Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Есть множество нюансов в индустрии разработки и продвижения игр. Из этих нюансов и других особенностей со временем сформировалась собственная терминология. Например, в новостях часто упоминают различные ремейки, ремастеры или просто переиздания старых игр. Понимают разницу между ними далеко не все. В этой статье мы подробно разберемся в вопросе.

Привет, Хабр! 

Меня зовут Никита Шехов, я руковожу командой разработки «Единой цифровой платформы» (ЕЦП) в РСХБ.Цифра. В этой статье хочу рассказать, как мы создавали платформу для автоматизации бизнес-процессов банка, с какими вызовами столкнулись и какие решения оказались ключевыми. Вайб того времени: у нас было два часа на сон, семьдесят пять созвонов в день, пять бизнес-линий или стримов, план, целиком наполненный большими амбициями, целое море разношерстных систем, продуктов и групп разработки, а также ящик прогхантерского энергетика, литры чистого адреналина, ящик зеленого мерча и 12 пузырьков жидкого магния. 

Как любой другой язык программирования, JavaScript позволяет создавать элементы доступные в любом месте приложения. И, как и с другими механизмами, JS тут имеет свои уникальные, но важные особенности, которые мы подробно сейчас рассмотрим.

Глобальная область видимости может принимать различные формы в зависимости от того как загружаются код JS...

Недавно на Хабре вышла статья про создание RAG-системы для строительных ГОСТов. Команда Цифрового стандарта проделала титаническую работу — полгода вручную разбивали документы на смысловые чанки. Респект за настойчивость и результат.

Их история вдохновила поделиться собственным опытом. Мы тоже столкнулись с проблемой чанкования для умного поиска по базе знаний. Тоже прошли через RAG, векторные базы и поиски оптимального решения. Но пошли по пути полной автоматизации.

Всем привет, меня зовут Дима, я делаю ИИ-функции в Gramax. Эта статья для тех, кто сейчас воюет с чанками вручную или пытается найти оптимальный подход. Делимся нашим путем от быстрого прототипа до продакшен-решения с метриками 90%+.

Привет постоянным и не очень читателям :)

Сегодня я буду говорить про подбор серверов, но хочу отойти от скучных, быстро устаревающих и зачастую не применимых на практике рекомендаций — мол, памяти, дорогие админы, надо столько-то, а вот поколение процессора и количество ядер обязательно такие-то, иначе система деградирует после дождичка в четверг. 

Ремарка! Я не против конкретных цифр и конфигураций — я против попытки выдать их за универсальный рецепт. Так что этот подход оставим для SEO-статей.

В этом же лонгриде я затрону ошибки мышления при подборе серверов на 5+ лет и сдвиги, которые произошли за последние годы (и особенно хочу поговорить про огромное влияние CXL). Я плотно работаю в этой индустрии больше 6 лет и прошел подобный цикл на практике, да и админы-старожилы рассказали много интересного о том, что было раньше.

Присаживаемся, ложимся или в какой там позе вы читаете — и начинаем.

Часто в учебной литературе по Linux приведены скучные и неинтересные примеры написания модулей ядра. Я решил исправить этот пробел и показать, что разработка небольшого модуля — это задача под силу многим, если понимаешь базовые принципы разработки программ.

Как детекторы на основе судебной практики довели AI-анализатор до 41 находки при 0 ложных срабатываний. Как анализ работы юриста превратился в 23 новых проверки. И почему юрист до сих пор незаменим — но уже в другом.

Привет, Хабр! Меня зовут Настя, я редактор блога Рунити на Хабре. Обычно я помогаю коллегам рассказывать истории про их проекты в компании, но сегодня решила поделиться своим опытом.

Я не разработчик и никогда им не была, но всё равно решила сделать приложение — просто потому, что нужного мне решения я так и не нашла. В процессе мне пришлось узнать, как выглядит GitHub, что такое динамические плейсхолдеры и почему иногда приходится увольнять своего CTO. И да, я знаю, что не каждому нужно приложение, как не каждому нужен свой подкаст, но всё-таки решилась на этот проект и не пожалела. Ниже расскажу, почему.

Книжные клубы стали заметной культурной тенденцией для жителей больших городов. Многим читающим людям важно не просто прочесть книгу, но и обсудить прочитанное — услышать другие точки зрения, соотнести идеи с собственной жизнью, больше узнать об авторе и обстоятельствах создания книги. Люди готовы за это платить. Обычно участие в клубе стоит значимо больше, чем сама книга. Пока эта индустрия только развивается, но счет книжных клубов уже идет на сотни.

