Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Можно ли превратить coding agent не просто в помощника по коду, а в персонального ассистента с долговременной памятью? Я собрал для Codex иерархическую базу знаний на Markdown и Git, добавил роли, автоматизации, AnkiConnect и Telegram-архивы, а затем проверил, насколько далеко можно зайти без векторных баз и сложного RAG. В статье показываю, как устроена такая система, где она реально полезна и почему главный вопрос здесь не в модели, а в архитектуре памяти.

Продолжаем data mining путешествие в погоне за удачей. Сегодня разберем как устроены жизненные факторы. Эти категория достаточно скучна, но статистически хорошо подтверждена. И интуитивно понятна большинству людей. Но влияние ее очень сильное. Поэтому рассмотрим ее подробнее.

Проектируете REST API и всё ещё используете 200 OK для ошибок?

А знаете, почему неправильные статус-коды могут убить производительность и как всего один кейс с TSB Bank показал цену плохого анализа?

В этой статье разбираем реальные принципы REST, модель зрелости Ричардсона.Полезно всем, кто пишет бэкенд или проектирует микросервисы.

Claude Cowork превращает часы работы в минуты. ChatGPT так не умеет.

Я работаю с Claude Cowork с первого дня его появления.

Это потрясающий инструмент для автоматизации рутинных компьютерных задач.

Вот чем Claude Cowork принципиально отличается от ChatGPT:

У него есть прямой доступ к вашим локальным файлам — а значит, он может мгновенно браться за любую задачу (при правильной настройке)

Он берёт на себя многошаговые задачи и выполняет их автономно

Он создаёт профессиональные документы — Excel, PowerPoint, Word

К нему можно подключать плагины для специализированной работы: продажи, юридическая сфера, финансы, продуктивность

Работа с ChatGPT — это как сидеть в пузыре чата. Бесконечные уточнения туда-сюда, потому что он понятия не имеет, что вы на самом деле пытаетесь сделать.

Claude Cowork устроен иначе.

Его контекст — это папка и файлы, к которым вы даёте ему доступ.

Вы указываете на папку, формулируете задачу → Cowork составляет план и выполняет сам.

К концу этой статьи вы узнаете:

Как пользоваться Claude Cowork

Как экономить часы работы с Cowork (то, чего ChatGPT не умеет)

Как сделать Cowork ещё мощнее с помощью плагинов и коннекторов

В этом посте продолжаем дневник TAPe‑детекции на COCO: добавляем сегментацию по контрастным патчам на границе объектов, дорабатываем классификацию, избавляемся от learning rate и смотрим, как ведёт себя YOLO на нашем маленьком датасете.

А уже завтра покажем базовые и COCO‑бенчмарки, сравнения с YOLO и RF‑DETR по точности (mAP50/mAP50‑95), скорости, числу параметров и требованиям к данным, а заодно чуть подробнее поговорим про аннотацию и то, почему нам хватает десятков изображений на класс там, где другим нужны сотни тысяч.

Многие инвесторы боятся, что капитал превратит их наследников в избалованных мажоров.

Мы пашем годами, чтобы обеспечить их будущее, а потом с ужасом смотрим, как они не ценят нашу заботу.

Но что, если я скажу, что их «избалованность» — и есть ваш главный KPI?

Наши предки умирали от простуды, чтобы мы могли ворчать в очередях аптек.

Почему «везунчики», которые пользуются вашим трудом, — это не ошибка системы, а её истинная цель.

Как перестать винить молодежь в лени и понять настоящий смысл своего богатства.

Ответы в новой статье Моргана Хаузела. Морган — один из лучших авторов, пишущих на тему финансовой грамотности на английском языке. Я сделал для вас перевод.

Вы когда-нибудь хотели нарисовать комикс, но упирались в то, что не умеете рисовать? Руки помнят только школьные каракули на полях тетради, а персонажи в голове так и остаются в голове.

Сейчас это перестало быть проблемой. Нейросети для генерации изображений стали полноценным рабочим инструментом. Они не заменят художника полностью, но помогут сделать законченный комикс за вечер вместо месяца. Да, с кривыми пальцами иногда, с ошибками в перспективе, но живой и ваш.

В этой статье я покажу пошагово:
- как выбрать нейросеть для комикса;
- как сделать так, чтобы персонаж не менял лицо в каждом кадре;
- как добавить облака с текстом и не сойти с ума;
- и, конечно, на какие кнопки нажимать.

