Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!

На дворе конец 2025 года. Если вы разработчик, дата-сайентист или просто энтузиаст технологий в РФ, то ваше утро начинается не с кофе, а с проверки того, какой еще сервис решил, что вы ему больше не нравитесь.

Ситуация уникальна тем, что мы находимся под перекрестным огнем. С одной стороны — гео-блокировки со стороны самих сервисов (OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft), которые закрывают доступ для пользователей из России. OpenAI показывает "Access Denied", Claude вежливо сообщает, что он "не доступен в вашем регионе", а Google Gemini делает вид, что вас не существует.

С другой стороны — нестабильность самих каналов связи. Привычные VPN-протоколы периодически "штормит", соединения отваливаются, а скорость падает до модемных времен из-за особенностей фильтрации трафика на магистралях.

Казалось бы, выход есть — старый добрый VPN. Но сегодня это решение с кучей "но". Даже если вы нашли протокол, который не блокируется, остается проблема маршрутизации. Гонять весь трафик через Амстердам, чтобы просто спросить у ChatGPT, как отцентровать div — это как стрелять из пушки по воробьям. Банковские приложения начинают паниковать, отечественные стриминговые сервисы грузятся с задержкой, а пинг в играх вызывает желание разбить клавиатуру. К тому же, постоянное переключение тумблера утомляет, а забытый включенный клиент быстро высаживает батарею.

Нам нужно что-то более элегантное. Хирургическое. Нам нужен Split Tunneling, но не на уровне приложения VPN, а на уровне всей сети. Чтобы openai.com шел через "заграницу", а gosuslugi.ru — напрямую.

Сегодня мы пройдем путь от "я просто хочу, чтобы оно работало" до создания собственного комбайна для маршрутизации трафика. Мы разберем существующие решения, поймем, почему они нам не подходят, и соберем свой собственный шлюз на базе Nginx (или Angie) и DNS-сервера, который будет делать магию прозрачно для всех ваших устройств.

День начинался как обычно. Я, как всегда, не выспался. Сколько можно спать по 4 часа? Ладно, соврал — по 5.

Пошёл к другу на штаб-квартиру работать. Пешком — машину оставил жене. Дорога минут 20 всего, прогулка на свежем воздухе.
А голова — тяжёлая.

Потому что вечером должен был тяжёлый разговор с руководством.
После которого, скорее всего, меня попросят написать заявление.
И пока я шел - готовился, в голове набрасывал заготовки к разговору.

В декабре 2025 года информационная служба Хабра выпустила 905 публикаций (854 новости и поста, 11 лонгридов и 40 переводов). В текущем дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.

Возможно это было уже давно, но я увидел только сегодня.

А именно, когда начинается новый чат в Claude, то там появляются такие подменюшки под окном для чата

Write - Learn - Code - Life Stuff - Claude’s Choice

Кликнул ради интереса последнюю, открылся ещё целый список. И он, кстати, все время меняется.

В общем, это заготовки для начала чата по определённой теме, т.е., образец готового промта. Мне попалась на глаза тема "Узнать об архитектурных концепциях". И поскольку живёшь в мире программирования, то первая мысль об архитектурных паттернах )). Но оказалось, что это именно об архитектуре как строительстве чего-то в реальном, физическом мире.

Тем не менее, интересным оказалось другое. В автоматически начатом чате даётся пример промта, который полезно рассмотреть с точки зрения того, что ИИ учитывает и на что обращает внимание при выполнение запроса.

Весь год я ежедневно следил за новостями в области искусственного интеллекта. И очень устал. Имена новых моделей, бьющих очередные бенчмарки, превращаются в шум, а мозг уже не реагирует на очередные срочные (!) сообщения инфлюэнсеров о БЕЗУМНОМ прорыве. На деле такое количество информации избыточно, если только вам профессионально не нужно следить за какой-либо областью. Но охота видеть развитие технологий широкими мазками, чтобы понимать изменения на горизонте месяцев и лет. Не найдя такой высокоуровневой подборки, которая бы меня устроила, я решил написать её сам. В этой статье вы найдёте описание развития ИИ за год. Что изменилось в технологиях за 2026 год? Какие компании и стартапы сейчас на слуху? Как ИИ влияет на экономику и регуляции? Помогает ли ИИ двигать науку и медицину? Ответы (с мемами!) смотрите в статье

Почти каждый день в ленте я вижу новости про очередного "революционного" AI-агента. AutoGPT, BabyAGI, Devin, Cursor, Perplexity, Atlas.... мол они заменят программистов, копирайтеров а в итоге....

Я, как хотел бы инструмент, который просто работает, мол "Зайди в гугл, найди доку, скажи мне ответ" ради интереса - я решил написать свой AI-тул....

