какими нюансами пришлось столкнуться.

Как дать пользователю выполнять JavaScript, Python и SQL прямо в браузере и не пожалеть? Разбираем восемь песочниц: Web Worker для JS, Pyodide для Python, SQL.js для SQLite, iframe sandbox для HTML/CSS, DOMPurify для Markdown, самописный эмулятор Bash. Никаких Docker-контейнеров — только клиент.

В декабре 2025 года многие ведущие инженеры мира все-таки высказались вслух о том, о чём боялись даже думать: «Кажется, LLM пишет код лучше меня».

Фархан Тавар, руководитель инженерного направления Shopify (3000 инженеров, 10% мирового e-commerce), рассказал, как они к этому готовились — и что делать дальше. Спойлер: сокращать команду они не только не собираются, но и наняли уже 1000 интернов. Но обо всем – в статье

SEO-продвижение магазинов автозапчастей существенно отличается от продвижения обычных сайтов. 

10+ млн страниц, технические ограничения, проблемы индексации и многое другое.

В кейсе описаны особенности стратегии продвижения, разобраны ключевые проблемы и решения.

В этой статье мы расскажем, как развивали систему документации, сохранив за техническими писателями привычный инструмент, какие трудности возникли с производительностью генератора сайта и как в итоге появился портал docs.eremex.ru. При этом привычный инженерам формат PDF мы сохранили: новый портал не заменяет его, а дополняет, и документация по-прежнему доступна в виде файлов для тех, кому так удобнее.

Картинка: Aaron Willey (awilley), OpenWorkoutSystem

Сегодня мы поговорим об очень интересной, на мой взгляд, теме — высокотехнологичных самодельных тренажёрах для дома: ведь не секрет, что многие хотели бы иметь дома тренажёрный комплекс, однако основная его проблема заключается зачастую не в том, сколько такого рода вещи стоят (так как цены для увлечённых довольно доступны), а скорее в том, что такой аппарат занимает весьма существенное место — в современных квартирах любой метр на счету, что существенно ограничивает «творческие порывы по апгрейду своего тела». :-D 

Тем не менее, есть целый ряд увлечённых инженеров-энтузиастов, которые прямо сейчас работают над тем, чтобы решить эту проблему, и где в результате у них получаются поразительные устройства — как по компактности, так и по функционалу. 

И, мало того — существуют open source проекты, где целые сообщества таких инженеров выкладывают в общий доступ свои наработки — так что никто не мешает повторить вам их самостоятельно, предварительно ознакомившись с ними! 

Итак, о чём идёт речь? 

Фотограф нужен на свадьбе, корпоративе, предметной рекламной съёмке — там, где важны живой контакт, реакция и контроль на месте. Но когда нужен аватар для трёх соцсетей в разных стилях, серия карточек товара на разных фонах, деловой портрет для нового резюме или образы для лукбука — нейросеть для генерации фото закрывает это быстрее, дешевле и без логистики.

В 2026 году ИИ-генератор картинок перестал быть экспериментом для продвинутых пользователей. Это стандартный рабочий инструмент для контент-мейкеров, селлеров, дизайнеров, блогеров и маркетологов. Качество флагманских моделей доросло до уровня, при котором разница между реальным снимком и нейрофотосессией не очевидна без специальной проверки.

Еще осенью 2025 года в СМИ просочились новости о разработке ремейка первой и второй частей трилогии про Макса Пэйна. А уже зимой стало известно, что в 2027 году выйдет игра, объединяющая сюжет сделанной финскими трудягами дилогии.

А сейчас, пока Rockstar готовят обновленный шедевр, мы предлагаем поговорить о «Максе Пэйне» как о культурном и игровом феномене, а также попытаться понять, чем он так зацепил многочисленную армию поклонников.

Применение более сложных компонентов с очень большим числом выводов привело к внедрению технологий по созданию более мелких переходных отверстий, а также внедрению новых и модификации уже существующих технологических процессов. Все они имеют общие особенности: позволяют существенно увеличить плотность трассировки, уменьшить размер и вес изделия, улучшить электрические характеристики.

Такие платы называют HDI (англ. High Density Interconnect) — это печатные платы с высокой плотностью межсоединений.

Цель нашей статьи — показать, что соблюдая простые рекомендации и имея представление о "популярных" ошибках, можно заметно сэкономить время, а также получить надежные и соответствующие функциональным характеристикам HDI-платы, поставленные в срок, с минимальным риском дефектов и по оптимальной стоимости.