Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я создаю себе воображаемых пользователей и провожу с ними глубинные интервью для улучшения сервиса контроля стройки домов в ИЖС

Если вы используете ИИ-сервисы для анализа веб-контента, важно понимать их реальные возможности. Наши тесты показали критический момент: из 15 отправленных источников модели успешно обрабатывают только 6–10, несмотря на наличие единственного URL в каждом запросе.

Рынок найма в последнее время напоминает войну. Кандидат видит идеальную вакансию и использует любые способы стать заметнее для эйчара. Эйчар открывает идеальное резюме и думает, что ему врут. 

И вот два совершенно нормальных человека уже смотрят друг на друга с тревогой. А рядом стоит ИИ — инструмент, который должен был упростить поиск работы и найм сотрудников, но усилил напряжение между сторонами.

Привет, я Лена — HR. Из этой статьи вы поймете, почему резюме от ИИ не помогает найти работу, почему от автооткликов лучше отказаться и для чего эйчары переспрашивают информацию из вашего резюме. А я спрятала незаметные советы в статье, связанные с резюме)

Привет, на связи Ксюша, миддл-разработчик Surf. Миддлом я стала недавно. Когда я пришла в компанию, я, конечно, знала, что такое Git. Ну, по крайне мере, я так говорила. 

Как-то я, по чистейшей случайности, разумеется, перезаписала чужую ветку. А потом потратила часов 6, чтобы вернуть всё «как было». Благо, помог наш лид, который показал, что делать.

Так я и поняла, что Git — совсем не плохое слово из трёх букв. И теперь несу для всех, кто точно так же начинает свой путь в Git, подробную и понятную инструкцию работы с ним. Го разбираться.

Как YDB разворачивается «в бою», что происходит при сбоях, как работает восстановление, как ведет себя кластер под нагрузкой, с какими сюрпризами столкнется команда, которая будет ее администрировать. Весь анализ — с фокусом на уменьшение операционных затрат и повышение надежности.

Для высоконагруженных систем выбор оптимального метода пагинации становится критически важным для производительности приложений. Данное исследование представляет собой сравнительный анализ трех основных подходов к пагинации в PostgreSQL при работе с таблицей в 15+ миллионов записей. Результаты не просто демонстрируют количественные различия в скорости выполнения запросов, но и раскрывают фундаментальные различия в использовании системных ресурсов, что позволяет принимать архитектурные решения на основе данных, а не предположений.

В середине 2025 года приобрел себе для работы ноутбук Lenovo Thinkbook 14+. После выхода моделей gpt-oss протестировал локальный инференс младшей модели и результаты для меня были весьма удивительными. Затем я провел тесты еще на двух своих ноутбуках, а совсем недавно на работе собрал заинтересованных ребят и появились результаты еще 5 ноутбуков. Если коротко - локальный инференс доступнее чем кажется, а детали в статье.

Привет, Хаброжители!

Новое, полностью переработанное издание легендарной книги проведет вас по всему пути изучения JavaScript, начиная с фундаментальных понятий и заканчивая самыми актуальными современными возможностями. Вы погрузитесь в тонкости типов JavaScript и его функций, научитесь разбираться в классах, объектах и замыканиях, приобретете практический опыт работы с DOM (Document Object Model) в браузере и откроете для себя неожиданные возможности JavaScript. Вас ждет не просто чтение — вы будете играть, решать головоломки, размышлять над загадками и взаимодействовать с JS так, как никогда не пробовали ранее. А еще вы будете писать реальный код (и много!) и сразу приступите к построению собственных приложений.

Вы готовы сделать шаг вперед в веб-программировании и перейти от верстки в HTML и CSS к созданию полноценных динамических страниц? Тогда пришло время познакомиться с самым «горячим» языком програм- мирования — JavaScript! Особенностью этого издания является уникальный способ подачи материала, выделяющий серию «Head First» издательства O'Reilly в ряду множества скучных книг, посвященных программированию.

В 2025 году на NeurIPS — главной мировой конференции по ИИ — прошло соревнование CURE‑Bench, организованное исследователями из Гарварда и Массачусетского Технологического Института. Целью соревнования являлась масштабная проверка способностей агентов и рассуждающих моделей в области терапевтических рекомендаций. CURE‑Bench пытается ответить на вопрос, возможно ли уже сегодня построить качественного медицинского ассистента?

Команда AIRI под названием VIM (Владимир Мануйлов (iMak AI Lab) и Илья Макаров (iMak AI Lab, AIRI)) заняла призовое место в треке Internal Model Reasoning. Подробнее о их решении — в данной статье.

Задачи висят без исполнителей, бэклог превращается в свалку и ещё 9 проблем, которые можно решить за пару минут с помощью бесплатных расширений YouGile.

Все говорят, что скоро Claude и GPT заменят программистов. Я руковожу студией разработки и вижу другую картину: AI не заменяет инженеров, но беспощадно наказывает за лень и отсутствие архитектурного мышления.

В этой статье я на живом примере покажу разницу между популярным «вайб-кодингом», который порождает неработающих монстров, и подходом Spec-Driven Development. Продемонстрирую, как превратить LLM из генератора случайного кода в костюм Железного человека для инженера, поделюсь ссылкой на репозиторий с реальным кодом и спецификацией, написанными ИИ, и расскажу, какие 5 навыков теперь нужны разработчику, чтобы оставаться в профессии.

Классические подходы к управлению услугами трансформируются, чтобы соответствовать вызовам современных реалий. Давайте разберемся, в какую сторону идет ITSM / ESM и о каких тенденциях мы будем говорить ближайший год.

