Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вы собрали схему, все выглядит правильно, но устройство внезапно начинает вести себя странно: подсветка мерцает, счетчик срабатывает несколько раз вместо одного, а кварцевый генератор то запускается, то нет. Особенно часто такие проблемы появляются там, где сигнал меняется медленно — например, в цепях с датчиками медленно изменяющихся параметров, некоторых генераторах или цепях с RC-элементами.

Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кириченко, я ведущий ведущий инженер по разработке СнК YADRO. В этой статье разберем, как логический инвертор может усиливать помехи, почему область неопределенности сигнала считается опасной и как триггеры Шмитта помогают сделать схемы более устойчивыми.

Если вы когда-нибудь спрашивали в чате релокантов, как открыть компанию в США — вы знаете, как выглядит ответ. Через пять минут у вас три совета, два из которых противоречат друг другу, а третий начинается со слов «мне знакомый говорил». Через неделю ещё один добрый юзер присылает лендинг: «LLC в Вайоминге под ключ, налог 0%».

Беда не в том, что эти советы неверные. Беда в том, что они верны ровно наполовину, а неверная половина срабатывает с задержкой. Примерно как баг, который воспроизводится только в продакшене и только 15 апреля — день, когда в США сдают налоговые декларации. И, конечно же, этот баг бьёт долларом по вашему кошельку.

Привет, Хабр. Меня зовут Владислав Пурьев. Я занимаюсь разработкой экосистемных и комплексных сервисов в VK. Расскажу в двух статьях о языке определения интерфейсов (Interface Definition Language, IDL) и платформенном механизме, который построен поверх этой идеи в Android — Android Interface Definition Language (AIDL). 

Начну рассказ с IDL — что это за язык и какую задачу он решает. Здесь будет только теоретическая информация. Примеры кода, внутренности Android и важные технические детали будут во второй статье.

Nano Banana 2.1 вышла 6 октября 2026 года как обновление Nano Banana 2. Google обещает лучшее следование промпту, более аккуратный текст, стабильность персонажей и работу с широкими форматами. Проверим, насколько разница заметна на практике: пять одинаковых задач — от обычной фотографии до переноса человека в новую сцену.

У меня Kapsula началась с таймера рабочего дня. Один HTML-файл, который написал ИИ. Открываешь, нажимаешь кнопку, он отсчитывает время. Потом гаснет экран телефона — и выясняется, что с напоминанием всё сложнее, чем казалось в браузере.

Про будильники и устройство оболочки я уже рассказывал. С тех пор приложение дошло до версии 0.5, и задача немного сдвинулась. Теперь в нём можно запускать отдельные JavaScript- и TypeScript-файлы, редактировать сохранённый код и возвращаться к своим данным после изменений.

Хочу показать, что получилось, на простом трекере тренировок. Добавить подход, закрыть приложение, открыть завтра, попросить ИИ что-нибудь поменять. Довольно обычные действия. Вот на них и становится видно, насколько полезна вся эта история с «приложением из чата».

Спустя некоторое время экспериментов с HurriCache я пришёл к важному выводу: чтобы существующие проекты могли попробовать решение с минимумом изменений, нужен способ быстрого входа без переписывания кода.

Строгая типизация в HurriCache — осознанный выбор. Мы явно создаём скаляры (целые числа, числа с плавающей точкой, байтовые массивы) и контейнеры (List, Vector, Queue, OrderedSet, HashSet, SortedMap, HashMap) без ленивого приведения типов. Это даёт предсказуемость поведения и контроль над памятью, но повышает порог входа: нельзя просто взять и «подставить» HurriCache вместо Redis, не меняя семантику работы с данными.

Чтобы решить эту проблему, мы добавили RESP‑коннектор, совместимый с Redis‑клиентами. И сразу столкнулись с фундаментальными различиями моделей данных: то, что в Redis «просто строка», в HurriCache требует явного типа и стратегии создания.

После того как изготовитель криптокошельков Ledger объявил 10 октября о том, что бэкдор, встроенный в несколько кошельков Ledger, проданных в Юго-Восточной Азии, позволил ворам похитить у их владельцев примерно 102 миллионов долларов в криптовалюте, появились новости о закладках, найденных в других кошельках Ledger, продаваемых в Германии.

Изначально аппаратные закладки обнаружили в неизвестном количестве кошельков Ledger Nano X, продаваемых авторизованным Ledger малайзийским реселлером CryptoBilis. Компания Ledger заявила, что закладки были найдены в ограниченной партии устройств, продаваемых только одним реселлером. Но позже европейский владелец устройства Ledger сообщил, что нашёл закладку в Nano X, который он купил в августе в крупной европейской сети по продаже электроники MediaMarkt, и во втором, который он купил неделю назад в другом магазине той же сети. Он считает, что это указывает на компрометацию цепочки поставок Ledger.

