Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Два молодых учёных в 1943 году вовсе не пытались создать разумные машины. Они преследовали куда более амбициозную цель:

идеальную модель мозга.

Это стремление привело к созданию первого искусственного нейрона - идеи, на которой до сих пор держится весь ИИ. Но оно же уничтожило одного из её создателей.

Он умер в безвестности, убеждённый, что его работа провалилась, потому что не была идеальной.

Это история той ошибки и того, почему она до сих пор отнимает у людей годы жизни.

Рынок найма сегодня выглядит странно: резюме исчезают без ответа, отклики возникают хаотично, а сильные специалисты часто не получают приглашений. Этот текст — не про ошибки кандидатов и не про плохих рекрутеров, а про то, как на самом деле устроена система найма и почему она производит такой эффект.

Мир меняется с головокружительной скоростью. На смену опенспейсам и кабинетам офисов давно пришла удалёнка или гибридный формат, команды чаще видят друг друга на созвонах, чем вживую, а половина людей вообще не встречались в реальной жизни.

Вместе со стилем работы меняется и стиль накопления, оформления и актуализации корпоративных знаний. И часто благие намерения руководителей упираются в порядком устаревшую парадигму, диктуемую Confluence как «стандартом де факто» (на самом деле это не так). Так стоит ли пытаться продавить стену? Ответ на вопрос — в статье.

Как современные сварочные аппараты упрощают вход в профессию

какие технологии ускоряют обучение, как без ИИ упростили подбор режимов, и что такое синергетика на практике.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». В 2025 году я всё чаще вижу, что интернет-магазинам стало сложнее не только привлекать трафик, но и доводить пользователя до покупки. Маркетплейсы забирают аудиторию не просто за счёт более низких цен — они радикально изменили поведение покупателей в e-commerce, и это отражается на всех участниках рынка.

Всем привет! Меня зовут Дарья Андреева, я руковожу командой бэкенда Биллинга и B2B‑платформы Яндекс 360. Наша команда, чтобы сократить TTM и освободить разработчиков от рутины, создаёт удобные внутренние инструменты. Сегодня я хочу поделиться своим опытом и порассуждать о внутренних инструментах.

Начну с контекста. Яндекс 360 — это виртуальный офис для работы и личных дел, куда входят Диск, Почта, Календарь, Телемост, Мессенджер, Документы и другие сервисы. В течение четырёх лет команда растёт больше чем в два раза каждый год. Растёт нагрузка на сервисы, и вместе с ней бэклог. Поэтому автоматизация и ускорение процессов для нас вопрос выживания: без этого мы не смогли бы двигаться с той скоростью, которая нам нужна.

Эта статья — попытка собрать наш опыт, чтобы вы избежали наших грабель и могли быстро отвечать на главный вопрос: как реализовать тот или иной внутренний инструмент. Расскажу, какой критерий считается основным при выборе подхода к разработке внутренних инструментов, какой тип админок будет самым подходящим в той или иной ситуации и чем могут помочь готовые инструменты. 

В предыдущих статьях я уже подробно описывал, как GPT-5.2 и Anthropic Sonnet справляются с задачами прикладного уровня.

В этой статье — Kimi K2.5 с reasoning’ом.

Важно сразу обозначить:
эксперименты те же самые.
Методология не менялась вообще.
Менялась только модель.

Объемы информации растут так быстро, что может показаться: справиться с ними способны только самые новые технологии. Облачные сервисы, твердотельные накопители и масштабные дисковые массивы действительно стали основой современной ИТ-инфраструктуры. Но в реальных системах по-прежнему используется и другая технология — магнитная лента. 

Стандарт LTO не застыл в прошлом: он последовательно развивается, увеличивая емкость носителей, надежность хранения и набор доступных функций. В конце 2025 года консорциум LTO объявил о расширении возможностей поколения LTO-10 до 40 ТБ без сжатия, а в первом квартале 2026 года начались поставки соответствующих картриджей. Давайте разберемся, как устроены современные ленточные системы, какие технические изменения принесло новое поколение и почему лента остается востребованной.

Налог на добавленную стоимость не был экономическим прорывом. Его придумали задолго до запуска, и все понимали, как он должен работать. Проблема была в другом: такой налог слишком рискованно сразу выкатывать в большую экономику из-за возможных ошибок и потерь для бюджета.

