Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Последние пять лет я практикую Zettelkasten и до сих пор не нашёл ничего лучше, чем метод Никласа Лумана. Проблема в том, что Obsidian из коробки не подходит для этой цели, и мне пришлось написать плагин для организации заметок, максимально близкой к оригинальному методу Лумана.

В процессе работы с Joomla бывает необходимо работать с пользовательским интерфейсом более тонко, чем обычно. Все формы Joomla состоят из стандартных полей, содержанием, стилем отображения, состоянием (включено/выключено, доступно для редактирования или нет и т.д.) можно управлять с помощью плагинов. Да и для нестандартных проектов хорошей практикой является создание одного системного или нескольких плагинов групп "под проект", в которых хранится весь "нестандарт".

В этой статье описаны все триггеры (события), которые вызываются через Event Dispatcher из administrator/components/com_fields/src/Helper/FieldsHelper.php, с привязкой к жизненному циклу (порядку этапов работы запроса), аргументам, изменяемым данным и дальнейшему распространению по Joomla. Это поможет вам работать с Joomla свободнее и не опасаясь при этом потерять изменения при очередном обновлении движка.

У компаний, которые работают в облаке, каждый новый месяц начинается с сюрприза. Его преподносят счета, которые почему-то всегда оказываются процентов на 30-40 больше прогноза. И тут начинается. Финдир смотрит на тимлида. Тимлид — на команду. Команда — в логи. А в логах — тишина. Ничего же не меняли. Или меняли?

В прошлой статье мы собрали типовые сцены из жизни. Помните наших героев?

10 новых российских продуктов для перевода китайских маркетплейсов на русский, автоматизированного анализа тендеров, монетизации сообществ в Telegram и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

В предыдущих сериях (От стартапа к протоколу, Почему финтеху нужен капитальный ремонт, Почему мы терпим факс в эпоху ИИ) мы обсуждали, почему современный финтех - это "Ferrari на грунтовке", и зачем мы начали писать с нуля свой леджер Qazna (на Rust) и ERP-систему Orda (на Go).

В комментариях вы справедливо спрашивали: "Зачем изобретать велосипед, если есть PostgreSQL и Kafka?" и "Чем это отличается от Hyperledger/Ripple?".

Сегодня я отвечу на эти вопросы кодом и архитектурой. Мы не просто "переписали базу". Мы построили суверенный стек, который делает три вещи, невозможные в legacy-системах:

В 2024–2026 годах автономные AI-агенты окончательно перестали быть игрушкой для демо. Они научились читать файлы, ходить в API, выполнять команды и жить в инфраструктуре компании. Вместе с этим вырос и класс решений, которые называют «агентными оркестраторами» — прослойками между LLM и реальной средой исполнения.

OpenClaw — один из таких проектов. Он позиционируется как self-hosted шлюз для AI-агента, который можно подключить к локальной системе, мессенджерам и внутренним сервисам. На уровне архитектуры это уже не просто чат-бот, а компонент, получающий доступ к файловой системе, токенам, внешним API и инструментам.

Но чем глубже агент интегрируется в инфраструктуру, тем выше цена ошибки в его модели доверия. Недавно был найден способ атаки, который позволяет «перехватить» поведение агента и фактически переписать его намерения. Разберём, как устроен этот механизм, где именно возникает уязвимость и почему проблема лежит не в конкретной реализации, а в самой логике агентных систем.

Разбираем на реальных примерах - как именно они появились, набрали аудиторию и стали лидерами в своих странах. И почему блокировки и замедления для этого не нужны.

Интерфейс можно сделать «современнее» по-разному: поменять визуал, добавить анимацию, пересобрать навигацию. Но в процессе можно увлечься и забыть, что пользователю нужнее результат, а не обновление дизайна. Давайте поговорим о ситуациях, когда лучше ничего не менять.

Фразу «давайте сделаем современнее» можно услышать и от бизнеса, и внутри продуктовой команды. Обычно за ней стоит не конкретная задача, а ощущение, что интерфейс устарел и требует изменений.

Пользователь при этом не думает категориями «современно» или «устарело». Он открывает продукт с вполне прикладным ожиданием: выполнить действие и не задумываться о том, как именно устроен пользовательский интерфейс.

Интерфейсы, конечно, меняются, но пользовательские привычки и ожидания формируются годами и обновляются гораздо медленнее. Это хорошо подтверждается практикой UX-паттернов: устойчивые решения сохраняются именно потому, что снижают когнитивную нагрузку и помогают пользователю действовать на автомате. Эту же мысль хорошо раскрывает разбор Якоба Нильсена про AI-агентов и пользовательские ожидания.

Когда их ломают без необходимости, это почти всегда отражается на скорости работы, количестве ошибок и общем отношении к продукту.

Контекст здесь тоже играет решающую роль:

Создайте открытку на 23 февраля с помощью ИИ за пару минут: загрузите своё фото, выберите стиль и получите готовое поздравление. В статье — пошаговая инструкция, примеры и рабочие промты.

Если дедлайн плавающий или его нет, обучение и пет-проекты превращаются в вечный "черновик": сегодня читаешь доки, завтра переписываешь пример, послезавтра думаешь про идеальную архитектуру. Это нормальный творческий процесс - пока не заметишь, что за месяц у тебя так и нет ничего, что можно запустить и показать.

Когда я проходил AI Advent Challenge этот режим прокрастинации сломался: 28 дней подряд у тебя есть ровно сутки. В 10:00 приходит задание, а в 10:00 следующего дня - дедлайн. Поэтому каждый день заканчивается одной из двух вещей: либо у тебя есть работающий кусок, либо ты точно понимаешь, где решение не выдержало и почему.

