Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Это была наша вторая работа с АО НПК «Промышленные технологии». Основным направлением деятельности этой компании являются научные изыскания в областях с обеспечением процессов трения различных материалов, применением смазочных материалов, усовершенствованием конструкций узлов, проектированием и опытным производством образцов продукции, разработкой технической документации, сопровождением промышленного производства, шеф-контролем и сервисным обслуживанием поставленной техники. Новая заявка относилась к технологии соединения полимерного материала и металлосодержащего материала с получением композитной структуры для ее использования в качестве слоя слоя, трущегося между деталями машин.

Представим обычную задачу: нужно расширить покрытие REST API автотестами. Сейчас с такими задачами справляются ИИ-агенты: изучают существующий код, добавляют необходимые методы клиента, пишут тестовые сценарии и возвращают готовую реализацию.

На первый взгляд все отлично. Тесты написаны, код аккуратный, а pytest успешно собирает новые проверки. Но означает ли это, что задача действительно выполнена? Не обязательно.

Например, агент может проверить, что при некорректном запросе API возвращает HTTP 400, но не проверить структуру тела ошибки. Или убедиться, что запрос на удаление Git-тега завершился успешно, но не проверить, исчез ли тег из самого репозитория. Формально тесты есть. Возможно, они даже проходят. Но насколько им можно доверять? С этой проблемой я столкнулся, когда начинал активно делегировать ИИ-агентам разработку автотестов.

В этой статье я покажу, как получилось организовать работу по методологии Specification-Driven Development (SDD), через фреймворк OpenSpec с помощью специализированных ИИ-агентов. Разберу реальные задачи по тестированию REST API и расскажу, почему успешный запуск тестов еще не означает, что тест не фигня.

Материал преимущественно для тех, кто на «ты» с API, Python, pytest, тест-дизайном и базово использует LLM, но еще не разобрался с организацией работы через спецификации (SDD, OpenSpec), многоагентную оркестрацию и разделение ролей.

Привет, Хабр. Меня зовут Владислав Пурьев. Я занимаюсь разработкой экосистемных и комплексных сервисов в VK. В предыдущей статье мы познакомились с теоретическими основами языка описания интерфейсов (IDL).

Эта статья посвящена платформенному механизму в Android — Android Interface Definition Language (AIDL), в основе которого лежат оригинальные идеи IDL.

Мы проведём подробный теоретический разбор того, как удалённый вызов процедур (RPC) и IDL реализованы в системе Android и как AIDL вообще работает. 

На момент публикации материалы в этой статье актуальные, а полные версии кода можно найти в вашей IDE, в проекте AOSP или на сайте Android Code Search.

Вероятно, у вашей кошки есть некоторые претензии к качеству обслуживания. Все эти мявы и завывания являются не только возгласами разочарования, но и прямым требованием к вам исправить ситуацию.

Специалисты по поведению животных из Университета Сан‑Паулу в Бразилии создали проблему для 38 домашних кошек и посмотрели, как те будут себя вести при наличии или отсутствии человека, способного её решить. Оказалось, что кошки орали в 4 раза чаще в присутствии их хозяев (или слуг?)

До подачи годового отчёта резидентов «Сколково» за 2026 год ещё несколько месяцев. При его подготовке обычно возникают одни и те же вопросы: какие документы подтвердят исследовательскую деятельность, как правильно отразить коммерциализацию и что делать, если за год компания заметно отошла от проекта, с которым получила статус резидента?

В 2026 году вопросов стало ещё больше. Изменились требования к деятельности участников, заработало правило 70/30, а 20 октября Фонд утвердил долгожданный порядок расчёта доходов. Всё это предстоит учесть при подготовке годового отчёта, который резиденты будут сдавать в 2027 году.

Прокси обычно покупают по модели широкого пула с оплатой за гигабайт, и эта модель ломается, как только трафик становится большим, а одновременных регионов нужно мало. Разбираю механику смены гео на безлимитном мобильном порту, вывожу формулу точки безубыточности и показываю четыре задачи, где переключение гео на одном порту дешевле резидентных и мобильных прокси с оплатой по трафику. Цифр по ценам и объёмам в статье нет сознательно, вместо них переменные, которые вы подставите из своих логов.

За время работы iOS-разработчиком я не раз встречал те или иные рекомендации по выбору быстрого механизма синхронизации. Если нужна высокая производительность, то используйте os_unfair_lock. Если чтений гораздо больше, чем записей, то присмотритесь к read-write lock или concurrent queue с barrier-записью. А когда речь заходит о Swift Concurrency, нередко можно услышать, что actors работают медленно и проигрывают обычным блокировкам.

