Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В IT-сообществе принято считать, что мы живем в золотой век меритократии. Ты учишь стек, приносишь пользу бизнесу, растешь в грейдах и капитализируешь свои знания. Но если присмотреться к трансформации рынков за последние 10 лет, становится заметно: старые правила «капитализма свободных агентов» заменяются чем-то, что больше напоминает неосословную иерархию.

Сегодня ты не просто создаешь продукт — ты арендуешь право на существование у владельца инфраструктуры. Давайте разберем, как изменились социальные лифты в мире, где контроль над «облаком» стал важнее владения заводами.

Сейчас оптимизируют все и везде, и не только в ИТ: логистику, энергетику, производство, медицину. Даже в сельском хозяйстве чаще начинают считать эффективность почти как инженеры: сколько ресурсов уходит, сколько получается продукта и можно ли систему сделать быстрее, дешевле и компактнее.

И вот в привычном агропроме появляются… сверчки, мухи или львинки. И они уже даже используются в пищевой промышленности. Пока в основном в кормах для животных, но не только. Первыми под прицелом, по всей видимости, окажутся протеиновые коктейли и снеки. Насекомоведение в пище становится предметом серьезных исследований, инвестиций и аграрной политики. Поэтому имеет смысл спокойно разобраться, что на самом деле происходит, зачем это нужно и действительно ли насекомые могут стать дешевым источником белка или эта история пока сильно опережает реальность.

Методологий проектного управления много, а работают они не у всех. Одна команда запускает проект за пару недель и далее успешно его реализует в соответствии с требованиями заказчика. В то время как другая буксует месяцами на тех же инструментах и практиках.

Этот тезис важен также в контексте зрелости руководителя \ менеджера проекта и среды, в которой он реализует проект. Суперпрофессиональный менеджер проекта будет далеко неэффективен в незрелой системе управления проектом. Но это предмет для отдельного разговора.

Бывший директор ИИ в Tesla не пишет код руками с декабря. Заменил 6 приложений для умного дома одним агентом в WhatsApp. Запускает ИИ-эксперименты на ночь
— и результаты удивляют даже его самого. Разбираю главные тезисы из свежего интервью подкасту No Priors

Я делал микросервисный fullstack в финтехе с Claude Code и столкнулся с тем, с чем сталкиваются все: AI пишет код быстро, но не держит систему в голове и ведёт себя как гиперактивный джун. Каждую сессию — новые архитектурные решения, конфликты между сервисами, документация, отстающая от кода.

Поэтому я решил что я не спешу со своим проектом и написал FullSpec — open-source фреймворк (MIT), который организует разработку с Claude Code через цепочку формальных спецификаций. Вызываешь /chain, отвечаешь на вопросы — система ведёт от идеи до production: требования → проектирование → тесты → код → review → release.

Под капотом: 71 скилл, 23 параллельных AI-агента, 80+ скриптов валидации, CONFLICT-детекция (код противоречит спеке → каскадное обновление), живая документация из спек.

GitHub: https://github.com/NSEvteev/FullSpec

В прошлую пятницу я объяснял джуну, почему его код на отсортированном массиве работает в шесть раз быстрее, чем на неотсортированном. Тот же массив, тот же алгоритм, и те же данные. Просто в другом порядке. Джун смотрел на меня как на сумасшедшего и, честно говоря, я его понимаю.

Потому что ответ звучит безумно: процессор внутри вашего ноутбука постоянно пытается предсказать будущее. Буквально. Он гадает, какая ветка if выполнится ещё до того, как условие будет вычислено. И на отсортированных данных ему угадывать проще.

Ну, давайте разбираться.

В этой статье речь пойдет об элементарных функциях с позиций современного анализа. Это — рассказ в духе двухтомника Феликса Клейна «Элементарная математика с точки зрения высшей».

Мы создали парсер openui‑lang на Rust и скомпилировали его в WASM. Логика была здравой: Rust быстрый, WASM в браузере даёт скорость, близкую к нативной, а наш парсер — разумно сложный, многоэтапный конвейер. Почему бы не захотеть его на Rust?

Но оказалось, мы оптимизировали не то, что нужно.

На первый взгляд задача определения выпуклости многоугольника кажется геометрически сложной.
Но на практике всё сводится к простой идее — достаточно последовательно пройти по вершинам и определить направление поворота.

