Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Человек — это не тело и не набор данных, а непрерывный субъективный процесс («я-сейчас»).
Копирование сознания не спасает — оно создаёт наследника.
Но если заранее включить в себя нейропротезы и вычислительные контуры, которые уже участвуют в субъективном опыте, то гибель тела перестаёт быть финалом.
Это не бессмертие и не отказ от биологии — это архитектура живучести с жёсткими физическими пределами.

Всё началось с покупки гаража. В каждом гараже есть щиток освещения. Обычно это кусок текстолита с установленным счетчиком, автоматами питания, розетками, выключателями. Выглядит колхозно. Задумал я поставить что-нибудь более современное и добавить какую-нибудь автоматику.

История проекта началась в прошлом (2025) году. Я преподаю JavaScript в HTML Academy, и когда мне предложили взять поток начинающих разработчиков по Angular, я согласился. Мы успешно прошли базу, но когда дело дошло до HttpClient и обработки данных, я столкнулся с проблемой: студентам сложно понять Observable и реактивный подход, имея в багаже только промисы.

На лекции мне задали резонный вопрос: А где посмотреть актуальные и понятные материалы по RxJS?. Я провел небольшой ресерч и понял, что ниша полупустая: видеокурсы - это долго, документация - сложно, а интерактивной практики почти нет.

Так появился мой open-source проект. В этой статье я показываю честную аналитику за 90 дней: как набрать 1000 пользователей без рекламы, почему провалилась моя любимая фича и как пет-проект превращается в полноценный продукт.

Современная левая философия о современных корпоративных практиках

Когда вы, как разработчик, слышите о "миссии" компании, а ваш внутренний детектор (или, как сказал бы Маркс, "ваше классовое чутье") кричит "bullshit", вы абсолютно правы. С точки зрения современной левой критической теории, "корпоративная миссия" - это не просто ложь, это инструмент идеологического контроля.

Прежде чем дать слово нашим современникам, вспомним набившего оскомину старика. Есть экономический базис (то, как мы производим вещи и зарабатываем деньги) и идеологическая надстройка (культура, законы, "ценности"). Единственная реальная цель любой корпорации - накопление капитала и извлечение прибавочной стоимости из вашего труда.

Точка.

Миссия - это красивая ширма, призванная скрыть этот грубый факт. Если компания скажет: "наша миссия - чтобы акционеры купили третью яхту, а вы работали за еду", никто не будет работать с энтузиазмом. Поэтому и возникают сказки про "изменение мира", "соединение людей" или "демократизацию финансов". Миссия - это попытка задрапировать механизм эксплуатации в одежды добродетели.

Теория "бредовой работы" (Bullshit Jobs)

Антрополог-анархист Дэвид Грэбер, автор знаменитого "нас 99%", ввел великолепный термин "Bullshit Jobs". Грэбер заметил фундаментальный парадокс современного капитализма - обратную зависимость между социальной полезностью труда и его оплатой. Чем полезнее работа для общества (учителя, медсестры, уборщики), тем меньше за нее платят и тем меньше о ней говорят высоких слов. Напротив, в корпоративном секторе существует масса должностей (корпоративные юристы, пиарщики, стратеги разных мастей...), которые имеют минимальную реальную ценность. Гребер называет это "духовным насилием" - человек знает, что его работа бессмысленна, и страдает от этого.
​
Гребэр писал об этом предельно жестко:

Вы знаете, что OpenAI сейчас переживает масштабную турбулентность. Драма в руководстве, хаос в совете директоров - полный набор. Но это не останавливает их от сброса абсолютных бомб.

OpenAI только что выпустила три крупных анонса одновременно. Первый может превратить ваш ИИ в личного врача. Второй может превратить вашего ассистента в сотрудника.

А третий?

Третий вариант потенциально может превратить всех в простых наблюдателей.

То, что вы сейчас узнаете об этом последнем анонсе, может заставить вас совершенно иначе взглянуть на вашу собственную работу.

Введение

В сети сейчас полно «гуру» и коучей, которые обещают запустить собственную LLM почти на ноутбуке. Да, это технически возможно, но обычно речь идёт о моделях в диапазоне от млн до млрд параметров. Такая модель будет работать, однако — медленно, и её практическая ценность будет ограничена. В результате многие пользователи разочаровываются в локальных LLM.

 В этой статье я расскажу, как пошагово развернуть собственный сервер для инференса LLM, чтобы получить действительно полезный инструмент.

 Зачем нужен локальный сервер LLM?

Продолжаем исследовать возможности технологии LLM для повышения эффективности работы человека-пользователя и работы человека-программиста. И делаем это в форме описания тулинга для мини-фреймворка core-kbt: опишем туториал как пользоваться базовыми теймплейтами для Obsidian Templater для развития текущих "знаний".