Затем пользователи и исследователи тоже начали сообщать о закладках, найденных в устройствах Ledger Flex и Ledger Stax из двух новых линеек устройств Ledger, предназначенных для безопасного хранения ключей доступа к криптоаккаунтам владельцев.

Закладки не впервые найдены в кошельках Ledger. В начале этого года известный хакер оборудования Джо Грэнд находил бэкдоры во многих кошельках Nano X, и в марте уведомил о них Ledger, из-за чего возникают вопросы о степени серьёзности, с которой Ledger подошёл к устранению этой проблемы. Многие из обнаруженных недавно закладок кажутся более совершенными версиями найденных Грэндом.

Продолжаем изучать предыдущие техно-эпохи, которые одарили нас россыпью технологий со странным дизайном, предназначением и концептом.

Делаю игру по мотивам Dungeon Keeper. Пришло время взяться за озвучку, пришел к тому, что сделал все бесплатно за счет open source моделей. Для песни во вступительном ролике хватило аудиореференса и своего текста. Для фоновой музыки нужного характера пришлось дообучить ACE-Step — на домашней RTX 5060 Ti с 16 ГБ памяти. Показываю оба результата, параметры и время обучения, а также выбранные и забракованные звуки существ

Конец рабочего дня. У вас свои планы на вечер, а у руководителя — свои планы на вас. Согласиться сделать срочный отчёт и снова остаться? Отказаться и рискнуть отношениями? В разборе кейса разные варианты реакции и алгоритм, который позволит достичь результата и сохранить отношения.

Письмо пришло Александру ночью и начиналось так: «Здравствуйте, [Имя]!» Скрипт не подставил имя, хотя в резюме оно есть, и оставил скобки. Дальше шла просьба ответить на пару уточняющих вопросов прямо в письме.

«Классика жанра», — сказал Александр, когда показывал мне переписку.

Александр — разработчик, он искал работу больше четырёх месяцев и за это время научился отличать бота от человека. Бот отвечает сразу или глубокой ночью. Рекрутер отвечает на третий-пятый день и пишет иначе: «Александр, добрый день! Посмотрела ваш опыт с высоконагруженными проектами…» Отвечают ему на один-два отклика из десяти, и примерно в семи случаях из десяти первым приходит бот.

Марина, аналитик, говорит о том же спокойнее. На одной из платформ её отклики просто зависают: «Обычно не происходит ничего. Два года назад обратной связи не приходило, и сейчас не приходит — стабильность is the key».

История началась с того, что я искал норму магния для человека, который регулярно тренируется. Первый результат гласил о том, что необходимо 400 мг в сутки, второй — 350, третий — «до 500, если вы потеете». Ни один не объяснял, откуда взялось конкретное число. Я потратил вечер на PubMed, нашёл два обзора и понял, почему цифры расходятся: в одном случае считали потребление с едой, в другом — добавку сверх рациона. Это разные вопросы, и ответы у них разные.

Через неделю то же самое случилось с креатином. Сорок статей, у половины в заголовке что‑то вроде «наконец‑то доказано», и почти нигде не сказано, на ком проверяли, сколько это длилось и что именно измеряли. Читать было интересно, доверять — некому.

Меня задело не то, что в интернете пишут неточности. Меня задело, что проверить написанное нельзя: «учёные выяснили» не даёт ни имени, ни года, ни возможности открыть источник и посмотреть, что там на самом деле.

Так появился Sport Reference — сайт про тренировки и питание, который внутри устроен как база данных. Страницы собираются из неё автоматически, и у сборки есть жёсткое условие: у каждого числа должен быть источник. Нет источника — числа не будет.

Техлиду нужны компетенции в технологиях, организации процессов, работе с людьми и понимание интересов бизнеса. Причем требования в этих областях зачастую противоречат друг другу. В статье попробовал собрать наиболее интересные наблюдения из своего опыта, которые помогают мне находить баланс при принятии решений.

Статья может быть интересна не только начинающим техлидам и тем, кто хочет сравнить свой опыт с моим, но и тем, кто по другую сторону баррикад, — чтобы лучше понимать логику решений своих руководителей. Заодно попробую новый для себя формат — сборник небольших заметок о разных сторонах профессии.

Однажды мы решили сделать золотой датасет. Он был нам нужен для улучшения и масштабирования МВП, прошедшего пилот. Мы думали, что сделать его будет также просто как и МВП, и отправили первую версию в работу к нашим разметчикам. 

Мы верили что это будет быстрое приключение на 15 минут туда и обратно (ведь мы хотели разметить всего 5000 диалогов), но никогда так не ошибались. Оказалось, что живые люди понимают ТЗ творчески, а я расскажу, с чем мы столкнулись, когда, наконец-то дождались своей разметки.

