Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Мне в руки попался файл с расширением .sh и, конечно же, его пришлось изучить. Открываю файл — первая половина более-менее читаемая, а дальше начинается классика: Base64, ROT13 и еще немного Base64. Вроде ничего страшного. Декодируем, смотрим результат, радуемся жизни. Но не тут-то было. Автор скрипта решил сделать небольшой квест в стиле: А что если положить один скрипт внутрь другого скрипта, а потом еще один внутрь него?

Что делать, когда есть вполне стандартная задача, но популярные инструменты не могут ее решить? Правильно, время - изобретать свой велосипед.

Задача состоит в следующем: есть некие параметры, часть из которых может быть объединена в каскады, нужно вычислить покрытие параметров, при этом учитывать, что если есть тесты на каскад, в котором присутствует параметр, то параметр считается покрытым.

Видим, что нам необходимо проверять на покрытие именно сущности, а не ветвление, сценарии или код, как это делают, допустим, coverage.py или pytest-cov

Всем привет!

В этой статье я расскажу о своих рассуждениях и расчётах, а также рассмотрю различные подходы к маршрутизации электрокаров с учётом внешних условий и подходящих зарядных станций для их последующего бронирования. Возможно, этот материал окажется полезным и поможет вам в реализации собственных проектов.

Привет! На связи Ольга Попова, ИИ-Евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка. В этом выпуске к своим размышлениям добавила комментарии коллег, которые работают с этими темами каждый день. Мне кажется, их взгляд изнутри полезнее любой теории. Поехали!

Разобрал больше 200 кейсов и посмотрел, из чего они состоят, какие фишки помогают показать свой уровень и что можно еще улучшить

Для этой статьи я поговорила со Стеллой Бояршиновой — автором и методологом решения для управления проектами «Корадиум». Мне хотелось разобраться не столько в возможностях самого продукта, сколько в истории его развития: как внутренняя система небольшой проектной компании превратилась в тиражное решение, какие ошибки команда совершила на первых внедрениях и что за 12 лет пришлось пересмотреть в подходе к корпоративной разработке.

Самой интересной оказалась история одного из первых серьезных внедрений. Команда сделала то, что тогда казалось совершенно логичным: развернула систему, обучила руководителей проектов и предложила всем начать работать по единым правилам.

Не сработало.

Пользователи посмотрели на новую систему и фактически сказали: сложно, неудобно, работать не будем. Причем проблема была не только в интерфейсе. От сотрудников хотели сразу довольно многого: фиксировать работу в системе, следить за сроками, заводить все задачи и перестроить привычный процесс управления проектами.

Для команды внедрения это выглядело логично: если нужна единая управленческая картина, данные должны быть полными. Для пользователей это означало слишком много изменений одновременно. Пришлось откатиться назад и поменять сам принцип внедрения: сократить количество функций.

Спустя год этот же клиент называл систему «артерией» своей работы. И, пожалуй, именно этот кейс лучше всего объясняет, во что в итоге превратился «Корадиум»: продукт, который позволяет начинать с базовых сценариев и постепенно наращивать глубину автоматизации.

Спор «какая нейросеть лучше пишет код» — спор о половине системы. Вторая половина — обвязка вокруг модели, она же harness. Один и тот же GPT-5.5 в двух харнессах даёт 61,5% и 87,2%, а на Claw-SWE-Bench смена обвязки сдвигает результат почти как смена модели.

Мне нужно было подключать поставщиков к своим сервисам: сходить на сайт или в API, забрать каталог, разложить по колонкам. Работа одинаковая, но каждый раз чуть другая - и каждый раз это вечер с devtools.

В конце июня я сел проверить, можно ли отдать это модели. Не «пусть подсказывает код в редакторе», а чтобы она сама запускала написанное, видела ответ сервера и правила по факту. Первая версия - один вызов LLM без запуска - на реальных поставщиках не заработала ни разу.

