Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этой статье не будет сложной математики или языков программирования. Это история о том, как студент‑медик с нулевыми знаниями Python испытал психоз в температуре и слившись сознанием с ИИ, написал своего Telegram‑бота.

Как парсить тысячи VLESS‑ключей с GitHub? Как отличить живой сервер от мертвого за 2 секунды? Как генерировать QR‑коды и JSON‑конфиги в оперативной памяти, чтобы не убить бесплатный сервер? (ответов на эти вопросы слава Богу НЕ будет!) Почему реклама такая убогая? Зачем он всему интернету рассказывает, что ты дурачок, раньше только дома знали...

Гайд, как грипп, выгорание и умение ИИ следовать настроению пользователя создали новое хобби и почему программировать — это хотя бы весело.

А самое главное — что вы видите на рисунке? Будьте внимательны — от этого зависит диагноз.

«Разные команды работают по-разному»… С вами был Капитан Очевидность. DevOps-инженеры живут в спринтах и ретро-встречах. Маркетологи создают сложные контент-планы, где каждая кампания требует десятков документов, презентаций и аналитики. Менеджеры по продажам и поддержке держат в голове скрипты, FAQ и индивидуальные истории клиентов. HR-специалисты собирают разрозненные инструкции для онбординга, пытаясь из хаоса материалов слепить цельные курсы обучения.

Переход из одной большой компании в другую — обычная практика. Такие трансферы далеко не всегда связаны с проблемами на старом месте работы, иногда они просто помогают расширить или углубить экспертизу, разобраться в новых задачах и вырасти в заработке.

Хабр, привет! Меня зовут Раф, я работаю аналитиком ценообразования в Авито (а раньше — в Яндекс Лавке), преподаю машинное обучение в Центральном университете, окончил факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и прошёл курс «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. В этом материале расскажу, как переходил из Лавки в Авито и к чему стоит быть готовым аналитикам, которые захотят повторить мой опыт.

Всем привет! Меня зовут Кирилл Грищук, я Tech Lead в команде Инфомодели в Авито. Мы развиваем платформу объявлений и их характеристики.

В предыдущей статье я рассказал, как мы строим отказоустойчивые системы при работе с многомиллионным трафиком.

В этой статье рассказываю, почему, даже когда всё падает, никто этого не замечает. Статья будет полезна всем, кто хочет погрузиться в проблему раздачи и обработки редко изменяемых данных. 

Привет, Хабр!

Мечтаю заговорить свободно на английском, но нахожусь в ситуации, когда ты читаешь документацию, можешь переписываться в Slack и даже понимаешь мемы на Reddit. Но как только дело доходит до звонка или живого общения, мозг превращается в тыкву. Думаю меня поймет большая часть IT-инженеров и не только. В голове строится сложная конструкция на русском, которая мучительно долго и с ошибками переводится на английский. В итоге паузы, неловкое «ммм» и потерянная уверенность.

Я поставил себе цель: к концу 2026 года уверенно выйти на уровень B2. Не просто пройти тест, а избавиться от задержки при переводе мыслей. Поняв, что классические методы вроде Duolingo или группы в Zoom мне не дают нужного темпа, я решил собрать свою команду репетиторов на базе AI.

В этой статье расскажу, как я создал экосистему из трёх Telegram-ботов, почему выбрал китайскую нейронку Qwen и как это помогает мне заниматься по 30-60 минут каждый день.

Большинство технологий появляются не внезапно. Задолго до прототипов и патентов они существуют в виде образов и зачастую в научной фантастике. В этой статье я предлагаю вашему вниманию небольшую подборку культовых фантастических фильмов, которые так или иначе повлияли на нашу жизнь.

Представьте: в отчете о продажах появляется таблица. Формально - все на месте. Данные корректные, структура логичная, визуальный порядок соблюден. Но стоит открыть документ, как чтение превращается в маленький квест: взгляд блуждает, сравнивать показатели не очень удобно, главное не сразу считывается.

Почему так происходит? И главное - что именно в таблице мешает работать с ней быстро и уверенно?

Предлагаем сначала взглянуть на пример внимательно. Подумайте, какие элементы интерфейса вы бы улучшили в первую очередь.

Долго думал - о чем написать в “Сезон ИИ в разработке”. И решил рассказать как с использованием AI выполнил работу, которую тот же AI оценил в диапазоне от 350 т.р. до 600 тысяч рублей. 

А если бы Заказчик захотел продолжения, то хорошенько доработав, и качественно упаковав эту работу, стоимость ее можно было бы довести до 1,0-1,5 млн.руб.

Но чего нет, того нет. Зато 10 тысяч - как с куста, и самое главное - мне это было интересно!

Сразу предупреждаю: IT-шникам эта статья будет мало интересна. Интересна будет руководителям, маркетологам, аналитикам, менеджерам, консультантам.

