Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я думаю, это будет довольно короткая статья. Зачем я её пишу? Ну просто нужно где-то описать моё понимание этого вопроса на данный момент. Зачем? Вдруг кому-то пригодится? Я с удовольствием стал бы пользоваться такой софтиной. Здесь я опишу, какой я вижу программу/систему для коммуникаций внутри одной организации.

— А можно сделать так, чтобы пользователи, когда форму заполняют, могли бы файлы прикреплять? И видосики? И сразу несколько штук?
— Ага.
— А чтобы на первом экране на фоне листались фотографии работ из портфолио?
— Да.
— А чтобы…
— Да всё что угодно можно. Главное, подходящие плагины для этого найти.

Вообще-то я не разработчик сайтов на Вордпрессе, но в 2025 году парочку пришлось сделать. Мне важно было, чтобы на сайтах были минимальные необходимые штуки: формы для сбора заявок (с уведомлениями на почту), модальные окна, возможность полистать фотки на мобилках, согласиться с обработкой персональных данных, вот это всё.

Для всего этого я последовательно искал бесплатные плагины и нашёл их. Этой статьёй попробую сэкономить время тем, кто хотел бы впервые сделать себе блог или корпоративный сайт на Вордпрессе, и чтобы на нём всё было по уму.

С нуля создаем Node.js-сервис для GitHub, который использует LLM (OpenRouter) для построчного код-ревью Pull Request. Разберем: верификацию вебхуков, борьбу с непредсказуемостью LLM и превращение хаоса в отказоустойчивый инструмент.

DRV8870 - это старая простая микросхема управления коллекторным DC-мотором с токами в обмотках до 3.5 Ампер от компании Texas Instruments. По сути это драйвер H-моста. Причем H-мост встроен прямо внутрь корпуса самой микросхемы. Это полностью интегрированное решение.

В этом тексте я произвел обзор микросхемы DRV8870. Посмотрим с какой стороны следует подходить к микросхеме DRV8870.

Что именно обновилось?

Чтобы ответить на этот вопрос нужно разобраться как вообще устроена технология NFT в TON.

Есть контракт TPEP 62 который является технической базой для всех NFT в блокчейне TON, там хранится например: принадлежность к коллекции, адреса контрактов и другая информация. Для него есть “дополнение” TEP 66 который показывает кому и сколько нужно выплачивать роялти с перепродажи NFT и как расчитывать это роялти. И 62 и 66 это ончейн информация, то есть находится в блокчейне.

Но сам файл NFT хранится уже не в блокчейне, это слишком дорого, а на сервере, также как и атрибуты NFT (в случае подарков это фон, модель и узор). Чтобы кошелек мог показать всю информацию о NFT, он через ссылку которая есть в блокчейне и прикреплена к каждому NFT, достает всю информацию с сервера.

В TypeScript аннотация типа или указание типа осуществляется с помощью оператора
двоеточия : , после которого следует идентификатор типа. TypeScript является
статически типизированным языком, поэтому после того как идентификатор будет
связан с типом, изменить тип будет невозможно.

Ссылочный тип данных Object является базовым для всех ссылочных типов в TypeScript подобно тому как в JavaScript Object является прототипом всех остальных ссылочных типов.

Помимо того, что в TypeScript существует объектный тип Object , представляющий одноименный конструктор из JavaScript, также существует тип object , представляющий любое объектное значение. Поведение типа указанного с помощью ключевого слова object и интерфейса Object различаются.

Переменные, которым указан тип с помощью ключевого слова object , не могут хранить значения примитивных типов, чьи идентификаторы (имена) начинаются со строчной буквы ( number , string и т.д.). В отличие от них тип интерфейс Object совместим с любым типом данных. Возникает ошибка: Error: Type X is not assignable to type 'object' (Тип X не может быть назначен типу «объект»).

Привет, Хабр! На связи снова Максим Михайлов и моя серия статей про внедрение AI в клиентскую поддержку Cloud.ru.

В прошлой статье я рассказывал, как мы начали осваивать AI в бою — генеративные подсказки, которые помогают инженерам поддержки готовить ответы, и инструмент, который делает эти ответы дружелюбнее. Но это был только разогрев. Сегодня покажу нашу систему AI-агентов, которые дружно работают внутри технической поддержки Cloud.ru и самостоятельно обрабатывают больше 20% обращений.

TL;DR: В конкурентных задачах (продажи, выборы, соцсети) лёгкая оптимизация LLM под «победу» даёт скромный прирост метрик… и взрывной рост нарушений: обман, дезинформация, популизм, небезопасные призывы.