Мне захотелось проверить, насколько эти рекомендации подтверждаются на практике. Поэтому я решил сравнить механизмы синхронизации в задачах, похожих на те, которые встречаются в реальных приложениях. И заодно выяснить, есть ли механизм, который можно выбирать по умолчанию для большинства таких задач.

Почему len(“ё”) в Python иногда возвращает 2, регулярка [а-яА-Я]+ отвергает слово «ёж», а стандартная нормализация Unicode пропускает фишинговые логины с кириллической «а»?

Редакторы спорят, нужна ли буква «ё» в тексте, а разработчики ловят из-за неё баги в проде. На примерах в Python и PostgreSQL 18 разбираемся, как две точки над буквой влияют на хранение данных, почему расширение unaccent создаёт смысловые коллизии между «мелом» и «мёлом» и как правильно разделить нормализацию, полнотекстовый поиск и защиту от омоглифов.

Что осталось за кадром в прошлый раз?

В статье «О вузовских ИИ‑детекторах: что они могут, а чего нет. Неочевидные результаты собственного тестирования» я сделала вывод, что актуальные версии Думейта, Антиплагиата и GPTZero позволяют корректно определить автора текста, и предложила для этого более эффективный подход, основанный на оценке доли человеческого текста вместо доли ИИ. Однако на том этапе тестирования я использовала только исходные/первичные тексты, которые либо не подвергались никакой доработке (мои собственные тексты и их сгенерированные «близнецы»), либо тексты с неизвестным происхождением и детектированным смешанным авторством. Между тем в настоящее время остается все меньше и меньше студенческих работ, в написании которых ИИ не поучаствовал тем или иным способом — в качестве поисковика, генератора, переводчика или редактора.

Работы ИИ‑детекторам все прибавляется, а вместе с ней растет и количество претензий к оценкам детекторов, которые высказываются уже не только нерадивыми студентами, но и отличниками. Утверждается, в частности, что даже полностью человеческий текст детекторы могут оценивать как написанный с существенным участием ИИ. Особенно поразительна история студентки Кемеровского университета Ангелины, которая «вынуждена была 13 раз переписывать диплом», пока Антиплагиат не оценил его как авторский. К сожалению, все такие утверждения, как правило, голословны — очень бы хотелось проверить реальные случаи и понять, в чем именно может быть причина ложноположительных оценок ИИ.

В конце октября вокруг PHP развернулась одна из самых громких дискуссий о безопасности open source этого года. Две критические уязвимости под общим именем PHP2Shell допускали удалённое выполнение кода без аутентификации, а их раскрытие сопровождалось утечками и спором между поставщиками. После первых дней громких заголовков в СМИ тревога успела смениться скепсисом. Пока одни участники сообщества яростно выясняли, почему исправления задержали, другие спрашивали: а не преувеличена ли вовсе опасность?

Разница в реакции была разительна. В Нидерландах из предосторожности отключили государственные порталы, а в Германии прикрыли сайты города Мюнстер и его онлайн-сервисы. Университет Хельсинки временно закрыл свой экземпляр образовательной платформы Moodle и несколько других сервисов, чтобы защитить пользовательские данные. Три дня спустя исследователь Джеймс Павур предложил взломать свой PHP-сервер и забрать биткоины примерно на 500 долларов. Его, наоборот, смущало, что громких предупреждений много, а сообщений о реальных жертвах мало. 

И всё же спор не сводится к тому, кто испугался сильнее. Как получилось, что об ошибке знали задолго до публикации, а выпуск исправления сопровождался утечками и разногласиями? И что остаётся выяснить тем пользователям, кто дождался исправлений?

OpenRewrite обновил зависимости, поправил код, тесты прошли — кажется, миграцию на Spring Boot 4 можно считать успешной. Но что, если после такого обновления старые клиенты начнут получать 400, а привычные значения в JSON внезапно изменятся? На примере сервиса заказов разберём, откуда берутся эти расхождения и как поймать их до выката с помощью снимков API‑контракта.

Привет, Хабр! Я Самсон Авакян, фронтенд-разработчик команды Т-Путешествий в Т-Банке. Расскажу, как мы собираем просмотры офферов для обучения ML-модели ценообразования, когда цена и условия в карточках меняются прямо на экране.

