Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Давайте сразу. Вайбучение — это когда нет паузы между получением и применением знаний. Система подготовки к жизни без вертикальной передачи знаний, базирующаяся на инициирующих событиях.

Это не «Образование 5.0» или какой ещё ярлык пытаются налепить на попытку его реанимировать. Нам не нужно каким-то образом сделать образование лучше. Нам нужно отказаться от него полностью. И если вы хоть как-то с ним связаны, то это самый полезный текст, который можете сейчас прочитать.

Интернет сильно шумит в последние несколько дней от новости, что Claude начал банить пользователей по причине предоставления ими для верификации «токсичных паспортов», хотя в правилах площадки нет ничего подобного. 

Правила сервиса прямо не запрещают обладателям конкретного паспорта пользоваться предоставляемыми компанией услугами. Компания имеет прямой запрет на ведение деятельности и предоставление услуг на территории конкретных стран, но чтобы сегрегировать пользователей по цвету обложки паспорта… Звучит как новость с другого континента 50-х годов. 

И тем не менее прецеденты появились, и на б̶о̶л̶о̶т̶а̶х̶ Reddit начался знатный вой. Но мы в первую очередь антидетект-браузер и плотно погружены в антидетект и работу антифрода, поэтому давайте все-таки разберемся, где во всей этой истории правда, где кликбейт, а где откровенное вранье (и есть ли там откровенное вранье)?

В логе моего сборщика данных годами появлялась строка «не удалось получить данные:» и дальше ничего. Я считал это багом форматирования, пока не посмотрел: код написан правильно, просто у asyncio.TimeoutError пустой str(). Дальше выяснилось интереснее. Рядом лежит хелпер с тремя попытками и паузой в пять секунд, написанный ровно под сетевые сбои, а ловит он except aiohttp.ClientError. Начиная с Python 3.11 asyncio.TimeoutError это встроенный TimeoutError, наследник OSError, и к иерархии aiohttp он отношения не имеет. То есть единственная ошибка, ради которой ретраи существовали, пролетала мимо них. Причём у aiohttp есть и свои таймаутные исключения, которые как раз ClientError, и именно это сбивает с толку. Заодно разбираю, как я на основе этих пустых ошибок записал в заметки несуществующее «сетевое ограничение VPS» и построил вокруг него архитектурное решение.

В 2019 году я открыл небольшую точку с сантехникой на барахолке в Алматы. В 2020 году из-за пандемии рынки закрылись, и первый год мы закончили с убытком около 60 тысяч долларов. На второй год я заказал два контейнера акриловых ванн на 80 тысяч долларов, но вся партия оказалась бракованной. Но обо всем по порядку. 

Всем привет! Я Лев Алимов, техлид платформы хаос-тестирования Storm. Моя работа считается хорошо выполненной, если где-то с моей помощью чей-то production прилег. Эта статья о том, как мы в T-Банке развивали Chaos Engineering, когда в него особо никто не верил.

Расскажу про Chaos Engineering как практику, зачем она нужна, из каких шагов состоит. Приложу ее к разным уровням зрелости команд и компаний, покажу, на каких этапах она действительно нужна. В конце расскажу, как практика Chaos Engineering зарождалась в Т-Банке, что мы делали, чтобы этот маховик раскрутился, какую пользу от этого получаем и какие метрики считаем.

Тут нет законов природы, а точные науки далеки от точности. Тут нет идентичности, нет логики, нет смысла, а может он и есть, но столь туманный, что осознать его не дано даже самым выдающимся философом. Это место, где многие ищут вдохновение, раскрывают потаенные желания или переосмысливают свое бытие. Сон — это удивительное состояние, которое весьма распространено среди обитателей нашей планеты. Однако, по большей степени сон относят к позвоночным. Крайне мало известно о том, могут ли другие организмы видеть сны. Ученые из Боннского университета (Германия) провели исследование, в ходе которого установили, что пауки демонстрируют определенные аспекты сновидения, схожие с человеческими. Как ученые это выяснили, какими типами сна обладают пауки, и считают ли они мух перед сном? Ответы на эти, но может не все, вопросы мы найдем в докладе ученых.

