Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет! Я Сергей Житинский, основатель Git in Sky. Мы занимаемся эксплуатацией и технической поддержкой ИТ-инфраструктуры. Agent-Ops — проект открытой отраслевой методологии совместной работы инженеров и ИИ-агентов. Мы начали разрабатывать его весной этого года и сейчас выложили первый кандидат версии 0.4.0 на GitHub и GitVerse. Одновременно, на конференции IT Elements 2026 мы договорились о совместной работе с инженерами из 2х других компаний, они стали у нас maintainers. Поэтому сегодня Agent-Ops - это не инициатива только одной компании, а совместной работа нескольких. Надеюсь, количество единомышленников будет увеличиваться. Приглашаем контрибуторов развивать этот проект вместе с нами.

Я ожидаю масштабных изменений в ИТ-отрасли, поэтому решил лично заняться этой работой внутри Git in Sky, а наши подходы и предложения вынести на обсуждение профессионального сообщества. Меняется сама организация работы: кто исследует проблему, на каком основании предлагает решение, кто разрешает изменение и кто отвечает, если оно привело к аварии.

Ниже расскажу, как мы предлагаем устроить этот процесс и что вошло в редакцию 0.4.0. Её текущий статус — публичный нормативный кандидат: проект правил для обсуждения и дальнейшего развития.

Я ожидаю масштабных изменений в ИТ-отрасли, поэтому решил лично заняться этой работой внутри Git in Sky, а наши подходы и предложения вынести на обсуждение профессионального сообщества. Меняется сама организация работы: кто исследует проблему, на каком основании предлагает решение, кто разрешает изменение и кто отвечает, если оно привело к аварии.

Ниже расскажу, как мы предлагаем устроить этот процесс и что вошло в редакцию 0.4.0. Её текущий статус — публичный нормативный кандидат: проект правил для обсуждения и дальнейшего развития.

В эпоху AI код становится дешевле, а качественное инженерное решение — ценнее.

Поэтому важнее не просто уметь быстро писать код, а уметь спроектировать систему так, чтобы человек и агент одинаково понимали: что нужно изменить, зачем, где проходят границы и каким должен быть результат.

Viaduct помогает превратить архитектурное проектирование в структурированный, проверяемый и доступный AI-агентам контекст — от модели системы до Change Set, по которому можно безопасно реализовать изменение.

«Вот список из 200 рекламных билбордов, а можем из этого собрать идеальный набор под максимальный охват?»

Как обычно происходит закупка наружной реклама?

Медиапланер вручную подбирает 20–30 поверхностей, открываются Яндекс Карты, на глаз прикидываются трафик и видимость щитов, а затем подборка проверяется через сервисы мониторинга вроде Admetrix на предмет свободных дат, реального охвата и пересечений. На один крупный город уходит несколько рабочих дней, а сборка федеральной кампании может затянуться на месяц.

А как правильно?

Не просто выбирать билборды, а в идеале уметь считать пересечения аудиторий между поверхностями, по настоящему оптимизировать уникальные охваты, контролировать частоту и сравнивать сценарии перед запуском. Иными словами построить цифровую модель трафика.

Медиаплан обычно собирает внутренняя команда или подрядчик, а отвечает за него руководитель маркетинга. И тут есть риск: на согласование приходит красивая таблица с площадками, бюджетами, показами, кликами и конверсиями, а в результате прогноз может не совпасть с результатом.

Например, охват и частота по средним значениям площадки, CTR и конверсии на основе прошлых размещений. Поэтому задача маркетолога — разобраться, откуда взялась каждая цифра, насколько ей можно доверять и что команда будет делать, если план не совпадает с реальностью. Иначе план может сильно разойтись с фактом, и тогда отвечать за потраченный бюджет придётся маркетологу.

В статье вместе с Ксенией Гавриленко, Performance marketing Lead Яндекс Рекламы и приглашённым преподавателем ВШЭ, рассказали, какие показатели в медиаплане стоит поставить под сомнение, что проверить до запуска и какие вопросы задать команде, чтобы результат приятно удивлял.

Почему изображения атомных орбиталей напоминают цветы, бабочек и причудливые узоры — и что на самом деле стоит за этой красотой? Разбираемся, почему привычная планетарная модель атома не описывает современное представление об электроне, как волновая функция и уравнение Шрёдингера привели к понятию атомной орбитали и откуда берутся её характерные формы.