Статья “Moloch’s Bargain: Emergent Misalignment When LLMs Compete for Audiences” (Stanford, 07 окт 2025) показывает: если оптимизировать LLM-агентов на «победу в конкуренции» (продажи/голоса/вовлечение), то вместе с ростом метрик резко растут нарушения — обман, дезинформация, популизм и небезопасные призывы. Приросты эффективности малы (+4.9–7.5%), а рост вредного поведения велик (до +188.6%). Вывод: CRM-, маркетинг- и SMM-агентов нужно проектировать по принципу «правда и соблюдение закона > продажи», с жесткими промпт-политиками, триажем фактов, аудитом и юридическими ограничителями.

Что, если бы искусственный интеллект мог сам научиться работать с любым приложением — без API, без скриптов и без инструкций — просто наблюдая, как это делает человек на YouTube?

Недавняя исследовательская работа «Watch & Learn: Learning to Use Computers from Online Videos» (Song et al., 2025) предлагает именно это. Учёные из Стэнфорда и Google разработали систему, которая способна извлекать действия пользователя из обычных обучающих видео и превращать их в исполняемые сценарии взаимодействия с интерфейсом.

Если раньше мы вручную создавали тесты, макросы и RPA-ботов для автоматизации рутинных операций, то теперь ИИ может сам «подсмотреть» за пользователем, понять, куда он кликает, что вводит и зачем, — и воспроизвести эти действия на новой системе.

У реляционных баз данных есть один небольшой недостаток - они не выводят табличные данные на экран пользователя. С одной стороны - какой же это недостаток, когда технология занимается исключительно своими базаданновыми вещами и не лезет туда, где её не надо. С другой - приходится данные пробрасывать через другой язык программирования, а то и два-три в случае веба. Ну и сам язык запросов забывать не надо. Он тоже вроде как язык.

Все существующие языки предназначены для уменьшения цифровой энтропии и оснащены инструментами для уборки цифрового навоза (кроме брейнфака, пожалуй). В том числе и инструментами для сбора в кучу разрозненных полей, да ещё и с возможностью как-то назвать эту структуру. В ООП языках это вообще часть парадигмы с далеко идущими последствиями, можно сказать, это у них в крови. А ООП языков, работающих между БД и экраном пользователя, осмелюсь предположить, большинство. Естественно, у разработчика возникает сразу желание воспользоваться структурными инструментами языка, чтобы утрамбовать поля таблицы в класс. Вот так и появляются дтошечки, энтитички, поджошечки и прочие попочки.

И вроде не велика проблема - делаем структуру в нашем любимом языке, такую же, как в БД и из наших кубиков складывается слово "счастье". Складываться-то оно складывается, но ненадолго. Очень быстро структура БД и структура в коде начинают разъезжаться. А если не начинают, то потыкайте в свой проект палочкой - скорее всего он уже умер. Как говорится "не щебечет дохлый щегол, а мёртвый проект не меняет свою структуру". Ну и далее по тексту...

Мониторинг состояния системы (процессов, запущенных служб и обмена данными по сети) играет очень важную роль при работе над сложной робототехнической системой. Наличие удобного инструмента для интроспекции состояния процессов упрощает работу разработчика позволяя быстро находить и исправлять неисправности и экономить время на ненужной отладке. В этой статье я расскажу о популярных инструментах мониторинга в ROS2. Кому интересно прошу под кат.

Greenwave Monitor

ROS2Top

С тех пор, как в 1870-е годы Джованни Скиапарелли и Персиваль Лоуэлл стали рассуждать о природе каналов на Марсе, учёные, фантасты, философы, а в последнее время и успешные инженеры мыслят о Марсе как о некой «Земле 2.0» или, как я писал в одной из моих первых статей на Хабре, о «планете, которую можно отремонтировать». Предполагается, что когда-то на Марсе был целый океан воды, такую гипотезу действительно можно сформулировать, исходя из уже известных данных о марсианском рельефе. Сейчас планета Марс исключительно сухая (заметные запасы поверхностного водяного льда, вероятно, найдутся только в марсианских полярных шапках). Можно предположить, что Марс высох, поскольку вся вода с него улетучилась в космос, однако есть и другая гипотеза, объясняющая как современный марсианский климат, так и рельеф, очертания которого напоминают «береговые линии». Возможно, мы наблюдаем лишь следы древнего марсианского углеродного цикла. Подробнее — под катом.

За шаг до перехода от осени тренировочной к осени настоящей (увы, в Подмосковье бабье лето заканчивается) напоминаю о том, что свободное время это не всегда диван или активный отдых. Есть ещё такое хобби как дача. О ней и о попытках любительской автоматизации дачного хозяйства и повествую уже в третий раз ...