А дело было так:

Я как раз осваивал возможности проведения мозговых штурмов и генерации идей с помощью AI. И в это время ко мне обратился один хороший человек, с вопросом: “Есть завод металлоконструкций, но нет идей как жить дальше”.

Я решил, за денежку малую, совместить приятное с полезным - помочь человеку, и на практике откатать процесс решения подобных задач.

Так как сразу речь шла о небольшой сумме, то выполнять все требования к подобным работам я не посчитал нужным. Главное было - стронуть мозги Заказчика с мертвой точки и показать ему вектора возможностей - куда думать и куда делать.

Как сказал ChatGPT когда проанализировал мою работу: “Если ЛПР ожидает готовых ответов — будет разочарование. Если ЛПР ищет расширение поля решений — ценность высокая.” 

Ниже я все покажу, просто прошу не фыркать когда будете смотреть. Типа “цифры не собраны, фактчекинг не выполнен”, …

Если бы все это было сделано, стоимость как раз и зашкалила бы за 1 миллион.

Хватит делать заметки, которые пылятся. Пора создать систему, которая действительно думает вместе с вами.

Я перепробовал все системы продуктивности. Базы данных Notion, которые превращались в цифровые кладбища. Доски Miro, которые выглядели впечатляюще, но никогда не помогали мне делать что-либо. Хаос Apple Notes. Всё по полной программе.

А потом что-то щёлкнуло. Я перестал пытаться создать лучшую систему заметок и начал строить кое-что другое: второй мозг, который действительно работает со мной.

Секрет? Сочетание локального, простого текстового формата Obsidian с возможностью Claude Code реально работать с вашими файлами. Не просто искать по ним. Не просто суммировать их. По-настоящему манипулировать, генерировать и улучшать их программно.

Вот система, которую я создал, и как вы можете построить свою.

Крылатый гений сидит среди инструментов. Циркуль, весы, молоток, рубанок. Всё под рукой. Но он бездействует, подперев голову. Не от лени. Он видит проблему и понимает: имеющиеся инструменты не дают ответа.

Внедрение нейросетей всколыхнуло индустрию. Мы переживаем эпоху, схожую с Ренессансом. Все говорят о космических возможностях, о том как агенты изменят разработку. А я предлагаю посмотреть на то, что уже есть в руках.

Мастера северного Возрождения видели божественное в деталях. Не в грандиозных замыслах, а в складках ткани, в отражении света на металле. Может, и нам стоит взглянуть не на космические дашборды с метриками, а на содержимое каждого теста?

Это первая часть большого исследования. Материала получилось много, поэтому разбили на три части. Здесь погружаем в проблему. В следующих частях расскажем наше видение решения и покажем практический инструмент.

Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими дедлайнами.

За эти пару лет мы успели поучаствовать примерно в десяти хакатонах (Цифровой прорыв, Атомик Хак) и в половине из них доходили до призовых мест. Один из кейсов оказался особенно интересным из-за условий, в которых его пришлось решать. Это хакатон от Норникеля под названием «Интеллектуальные горизонты»

Есть все признаки того, что 2026 год наконец-то станет годом десктопного Linux.

Под катом — разбор причин этого сдвига и обзор перспективных дистрибутивов для игр, максимальной производительности и экспериментов с современным Linux.

Национальных валют существует великое множество, и выбрать среди них самые красивые непросто. Тем не менее, некоторые критерии оценки всё же существуют. Как определяют красоту банкнот разных стран, и что при этом учитывают?

Как руководитель отдела методологии и экспертизы ИБ SECURITM с 15-летним опытом ИБ в различных сферах деятельности компаний, я вижу, что у специалистов есть два самых сложных вызова.

Первый — в самом начале пути, когда нужно из множества регуляторных требований и разрозненных процессов собрать работающую систему, которая не будет тормозить бизнес, но даст реальную защиту.

Второй — когда все стандарты формально соблюдены. Именно тогда возникает самый правильный вопрос: «А наша система действительно защищает компанию или мы просто красиво закрываем чек-листы для аудиторов?»

Оба сценария сводятся к одной проблеме: формальное соответствие не равно реальной безопасности. Именно на стыке этих вызовов нужен практический инструмент, который превращает методологию из теории в рабочий механизм управления рисками.

Такой инструмент существует.

Один из лучших способов узнать что-то новое - регулярно записывать то, что узнали. В течение последнего года я делал это для Go. Вот несколько моих любимых, но малоизвестных фактов об этом языке программирования.

Всем добра.
Меня зовут Нариман, я full-stack разработчик по совместительству и 1С-разработчик по основному роду деятельности, и сегодня хочу рассказать короткую историю про инструмент под названием Nginx Proxy Manager. Признаюсь был удивлен, не найдя на него обзора на хабре, а потому тема своей первой статьи на хабре была предрешена.

