Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Ваше следующее собеседование начнется не в Zoom, а в интерфейсе, напоминающем чат с техподдержкой. Ваш HR-менеджер не будет знать, что у вас сегодня болит голова или что вчера вы сдали крутой проект. Он этого не знает, потому что он - это оно. Алгоритм, обученный на миллионах резюме и диалогов, цель которого - не понять вас, а отфильтровать.

Добро пожаловать в 2026 год. Эпоху, где первичный скрининг - это монолог с безэмоциональным ботом, а решающее тестовое задание проверяет не менее безэмоциональный, но невероятно проницательный GPT-5.2. И его задача - не просто оценить ваш код или текст, а с ходу выявить шаблонность, отсеять сгенерированные решения и найти ту самую не алгоритмизируемую человеческую гениальность… или хитрость.

Если раньше вы боролись за внимание живого рекрутера, то теперь вам предстоит произвести впечатление на машину. В этой статье мы разберемся в том, как говорить на языке бота-HR, чтобы пройти скрининг, как выполнить тестовое задание в эпоху, когда GPT-5.2 стал главным рецензентом, который видит заурядный сгенерированный код за три секунды и, конечно, какие навыки выйдут на первый план, когда рутину заберут алгоритмы. Спойлер! Это не умение работать в команде, а умение ставить задачу для ИИ и нести ответственность за его ошибки.

Поехали. Приятного прочтения!

Данный проект представляет собой современный вычислительный блок, предназначенный для обработки научных и графических данных на сверхвысокой частоте 7 ГГц. Архитектура построена на базе 128-битных векторов и 5-стадийного конвейера.

Многие уже используют GitHub Copilot Chat каждый день: @workspace, режимы вроде ask/edit/agent и быстрые правки кода стали частью рутины. Проблема в том, что стандартный агент в чате — универсальный, а значит часто даёт усреднённые ответы.

На практике стандартного чата часто становится недостаточно. Без заранее заданных правил агент не учитывает специфику проекта и принимает решения «по умолчанию». Такие ответы могут быть корректными технически, но часто не соответствуют вашим внутренним конвенциям и архитектурным ограничениям. В итоге это приводит к постоянному ручному управлению контекстом. Документацию и эталонные файлы приходится каждый раз явно добавлять в запрос, а роль, стек и стиль — задавать заново для каждой новой задачи.

С выходом версии VS Code 1.106 появилась возможность автоматизировать этот процесс через Custom Agents. В этой статье мы пошагово разберем два способа настройки таких агентов — через интерфейс VS Code и вручную через файлы конфигурации, детально пройдемся по доступным параметрам и соберем пример готового агента.

Статья не о том, «куда уходить». Она о том, как данные рисуют три разных траектории взросления в профессии — и почему зарплата часто маскирует экзистенциальный тупик. За полгода я собрал и обработал ответы 420 работающих россиян из 11 отраслей — от ИТ и здравоохранения до промышленности. Применил валидированную шкалу субъективного профессионального успеха Карпинского и Гижука, рассчитал корреляции возраста и удовлетворённости по каждой отрасли отдельно, проанализировал распределения по должностям и индексы текучести. Результаты ломают привычные представления.

Всем практикующим программистам приходится конкатенировать строки. Именно конкатенировать, у нас не какой-то там JavaScript или PHP, у нас в C++ это называется вот таким заумным словом. Программисты на других языках без излишних мудрствований строки просто "складывают", даже не особо задумываясь об этой операции. Ведь что может быть проще, чем

return "The answer is " + str_answer + ", count is " + count;

Но если для скриптописателей простительно не думать о том, что стоит за такой простой записью, для опытного разработчика не приемлемо так безответственно подходить к такому важному вопросу. Опытный разработчик, представив такой код на C++, сразу видит ужасающую бездну проблем, которые может породить такой подход.

Всем привет! Меня зовут Татьяна Цикунова, я работаю системным аналитиком уже более 5 лет и за это время получила опыт в 4 проектах, а также долгое время имела честь онбордить новых аналитиков в разных командах. 

Тема онбординга важна для любого IT-специалиста. Поэтому сегодня разберёмся, как провести онбординг системного или бизнес-аналитика в новую команду не только успешно, но и эффективно.