Работать я буду в BotHub - это агрегатор нейросетей. Если вам надоело прыгать по сайтам, постоянно включать и выключать VPN, регистрироваться и разбираться, где какая кнопка, BotHub собирает Midjourney, DALL-E 3, Kandinsky и другие популярные модели в одном интерфейсе. Оплата по факту использования - сколько нагенерировал, столько и заплатил. К тому же сервис дарит 300 000 капсов всем новым пользователям по ссылке, можно затестить прямо сейчас!

Одна просьба перед стартом: не ждите от нейросети идеала с первой попытки. Это не голливудский ИИ.

Поехали, приятного прочтения!

28 марта 2026 года инженер Midjourney Cheng Lou выложил в открытый доступ библиотеку, которая за неделю набрала почти 40 тысяч звёзд на GitHub. И имя ей - Pretext. Это движок текстовой верстки на чистом TypeScript, который полностью обходит DOM и браузерный layout рефлоу. За этим стоит вполне большая проблема и красивое решение.

Давайте разберемся, что это такое, зачем оно нужно, как устроено и стоит ли тащить к себе в проект.

Привет, хабр! Если вам когда-либо хотелось разобраться в том как работает линейная регрессия, или хочется освежить в памяти основные моменты без необходимости продираться через разрозненные источники, то прошу под кат. Это не статья “от начинающего для начинающих. Экстра лонгрид - писал больше года. Статья концептуальная, а концептов пять: 1) ключевой повествовательный компонент - визуализации (их около сотни), текст - вспомогательный; 2) анимации везде где только можно (их всего 34); 3) простота - достаточно знаний со школьного курса математики чтобы начать читать; 4) воспроизводимость - подавляющее большинство медиаматериалов сгенерированы при помощи Python а исходный код выложен в open-source и, самый главный, 5) фокус на практике, - например, если упоминается векторная запись метода наименьших квадратов, значит она в нарративе решает возникшую боль читателя.

Подготовил сборник русскоязычных компаний для тех, кто хочет найти работу на международке, но переживает из-за языка или культурного барьера.

Внутри 200+ компаний с российскими или восточно-европейскими корнями. Плюс ссылки на вакансии, сферы и сведения о релокации.

Базовый сценарий: вы пушите образ в Container Registry, и ничего не происходит. Чтобы обновить Serverless Container, нужно идти в консоль и накликивать обновление контейнера. Странно, что такой автоматизации нет «из коробки», но её легко собрать на коленке.

Я прошел этот путь и упаковал всё в готовый репозиторий:

Cloud Function на Go, которая ловит события Registry.

Terraform-конфиг, который разворачивает всю обвязку.

Разбор формата событий YMQ (самая неочевидная часть).

Статья о том, как использовать Claude Code для быстрого прототипирования инфраструктурных задач и не сойти с ума от прав доступа.

Из названия не понятно буду ли я писать про странное тестовое задание или про то, как я упустил работу мечты. Дело в том, что я и сам не знаю. Но вы поставите все на свои места.

Когда-то давно, в журнале «Наука и Жизнь», я наткнулся на игру «Эволюция» Джона Конвея — и влюбился в нее с первого взгляда.

Никакой игры там, строго говоря, нет. Есть бесконечная сеточка. Каждая клетка сетки либо жива, либо мертва. Каждый ход применяем три простых правила: клетка с двумя или тремя живыми соседями выживает; пустая клетка с тремя живыми соседями оживает; все остальные клетки умирают. И всё.

Я рисовал конфигурации в клетчатых тетрадках, следил за их судьбой и любовался осцилляторами — конфигурациями, которые повторяются через два или более хода.

Потом прочитал про «глайдер» — маленькую конфигурацию из пяти клеток, которая не крутилась на месте, а ползла по сетке — смещаясь за четыре хода на одну клетку. Никто её не программировал. Она была побочным эффектом трёх правил игры.

Потом я зачитался книжкой, где описывались находки, сделанные энтузиастами на тогдашних ЭВМ: «глайдерное ружьё» — сложный осциллятор, каждые несколько ходов выплевывающий новый «глайдер» так, что образовывалась бесконечная цепочка из них. И «поглотитель» — другая конфигурация, поглощающая прилетающие в нее «глайдеры» без следа.

Я долго разглядывал эту конструкцию, после чего поймал себя на дурацкой мысли. А что, если наш мир работает так же?

Начало:

https://habr.com/ru/articles/1010440/

https://habr.com/ru/articles/1019136/

https://habr.com/ru/articles/969194/

Продоление:

Сезон 14: Девяносто пять процентов

Эпизод 1: Проект «Клон» и физика безделья

Внутри модернизированной «Капли» пахло влажной землей, переспелой маракуйей и сладковатым древесным соком.