Представьте: вы открываете письмо, кликаете по безобидной ссылке, и ваш корпоративный аккаунт теперь принадлежит кому-то другому. И это лишь один из четырех критических багов в коробочном SSO-решении, которые мы обнаружили во время рутинного пентеста.

Мы покажем, как одна логическая ошибка в продукте может привести к полному захвату аккаунтов, и объясним, как действовать, когда находишь подобный «подарок» в своей инфраструктуре.

В последние два года мировые отчёты — от McKinsey до Gartner — фиксируют одну и ту же линию: агентные системы перестают быть экспериментом и начинают становиться инфраструктурой.

Не только в моде, финансах или ритейле — практически везде, где есть данные, процессы и необходимость принимать решения быстрее, чем человек успевает прожить свой путь.

И если раньше система была инструментом, то теперь она всё чаще становится частью процесса, в котором человек действует — но не всегда понимает, в роли автора или исполнителя?

Соревнование MindGames Arena проводится как часть одной из ключевых конференций в области ИИ NeurIPS 2025 и проверяет, могут ли агенты демонстрировать социально‑стратегические способности — моделировать убеждения других, обнаруживать обман, координироваться и планировать в многоходовых взаимодействиях — все это, общаясь на естественном языке. Команда In2AI Института AIRI, стартапа Coframe и Университета Иннополис заняла первое место в треке Generalization в двух категориях:

1. Efficient: модели с открытым исходным кодом до 8 миллиардов параметров.

2. Open: любые модели без ограничений на размер и стоимость, в том числе модели с закрытым исходным кодом (OpenAI, Google, Anthropic и др.).

Рассказываем о том, как им это удалось.

Привет, Хабр!

Мне нравится рассказывать про красивые и удобные интерфейсы. Всю свою карьеру я старался делать всё, что мог для комфорта пользователя.

Но также я встречал фронтендеров, которые не тратили много времени, продумывая взаимодействие пользователя с интерфейсом. Им было всё равно, а некоторые даже хотели специально подложить какую-то «какашку».

Я подумал, что надо им помочь сделать ужасный интерфейс! Составил список решений, которые заставят пользователя подумать о разработчиках не очень хорошо.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Когда твой тестовый стенд разбросан по этажам, IP-адреса живут своей жизнью, а нужное устройство стабильно «гуляет» между кабинетами — это не инфраструктура, это квест. Три года назад я подключался к железкам по SSH и даже не знал, где они физически находятся. Сегодня всё иначе: у нас универсальная тестовая лаборатория, собранная как из конструктора LEGO — аккуратная, управляемая, с централизованной сетью, удалённым регулированием питания и мониторингом.

Этот текст — про то, как из хаоса родился порядок. Как вместо десятков разрозненных девайсов появилась стойка, где каждый винт, кабель и IP на своём месте. И как одна инженерная идея может превратиться в систему, которая экономит часы, нервы и делает работу с тестами наконец-то предсказуемой. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции Highload++.

Как я перестал читать сотни резюме и научил ИИ проводить первичный отбор кандидатов. От поиска товаров к поиску людей. История о том, как превратить рутинный найм в автоматизированный процесс с помощью API HH.ru и Gemini.

 Привет! На связи снова Евгений.

 Это четвертая часть цикла о моем самописном инструменте, который вырос из простого поисковика по Excel-файлам в полноценную систему управления бизнес-процессами.

 Чтобы вы понимали контекст:

 Сначала я сделал поиск по внутренней базе товаров, чтобы менеджеры не путались в ассортименте.

Потом добавил парсер и модуль сравнения цен, чтобы мы понимали, что происходит у конкурентов.

Затем прикрутил генератор контента и изображений.

И как всегда аппетит растет во время еды. В малом бизнесе часто нет отдельного HR-специалиста. Эту функцию выполняет собственник или руководители отделов. И это всегда привносит определенные неудобства.

 Процесс найма обычно выглядит так:

Ты публикуешь вакансию на HeadHunter.

За день прилетает 50–100 откликов.

Ты начинаешь их открывать.

Через час у тебя дергается глаз.

Половина кандидатов вообще не читала описание вакансии. Люди откликаются веерно: «Авось куда-то возьмут». Ты ищешь менеджера в B2B со знанием тендеров, а тебе присылают резюме продавца-консультанта из салона сотовой связи. Формально и то, и то — «продажи», но по факту — разные вселенные.

Чтобы найти одного достойного кандидата, нужно просеять сотни анкет. Это часы монотонной работы, которая отвлекает от реальных дел. Я посмотрел на свой инструмент, где уже успешно трудились нейросети Gemini, и подумал: «Если ИИ может понять, подходит ли этот товар под запрос клиента, почему он не может понять, подходит ли этот человек под нашу вакансию?»

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Пантелеев, я Applied Data Scientist в компании Garage Eight. Сейчас моя команда занимается развитием одного из разделов сайта разрабатываемого нами продукта. 

В прошлом квартале мы задались вопросом: как оценить эффект от времени, которое пользователь проводит в нашем разделе, на Retention Rate (RR)? Казалось бы, решение очевидное: провести A/B-тест, но на поверку всё оказалось не так просто. В статье разберем, как у нас получилось определить эффект, с какими сложностями столкнулись в процессе и как нам помог метод Generalized Propensity Score.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Год близится к завершению, и за это время мы получили в распоряжение множество вполне достойных моделей. Взять хотя бы тот факт, что в ближайшее время ожидается выход новой версии GPT. К тому же, после моей предыдущей статьи о Claude Opus 4.5 родилась идея: почему бы не устроить состязание среди лидирующих сейчас текстовых моделей?

Сегодня в битве участвуют: GPT-5, Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro. Делайте ставки, а я приступаю к сравнению.