В этой статье разберём, почему именно три точки позволяют определить поворот, откуда берётся формула через векторное произведение и как всё это аккуратно реализовать на C.

Также затронем важные нюансы, которые часто упускают: переполнение при вычислениях, порядок обхода вершин и обработку вырожденных случаев.

В итоге получится не просто решение, а понимание того, как работает один из базовых алгоритмов вычислительной геометрии.

При запуске MVP считаем вначале не клики вообще, а деньги и время. Деньги потому, что до серьёзных вложений полезно быстро и по возможности бесплатно проверить, нужен ли проект рынку. Время потому, что его легко потратить не на сам MVP, а на подключение Яндекс.Метрики, Google Analytics, событий, воронок, отдельной базы и прочей обвязки. В итоге идея ещё не проверена, а вокруг неё уже начинает расти аналитическая система.

Рассмотрим простую схему с 1-2 быстрыми метрики, которые напрямую проверяют УТП или главный пользовательский сценарий. Пользователь нажал кнопку покупки. Начал создавать проект. Зарегистрировался. Перешёл в Telegram. Этого уже хватает, чтобы понять, работает ли сценарий и есть ли живой отклик.

Получаем сразу три плюса. Бесплатно проверяем гипотезу, экономим время на старте и делаем один универсальный инструмент, который потом можно использовать для любого количества своих MVP без новых подключений и переделок.

Разберем именно такой вариант. Маленький Django-бэк один раз деплоится на простом хостинге, принимает события через пиксель, хранит их в SQLite и отдаёт статистику JSON-ответом. Дальше во всех новых фронтах меняются только названия event и src.

Особенно удобно это в тех случаях, когда фронт живёт на бесплатном или засыпающем хостинге. У free web services на Render сервис уходит в spin-down после 15 минут простоя, а файловая система там ephemeral, поэтому локальный SQLite для таких счётчиков работать не будет. В качестве простого примера отдельного маленького бэка можно использовать PythonAnywhere, где есть бесплатный аккаунт с одним web app. Но сама идея не привязана к этим площадкам и повторяется практически где угодно.

Как Yahoo вылезла из могилы эпохи Verizon и снова вышла в плюс

Сегодня у меня в гостях Джим Ланцон, гендир Yahoo.

В двух словах пересказать историю Yahoo тупо нереально, но если коротко: давным-давно они заплатили Google за то, чтобы повесить их поисковую строку на свой сайт, и с тех пор всё пошло по наклонной. Джим, кстати, прямо называет ту сделку «первородным грехом» Yahoo. Пережив череду слияний, разделений и абсолютно шизовый период в составе Verizon, Yahoo снова стала независимой частной компанией. Сейчас у них на руках мощные активы в спорте и финансах, а еще — внезапно — почта, которая вдруг начала расти за счет молодежи. Зумеры обожают Yahoo Mail, народ. Вы узнали это первыми.

Она решилась в тот день, когда перестала чувствовать собственные пальцы. Когда выбор сузился до двух вариантов: медленно угасать в запертом теле или совершить «прыжок» в цифровую пустоту, надеясь остаться собой. Но что останется от человека, у которого больше нет глаз, чтобы плакать, и рук, чтобы обнять дочь? Только Присутствие.

Рассказ написан специально для конкурса «Бегущий по лезвию ИИ — 2025».

Когда я впервые заглянул во FreeBSD Handbook в 2002 году, то не мог поверить своим глазам. За шесть лет работы с различными дистрибутивами Linux, о чём у меня уже была статья, я научился выискивать документацию по кусочкам — часто неполную или устаревшую, причём иногда спустя всего год. Здесь же операционная система сопровождалась полноценным, точным и достаточно свежим подробным руководством. В то время я уже был убеждённым сторонником Open Source, но рассуждал очень практично. Если разработчики этой ОС вкладывают так много усилий даже в её документацию, то представьте, насколько проработанной должна быть сама система. Короче, я решил её попробовать. Тогда у меня был Sony Vaio, где не было места для второй операционки. В итоге я скопировал все данные на настольный ПК, собрался с духом и принял решение установить на этот ноут FreeBSD, а по завершению эксперимента снова вернуть на него Linux.

Спойлер: FreeBSD осталась на том ноутбуке навсегда.