Привет, Хабр, меня зовут Александр Мачулин, я основатель Gramax, open source системы для ведения документации в подходе Docs as Code с визуальным редактором. Gramax хранит контент в git-репозитории. Это означает, что у пользователей могут возникнуть конфликты при синхронизации изменений. Я считаю, что нагружать пользователей решением конфликтов – не очень хорошо и пытаюсь найти решение для этой задачи.

Всем привет! Меня зовут Ульяна Айкович, я исследователь. И мы продолжаем цикл статей в блоге от продуктовой команды «БКС Мир инвестиций». Сегодня я расскажу, как мы можем глубже анализировать время выполнения заданий, а также, как измерить группы респондентов в немодерируемых UX-тестах. В данной статье я разберу не только медиану и процентили для оценки времени, но и критерий Манна–Уитни — простой способ статистически сравнить две группы респондентов.

Статья будет полезна вам, если вы хотите принимать более обоснованные решения в дизайне и интерфейсе цифрового продукта.

Эта статья посвящена языку программирования Go 1.24, работающему на Linux на архитектуре ARM. Она может не охватывать специфические для других операционных систем (ОС) или аппаратных архитектур детали.

В этой статье подробно рассматриваются следующие вопросы:

Компиляция и среда выполнения Go
Примитивный планировщик
Улучшение планировщика
Модель GMP
Начальная загрузка программы
Создание горутины
Цикл планирования
Поиск готовой к выполнения горутины
Вытеснение горутин
Обработка системных вызовов
Сетевой и файловый ввод-вывод
Работа netpoll
Сборщик мусора
Общие функции
API среды выполнения Go

Решил один мой коллега (не разработчик) заняться пет-проектом: создать платформу с элементами соцсети и встроенным картографическим плагином. И вот приходит этот коллега ко мне с вопросом по части фронтенда: «А как бы мне отрендерить страницы: на сервере или на клиенте?», описывая то решение, которое он уже сделал и которое в целом работает.

Что ж. Меня зовут Андрей, я фронтенд-разработчик в Selectel. В этой статье я расскажу и покажу, какие виды рендеринга веб-страниц существуют и в каком случае лучше использовать тот или иной подход. Разберем все это дело на примерах. Сперва пройдемся по теоретическим основам, а затем — по практике. Если так сложилось, что и вас жизнь привела к подобным фронтендерным запросам, но должного опыта еще нет, добро пожаловать под кат.

Всем снова привет! В прошлом году мы сравнивали решения для транскрибации речи, и с тех пор многое изменилось. Большинство провайдеров выпустили новые модели, много у кого появились новые фичи, и я решил обновить статью. Если вы - бизнес и вам нужен надежный API, или если вы просто энтузиаст, и вам интересно подобрать решение для себя, добро пожаловать!

Мы в Яндекс Роботикс давно умеем обучать роботов передвигаться в пространстве и взаимодействовать с объектами. Но как только задача выходит за пределы заранее запрограммированных действий, роботы пока что оказываются беспомощны. При этом мир устроен так, что нестандартных задач на порядок больше. 

Меня зовут Евгений Михайленко, я руковожу бизнесом и продуктом Physical AI в команде Яндекс Роботикс. В этой статье я разберу, как современные архитектуры и концепт Guidance, который мы объединили с тестом Возняка, помогают преодолеть разрыв между роботами‑специалистами и будущими генералистами.

В прошлой статье «Ваш отчет никто не читает: Как мы научили разработчиков понимать падения тестов за 30 секунд?» мы разбирали, как слой Flows и декораторы позволяют разрабам не тратить время на дебаг отчетов. Статья вызвала большой отклик, и сегодня я хочу раскрыть «фундамент», на котором строится этот подход.

Многие годы нам продают BDD (Behavior-Driven Development) как "серебряную пулю" для коммуникации...

Давайте честно, это чушь. Никогда не понимал, зачем мы кормим этого монстра по имени Cucumber. Тратим до 50% времени на поддержку регулярок («клея»), возимся с хрупкими .feature файлами и боимся переименовать шаг, потому что все развалится. При этом ни один менеджер в здравом уме не заходит в ваш репозиторий читать эти файлы. Они все смотрят только отчеты.

Так зачем нам Gherkin на этапе написания кода? Представляю вам новую методологию BDR (Business-Driven Reporting).

Почему классический BDD (Gherkin) - это ошибка?

Gherkin заставляет инженера работать внутри IDE, как в текстовом блокноте. Это абсурд.

