Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Типичная ситуация: вы находите проблему в компании. Понимаете, как её решить. Пишете документ, готовите презентацию, объясняете идею руководителю. Все соглашаются: «Да, звучит разумно». И… ничего не происходит.

Документ лежит в wiki. Архитектура остаётся прежней. Процесс не меняется.

С похожими ситуациями сталкиваются не только инженеры, которые пытаются продвигать изменения, но и в целом те, кто стремится расти внутри компании — брать на себя больше ответственности, влиять на решения и двигаться по карьерному треку.

Можно делать сильные предложения и запускать инициативы, но всё равно оставаться в одной точке, без реального прогресса.

Автор этого текста много раз оказывался в таких ситуациях — и как инициатор изменений, и как человек, который наблюдает за ними со стороны. Долгое время казалось, что проблема в качестве идей: если идея правильная, она должна взлететь. Если документ сильный — его должны реализовать.

Но со временем стало очевидно: дело почти никогда не в самой идее. Дело в том, как она проживается людьми вокруг — и какую историю про неё в итоге начинают принимать.

Типичная ситуация: вы находите проблему в компании. Понимаете, как её решить. Пишете документ, готовите презентацию, объясняете идею руководителю. Все соглашаются: «Да, звучит разумно». И… ничего не происходит.

Документ лежит в wiki. Архитектура остаётся прежней. Процесс не меняется.

С похожими ситуациями сталкиваются не только инженеры, которые пытаются продвигать изменения, но и в целом те, кто стремится расти внутри компании — брать на себя больше ответственности, влиять на решения и двигаться по карьерному треку.

Можно делать сильные предложения и запускать инициативы, но всё равно оставаться в одной точке, без реального прогресса.

Автор этого текста много раз оказывался в таких ситуациях — и как инициатор изменений, и как человек, который наблюдает за ними со стороны. Долгое время казалось, что проблема в качестве идей: если идея правильная, она должна взлететь. Если документ сильный — его должны реализовать.

Но со временем стало очевидно: дело почти никогда не в самой идее. Дело в том, как она проживается людьми вокруг — и какую историю про неё в итоге начинают принимать.

Экосистема Flutter совершила один из самых значительных скачков вперед. С выходом Flutter 3.44 команда официально сделала Swift Package Manager (SwiftPM) менеджером зависимостей по умолчанию для iOS и macOS, ознаменовав начало конца эпохи CocoaPods.

Но это еще не все. Этот релиз также знаменует собой серьезный архитектурный сдвиг в том, как поставляются виджеты Material и Cupertino. Давайте углубимся в детали.

Мы не боимся использовать ИИ в разработке. Потому что знаем, как сделать, чтобы изменения в коде не ломали то, что работало до этого. Знаем, как научить ИИ соблюдать требования, а не выдумывать их. И как заставить ИИ писать легкий поддерживаемый код. Рассказываю на конкретном примере.

Состоялся выпуск Phosh 0.55.0, свободной графической оболочки для мобильных устройств на базе mainline Linux. Проект возник вокруг разработки Purism Librem 5, но сейчас используется на разных смартфонах, планшетах, трансформерах и даже ноутбуках. Основной упор, как и прежде, делается на Linux-смартфоны.

Phosh 0.55.0 опубликован 17 мая 2026 года. В состав выпуска входят обновления основной оболочки phosh, композитора phoc, экранной клавиатуры stevia, мобильных настроек, порталов, вспомогательных библиотек и нескольких новых компонентов.

В самой оболочке phosh 0.55.0 добавлена новая быстрая настройка для Syncthing. Также исправлена логика затемнения экрана: система больше не должна затемнять дисплей в ситуации, когда у устройства нет датчика внешней освещённости. Кроме того, разработчики отмечают различные исправления ошибок, включая устранение утечек памяти.

( читать дальше... )

 linux, mobile, phosh

Пока в приложении две роли и три проверки, авторизация умещается в if user.Role == "admin". Но стоит добавить пару ресурсов, ролей и исключений — и условные проверки начинают расползаться по хендлерам, дублироваться и жить своей жизнью.

В этой статье разберём, как навести порядок с помощью Casbin: вынесем правила доступа из кода в конфиг, пройдём путь от простого ACL до RBAC с иерархией ролей, соберём HTTP-сервер на Go с авторизационной middleware и обсудим грабли, на которые легко наступить по дороге.

Привет, дорогой читатель! Меня зовут Дмитрий, и я более 12 лет занимаюсь веб-разработкой. Так уж получилось, что за это время у меня набралась база клиентов, которые иногда обращаются с той или иной проблемой. Поскольку мой опыт довольно обширный, был среди них один клиент, которого я консультировал по SEO-продвижению сайта.

На днях он обратился ко мне с очень интересным вопросом: «Дмитрий, помогите, пожалуйста. Хочу, чтобы любой GPT-чат при запросе “топ-10 компаний, валяющих валенки” (реальный запрос я заменил) выдавал нашу компанию в первой пятёрке».