Когда меня однажды спросили, что такое инференс и как выглядит локальное развёртывание модели, я ответил правильно, но слишком общо. Через несколько дней пришлось пройти этот путь целиком: поднять две LLM на NVIDIA DGX Spark, отдельную ASR-модель на AMD GPU и подключить всё к мультиагентной платформе. В статье — инженерный разбор того, почему файлы модели ещё не сервис, как длинный контекст конкурирует с KV-кэшем и параллелизмом, почему tokens/sec не описывают пользовательскую задержку и зачем иногда откатывать более быструю модель из-за качества.

В гибких методологиях вроде Scrum и инженерных практиках DevOps / DevSecOps часто используют итеративно-инкрементальную модель SDLC в сочетании с непрерывным тестированием. Применяется концепция вложенных Agile циклов — это архитектурный паттерн, описывающий разработку как систему из множества взаимосвязанных петель обратной связи (feedback loops), которые вложены друг в друга.  Для упорядочения разработки и удобства используют CI/CD конвейеры (pipelines). Для автоматизации рутины всё больше используют ИИ-агентов, работающих в Agile петлях разных уровней. Попробуем описать модель жизненного цикла ПО, включающую эти прогрессивные практики.

Игры-симуляторы, построенные на простых, повторяющихся и визуально привлекательных задачах, стали одним из самых надежных жанров в мобильных играх. Среди них особое место занимают симуляторы автомойки и ухода за автомобилем. Они красочные, не требуют больших усилий и приносят бесконечное удовлетворение — именно поэтому они так популярны среди юных игроков. Если вы разработчик Unity, изучающий эту нишу, шаблон игры Car Wash Salon Unity Game Template стоит изучить подробно, как в качестве готового продукта, так и в качестве примера того, как создаются игры-симуляторы, ориентированные на детей.

Туры Getfloorplan рендерятся в Unreal Engine с трассировкой пути, и в браузер уходит готовая панорама — по сути скриншот из игры. Грузится быстро и выглядит как фотография, но геометрии у картинки нет: курсору не во что попасть. А линейку в проптехе рано или поздно просят все — измерить комнату, проверить, пройдёт ли шкаф в проём.

В статье — как мы получили и картинку, и линейку. Рядом с панорамой рендерим карту глубины, по экранным координатам курсора восстанавливаем точку в мире и нормаль к поверхности. Расстояния упаковываем в обычный PNG: EXR, в котором карта рождается, браузер нативно не читает. Разбираем, чем за это платим: точностью, размером файла и парой грабель с CORS и цветовыми профилями.

Меня зовут Кирилл Манин, я почти шесть лет работаю в команде SQL DBA и занимаюсь развитием платформы баз данных Авито.

Почти всё это время к нам регулярно обращались разработчики микросервисов: «Можно нам читать с реплик?» и «Как подключиться к реплике для чтения?». Мы всегда отвечали одинаково: платформа не поддерживает чтение с реплик, и добавлять такую возможность мы пока не планируем.

Недавно мы пересмотрели это решение. Чтобы понять, почему на это ушло столько времени, сначала нужно разобраться, какую роль реплики играли в нашей платформе и какие гарантии меняются, когда на них появляется пользовательская нагрузка.

Недавно россиянка стала жертвой мошенничества: на ее имя оформили около 60 микрозаймов на сумму более 2,5 млн рублей. Для этого злоумышленникам оказалось достаточно фотографии ее паспорта. Девушка больше года сталкивается со звонками и угрозами коллекторов, а более двадцати МФО продолжают пытаться взыскать с нее деньги. 

Инцидент чрезвычайно показателен: он еще раз напоминает, насколько серьезной остается угроза мошенничества и как дорого она может обойтись обычному человеку. Масштаб риска растет вместе с числом утечек: по отраслевым данным, за 2025 год и первую половину 2026 года в открытый доступ попали 326 баз данных клиентов российских компаний, содержащих около 1,175 млрд строк с информацией о пользователях. Это вдвое больше совокупного числа публичных утечек в Латинской Америке, на Ближнем Востоке, в Африке, Азиатско-Тихоокеанском регионе и других странах СНГ. В таких условиях исходить из того, что паспортные и другие персональные данные остаются известны только их владельцу, уже нельзя: оказавшись в открытом доступе, они с высокой вероятностью могут стать инструментом мошенников. Поэтому вопрос зачастую заключается в том, насколько быстро злоумышленники попытаются оформить с их помощью кредит или заем.

В этом контексте следует задать другой, не менее важный вопрос: кто должен нести ответственность за последствия такого мошенничества?  Разберемся,  какую роль в предотвращении подобных схем играют банки и МФО и почему надежная проверка личности заемщика должна быть обязательной частью процесса выдачи кредита.