Франция решила эту проблему красиво. Сначала — MVP, потом — всё остальное. Идеологом такого подхода стал Морис Лоре, который понимал: правильный налог проваливается так же легко, как неправильный, если его внедрять без «тестового контура».

Тестовым контуром стал Кот-д’Ивуар. Решение приняли не случайно. В худшем случае это была бы локальная неудача. В лучшем — готовый налог, который можно было бы спокойно переносить во Францию.

Шалость удалась.

Несмотря на то, что IBM PC можно было приобрести в одном из двух вариантов, более дешевый не имеет смысла из-за серьезных ограничений по носителям(только кассеты) и возможностям BASIC (только текстовый режим без возможности работы с цветом). Для работы же с версией BASIC на дискете требовалась конфигурация на 48КБ из которых 32КБ забирала система при загрузке PC DOS с дискеты. Также ревизия 1981 года была ограничена 64кб памяти, а вариант на 256кб появился только в следующем году. Это, к слову, в некоторой мере объясняет большую редкость софта под IBM PC на кассетах будь то любительский или коммерческий (строго говоря, он редок и для TRS-80 c Apple II, но хотя бы для последнего известно некоторое количество игр в таком формате). Потому практически все ранние игры для IBM PC рассчитаны под конфиг с 48КБ базовой памяти. Дополнительные 16КБ кажутся относительно дешевыми при таких условиях, мышей еще не было (первая для IBM PC будет только в 1983 году), а джойстик можно будет приобрести потом (к этому времени оные формата Atari VCS/2600 - стик с одной кнопкой - стали стандартом и был доступен вариант известных под термином пэдл (paddle) для подобий Pong и Breakout).

Привет, Хабр.

Хотим вам рассказать об одной из первых наших новинок 2026 года, которую с тем же успехом можно считать и вторым изданием, и переизданием отлично зарекомендовавшей себя книги о микросервисах. Речь под катом пойдёт о книге Юлии Поповой «Go: разработка приложений в микросервисной архитектуре с нуля».

И даже до выхода у этой книги уже есть история.

Привет, Хабр.

Любой разработчик знает: если действие нужно повторить больше двух раз — его надо автоматизировать. Мы настраиваем пайплайны для деплоя, пишем автотесты, используем линтеры.

Но когда дело доходит до поиска работы, мы превращаемся в биороботов.

Заходим на hh. Вбиваем фильтры. Читаем описание (которое на 90% копипаста). Пишем сопроводительное (которое никто не читает). Жмем кнопку. Повторить 100 раз.

Меня хватило на два дня. Потом я понял, что трачу часы на работу, которую должен делать скрипт.

Попытка №1: Тупой парсер (Python + Requests)

Сначала я решил задачу в лоб. Написал воркер, который:

Всем привет! Этот пост нацелен на тебя, мой дорогой читатель. На тебя, кто делает современный web/app в России. Пока весь мир обсуждает новые фичи Next.js и AI-кодинг, такие как мы в России осваивают искусство выживания в условиях “чебурнета”

Затребовали у меня намедни справку об убытках из-за блокировок. И вот я взял и посчитал. Ниже приведен расчет ежедневных потерь на одно рабочее место для типовой российской компании.

Блокировки обходятся бизнесу не менее 1 000 р/день на сотрудника, но реальные потери сильно зависят от отрасли и региона, в отдельных случаях потери могут быть на порядки больше - и 10 000 и 100 000 р/день не предел.

На дворе 2026 год. Искусственный интеллект бодро шагает по планете. Сначала в ужасе от происходящего были художники, вместо которых он стал создавать изображения. Следом подтянулись авторы текстов. Но они быстро смекнули что почем и "успешно" овладели новыми инструментами. Неожиданно оказалось, что для написания статьи теперь достаточно ввести подходящий (да чего уж там, иногда кажется, будто лишь бы какой) промпт. А дальше бездушная машина все сделает за вас. Но остались еще "динозавры", которые продолжают писать тексты сами. И будут продолжать. Пока не останется кто-то один. И пусть это будет человек, который пишет сам! Например, я. Но, почему я это делаю?