В этой статье пойдет речь об одной из самых сложных и интересных архитектур — трансформере, лежащей в основе современных моделей от OpenAI и Google DeepMind. И это не научпоп для обывателя с наивным уровнем объяснения, а полноценный учебный материал, который поможет вам понять работу трансформера на фундаментальном уровне без черных ящиков типа TensorFlow и Pytorch.

А для того чтобы лучше вникнуть, давайте напишем настоящий мини-трансформер на процедурном Python и обучим его!

Данный материал можно изучать в разных режимах:

* Как объяснение архитектуры для общего представления;

* Как полноценный гайд с чтением кода и самостоятельной практикой;

* Как основу для собственных экспериментов.

Вы сами можете выбрать тот режим, который нужен для ваших целей на данный момент.

Наш трансформер будет довольно простым: со статическим графом и одноблочными энкодером и декодером. Сам код написан в парадигме процедурного программирования (за исключением некоторых модулей) и может быть прочитан на любом уровне и без знания ООП. И все же это будет полноценный обучаемый трансформер с мультиголовым вниманием, батчами данных, параллельным вычислением и множеством параметров.

Для закрепления материала, выполните Домашнее задание, которое ждет вас в конце статьи.

Расскажу, как я собрал прототип газонокосилки, которой можно управлять с телефона. Она понадобилась для моего, совсем немаленького дачного участка (почти полгектара). Толкать косилку впереди себя или даже ходить сзади, держа агрегат за ручку, показалось мне жутко неудобным занятием. Поэтому я решил сделать что-то, наподобие радиоуправляемой машинки. А поскольку с пультами и джойстиками возиться тоже не хотелось, то написал Android-приложение и скетч для управления косилкой по WiFi с телефона.

Декабрь 2015 года. Основание OpenAI. Июнь 2018 года. Релиз GPT-1. Ноябрь 2022 года. Запуск ChatGPT, собравший 1 млн пользователей за 5 дней. Февраль 2023 года. 100 млн пользователей. Март 2023-го. GPT-4. Август 2024-го. 200 млн. Ноябрь 2024-го. 300 млн. Февраль 2025-го. 400 млн. Октябрь 2025-го. 800 миллионов еженедельных пользователей.

За этими цифрами и датами скрывается не просто отчёт о проделанной работе. Это история самого стремительного технологического рывка в современной истории. Рывка, который превратил “безумную идею” горстки энтузиастов в инструмент, без которого сегодня многие из нас не мыслят своего рабочего дня.

История OpenAI и ChatGPT – это не просто хронология релизов. Это история о том, как смелая идея прошла путь от “игрушечного” прототипа до инфраструктуры, которой пользуются миллиарды. Мы решили собрать ключевые вехи этого пути в одной статье, чтобы показать, как именно разворачивалась эта революция.

Пройдём по этой временной линии вместе – от первых моделей до систем, ставших неотъемлемой частью цифрового ландшафта.

Добро пожаловать в историю!

Приобрел AirPods 4 ANC на маркетплейсе, сперва наушники произвели впечатление оригинала, но после пристального изучения стало ясно, что это подделка. Продавец пошел в отказ, но наушники были возвращены ему через жалобу в поддержку маркетплейса. После этого я купил оригинальные в проверенном магазине. Отличить подделку от оригинала стало очень сложно!

Сравним разные варианты реализации блокировок с точки зрения накладных расходов. mutex, ptr, atomic в нескольких вариантах. Рассматриваем случай без контеншена.

Полный обзор нейросети для генерации видео Sora 2 и как использовать ее в России. Разбираем главные фишки, возможности, ошибки и отличия от других ИИ и рабочие способы обхода блокировок в 2026 году.

Всем добрый день!

Сегодня поговорим о цифровизации гальванического производства. На данный момент значительного уровня цифровизации участка гальванических покрытий мне наблюдать не приходилось. Многие производства в России до сих пор работают в ручном режиме, но ситуация меняется, хоть и не быстро.

Статью построю таким образом: сперва обзор того, что уже сейчас широко применяется, а потом краткие соображения, какие решения ещё можно применить.

Привет, Хабр!

В прошлой статье я рассказывал, как с нуля собрал и выкатил в прод Telegram‑бота для (само)дисциплины: aiogram 3, APScheduler, таймзоны, деплой на VDS — классический технарский (хотя сам не особо технарь) pet‑project.

Родилось все как-то само - идея была простая: один фокус на день, утреннее напоминание, вечерний чек‑ин, немного ачивок для настроения — без геймификации «ради фич», без социальных механик, без подписки и смс.

Бот решал мою задачу, просто делать рутинные дела, превращая это в ритуал. Все до противного банально: зарядка, чтение обучающих статей. И поначалу этого хватало, чтобы сказать себе: «ну всё, сделал и можно жить дальше».

Но потом я вошел в азарт. Выложил статью на Хабр, подключились первые пользователи, кто‑то держал серии по 7/14 дней, кто‑то молча уходил, кто‑то присылал честный фидбек, но фидбека было мало конечно.

Февраль 2026 года подвел жирную черту под романтическим периодом развития GenAI. Маски сброшены.

То, что начиналось как научные институты по спасению человечества, к середине месяца окончательно оформилось в жесткий Big Tech. Мы наблюдаем синхронный исход ключевых фигур из OpenAI, Anthropic и xAI. И это не просто смена работы «ради новых вызовов». Это прямые публичные предостережения.

Параллельно OpenAI начинает внедрение рекламной модели. А это, в свою очередь, ставит крест на первоначальной концепции «AI как инструмент».

Попробуем написать игру на Godot силами бесплатного ИИ: Visual Studio Code, Kilo-code, Gemini CLI, Qwen CLI.