Начнём с того, что я кратко расскажу, из чего состоит статья. Мы поговорим о сложностях, с которыми сталкивается аналитик на новом проекте, расскажем лайфхаки для качественного онбординга, а в конце заправим это дело практическим чек-листом.

30 января были выпущены методические материалы ITIL Foundation (version 5) и стала доступна соответствующая сертификация, но еще до официального выпуска поисковая выдача уже успела наполниться частично или полностью ИИ-сгенерированными статьями, часть информации в которых не соответствует официальному пресс-релизу от PeopleCert.

Мы привыкли думать абстракциями. Нас учили, что мир состоит из объектов: у «Собаки» есть метод Bark(), а у «Пользователя» — поле Email. Мы тратим недели на споры о чистоте интерфейсов и иерархии наследования, свято веря, что инкапсуляция — это ключ к успеху. Но пока мы строим эти ментальные замки, наш процессор... скучает.

Современный CPU — это невероятно мощный вычислительный монстр, способный обрабатывать миллиарды операций в секунду. Но у него есть ахиллесова пята — память. Пока ваш код прыгает по указателям от одного объекта в куче к другому, процессор простаивает в ожидании данных, совершая те самые «cache misses».

Data-Oriented Design (DOD) — это не просто очередной паттерн. Это «таблетка реальности», которая предлагает перестать проектировать программы вокруг сущностей и начать проектировать их вокруг данных.

В этой статье мы разберем, почему классическое ООП часто работает против производительности, как помочь кэшу процессора полюбить ваш код и почему в 2024 году пора вспомнить, что программа — это просто трансформация одних байтов в другие.

Мы живем в мире, где время – самый ценный ресурс, где нужен не только результат, но и скорость работы. Поэтому все больше людей ищут способы взломать личную продуктивность. Но у этой гонки есть побочный эффект – выгорание. Как научиться работать быстрее без потери качества, при этом не загоняя себя? Разбираем в статье.

Аналитики CNewsMarket наблюдающие за рынком CRM с 2020 года, опубликовали свежие данные, и динамика последних лет впечатляет. Если раньше в топах мелькали знакомые западные логотипы, то рейтинг 2026 года фиксирует новую реальность: иностранные вендоры полностью уступили место отечественным разработчикам. Это не просто ​​«импортозамещение на бумаге​​», а свидетельство того, что российский бизнес достиг реальной технологической независимости в классе систем управления клиентами.

Многие ключевые игроки, попавшие в рейтинг CRM систем, развивают свою экспертизу уже более 10 лет, имея в портфолио масштабные Enterprise-кейсы, реализованные задолго до 2022 года. Импульс последних лет привел к появлению новых сильных команд и ускорил эволюцию продуктов. Рынок растет и вширь — насыщаясь ИИ-инструментами, омниканальностью и экосистемностью, и вглубь — создавая специализированные отраслевые решения.

Сегодня выбор CRM — это уже не компромисс между ​​«функционально​​» и ​​«безопасно​​». Это поиск стратегического партнера, способного поддержать рост бизнеса в условиях цифровой экономики. В этом материале мы опираемся на свежее исследование CNewsMarket. Мы детально разберем их данные, проанализируем лидеров списка и поможем понять, какая из лучших российских CRM систем 2026 года подойдет именно вашему бизнесу.

Долгое время цифровизация банков напоминала строительство фасада: красивые мобильные приложения, чат-боты и UX-исследования. Но к 2026 году индустрия уперлась в потолок: фронтенд идеален, а бэкенд захлебывается в объемах данных и легаси-процессах.

Сегодня фокус сместился внутрь. Мы разберем пять технологических трендов, которые превращают банк из «сервиса с картинками» в высокопроизводительную low-latency платформу, где во главе угла стоят данные и их связность.

Всем привет! Я Никита, Principal Engineer в стартапе AG2, мейнтейнер одноименного фреймворка для разработки AI агентов (AG2), автор фреймворка FastStream и просто опенсорс и AI энтузиаст.

И, как любой разработчик, я иногда запускаю пет-проекты.

Один из таких проектов, который я запустил после новогодних праздников - это AI ассистент по подбору подарков (с интегрированным вишлистом) Дарий

На его примере я хочу рассказать о протоколе AG-UI и на практике показать, как разработать ChatGPT-like агентное приложение за пару минут. Рассмотрим как бекенд (python), так и фронтенд (NextJS).