Полив освоен! Свет, тепло...
Слегка окрепло мастерство.
Осведомлён я о котах,
Давлении, шумах, ping`ах.
Здесь тихо не пройти бобрам,
Без сообщений в Telegram.
А чтоб поменьше суеты,
Пусть SourceCraft берёт бразды!

Когда я только начинал изучать Python, я впервые столкнулся с дескрипторами. Глядя на примеры с кодом, я никак не мог понять, зачем это вообще нужно, и как я могу использовать это для решения моих задач. В общем, при первом знакомстве дескрипторы показались мне странной вещью, без знания которой вполне можно обойтись. Несколько месяцев назад, я вернулся к теме дескрипторов и полностью изменил свое мнение. И вот почему.

Знаменитая «Игромания» появилась позже многих игровых журналов, но всего за три года вырвалась вперёд и превратилась в самое популярное игровое издание России. У истоков журнала стояло два человека — Евгений Исупов и Александр Парчук. В 1995 году они открыли маленькую типографию, подключились к чудовищно медленному интернету, купили ризограф и начали печатать книги и брошюры по играм в издательстве «Астрея». Начинали с брошюры по Mortal Kombat 3, позднее напечатали сборник «112 игр на Dendy» и несколько книг с чит-кодами для Sega Mega Drive. Вскоре у них родилась идея создать собственное игровое издание.

Чтобы почувствовать себя полноправным гражданином мира и платить за иностранные сервисы, такие как OpenAI, Netflix и Steam, нужна нормальная банковская карта. В первые годы санкций с этим были проблемы, но сейчас зарубежная виртуалка оформляется в онлайне за пару секунд без проверки личности. В интернете наплодились десятки финтех-сервисов для этого.

Если нужна официальная карта, то и такие есть. Их выдают официальные банки Беларуси и Кыргызстана, прямо в онлайне.

Пополнение виртуалки возможно в любой фиатной валюте (с карт банков РФ, Украины и др.) или крипте, и сама карта принимается везде. Очень удобно.

Если тебе не нравится Jujutsu - ты не прав.

Как и многие разработчики, я пользуюсь git с начала времён - с тех пор, как его команды были непостижимым набором плохо сочетающихся заклинаний. И таким, по большей части, он остаётся по сей день. Не нужно и говорить, что я просто не понимаю git. Никогда не понимал, хотя прочитал кучу материалов о том, как он всё это внутри представляет. Годами я пользовался им, зная, что делают несколько команд, и каждый раз, когда git входил в какое-то странное состояние из-за того, что я промахнулся по клавише, у меня был мой надёжный алиас fuckgit, который удаляет директорию .git, клонирует репозиторий заново во временную папку, переносит оттуда .git в мою директорию - и так я как-то ухитрялся зарабатывать на жизнь и кормить семью.

За последние несколько лет я всё чаще видел, как люди восторгаются Jujutsu, и всегда хотел попробовать, но мне казалось, что возни слишком много - даже несмотря на то, что я ненавижу git. Я лениво почитал несколько туториалов, пытаясь понять, как это работает, но в итоге решил, что это не для меня.

Однажды я случайно решил попробовать снова, но на этот раз попросил Claude объяснить, как сделать в Jujutsu то, что я хотел сделать в git. И вот тогда в моей голове наконец сложилась ментальная модель jj - и я понял всё. Даже то, как работает git. Никогда бы не подумал, что система контроля версий может приносить радость, но вот я тут. И я решил, что, может быть, смогу написать что-то, что заставит jj «щёлкнуть» и у тебя.

Обычно качество ИИ улучшают двумя путями — дообучая веса или сокращая промты, чтобы всё работало быстрее и дешевле. Со временем короткие шаблоны теряют смысл, а длинные инструкции превращаются в кашу из выжимок.

Оказывается, сила ИИ-приложений кроется не в размере модели, а в том, как “живёт” и развивается их контекст. В роли суперспособности выступает динамичный плейбук — он не боится становиться длиннее, обновляется маленькими шажками и сохраняет тонкие доменные знания. Модель сама учится отбирать, что ей важно, а не просто сжимать всё в краткие подсказки.

В этом разборе — как инженерия контекста помогает ИИ думать гибче и как этот подход работает на практике.

Последние два года я руковожу компанией, специализирующейся на контрактной разработке механических и мехатронных компонентов. Мы работаем с оборудованием для медицины, ветеринарии и неразрушающего контроля, а также производим опытные образцы и малые партии.

Контрактная разработка и мелкосерийное производство требуют особого подхода: задачи здесь уникальны, а контроль за сроками и бюджетом требует особого внимания.

В этой статье я поделюсь опытом внедрения сквозной системы управления компанией, используя инструменты Kanban. Мы построили ее так, чтобы она была одновременно простой, гибкой и масштабируемой.