Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Сегодня по всему миру – и не только в западных странах – люди зажгут фонари в тыквах и нарядятся в страшные костюмы, празднуя Хэллоуин. Праздник, когда злые силы, по легенде, на одну ночь посещают наш мир – и когда нужно изо всех сил рядиться пострашнее, чтобы отпугнуть их. И снова начнутся дискуссии: что праздник этот новый, нетрадиционный, наносной... А они, в свою очередь, породят интересный вопрос: а когда, собственно, его начали отмечать, как и у кого он появился?

Голосовой бот на LLM разговаривает приятно, но на реальных звонках регулярно спотыкается. Он может найти свободное окно и так и не записать клиента или перебить человека, который просто задумался посреди фразы.

Часть таких решений можно снять с LLM и отдать быстрой модели-классификатору. Самая обсуждаемая из них сейчас Jev от TypeSafe, и у нее уже появились открытые аналоги. Ниже разбираю, как Jev-подобные модели применяют в голосовых ботах другие команды, и сравниваю их кейсы с нашим опытом в Voximplant.

В филиальной сети перестала открываться страница, которая до этого работала неделями. На роутере всё зелёное: :resolve отдаёт валидный адрес, DoH отвечает Status:0, монитор пишет «здоров». А у людей страница не открывается.

Оказалось, что ответ Cloudflare (8.6.112.0 / 8.47.69.0) валиден, но до него из этой сети нет маршрута. Проверка «получил IP или нет» такого не ловит. Рассказ о том, как я делал отказоустойчивый DoH на MikroTik и где упёрся в ограничения RouterOS.

Второго мая 1979 года небольшая рабочая группа Министерства обороны США проголосовала за язык, который в тот же вечер получил имя Ада. Сам тендер длился четыре года, заявок на него пришло полтора десятка, но до финала добрались лишь две, и до самого объявления победителя они проходили под кодовыми названиями Green и Red.

Победил зелёный, спецификацию которого предложила франко-американская команда Жана Ишбиа, именно GREEN и стал известен под именем Ада. Красный, язык бостонской компании Intermetrics, проиграл, и о нём почти забыли. А ведь у красного уже был работающий транслятор, и, по воспоминаниям авторов, к сроку он был готов. Только по условиям контракта при выборе его не учитывали, а кроме самих авторов его никто никогда и не видел.

Пройти мимо такого тендера в серии о палеокомпьютинге я, конечно, не мог. Мне захотелось раскопать спецификации, поданные на конкурс, наконец создать языки программирования, которых никогда не существовало, написать на каждом компилятор, который компилирует сам себя, и посмотреть, что эти языки умеют.

На RED я даже написал небольшую ОС и аналог управляющего слоя Kubernetes. ОС я строил по образцу Tandem NonStop — компьютеров, которые с 1976 года ставили в банки и на биржи, потому что они никогда не останавливались. Один из вариантов моего управляющего слоя устроен так же, как их процессные пары: это основной и резервный процессы без etcd и кворума, и такая пара переживает смерть API-сервера посреди обновления приложения. А самое поучительное нашлось не в коде: победившая Ада потом десятилетиями, медленно и дорого, пыталась реализовать то, что у проигравшего RED было с самого начала.

Одна из самых распространенных ошибок при выборе системы речевой аналитики — оценивать ее по качеству расшифровки аудио.

Загрузили запись. Получили текст. Несколько терминов распознаны неправильно, но в целом разговор читается. Кажется, что основная техническая задача решена.

На практике самое интересное начинается после транскрибации.

Допустим, клиент спрашивает менеджера:

— А есть возможность интеграции с нашей CRM?

— Да, такая возможность предусмотрена.

— А сколько времени это займет?

— Обычно недолго.

С точки зрения распознавания здесь почти нечего обсуждать. Даже простая ASR‑модель может восстановить такой диалог достаточно точно.

А теперь попросим систему оценить качество консультации.

Менеджер ответил на вопрос? Да.

Выяснил, какая CRM используется? Нет.

Уточнил требования к интеграции? Нет.

Назвал конкретный срок? Нет.

Договорился о следующем действии? Нет.

Фраза «обычно недолго» вообще не содержит полезной для клиента оценки сроков.

Помню как я, простая смертная, восхищённо смотрела на фотографии, отправляемые «Соджорнером» с поверхности Марса летом 1997 года. Серверы Лаборатории реактивного движения (JPL) НАСА начали тормозить, когда количество обращений для скачивания первых снимков красной планеты превысило 47 миллионов (рекордное число!). Проблема была ещё и в том, что в конце 1990-х Интернет всё ещё был молод, и большинство людей пользовалось аналоговыми модемами. Концу своей 83-дневной миссии «Соджорнер» отправил больше 550 фотографий и провёл более пятнадцати химических анализов марсианских пород и почвы.