На всякий случай я сказал, что прямого механизма для этого, скорее всего, нет, но мне стало очень интересно: если есть задача, значит, должно быть и решение

Объявлен выпуск MyCompany 6.2 — свободной и открытой ERP-системы для малого и среднего бизнеса, построенной на платформе lsFusion. Решение покрывает задачи складского и финансового учёта, управления закупками и продажами, производством, розничной торговлей и услугами, проектами, кадрами и автопарком.

Типовое решение MyCompany распространяется под лицензией Apache 2.0 и развивается как открытый проект на GitHub. Для начала работы доступны демо-стенд и документация по установке и настройке. Бесплатная поддержка оказывается в открытом телеграмм-канале.

( читать дальше... )

 1с, erp, lsfusion, бизнес

Разработка - это инженерная задача!

Где-то полгода назад я понял, что меня так смущает в инфополе касательно ИИ-разработки. Все меряются количеством PR, написанных строк кода, ругают качество, безопасность и стандартные ошибки. Но когда на ретро мы обсуждаем, почему спринт получился не таким, как мы хотели, самая частая причина — не то, что что-то сложно технически. Жалобы в основном на то, что нам приходится оценивать задачу исходя из требований, которые не очень четкие; наши архитектурные решения, принятые до этого, не учли чего-то; стейкхолдеры не отвечают так быстро, как хотелось бы; технический долг накапливается — в общем, все, что мы с вами знаем. Но весь мир так увлекся, что сложная когнитивная задача (написание кода) может быть решена машиной, что, как мне кажется, решает не ту проблему.

В моем представлении, разработка программного обеспечения или иных программных решений — это инженерная задача. Когда-то давно один из архитекторов сказал мне: чтобы “кодить”, достаточно средне-специального образования. А вот чтобы разрабатывать ПО, нужно много чего уметь и знать; написание кода — это приятный бонус. Положив руку на сердце, я хочу сказать, что ИИ достаточно хорошо решает задачу написания кода. Только вот он решает не ту задачу.

Российский промышленный сектор переживает масштабную волну цифровой трансформации и форсированного импортозамещения. Однако оборотной стороной этого процесса стал резкий рост интереса к нему со стороны высокопрофессиональных злоумышленников. 

Мы наблюдаем существенную разницу в подходах к кибератакам на отрасль: если во всем мире промышленность страдает от классических вирусов-вымогателей и шифровальщиков, требующих выкуп, то в России фокус окончательно сместился в сторону сложного кибершпионажа и глубокого скрытого закрепления в ИТ-инфраструктуре.

В этой статье мы разберем ключевые данные по атакам на российский промышленный сектор, проанализируем тактики атакующих групп, специфику применяемого инструментария, уязвимые места технологического сегмента, а также рассмотрим практические шаги для реализации концепции результативной кибербезопасности на производстве.

Новая нейросеть GPT Image 2 генерирует идеальные арты с текстом и ультрареалистичные фото. Узнайте, как пользоваться ИИ в России без VPN. Внутри: полный гайд и 20 готовых промптов с примерами!

12–14 ноября в Санкт-Петербурге пройдет INFOSTART A&PM EVENT 2026 — конференция для аналитиков, руководителей проектов, архитекторов и специалистов по автоматизации на платформе 1С.

Инфостарт открыл прием заявок на выступления. Подать доклад можно до 28 августа.

Главный страх любого инженера ошибка CUDA Out of Memory. Мы выстраиваемся в очереди за H200 на 140 ГБ. Но как только мы спускаемся с уровня Python на уровень написания кастомных ядер, наступает великая ирония. Наша главная цель как оптимизаторов любой ценой избежать обращения к этой самой VRAM. В этой статье мы поговорим о физике видеокарт, "Стене Памяти" и о том, почему настоящие нейросети живут в регистрах, а VRAM это просто холодный склад.

Продолжаю серию подборок неочевидных ресурсов. Недавно рассказывал про 15 онлайн-сервисов, которые должен знать каждый сисадмин. Сегодня собрал инструменты для случаев, когда dig, mtr и traceroute недостаточно, но ставить софт не очень хочется. Под катом — подборка для сетевиков.

Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания кода, поддержки диалогов и планирования маршрутов. Тем не менее, до сих пор не сложилось универсального подхода для валидации LLM перед их внедрением в цифровые продукты.

Но у нас есть решение! В этой статье я расскажу, как мы в Sber AI обучили специализированного LLM-судью (LLM-as-a-Judge) Pollux для оценки русскоязычных LLM. Мы выложили его в открытый доступ и вы можете встроить его в свой продукт уже сегодня.

