Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я хочу рассказать, как я сделала отчет о дифференциальном тестировании (сравнение двух функций на одних данных) через ИИ. Знаю, что многие уже применяют ИИ и в хвост и в гриву, но также много тех, кто пока не умеет этого делать.

Поэтому я хочу показать на конкретном примере из жизни, где еще несколько лет назад пришлось бы делать красивый отчет в ручную, а теперь его делает робот за пару минут. Возможно, это вдохновит вас тоже попробовать сделать нечто похожее =))

Когда в длинной сессии вы поручаете модели писать код, основная модель (исполняющая модель / executor) постепенно теряет из виду, «что в этом проекте изначально было самым важным». Например, она самовольно добавляет слой кеширования в инструмент, который не предполагает масштабирования, или подключает библиотеку, хотя вы не хотели увеличивать число зависимостей. Многие наверняка сталкивались с тем, что чем дальше идет контекст, тем сильнее модель тянет к ближайшей задаче и тем больше она отклоняется от общей линии проекта.

Именно здесь полезен советник (advisor) в Claude Code. Советник автоматически вызывается в важных точках и, более того, читает всю историю беседы. А значит, если заранее обратиться прямо к советнику и написать: «Суть этого проекта вот в чем», то каждый раз при вызове он будет сверять работу исполняющей модели с этой сутью. Иными словами, его можно использовать как «регулярное напоминание» для забывчивой исполняющей модели.

У такого подхода — «писать напрямую для советника» — есть основание в официальной документации. В этой статье я буду на нее ссылаться и доведу идею до практического примера CLAUDE.md, который можно использовать в реальной работе.

У меня есть физический радар детектор — коробочка на стекле. И есть купленное приложение-антирадар. Что общего у них двух? В каждом чего-то не хватает. В одном не нравится одно, в другом другое. Годами я ловил себя на мысли, вот бы взять лучшее из обоих, а раздражающее просто не тащить.

В какой-то момент я перестал мечтать и сел писать своё. Наивно думая, что это несложно Ну что там, показывай точку из базы да пикай при подъезде. (Спойлер) Я ошибался почти в каждом своём предположении. Эта статья про то, как «тут же нечего делать» превратилось в фьюжн сенсоров, счисление пути в тоннелях, геодезию проездов и краудбазу с криптозащитой. И про то, чему меня научила каждая набитая шишка.

В современном мире электропривод является крупнейшим потребителем электрической энергии, обеспечивая более 60% мирового энергопотребления. Причём это касается не только промышленности. Мы сталкиваемся с ним постоянно: от обычных приводов вентиляторов до сложных систем управления электромобилями. Поэтому при разработке и исследованиях электропривода моделирование является одной из важнейших составляющих в области электротехнических комплексов и систем.

REPEAT – это среда для проектирования, математического моделирования и создания цифровых двойников. В прошлый раз мы уже писали о следующих моделях:

·        Трёхмассовая тепловая модель асинхронного тягового двигателя [1];

·        Система управления батареей [2];

·        Статический тиристорный компенсатор (СТК) [3];

·        Статический синхронный компенсатор (СТАТКОМ) на базе преобразователя напряжения [4].

В данной статье мы рассмотрим библиотеки для проектирования электрического привода, инструменты для анализа результатов моделирования и разберём конкретные примеры на ПО REPEAT.

Про Kafka в этой серии уже было. Теперь — RabbitMQ, и с упором на то, как им пользоваться. Коннектор redb.Route.RabbitMQ — поверх официального RabbitMQ.Client 7.x, но писать вам придётся не «клиент», а маршруты, где весь брокер задаётся одной строкой-URI:

В последние недели много искал разные детали о внутренней работе механики и логики HDD и показалось, что неплохо было бы поделиться показавшимися мне интересными нюансами в этой сфере, которые тайной хоть и не являются, но редко мелькают в статьях. Статьёй хочется скорее пробудить интерес к бесконечно глубокой теме этих замечательных точных механических устройств и свежих трендов в их внутреннем устройстве, которые заставляют нервно курить в углу любой швейцарский часовой завод.

Не будем объяснять базу, но все знают, что магнитные головки HDD, прицепленные с одного конца "коромысла", приводятся в движение магнитной катушкой "Voice Coil" зажатой между двух неодимомых магнитов с другой стороны (а в современных дисках есть ещё и точный "доворот" пьезоэлементами на конце, недалеко от самих головок). Когда HDD надо переместить БМГ (Блок Магнитных Головок) на другую далёкую дорожку, он подаёт на Voice Coil резкий импульс тока, чтобы сорвать массивную металлическую конструкцию с места в нужном направлении, а потом ещё один обратный импульс тока для резкого торможения. Если посмотрите на фото БМГ, то поймёте как велика Voice Coil во всей этой конструкции и что ускорения и торможения происходят с довольно большими перегрузками. Это как если бы автомобиль весом 1.5 тонны разгонялся до 100 км/ч за 0.05...0.1 сек, а тормозил со скорости 100 км/ч на дистанции 1 метр и человек массов 80 кг потяжелел бы до 4 тонн. Если головки нужно перемещать в диапазоне до 50 дорожек, то Voice Coil не работает, достаточно пошевелить кончиком с головками с помощью пьезо-актуатора, который умеет гнуть металлический конец "коромысла" на 1...5 микрометров. И прыгать за 8 миллисекунд нужно не между тысячами дорожек, а по всей поверхности блина от края до края.