Разумеется, «Соджорнер» остался на Марсе. На фотографии в начале поста показан его близнец «Мария Кюри». Функционально они идентичны и любой из них мог совершить путешествие по Марсу, но одному из них суждено было стать «лицом» миссии, а другому — остаться в забвении. Пишу ли я эту статью из-за того, что испытываю небольшое сожаление из-за «Марии Кюри»? Возможно. Но в то же время это дало мне шанс вернуться к воспоминаниям этой первой марсианской миссии, определившей, что роботы могут эффективно исследовать поверхность планет и завоёвывать внимание публики.

Классическая Mac OS 7.6 и 9.2.2 впервые дошли до рабочего стола на Nintendo Wii. Автор порта Rairii, который раньше перенёс на консоли Nintendo Windows NT, рассказывает, что для этого пришлось сделать: перекроить адресное пространство под загрузчик Trampoline, подделать контроллер прерываний и SCSI-диск, обойти баг копипаста в коде Apple, из-за которого без второго последовательного порта система зависает в бесконечном цикле, и найти в своём драйвере ошибку, сдвигавшую данные на один байт. На настоящей Wii версия 7.6 грузится с SD-карты примерно за 40 секунд.

В интернете уже вторую неделю горит пожар от закрытия одной из старейших студий, которые подарили миру культовую трилогию Mass Effect, Dragon Age, первые Baldur’s Gate и много чего еще.

Само по себе закрытие Bioware штука… если честно, спорная, и об этом мы тоже поговорим, но я о другом. А вы вообще помните, СКОЛЬКО студий за последние 20 с лишним лет закопала ЕА? Нет? Тогда предлагаю начать вести некролог.

Что делать, если Windows 11 заблокировала профиль пользователя, встроенные инструменты восстановления пасуют, а «всемогущий ИИ» с первой попытки предлагает решение, которое превращает систему в бесконечную рекурсивную петлю?

Рассказываю историю о том, как обычный пятничный вечер превратился в расследование сбоя NTFS-разрешений, как обойти скрытые ловушки совместимости Windows со времен XP и как с помощью правильного PowerShell-скрипта вернуть владельцу доступ к 180 тысячам файлов профиля (и спасти игровые сохранения!), не потеряв ни одного байта данных. 

Анонс для ленты Хабра

Как я первый раз в жизни написал научную статью в LaTeX по всем строгим правилам с помощью ИИ-Агента в GigaCode за полдня

Если вы когда-нибудь пытались оформить научную статью — знаете: самое сложное это не идеи, а вёрстка. LaTeX выглядит как портал в другой мир: консоль, компиляция, .aux файлы, ошибки на латыни.

У меня была теория обобщённой физики, но всё лежало в HTML и .doc файлах. За полдня с помощью ИИ-Агента в GigaCode я:

Установил LaTeX с нуля

Преобразовал черновики в .tex по стандартам «Письма в ЖЭТФ»

Получил готовый PDF

Всё — без VS Code, без LaTeX Workshop. GigaCode взял на себя компиляцию, я только правил текст и давал промты.

Подписка активна, а API возвращает 429: как отличить квоту от ограничения частоты запросов

Рабочий черновик, подготовленный с помощью ИИ для проверки автором. Не готов к публикации; примеры синтетические.

У приложения есть обработчик: если сервер ответил 429, подождать и повторить запрос. На нагрузочном всплеске это выглядит разумно. Но тот же обработчик будет терпеливо повторять запросы, когда закончились API-кредиты или сработал лимит расходов проекта. Пользователь увидит долгую загрузку, хотя ни одна дополнительная секунда ожидания не устраняет причину.

Продолжение моей разработки ИИ-рентгенолог челюсти модели читает снимки и находит патологии(кариес, глубокий кариес, ретинированные зубы , апикальные

Слева Seedance поставил двух Зин; в центре опорный лист; справа выбранный кадр Kling с одной Зиной.

Мы собираем вертикальный мультсериал «Лесная улица» из облачных моделей: в этой пробе серия на 24 секунды, постоянные герои, русская речь. За 29–31 октября 2026 года одну серию пересобрали примерно десятью способами на Wan, Kling, Veo, Seedance, GPT Image и Nano Banana Pro. Ниже — порядок шагов, который сложился после испытаний, таблица расходов, пары «брак / исправление» и список того, что мы так и не починили. Ограничение одно: зрительских чисел по этому способу пока нет, речь только о производстве. На 31 октября опубликованы «А телефон куда?» и «Подменишь?». «Агитация запрещена» и «Посидеть потом» ниже — производственные пробы.