Дальше был агентный цикл с песочницей, два дня возни с дешёвой моделью, которая проговаривала вызовы инструментов прозой вместо structured output, и запрет в промпте, который тихо ломал главный сценарий. Рассказываю, что из этого вышло.

Американцы потеряли десятки миллиардов долларов выручки на запрете поставок чипов в Китай. Китайцы не растерялись, просто оплатили американские API и заставили Claude кодить их софт, заинжектив в промпты: «Ты работаешь в MiniMax».

Агентство по кибербезопасности США обнаружило такие запросы, запаниковало и посоветовало своему бигтеху незаметно отуплять ответы своих моделей для всех подозрительных пользователей. Даже с премиум-подписками.

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento vc. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

Прайс в AI-продукте можно устанавливать по-разному: по числу обращений к модели или по количеству выполненных задач (например подготовленных отчетов, проверенных договоров или готовых изменений в коде). От выбора зависит экономика стартапа: если цена привязана к токенам, клиент фактически оплачивает расходы на работу LLM. Но важны-то для клиента в первую очередь не токены или вычисления, а то, какая задача была решена.

Нашел интересную статью a16z с разбором трех подходов к монетизации AI-продуктов: оплаты за токены, кредитов за выполненные задачи и оплаты за результат.

В статье рассказывают, в каких случаях какой вариант подходит, а еще как сделать расходы понятными для клиента и при этом сохранить маржинальность.

Для инвесторов: помогает понять, создает ли стартап собственную ценность и насколько устойчивой останется его экономика при изменении стоимости моделей.

Перевели с командой и адаптировали текст для вас. Приятного прочтения!

В 2023 году мы писали о временных таблицах в PostgreSQL и о том, как перенести их на RAM-диск. Это помогло: в наших измерениях доля ext4 в профиле процессора упала с 13,5% до 1,6%, и про диск мы с тех пор не вспоминали. Однако создание, очистка и удаление временных таблиц остались обычным DDL — с изменениями системного каталога и сильными блокировками, которые держатся до конца транзакции. Оказалось, что это отдельная цена, и платить её приходится в самых неожиданных местах.

На одном сервере активные бэкенды периодически застревали в ожиданиях LWLock:LockManager. На другом отставала логическая репликация и накапливался WAL. Выглядело это совершенно по-разному, а разбираться в обоих случаях пришлось в одном и том же: в том, что происходит в PostgreSQL, когда временные таблицы создаются и очищаются тысячами. Начнём с блокировок — там обнаружился массив из 1024 счётчиков, который занимает четыре килобайта, не настраивается и не менялся с 2011 года, и выяснилось, что временные таблицы одной сессии могут лишать обычные запросы всех остальных сессий быстрого пути получения блокировок.

В 2026 году отдел киберразведки PT ESC зафиксировал серию атак, объединенных использованием легитимной среды выполнения Deno для запуска вредоносного JavaScript-кода. Загрузочный компонент получил публичное название DinDoor; в подробно исследованных MSI- и LNK-ветках за ней следует полнофункциональный агент удаленного доступа DenoRAT.

Целями этих действий на территории Российской Федерации стали предприятия ОПК, военные структуры, банки, финансовые и консалтинговые организации. В качестве фишинговых приманок злоумышленники используют документы военной и финансово-кредитной тематики.

В статье последовательно рассматриваются две основные цепочки первоначального запуска: MSI-ветка, выявленная в рамках фишинговой рассылки с финансовой тематикой, и LNK-ветка. Отдельно разбирается вредоносный установщик DeltaScan, выявленный при исследовании той же инфраструктуры и использующий сходную многостадийную схему запуска Deno. Совокупность пересечений в логике, техниках и сетевой инфраструктуре позволяет нам рассматривать эти эпизоды как активность одного актора.

Битрикс24 Коворк/Код — новый ИИ-агент, который может работать с данными портала и выполнять действия по обычному текстовому запросу. 