Коллеги, ситуация на рынке труда перешла в стадию открытого конфликта. Хейт в адрес HR, рекрутинга и платформ - это не шум, а точный диагноз системы, которая работает против всех. И абсолютно логичные последствия, хоть хейт я и не поддерживаю.

Я решила разобрать одну из главных поломок 2025 года. Для этого вступила в несколько комьюнити кандидатов и HR. И поняла, что все они говорят об HR Tech. Поэтому копать решила в эту сторону.

Привет Хабр! В сегодняшней статье: узнаем как выдать SSD за любой HDD/SSD диск, узнаем почему не стоит верить GUI программам ну и поднимем аппарат за 3 миллиона рублей.

Мне очень нравится идея потоков данных в Node.js - data streams. Они используются всюду: чтение файлов, сетевые запросы, архивирование файлов.

Не путать с потоками выполнения процессов - threads! Это совсем другое!

Есть много хороших статей по философии, теории и применении потоков, Хабр не стал исключением:
Ментальная модель потоков в Node.js

Много раз я сталкивался с необходимостью реализовывать свои потоки данных. И каждый раз я путался с кучей методов: write, push, _write, _read, с кучей событий - end, close, finish. В чем отличие write от _write?! Буквально почти все время, когда я имею дело с потоками у меня открыты доки Node.js - https://nodejs.org/api/stream.html.

Недавно, в моей статье про кастомный транспорт для ShadowSocks мне потребовался функционал передачи разных потоков данных по одному потоку (каналу)данных. Это задача мультиплексирования данных.

Я думаю, что эта задача является хорошей практикой для новичков в Node.js и программистов, любящих кодить всякие алгоритмы.
Во время программирования я встретился с несколькими "программистскими задачами" aka "подводными камнями", которые мне пришлось решить, и это было увлекательно, что и вылилось в данную статью.

История о том, как я перешёл от просмотра вакансий к реальному проекту. Сделал простой веб-чат на React + TypeScript и FastAPI, задеплоил на Vercel и Render, и столкнулся со всеми классическими проблемами начинающего разработчика: Git-хаос, CORS-ошибки, забытые коммиты и node_modules в репозитории.

В статье - честный рассказ про мой первый пет-проект: выбор стека, структуру проекта, работу с REST API, настройку деплоя и документацию. Без приукрашиваний, с реальными граблями и ощущением победы, когда всё наконец заработало.

В статье я рассказываю, как из набора команд (free, df, ip, ps, uptime) собрать CLI‑утилиту на Bash, добавить аргументы, цветовую индикацию и упаковать всё в AUR как пакет system-monitor

Привет, аналитики!

Публикую 30 декабря — когда все нормальные люди режут оливье. Но если вы это читаете, значит, тоже из тех, кто 2 января откроет ноутбук проверить дашборды. Для нас и пишу.

В прошлой статье разбирали, какие метрики выбирать для ритейла. Допустим, вы собрали нужные KPI, построили дашборды - а директор спрашивает: «Маржа выросла на 3 млн. За счёт чего?»

Показать рост - просто. Объяснить причину - сложнее. Выросла выручка, но упала маржинальность. Увеличился трафик, но просела конверсия. Как это влияет на итог в рублях?

Расскажу про дашборд факторного анализа продаж. Он показывает не «было — стало», а раскладывает изменение маржи по каждому фактору: от трафика до среднего чека.

Сегодня рассмотрим:

В этой статье я бросаю вызов общепринятому представлению о больших языковых моделях как о «тупых исполнителях», которые ничего не понимают, галлюционируют, но позволяют получить результат быстрее (нередко за счет качества).

Подобные мифы активно распространяются в сети, а также на курсах, на которых обучают «правильно» писать промпты.

Я на Хабре уже написал несколько статей, разоблачающих отсутствие мышления у LLM, но здесь я опишу способность больших языковых моделей решать задачи, людям недоступные. Из этой статьи вы узнаете, как на самом деле надо использовать нейронки, чтобы получать максимальную пользу от них.

Всем привет! Меня зовут Максим Максимов, я — NLP-инженер в AI R&D лаборатории в red_mad_robot. Мы работаем с прикладными AI-системами, проводим эксперименты и проверяем архитектурные подходы в реальных сценариях.

Современные AI-архитектуры всё чаще выносят прикладную логику за пределы LLM — в инструменты, внешние источники данных и правила их оркестрации. Модель выступает вычислительным ядром, а ценность формируется на уровне системы вокруг неё. 

Из этого подхода в R&D-лаборатории вырос MCP Tool Registry — центральный реестр для управления системой серверов, необходимых для построения RAG. В этой статье я подробно расскажу, из каких частей состоит MCP Tool Registry, как он работает и покажу его применение на практическом примере.

