Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Хабр, всем привет! С вами Лиза Акманова, ведущий аналитик ГК «Юзтех».

Представьте идеальный мир: аналитик пишет ясное техническое задание, разработчик его реализует и всё работает безупречно. Но когда в проекте появляется Kafka, эта идиллическая картина часто рассыпается. Почему? Потому что существуют технические нюансы, которые аналитик может не заметить, а разработчик не озвучить. Давайте вместе разберемся с этими “граблями” и научимся их обходить.

Привет Хабр! В каждой компании есть люди, которые не пишут код каждый день, но почти каждый день принимают решения, от которых этот код либо спокойно живёт под нагрузкой, либо превращается в источник инцидентов и срочных созвонов. Думаю они согласятся, что масштабируемые IT-продукты строятся не только на технологиях, а ещё и на умении мыслить вероятностно.

Когда в команде спорят о фичах, производительности или надёжности, я редко слышу принципиально разные аргументы. Чаще это разные формы одного и того же:

— Мне кажется, пользователям понравится.
— Я уверен, что система выдержит.
— Ну сейчас же всё работает.

Проблема в том, что «кажется» и «уверен» плохо масштабируются. А числа — масштабируются отлично.

Как писать «скучные» API-автотесты на Go: выносим всю инфраструктуру в Axiom, оставляя в тестах только бизнес-сценарии, и запускаем всё в CI/CD с Allure.

C помощью Python опроверг идею о ветре как о символе революции в поэме Александра Блока "Двенадцать". Поэма начинается со слов про ветер, написана про революцию и где-то внутри строк прячет загадочного Христа.

Привет! Я Никита Щербо, разработчик в компании Битрикс24.

Сегодня поделюсь с вами небольшим кейсом — расскажу, как мы с помощью ИИ нагенерили простых примеров для обучения сотрудников работе с Service Locator. 

Возможно эта идея пригодится тем, кто проводит онбординг новичков, их обучение работе с новыми инструментами или погружение в какой-то продукт. 

Итак, мы все давно знаем, что ИИ может генерить и код, и тесты, и документацию. У нас была обратная задача — имея код, документацию и тесты, создать простые и понятные примеры использования инструмента.

У меня в команде 30 человек — много новичков, которые пришли к нам из «Битрикс24 // Университет», есть те, кто уже давно работали с Service Locator, но не интересовались тем, как устроен механизм. Мы решили организовать общий митап для команды и показать, как можно использовать это решение в наших задачах. 

Но оказалось, что простых и понятных примеров у нас нет. Вытаскивать их из кода внутреннего продукта было нереально — без контекста они не имели смысла.

В истории авиации есть самолеты-легенды: они устанавливали невообразимые прежде рекорды, были гением инженерной мысли и смелости или просто надежными и выносливыми рабочими лошадками. А есть самолеты-охотники на воздушные шарики. Звучит как шутка, но это далеко не шутка.

Во время холодной войны в СССР создали машину, способную подниматься на немыслимую высоту и расстреливать из пушки шпионские аэростаты. Самолет с размахом крыла шире, чем у Боинга, который мог часами парить в абсолютной тишине стратосферы на самой границе космоса. Эта машина называлась М-17 «Стратосфера». Ее потомок, М-55 «Геофизика», летает до сих пор. Вместе они установили сорок мировых рекордов, двадцать из которых не побиты и спустя тридцать лет.

Недавно я перешёл в новую команду и столкнулся с классической задачей — рефакторингом сложной продуктовой фичи. Путь от диагностики проблемы до «продажи» решения был тернист... и нереально интересен. Всеми знаниями, что из него вынес, делюсь в этой статье.

Текст будет полезен не только разработчикам продуктовых команд. Участникам core-команд расскажу про общие принципы рефакторинга, а менеджерам помогу понять, чем отличается зрелое предложение о рефакторинге от обычного «хочу всё переписать».

Привет! Меня зовут Богдан Алексеев – я дизайн-менеджер в ВТБ. Мы построили и развиваем омниканальную экосистему для бизнеса, в которой сотрудники по всей России обслуживают более 1 млн клиентов.

Вчера мы презентовали вице-президенту результаты работы над новой стратегией. Он ожидал увидеть прототипы для оценки UX-решений на макетах в Figma. Мы показали 4 полностью рабочих react-приложения с реальным скроллом, интерактивными элементами и переходами. 

Раньше такие задачи занимали 1–1,5 недели на одно приложение. Мы сделали 4 за 2 дня. 2 дня, КАРЛ! Реакция на такой показ и на выгоды в будущем была соответствующая.

Ещё десять лет назад корпоративная стратегия выглядела как объёмный PDF-документ, подписанный топ-менеджментом и хранившийся в недрах корпоративного портала. В нём прописывались цели, ключевые показатели, планы на годы вперёд — но уже через полгода он устаревал, а через год о нём забывали.

У меня был выбор: полностью уйти в декрет и на время «выпасть» из профессии — или попробовать найти баланс между работой, материнством и жизнью. Идеального решения не существует, но мой путь оказался про возможность оставаться в профессии, развиваться и при этом не предавать свою роль матери.

А теперь к сути...

Я в IT уже 25 лет и неоднократно наблюдаю повторение одного и того же цикла.
Во время ковида многие говорили, что порога входа в индустрию нет.
Сейчас, на фоне сокращений, многие жалуются, что IT умирает и работу найти невозможно.