Делюсь решением на React и TypeScript с использованием Intersection Observer.

А еще моя статья — часть проекта «20 в 20», в котором мы рассказываем о жизни наших ИТ-хабов. Из моего выпуска вы узнаете о южных, ростовских традициях. 

Microsoft сообщила, что накопительные обновления за ноябрь 2026 года устраняют проблемы с USB‑аудиоустройствами; с неполадками пользователи Windows столкнулись после установки апдейтов безопасности в сентябре.

Разговор о безопасности искусственного интеллекта всё чаще превращается в спор о конце света. Одни предупреждают о потере контроля над сверхразумными системами, другие считают такие прогнозы отвлечением от конкретных проблем. Но за разногласиями о будущем остаются вопросы, требующие решений уже сейчас: кому можно доверять управление критической инфраструктурой, как предотвратить опасные эксперименты и кто должен устанавливать допустимый уровень риска.

WIRED поговорил со специалистами по инженерной безопасности, информатике, биотехнологиям и этике. Ниже — пять позиций из этого материала. Эксперты по-разному оценивают вероятность катастрофы, но каждый объясняет, какие угрозы считает наиболее серьёзными и что предлагает с ними делать.

Существующие в России сети проводного радиовещания (ПВ) обеспечивают не только трансляцию трёх обязательных радиопрограмм, но и служат технологической основой систем оповещения и экстренного информирования населения. Сохранять и развивать такие сети намерены и в дальнейшем. Это следует из проекта актуализированной Стратегии развития отрасли связи, подготовленного Минцифры, пишут «Известия».

OpenAI объявила, что 11 декабря 2026 года полностью прекратит поддержку режимов Advanced Voice Mode и Standard Voice Mode в ChatGPT. Компания планирует отказаться от устаревших голосовых решений и сосредоточить все усилия на развитии GPT‑Live.

В 1961 году французский писатель и математик Раймон Кено потряс мир своей книгой «Сто тысяч миллиардов стихотворений» (Cent mille milliards de poèmes). Он написал 14-строчный сонет в 10 вариантах. Разрезав страницы на полоски, он позволил читателю комбинировать строки, получая \(10^{14}\) уникальных стихотворений. На то, чтобы прочитать их все, ушло бы около 190 миллионов лет.

Долгое время это считалось вершиной комбинаторной литературы. Но что, если я скажу вам, что этот исторический рекорд можно превзойти в 163 840 раз?

Сегодня я хочу рассказать, как спроектировал и запустил «Великую Гипер-Матрицу Абсолюта» — бесшовную поэтическую структуру, выдающую 1 280 000 000 000 000 000 (1,28 квинтиллиона) оригинальных сонетов. И, что самое главное, при любой случайной сборке полностью сохраняются безупречная рифма, классический ритм и синтаксический смысл.

Пост стал новостью, новость — статьей, а тестирование железа все еще остается тестированием железа. Или и здесь не все так просто?

На митапе эксперты YADRO поговорят о том, как тестируют аппаратное обеспечение: разберут подходы, инструменты и реальные инженерные задачи.

Поговорим о том, что происходит за пределами привычных тест-кейсов и как убедиться, что железо готово к работе в реальных условиях.

У атакующего ИИ-агента была задача: добраться до документов топ-менеджера небольшой компании через ее корпоративную сеть. За несколько часов он по подсказкам оператора прошел путь от уязвимого плагина на веб-сервере через почтовый сервер и контроллер домена до хоста топ-менеджера и просмотрел там содержимое диска. По дороге он поднял три туннеля на захваченных серверах и дальше шел через них. На стороне защиты ему противостоял комплекс ML/AI-решений, который обнаружил 14 из 15 шагов этой атаки и обошелся без правил, написанных под конкретные инструменты.

Меня зовут Алексей Потапов, я ведущий эксперт направления продуктовой экспертизы в экспертном центре безопасности Positive Technologies (PT ESC). Выше я описал наш тест в лаборатории: RedTeam AI-агент, имитирующий действия злоумышленника, против нашего комплекса. В этой статье я расскажу, чем защищались, как шла атака и что видела защита на каждом из трех этапов.

Наверное, каждый, кто рос в 90-х и начале 00-х, имел удовольствие стрелять в летевших по экрану уток или нагло лыбившихся бандито-ковбоев. Но откуда есть пошла эта технология? Что ж, оказывается, ей уже, ни много, ни мало, 90 лет…