Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Меня зовут Ульяна Айкович, я исследователь. И мы продолжаем цикл статей в блоге от продуктовой команды «БКС Мир инвестиций». Сегодня я расскажу, как мы можем глубже анализировать время выполнения заданий, а также, как измерить группы респондентов в немодерируемых UX-тестах. В данной статье я разберу не только медиану и процентили для оценки времени, но и критерий Манна–Уитни — простой способ статистически сравнить две группы респондентов.

Статья будет полезна вам, если вы хотите принимать более обоснованные решения в дизайне и интерфейсе цифрового продукта.

Эта статья посвящена языку программирования Go 1.24, работающему на Linux на архитектуре ARM. Она может не охватывать специфические для других операционных систем (ОС) или аппаратных архитектур детали.

В этой статье подробно рассматриваются следующие вопросы:

Компиляция и среда выполнения Go
Примитивный планировщик
Улучшение планировщика
Модель GMP
Начальная загрузка программы
Создание горутины
Цикл планирования
Поиск готовой к выполнения горутины
Вытеснение горутин
Обработка системных вызовов
Сетевой и файловый ввод-вывод
Работа netpoll
Сборщик мусора
Общие функции
API среды выполнения Go

Решил один мой коллега (не разработчик) заняться пет-проектом: создать платформу с элементами соцсети и встроенным картографическим плагином. И вот приходит этот коллега ко мне с вопросом по части фронтенда: «А как бы мне отрендерить страницы: на сервере или на клиенте?», описывая то решение, которое он уже сделал и которое в целом работает.

Что ж. Меня зовут Андрей, я фронтенд-разработчик в Selectel. В этой статье я расскажу и покажу, какие виды рендеринга веб-страниц существуют и в каком случае лучше использовать тот или иной подход. Разберем все это дело на примерах. Сперва пройдемся по теоретическим основам, а затем — по практике. Если так сложилось, что и вас жизнь привела к подобным фронтендерным запросам, но должного опыта еще нет, добро пожаловать под кат.

Всем снова привет! В прошлом году мы сравнивали решения для транскрибации речи, и с тех пор многое изменилось. Большинство провайдеров выпустили новые модели, много у кого появились новые фичи, и я решил обновить статью. Если вы - бизнес и вам нужен надежный API, или если вы просто энтузиаст, и вам интересно подобрать решение для себя, добро пожаловать!

Мы в Яндекс Роботикс давно умеем обучать роботов передвигаться в пространстве и взаимодействовать с объектами. Но как только задача выходит за пределы заранее запрограммированных действий, роботы пока что оказываются беспомощны. При этом мир устроен так, что нестандартных задач на порядок больше. 

Меня зовут Евгений Михайленко, я руковожу бизнесом и продуктом Physical AI в команде Яндекс Роботикс. В этой статье я разберу, как современные архитектуры и концепт Guidance, который мы объединили с тестом Возняка, помогают преодолеть разрыв между роботами‑специалистами и будущими генералистами.

В прошлой статье «Ваш отчет никто не читает: Как мы научили разработчиков понимать падения тестов за 30 секунд?» мы разбирали, как слой Flows и декораторы позволяют разрабам не тратить время на дебаг отчетов. Статья вызвала большой отклик, и сегодня я хочу раскрыть «фундамент», на котором строится этот подход.

Многие годы нам продают BDD (Behavior-Driven Development) как "серебряную пулю" для коммуникации...

Давайте честно, это чушь. Никогда не понимал, зачем мы кормим этого монстра по имени Cucumber. Тратим до 50% времени на поддержку регулярок («клея»), возимся с хрупкими .feature файлами и боимся переименовать шаг, потому что все развалится. При этом ни один менеджер в здравом уме не заходит в ваш репозиторий читать эти файлы. Они все смотрят только отчеты.

Так зачем нам Gherkin на этапе написания кода? Представляю вам новую методологию BDR (Business-Driven Reporting).

Почему классический BDD (Gherkin) - это ошибка?

Gherkin заставляет инженера работать внутри IDE, как в текстовом блокноте. Это абсурд.

Когда-то программное обеспечение «съело мир». Теперь Уолл-стрит всерьёз обсуждает другой сценарий: а что если искусственный интеллект начнёт поедать само программное обеспечение — его бизнес-модели, доходность и прибыль?

За несколько дней инвесторы списали сотни миллиардов долларов капитализации с компаний, которые ещё вчера считались главными бенефициарами ИИ. Причина парадоксальна: рынок начал сомневаться, что программное обеспечение вообще сохранит прежнюю ценность. Похоже, мы переживаем момент истории, когда технологический прогресс впервые воспринимается не как источник роста, а как угроза самой индустрии, которая этот прогресс создала.

Дано: люди с прыщами, на дворе 60-е, лекарства нет. Тогда дерматолог Альберт Клигман решает затестить, как будет работать третиноин (витамин А) против акне. Подопытными стали заключённые, потому что третиноин — штука очень агрессивная. Лишняя капля — и кожа слазит пластами от ожога.

За такие опыты на обычных пациентах его засудили бы моментально. Мы тоже, если что, осуждаем.

