Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как агентные инструменты разработки меняют экономику создания ПО. Автор утверждает: трудозатраты на выпуск продукта стремительно падают, скрытый спрос на софт растёт, а единственным настоящим конкурентным преимуществом становится глубокая экспертиза в предметной области.

Рассказываю, как создать чат‑бота в Телеграме на основе ИИ для интернет-магазина. Нам понадобятся арендованный сервер, API-ключи от нейросетей и базовые знания Python. По итогу у вас будет работающий Телеграм-бот, который 24/7 отвечает на вопросы о доставке, оплате и помогает с выбором товаров. Материал ориентирован на админов уровня джун и на технически подкованных маркетологов. 

Платформы для изучения языков выглядят привлекательно, но многие относятся к ним с осторожностью. Возникают сомнения: «Что если за красивой оберткой нет содержания, а единственная цель создателей — выкачивание денег? Лучше довериться репетитору — он точно доведёт до результата». 

Привет! Меня зовут Настя Тереховская. Раньше я работала репетитором-одиночкой, а сейчас я методист курсов английского в Практикуме. За годы работы я успела побывать по обе стороны, поэтому ругать не буду ни тех, ни других — вместо этого стану для вас тем самым взглядом изнутри. Если выбираете между форматами или скептически относитесь к любому из них — возможно, статья будет вам интересна. 

Геопространственные данные быстро перестают быть «слоем на карте», когда их нужно свести с другими источниками, регулярно обновлять, масштабировать запросы вроде «точка в полигоне» и отдавать результат в BI или GIS без ручной сборки артефактов. В статье разбирается практичный способ собрать геопространственный lakehouse на Databricks и открытых инструментах поверх Spark: как приземлять разные форматы в Delta, где чинить системы координат и некорректные геометрии, чем ускорять тяжёлые геоджойны и как организовать слой представления под разные потребители — от Power BI до облачных ГИС.

И почему Smart-Save Online SRT G2 — тот самый «дежурный по планете», которому можно доверить серверную

Когда речь идет о питании серверов, систем хранения данных, коммутаторов и прочей чувствительной к качеству электропитания электроники, нервы у инженера должны быть крепче, чем корпус у самого ИБП. Поэтому правильный выбор устройства, которое будет защищать оборудование от капризов электросети — вопрос не философский, а вполне практический.

Ниже – краткое руководство о том, что важно в однофазном ИБП, и почему серия Smart-Save Online SRT G2 от Systeme Electric — хороший кандидат на роль вашего «первого после распред. щита».

Нейросеть для научных статей перестала быть просто инструментом для рерайта и превратилась в мощного аналитического ассистента. В 2025 году ИИ для генерации научных исследований способен брать на себя до 70% рутинной работы: от подбора литературы до оформления ссылок по ГОСТу, освобождая время ученого для чистого творчества и анализа данных.

Привет Хаброчитатели!

Все-таки написать статью без технической части дело достаточно творческое. Тут я попробую донести какие-то свои мысли по поводу ИТ в целом и своего 10 летнего опыта в частноти, пока у меня есть вдохновение. Поведаю вам в каких профессиональных вакуумах я побывал. Может кто-то найдет мои мысли интересными. Вы тоже от слова вакуум представляете что-то космическое?

После 2022 года выбор системы управления проектами в России перестал быть вопросом цены или количества функций. На первый план вышли доступность, юридическая корректность и предсказуемость работы. Многие зарубежные сервисы требуют VPN, не принимают оплату, ограничивают функциональность или в любой момент могут перестать работать — а для рабочих процессов это критичный риск.

В этой статье мы рассматриваем только те инструменты, которые в 2026 году официально работают в РФ, доступны без обходных решений, позволяют легально оплачивать подписку, обеспечивают корректный документооборот и продолжают развиваться.

Фокус — не на «бесплатно или платно», а на том, можно ли на системе строить работу сегодня и через год, не опасаясь блокировок, санкций и инфраструктурных сюрпризов.

На связи Сергей Скирдин, технический директор ИТ-интегратора «Белый код». Чаще всего в интеграциях мы сталкиваемся с настройкой обмена для баз 1С. Предположим, у нас 8 конфигураций 1С, связанных между собой, и нужно навести порядок. В статье расскажу, как мы придумали снизить стоимость разработки, а также значительно сократить время на рутинные задачи.

при работе с Dart и Flutter становится очевидным: многие DI-библиотеки либо слишком тяжёлые, либо слишком простые. Одни предлагают автоматическую магию, скрытые зависимости, runtime-рефлексию — что усложняет тестирование и снижает производительность. Другие дают лишь базовый функционал, который не покрывает типичные сценарии: scoped-контейнеры, несколько реализаций одного интерфейса, декораторы, модули.

в такой ситуации мне понадобился DI-контейнер, отвечающий следующим требованиям:

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я старший менеджер проектов в ЮMoney, эксперт в области разработки инструментов для клиентского сервиса и compliance-отчётности. Моя команда занимается разработкой и сопровождением внутренних инструментов для поддержки операционной деятельности ЮMoney. В статье я расскажу, как мы создавали и внедряли собственный SIP-клиент в контакт-центре.

Более 10 лет назад я создал систему сериализации для решения задачи, с которой плохо справляются JSON, protobuf и другие форматы — сохранение runtime-графов объектов с циклами, полиморфизмом и ссылками.

Большинство сериализаторов работают с деревьями, но ломаются на:

Циклических зависимостях

Указателях между объектами

Наследовании и полиморфизме

Ссылках на поля других объектов

Моя система умеет всё это — и даже слишком. Она полностью самоописывающаяся, сохраняет полную информацию о типах и связях, имеет бинарный формат и изоморфный ему текстовый дамп для отладки.