Недавние истории с блокировками от Anthropic заставили меня всерьез задуматься, как я буду работать, если и мой аккаунт отлетит в бан.

В мгновение я поймал себя на мысли, насколько сильно изменилась моя инженерная профессия. Прошло всего около года, но я уже вспоминаю прежний уклад своей деятельности, как что‑то очень далекое из прошлой жизни.

Но самое главное в другом: я осознал, что меня пугает возврат назад...

Осторожно: эта статья — не просто очередная ретроспектива с воспоминаниями, а конкретный разбор сетевой архитектуры и хаков, благодаря которым стал возможен мультиплеер в GTA аж на 1.000 человек одновременно. Если вам интересен геймдев и то, как работают игры под капотом — статья обязательна к прочтению!

GTA: San Andreas запомнилась нам как легендарная игра с немыслимым, по меркам 2004 года, масштабом. В ней был и огромный бесшовный мир, состоящий из трех городов, и массивный автопарк аж из 213 транспортных средств, и длинная интересная история с кучей сайд‑активностей, прохождение которых занимает как минимум несколько дней, и даже элементы RPG с базовой прокачкой персонажа.

И вот всё в ней было идеально, кроме одного — мультиплеера. Rockstar не успела доделать полноценный режим сетевой игры, оставив лишь подачку в виде локального кооперативного режима на PS2, в котором даже миссии проходить было нельзя. Однако группа моддеров под руководством Kalcor смогла воплотить то, что не удалось сделать Rockstar — реализовать мультиплеер в GTA SA аж на 1.000 человек одновременно. И о том, как им удалось это сделать, я расскажу в рамках сегодняшней статьи!

Я сделал react-native-glyph-ocr: библиотеку распознавания текста на устройстве для React Native. На iOS она работает на Apple Vision, на Android — на PaddleOCR. На фото этикеток с русским составом Android-версия читает 77–83% ингредиентов, а ML Kit — 13–28%.

В статье — почему не ML Kit, как выбирал движки, как устроены API и сканер камеры, что пришлось выбросить по дороге и где библиотека пока слабее, чем хотелось бы. Пакет уже в npm: npm i react-native-glyph-ocr.

Если вы пишете MCP-серверы для Claude Desktop или Cursor, то знаете, как легко поймать неочевидный баг: • Случайный console.log() в stdout ломает JSON-RPC протокол и наглухо вешает клиент. • Если у опасного инструмента (удаление БД/файлов) нет аннотации destructiveHint, агент выполнит его без подтверждения пользователя. • В описания инструментов можно зашить Prompt Injection, который заставит модель слить контекст.

Написал mcp-linter (без единой сторонней зависимости, чистый Node.js/TS): — 34 правила проверки протокола и безопасности — Оценка здоровья сервера от A+ до F (0-100) — Генератор автоисправлений (–fix) — Экспорт в SARIF v2.1.0 для GitHub Security и готовый GitHub Action

Попробовать в одну строку: npx mcp-linter – npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

Репозиторий: https://github.com/bakhtiyor-aminzoda/mcp-doctor

Привет, Хабр! Меня зовут Виталий, я руководитель команды инженеров данных в группе компаний, которая занимается разработкой и поддержкой В2В финтех-платформы. Два года назад мы получили в свое распоряжение Oracle — с часами ожидания запросов и legacy процедурами на тысячи строк кода.

Сейчас у нас StarRocks, Airflow, dbt и 25 аналитиков, которые самостоятельно собирают витрины через Git.  Основные витрины, которые раньше строились десятки минут, теперь отдаются за секунды: по статистике за последнюю неделю 99% всех запросов укладываются в 14 секунд. При этом мы не покупали dev-кластер и не нанимали новых инженеров данных.

В статье поделюсь опытом, как мы к этому пришли. 
Будет полезно тем, кто хочет организовать производительную аналитическую платформу без увеличения инфраструктурных затрат и расширения штата.

Самая опасная фраза в реверс-инжиниринге звучит вполне разумно: «У нас же есть деталь. Давайте её обмерим и сделаем такую же».

В 2022 году мне досталась именно такая на первый взгляд понятная задача. Нужно было разработать производственные чертежи ведущего и ведомого роторов промышленного винтового компрессора. Оригинальной конструкторской документации и технологии изготовления у заказчика не было. В качестве исходных данных имелся объект для обмера, габаритная информация и отдельные технические материалы. По договору результатом должны были стать два комплекта 2D-документации, а срок выполнения составлял 15 рабочих дней.

Вы сидите за компьютером. Ничего не открывали, ничего не скачивали. И вдруг на экране появляется окно: система завершит работу через 60 секунд. Вы успеваете сохранить документ, компьютер перезагружается, а через пару минут после включения окно появляется снова.