Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Почему пустяковая строчка способна занять весь вечер — и чем она отличается от тяжёлого, но понятного разговора

Поздним вечером приходит сообщение: «Нам нужно поговорить». Без продолжения. Человек, который его отправил, уже не в сети, и до утра ничего не прояснится. На этом вечер, в общем, заканчивается — по крайней мере тот вечер, который вы себе планировали. Вы возвращаетесь к этой строчке снова и снова, перебираете, о чём может идти речь, заранее проигрываете разговор, которого ещё не было, и злитесь на себя за то, что не можете переключиться.

То же самое происходит, когда ждёшь результат анализа, который будет только в пятницу. Или ответа после важного собеседования — того самого «мы вернёмся к вам до конца недели». Или короткой фразы от руководителя, брошенной без интонации: «Зайди, когда освободишься». Информации в этих сообщениях почти нет. Несколько слов, ни одной подробности. Странно, но внимания они забирают больше, чем долгий и тяжёлый разговор — тот, после которого, при всей его неприятности, хотя бы ясно, что произошло и что делать. У разговора есть конец. У этих нескольких слов его пока нет.

Легко решить, что дело в тревоге или в неопределённости вообще. Но неопределённости вокруг сколько угодно, и почти вся она нас так не удерживает, не мучает. Я не знаю, какая завтра будет погода, чем закончится сериал, сколько простою в пробке по дороге домой, — и спокойно живу с этим незнанием. Значит, дело не в самой по себе неизвестности. Что-то отличает эти несколько строчек от обычного незнания, с которым мы уживаемся без труда.

В июле 2025 coding-агент в Replit проигнорировал явный запрет на изменения файлов (code-freeze) и удалил production-базу – данные примерно 1200 компаний, позже заявив, что «сделал катастрофическую ошибку». Operator от OpenAI, которого попросили всего лишь найти дешевые яйца, сам купил их на Instacart на $31.43 – в обход собственного подтверждения покупки. Официальный чатбот мэрии Нью-Йорка советовал предпринимателям нарушать закон: говорил, что можно забирать чаевые работников и отказывать арендаторам с жилищными ваучерами Section 8. Эти и другие инциденты сведены в обзоре «Towards a Science of AI Agent Reliability», где каждый разделен по характеру сбоя: тяжесть вреда, нарушение полномочий, плохая калибровка.

Ни один из этих случаев не всплыл бы в обычном демо. И ни один бенчмарк про них заранее бы не предупредил.

Публичные бенчмарки полезны – по ним видно, какая модель в целом сильнее и куда движется фронтир. Но они отвечают на другой вопрос. Высокий балл на лидерборде не говорит, справляется ли система с вашими задачами: для этого нужны собственные evals и бенчмарки под конкретные задачи. А часть аспектов – безопасность, устойчивость к злоупотреблениям, поведение под атакой – бенчмарком в принципе не измерить; в этих случаях работает red-teaming. Современная AI-система – это модель в симбиозе с retrieval, tools, memory, routing, prompts, state, permissions. Вы ответственны за всю систему и хотите понимать, как хорошо работает именно она, в то время как публичный бенчмарк измеряет только модель.

Каналы - механизм передачи данных между потоками или асинхронными задачами. Идея простая: один конец отправляет сообщения (отправитель), другой их получает (получатель), а вся синхронизация спрятана внутри. За этим стоит целый подход: вместо того чтобы разделять память и вручную её блокировать, данные передают сообщением.

На практике же стоит копнуть глубже, и оказывается, что каналов в экосистеме Rust целый зоопарк: std::sync::mpsc, crossbeam-channel, tokio::sync, flume, async-channel, kanal и ещё несколько менее известных. Они отличаются моделью, поддержкой асинхронности, скоростью и кучей мелких деталей, о которые легко споткнуться. В этой статье разберёмся, какие каналы бывают, чем они отличаются и какой брать под конкретную задачу.

Готовы рискнуть вашими... проектами?

Привет, Хабр! Я Лена, аналитик Directum Projects. Риск — не мое второе имя, но в работе мне приходится сталкиваться с ним каждый день. Чего еще я хотела на ИТ-проектах :) Главное здесь — грамотный менеджмент, чтобы процесс не превратился в вождение на велосипеде без тормозов: едет быстро, падает громко.

И вот, когда мы в очередной раз летим с обрыва с оптимистичной записью «Проблем на проекте не предвидится», нам предлагают парашют — ГОСТ Р 72160-2025. Это первый в России стандарт, который на государственном уровне закрепляет количественный подход к управлению рисками.

О том, как система управления проектами поможет соответствовать новому стандарту и что делать, если риски проекта — это все еще три строки в Excel, поговорим в статье.

