Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

CMS помогает компании публиковать контент для внешней аудитории, а KMS — сохранять и применять внутренний опыт. Это не взаимозаменяемые системы: обычно бизнесу нужны обе, но в разные моменты и с разным приоритетом.
«У нас уже есть корпоративный портал: там новости, документы и инструкции. Зачем отдельная база знаний?» Вопрос логичный: и CMS, и KMS работают с информацией, позволяют создавать страницы, хранить материалы, редактировать тексты и пользоваться поиском.

За последнее время в мире искусственного интеллекта произошла серьёзная смена парадигмы. Раньше мы говорили про интеллектуальных помощников, которые автоматизируют достаточно узкие сценарии – ответы по документации, боты поддержки и так далее. Сейчас же технологии достигли такого уровня, что можно автоматизировать сложные действия человека с использованием разных инструментов планирования, многошаговым выполнением задачи и т.п. -  всё то, что сейчас называется ИИ-агентами. Многие компании выпускают собственные решения, есть также открытые решения. Вокруг темы – много шума, часто встречаются полу-рабочие прототипы, но вместе с тем есть сценарии, в которых и агенты оказываются реально полезными и уже сейчас помогают решать бизнес-задачи.

Уже полтора года я строю себе цифрового двойника: базу знаний, где лежит вся моя жизнь за десять лет, и агента, который этой базой пользуется вместо меня.

Начинал я как все, со связки Obsidian и Claude.

Первые свои выводы начал делать после того, как загружено было 219 353 файла. Я не знаю как для вас, но для меня Obsidian теперь - это просто программа для просмотра, а не то что я раньше про него думал. Вся ценность всего этого массива моих данных - в трёх вещах: обычные текстовые файлы на диске, ссылки, перелинковки между ними и агент, который читает и пишет их напрямую.

Как это у меня устроено сейчас и сколько токенов на это потрачено

Цель у меня была сделать своего цифрового двойника. Систему, которая думает и отвечает как я, помнит всё, что помню я, и то, что я уже забыл. Для этого нужна правильно работающая память. Но не векторная база с блоками текста по пятьсот токенов, а нормальная, со структурой и историей.

Я поставил Obsidian, завёл хранилище, стал туда складывать заметки, документы, истории - да все подряд.

Чего я ждал от Obsidian, когда ставил его: что он станет местом, где живёт вся моя память; что граф будет моим рабочим инструментом, по которому я нахожу забытое, а не только картинкой, что дополнения которые есть в обсидиан, закроют всё, чего мне не хватало: свяжут заметки между собой, соберут из них таблицы и подключат к базе нейросеть; что синхронизация между машинами будет его заботой, а не моей; что агент сможет работать с базой через него.

Из этого сбылось только то, что граф действительно приятно смотреть, и заметки удобно читать глазами. Но Obsidian это не база знаний. Для меня сейчас это программа для просмотра папки с текстовыми файлами. Она красивая, с графом и плагинами.

Привет, Хабр!

Откройте почти любую статью про FFI на Rust. С вероятностью девять из десяти там написано: «паника, вышедшая за границу с C, — это неопределённое поведение». Эту фразу повторяют пять лет, я и сам её цитировал, в том числе в одной из прошлых статей. Она перестала быть правдой почти два года назад: с Rust 1.81, вышедшего в сентябре 2024-го, такая паника гарантированно и предсказуемо завершает процесс.

Причём это не единственный протухший совет. Второй я поймал на себе буквально недавно. Есть присказка, живущая в статьях лет десять: поставь panic = "abort" — и бинарник похудеет процентов на десять. Написана она в релиз-нотах 1.10 за июль 2016 года, я повторил её в чужом пулреквесте, а потом сообразил, что ни разу не проверял. Собрал одну программу тремя способами, посмотрел в size -A и получил шесть десятых процента вместо десяти. Причём в сборке, где раскрутки быть не может по определению, преспокойно лежали одиннадцать килобайт таблиц, существующих исключительно ради раскрутки.

Но всё это финал истории, а начинается она с того, что паника — вовсе не «программа крякнулась». Это полноценный механизм исключений на той же машинерии, что и в C++. Раскрутка идёт не в один проход, а в два. Каждое исключение метится восемью байтами b"MOZ\0RUST", доставшимися в наследство от Mozilla, где Rust когда-то жил. catch_unwind ловит не через personality routine, как принято думать, а через отдельный компиляторный интринсик. А ещё есть дыра, про которую почти не пишут, потому что вылезает она только при раскрутке между двумя независимо собранными копиями стандартной библиотеки — и защищает от неё канарейка, живущая прямо внутри исключения.

Ещё недавно Алиса отвечала на текст и на картинку будто двумя разными голосами. Под капотом и правда жили две генеративные модели: текстовая LLM и визуальная VLM, а между ними — стена из непрозрачного роутинга, разных форматов ответов и разной вёрстки. 