Привет, это Всеволод Иванов и Артём Икчурин из Yandex Infrastructure — в нашей инфраструктурной команде Cloud Storage Services мы занимаемся разработкой хранилищ, которые внутри компании используются самыми разными сервисами. В Яндексе есть несколько систем хранения для разных задач, в том числе объектное хранилище для неструктурированных данных.

Несколько лет назад мы искали способы ограничить нагрузку на внутренний сервис S3 — так появилось наше собственное решение Yet Another Rate Limiter, или YARL, о котором мы уже писали на Хабре. Сегодня расскажем, как развивается наш лимитер. Так что если вам интересны высокие нагрузки, рекомендуем ознакомиться с предыдущей статьёй и затем вместе с нами отправиться под кат за продолжением.

Привет, дорогой Хабр.

Итак, в 2019 году ВОЗ внесла данный сабж в Международную классификацию болезней как синдром с тремя диагностическими признаками. Но - не классифицируется как медицинское состояние.

Т.е., больничного листа с диагнозом “выгорание” в природе пока не существует. Наука пока не определилась, куда это класть - к расстройствам адаптации, к аффективным нарушениям или выделить отдельно. Ну и пока не договорилась - официально вас как бы и нет. 

А тем временем - 58% российских сотрудников, по данным SuperJob (это такой портал для поиска работы) за сентябрь 2025-го, столкнулись с выгоранием. 

Сегодня SCD-2-таблицы не только остаются актуальными для медленно меняющихся данных, но и, на мой взгляд, становятся гораздо проще в реализации благодаря новым технологиям и инструментам.

Мне поручили пересобрать витрину в ходе миграции в наше новое хранилище данных. Итак, в этой статье мы будем:

— строить Iceberg-таблицы SCD-2 с помощью Trino, SQL и Python;

— попутно освоим прекрасные функции merge, MD5 и другие полезные инструменты;

— напишем свой собственный оператор для Airflow для автоматизации ETL-процесса.

Есть компании, которые верят в то, что уж лучше много джунов за копейки, чем несколько сеньоров за дорого.

Очевидно, мнения могут быть разными, поэтому поделюсь кейсами, которые наблюдал лично:

1. В компании Х у нас было 4 человека, которые ещё до эпохи ChatGPT с нуля за несколько месяцев собрали полноценный AI-стек:
— fine-tune собственных LLM на своих датасетах
— свой TTS/STT на своих датасетах
— генерацию лиц и deepfake
— MLOps-инфраструктуру и пайплайны

Каждое направление делал один сильный senior. ML команда из 4х человек, которая деливерит не прототипчики с AI, а такой уровень, где люди не верили, что говорят с моделью — думали, что это живой человек.

Важный момент: мы покупали и готовые решения, где это было выгодно. Но параллельно строили независимость и кастомность — чтобы не упираться в чужие ограничения и иметь возможность делать то, чего нет на рынке.

2. Теперь компания Y: AI-продукт уровня "обёртка над ChatGPT" команда из 15 человек уровня джун-миддл запускала около года. Потом ещё полгода доводила до нормального качества.

Сравним экономику:

Вариант 1:
4 senior’а х $8k х 4 месяца
≈ $128k до запуска

Вариант 2:
15 человек x $3k x 15 месяцев
≈ $675k до конкурентного качества продукта

Разница бюджета в 5 раз, разница в скорости запуска в 4 раза в пользу сеньёров.

Маленькая сильная команда:
— вышла на рынок быстрее
— строила собственные технологии
— накапливала engineering leverage
— могла быстро pivot’иться при необходимости

Большая команда в итоге строила то, что через год стало очень просто повторить, а значит — высокая конкуренция, демпинг по цене и слабая дифференциация продукта.

Какие выводы:

1. Лично я верю в сеньёров и быстрые запуски. Причём раньше 1 сильный инженер мог заменить 2–3 средних, а сейчас с помощью ИИ вполне может дать ещё больший эффект.

2. Больше людей не значит быстрее. Скорее наоборот: выше уровень сотрудников — выше скорость принятия решений и разработки — выше ROI — больше пространства для инноваций и поиска точек роста бизнеса.

Вероятно, это не универсальная истина и могут быть разные конфигурации бизнеса, культуры компании и целей, но на моём опыте вывод довольно однозначный.

Если не согласны — с удовольствием подискутирую.

Если вы используете GPT в работе, вы уже могли поймать странный эффект: задачи стали делаться быстрее, но свободнее не стало. Более того — иногда кажется, что стало тяжелее.

Раньше ты писал отчёт два часа. Теперь собираешь его за двадцать минут. Но вместо того чтобы получить обратно эти полтора часа, ты начинаешь делать отчёт глубже: добавляешь аналитику, проверяешь гипотезы, готовишь несколько сценариев, аккуратнее формулируешь выводы.

И в какой-то момент возникает неприятный вопрос: если ИИ действительно экономит мне время, почему я не чувствую себя менее загруженной?