Важное уточнение: это реальный проект, с которым вы можете взаимодействовать. Это не разбор искусственных hello-world примеров.

После прочтения статьи у вас будет подробное руководство по разработке интерактивных chat-based приложений с элементами Generative UI.

История пока не окончилась и полноценный доступ к инфраструктуре я не вернул. В этой статье я на своем примере покажу, к каким катастрофическим последствиям может привести одна ошибка - использование одного домена для всей инфраструктуры. Моя история - это предупреждение для рядовых айтишников. Не претендую на качественную техническую статью, поэтому буду писать её простым слогом.

СУБД PostgreSQL сейчас вероятно, является самым популярным бакендом для Django. К сожалению, у этой СУБД есть особенность - для построения индексов, она блокирует таблицу, и на время выпололнения индексирования, запись в эту таблицу оказывается недоступной, что приводит к частичной или полной неработоспособности приложения на время выполнения миграции, включающей в себя построение индекса.

Эта особенность создает проблемы с маштабированием приложения при изменении структуры данных - таблицы с большим количеством строк могут индексироваться заметное время - от нескольких минут, до часов. Все это время, приложение ограничено в функциональности, что может быть для него недопустимо.

Как решать эту проблему - описано в данной статье.

Цены комплектующих для ПК никогда не были особенно предсказуемыми, но в последние годы с ними творится что-то совсем невероятное. То видеокарты взлетают до небес, то процессоры дорожают на ровном месте, то –  как теперь – оперативная память. А тем временем игры легковеснее не становятся: минимальные системные требования растут как на дрожжах и требуют все более и более мощного железа. В таких обстоятельствах собрать игровой компьютер – вызов еще тот. Но что делать, если тратить полмиллиона на ПК не хочется, а желание поиграть все-таки есть?

К середине 2020‑х мгновенные платежи стали глобальным стандартом: к 2028 году они должны достигнуть 27,1% всех электронных платежей в мире, при прогнозируемых 575,1 млрд real‑time транзакций и CAGR 16,7%. Более 70 стран уже либо запустили, либо запускают свои национальные instant‑платформы с одинаковыми целями: снизить долю наличных, удешевить переводы для населения и бизнеса и повысить прозрачность расчетов. На этом фоне запуск FedNow в США в июле 2023 года стал попыткой догнать страны, которые сделали ставку на мгновенные платежи раньше: Индия с UPI и Бразилия с Pix показывают кратно более высокие объемы и проникновение.

Тимлид — не повышение. Это смена профессии.

Главный подвох: навыки, которые сделали вас сильным инженером, могут помешать стать хорошим руководителем. Я работаю техническим директором и вырастил более двух десятков тимлидов. Некоторых отговорил — и горжусь этим не меньше. Перед тем как инженер уходит в менеджмент, я предлагаю ему эти семь вопросов.

За каждым вопросом — не сухая теория, а реальный опыт и истории живых людей.

В 2026 году акции технологических компаний уже упали на десятки процентов. Тем не менее в 2025 году глобальное венчурное финансирование выросло до $425 миллиардов. Американские стартапы собрали рекордные 64% всех инвестиций. Это во многом благодаря интересным проектам, которые сейчас активно развиваются, несмотря на коррекцию на финансовом рынке. Мы выбрали пять самых перспективных стартапов на разных стадиях привлечения капитала и, разумеется, посмотрели, что у них с интеллектуальной собственностью.

Привет, Хабр!

С вами вновь Ксения Наумова из экспертного центра безопасности вместе с Игорем Кабановым из ML‑команды Positive Technologies. Однажды мы построили ML‑модель на сетевом трафике, обучили её на реальных сетевых сессиях и запустили в песочнице PT Sandbox для усиления возможностей по обнаружению вредоносов. Но команда машинного обучения не останавливалась на достигнутом. Вместе мы провели серию новых экспериментов, расширили набор входных признаков и протестировали модель на более сложных сценариях, что привело к обновлению модели и ещё большему детект‑рейту.

Закопаться в делах — это когда система планирования расходует когнитивные ресурсы быстрее, чем помогает их экономить. Планировать, делегировать и контролировать можно по-разному. Иногда это трудно назвать системой, что увеличивает расход энергии на решение тех же задач. Вопрос лишь в том, чем управлять: волевыми усилиями или вниманием.

Что ж, попробуем в этом разобраться.