Шел пятый год позиционного тупика. Непобедимая Черная Чума оказалась заперта в карантинной зоне, где методично пожирала саму себя, размножалась и снова пожирала. Коалиция не могла ее уничтожить, Чума не могла вырваться. Наступил вязкий стратегический застой. Высшие сущности и боги-инженеры банально заскучали.

Первой не выдержала Юна. Решив, что смотреть на стерильные титановые переборки годами — это прямой путь к унынию, она доработала климатические системы жилого сектора. К тому же на борту теперь постоянно работали сайлексы, а им для комфорта требовалась зелень. В итоге палуба превратилась в гибрид джунглей и фермерского рынка. Высокая влажность заставляла конденсат стекать по панелям, а вдоль силовых кабелей вились съедобные лианы.

Марк, устроившись в гамаке между трубами гидропоники, развлекался тем, что подкидывал в воздух местный сладкий орех и ловил его ртом. Корабль патрулировал сектор на холостом ходу, поэтому для создания гравитации «Капля» медленно вращалась вокруг своей оси. Из-за эффекта Кориолиса траектория подброшенного ореха плавно загибалась. Марк, как истинный инженер, делал в уме поправку на вектор, скашивал глаза, и орех с хрустом исчезал во рту.

Мимо его носа прожужжала возмутительно пушистая пчела с четырьмя маневровыми крылышками. Насекомое двигалось забавными рывками и врезалось в сайлекса, работавшего по соседству.

Как тестировать систему, если половина её компонентов — это «чёрные ящики» с уникальными протоколами, а стандартные API-mocks не справляются? С точки зрения готовых решений — тупик… 

Меня зовут Дмитрий, я AQA-инженер в ИнфоТеКС. Мы с командой столкнулись с этой проблемой и создали собственные API-mocks, которые не просто отвечают шаблонными сообщениями, а ведут себя как настоящие компоненты системы. В этой статье — наш путь от идеи до работающего решения, которое можно адаптировать под ваши задачи.

Продолжаем серию «Kotlin для новичков»!

В прошлых статьях мы настроили IDE, разобрались с переменными и типами данных, научились управлять потоком программы через условия и циклы. Пришло время сделать следующий шаг — освоить функции.

В этом туториале вы узнаете:

▪️ Как объявлять функции и чем это отличается от Java.
▪️ Что такое именованные аргументы и значения по умолчанию (и почему это круто).
▪️ Как работает стек вызовов и области видимости.
▪️ Главные best practices, которые используют в разработке.

LLM сделали меня сильно эффективнее, расширили диапазон моих услуг, но вместе с этим почти убили ту часть разработки, ради которой я вообще когда-то в нее пришел.

А потом мне привезли шкаф. И он неожиданно все расставил по местам.

У меня возникла идея провести эксперимент, чтобы лучше понять текущие возможности агентов для написания кода. Ну и кроме этого протестировать рынок и понять что нас ожидает в ближайшем будущем в плане изменения подходов к разработке.

Я хочу написать мобильные приложения для iOS и Android начиная от дизайна и до деплоя с помощью Claude Code.

Привет, Habr.

Обычно найм представляют довольно просто: есть вакансия, есть кандидат, есть несколько этапов собеседования, после которых человек либо получает оффер, либо отказ. Такая картина хорошо смотрится в HR-отчётах и презентациях, но в реальности всё устроено заметно сложнее.

Если чуть дольше повариться в рынке, становится видно, что вокруг собеседований уже давно существует отдельная инфраструктура. Речь про слитые вопросы, базы по компаниям, закрытые чаты, документы и каналы, где собирают и передают друг другу реальные этапы найма. Причём это уже давно не история про редкие “утечки” или единичные случаи. Для части рынка это вполне рабочий инструмент подготовки.

Сразу уточню важный момент. Эта статья не про мораль, не про публичные разоблачения и не про попытку назначить кого-то злодеем.

Мне интереснее разобрать само явление: почему рынок слитых собеседований вообще появился, как он работает и почему стандартные процессы найма сами неплохо помогают ему жить.

Потому что проблема тут не только в кандидатах, которые хотят пройти собес по короткому пути. Проблема ещё и в том, что многие компании годами проводят одни и те же интервью почти в одном и том же виде, а значит рано или поздно этот процесс начинает жить своей отдельной жизнью.

Пример паттерна Pub/Sub на Go с подробным описанием кода. Пример подходит для знакомства с паттерном в процессе обучения, собеседования. В статье есть ссылка на полноценную библиотеку, созданную на основе данного примера.