Будучи разработчиком PHP на протяжении почти 20 лет, я поработал в разных компаниях — и больших, и маленьких. И сейчас, подыскивая новое место работы, я попадалю на статьи множества HR-ов, внутрикомщиков, офис-менеджеров и прочих специалистов по корпоративной красоте. Они пишут про корпоративные мегаценности, важность бренда, коммуникаций, чувства принадлежности, атмосферы и всего вот этого.

Извините, но я больше не могу это терпеть.

Кто-то должен им ответить — строго и по фактам.

Наверняка многие сочтут этот текст неполиткорректным, “мускулинным”, старпёрским. Возможно это дорого мне обойдется. Но вещи надо называть своими именами. Это полезно. Как лекарство: горькое, неприятное, но именно оно и лечит болезнь.

А болезнь тут, по-моему, довольно простая:

«Преждевременная оптимизация — корень всех зол, но преждевременная пессимизация является им не в меньшей степени». — Андрей Александреску

Проблема перераспределения

Динамические массивы (векторы C++, ArrayList в Java) — одна из самых полезных структур данных. Они сочетают в себе удобство для кэша, присущее массивам, с гибкостью динамического изменения размера.

Однако у них есть скрытые затраты, связанные с перераспределением.

Однажды я работал над агрегатором логов встраиваемой системы. Система накапливала сообщения логов в динамическом массиве и периодически скидывала их на флэш-накопитель. Кажется, всё просто, не так ли?

Но производительность была ужасной. Система тратила 60% времени на realloc().

Всем привет — хочу поделиться нашей историей создания стартапа от идеи до лонча на продакт ханте, и теми ошибками которые мы совершили в процессе, надеюсь это поможет вам не повторять их.

Мы начали с идеи, связанной с личной проблемой — мой друг работает на нескольких работах одновременно, и иногда у него есть пересекающиеся митинги. Он предложил идею софта, который мог бы делать транскрипции одновременно нескольких звонков и выводить на один экран с подсветкой ключевых слов (например упоминаний имени), визуально легче разобраться в разных митах, чем аудиально — и примерно в июле 2025 года мы начали.

Мы исследовали рынок — посмотрели есть ли похожие стартапы, и ничего именно такого не нашли. И тут закралась первая ошибка:

Я работаю с OpenAI Codex в двух режимах. Дома — за мощным ПК с двумя экранами и в поездках на дачу/отдых/по работе — с ноутбука

И довольно быстро столкнулся с неожиданной проблемой:
контекст, сессии и история Codex не синхронизируются между устройствами. OpenAI этого просто не предусмотрели!

Ниже история о том, как я решил данную проблему.

Наше приложение получилось достаточно удобным, но давайте сделаем его ещё функциональнее. В предыдущей части мы заложили основу: работа с JSON, CRUD-операции и базовый интерфейс. Теперь пришло время добавить те самые «плюшки», которые превращают учебный проект в полноценный инструмент.
Мы добавим четыре важные функции:

Меня зовут Богдан Непряхин, я CEO digital-агентства bijobs.ru. Мы занимаемся performance-маркетингом и аналитикой. Я выступаю на конференциях, рассказываю про Яндекс Директ, VK Ads, работу с данными. И вот в начале 2026 года поймал себя на том, что мне неловко давать ссылку на «страницу спикера». Потому что её не было.

Организаторы мероприятий пишут «скиньте страничку», а скидывать нечего. Строчка на сайте агентства, без фото с конференций, без тем, без видео. Стыдновато, если честно.

Классический путь: дизайнер (15-40 тысяч, 1-2 недели) + верстальщик (15-30 тысяч, ещё неделя). Итого месяц и 30-100 тысяч за одностраничник. Для страницы, которую увидят десять организаторов. Я решил проверить, можно ли сделать это за выходные с Claude Code, нейросетевым ассистентом для работы с кодом.

Прокси — один из основных инструментов в арсенале QA-инженера. Charles Proxy, Fiddler и Proxyman давно стали стандартом для анализа и изменения сетевого трафика в процессе ручного тестирования. Их принцип работы хорошо известен и подробно описан во множестве материалов.

Однако возникает вопрос: как использовать подобные возможности в UI-автотестах? Как перехватывать или мокать трафик в автоматизированных сценариях?