Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В начале 80-х мир захлестнула — по крайней мере его гиковскую часть — ПК-мания, и у «буржуев» набирали высоту BBC Micro, ZX Spectrum, MicroBee, Apple II и другие машинки, на которых миллионы западных школьников с упоением писали свои первые программы и игры.

Этот пост для разработчиков, которые еще скептически относятся к кодингу с ИИ агентами и не используют его. Мир стремительно меняется и пора «проснуться» и поменять методику работы.

Ниже я расскажу личный опыт, чтобы было нагляднее.

На примере маркетплейса разберём, как разделить приложение на feature-модули, связать сервисы через DI, организовать состояние и изолировать работу с браузерными API.

Про HTTP/2 и HTTP/3 обычно пишут, что они ускоряют всё подряд. Я собрал стенд и померил сам: Caddy отдаёт одни и те же данные по всем трём протоколам, tc netem изображает шесть сетей — от дата-центра до края соты.

Результаты вышли неудобными. На десяти файлах HTTP/2 проигрывает старому HTTP/1.1. На одном крупном файле все три протокола показывают одинаковое время. В дата-центре новые протоколы отстают вчетверо. Выигрыш есть, но узкий и адресный.

В этой статье рассмотрим получение Номенклатуры из базы данных SQL и последующую запись в систему 1С. После обработки сообщения системой 1С будет сформирован асинхронный ответ о статусе обработки и отправлен в систему источник.

Кейс по мотивам исследования SKILL.state: немного инженерии контекста, бенчмарков и графиков. Эксперименты с памятью coding-агентов в OpenCode и Codex и размышления о перспективах идеи.

Совет оптимизировать сайт под Claude смешивает два инструмента Anthropic: Claude и агента Claude Code. Profound снял 24 135 ответов на одних запросах, и у двух инструментов разошёлся почти каждый показатель. Я прошёл по документации путь запроса в обоих инструментах. Для владельца сайта из разбора следуют три вещи: какие боты Anthropic заходят на сайт, что закрыть в robots.txt и как проверить заходы по access-логу.

Представим обычную задачу: хочется куда-нибудь уехать на выходные. Есть бюджет, свободная суббота и воскресенье, желание оказаться у воды и условие вернуться домой до полуночи.

В привычном интерфейсе сначала приходится решить, куда ехать. Потом отдельно проверить билеты, посмотреть отели, сравнить время в пути и цены, вернуться к первому варианту, потому что второй оказался слишком дорогим, и заново собрать поездку.

Для ИИ-агента естественнее другой сценарий: человек описывает ограничения обычным языком, а система сама раскладывает задачу на несколько действий и обращается к нужным сервисам.

Путешествие редко состоит из одной операции: нужно совместить транспорт, даты, жилье, бюджет и иногда несколько пассажиров. Поэтому в начале лета мы открыли сервисы Туту для ИИ-агентов через Model Context Protocol (MCP), а в августе дали эту инфраструктуру участникам всероссийского хакатона.

Рассказываем, зачем вообще тревел-сервису MCP, что на нем начали собирать разработчики и какие ограничения у агентного подхода уже видны.

Все началось с того, что я решил, что смогу оптимизировать компилятор эльбрус с помощью ИИ.

Вдохновлялся Эльбрусом 2: мМашина, которая в то время считала ПРО и космические задачи, 10 процессоров, десятки мегафлопс (тут я не прав технически), когда это было реально много. Симметричный мультипроцессор с общей памятью, тегированная архитектура, аппаратная поддержка языков высокого уровня. В общем к проекту это вдохновение никак не повлияло.

Потом был Эльбрус-3 — уже с явным параллелизмом инструкций, прообраз VLIW. Потом тяжелые 90-е, потом Эльбрус 2000 / E2K. Ну про историю эльбруса вы уже слышали не раз.
Поэтому вернемся к моему проекту.

В прошлой статье показал скатерть Улама

( https://ru.wikipedia.org/wiki/Скатерть_Улама https://en.wikipedia.org/wiki/Ulam_spiral )

немного её усовершенствовал в косынку и померял с разных сторон.

Но вот если рисовать точки не по квадрату? Скатерть Улама рисуется обходом точки в форме квадрата, а если обходить по треуголнику или пятиугольнику?

Сохранится тонкая структура линий?

Думаю, что скатерть изменится, но по сути как тонкая структура сохранится, т.е. линии будут, но в другом месте, но точно будут.

Психологическая безопасность в компаниях и так трещит по швам: люди молчат, боятся ошибиться, не доверяют друг другу. Искусственный интеллект эту трещину не создаёт — он её расширяет. Технология работает как увеличительное стекло: страхи, конкуренция, недоверие и потеря смысла становятся заметнее и больнее. В статье разберём, как и почему это происходит. Поделюсь мыслями о том, что поможет чувствовать себя безопаснее под давлением ИИ и каких ловушек стоит избегать.

Zed — новый редактор, написанный почти полностью на Rust. Своим слоганом он сразу заяляет то, для чего предназначен: Zed — Your last next editor.

Для меня Zed оказался нужен по следующим причинам: не устраивало наличие 5+ редакторов под разные языки программирования; требовалось иметь интеграцию с ИИ, чтобы тот мог вносить точечные изменения в код с автозапуском тестов и генерировать коммиты; хотелось найти что-то полегковеснее условных PyCharm, Intellij IDEA и им подобных; искал редактор, который без проблем сможет работать с WSL (в принципе, подходит большинство, но возвращаемся к вопросу о числе редакторов для разных проектов, так что нужно было “1 раз и чтобы навсегда”)

Я прошел через стадию отрицания при настройке (нет обычных кнопок Run и Debug, повсюду! Максимально непривычный интерфейс), но когда всё заработало, остался лишь один вопрос: почему я не слышал о Zed раньше?

Kubernetes без магии и заучивания команд. Разберёмся, зачем он вообще нужен, как устроен кластер, чем Control Plane отличается от Worker Nodes и какую роль играют Pod, Scheduler, kubelet, etcd и другие основные компоненты.