Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Статья о том, как цифровая эпоха меняет не только технологии, но и самого человека: труд, свободу выбора, роль творчества и границы ответственности. Это попытка честно посмотреть в будущее без паники и иллюзий — для тех, кто привык не потреблять готовые ответы, а думать.

Привет, Хабр! Это Илья Петухов, руководитель проектов развития ИИ-решений в Directum. Сегодня я продолжу рассказывать, как чувствует себя крупный и средний бизнес в период внедрения искусственного интеллекта, для чего ему ИИ-агенты, и что сдерживает их массовое внедрение.

Предыдущие статьи можно прочитать здесь:

Бдительное око нормоконтроля: как мы применили LLM для анализа договоров

Нормоконтроль на максималках, или Куда еще мы прикрутили LLM

Я провёл аудит веб-сайта CEO Y Combinator Гарри Тана после того, как он похвастался, что выдаёт по 37 тысяч строк кода в день, и держит этот темп уже 72 дня. В статье я покажу, как на самом деле выглядят в продакшене 78,4 тысячи строк ИИ-слопа. При загрузке одной главной страницы http://garryslist.org в 169 запросах загружается 6,42 МБ. И это для простого новостного блога с рассылкой.

Pusk — self-hosted сервер алертов на 16 МБ. Один бинарник, без внешних сервисов, частично совместим с Telegram Bot API (13 методов из 80+).

Типичная ситуация: несколько серверов, Zabbix собирает метрики, Python‑боты шлют алерты в Telegram. У кого‑то это веб‑проект, у кого‑то видеонаблюдение, у кого‑то живые эфиры, где 2 минут без алерта = зрители видят чёрный экран. Работало годами.

А потом канал до API отвалился. Причина неважна — лимиты, блокировки, авария на стороне провайдера. Алерты встали. Нужен был свой канал доставки, который не зависит от внешних сервисов.

На днях прислали в рабочую почту очередное ТЗ в Word на разработку, для комментирования и оценки реализации. При том что у нас есть корпоративный Confluence - мощнейшая система, как раз предназначенная для коллективной работы.

Почему многие до сих пор продолжают изначально использовать Word как основу для обмена информацией?

Привет, Хаброжители! Большие языковые модели по-прежнему просто предсказывают следующее слово. Два года назад одна лишь эта причина казалось достаточной, чтобы их отвергать — ведь именно ею обосновывали их неуклюжий вывод.

Но в настоящее время большие языковые модели стали гораздо лучше, и одним лишь масштабированием этого не объяснить.

Выкатили в прод диалогового ассистента на LLM. Метрики вовлечённости и удержания подросли, в поддержке меньше типичных претензий про отсутствие AI, а в финмодели строка расходов на вызовы модели раздулась так, что стоимость одного запроса оказалась в три раза выше заложенного в бюджет. CFO хочет устойчивую модель до ближайшего заседания совета директоров, пользователи ждут, что продукт не сломают.

Postman используют миллионы разработчиков — и не зря. Удобный интерфейс, коллекции, окружения, командный доступ. О чём еще мечтать?

Но если вы большую часть дня проводите в IDE, у этого подхода есть один постоянный friction point: нужно переключаться. Открыть Postman, вспомнить, где нужный запрос, скопировать токен из консоли, вставить руками. Потом вернуться обратно. И так по кругу.

В этой статье разберем альтернативный HTTP-клиент, который встроен прямо в IDE и его возможности для тестирования API.

Я работаю с Claude каждый день, по многу часов. За это время я автоматизировал кучу рутины — от утренних брифингов до генерации коммерческих предложений. Не теоретически. Реально.

Но давайте сразу расставим точки. Claude не заменяет мне голову. Он — напарник. Second brain. Тот, кто собирает информацию, готовит черновик, вытаскивает контекст из прошлых переписок. А решения принимаю я. Всегда. Это не «AI сделал за меня работу» — это «AI подготовил мне почву, чтобы я работал быстрее и не тратил мозг на рутину».

