Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Как часто, глядя на Terraform-конфигурацию, вы думали: «Это можно сделать изящнее»? Или, открывая документацию провайдера, ловили себя на мысли, что она не отвечает на вопрос «почему именно так»? Новая книга «Terraform. Сборник рецептов» — это попытка закрыть разрыв между официальной документацией и реальными инженерными задачами.

Мы рады представить очередную «поваренную книгу» от O'Reilly — «Terraform. Сборник рецептов» Керима Сатирли (HashiCorp) и Тейлора Долезала (CNCF).

История эксперта по цифровизации, который не нашел решения на рынке и написал свой инструмент. Теперь он сокращает время приемки в 5 раз, восстанавливает метаданные (КИЗ, серийные номера) и стоит копейки.

Часть 1. "Слепая зона" FBS: Почему возвраты — это боль

Если вы торгуете на Wildberries по системе FBS, вы знаете, что продажа — это только половина дела. Настоящий хаос начинается, когда товар возвращается.

Главная проблема любого селлера на этапе возврата — полная потеря идентификации. К вам приезжает коробка. На ней может быть стикер WB, но для вашей учетной системы это просто «черный ящик».

Сложно поддерживать CI/CD, когда граф пайплайна в GitLab превращается в бесконечную «простыню», параллельные запуски terraform apply приводят к блокировкам, а для игнорирования некритичных ошибок приходится писать || true. 

Может показаться, что для решения этих проблем нужны «костыли» или переход на enterprise-лицензию. На деле же с ними помогут встроенные возможности GitLab CE. В статье разбираем неочевидные ключевые слова .gitlab-ci.yml, которые сэкономят вам время и нервы.

LLM ошибаются в элементарной математике. Корпорации тратят миллиарды, но в конечном счете вынуждены прикручивать калькуляторы к вычислительным машинам невероятной мощи. Все попытки исправить через Chain-of-Thought, fine-tuning на задачах счёта, увеличение контекста не сработали.

Я провёл серию экспериментов чтобы понять почему, и пришел к выводу, что нейросети просто не предназначены для дискретной арифметики. Их предназначение непрерывные трансформации.

В этой статье описывается реализация новой архитектуры нейросетей, объединяющая точность символьного ИИ и способность к обобщению LLM. Код как всегда прилагается.

Что такое осень нам уже объяснил Юра Шевчук, но вот что такое разум покамест менее ясно. На фоне бурных дискуссий последних лет по поводу того, к чему в итоге может привести развитие LLM и прочих современных технологий ИИ (Технологические Сингулярности там всякие и т.д.), хочу изложить свои мысли, как и почему мы, собственно, оказались в той точке, к которой пришли. Возможно, это в какой-то мере поможет так же заглянуть и в наше недалёкое будущее. Сегодня публикую первую статью на эту тему. Начнём мы с геномного разума.

.

По всему миру сельское хозяйство сталкивается с ростом потребности в продуктах питания и ограниченностью водных ресурсов. Эффективность выращивания культур во многом зависит от того, насколько точно удаётся описывать и предсказывать процессы, определяющие фотосинтез и потерю воды у растений. Одну из ключевых ролей здесь играют устьица, микроскопические поры на поверхности листьев, которые регулируют поступление CO₂ и испарение влаги.

В 2025 году исследователи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне представили систему Stomata In-Sight, которая объединяет конфокальную микроскопию, газообменные измерения и автоматизированный анализ изображений на основе ML. Такой подход позволяет получать количественные оценки геометрии устьиц в условиях контролируемой среды и сопоставлять их с измеряемой проводимостью и фотосинтезом. Это важно не только для физиологии растений, но и для прикладных задач, связанных с эффективностью использования воды и устойчивостью урожая при засухе. В этой статье я расскажу о самом исследовании и о том, как устроена Stomata In-Sight.

У нас ещё есть некоторое количество остатков с прошлого кризиса железа

Из-за того, что все хотели ролик с матерящимся бобром, танцующим Мадуро или хотя бы переделать индуса в красивую девушку, у нас тут бум AI-моделей. Эти модели работают на физическом железе и физическом электричестве. Железо, к сожалению, закончилось раньше, чем электричество.

Первыми пострадали не процессоры, как мы ждали, и не видеокарты, как мы уже видели, а банально оперативная память. И отчасти — SSD.

Рынок снова сошёл с ума и стал диким.

Я узнаю знакомые барыжные шаблоны ещё с эпопеи с майнингом и повышением цен на видеокарты. Вот смотрите, на момент публикации серверная планка 96 Гб DDR 5 стоила:

В Регарде «чисто», с документами и гарантией — 410 тысяч рублей. Для контекста: летом 2025 года, всего полгода назад, эта же позиция здесь же стоила около 90–100 тысяч рублей.