В 2004 году, играя в Half-Life 2 в легендарной озвучке от Буки, многие из нас слышали странную фразу доктора Кляйнера: "...соотношение гесферочисленно". Большинство посчитало это забавным ляпом переводчиков (искажением "geodesic/spherical"). Но в "Конструкторском Бюро" MagnaVerse мы не верим в случайности.

Спустя 20 лет мы взяли этот "неологизм" и превратили его в Гесферочисленность (Gesphéricité) — фундаментальную математическую структуру, которая официально прошла валидацию и встроена в ядро нашего движка.

Привет, меня зовут Дмитрий Крупенин. Последние 7 лет я занимаюсь созданием и развитием внутренних продуктов для крупных компаний. Я отвечал за распределение обращений в клиентском сервисе для одного биг.теха РФ, а сейчас помогаю строить распределение задач контента в рамках другого. Захотелось освежить все знания по этой теме, а заодно структурировать это в статью, которую вы сейчас и читаете.

В чем собственно вызов в этой области: современные алгоритмы назначения обращений операторам представляют собой критически важную технологическую основу для крупных компаний, обрабатывающих миллионы клиентских запросов ежемесячно. В условиях растущих ожиданий клиентов и необходимости обеспечения высокого качества обслуживания (при оптимальных для бизнеса операционных затратах) эффективность распределения обращений на подходящих исполнителей становится одним из ключевых факторов конкурентоспособности. Исследования (раз, два, три) показывают, что передовые AI-powered алгоритмы способны снижать время ожидания клиентов на 40-60%, повышать показатели решения с первого обращения до 85%, и одновременно оптимизировать загрузку операторов, предотвращая их выгорание. Давайте разберемся так ли это и как достичь таких результатов.

Аннотация: Многие Telegram-боты, особенно связанные с криптовалютами, используют HTTP-запросы для взаимодействия с внешними API. В этой статье мы разберем, как на этом можно построить MITM-атаку для подмены кошельков, чеков и перехвата данных, почему это работает, и какие меры защиты стоит применять разработчикам и пользователям. Рассмотрим реализацию на Python с использованием mitmproxy.

Введение: Суть проблемы

Telegram-боты стали неотъемлемой частью экосистемы — от новостных каналов до торговых платформ. Однако архитектура многих ботов, особенно тех, что используют популярные библиотеки вроде aiogram или python-telegram-bot, часто подразумевает выполнение внешних HTTP-запросов для обработки команд (например, для проверки баланса или генерации платежного адреса).

Если такой бот использует сторонний HTTP/HTTPS-прокси, все его запросы и ответы проходят через промежуточный сервер. Это открывает возможность для атаки «человек посередине» (MITM), когда злоумышленник может не только перехватывать, но и модифицировать трафик в реальном времени. На практике это может привести к подмене криптокошельков, платежных реквизитов или токенов доступа.

В статье рассматривается принцип работы такой атаки и ее техническая реализация в образовательных целях — чтобы разработчики и администраторы понимали риски и могли их минимизировать.

Всем привет!
Если вы ранее читали мои статьи, то знаете, что я занимаюсь вайбкодингом для разработки полезных в моей оффлайн работе инструментов на основе ИИ. Это не проф разработка, а скорее хобби с практическим применением.
Эта статья не будет про технику (хотя немного технических аспектов поведаю). Просто небольшой обзор небольшого инструмента, который я хочу отдать в массы.
Изначально я разработал этот инструмент (а точнее примитивный агент)  для своего знакомого дизайнера интерьеров. Ему требовалось решение, которое позволило бы согласовать с заказчиком общий визуальный стиль («вайб») и планировку еще до начала сложной технической работы. Инструмент нужен был максимально простой и с конкретным функционалом.

Проблема стандартного процесса в том, что между мудбордом (набором картинок) и первой 3D-визуализацией проходит слишком много времени. Клиент может отвергнуть вариант, на проработку которого ушло несколько дней.

Этот инструмент решает задачу быстрого концепт-дизайна. Он не заменяет профессиональный софт (3D Max, Archicad, Revit) и не делает рабочие чертежи. Его цель — за 5 минут показать заказчику фотореалистичный эскиз: как его комната будет выглядеть в выбранном стиле и с конкретной мебелью, сохраняя при этом геометрию стен.

Знаю, что людям нравится визуал и сразу начнем с него.