Всё шло к этому. Мы решили задачу омографов в русском языке (мы уже готовим большое расширение). Мы попробовали насколько это физически возможно решить задачу ударения хотя бы для славянских языков (мы уже опубликовали модели-акценторы для русского, украинского и белорусского языков). Мы опубликовали синтез для 20 языков России и стран СНГ.

Вы уже много раз упоминали, что неплохо бы завезти наш синтез в SAPI5-интерфейс. Звёзды сошлись, нам написал разработчик, который занимается разработкой таких интерфейсов для Windows и всё завертелось.

Теперь пришло время попробовать соединить это всё воедино в виде SAPI5-интерфейса для синтеза для Windows. Основная фишка тут получается в том, что наш синтез настолько быстрый, что его можно использовать как локальный синтез в Windows на CPU, так и как экранную читалку. И да, вы верно всё поняли. Это также значит, что оно из коробки будет работать с Балаболкой и другими подобными программами (и не будет требовать GPU).

Да, это только первый, по сути пробный, релиз нашего интерфейса. Будем признательны вам за обратную связь и комментарии. Мы сильно хотели успеть к новому году и сделать всем небольшой новогодний подарок! Надеюсь, что комьюнити оценит.

Вокруг ФНС в последнее время крутится слишком много мифов. Последний из них — история про новогодний стол, икру и якобы контроль налоговой через фотографии в соцсетях.

Этот инфоповод и стал причиной написать статью. Не для того, чтобы обсуждать конкретную «страшилку», а чтобы показать как на самом деле устроен налоговый контроль: что ФНС реально проверяет, на какие данные опирается и почему большинство популярных представлений не имеет отношения к практике.

Я опираюсь не на слухи и пересказы, а на реальный опыт работы с налоговыми проверками и понимание внутренних механизмов ФНС. За плечами — 12 лет работы в налоговой системе в разных направлениях: предпроверочный анализ, камеральные проверки, выездные проверки и курирование отраслевых направлений внутри региона.

Изначально я хотел написать статью про коды Рида-Соломона с иллюстрацией на примере работы QR кодов, в процессе подготовки сделал инструмент для визуализации промежуточных этапов построения QR кодов и обнаружил что у меня уже есть достаточно отсутствующего на хабре материала, в связи с чем немного поменял план. Кому не интересно читать, QR с КДПВ сгенерированы с помощью qr-verbose

pip install qr-verbose

Документация (англ.)

Про QR коды на хабре писали много, например одна из самых популярных статей за всё время "Читаем QR код" и куча переводных статей. К сожалению у этих статей есть кое-что общее: если вы попытаетесь прочитать код версии 4 и больше а также некоторые коды версии 3 следуя описанию из статей, то потерпите фиаско. Не верите? Попробуйте прочитать нижний код с КДПВ.

В статье напомню как устроен QR код и какие проблемы начинаются с версии 3, а также надеюсь, что qr-verbose поможет разобраться тем, кто еще не разобрался.

Казалось бы, всего‑то: вместо 3G на смартфоне теперь высвечивается LTE. Но за этим изменением стоит огромный труд технических специалистов. Как же устроен один из важнейших процессов в улучшении качества связи?

Рефарминг — инструмент, который операторы связи используют для улучшения качества голосового сервиса и скорости передачи данных. Сегодня расскажем про алгоритм проведения рефарминга: почему этот процесс трудоемкий и ответственный, и как технологические изменения влияют на клиентский путь. 

Многие думают, что большие компании не совершают ошибки. Но даже если у вас налажен процесс код‑ревью и всё тщательно проверяется, риск накосячить никогда не равен нулю. Хотя, конечно, всегда лучше учиться на чужих ошибках, чем на своих.

Меня зовут Юрий Беглецов, я технический продакт в Точка Банк. Мы с командой делаем универсальные API, чтобы клиенты могли интегрировать банк и дочерние сервисы прямо в свои системы. Иногда у нас тоже бывают провалы — обидные, серьёзные и даже забавные. Две истории из серии «никогда больше» — под катом.

Я снова возвращаюсь к сравнению моделей. Однако сегодня мы не будем рассматривать нейросети от разных компаний, а сравним Gemini 3 Flash и предыдущее поколение этой серии - Gemini 2.5 Flash.

С одной стороны, кто-то уже сейчас скажет, что третья версия будет лучше. Однако я не стану спешить с таким выводом, сравню обе версии и вынесу вердикт, опираясь на свое далеко не авторитетное мнение.

Принимайте стратегически удобное положение, делайте ставки, а я приступаю к сравнению.