Но её можно купить на сером рынке у барыг. Иногда они мимикрируют под приличные компании, у них безнал с НДС, но цена плавает весь день, как биржевая котировка. Утром тебе говорят: «330 тысяч». К обеду партия может исчезнуть или стоить уже 350.

Есть совсем уж барыги с Горбушки и Савёлки — без документов и оплата только наличными, а получение планки — в подворотне. Цена вопроса — 250–280 тысяч рублей.

Но купить сложно. Продавец ведёт переговоры одновременно с десятком покупателей. Ты пишешь: «Возьму 20 штук». Он отвечает: «Есть 10». Пока ты едешь с деньгами, кто-то другой пять уже забрал. Никаких гарантий до момента передачи товара из рук в руки. Это не бизнес-процесс, это квест.

Это не временный всплеск и не сезонное колебание.

Давайте немного разберёмся, что же случилось.

Привет, Хабр! На связи Дима Мандельштам, мобильный разработчик в core‑команде Яндекс 360, и Лёша Карпенко, руководитель команды дизайн‑системы. Дизайн — часть повседневной работы наших команд, и он не живёт отдельно. Поэтому сегодня в статье мы вместе поговорим о том, как мы собирали компонент List‑item.

Мобильные разработчики в этой статье найдут метод, с которым можно достичь баланса между гибкостью кода и простотой поддержки. Мы расскажем, как применили data‑driven‑подход к рефакторингу UI: написали анализатор AST для поиска реальных паттернов использования и вывели математическую метрику сложности API. А ещё расскажем о том, как аргументировать и провести масштабную переработку legacy‑кода, не останавливая продуктовую разработку.

Продуктовым дизайнерам будет интересен альтернативный взгляд на проектирование List‑item в дизайн‑системе. Мы разберём, как собирать List‑item — как универсальный компонент с максимальной гибкостью или как набор семантических шаблонов под конкретные сценарии.

В отличие от подхода, где компонент выступает универсальной «болванкой» для любых задач, мы предлагаем смотреть на него как на архитектурную единицу с заранее определённой ролью, ограничениями и зонами ответственности. Такой взгляд помогает уменьшить количество интерпретаций одного и того же паттерна, повысить консистентность интерфейсов и упростить поддержку дизайн‑системы по мере её роста.

Эта статья — не про объект для заказчика и не про демонстрационный умный дом. Мы побывали в собственном доме интегратора Александра Вахрушева в Ижевске. Он пока не живет в основном доме — отделка еще продолжается, — но именно здесь уже несколько лет тестирует решения, которые затем внедряет в клиентских проектах.

Для него дом — рабочий полигон. Здесь можно экспериментировать, ошибаться, проверять оборудование и делать выводы без риска для репутации. Многие решения, которые сейчас стали типовыми, он сначала отработал именно на этом объекте.

В статье подробно разберем дом-лабораторию Александра.

Меня зовут Алексей Цуцоев, сейчас я Frontend TL в KODE. Эту статью я писал, когда только устроился в компанию и мне нужно было систематизировать навыки, передать свой опыт стажерам и просто высказать свои мысли относительно styled. Вижу, что до сих пор многие начинающие разработчики сталкиваются с такой же проблемой, как я в прошлом, поэтому статья вышла из нашей внутренней конфы в мир. 

В этой статье расскажу, какие преимущества и недостатки у каждой из библиотек. Публикация будет полезная тем, кто хочет освежить свои знания в React-Native или только начал их изучение этого стека.

Привет, Хабр! Это Алла, я работаю исследователем в команде «Модели с памятью» Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта Института AIRI и занимаюсь исследованиями на стыке графов знаний и языковых моделей. Ранее я уже писала на Хабре статью про построение графов знаний из текстов по мотивам одной из наших публикаций.

Мы активно продолжаем работать дальше и создали Wikontic — полноценный пайплайн для этой задачи. Недавно мы представляли его на интерактивной демо‑сессии на AAAI 2026 в Сингапуре — про это несколько дней назад вышел хабр от моего коллеги Айдара. Здесь я расскажу подробнее о том, как устроен новый пайплайн, и какие идеи пришли к нам в голову при его создании. 

В первой части мы начали разбирать ситуации, когда решение уже соответствует ожиданиям пользователя и не нуждается в изменениях. В этой статье мы закончим разбор таких случаев.