Когда-то программное обеспечение «съело мир». Теперь Уолл-стрит всерьёз обсуждает другой сценарий: а что если искусственный интеллект начнёт поедать само программное обеспечение — его бизнес-модели, доходность и прибыль?

За несколько дней инвесторы списали сотни миллиардов долларов капитализации с компаний, которые ещё вчера считались главными бенефициарами ИИ. Причина парадоксальна: рынок начал сомневаться, что программное обеспечение вообще сохранит прежнюю ценность. Похоже, мы переживаем момент истории, когда технологический прогресс впервые воспринимается не как источник роста, а как угроза самой индустрии, которая этот прогресс создала.

Дано: люди с прыщами, на дворе 60-е, лекарства нет. Тогда дерматолог Альберт Клигман решает затестить, как будет работать третиноин (витамин А) против акне. Подопытными стали заключённые, потому что третиноин — штука очень агрессивная. Лишняя капля — и кожа слазит пластами от ожога.

За такие опыты на обычных пациентах его засудили бы моментально. Мы тоже, если что, осуждаем.

Тем не менее прыщи у заключённых исчезли, а бонусом кожа стала выглядеть намного моложе, чем у сокамерников. Так появился препарат Retin-a — это было спасением для людей с тяжёлыми формами акне.

Хотя про пользу витамина А знал ещё Гиппократ, а Нобелевку за его открытие дали в 1937 году, в косметику компонент добавили намного позже. Нужна была мягкая версия третиноина, чтобы люди не ходили с ожогами. Первыми это, кстати, сделали Avon — они выпустили сыворотку с чистым стабилизированным ретинолом.

Сейчас это база докмеда: ретинол залазит в гены клеток и заставляет их обновляться быстрее (как в молодости). Он убирает акне, пигментацию, морщины, чёрные точки — в общем, почти всё, что нам не нравится.

Но это очень капризный актив. Многие производители пихают его в прозрачные банки с пипетками, где ретинол окисляется и умирает за месяц. Мы начали разрабатывать свою сыворотку с ретинолом, чтобы люди смогли увидеть доказанный наукой результат.

Давайте залезем в биохимию и разберём, как ретинол общается с рецепторами клеток и почему в паре с ниацинамидом он работает как боженька.

Сразу уточню: речь не про таймтрекеры в Jira или аналогах, где фиксируется время, потраченное на задачу, чтобы потом использовать эти данные для планирования. Это нормально и давно часть процесса.

Я говорю о других таймтрекерах — тех, что ставятся на ПК и начинают мониторить твою активность: движение мыши, нажатия клавиш, переключение окон.

По сути, делают ровно то же, что и обычный шпионский софт.

Дорогие мои дорогой Хабр! В 2026‑м почти в каждой крупной компании появился свой ИИ: чат‑бот для сотрудников, ассистент в CRM, помощник в DevOps, «умный поиск» по документации. На слайдах это выглядело как «повышаем эффективность и разгружаем людей». На практике быстро выяснилось, что один такой сервис иногда видит больше, чем любой живой сотрудник: обращения в поддержку, инциденты ИБ, договоры, переписку с ключевыми клиентами — всё это летит через один API.

Проблема в том, что защищаем мы эти штуки по старой памяти — как обычный внутренний сервис «за VPN‑ом». Логика такая: раз доступ только из корпоративной сети, значит, всё ок. Но LLM может крутиться в облаке, ходить в сторонние сервисы, дергать внутренние API и послушно выполнять любые запросы, если их правильно сформулировать. Отсюда вылезают знакомые уже истории: prompt‑injection, утечки через промпты и ответы, «внезапно» найденные в логах следы несанкционированных выгрузок.

На этом фоне Zero Trust перестаёт быть красивой теорией для CISO‑митапов. Если продолжать относиться к модели как к «чёрному ящику, который что‑то там отвечает», мы по сути открываем новый периметр атак — и для внешних злоумышленников, и для своих же людей с лишними правами. Модели и AI‑агенты становятся отдельными участниками инфраструктуры: у них есть доступы, они инициируют действия, они могут накосячить. Значит, им нужны свои роли, ограничения и прозрачный аудит.

В этой статье я разберу, как смотреть на LLM через призму Zero Trust: какие у такой системы реальные угрозы, как может выглядеть референс‑архитектура «доверенной» среды и с чего начать внедрение в живой компании. Цель простая: превратить AI‑сервисы из непонятной магии с доступом «ко всему сразу» в нормальных, управляемых жителей корпоративной ИТ‑архитектуры.