Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Есть у меня одна мысль на тему того, откуда берутся переработки, почему эта ситуация устойчиво существует и не решается простыми методами такими как увещевания о пользе соблюдения баланса между работой и личной жизнью.

К этой мысли меня сподвигло давнишнее изучение теории игр...

Из новостей: Eidos Montreal уволила более 100 разработчиков, общие продажи Death Stranding 2 достигли 2 млн, ИИ-подразделение Take-Two накрыла волна увольнений, релиз UNIGINE SDK 2.21.

Из интересностей: разговор про Pathologic 3, ускоряем игру «Жизнь» с помощью CUDA / Triton, 6 часть документалки про Disco Elysium, fast and Gorgeous Erosion Filter, неужели Zelda изменилась навсегда.

Модальные окна — один из самых недооценённых слоёв UI-архитектуры. Формы, подтверждения, панели действий — в любом крупном проекте их десятки. И почти в каждом проекте их управление со временем превращается в хаос.

Не потому что разработчики ленивые. А потому что модалки обманчиво просты. useState(false) — и готово. Пока модалка одна, в одном месте, с одним набором данных — проблем нет.

Пять лет назад мы рискнули создать премию, где результат измеряется не количеством заявок, а глубиной влияния на бизнес. Судя по итогам пятого сезона, риск оправдал себя. Делюсь итогами и рассказываю, кто взял гран-при в ESG, Digital Transformation и почему мы добавили номинацию для малого бизнеса.

В последнее время мне захотелось вернуться к проекту игровой консоли. Правда, он забуксовал, но ничего страшного: это долгоиграющий проект, и буду его разбирать по чуть-чуть. А вернулся к нему всё потому, что захотелось программировать. Потом я стал размышлять, что необязательно делать свою консоль — можно достать готовую. И везде я слышал упоминания про ретро-консоли, а у меня такой не было! Выбрал для себя Anbernic RG35XX Pro и заказал.

В этой статье будет небольшой обзор и впечатления от этой приставки. Но больше всего меня интересовал вопрос: допустим, я разрабатываю игры — могу ли я использовать ретро-консоль для моих нужд? Как легко запустить мою игру на ней? Может быть, игровые движки поддерживают опцию экспорта для таких консолей? И похожие вопросы — в основном из-за непонимания того, как это происходит.

Всё будет рассмотрено на примере PortMaster и написания Hello World на C/C++ (SDL2, SDL3, raylib), но также поговорим про Unity, Godot и HTML5 (Phaser).

Всем привет! Меня зовут Илья Есейкин и я IT-управленец среднего звена, веду небольшой (пока) Telegram-канал о цифровой зрелости бизнеса. Это моя первая статья на Habr — пишу о том, что видел изнутри: несколько компаний, разные отрасли, реальные кейсы. Стараюсь обойтись без корпоративного глянца и универсальных рецептов. Если тема откликается — буду рад обратной связи в комментариях.

Есть фраза, которую многие из нас слышал во всех компаниях, отрасли разные, но фраза всегда звучала примерно одинаково: «Ну сделайте пока так, потом переделаем нормально». Она произносится обычно, когда дедлайн завтра, бюджет кончается, а продукт надо показать на демо. И именно из таких моментов, помноженных на годы, состоит то, что принято называть техническим долгом — не абстрактная IT-проблема, а вполне конкретный список управленческих выборов, сделанных под давлением обстоятельств.

Книги про большие языковые модели сегодня выходят с той же скоростью, с какой сами эти модели генерируют текст. Зайдите в любой крупный книжный магазин — не важно, в оффлайновый или электронный — и вы увидите широчайший ассортимент названий, где присутствуют GPT, LLM и «искусственный интеллект» в различных сочетаниях. Одни издания — академические монографии для разработчиков, другие — лёгкое чтение для менеджеров, которые хотят «быть в теме». И те, и другие по-своему полезны, но среди них практически отсутствуют книги для практиков, желающих разобраться, как LLM устроены изнутри и как начать использовать их в реальных проектах уже сегодня.

Хочу рассказать, почему растущие бизнес-требования к Time-to-Market, персонализации, 0 FTE in RUN заставили нас пойти на радикальный шаг — разработку собственной платформы управления архитектурой EA Tool. Это не история про замену одного софта на другой, а рассказ о том, как мы создаём «цифровую нервную систему» банка и как переход от изолированного рисования диаграмм (набивших оскомину «квадратиков со стрелками») к управлению цифровым двойником снова меняет нашу профессию.

Десятилетиями для нас, как и для многих на рынке, стандартом де-факто оставались такие вендорские решения, как Alfabet, iServer, Sparx EA и др. Это мощные, «классические» инструменты метамоделирования ИТ-ландшафта с широкой встроенной функциональностью, включающей аналитику текущего и целевого состояния ИТ-ландшафта, в которых годами работали сотни наших спецов. Но сейчас стало очевидно, что созданные десятки лет назад, такие инструменты имеют встроенные ограничения и начинают откровенно тормозить ИИ-революцию.

Создание контента раньше делилось на два лагеря: либо долго и качественно, либо быстро и посредственно. ИИ эту дихотомию сломал. Сегодня нейросети закрывают весь цикл производства контента: тексты, презентации, изображения, видеоскрипты, посты для социальных сетей, академические работы. Причём не в виде заготовки которую потом час правишь, а в виде готового материала который идёт почти без изменений если правильно поставить задачу.