Почти год мы сводили их в одну омнимодель — такую, которая воспринимает текст и изображения как единое целое, без переключений за кадром. Получилось не всё и не сразу, но путь вышел поучительным, и в этой статье я хочу поделиться тем, что мы поняли про обучение таких моделей. Попутно — несколько неочевидных поворотов: почему за два года до этого та же затея разваливалась, что изменила MoE‑архитектура, почему омнипретрейн пришлось собирать с конца и почему один вид RL переезжает на большую модель легко, а другой рассыпается прямо на глазах.

Меня зовут Алексей Григорьев, я представляю большую команду разработки омнимодели Яндекса. Вместе с моим коллегой Данилой Кашиным я расскажу про все технические грабли не со стороны наблюдателя, а как их непосредственный собиратель. Но рассказывать я буду с акцентом не на красивом замысле, а на самой болезненной части — алайнменте.

Пожалуй, нет другого такого явления, с которым каждый человек сталкивается ежедневно: что бы ни происходило за окном и в личной жизни, как бы ни менялись технологии вокруг — избежать одного нам не удастся: питания!

Еда занимает в жизни каждого из нас существенное место, и, наверняка, каждый хотел бы, чтобы она была и вкусной, и полезной, и желательно несла некую изюминку (образно говоря). Ведь, наверное, не будет ошибкой сказать, что хорошая еда заряжает всех нас на свершения… :-)

За тысячелетия пищевые пристрастия людей и технологии существенно изменились, шагнув от сыроедения до сложных способов приготовления пищи. За это время человечество выработало большой набор инструментов и подходов к приготовлению еды, где главным, пожалуй, стало использование огня, но далеко не единственным…

Привет, Хабр!

В прошлых статьях мы разбирали основной движок ClickHouse - MergeTree, материализованые представления и словари. В этой статье разберем инструмент оптимизации — LowCardinality. Это не просто тип данных, а способ эффективной работы со строками.

У IT-компании товарные грузы редко бывают основным бизнесом — но они бывают: мерч, демо-оборудование, серверные стойки для собственной инфраструктуры. С 1 сентября 2026 года электронная транспортная накладная (ЭТрН) — обязательный документ для всех, кто отправляет или получает такие грузы по договору перевозки, а не только для транспортных компаний.

В статье разбираю тему: кого касается закон, когда законно можно оформить бумагу и что происходит с открытым вопросом про вычет НДС по таким бумажным исключениям.

Одна маленькая даже не ошибка, а скорее особенность нейросетей пока мешает им развиваться и внедряться в жизнь куда более бурными темпами, чем сейчас. Хотя, казалось бы, — куда ещё быстрее? Но нет. Эта особенность стоила юристам отстранений от практики, авиакомпании — проигранного суда, а для Google стала поводом к потере примерно ста миллиардов долларов капитализации за один день. Слово «галлюцинация» станет словом года сразу в двух словарях.

Как же так? Почему модель, которая помнит дату Грюнвальдской битвы, выдумывает номер ГОСТа? Откуда вообще взялся термин и почему он изначально был преимуществом ИИ? Правда ли, что новые «рассуждающие» модели врут больше старых? И можно ли это вылечить?

Ответы ниже. Спойлер: полностью — нельзя. И у этого «нельзя» есть чёткое объяснение.

Разработчик приложил к тикету свой токен целиком — чтобы ошибку авторизации можно было воспроизвести. Ошибку починили, тикет закрыли, токен так и остался в задаче, которую видит вся команда и подрядчики.

Токен выглядит как шифротекст: длинная строка из букв, цифр и дефисов, глазами не читается. Отсюда и распространённое допущение — раз не читается, значит, закрыто, и внутрь можно положить что угодно полезное.

На самом деле это base64. Читается одной командой, ключ для этого не нужен, и содержимое видно всем, через кого проходит токен: браузеру пользователя, расширениям в нём, промежуточным прокси, системам логирования.

Стандартный совет — жестко разделять профессиональное и личное — звучит разумно, но подходит не всем. У меня, например, четкой границы нет. Могу додумывать рабочую задачу вечером, читать профильную литературу в выходной или быстро глянуть почту в отпуске. При этом нет ощущения, что работа высасывает все ресурсы. Все дело в интересе и правильной расстановке приоритетов.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Ковтун, я управляющий партнер направления «Разработка и тестирование» в IBS. Большая часть моего дня — встречи, управленческие задачи и постоянное переключение между разными вопросами. Расскажу, что помогает мне сохранять работоспособность при такой нагрузке, и в конце соберу главное в чек-лист.

Продажа товарного знака — один из способов получить права на уже зарегистрированное обозначение. Такие действия могут потребоваться по ряду причин — слияние компаний, приобретение нового бизнеса и т.д. Разумеется, такой способ приобретения прав имеет свои подводные камни — регистрация договора отчуждения прав, возможно, вопрос встречного удовлетворения в странах общего права. Да и у нас финансовый вопрос тоже может добавить некие сложности — как правильно заполнять бухгалтерские отчеты с учетом подобной сделки. Однако несмотря ни на что, используется он достаточно часто — и при самых разнообразных обстоятельствах. В настоящей статье предложены лишь некоторые случаи покупки товарного знака.