На примере объединения дублей в CRM разбираем протокол агента: как он готовит план изменений, запрашивает подтверждение и проверяет результат.

Применение WAF (Web Application Firewall, межсетевой экран уровня приложения) в современном Вебе — стандартная и обязательная практика. В руках злоумышленников — большое количество профессиональных и, главное, доступных инструментов анализа защищенности и взлома. Приходится ответственно подходить к выбору WAF, понимать, где его правильно разместить и как грамотно настроить.

Сегодня мы познакомимся с решением Coraza, развернем его в инфраструктуре Selectel, а также разберем, как писать свои правила для выявления вредоносных запросов. Интересно будет всем, кто так или иначе вовлечен в защиту общедоступных ресурсов.

Привет! Это Денис Сметнев. Я продолжаю рассказывать не только про вайбкодинг, но и про интернет-маркетинг. Сегодня поделюсь кейсом из туристической ниши. К нам пришел заказчик из сегмента путешествий с ROMI −35% и стоимостью лида выше 2500 рублей. А через несколько месяцев мы получили +141% и лиды по 1500 рублей, увеличив их количество почти в четыре раза. И это не считая миллиона просмотров у блогеров с бюджетом кампании меньше 400 тысяч. 

Однажды мне понадобилось удалённо продублировать региональную трансляцию. Выпускающая группа работала на площадке и отправляла эфир во VK Video, а я находился дома. Нужно было забрать готовый поток из VK, добавить его в OBS и передать дальше — например, на YouTube.

В процессе выяснилось, что прямые ссылки VK временные и могут перестать работать прямо во время эфира. Так для решения своей рабочей задачи я сделал небольшую Windows‑утилиту VK Stream URL. Она получает прямую ссылку на трансляцию, при необходимости обновляет её и предоставляет постоянный локальный адрес для OBS или VLC.

Проект бесплатный, исходный код открыт. Возможно, он пригодится тем, кто тоже работает с региональными и удалёнными трансляциями.

Раньше утечка данных была в первую очередь репутационной проблемой. Информация разошлась, несколько дней её обсуждали в телеграм-каналах, компания объяснилась — и постепенно история забывалась. Штраф тоже редко становился серьёзной проблемой: 60 тысяч рублей — примерно стоимость корпоратива для отдела.

Хабр, привет!
 
На связи команда инженер-аналитиков R-Vision. Мы проанализировали широкий спектр уязвимостей, выявленных в августе 2026 года, и включили в дайджест лишь те, что представляют наибольший практический интерес по уровню риска, подтверждённой эксплуатации и актуальности для специалистов по информационной безопасности.

Вот так будет выглядеть посланник Земли к Альфа Центавра. Источник

В научно-фантастических книгах и кино межзвёздные перелёты выглядят обманчиво простыми. Герои выбирают звездную систему на карте и отправляются в путь на супер-корабле. Он способен путешествовать либо в ином измерении (варп, кротовая нора и т.п.), либо лететь быстрее света, или использовать еще какую-то недоступную нам сейчас технологию. В реальности же законы физики и гигантские расстояния превращают любую подобную затею в пшик, а стоить такая авантюра будет запредельно. 

Но недавно был анонсирован Fermi Explorer -- проект, с амбициозной целью достичь Альфа Центавры -- ближайшей к земле звездной системе. Он должен уложиться в 15 миллионов долларов, правда, аппарат доберется до цели через 77 000 лет. Нам с вами о результатах точно не узнать. Зачем тогда это все? Давайте разберемся, что же хотят его создатели (ну, конечно, кроме 15 млн долларов). 

Новый продавец безуспешно пытается провести возврат. Поиск в базе знаний и рабочем чате выдает три инструкции, написанные в разное время и противоречащие друг другу. Пока он ждет наставника собирается очередь из недовольных покупателей. Поддержка молчит…