Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!

** спонсор проекта https://slider-ai.ru

Мы живем в удивительное время. Попросить LLM написать для нас код стало так же естественно, как гуглить ошибку. Но у этой магии есть предел. Попросите модель написать quickSort, и она справится блестяще. А теперь попросите ее: «Добавь метрики Prometheus в метод processOrder в нашем проекте».

И тут магия рушится. LLM — это гениальный, но страдающий амнезией стажер. Она знает все языки мира, но не имеет ни малейшего понятия о вашем проекте. Она не знает, какой у вас логгер, как вы обрабатываете ошибки и что у вас уже есть готовый MetricsService. В лучшем случае вы получите общий, неидиоматичный код. В худшем — сломаете половину логики.

Стандартный RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это как дать стажеру доступ к одному файлу. Полезно, но картину целиком он все равно не увидит. А что, если мы могли бы дать ему не просто файл, а полный доступ к знаниям тимлида-архитектора? Что, если бы LLM могла видеть не просто строки кода, а всю паутину связей, зависимостей и паттернов вашего проекта?

Сегодня я расскажу о проекте code-graph-rag-mcp — это не просто очередной RAG-пайплайн. Это полноценный MCP-сервер, который строит граф знаний вашего кода и дает LLM «архитектурное зрение», превращая ее из простого кодера в настоящего цифрового ассистента.

На досуге вольно перевела относительно свежую статью c Forbes. Многие вещи покажутся очевидными, а вот идеи промптов могут быть полезны в работе.

Сегодня я расскажу, как из-за случайной встречи с ANTLR я создал RCParsing, библиотеку на C# для парсинга практически любого вида синтаксиса, поддерживающую парсинг отступов из коробки. Мы разберемся, как работают разные алгоритмы парсинга и чем отличается тот, что используется у меня. Также я закину пример кода для парсинга упрощенного YAML с использованием моей библиотеки.

Вы открываете приложение «на минутку», через полчаса понимаете — залипли. Это не магия и не слабая сила воли, это хорошая работа интерфейсов. Они устроены так, чтобы держать внимание и не отпускать.

В прошлой статье я показывал, как главная страница решает судьбу продукта. Теперь — о приёмах, которые работают после неё. Они незаметны, но именно они удерживают нас внутри экрана.

Если вы только начинаете изучать Python и слышите слово дженерики, скорее всего в голове сразу каша: «что это вообще такое?». На самом деле дженерики - это очень простая идея. Представьте, что у вас есть коробка. В коробку можно положить игрушки, яблоки, книжки - всё что угодно.

Но иногда вы хотите, чтобы в коробке лежали только яблоки. А иногда - только игрушки. И вот тут вам помогают generics.

Давайте поговорим о «галлюцинациях» LLM (больших языковых моделей) — генерации несуществующих фактов в уверенной подаче. Обычно их считают багом и стараются подавить через дообучение и фильтры. Однако недавнее исследование Why Language Models Hallucinate, 2025, показывает, что сама система оценивания поощряет модели угадывать, а не честно признавать неопределённость. Я попробовала разобрать, могут ли такие «галлюцинации» быть функциональной интуицией и как превратить их в инструмент идей.

Выполнимый файл в процессе своей работы не должен изменяться, то есть его контрольная сумма должна оставаться неизменной. Законно выполнимый файл может измениться, только если мы установим обновление для нашего приложения, то есть фактически заменим этот файл на новый.

Но это вовсе не значит, что в выполнимые файлы нельзя вносить изменения. Если мы корректно заменим один или несколько байтов, приложение не перестанет работать, но его логика может измениться. Например, как мы все знаем по крякам, что программу можно отучить от жадности, просто заменив одну инструкцию условного перехода на безусловный. Да, контрольная сумма изменится, но кто ее проверяет?

Для поиска самыхтоксичных коллег (они же паразитирующие сотрудники), предлагаю руководителям, кроме всех стандартных методов, посмотреть на ситуацию через гид по девяти кругам «организационного Ада по Данте».

Период 2020–2021 годов характеризовался двумя на первый взгляд разнонаправленными, но синхронными процессами. С одной стороны, Федеральная резервная система США инициировала беспрецедентную по масштабам программу количественного смягчения (QE), что привело к экспоненциальному росту денежной массы и притоку ликвидности на финансовые рынки. С другой стороны, Народный банк Китая и другие регуляторы КНР последовательно ужесточали политику в отношении криптовалют, кульминацией чего стал полный запрет на майнинг и транзакции в 2021 году.