Большинство статей про AI-автоматизацию подают это иначе: «подключил ChatGPT к Zapier — теперь у меня автоматические письма!» На практике это шаблон с пятью переменными, который ломается на шестом письме, потому что AI не помнит контекста и каждый диалог начинает с чистого листа.

Я решил собрать 10 задач, которые раньше делал руками, а теперь — нет. В каждой из них Claude работает как copilot: предлагает, готовит, собирает. А финальное слово — за мной. На примере Claude Cowork — агентного десктоп-приложения от Anthropic, которое вышло в январе 2026.

Помните, как вы внедряли Jira, Asana или Trello? Казалось, что это и есть цифровая зрелость: задачи поставлены, коммуникация прозрачна, все удобно.

Но есть один момент, который компании осознают по мере роста: эта связка хорошо работает ровно до тех пор, пока ваша компания не перешагивает порог в 100-150 сотрудников.

Дальше начинается цифровая энтропия: растет количество зависимостей, процессы усложняются, а инструменты, которые раньше помогали, начинают тормозить. Мы в Диасофт прошли через это — от активного использования внешних трекеров до попыток адаптировать их под растущий масштаб.

Эта статья — не призыв срочно менять инструменты. Она о том, с какими архитектурными ограничениями мы столкнулись при росте, как их решали — через методологию, автоматизацию и, да, в итоге через создание собственной платформы.

В статье разобраны основные группы мероприятий, из которых состоит процесс тестирования. Вы узнаете:

▪️ чем отличаются тестовые условия от тест-кейсов,
▪️ зачем нужны таблицы решений и попарное тестирование,
▪️ как мониторинг и контроль помогают в общем процессе,
▪️ почему ретроспектива тестирования так же важна, как и планирование.

Материал будет полезен тестировщикам, разработчикам, тимлидам и всем, кто хочет выстроить процесс тестирования.

В этой статье я расскажу, как установить нейросеть на своё оборудование. Так вы сможете изучить LLM и применить их на практике. При этом ваши данные не будут передаваться в чужие облака, что критично при работе с конфиденциальными данными. И вам не придётся платить за использование какого-либо внешнего сервиса или решать вопросы с заблокированным доступом.

Вы установите инструмент для запуска больших языковых моделей llama.cpp и модель нейросети Qwen на компьютер или сервер. Я расскажу об установке в тех случаях, когда в составе оборудования есть Nvidia GPU или интегрированная графика Intel Iris Xe Graphics (актуально для ноутбуков).

7 месяцев назад я писал, что квантовая угроза для крипто это скорее страшилка, чем реальность. Расчёты показывали, что для взлома эллиптической криптографии нужны миллионы физических кубитов, а у нас и тысячи нормально не работают.

30 марта 2026 года Google Quantum AI опубликовал статью, которая сильно меняет эту картину.
Команда Google Quantum AI выпустила 57-страничный whitepaper под названием «Securing Elliptic Curve Cryptocurrencies against Quantum Vulnerabilities». Среди авторов Ryan Babbush (директор исследований квантовых алгоритмов Google), Craig Gidney (автор ключевых оценок по RSA-2048), Hartmut Neven (VP Engineering Google Quantum AI). А также Justin Drake из Ethereum Foundation и Dan Boneh из Стэнфорда. По сути это те, кто строит квантовое железо и те, кто строит блокчейн. вместе.

Что они сделали
Они оптимизировали алгоритм Шора конкретно под задачу взлома 256-битных эллиптических кривых secp256k1. Это та самая криптография, на которой держится безопасность Bitcoin, Ethereum и большинства других блокчейнов.

Результат
Для взлома теперь нужно менее 1 200 логических кубитов и 90 миллионов вентилей Тоффоли. В пересчёте на реальное железо это менее 500 000 физических кубитов. Предыдущая лучшая оценка (Litinski, 2023) требовала около 9 миллионов. То есть порог снизился примерно в 20 раз.