Три маркетплейса, три API, три набора подводных камней — и ноль ручного кодинга. Как мультиагентный пайплайн с CISO-агентом написал интеграцию с Ozon, Wildberries и Яндекс Маркетом за 25 минут. 35 задач, 23 файла, 21 баг найден автоматически.

Всем привет!

Обычный вайб-кодинг: кидаем промпт → генерим → баг → фиксим → баг → повторить N раз.

AI Factory меняет правила: самообучающаяся система патчей, где AI запоминает каждую ошибку и больше её не повторяет. Spec-driven воркфлоу, автогенерация рутины (Docker, CI, docs, Make), поддержка 14+ агентов, параллельная разработка через Git worktree. Это не "ещё один AI-помощник", а эффективный инструмент управления вайб-кодингом.

В статье подробно разбираю технические вопросы: как работает самообучение, почему токены расходуются рациональнее чем кажется, и что нового в версиях AI Factory 1.3-1.8.

Во вторую Диаблу я почти никогда не заходил без модов: ну не могу я играть с мелким инвентарём и сундуком, хоть убей! В стандартные ячейки я складывал обереги, а всё пространство, добавленное модификациями, оставлял исключительно под добычу. Так играть было намного комфортнее: ничего не приходилось выбрасывать и не нужно было каждые пять минут бегать к торговцам. Но с выходом нового аддона «Reign of the Warlock» мои привычные моды, разумеется, перестали работать, а показать вам всю эту красоту хочется уже сейчас! Пришлось доставать персонажей, которых я прокачивал ещё на релизе Diablo II Resurrected в 2021 году.

Хочу поделиться с вами своими впечатлениями от нового дополнения и сделать выводы стоит ли оно своих денег? Заодно кратко расскажу о модификации, которая заметно повышает комфорт игры. С ней многие привычные мелочи перестают раздражать, а сам процесс становится куда удобнее и приятнее

Scedel - это language- и protocol-agnostic язык для описания схем данных и контрактов. В статье я опишу сам язык, а также расскажу, зачем я его создал

Привет, это Олег Антипов с долгожданным сиквелом материала про то, что нейросети это не ИИ! 

А что же это на самом деле такое? Хмм, оно выглядит как пузырь, крякает как пузырь и показывает все признаки пузыря вроде «Метаверса» или NFT. Наверное, это… новая технологическая эра человечества!

Из этого материала вы узнаете, как OpenAI привлекает сотни миллиардов под обещания; как «ИИ» вместо спасения человечества обрушил рынок труда и ухудшил ситуацию с ИБ; как нейросети буквально — с пруфами от настоящих ученых — заставляют ваш мозг деградировать; и много других невеселых фактов.

Текст длинный, поэтому если лень читать, можете попросить ChatGPT пересказать его основные моменты и затем спросить, справедлива ли критика автора. Вы удивитесь ответу.

Пару дней назад я написал статью о том, как сделал Telegram-бота для AI-дайджестов. Статья дала 42 пользователя. Сегодня расскажу про изнанку: сколько стоит содержать AI-продукт, какие метрики отслеживать и почему vc.ru дал в 42 раза меньше пользователей чем Хабр.

Привет, Хабр!

Я написал повесть, вдохновленную идеями одного известного мысленного эксперимента. Не могу сказать конкретнее иначе заспойлерю, но ценители Hard Si-Fi, думаю быстро поймут о чём речь. Хочу поделиться этой повестью с вами, ведь системщики и программисты, а так же люди ценящие железную логику - это моя целевая аудитория.

О чем это:
Артур Корбин, системный инженер, нашел странную строку в отчёте. По сути пустяк 20 кг. проволоки для организации перемалывающей тонны материалов в день - статистическая погрешность. Но Артур, человек привыкший к порядку, решил разобраться. И это решение превращает его жизнь в параноидальный кошмар. Это история о том, как инструменты могут стать хозяевами, а свобода воли — статистической погрешностью.

Десять лет в девопсе. Десять. И я гуглю tar -xzf. Не раз в год — раз в неделю. Ну, может раз в десять дней, если повезёт. Открываю хром, набираю «tar extract gz linux», пролистываю три рекламы, нахожу ответ на SO, копирую, вставляю, закрываю вкладку. Через неделю — по новой.

Я не идиот. Точнее, может и идиот, но не поэтому. Просто tar — это такой синтаксис, который у меня физически отказывается залезать в долговременную память. Там дефис или нет? xzf или xfz? Или zxf? Вроде порядок не важен? Или важен?..

Короче. Месяц назад я написал скрипт, который это решил. А потом скрипт решил больше, чем я хотел.