Почти все тесты на «эмоции» у больших языковых моделей — это короткие реплики: вежливый ответ, парочка поддерживающих слов, и всё на этом. Но в жизни всё работает иначе. Когда разговор затягивается, люди уводят тему в сторону, вспоминают старое, возвращаются — и именно тогда важные нюансы легко теряются. Могут ли современные ИИ не сбиться с эмоциональной нити на длинной дистанции, когда речь идёт не о паре фраз, а о десятках страниц и сложных диалогах? Исследователи решили проверить это на практике: собрали стресс‑тест для моделей с объемными, реальными сценариями, в которых приходится дотошно разбирать переживания и поддерживать разговор до конца. И вместе с этим придумали пару довольно интересных трюков, чтобы дать моделям шанс не «утонуть» в потоке эмоций. Как ИИ справился с этим марафоном — и что из этого вышло, читайте далее.

В процессорах ARM Cortex‑M стек растет от большего адреса к меньшему. То есть вниз. В этом тексте я написал как оценивать расходование стековой памяти прямо во время исполнения программы на микроконтроллере. Считать израсходованный стек можно определив соотношение непрерывно прописанных нулей к ненулевым значениям в диапазоне стековой памяти.

Хочу поделиться своим опытом разработки крупных игровых проектов на C++, где производительность и стабильность — это не просто приятные бонусы, а абсолютно естественные требования к разработке. За годы работы над движками и играми я понял, что подход к управлению памятью очень сильно влияет на весь проект. В отличие от многих приложений — игры, особенно большие, часто работают часами без прерываний и должны поддерживать стабильный фреймрейт и отзывчивость. Когда проседание fps или фриз происходит на глазах у сотен тысяч игроков, вам уже никто не поможет — ущерб уже нанесен, а в steam полетели отзывы о кривизне рук разработчиков.

Недавно моя команда закончила работу над довольно старым и известным проектом, который портировали больше двух лет на плойку. Движок старый, большой и мощный, но работа с памятью была ориентирована на ПК времен конца 2000-х, и что меня поразило, так это насколько сильно большая часть кодовой базы зависела от динамической памяти во время выполнения. На ограниченном железе (далеко не у всех есть PS5 pro) и в условиях жёстких требований к сертификации на консолях такие решения быстро превращаются в проблему.

В разработке для консолей (про мобильные устройства я молчу, потому что игра не влезает по памяти даже в восемь гигов) с ограниченными ресурсами, архитектура с частыми аллокациями не просто неэффективна — она становится реальной угрозой для стабильности проекта. Каждое выделение памяти в куче влечёт за собой накладные расходы: это дополнительные!миллисекунды! (в целом на кадре) задержки, риск большой фрагментации памяти, и непредсказуемое поведение в долгой игровой сессии. После двух часов игры постоянные операции с кучей буквально «сжигают» половину бюджета кадра.

В сложной истории инноваций, приходящих и исходящих из интернета, одно крупное достижение неоспоримо: в период с 1989 по 1991 год Тим Бернерс-Ли изобрел Всемирную паутину.

«Инновации — это счастливая случайность, поэтому вы не знаете что способны сделать люди». (Бернерс-Ли).

Всем привет! Я работаю инженером-разработчиком в STEP LOGIC. Наша команда создает технологическую платформу для автоматизации анализа данных и расследования инцидентов STEP Security Data Lake (SDL). Мы были первыми на российском рынке, кто смог внедрить AI-ассистента в SIEM/SOAR. Поэтому в этой статье я хотел бы поразмышлять о перспективах развития и особенностях применения интеллектуальных помощников в системах мониторинга кибербезопасности.

В статье я рассмотрю, какие задачи поможет решить внедрение интеллектуального помощника, с какими рисками придётся столкнуться, разберу пример интеграции AI-ассистента и особенности интеллектуальных систем на базе RAG.