Всё чаще пользователь поиска получает ответ ещё до перехода по ссылкам выдачи: его пересказывает ИИ-обзор над результатами поиска Google. Попасть в число источников такого обзора — новая задача для SEO. Разберёмся, как устроен блок AI Overviews, по каким принципам он выбирает страницы и что сделать, чтобы среди них оказалась ваша. Каждый тезис подкреплю ссылкой на документацию Google.

Почему приложение тормозит, хотя код работает как надо? Когда микросервисы начинают создавать больше проблем, чем решать? И насколько далеко можно зайти с автоматизацией разработки с помощью ИИ-агентов? В ноябре преподаватели OTUS разберут эти и другие вопросы на 52 бесплатных демо-уроках. В дайджесте — расписание занятий по восьми ИТ-направлениям: от программирования и архитектуры до машинного обучения, информационной безопасности и управления.

Есть люди, которые спокойно меняют клавиатуры и через пару дней привыкают к новым. А есть моя жена. У неё есть ноутбук MSI GS75, и его клавиатура ей очень нравится. Настолько, что ни одна из других клавиатур, которые мы пробовали, не смогла её заменить.

Я перепробовал немало вариантов. Одни отличались ходом клавиш, другие — усилием нажатия, расположением кнопок или просто тактильными ощущениями. Казалось бы, выбор современных клавиатур огромен, но подходящей так и не нашлось. В какой-то момент возникла мысль: а зачем вообще искать замену, если нужная клавиатура уже существует? Осталось только научить её работать отдельно от ноутбука.

Так начался небольшой домашний проект, который постепенно превратился в исследование клавиатурной матрицы, разработку двух ревизий печатной платы на STM32, написание собственной USB HID-прошивки и борьбу с фантомными нажатиями. Сейчас у меня уже есть работающий прототип: 102 клавиши, USB Type-C, поддержка Fn и мультимедийных сочетаний, режим NKRO и собственная система диагностики.

В этой статье расскажу, как всё это разрабатывалось, какие проблемы возникали и почему самым сложным оказалось не изготовить плату, а заставить клавиатуру правильно обрабатывать нажатия.

Сегодня с утра обнаружил, что на сервере не работает docker build, который собирает проект под nodejs.

Опытным путем выяснил, что прерываются соединения к npm. Но интересно то, что это было не на всех сборках. Оказалось, что режутся только node:22 и node:24, а node:20 работает. При этом режется только когда запускаешь npm, а git и curl работают. Помимо npm, не скачивается с gitlab. Github при этом работает. Проблема возникает и при работе npm, и при fetch из node. А при использовании образов, основанных на alpine, а не debian, не работает даже git.

В первой части я рассказывал, как, почти не зная Rust, взялся за UDP/DTLS-прокси для системы управления 300 тыс. устройств и поручил большую часть реализации ИИ. Тогда я сосредоточился на том, как меняется работа инженера, когда код пишет модель.

Теперь — техническая сторона этой истории: почему локальная таблица маршрутов в XDP теряла рукопожатия, как прокси без общего хранилища находит владельца DTLS-сессии и почему 26-байтовый CID с HMAC и подписанный PPv2 уступили более простым решениям. Расскажу, какие компромиссы пришлось принять и какие ошибки удалось обнаружить на испытаниях.

В начале 2026 года на новогодних праздниках у меня было много свободного времени, и я поставил Claude Code. До этого я уже писал код с ИИ в Cursor и Windsurf, но только на знакомых языках и смотрел весь написанный код. С CLI-агентами всё пошло иначе: я пробовал Claude Code, потом OpenCode и быстро захотел управлять агентом не только из-за компьютера, но и с телефона.

Так появился opencode-telegram-bot — Telegram-клиент для OpenCode. Сейчас у него 1298 звезд на GitHub и 48 контрибьюторов. В статье расскажу, как инструмент для себя вырос в open-source-проект и что я понял, пока его развивал.