В статье покажу:

Как сериализовать графы с циклами без ручного кода

Работу с полиморфизмом через TAutoPtr<BaseClass>

Почему TFieldPtr (ссылки на поля объектов) оказался тупиковой идеей

Что сработало, а что пришлось выбросить спустя годы

Это не готовая библиотека — проект заморожен из-за проблем со временем компиляции. Но архитектурные решения и полученный опыт до сих пор актуальны для разработчиков сложных систем.

Статья для тех, кто устал бороться с ограничениями стандартных сериализаторов при работе с объектными графами.

Рынок персональных компьютеров снова качает из стороны в сторону, как утлую рыбацкую лодку в непогоду. И на этот раз шторм затронет кошельки покупателей. В чем тут дело? Несколько крупнейших производителей — Lenovo, Dell, HP — предупредили: с конца 2025 года и особенно в начале 2026 цены на ноутбуки и десктопы поползут вверх.

Dell первой назвала цифры — прибавка составит примерно 15–20%, и это далеко не максимум. Причины известны: резкое подорожание памяти, нехватка SSD после ухода Crucial и огромный спрос на новое железо со стороны ИИ-отрасли. Все это может привести к тому, что рынок ПК вместо ожидаемого восстановления просто уйдет в минус. Давайте разбираться, что здесь и как.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Новотарский, я из Сбера — лидирую тестирование внутренних продуктов и профсообщество тестировщиков. За плечами более 500 собеседований, от джунов до лидов. Этот материал мы подготовили вместе с Евгением Гребенщиковым, который создаёт и тестирует ИИ-агентов.

Хочу рассказать, как мы применяем ИИ в процессе найма QA-специалистов. Без обещаний революции и без страшилок про «всех заменят». Просто покажу, какие инструменты сделали, где они реально помогают, а где пока спотыкаются. Если вы проводите или проходите собеседования — welcome. Если просто хотите посмотреть, как ИИ работает не на маркетинговых слайдах, а в боевых условиях — тоже пригодится.

Год назад индустрия жила лозунгом «Scale is all you need», перекладывая его на размер контекстного окна. 32k казались прорывом, 128k - стандартом, а Gemini с 1M+ токенов - убийцей RAG.

Сейчас, в 2025-м, я вижу, как этот миф разбивается о реальность. Разработчики пихают в промпт целые книги, логи за неделю и дампы баз данных, а на выходе получают галлюцинации и «кашу».

Давайте вооружимся свежими бенчмарками и разберемся, почему «поддерживаемый контекст» ≠ «рабочий контекст», что такое Context Rot (гниение контекста) и как с этим жить.

Привет, Хабр! Мы, Максим Соловьев, руководитель Эджайл-офиса Департамента корпоративного развития РСХБ, и Наталья Кушнарева, лидер стрима «Ипотека в цифровых каналах» РСХБ, в этой статье расскажем про производственные метрики эффективности работы команд и их применение в Эджайл-практике Россельхозбанка.

Всем привет! Меня зовут Максим Иванков, мне 30 лет, у меня трое детей, и вот уже 9 лет я развиваю школы робототехники и программирования по всей России. Старший сын только пошёл в первый класс, и я вижу, как школа в провинции рушится на глазах: учителя бегут из-за копеечных ставок, бюрократии и беспомощности перед хулиганами, физику и информатику ведут кто попало, а дети теряют интерес к учёбе. За годы экспериментов я создал формат, где дети идут на занятия с радостью и учатся годами. Нет лекций — только самообучение в своём темпе: собирай роботов (колонка, сигнализация, микроконтроллеры), программируй Python прямо в Minecraft.

Привет, Хабр!

Меня зовут Александра Касаткина. Я ведущий координатор по технологиям информационного моделирования в группе BIM-поддержки в команде ПИК Digital.

Ранее руководитель группы Александра Васильева рассказывала, как устроен сервис BIM-поддержки и как мы решаем проблемы до их появления в статье «BIM-поддержка в ПИК: как сервис решает проблемы до их возникновения». Но что делать, если проблема есть, а решения в базе знаний у нас нет? Разберем в этой статье. В конце статьи приложим чек-лист с алгоритмом действий при решении нетиповых кейсов.

Почему важно не просто «починить», а понять корень проблемы

В работе с Revit даже самая продуманная методология не застрахована от неожиданных сбоев — особенно когда речь идет о нетиповых задачах, которых нет во внутренних инструкциях. В BIM-поддержке ПИК мы сталкиваемся с такими кейсами регулярно. И наш подход — не просто быстро «залатать дыру», а разобраться, почему она появилась. Глубокое понимание причины позволяет не только решить текущую проблему, но и предотвратить десятки подобных в будущем. В этой статье мы поделимся практическими примерами таких ситуаций и тем, как мы их превращаем в устойчивые решения.

Реальные кейсы: что пошло не так, и как мы это решили

Мы разобрали четыре нетиповых случая из практики с описанием проблемы, хода расследования и главного вывода.

Нобелевскую премию вручают за самые передовые открытия — и, конечно, у них есть большой коммерческий потенциал. Право авторства и право на саму разработку — это несколько разные вещи, и возможность получить действительно высокую прибыль будет у тех, кто владеет патентами. Впрочем, это не единственный фактор, который определяет, кто сможет получить непосредственную выгоду от работ ученых-лауреатов в 2025 году. 

Мы создали комплексную систему автоматического развертывания кластеров PostgreSQL, протестировали ее более 150 раз, внедрили у заказчика в изолированной инфраструктуре, и все заработало.

Никакого доступа к рабочей инфраструктуре, никакого интернета, никакого «скопировал — вставил». Даже буфер обмена отключен. Все тестируем у себя, воссоздав полностью среду заказчика. А это уже больше похоже на запуск марсохода.