Тем не менее прыщи у заключённых исчезли, а бонусом кожа стала выглядеть намного моложе, чем у сокамерников. Так появился препарат Retin-a — это было спасением для людей с тяжёлыми формами акне.

Хотя про пользу витамина А знал ещё Гиппократ, а Нобелевку за его открытие дали в 1937 году, в косметику компонент добавили намного позже. Нужна была мягкая версия третиноина, чтобы люди не ходили с ожогами. Первыми это, кстати, сделали Avon — они выпустили сыворотку с чистым стабилизированным ретинолом.

Сейчас это база докмеда: ретинол залазит в гены клеток и заставляет их обновляться быстрее (как в молодости). Он убирает акне, пигментацию, морщины, чёрные точки — в общем, почти всё, что нам не нравится.

Но это очень капризный актив. Многие производители пихают его в прозрачные банки с пипетками, где ретинол окисляется и умирает за месяц. Мы начали разрабатывать свою сыворотку с ретинолом, чтобы люди смогли увидеть доказанный наукой результат.

Давайте залезем в биохимию и разберём, как ретинол общается с рецепторами клеток и почему в паре с ниацинамидом он работает как боженька.

Сразу уточню: речь не про таймтрекеры в Jira или аналогах, где фиксируется время, потраченное на задачу, чтобы потом использовать эти данные для планирования. Это нормально и давно часть процесса.

Я говорю о других таймтрекерах — тех, что ставятся на ПК и начинают мониторить твою активность: движение мыши, нажатия клавиш, переключение окон.

По сути, делают ровно то же, что и обычный шпионский софт.

Дорогие мои дорогой Хабр! В 2026‑м почти в каждой крупной компании появился свой ИИ: чат‑бот для сотрудников, ассистент в CRM, помощник в DevOps, «умный поиск» по документации. На слайдах это выглядело как «повышаем эффективность и разгружаем людей». На практике быстро выяснилось, что один такой сервис иногда видит больше, чем любой живой сотрудник: обращения в поддержку, инциденты ИБ, договоры, переписку с ключевыми клиентами — всё это летит через один API.

Проблема в том, что защищаем мы эти штуки по старой памяти — как обычный внутренний сервис «за VPN‑ом». Логика такая: раз доступ только из корпоративной сети, значит, всё ок. Но LLM может крутиться в облаке, ходить в сторонние сервисы, дергать внутренние API и послушно выполнять любые запросы, если их правильно сформулировать. Отсюда вылезают знакомые уже истории: prompt‑injection, утечки через промпты и ответы, «внезапно» найденные в логах следы несанкционированных выгрузок.

На этом фоне Zero Trust перестаёт быть красивой теорией для CISO‑митапов. Если продолжать относиться к модели как к «чёрному ящику, который что‑то там отвечает», мы по сути открываем новый периметр атак — и для внешних злоумышленников, и для своих же людей с лишними правами. Модели и AI‑агенты становятся отдельными участниками инфраструктуры: у них есть доступы, они инициируют действия, они могут накосячить. Значит, им нужны свои роли, ограничения и прозрачный аудит.

В этой статье я разберу, как смотреть на LLM через призму Zero Trust: какие у такой системы реальные угрозы, как может выглядеть референс‑архитектура «доверенной» среды и с чего начать внедрение в живой компании. Цель простая: превратить AI‑сервисы из непонятной магии с доступом «ко всему сразу» в нормальных, управляемых жителей корпоративной ИТ‑архитектуры.
 

Массовое использование информационный систем как в жизни отдельного человека, организации, так и государства в целом привносит очевидные преимущества: высокую скорость выполнения операций, автоматизацию рутинных задач, доступность услуг из любой точки мира и др. При этом без внимания и широкого освещения остается вопрос того, насколько нелегко реализовывать подобные высокосложные ИТ-проекты. Реализация таких проектов – это отдельная наука, вбирающая в себя множество технических дисциплин от программирования и математики до системного анализа и управления проектами. Активность внедрения информационных систем далеко не единственная задача с точки зрения жизненного цикла программного обеспечения.

Имплементации программной системы предшествует большая работа по предварительному расчету ключевых параметров проекта. Наиболее полный перечень параметров к проработке предлагает свод знаний по управлению проектами PMBoK [1], именно в нем явно отражается взаимозависимость между содержанием, сроками, ресурсами и бюджетом инициативы. Данные показатели позволяют построить сводную картину о будущем ИТ-проекте, обеспечивая формирование план-графика, ресурсного плана и других важных его составляющих.

Подготовка план-графика внедрения информационной системы требует от автора детального понимания всех аспектов выполняемых задач, возможности его сравнения с бенчмарками, привлечения экспертов для детальной проработки технических вопросов, а также терпения при многократных процедурах балансировки четверки «содержание-срок-ресурсы-стоимость». Несмотря на наличие в литературе детально описанных способов формирования планов работ на основе методов критического пути и критической цепи [1], вводящего резервные временные интервалы для обработки непредвиденных ситуаций, их использование в ИТ-проектах не всегда возможно и целесообразно.