Большинство пользователей нейросетей получают посредственный результат не потому что модель плохая, а потому что запрос сформулирован размыто. «Напиши про маркетинг», «помоги с курсовой», «объясни тему» — это не промпты, это пожелания. Нейросеть не знает кто ты, зачем тебе это, в каком формате нужен результат и что вообще считать хорошим ответом.

Я работаю с Linux больше 15 лет. Начинал с хостинга, где «сервер тормозит» означало зайти по SSH и запустить top. Потом были выделенные серверы, кластеры, Kubernetes. Задачи менялись, но вопрос оставался один и тот же:

Сервер тормозит. Что не так?

За эти годы у меня накопились инструкции, SSH-скрипты, обёртки над vmstat, iostat, ss, perf. Каждый раз, подключаясь к проблемному серверу, я тратил 20-40 минут на одни и те же действия вроде команды top

Это Tier 1 — базовый уровень. Но когда top показывает что всё вроде нормально, а приложение всё равно тормозит, начинается настоящая диагностика.

Я учитель информатики. Одна из самых раздражающих частей работы — не уроки и не подготовка, а заполнение Дневник.ру. Копировать, вставлять, копировать, вставлять — урок за уроком. Я сделал для себя небольшой инструмент, который это упрощает. И заодно хочу спросить сообщество про вторую боль — проверку домашнего задания. Как бы вы это решали?

Часто слышу жалобы: мол, тебе повезло, ты снимать начинал почти 15 лет назад, тогда такой конкуренции не было. А как стать фотографом с нуля, если у каждого второго в кармане смартфон с тремя камерами, да еще и нейросети есть, чтобы любой кадр превратить в шедевр за минуту.

Забавно, но буквально такие же разговоры я слышал и много лет назад, когда только входил в профессию. Крутых мобильных камер не было, но купить зеркалку могли многие. Так что была и конкуренция, и демпинг, и необходимость доказывать, что твоя работа стоит столько. И у меня тоже порой были моменты, когда казалось, что успеха не добиться, и хотелось все бросить.

Поэтому я решил поделиться своей историей — как я делал первые шаги, что помогло не сдаться и в итоге найти себя в профессии. Возможно, это поможет тем, кто стоит на распутье, и мой путь позволит вам увидеть, что «подходящего момента» не бывает — он создается в процессе.

120 миллиардов параметров, контекст 256K токенов, агентное поведение — и все это на одной видеокарте. Мы подключили Nemotron 3 Super к Luxms BI и неделю тестировали на реальных аналитических задачах. В этой статье — что получилось, где модель справляется, а где пока нет.

Главный вопрос, на который мы хотели ответить – можно ли сегодня решать реальные аналитические задачи на одной GPU там, где обычно требуется кластер.

Меня зовут Григорий Орлов, я руководитель команды разработки сетевых сервисов гибридных облаков в Yandex Cloud. В статье расскажу про детали работы наших сервисов на уровне Config Plane — это уровень, на котором пользователь может задавать целевое состояние системы. А именно речь пойдёт про CIC‑API — сервисе управления железом, которое стоит на наших точках присутствия и участвует в работе Cloud Interconnect, необходимого для создания приватных выделенных сетевых соединений.

Wildberries выходит на рынок перевозок: РБК указывает, что собственники крупнейшего российского маркетплейса примерно за 5-8 млрд рублей купили сервисы «Ситимобил», «Таксовичкоф» и «Грузовичкоф». Каждая из указанных фирм имеет свой бэкграунд. Расскажем об этом подробнее, а также внимательно изучим их патентные портфели.

Самый модный проект 2026-го года OpenClaw от вайбкодера Питера Штейнбергера за пару месяцев набирает 336 тыс. звёзд на гитхабе, вайбкодера зачем-то берут на работу в OpenAI. Но никто не знает имени парня, написавшего движок, на котором работает этот OpenClaw.

Знакомьтесь — Марио Цехнер.

Онбординг — один из важных аспектов, требующих особого внимания при масштабировании компании. А теперь представьте, что у вас есть универсальный инструмент, который помогает закрывать целый класс задач команды разработки: настраивает локальное окружение проекта одной кнопкой,  унифицирует окружение для всех разработчиков на разных ОС, обеспечивает безопасность инфраструктуры, упрощает CI и многое другое.

Всё это — девконтейнеры! Да, мы начинаем программировать прямо в контейнере. И всё это бесплатно и без необходимости развёртывания новых сущностей в вашей организации. О такой кнопке «сделать хорошо» мы и поговорим в этой статье по мотивам моего доклада для DevOps Conf. 

Каждый, кто приходит в ClickHouse из мира классических OLTP-баз, несет с собой багаж священных знаний. Один из таких «священных граалей» — Common Table Expressions (CTE).

Казалось бы, что в ClickHouse может пойти не так? Ведь там тоже есть WITH! Любой нормальный человек просто возьмет и начнет использовать, казалось бы, привычный функционал. Но в итоге останется у разбитого корыта.

В этой статье мы разберем главные грабли: почему WITH в ClickHouse — это не оптимизация, а макрос для парсера и выстрел себе в ногу, если этого не знать.

Coinbase уволили инженера за отказ пользоваться AI-инструментами. Prodoscore замерили 25 000 сотрудников - кто пользуется AI, тот на 19% продуктивнее. Каждый месяц разрыв растёт ещё на процент. Создатель Claude Code шипит 30 MR в день и не пишет ни строчки руками. Собрал данные - и понял, что «20 лет опыта» без AI уже мало.