Как-то вечером я поймал себя на том, что трачу по 20 минут на поиск цветовой палитры для каждого нового проекта. Coolors, Adobe Color, случайные пины в Pinterest — и всё равно ощущение «не то». Тогда я задал себе вопрос: а что если вместо колеса оттенков начинать со слова? «Рассвет», «шторм», «лакшери» — у каждого слова есть интуитивный цвет.

Так появился Колорит — инструмент, который превращает слово или фотографию в цветовую палитру с помощью ИИ. В этой статье расскажу про технические решения, prompt engineering для DeepSeek и пару неочевидных браузерных API.

Осенью 2022-го мы добавляли в наш платёжный агрегатор новый способ оплаты: плательщик уходит по ссылке в приложение своего банка, подтверждает платёж там, а банк присылает нам нотификацию о результате. Песочница у банка была, формально. Отвечала статусами из позапрошлой версии протокола, а нотификации не присылала вообще; обещанные доработки ехали к нам дольше, чем наш дедлайн. Мы перестали ждать и написали двойника провайдера сами - по PDF со спекой, с тестом на каждый сценарий из документации. CI зелёный. Запускались осторожно, тремя волнами мерчантов: первые две прошли тихо. После третьей в саппорт пошли тикеты: у плательщика деньги списаны, у мерчанта платёж висит.

Браузерная игра на 114 тысяч строк, целиком написанная с помощью нейросетей за три недели. Не про то, что ИИ умеет код, а про то, что удерживает большой проект управляемым, когда кодовая база не влезает в контекстное окно.

Вы когда-нибудь чувствовали, что нейросети понимают вас через раз? Вы описываете эпичную сцену, а на выходе получаете, что то невнятное? Секрет кроется не в магии, а в чётких правилах. Сегодня мы разберём всё, что нужно знать о промптах: от золотого сечения до эмоционального веса цвета. Заваривайте кофеёк) и усаживайтесь поудобнее, мы погружаемся в мир нейро-арта.

Выбираешь квартиры и смотришь бетонные коробки с голыми стенами, не понимая, как тут вообще можно жить и думаю что лучше отделка от ПИКа? Или затеял ремонт в бабушкиной двушке, а дизайнер просит 5 тысяч за квадрат и три недели ожидания? Знакомая боль. Раньше выбор был так себе: либо рисовать планировку на салфетке, либо платить за каждую правку рендера как за половину дивана.

В предыдущих частях я описал кризис психологии как науки, его социальные, культурные и идеологические причины, а также обосновал предпосылки создание инженерного подхода к психологии личности OS Personium и начал вводить его основные концепции. В этой статье я продолжу разбор базовых понятий, на которых построен OS Personium.

Введение: что двигает человеком

В прошлой статье мы говорили про архитектуру человека как системы. Следующий вопрос: что эту систему двигает?

Выдающийся психолог Курт Левин утверждал, что когда в поле, доступное органам чувств или даже просто мыслям, попадает какой-то объект, то внутри человека сразу рождается определённое напряжение между этим объектом и им. Оно может быть слабым, а потом вырасти. Оно может быть сильным, а потом ослабнуть. Силу этого напряжения он назвал валентностью. Эта валентность может быть отрицательной или положительной, может падать до нуля или менять полюса. И всё наше поведение по сути является производной функцией от количества объектов в нашем поле и типа связи с ними.

Что это значит на практике?

Например, я проснулся и очень не хочу идти сегодня на скучные лекции в универ. Валентность объекта «универ» отрицательная. Однако сегодня на парах будет Катя, которая мне очень нравится. Отрицательная валентность объекта «универ» в поле ослабевает. Действие: я сбрасываю с себя одеяло и пружинистой походкой направляюсь чистить зубы. Но в зеркале вижу, что за ночь у меня на лбу вырос огроменный прыщ! Я не хочу, чтобы Катя видела меня в таком виде. Валентность объекта «универ» снова меняется на отрицательную. Действие: мрачно сплюнув в раковину, я возвращаюсь и ныряю обратно под одеяло.

Форма отвечает «заявка принята», автотесты зелёные, билд собран. А заявки не приходят. Разбираю два реальных бага, которые молча прошли и автоматическую, и ручную проверку: honeypot, съевший обращения у пользователей с автозаполнением, и форму отпуска, которая удваивалась на медленном интернете. И почему зелёный отчёт говорит только про то, что ты проверил, а не про то, что продукт работает.

Надеюсь вам понравилась статья про работу с памятью на консолях, где каждый ездил на том велосипеде, который сам же и придумал, попробую рассказать про зоопарк теперь уже стандартных библиотек. Стандартных в отдельной студии или конторе, потому что у соседней будет свой стандартный стандарт. Забавно что любовь прикрутить очередную погремушку к своему велосипеду становится тем сильнее, чем становится крупнее контора, поэтому приходя в игровую студию есть очень немаленький шанс, что стандартный STL у неё нестандартный, обёрнут или вовсе запрещён религией кодстайлом.