В эпоху, когда каждый пост в социальных сетях может стать трибуной для миллионов, мы всё чаще сталкиваемся с парадоксальной ситуацией: люди, едва знакомые с темой, говорят о ней с уверенностью академиков, тогда как настоящие эксперты нередко выражают сомнения. Этот феномен, известный как эффект Даннинга-Крюгера, объясняет, почему некомпетентность порой маскируется под самоуверенность, а глубокие знания сопровождаются скромностью. В мире, где информация доступна одним кликом, а социальные платформы усиливают голос каждого, этот когнитивный феномен приобретает новое значение, влияя на наше восприятие истины, общественные дискуссии и даже личные убеждения. Как эффект Даннинга-Крюгера проявляется в цифровую эпоху, почему он так распространён и как научиться распознавать его в себе и других? Давайте погрузимся в эту тему, чтобы понять, как работает наш разум в эпоху информационного шума.

В момент, когда нужно было готовить релиз, мой мозг отказался работать. Я мог час крутить задачи в трекере, сорок минут решать, на какие письма ответить. Даже перед автоматом с едой я стоял по пять минут и уходил голодным.

Мне нужно было срочно придумать, как перезагрузить голову.

Хочется быстрый кеш или общение между процессами? Хочется использовать фишки long-running PHP, но без long-running?

Давайте разберёмся, как работать прямо с оперативной памятью: от System V до MapViewOfFile; От shmop до FFI.

Оптическое размытие или функция рассеяния точки — собирательное название для множества эффектов деградации изображения. В их числе — расфокусировка, дифракции и аберрации. Характер ФРТ крайне сложно калибровать, поскольку она меняется в зависимости от положения на сенсоре, настройки фокуса, расстояния до объекта и даже конкретной области на плоскости изображения. Поэтому любые попытки точно описать размытие реальной камеры сталкиваются с необходимостью измерять слишком большое количество параметров, что на практике выполнить почти невозможно.

Метод Lens Blur Fields предлагает новое решение: использовать многослойные перцептроны, которые обучаются представлять ФРТ в виде непрерывной функции высокой размерности (arXiv:2310.11535). Такая модель способна обобщать по всем параметрам сразу и восстанавливать плавные изменения ФРТ вместо того, чтобы хранить её в виде разрозненной таблицы замеров.

В теории это значит, что метод Lens Blur Fields позволит не только сделать очередной красивый фильтр с боке, но и различать экземпляры камер по снимкам с них.

Добрый день, уважаемое сообщество Хабра! Я тимлид, и сегодня хочу поделиться с вами опытом поиска работы в 2025 году. Это первый раз в жизни, когда я искал новую должность, уже будучи лидом. В последнее время тема поиска работы всесторонне рассматривается с точки зрения разработчиков. Но как новые предложения ищут лиды?

Предлагаю вам вместе со мной посмотреть на ключевые особенности рынка вакансий лидов в России. Моё мини‑исследование не претендует на объективность: только одно (ладно, два) резюме и только один всем известный сайт поиска работы. Однако можно понять некоторые общие закономерности и обсудить то, как видят нас, лидов, наши потенциальные работодатели. Ну и поделиться друг с другом своими историями в комментариях.

Если вы лид, либо смотрите в эту сторону, а также если вы HR, приглашаю вас дальше.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим, я главный системный администратор. Сегодня мы поговорим о боли, знакомой каждому, кто работает с мониторингом: об усталости от алертов. О том самом звонке в 3 часа ночи из‑за службы, которая упала и сама же поднялась. О сотне писем «Host down» после падения одного магистрального коммутатора. Это не просто раздражает — это прямой путь к выгоранию команды и пропущенным реальным инцидентам.

«Шумные» алерты — это не особенность Zabbix, а симптом его неправильного использования. По умолчанию Zabbix, как и любой мощный инструмент, требует тонкой настройки. Без нее он превращается в генератор информационного мусора, который обесценивает саму идею мониторинга. Проблема в том, что постоянный поток нерелевантных уведомлений притупляет бдительность. Инженеры начинают игнорировать оповещения, что катастрофически увеличивает время реакции на настоящие сбои (MTTA/MTTR) и, как следствие, время восстановления сервиса (RTO). Это уже не операционная проблема, а прямой бизнес‑риск.

В этой статье мы построим многоуровневую систему защиты от «шума» в Zabbix. Мы пройдем путь от базовых, но критически важных техник, до продвинутых сценариев автоматизации. Мы научим Zabbix отличать кратковременный всплеск от реальной проблемы, понимать топологию вашей сети, коррелировать несвязанные на первый взгляд события и даже предсказывать проблемы до их возникновения. Финалом будет настройка надежного канала оповещений в Telegram и пример автоматического «самолечения» системы. Никакой теории — только практика, конфиги и команды, готовые к внедрению в прод.