Есть ли место эстетике в производстве серверов ― там, где на первом месте надежность, охлаждение и стоимость? В OpenYard мы уверены: да. Более того, именно второстепенные элементы вроде безеля часто показывают зрелость продуктового подхода. Поэтому, когда перед нами встала задача разработать новый компонент – защитную переднюю панель или безель, мы подошли к делу творчески.

Давайте представим типичную ситуацию для разработчика: вы делаете фичу, код проходит ревью, тесты «зеленые». На первый взгляд все хорошо, вы отправляете её в релиз. А потом на проде обнаруживается визуальный баг: текст наехал на текст, цвет оказался не тот, отступ съехал. Бывало такое?

В чем проблема – ведь тесты были пройдены успешно? Дело в том, что юнит-тесты проверяют только логику. Им все равно на то, как выглядит экран.

А screenshot-тесты нужно писать вручную в большом количестве. В классическом подходе мы прописываем каждый тест, но что если у вас 50 экранов по 5 состояний на каждый? Так как же быть, если не хочется писать 250 тестов вручную, а проверку сделать нужно?

ETL — не новая технология, и на уровне концепций здесь давно нет сюрпризов. Но как только ETL перестает быть учебным примером и становится частью промышленного BI‑продукта, неизбежно появляются сложности на этапах реализации и тестирования.

Всем привет, меня зовут Михайлов Михаил, руководитель отдела тестирования Polymatica BI. В сегодняшней статье я расскажу, какие задачи команда решала при создании собственного ETL‑механизма, какие проектные решения оказались критичными и почему стандартных подходов к тестированию здесь недостаточно. Материал будет полезен тестировщикам, QA‑инженерам и всем, кто работает с интеграцией данных и занимается вопросами обеспечения устойчивости ETL в условиях реальной эксплуатации.

Металлические стёкла — класс металлических твердых тел с аморфной структурой. В отличие от привычных металлов с их кристаллической структурой, таковая у аморфных металлов аналогична атомной структуре переохлаждённых расплавов. Разница между «аморфным металлом» и «металлическим стеклом» та же самая, что разница между аморфным и стеклообразным состоянием. Последнее входит как подмножество в первое, но не идентично ему. Иначе говоря — любое стекло аморфно, но не всякое аморфное вещество — стекло. Металлические стёкла в англоязычной литературе часто называют объёмными металлическими стёклами (bulk metallic glass).

О них сегодня мы и поговорим.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Когда ко мне пришла нефтебаза, у них был сильный фокус на услуге по сливу и наливу цистерн нефтепродуктами. Ниша предельно узкая, а понимание своей аудитории — довольно поверхностное. По сути, нам предстояло продвигать в Яндекс Директе услуги, на которые, казалось бы, нет сформированного спроса.

В этом кейсе я покажу, как мы разобрались в реальных потребностях ЦА, погрузились в её типичные сценарии принятия решений и полностью перестроили стратегию продвижения — так, чтобы начать стабильно получать лиды из совершенно неочевидного для компании направления услуг. 

Сегодня пойдет речь о настойчивом, трудолюбивом молодом человеке, который с 14 лет начал свои первые и полезные стартапы, а не играл в “дотку”. Рассказ будет не из разряда - как стать миллионером, не о заезженной крипте и не о вкладах во что-то типа МММ. Да, шлейф сегодняшнего тренда - ИИ, будет. Куда уж без него, но это все в ненавязчивой форме и с пользой для общества.

Когда на WWDC представили iPhone Mirroring, многие скептично хмыкнули: «Ну, очередной VNC/AirPlay, что мы, трансляций экрана не видели?». Однако за окошком iOS на рабочем столе вашего макбука скрывается сложнейший инженерный стек. Это не просто стриминг картинки - это полноценная виртуализация управления, работающая в условиях жестких ограничений по питанию и безопасности. Сегодня мы препарируем iPhone Mirroring и узнаем, как Apple заставила задержку (latency) исчезнуть, а безопасность - не пострадать.

Принято думать, что у людей — сложный язык со словами и правилами, а у животных все примитивно: один крик — одно сообщение («нашёл банан», «вижу хищника» и так далее).

Шимпанзе кричат, фыркают, ухают — но это же просто шум, правда..? Ан нет! Исследование показывает, что наши волосатые родственники комбинируют свои возгласы так, что получаются как бы сложные «слова» и фразы. Причем делают они это разнообразнее, чем считалось раньше.

Чаще всего о soft skills говорят в довольно абстрактной форме, не сосредотачиваясь на практической пользе. Навязывание непонятных навыков вызывает отторжение, ведь и так из каждого утюга рассказывают, как жить успешную жизнь, уметь жонглировать десятками hard skills, а в свободное время вести свой pet-проект.

Однако если осознать тот факт, что жизнь современного человека и так похожа на гонку, стоит ли уделять внимание soft skills? Я работаю аналитиком в компании bpm (ранее - “ЛАНИТ - Би Пи Эм”). В этой статье расскажу, в чем именно заключается ценность мягких навыков, как они помогают в работе и что можно сделать для их развития.