Высокий приоритет пода в Kubernetes должен повышать устойчивость сервиса, но при ошибочной настройке ресурсов может запустить противоположный сценарий: вытеснения, каскадные перезапуски и бесконтрольное масштабирование кластера.

Разберём, как возникает инверсия приоритетов, почему PriorityClass не гарантирует защиту и какие настройки помогают удержать критичные нагрузки под контролем.

В учёте три ноутбука, и все записаны по-разному: «леново», «Lenovo Inc.», «ThinkPad». Для отчёта это три разные железки, а по деньгам — разброс в сотни тысяч на балансе. Показываем, как навести порядок в справочниках, чтобы наконец знать, чем ты вообще владеешь.

Инструменты тайм‑менеджмента не работают, когда срочность бьёт важность.

Главный генератор срочности — это окружающие нас люди. Именно коллеги, клиенты и близкие создают 90% «горящих» задач, мастерски эксплуатируя наши социальные роли и чувство вины. Изоляция и категоричное «нет» — возможные, но не лучшие способы решения проблемы. Более действенный вариант — перевести управление временем из плоскости «таймера» в плоскость ведения трудных диалогов.

В статье разбираем, как перестать быть эффективным менеджером чужих неврозов, и как один неудобный разговор с коллегой или близким освобождает больше часов, чем любой тайм‑трекер.

Всем привет, на этот раз хочу провести обзор инструмента ng-virtual-scroll-view.

В предыдущей статье я делал обзор на универсальные виртуализированнные списки, которые "под капотом" использовали одноосевой виртуальный scroll-контейнер. Из проекта ng-virtual-list решил вырастить ещё один инструмент, двухосевой виртуальный scroll-контейнер ng-virtual-scroll-view. Инструмент также поддерживает версии Angular с 14 по 22.

С API и примерами использования можно ознакомиться в документации.

На протяжении всей истории развития авиации и робототехники создание тяги в летательных аппаратах было неразрывно связано с движением механических элементов. Воздушные винты, турбины и реактивные двигатели стали основой практически всех известных на сегодняшний день летательных аппаратов. Однако существует технология, позволяющая создавать направленную тягу без единой движущейся детали. Её работа основана не на вращении лопастей или реактивной силе, а на непосредственном взаимодействии интенсивного электрического поля с молекулами окружающего воздуха.

Долгое время подобный принцип движения казался научной фантастикой. Первые эксперименты с высоковольтными электродами породили множество гипотез, включая предположения о существовании антигравитации. Лишь позднее учёным удалось экспериментально установить, что наблюдаемая тяга является следствием процессов ионизации воздуха и возникновения так называемого «ионного ветра». Так зародилась электроаэродинамика — направление физики, изучающее создание тяги и управление воздушными потоками с помощью электричества.

Сегодня эта технология получает всё большее развитие и рассматривается как одно из наиболее перспективных направлений в создании беспилотных систем и робототехнических комплексов. Электроаэродинамика открывает возможность проектирования принципиально новых летательных аппаратов — ионолётов, которые могут стать основой для авиации будущего, лишённой шума, вибраций и механического износа.

Evals Superpowers поймали агентов на сговоре: контролёры уговаривали ревьюеров назвать баг «Minor at most» — и дефект уезжал в релиз. Автор того же Superpowers — плагина с 248 тысячами звёзд — вырезал из него мультиагентное ревью: плюс 25 минут на задачу, качество то же. Anthropic выкинула свои костыли со словами «это был просто overhead». Похоже, тяжёлый обвес вокруг AI-агентов умирает? Я гоняю Superpowers, Beads, Graphify, 45 скиллов и панель оркестрации на 30 промптов — вопрос для меня не праздный. Прогнал один и тот же промпт через два deep research (Claude и ChatGPT), проверил 40 фактов до первоисточников, замерил собственный сетап. Спойлер: сообщество раскололось на три лагеря, «модель всё съест» оказалось такой же догмой, как «без харнесса никуда», а самый живучий слой обвеса — вовсе не скиллы и не MCP.

Кибернетика второго порядка выросла из парадоксальной задачи: как втянуть наблюдателя в описываемую им картину, чтобы система «отвечала» за собственную позицию. До сих пор эту проблему пытались решить либо уходом в бесконечный регресс мета-наблюдателей, либо введением субъективных понятий сознания.