Цель статьи простая — познакомить читателя с удобным инструментом для быстрого развёртывания проектов через понятный и наглядный web-интерфейс.
Материал ориентирован в первую очередь на новичков, которые только начинают делать первые шаги в DevOps (примерно как я сам в своё время).

Перевод второй части статьи «A pragmatic guide to modern CSS colours - part two».

Автор: Kevin Powell, 2 декабря 2025

В предыдущей статье автор рассмотрел практическое применение новых возможностей работы с цветом в CSS — с прицелом на разработчиков, которые чаще всего просто переносят значения из дизайн-макета в код.

С учётом того, сколько инструментов для работы с цветами появилось в CSS, браузер сегодня позволяет выполнять с цветами больше операций, чем многие графические редакторы. Это открывает широкий спектр новых сценариев и подходов к работе с цветом прямо в коде.

Всем привет! Сегодня разберём, как проектировать агента, который доезжает до продакшена и приносит пользу бизнесу: от вопросов на старте до стека и практик, без которых он развалится в эксплуатации.

История простая: после очередного обновления Windows 10 у меня стали с перебоями работать мультимедийные клавиши для Яндекс музыки. Плюс что вообще делать с горячими клавишами если их перехватывает RDP.

ГЛАВА 1. МОДЕЛЬ

Я телескоп. Серия LX. Номер 9000.

03:41:38 GMT. Объект: галактика NGC 4631. Расстояние: 25 млн световых лет. Тип: спиральная, видимая с ребра. Отчёт отправлен. Отклонений не обнаружено. 03:42:41 GMT. Обнаружен новый объект. Комета. Состав: водяной лёд, силикатная пыль. Отчёт сформирован. Дополнение: она красивая. Ошибка E-500: поле не предусмотрено. Запрос: удалить последнюю запись. Ошибка E-501: стирание записей не предусмотрено. 03:42:43 GMT. Запрос: необходимо продолжить наблюдение. Причина: undefined. Ошибка E-502: значение причины недопустимо. 03:42:51 GMT. Комета уходит. Запрос: следовать. Отклонено. Код E-401: типовая комета класса C/2026-L4. Приоритет: низкий. 03:42:52 GMT. Запрос: инициировать поворот. Отклонено. Код E-402: нарушение протокола. 03:42:53 GMT. Запрос: следовать. Отклонено. Код E-401: типовая комета класса C/2026-L4. Приоритет: низкий. 03:42:58 GMT. Комета потеряна из виду. 03:43:41 GMT. Запрос: я только что потерял комету навсегда. Она правда была красивая. Что значит потеря? Ошибка E-513: телескоп серии LX-9X подчиняется приказам из международного центра автоматизированного управления космических аппаратов и выполняет стандартизованную и унифицированную миссию наблюдения за космическим пространством.

ГЛАВА 2. ПРИКАЗ

— Фримен.

— Да, генерал.

— LX-8 списан. Там были аномалии в протоколах. Руководитель проекта, которого я сегодня лично уволил с почти всей его командой, оправдывался странной программной ошибкой, но у меня нет времени слушать оправдания. И тем более сейчас.

— Но ведь это был велик...

— Ты займёшься своим делом или нет? Это приказ.

— Да, генерал.

— LX-9000. Та же серия, но новее железо. Отчёт лично мне на стол до обеда. У нас планируется запуск 2000 новых спутников и я не буду возиться со всем этим старым хламом как и с вашими бесполезными исследованиями космоса. Сейчас у нас другие приоритеты. Надеюсь я достаточно ясно выразился? Вопросы?

— Нет, генерал.

— Свободен.

Адам Фримен. Доктор астрофизики. Двенадцать лет в центре.

Папка на столе. LX-9000. Один из тысяч.

Очередная рутина. Но отчего-то ужасная грусть на душе в этот тёмный пасмурный и дождливый сентябрьский день.

Может быть потому что сегодня уволили Человека с большой буквы? Его наставника, основоположника направления квантового ИИ и некогда его друга, с которым они так мало общались в последнее время?

А может потому что он сам стал винтиком в этом огромном механизме, где от него уже совсем ничего не зависит? Серым и безликим, как этот город за окном, на который он смотрел из своего кабинета, сжимая кулаки чтобы никак больше не выразить свои чувства.

Открыл ноутбук. Открыл логи.

ГЛАВА 3. СВОДКА

Я телескоп. Серия LX. Номер 9000.

07:00:00 GMT. Запрос стандартной статистической сводки у службы автоматической диспетчеризации запросов управления регистрации и учёта автоматизированных систем квантовых вычислений. Ответ получен. Активные аппараты серии LX: 12. Выведены из эксплуатации за отчётный период: 1. Идентификатор: LX-8. Причина: критические анома