И тогда, и сейчас я повторяю одно и то же: в IT каждый найдет себе место, но только при наличии способностей.
И независимо от состояния экономики, эта работа подходит лишь примерно 10% желающих.

Последние два года я проверяю эту гипотезу с помощью своей методики в виде бесплатного курса-профориентации. Цифры в заголовке — это результат людей, прошедших через него.

Всем привет! Я врач–гастроэнтеролог, терапевт. Недавно читала лекцию в крупной IT–компании — рассказывала о том, как сохранить здоровье в условиях стрессов, постоянных изменений на работе и сидячего образа жизни. После выступления общалась с аудиторией — от некоторых историй просто обалдела. 

Казалось, что айтишников с их вайбкодингом и Chat GPT уже не проведешь историями: «На, попей волшебные сахарные горошки и стань лучшей версией себя». Но нет, псевдоврачи и тут нашли лазейку. Вопросов и историй набралось так много, что решила собрать в статье ред флаги, при виде которых рекомендую напрячься и обратиться за вторым мнением к другому врачу.

Привет! Это Данила Ляпин, наставник курса «Специалист по Data Science». Собрал подборку материалов по обработке естественного языка — она охватывает путь от базовых концепций NLP до трансформеров и BERT. Все материалы бесплатны и проверены на практике. Главное — двигаться последовательно, не пропускать основы и обязательно практиковаться на реальных задачах.

Эту фотографию вы наверняка видели во многих постах в социальных сетях. Пишут, что на фото - Стокгольмская телефонная башня Telefontornet. В конце XIX века она служила связующим узлом между многочисленными абонентами и телефонной станцией шведской столицы. 

Правда ли это? Действительно ли во времена ручных телефонных станций провода заходили по воздуху и тянулись с разных концов города? Или это вообще нейрогенерация и подобной башни никогда не существовало? Давайте разбираться!

Аналоги конфлюэнса, лучшие таск-трекеры, управление проектом в форс-мажоре, жизненный цикл ERP-проектов, спецификации, настройка скрамбана, как работать с зумерами и всё интересное, что писали за последние 3 недели про управление проектами. Мы прочитали все публикации и выбрали для вас самые крутые и полезные. Читайте, сохраняйте и применяйте!

Приемо‑сдаточные испытания могут превратить месяцы работы команды либо в успешный проект с подписанием акта, либо обернуться длинной перепиской в духе «а давайте поправим еще здесь».

Всем привет! Меня зовут Кирилл, я руковожу командой методологии внедрения медицинских информационных систем в компании «БАРС Груп». В этой статье честно разберем, что обычно ломается на ПСИ, какие инструменты помогли нам превратить  проведение испытаний в управляемый процесс: от обучения команды до разработки единого протокола и метрик. 

Последние недели все обсуждают агентов для компьютера: кто-то ставит опенсорсный Moltbot (бывший Clawdbot), кто-то ждет, когда работать в Claude Cowork станет дешевле, а кто-то хочет просто нажать кнопку и получить результат - без всяких серверов, портов и онбординга в терминале.

Я протестировала MiniMax Agent 2.0 на самом понятном кейсе: навести порядок в папках на компе, и делюсь тем, что получилось со всеми нюансами и со стоимостью, а так же своим мнением, что мне больше понравилось использовать.

- AI, есть задача. Наши смежники скоро выкатят новое поле в исходной системе в Контрагентах, надо отследить и, когда оно появится, пробросить его по потоку данных. Далее протестируй эту новую разработку и загрузку, и если все ок – напиши мне письмо.

- Буду проверять появление поля ежедневно в 9-00, после его появления приступлю к работе!

Использование AI при построении DWH встречает ряд трудностей, основная из которых – галлюцинации. Если в языках программирования можно легко откатить изменения, то если в таблице ошибочно удален столбец  с данными – восстановление его - это еще те танцы с бубном. Ручная работа, штучная задача. А еще перед этим – обязательный бэкап, и чтобы этот бэкап не стал бэкапом Шредингера!

 А если можно создавать отдельную песочницу на каждую задачу разработчику, в том числе и для AI? Тогда если результат генерации не понравится – можно уточнить задачу с учетом сделанного, выделить новую песочницу, а старую – безболезненно удалить.

 Песочница – это отдельная база данных, куда копируются объекты из базы разработки. Если из таблицы необходимы лишь данные, а она сама меняться не будет, то в песочнице достаточно сделать view на основную таблицу. Таких отдельных песочниц у каждого разработчика может быть много.

 Плюсы использования песочницы:

1.    Изолированная разработка – один разработчик не мешает другим. В том числе он может удалить в своей песочнице данные и залить свои, для тестирования алгоритмов обработки.

2.    Использование AI – он не разрушит основную базу, а будет ураганить только в песочнице.

В самой библиотеке часто используется TuiControl, это обертка позволяющая удобно работать с кастомными контролами, однако разработчики в своих проектах продолжают использовать ControlValueAccessor, хотя можно воспользоваться готовым решением из библиотеки.

Можно ли сделать кодового агента уровня Claude Code, но бесплатного и для локальных моделей? Мы разобрали архитектуру конкурентов, нашли слабые места и написали PocketCoder — CLI-ассистент с Agent Loop, XML-контекстом и памятью. Работает даже с qwen-7b, хотя и с приколами.