Заполнение пустой комнаты:

Практическое руководство по итогам анализа заявок прошлого года

Каждый год Call for Papers (CFP) на PHDays Fest собирает сотни заявок. В прошлом году их было 825 – и это хороший индикатор не только популярности фестиваля, деловую программу которого посещает несколько десятков тысяч человек, но и уровня конкуренции. При этом отклонено было более 500 заявок, а принято – лишь около трети от рассмотренных. Это означает простую вещь: качество заявки критично. Даже сильная тема может «не доехать» до сцены и быть отбракованной программным комитетом, если она плохо упакована.

В команде, большая часть серверных фич пишется с помощью стейт машин.
Стейт машина позволяет выразить окружающее состояние и то как с объектом можно взаимодействовать предельно конкретно. Хорошо составленный стейт граф позволяют понять как работает фича без глубокого погружения в код. При прохождении code review большое внимание уделяется составленному графу состояний. Часто возникает потребность в чтение или модификации уже существующего кода. Отсюда возникает потребность в ускорении процесса восстановления контекста или понимании как работает код.

На помощь приходит статический анализ кода.

Привет! Меня зовут Игорь, я занимаюсь разработкой на Unity c 2018 года.
В этой статье расскажу, как с помощью Roslyn можно автоматизировать задачи.

Всем привет! Продолжаю делиться кейсами, где действительно ИИ экономит время, ресурсы, а значит деньги бизнеса. Сегодня в статье разберу ещё один кейс внедрения ИИ-агента в бизнес-процессы, речь пойдёт про онбординг новых сотрудников. Если среди вас есть HR, не стесняйтесь, делитесь, а как у вас проходит адаптация новых сотрудников, какие механики используете?

В статье будем разбирать ИИ-агента для IT-компании, в целом он применим для всего сектора бизнеса. Просто будут отличаться те или иные документы, знания агента.

А как сделать личного Buddy (наставника) каждому новому сотруднику при этом не увеличивая штат? Давайте разбираться, как можно это построить, сколько денег потребуется, какие нужны мощности, разберём ограничения и инвестиции. Немного расскажу ещё про эффективность таких ИИ-наставников в конце.

В новом дайджесте простые синтаксические приёмы и Android Developing через вайбкодинг, холодный старт Android-приложения и MVVM-курильщика, разработка браузера для iPad, тренды UX/UI-дизайна 2026, железо для ИИ и многое другое. Подключайтесь!

Привет Хабр, и всем читающим! Сегодня разберемся в патчинге, в отличиях между ним и дебаггингом, и поймем как пользоваться hex-редактором для реверс-инжиниринга. (И да, я когда писал статью, перепутал термины Debugger и Hex-editor, и только под конец понял что стоит статью изменить, прошу учитывать)

Дисклеймер важен, его пожалуйста прочитать обязательно!

Ну и приятного чтения, господа :)

Откуда берутся новые науки?

Они возникают в курилках, когда ученые болтают о том, о сём, и между ними возникают новые идеи на стыке наук.

Они появляются в научных журналах, когда один ученый с трепетом в душе выносит на широкую публику странные и никуда не вписывающиеся результаты своих исследований.

Они оформляются в суете бюрократически-кафедральных процессов, когда оказывается, что какое-то направление занимает слишком много места, в нём уже сформировалась своя система терминов, методов и направлений исследований – и тогда руководители просто фиксируют уже сложившийся факт.

В какой-то момент я решил заняться self-hosting’ом дома: небольшой хомлаб, Proxmox, несколько сервисов за reverse proxy, HTTPS - всё максимально стандартно.
Никакой экзотики: обычный домашний интернет, белый IP, проброс портов, nginx с TLS.

Но на этапе публикации сервисов наружу выяснилось странное: входящий 443 порт просто не открывается, при том что 80 и другие порты работают.

Эта статья - не история "успешного успеха", а скорее честный отчет о процессе со всеми багами и вылетами и попытка проанализировать рынок японского найминга.

Переезд и поиск работы в Японии - квест непростой: здесь все и культурный код, и особенности японского менталитета. Делюсь личным опытом маркетолога в IT на пути к японскому офферу.

Когда речь заходит об отечественных игровых телеприставках, на ум неизменно приходит Dendy, выпускавшаяся по заказу российской компании Steepler. В своей прошлой заметке я вспомнил историю советских игровых приставок, которые, собственно, и похоронило пришествие этого российского клона Famicom. После выхода статьи один из читателей обратил моё внимание, что между этими двумя явлениями существовало ещё одно, оставшееся почти незамеченным и малоизвестным: речь идёт о восьмибитной игровой телевизионной приставке «Эльф», выпускавшейся в самом начале девяностых малыми сериями в Беларуси. Примечательной особенностью этого редкого девайса было то, что разработали его… на базе архитектуры ZX Spectrum.