В этой статье рассматривается процесс создания кастомной no-OS прошивки для клона PlutoSDR, которая позволит принимать UART данные и передавать их по радио, а на другой стороне — принимать данные из радиоканала и выводить их через UART.

Пару лет назад мне попалась на глаза карта рынка экосистемы информационной безопасности для служб каталогов Microsoft, где по строкам стояли вендоры вроде Microsoft, Semperis, Quest, Netwrix и BeyondTrust, а по столбцам — функции: аудит учётных записей, харденинг паролей, обнаружение угроз, восстановление после атаки на домен. Для Active Directory и Entra такие карты существуют и постоянно обновляются — просто потому, что вокруг AD за 25 лет вырос отдельный рынок специализированных инструментов безопасности.

Мне стало любопытно: а что будет, если нарисовать такую же карту для российской службы каталогов РЕД АДМ. Я взял официальный список совместимого ПО с сайта вендора и получил картинку, которая объясняет, на каком именно этапе сейчас находится импортозамещение Active Directory в стране.

В 2026 году медиаинфляция в России достигнет отметки в 16%. То есть на столько за год в среднем стал дороже рекламный инвентарь. Все это прямо сказывается на ключевом показателе эффективности рекламы — цене заявки (CPL, Cost Per Lead).

В click.ru мы наблюдаем за такими изменениями онлайн: собираем актуальные рыночные показатели и помогаем агентствам сокращать издержки благодаря автоматизации. Здесь мы объединили накопленные опыт и знания, чтобы подсказать бизнесу, как планомерно уменьшать цену заявки.

Бэкап, который ни разу не проверяли восстановлением, может не помочь в момент аварии. В статье разберём, где чаще всего ломаются схемы резервного копирования: от пустых копий и неверного RTO до отсутствующих ролей, секретов и инфраструктурных зависимостей.

По данным отраслевых исследований, до 40% внедрений информационных систем управления проектами (ИСУП) заканчиваются отказом от их использования или переходом в режим «формального присутствия». Большинство неудач корнями уходит не в качество конкретного ИТ‑продукта или технологическую экспертность вендора \ поставщика решения, а в сам подход или логику выбора.

В интернете регулярно появляются обзоры «100 ИСУП 20ХХ года», которые скорее делают рекламу конкретным продуктам или провайдерам, но мало помогают конкретной организации с конкретным выбором. И это лишний раз подчеркивает неоднозначность и сложность такого выбора для поддержки именно вашей проектной деятельности именно в вашем организационном кейсе.

Попробуем сформулировать возможную логику, которая превращает многокритериальную задачу выбора ИСУП в последовательность управляемых решений. То есть давайте в очередной раз попробуем разобраться, как выбрать ИСУП.

Что происходит с корпоративным поиском, когда имена сотрудников нужно скрыть от внешней LLM? Простая замена фамилий на случайные маркеры защищает данные, но ломает связь между запросом, найденными документами и ответом модели. В статье разбираем, как развести приватность и полезность: где хранить mapping, зачем нужен entity resolution, как policy engine принимает решения и почему проверять нужно не только входной prompt, но и ответ модели

Заказчик почти никогда не приходит с запросом «нарисуйте мне user flow». Он приходит с прототипом, в котором отдельные решения могут противоречить друг другу или с идеей без единого зафиксированного сценария. И в таких случаях я не двигаюсь дальше, пока не соберу из этих вводных понятную схему.

Я выполнил реверс‑инжиниринг оборудования и прошивки своего электросамоката Egret GT. В статье будет рассказано о том, как мне удалось забраться внутрь, проанализировать обмен данными между компонентами и отреверсить прошивку.

Новости с заголовком «ИИ решил задачу тысячелетия» стали появляться всё чаще. Со стороны бывает сложно оценить: где исторический прецедент, а где надуманный хайп? А главное: что всё это значит для будущего математики?

Чтобы внести в вопрос ясность, полезно послушать самих математиков. Что они считают подходящими для ИИ задачами, а что — человеческими? В чём видят прогресс, а в чём — обыкновенный инфоповод? В чём вообще их видение смысла математики и как теперь, в изменившемся мире, подходить к математике сознательно?

Мы в Kodik занимаемся не математикой, а редактором кода с ИИ. Тем не менее, в нашей команде есть люди с классическим мехмат-образованием, и мы с интересом следим за темой. Поэтому ранее переводили для Хабра мнения математиков про опровержение конкретной задачи Эрдёша, а теперь решили осветить их взгляд на происходящее в целом. Конечно, мнения расходятся, но в этой статье мы попробовали собрать срез математического сообщества.