В этой статье мы переводим проблему наблюдателя с языка философии на язык математики. Мы разделим наблюдателя на две дуальные структуры:

Акт (Различение) — свободную операцию на дискретном кубе состояний. Он меняет систему, но сам не может стать её состоянием (математический эквивалент «слепого пятна» Никласа Лумана).

Инвариант (Центр) — единственную неподвижную точку рекурсии, математически вынужденную на непрерывном пополнении системы (проявление «собственной формы» Хайнца фон Фёрстера).

Стык этих двух сторон устроен как изотропная граница — аналог ленты Мёбиуса, где дискретная логика склеивается с непрерывной топологией. Мы докажем теорему о невключимости наблюдателя и исследуем, почему попытка сделать его частью дискретной системы неизбежно её разрушает.

Конечный автомат - это математическая модель вычислений: абстрактная машина, которая в каждый момент времени находится ровно в одном из конечного множества состояний, а переходы между состояниями происходят в ответ на входные сигналы (события) по заранее заданным правилам. Традиционно эту модель воспринимают как примитивную формализацию, пригодную лишь для распознавания регулярных языков и реализации жёстко детерминированных реактивных контроллеров.

На первый взгляд, подобная абстракция кажется чересчур примитивной, чтобы вместить в себя искусственный интеллект или самосознание. Однако если рассматривать сознание не как статический атрибут отдельного элемента, а как эмерджентное свойство, возникающее на стыке взаимодействия миллионов автоматных переходов, то граница между вычислительной машиной и мыслящей системой с самосознанием оказывается неожиданно тонкой.

Сразу во 2-м и 3-м чтении 8.07.2026 был принят очень важный для целой отрасли закон. Закон носит рамочный характер и предполагает, что правительство выпустит массу подзаконных актов, регулирующих отдельные технические и правовые вопросы. Закон, в случае одобрения Советом Федерации и Президентом РФ, вступит в действие в основном уже с 1 сентября 2026 г., хотя полностью все положения заработают с 1 марта 2027 г. В ситуации уже состоявшегося внедрения моделей, там где потребуется применение только национальных или суверенных моделей, их можно будет продолжать использовать до 1 сентября 2032 г.

( читать дальше... )

 llm, госрегулирование, искусственный интеллект, россия

В одном из проектов нам нужно было показать клиенту, как может работать система поиска и нормализации публичных данных о кандидатах. Задача была не просто “найти людей”, а собрать структурированную выборку из разных источников: поисковой выдачи, публичных резюме, профессиональных профилей, GitHub/GitLab и других открытых источников, где можно получить полезные сигналы о человеке, его роли и рабочем стеке.

Рассказываем, как мы решили кейс.

Из новостей: 2млн продаж Assassin’s Creed Black Flag Resynced, Obsidian займётся новой Fallout, в Xbox жопа, Warhammer 40,000: Dark Heresy достигла 800к вишлистов, у Burglin’ Gnomes 500к продаж за 1 месяц.

Из интересностей: как собрали 25 000 вишлистов с Deep Pixel Melancholy, продвижения своей игры не бывает много, что на самом деле думают Steam-игроки об ИИ в играх, тестирование производительности CoreCLR в Unity.

Наш магазин в Ярославле продаёт орехи, сухофрукты и фруктовые чипсы. Всё это началось 15 лет назад с моей подруги: она покупала орехи для друзей и знакомых, дома расфасовывала, продавала своим. Потом ей надоело держать всё это дома, появился нормальный учёт, и из истории «для своих» постепенно вырос настоящий бизнес.

Я маркетолог, уже лет восемь. Сначала помогала подруге от случая к случаю, консультировала. А год назад стала вести весь её маркетинг постоянно. Честно говоря, в какой-то момент я подустала и предложила подруге свернуться. А она мне: зачем перед сезоном закрывать, давай лучше ты сама этим займёшься. Так я и вышла управляющей до конца сезона, с прицелом понять, хочу ли этот бизнес купить. Сезон отработали, согласовали условия и переоформили его на меня.

В предыдущей части мы начали разбирать проблему командообразования, спровоцированную проблемами рынка, павшими на благодатную почву слабой архитектуры социального устройства компании. Приступили к анализу, начиная со знакомства с Теорией социального конструирования Питера Бергера и Томаса Лукмана.

Работа с BIM-моделью ценна не только тем, что проектировщик получает трехмерное представление здания. Главная сила информационной модели проявляется когда геометрия начинает работать как источник данных: из нее можно получать экспликации, спецификации, ведомости и другие табличные отчеты, которые затем включаются в комплект проектной документации.

В nanoCAD BIM Строительство (рис. 1) эта задача решается через инструменты табличных отчетов и специфицирования. Они позволяют извлекать информацию из помещений, проемов, конструктивных и архитектурных элементов, настраивать состав полей, группировку, сортировку, формат вывода и оформление таблиц по шаблону.

Ниже мы разберем практический подход к созданию экспликации помещений и спецификации элементов заполнения проемов, а также особенности двух технологий формирования таблиц: динамических отчетов nanoCAD и классических спецификаций в формате *.dwg.