Снова статья о том, как надо/не надо делать.

Long story short.

У меня все еще работает CHUWI CoreBox, который уже появлялся в предыдущих статьях: Core i7-13620H, 16 ГБ LPDDR5 (а жаль!), SSD на 512 ГБ. Он успел побыть прокси, NAS, VPN, сервером Lineage 2 и складом 3D-моделей для печати. Склад потом переехал на отдельный накопитель, а сбор моделей я остановил. Даже качественные модели скачивались гораздо быстрее, чем я успевал их печатать. На освободившемся мини-ПК шла разработка своего продукта, ибо я привык к linux, и там же крутились тесты. С обычными проверками еще можно было жить, но мутационное тестирование занимало часы. Хотелось продолжать работу, пока оно выполняется, а свободных ресурсов на той же машине было немного.

Зато рядом стоял мой любимый игровой компьютер: Ryzen 9 9950X3D и золотые 64 ГБ Kingston FURY Beast DDR5-6000 CL30. Память до 64 ГБ я докупал в 2026 году. Кто в этом году собирал комплуктер, тот понимает, почему я сейчас это упоминаю и ставлю на этом акцент.
К этому моменту я уже смотрел по квартире, у чего еще есть оперативка. Поглядывал дергающимся глазом на робот-пылесос и духовку. Если они подключаются к Wi-Fi, значит, они чем-то думают и чем-то помнят.

Но начал все-таки с ПК. Windows оставил на месте, потому что игры нужно на чем-то играть, поставил WSL с Ubuntu и отдельным Docker. Разработку оставил на мини-ПК, а тяжелые проверки решил вынести на игровую машину. Первый измеренный запуск PIT на ней занял больше девяти часов и закончился с ошибкой памяти. Это же разочарование я ловил много раз на мини-пк, разбирал по этому разочарованию логи, в течение десятков часов, в надежде исключить дефицит памяти. Смотрим.

Продолжаем обзор GISDAYS. 2 октября состоялся третий, бизнес-день форума. В его фокусе были прикладные сценарии защиты бизнеса: от риск-менеджмента до реагирования на инциденты. Также участники обсудили поиск решений для защиты государства, бизнеса и критической инфраструктуры от уязвимостей, утечек данных, шифровальщиков и других угроз.

В предыдущей части мы начали рассказывать вам, как проходил бизнес-день мероприятия, а сегодня завершим его обзор и представим другие не менее интересные выступления экспертов (любое из заинтересовавших вы можете просмотреть целиком).

В этой статье — про STAGING-слой нашего DWH и о том, как мы работаем с EAV-паттерном. EAV в реляционной базе — устоявшийся антипаттерн, который в большинстве задач стоит обходить стороной. Рассказываю не о том, хорош EAV в целом или плох, а о конкретном случае, когда он оказался оправдан: почему он к нам пришёл, как мы с ним живём, что он даёт и где реально мешает.

Я — тот человек, которому вы отправляете резюме. За плечами больше десяти тысяч собеседований и около двух тысяч людей, которые после них вышли на работу. А до того, как сесть по эту сторону стола, я пятнадцать лет ходила по другую: сама продавала, сама руководила отделом, сама получала отказы и сама писала «спасибо, мы вернёмся к вам позже». Так что это не защита моей профессии и не обвинение кандидатов. Это попытка показать, как наём выглядит изнутри — потому что снаружи он действительно похож на чёрный ящик, и у вас есть все основания им возмущаться.

Сразу оговорка, чтобы не было ложных ожиданий: я подбираю не разработчиков. Моя территория — команды продаж, от линейных менеджеров до коммерческих директоров. Но когда я читаю истории про собеседования в IT — про лайвкодинг под секундомер, про «мы вам перезвоним», про тимлида, который искал сеньора, а взял того, кто красиво говорил, — я узнаю свою ежедневную работу. Механика одна и та же в любой профессии. И, кажется, будет честно, если человек, который эту механику крутит, расскажет о ней вслух.