За мной пришли. Ещё совсем недавно, где-то год назад, компания, в которой я работаю, начала "мотивировать" всех разработчиков использовать AI, буквально в любом виде. Затем оказалось, что просто использовать AI уже недостаточно, и всех начали "агитировать" использовать coding агентов. Но и на этом дело не закончилось: теперь меня "призывают" стать адептом SDD и начать активно использовать OpenSpec.

При этом я бы не сказал, что отношу себя к консерваторам или луддитам (так называют противников внедрения новых технологий). Я начал использовать AI ещё на этапе выхода GPT-3 (задолго до того, как его стали активно внедрять у нас). Одним из первых перешёл на программирование с помощью агентов, настраивал собственный harness и, кажется, вполне успешно справлялся с задачами.

Но если сверху решили, то сопротивляться бессмысленно. Поэтому в статье разбираемся как встроить OpenSpec в свой любовно настроенный harness и не сломать то, что уже неплохо работало.

В октябре беспилотники за четыре дня выбили три дата-центра Яндекса. Через пять дней после первого удара наш прод уже жил на собственной платформе: три зоны у разных провайдеров, контрольный узел в Амстердаме (чтобы было) и ни одного managed-сервиса.

Внедрение AI в программные продукты часто сопровождается необходимостью обогатить контекст LLM специфичными для ваших задач данными. Для обогащения знаний используемой вами модели применяется два подхода:

- fine-tuning — дообучение модели на ваших данных. Тут финансовые затраты идут на обучение модели:

-- ресурсы на fine-tuning в случае on-prem решения,

-- дополнительные средства за дообучение модели по подписке.

- RAG — внешний источник данных, данные из которого передаются в качестве контекста к промпту в LLM. Затраты тут переносятся на размер запроса за счёт увеличения входящего контекста.

Так как я программист, а не Data Scientist, то предпочитаю понятные, переносимые вне зависимости от способа размещения модели, подходы, поэтому мой выбор — RAG. 

Утро у меня начиналось с вкладки трекера, вкладки календаря, заметок и пары PR, и полгода назад я начал делать себе десктопное приложение, которое собирает это в одно окно с клавиатуры. Ниже — что внутри и где я по дороге наступил на грабли: 13 трекеров через один дескриптор, все данные в одном JSON с миграциями и машиной времени, Vim‑клавиши по физическому месту клавиши и задача, которую подсказывает git‑ветка. Называется Tabless, код открыт под MIT.

Как‑то в 6 классе я не верил, что человек состоит из молекул.

Я думал, что всё живое сделано из клеток. А молекулы — это то, что в неживом. В стуле, например. И вот, я подрос. Теперь я знаю, что клетка состоит из каких‑то там органелл, и вот они уже состоят из молекул. Почему? Да фиг его знает...

И вот, я подрос ещё сильнее — и теперь могу доказать это при помощи электронного микроскопа. Возился с ним 3 месяца, затупил один бриллиант и перевёл немного золота, но вышло безумно красиво.

Вот уже почти год ИИ для меня не эксперимент, а рабочий инструмент: реальные проекты, реальные сроки, реальная ответственность за результат. И за этот год я увидел, что люди, которые «пишут код с ИИ», делают это принципиально по-разному. Одни кидают промпт и берут то, что получилось на выходе. Другие проектируют систему, в которой ИИ делает работу под их контролем.

Андрей Карпатый, который придумал слово «вайбкодинг» в феврале 2025 года, имел в виду простое: сваять сайт-визитку или утилиту для себя, не читая код, доверяя результату. Но слово приросло ко всему: от поделок до продакшн-систем, где инженер отвечает за каждую строку. Разница между этими двумя способами работы огромна, а название для второго подхода как будто отсутствует.

Плюсом к этому многие действительно злоупотребляют технологией и создают быстрые непроверенные решения с прицелом на ответственные ниши, где они показывают свою слабость, непроработанность и угрозу безопасности данных. Такие решения добавили негативный оттенок к понятию «вайбкодинг», и реальные инженеры-разработчики невольно встали в один ряд с новичками и получили "позорное" клеймо вайбкодера.

Такой расклад мне показался несправедливым, и речь не про то, что инженерам может быть обидно, а про то, что имеет место подмена понятий, и заблуждение со стороны бизнеса при оценке создаваемого продукта. Бизнесу в проде не нужны MVP и поделки "за один вечер", ему нужен архитектурно сильный и надежный продукт, за который разработчик несет ответственность и даёт гарантии. Поэтому определиться с понятиями для меня стало предметной задачей для формирования доменной области и единого языка общения в среде IT.