Месяц работы за один вечер: сравнил Claude Opus 4.5 и китайский GLM-4.7 в vibe coding на задаче локального транскрайбера для NDA-встреч. Где критические баги, а где архитектурный идеал — и почему дорогой инструмент в 7 раз не всегда оправдан.

В середине 2024 года GPT-4 спотыкался на школьных задачах, а к концу 2025-го модели щёлкали олимпиадные как орехи. Полтора года, и мы преодалели дистанцию от «найди икс» до «докажи теорему». Epoch AI решили заглянуть еще дальше, и выкатили бенчмарк из задач, которые не решил вообще никто.

Четырнадцать задач — не из учебников, не из олимпиад, а из живой математики: каждую формулировал исследователь-практик, каждую пытались решить минимум двое профессионалов, каждая достойна публикации хотя бы в специализированном журнале.

Вот, например: найти полином степени 23, чьё поле разложения имеет группу Галуа M₂₃. Группа Матьё — спорадическая, одна из двадцати шести странных симметрий, которые не вписываются ни в какие серии. Для всех остальных спорадических групп такие полиномы давно известны, а для M₂₃ — нет, и это последний пробел в исследовании, которое ведут десятилетиями.

Или вот задача попроще (на первый взгляд): привести алгоритм, который определят, можно ли развязать узел за одно движение — то, что топологи называют "unknotting number равный единице". Звучит как упражнение для первокурсника, а на деле — фундаментальный вопрос низкоразмерной топологии, на который до сих пор нет ответа.

Если нейросеть решит хоть одну из этих задач, результат сразу пойдёт в рецензируемый журнал — не потому что это достижение нейросетевых технологий, а потому что долгожданный результат.

Осторожно: эта статья может заставить вас пересмотреть отношение к своей профессии, себе, людям вокруг. И она вам точно не понравится!
Идея статьи возникла у меня при попытке написать комментарий к этой статье в которой под конец я в очередной раз прочитал оскорбление в адрес программистов. Приведу цитату:
"Программист — часто просто исполнитель в чужом замысле".

Ох и выхвачу я сейчас минусов... Погнали!
Коллеги! А вы не пробовали посмотреть на свою работу иначе? Просто попробовать представить себе, что от того как именно вы реализуете написанное в задаче, будет что-то зависеть? Попробовать перед тем как начать бездумно фигачить код, сначала вникнуть "а что нужно человеку для которого я это пишу?". И человек этот - пользователь, а не ваш тимлид или менеджер (хотя может и они тоже).
В курсе, что почти всегда одну и ту же задачу в разработке (в администрировании и менеджменте тоже) можно решить более чем 1 способом?

Вот примеры из моей жизни (в разное время в разных компаниях было):

Проблема 1. "CRM тормозит. Надо чтоб при поднятии трубки на SIP-телефоне у того, кто трубку поднял карточка новая всплывала".
Причина: Оказалось, что почти на каждую задачу в CRM выполнялся запрос типа "select * from cards;"
И это как-то работало в тестах на 5 карточках, но через 2-3 месяца работы крупного агентства недвижимости этот запрос перестал работать быстро.
Решение: Закомментировал вызов этого запроса в той части кода которая вызывалась на событие "подняли трубку", передал отчёт (по сути ТЗ) разработчикам и они доделали так: при звонке ДО поднятия трубки делаем "select id from cards where phone=...;" и потом уже при поднятии трубки человеку отдаём карточку либо новую либо уже заполненную (id нашли до поднятия трубки).

«Страница заказов грузится вечность», — такой тикет прилетел в понедельник утром. На проде 800 тысяч записей, а типичный запрос с фильтрацией и сортировкой заставлял менеджеров ждать по 12 секунд. В этой статье разберем, почему стандартный индекс по одному полю не сработал, как EXPLAIN ANALYZE помог найти «бутылочное горлышко» и почему порядок полей в составном индексе имеет решающее значение

В этой статье я расскажу о полезных инструментах для работы с bag файлами в ROS2.

...

ros2_unbag

Инструмент для экспорта файлов в удобный для человека формат Позволяет извлекать данные топиков из .db3 or .mcap bag файлов в форматы такие как CSV, JSON, PCD, изображения итд.