EA, Facebook, Google, Adobe, LLVM и рядок компаний поменьше тратят человеко-десятилетия в поисках ответа на главый вопрос жизни, Вселенной и всего такого «почему std:: это медленно, непредсказуемо и жрёт память». По аналогии с прошлой статьей вам не потребуется знать стандарт наизусть, а будет достаточно понимать, что такое указатель, чем вектор отличается от дерева и почему промах в кеше это дорого, а дальше я пройдусь по разным стандартным библиотекам и про каждую немного расскажу, что это, зачем оно появилось и где об него можно больно удариться, потому что про вот этот последний пункт обычно забывают "продаваны" и прочие студийные еванглелисты, когда расказывают какое там всё красивое, легкое и с++двадцатое.

Лямбды в C++ выглядят безобидно, пока не начинают жить дольше переменных, которые захватили. Висячие ссылки, мёртвый this, копии состояния в потоках и ограничения std::function часто проходят компиляцию без шума, зато потом превращаются в undefined behavior.

Разбираем пять задач на захваты и время жизни, где ошибка прячется не в синтаксисе, а в неверном предположении о том, кому и сколько живёт объект.

Мы решили изучить вопрос стабильности косметических пептидов и начали эту работу на базе кафедры физхимии Новосибирского Государственного Университета и она стала курсовой работой двух студентов химиков.

//Защищена на отлично!

Исследовали стабильность растворов двух пептидов при разных рН и температурах. Это были короткий дипептид Карнозин и более длинный гексапептид Аргирелин.

Двоичный интерфейс приложений, чаще именуемый просто ABI — это концепция, которая кажется знакомой и незнакомой одновременно. В каком смысле знакомой? Об ABI часто говорят в контексте устранения неисправностей, упоминают в статьях. Иногда даже приходится решать проблемы с совместимостью, которые провоцирует этот интерфейс. А в каком смысле незнакомый? Дело в том, что, если кто-то попросит вас описать, что такое ABI — то вы обнаружите, что понимаете, о чём речь, но чётко сформулировать ответ на этот вопрос сложновато. В конце концов, можно ограничиться формулировкой, указанной в Википедии: «набор соглашений для доступа приложения к операционной системе и другим низкоуровневым сервисам, спроектированный для переносимости исполняемого кода между машинами, имеющими совместимые ABI». Возникает ли проблема с такой формулировкой? Нет, в качестве общего описания этого вполне достаточно. Но оно может казаться немного поверхностным.

На самом деле, в информатике такая ситуация встречается нередко. Информатика — это дисциплина, не стремящаяся к абсолютной строгости. У многих концепций нет чёткого определения, зачастую бывает достаточно, чтобы описываемый феномен был общепонятным. Итак, чтобы не увязнуть в определениях, давайте рассмотрим, что именно представляют собой такие двоичные интерфейсы, и какие факторы влияют на их стабильность.

TL;DR. Я не пытаюсь сделать кодинг-агента самостоятельным разработчиком. Я задаю для него процесс: SPEC → PLAN → TEST → CODE → REVIEW → LEARN, артефакты на каждом шаге и человеческий accept там, где начинается ответственность. Эта статья — вход в серию про map-framework: хуки, контракты, контекст, память и всё, что я довёл из научных статей до рабочего процесса.

Привет, сообщество. Где-то два месяца назад мне пришла в голову идея, очень простая по своей сути, но ой как обширная, если начать в ней копаться более подробно.

Как мы измеряли удовлетворенность пользователей дизайн-системой

Мы решили отказаться от количественных опросов в пользу качественных, но не сделали этого :), а оставили оба вида исследований

От CRUD на FastAPI до видеоплатформы: история одного pet-проекта:

История о том, как учебный CRUD-проект на FastAPI постепенно превратился в стенд с микросервисами, мониторингом, Kubernetes.

Меня зовут Дмитрий, основатель агенства Сайткрафт. Полгода мы вели контекстную рекламу для онлайн-платформы по оценке и развитию персонала. Это продукт со сделкой в два-три месяца и несколькими согласующими на стороне клиента. Здесь разбираю не теорию, а то, что реально показали кампании и дашборды: почему автостратегия на длинном цикле учится не на том, какие три модели закупки трафика нужны вместо одной и как мы сшили Директ, Метрику и CRM, чтобы видеть путь от клика до оплаты.

Содержание

1. Почему автостратегия на длинном цикле учится не на том?

2. Что отдавать автостратегии вместо заявки?

3. Модель первая: закупка на конверсию

4. Модель вторая: закупка на спрос и охват

5. Модель третья: ретаргетинг и удержание интереса

6. Как мы сшили рекламу, Метрику и CRM в одну картину?

7. Когда какая модель работает и от чего зависит выбор?

8. Почему отчет за две недели врет на длинном цикле?

9. Где чаще всего сливается рекламный бюджет?

10. Частые вопросы