В статье пошагово разберем базовую настройку адресного склада в 1С:ERP 2.5 - создадим склад и ячейки, настроим правила размещения и отбора, проведем приемку и отгрузку. 

В конце сравним возможности 1С:ERP и WMS и определим, для каких складов достаточно стандартного функционала ERP.

Материал будет полезен консультантам 1С, руководителям складов и компаниям, которые выбирают подходящий уровень автоматизации.

Официальный список Яндекса из 18 технических мер защиты Яндекс 360 частично снабжён вкладками с правом доступа и именем метода API. Я прошёл список построчно и посчитал: проверить запросом можно 10 пунктов, включить запросом - 5. Внутри две таблицы (карта всех 18 пунктов со способом проверки и рабочая таблица по десяти API-пунктам с правом, запросом и полем в ответе), открытая методика подсчёта и три места, куда пришлось лезть в референс API за названным методом.

Представьте ситуацию: вы в одиночку или вместе с командой запускаете своё приложение или сервис, и через какое-то время инструмент, с которого вы стартовали для проверки гипотезы (например, тот же Lovable) становится тесен. Это значит, что пора переходить на другой. Но какой? Vercel? Railway? Fly.io? Porter? Или всё же остановить свой выбор на Heroku? Эти платформы обещают примерно одно и то же — «просто дай код, нажим кнопку, чтобы задеплоить, а мы разберёмся». И уже потом внезапно оказывается, что один инструмент не подходит под ваш профиль трафика, у другого философия релизов не ложится на культуру команды, у третьего управляемая БД — это на самом деле не совсем managed.

Герои магии и меча этой статьи: Heroku, Vercel, Fly.io, Railway и Porter. Они появлялись на рынке именно в этом порядке, и такая последовательность отражает то, как менялись подходы к построению приложений за последние пятнадцать лет. Каждая платформа в своё время решала конкретную боль индустрии, и это намертво вшито в архитектуру решения.

В этой статье я рассмотрю платформы последовательно с учетом их времени их появления, вводимых ими абстракций, постараюсь раскрыть смысл данных абстракций и как это влияет на архитектуру разрабатываемых приложений.

В Docker Desktop 4.86 пункт Docker VMM в настройках остался прежним, а движок под ним поменялся целиком: с версий 4.35–4.85 за ним стоял libkrun, с 4.86 собственный гипервизор Docker. Публичная бета анонсирована 12 августа, доступна на Mac и Windows.До этого Docker Desktop всегда опирался на чужой VMM: libkrun на технике Apple, Hyper-V или WSL на Windows, а Linux-версия собрана на KVM и QEMU.

Отсюда и разница в поведении между платформами, которую все давно принимают как данность.

Привет, дорогой читатель!

Мы не будем переворачивать календарь, а лучше расскажем, как построили систему, которая ловит небезопасный контент автоматически, в реальном времени и на двух языках. Давайте посмотрим, что у нас получилось и сколько это стоит в деньгах.

1 сентября 2026 в России "заработал" закон о цифровых валютах. Сразу скажу - крипту не запретили - но по сути нам сделали "закрытую песочницу" и сильно поменяли правила игры в ней.

С одной стороны - для всех органов в РФ крипта теперь не "серая зона", а регулируемый рынок со своими лимитами, тестами, лицензиями, разрешениями и запретами. В этой статье я постарался просто объяснить: что теперь можно делать обычному работяге - а где начинаются ограничения и риски. Надеюсь, что сделать это у меня получится качественно, без воды, без запугиваний и по делу.

Закон № 282-ФЗ «О цифровых валютах и цифровых правах» Президент РФ подписал 4 августа. Основные нормы заработали уже с 1 сентября 2026. Но часть ограничений (особенно по работе всех посредников отложили до 1 июля 2027). Многие до сих пор путают даты и думают, что уже завтра "все заблокируют" и ограничат. С другой стороны банки то ли от непонимания, то ли в целях прокачать свой комплаенс уже стали слать письма счастья с глупыми запросами типа "а почему у вас крипта приобретена не через обменник из реестра ЦБ" (сюрприз - к ним даже еще нет утвержденных требований)

А что есть?

В своем недавнем посте затронул основной философский аспект Rust: уровень владения значением — это часть контракта. Ключевая идея в автоматическом выборе: система по умолчанию задает самый строгий уровень и ослабляет его, лишь когда это необходимо.

В этой статье хочу развить идею и представить её экспериментальную реализацию в коде. Заодно покажу, с какими сложностями столкнулся и почему изначальную идею пришлось пересмотреть.

Если вы разбираете стандарт по тексту с сайта-агрегатора, вы почти наверняка разбираете редакцию до поправок. Мы наткнулись на это случайно, а потом проверили и убедились, что это правило, а не исключение.