И самое важное. Вычисление занимает минуты. Меньше, чем время одного блока Bitcoin.

Почему это важно
Алгоритм Шора известен с 1994 года. Он всегда умел решать задачу дискретного логарифма на эллиптических кривых. Проблема была в том, что для его запуска на реальном квантовом компьютере нужно было невообразимое количество ресурсов.

Работать с JasperReports тяжело — данные передаются хрупкими механизмами, бизнес-логика утекает в XML, а субрепорты требуют ручной синхронизации между Java и JRXML. jasper-modular-library решает это: отчёт описывается деревом POJO с аннотациями, процессор генерирует JRXML при компиляции, а рантайм собирает всё автоматически. В статье — типичные подходы к передаче данных и их проблемы, и как библиотека их устраняет.

Обновления R595 пережили отзыв, хотфикс и тихий патч — и вот перед нами обновление, которое просто работает. Самое неприятное в обновлениях драйверов — не баги, которые бывают у всех. Неприятно, когда ты привыкаешь к мысли, что обновление стало лотереей. Именно это произошло с веткой R595: начиная с февраля каждый новый билд от NVIDIA приносил не столько оптимизации, сколько новые поводы для тревоги. И вот NVIDIA выложила GeForce Game Ready Driver 595.97 WHQL. Уже прошло несколько дней и обошлось без экстренных отзывов, без сломанных вентиляторов и без драматических откатов. Что же исправили в новой версии и стоит ли наконец нажимать кнопку «Обновить».

В предыдущих публикациях было описано, как использовать функциональность FEB_FILE_HANDLING как единую точку входа для импорта банковских выписок в SAP, независимо от каналов получения выписок (прямые каналы связи с банковскими системами или выгрузка файлов из систем «Банк‑клиент») и используемых форматов (XML или текстовые форматы). При этом рассматривалась только обработка итоговых банковских выписок.

Ссылки на предыдущие публикации:

Хочу рассказать о конфигурации AI-агента для полного цикла разработки (SDLC), которую я обкатал на паре своих pet-проектов. Суть: цепочка из пяти команд — от черновика фичи до готового к ревью кода — где каждый этап выполняет AI, а я контролирую и корректирую результат между этапами.

За вечер (3-4 часа) в таком режиме AI выкатывает фичу, ручная разработка которой “по вечерам” занимала бы неделю (15-20 часов). Никаких откровений тут нет — всё, что описывается, обсуждалось тысячи раз. Новизна в том, что из общеизвестных кубиков получилось собрать работающий конвейер, которым удобно пользоваться каждый день.

Привет, Хабр! Мы продолжаем испытывать премиальные китайские аккумуляторы Camel в сравнении с проверенными многолетним опытом отечественными АКОМ.

Сегодняшний материал посвящён исследованию токоотдачи в разряженном состоянии, влияния на неё низких температур и эффективности восполнения заряда.

240 байт памяти на мотке проволоки шесть метров, программирование как эзотерика, внешний носитель на магнитной карте, расчеты для управления Лунным модулем «Аполлон-11». Сплошное «Итало Макси Хитс», которого могло и не быть. Что же это?

И да, это действительно дерзкий итальянец, которому так и не дали стать первым персональным компьютером.

В третьей части цикла: Olivetti Programma 101 —инженерный компромисс, доведённый до персонального изящества.

Генерация музыки с помощью ИИ в 2026 году — это уже не про игры, а про системный подход, который позволяет получить полноценную песню. В том числе, на русском языке с полноценным вокалом. Тому подтверждением являются тысячи гайдов и промптов о том, как заставить нейронку делать крутые треки. Парадокс в том, что на русском могут создавать хорошие песни единицы. Мы не будем рассказывать об Udio или Stability, а раскроем по‑настоящему лучшие генераторы музыки с примерами и подтверждением качества работы. На первом этапе делаем текст с рифмой и ритмом, от чего зависит половина результата.