Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет. Делаю расширение для VS Code, которое даёт OpenCode CLI полноценный графический интерфейс. Называется PrimeCode.

Суть простая: OpenCode — мощный CLI-агент, но работать с ним в терминале на длинных сессиях не всегда удобно. Хотелось нормально видеть, что происходит — tool calls, изменения файлов, контекст, токены. Не форк, не отдельный продукт — именно UI-слой поверх OpenCode, который общается с ним через SDK и SSE-стриминг.

Если вы уже работаете с OpenCode и у вас есть существующие сессии — можно продолжить работу с ними прямо через расширение. Вся история, контекст, tool calls — всё подхватывается.

Навигатор при построении маршрута решает масштабную оптимизационную задачу на графах — он работает с дорогами не как с линиями на карте, а со структурой из миллионов рёбер и вершин. Учитываются ограничения движения, текущие и прогнозные скорости, качество дорог и многое другое. 

Недавно в дополнение к самому быстрому и оптимальному мы добавили ещё один вид маршрута — «лёгкий маршрут», наименее стрессовый для водителя. Минимум сложных перекрёстков, поворотов налево и перестроений. 

В статье рассказываем, как мы строим легкий маршрут и как он вписывается в текущую архитектуру маршрутизации.

Сразу сделаю чистосердечное признание: я ручной тестировщик. Я не умею писать код с закрытыми глазами, и да — эту статью мне тоже помог структурировать ИИ по моим промптам. Зато я умею декомпозировать задачи, выстраивать логику продукта и ломать то, что уже написано.

Меня бесила ситуация, когда я не могу подобрать себе фильм для просмотра. Обычно, у фильмов только скудное описание и рейтинг. Чтобы посмотреть трейлер нужно умудриться его найти. Да, можно прочитать отзывы, но там в основном рецензии на пару минут чтения

Я решил, что мне нужен инструмент, который превратит выбор фильма из рутины в развлечение. Бюджет — 0 рублей. Команда — я и нейросеть (Gemini 3.1 Pro).

В IT сейчас активно спорят про «вайбкодинг». Кто-то считает это абсолютным злом и костылестроением, кто-то — неизбежным будущим. Я решил проверить этот подход на практике и за выходные собрал MVP своего сервиса.

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В предыдущих частях я рассказывал про P&L-центры, ценообразование, учет ресурсов и планирование бюджета, а теперь хочу перейти к самой чувствительной части всей этой истории - оптимизации потребления.

Здесь уже недостаточно просто собрать цифры в отчет. Нужно понять, где ресурсы реально тратятся неэффективно, что с этим можно сделать без вреда для сервисов и с какими организационными проблемами мы почти наверняка столкнемся по дороге.

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В прошлой части я рассказывал, как мы собираем и считаем потребление вычислительных ресурсов, а теперь хочу перейти к следующему шагу - планированию ИТ-бюджета на базе этих данных.

Для этого я обычно использую два дополняющих друг друга подхода:

Меня зовут Дмитрий, я руковожу отделом ИТ-инфраструктуры и сервисов в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. В прошлой части я подробно разбирал ценообразование вычислительных ресурсов, а теперь давайте соберем все это в единую модель учета и посмотрим, как она помогает не просто считать цифры, а принимать вполне прикладные решения.

Ниже пройдемся по основным блокам, из которых этот учет складывается.

1. Отдельно стоящее оборудование

Поскольку мы планируем учитывать расходы за месяц, то стоимость покупки оборудования нам также надо привести к месячным затратам. Для этого воспользуемся амортизацией, а именно определим ее срок и тип и посчитаем ежемесячную стоимость, исходя из этого. Для примера возьмем линейную амортизацию сроком на 5 лет (60 месяцев), тогда ежемесячная стоимость отдельно стоящего оборудования будет:

HW_month_price = HW_price / 60

При этом:

Сталкивались уже с EvaTeam (российский аналог Jira)? Чувствуете боль при работе с бизнес-процессами (workflow)? Думаю я могу вам немного помочь

или как уместить Вселенную в iPhone, не привлекая внимания санитаров

Разработчики — люди в целом неплохие, но с одной странностью: когда задача кажется им большой, они добавляют слой. Потом ещё слой. Потом, в три часа ночи, смотрят на то, что получилось, и долго молчат.

Автор проекта «ЭХО» взял и убрал всё лишнее. Без предупреждения, без RFC, без голосования в команде. Остался минимальный Linux, один бинарник на Go и файловая система — всё остальное полетело в мусор вместе с базами данных, фреймворками и «чёрными ящиками» с гарантией на три года. Получилась система на 250 миллионов анкет, которая работает на обычном пользовательском компьютере и не требует звонить в поддержку AWS в два часа ночи.

Но 250 миллионов — это как-то мелко, правда? Давайте замахнёмся на Вселенную. Ну или хотя бы на Млечный Путь для начала.

Проблема не в том, что инструментов мало. Проблема в том, что большинство из них построены вокруг браузера прошлого поколения, тогда как frontend уже давно живёт внутри runtime. Именно из этой практической боли появился собственный runtime-инспектор — сначала как консольный скрипт для одной конкретной задачи, а затем как полноценный инструмент, который неожиданно нашел отклик у QA и разработчиков.

Сидя на очередном teams митинге с коллегами на французском, и в очередной раз понимая, что упускаю смысл совещания, ибо уровень этого самого французского оставляет желать лучшего, подумал, что надо что-то делать.