Рабочая переписка редко хранится в одном месте. Документы приходят по почте, детали обсуждаются в чате, встречи планируются в календаре. Длинную цепочку писем удобнее читать за компьютером, а расписание в календаре можно посмотреть и с телефона.

Мы небольшой командой разрабатываем клиентское приложение CommuniGate Pro, объединяющее почту, календарь, контакты и чаты. Оно работает на Windows, Linux, macOS, Android и iOS. Пишем на Dart и Flutter, поэтому большая часть кода у нас общая для всех платформ.

Это упрощает разработку и поддержку приложения и интерфейса, но возможности десктопной и мобильной версий все же различаются. Например, локальные почтовые архивы мы сделали только для десктопа. Этой задачей я как раз и занимался. Идея простая: пользователь переносит старые письма с сервера на компьютер, освобождает место в почтовом ящике и продолжает работать с письмами прямо в приложении.

В этой статье я расскажу, как встроил локальные архивы в общий проект, как проверял их на больших объёмах и как попутно реализовал ещё одну возможность - общий буфер длительных операций.

Приветствую всех!

Я уже десятки раз рассказывал о различных ключах, домофонах, считывателях и прочих электронных устройствах, призванных ограничивать доступ в подъезды и прочие тому подобные помещения, однако механические кодовые замки упорно оказывались где-то в стороне. Тем не менее, они тоже внесли значимый вклад в историю таких железок, так что наконец решил рассказать и о них.

Итак, сегодня посмотрим на то, как устроены и как работают кодовые замки, закрывавшие наши подъезды в девяностые и нулевые. Узнаем, как они устроены и работают и что в них есть интересного, а заодно увидим то, чего никто ещё не показывал.

Стеклодувное дело — прибежище пироманов-эстетов, а речь прежде всего о работе в пламени горелок, и последние здесь — главный инструмент, предмет гордости мастера, и этакий огненный фетиш. Мы уже окунались в историю праправнучки паяльной трубки (февки) — знаменитой горелки «пушки» [1], бывшей до недавнего времени практически отраслевым стандартом: простая, легко масштабируемая, нетрудно изготовляется силами любой механической мастерской, имеет ряд модернизаций. Тем не менее попадаются сведения и о других интересных вариантах и модификациях стеклодувных горелок, на некоторые из которых почтенной публике и предлагаю взглянуть. Полюбуемся и отдельными современными их исполнениями — старые принципы сегодня нередко обретают вторую жизнь. Постараемся при этом ограничиться приборами для ручной работы — огневое оснащение для (фабричной) машинной обработки стекла слишком специфично и разнообразно.

Всем привет! Мы команда ML-платформы Ozon. Мы строим инфраструктуру, которой ежедневно пользуются дата-сайентисты и ML-инженеры — от первых экспериментов в Jupyter до обучения моделей на больших GPU-кластерах. Наша задача заключается в предоставлении доступа к современным вычислительным технологиям через привычные инструменты и единый интерфейс платформы. 

Со стороны может показаться, что формула счастья наших пользователей предельно проста: «GPU для всех, даром, и пусть никто не уйдёт обиженным». В реальности всё, конечно же, сложнее. Вычислительные ресурсы должны использоваться эффективно. При этом разные этапы рабочего процесса требуют разного оборудования и инструментов. Поэтому выполнять весь процесс на одном, пусть и сверхмощном, кластере не всегда рационально. Если же распределить этапы между несколькими кластерами, нужно обеспечить их взаимодействие, чтобы рабочий процесс выполнялся бесшовно.

Значит, нам необходим механизм, обеспечивающий эту связь. Решение, позволяющее взять пользовательский эксперимент, собрать его код и зависимости в одном кластере и воспроизвести в другом, — чтоб переход между стадиями рабочего процесса происходил в одно действие, быстро и удобно для пользователя. Как мы решили эту задачу и какие выводы сделали — в этой статье.