И так как их много, а меня — мало, делать что-то предстояло мне. Teams и прочие платформы, конечно, имеют опции на такой случай, но не просить же включать запись каждый раз.

Получилась небольшая программа, которая берёт воспроизводимый звуковой поток, делит его на фразы, через whisper распознаёт в указанный язык (проверял русский, английский, французский) и переводит.

Мы разработали приложение, где пользователь может свайпать картинки, и с учетом лайков пользователя мы генерируем новые картинки. Ниже рассказ, с чем интересным мы столкнулись во время разработки этого приложения.

История такова. Бродил я на Хабре и увидел сей опус:

«Как я пытался трудоустроиться в Яндекс в 2026»

Где разраба с 20 летним опытом нагрели, как ребенка.

Ситуация типовая. И когда людей «едят», используют, эксплуатируют их ресурс/время/энергию/деньги/пэм ресурс и так далее. И они этого в упор не видят. Таких ситуаций множество. Да только разраб кажется умным. Есть ожидание, что он интеллектуален и может в математику. И так и есть скорее всего, но базовая, минимальная теория игр+ здравый смысл, к сожалению, обошли его стороной.

Потери могут быть небольшими, могут быть значительными. Это не главное, главное отличать одно от другого.

UseCase - как организовать своё приложение с точки зрения бизнес-процессов, чтобы не погрязнуть в хаосе сервисов, контроллеров и разрозненной логики.

Вы наверняка видели те самые видео: «Все секреты промптинга за 4 часа», «Идеальный промпт для Midjourney», «Как научиться разговаривать с нейросетями». Я тоже их смотрел. Сохранял в закладки, записывал советы, искал тот самый файл с рабочими формулировками, который куда‑то завалился.

А потом понял: вместо того чтобы учиться общаться с ИИ, можно просто сделать себе личного промпт‑инженера, который уже всё знает. И для этого даже не нужно настраивать сложные агенты или платить за API.

В этом тексте я написал как реализовать CLI на CAN шине.

В разработке электроники часто делают электронные плату без UART, но с CAN .

Как же отлаживать софт и железо в таких случаях?

Система Zabbix является универсальной системой мониторинга с открытым исходным кодом, предназначенной для наблюдения за состоянием IT-инфраструктуры: серверов, сетевых устройств, приложений, баз данных, систем виртуализации и облаков в режиме реального времени.

В этой статье мы разберем системный подход к диагностике самого Zabbix и его правил, чтобы ваш мониторинг начал приносить пользу, а не создавать шум.

На связи Нейрохаб. Сегодня конкретно про то, как оплатить подписку ChatGPT Plus из России в 2026 году — сколько это реально стоит через разные сервисы и как купить подписку дешевле, если знать пару нюансов.

Несмотря на наличие других больших языковых моделей — Claude, Gemini, DeepSeek — запросов на то, как купить подписку ChatGPT в России, по данным Яндекс Вордстат в два раза больше, чем у всех догоняющих. Люди привыкли, интегрировались, платят и будут платить.

Учёл вопросы по предыдущему материалу и опишу процесс больше с личного опыта. Постарался собрать все нюансы, которые касаются именно этого сервиса — зависимость от страны эмитента, подводные камни при оформлении подписки Chat GPT, реальные итоговые суммы.

Как выпустить каждую из карт — уже подробно разобрали в отдельном материале Виртуальные карты для оплаты зарубежных сервисов.

Одной из самых сложных частей C++ до сих пор считаются правила поиска имён, и ошибки связанные с name lookup проявляются обычно уже в рантайме. Код компилится и даже работает какое-то время, но при свете луны ведёт себя не так как ожидает программист. За простыми идентификаторами скрывается многоуровневая система областей видимости, категорий имён и специальных правил, и очень многое в нашем текущем стандарте растёт прямиком из восьмидесятых, частенько без изменений. Давайте посмотрим как компилятор видит имена в C++, какие области видимости существуют и почему они ведут себя по-разному.

В C++ есть несколько типов областей видимости, вы наверное сходу назовёте глобальное пространство имён, область параметров шаблона, область видимости класса и область параметров функции, но также есть блочная область видимости и область видимости перечислений. Между этими областями есть исторически сложившаяся асимметрия, которая частенько удивляет: два объявления using, которые вводят одно и то же имя в одну и ту же область видимости внутри пространства имён компилятор съест без возражений, но если попытаться сделать то же самое других областях видимости, то получим ошибку на повторное объявление. В серии статей про "нескучное программирование" я разбираю скользкие случаи и как мы докатились до такого. Это продолжение темы, начатой в "Важны ли компилятору имена", поэтому чтобы картинка была цельной, лучше пробежать её по диагонали.

Открыл Postman, потыкал эндпоинты, всё ответило 200 — вряд-ли хорошее тестирование Разбираю что на самом деле нужно проверять в API, показываю примеры на Postman и Jest, и даю чеклист который можно взять и использовать прямо сейчас.

На протяжении десятилетий нейробиологи пытались объяснить, как один нейромедиатор, дофамин, может одновременно выполнять две совершенно разные задачи. С одной стороны, он подкрепляет обучение, основанное на вознаграждении. С другой – запускает физическую активность. Новое исследование проливает свет на переключатель функций дофамина.