Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

19 ноября 2025 года команда Angular выпустила 21 версию фреймворка. Одно из основных нововведений - сигнальные формы.

Разберем преимущества нового API и как начать с ним работу

Многие гадают, искать ли работу в айти на других рынках. И не так-то просто оценить свой уровень! Я давно веду блог для аудитории, идентичной аудитории Хабра (разработчики/инженеры/айтишники средних лет), и мы за несколько итераций выработали простой тест, по которому можно оценить свой потенциал довольно точно.

Но что намного важнее: можно найти свои слабые места, которые возможно стоит подтянуть, если есть желание выйти на глобальный рынок.

Каждый может оценить себя: тест с двумя составляющими - база в виде маркеров рабочих/важных скиллов (сумма полезного) и мультипликаторы, которые сильно влияют на общую востребованность, в том числе потенциал перехода между смежными профессиями.

[В каждом пункте можно выбрать только один результат]

Жизненный цикл большинства мобильных приложений — несколько лет. За это время вокруг продукта вырастает целая экосистема из интеграций, людей, процессов и логики. Чем более зрелая система, тем сложнее её развивать из-за роста количества зависимостей, ограничений и стоимости изменений.

Поддержка двух нативных приложений в таких условиях может быть дорогой в финансовом плане и сложной в скорости вывода новых функциональностей. Один из способов модернизировать продукт и снизить расходы – постепенно перейти на Kotlin Multiplatform.

В этой статье технический директор Александр Кияйкин и iOS-разработчик Мария Нестерова из CleverPumpkin вместе с экспертами X5 Tech, AvitoTech и MAGNIT OMNI разбирают, как компании со зрелыми цифровыми продуктами использует KMP, какие риски учитывают и какой видят от этого эффект.

Привет, Хабр!

Меня зовут Иван и я занимаюсь frontend-разработкой в компании SimbirSoft. В марте 2026 на официальном сайте Nuxt объявили о выходе новой версии Nuxt v4.4. В ней произведена миграция на Vue Router v5, добавлена возможность создания пользовательских фабрик useFetch/useAsyncData, типизация пропсов в Layout, новый композабл и компоненты для работы с доступностью, профилирование сборки, улучшение производительности и многое другое.

Также в январе вместе с выходом версии Nuxt v4.3 разработчики продлили поддержку Nuxt 3 до 31 июля 2026 года (ранее указывали срок до 31 января 2026 года). Решение было принято после открытия обсуждения, чтобы узнать у сообщества, как прошло обновление с версии 3 до версии 4. Многие отметили, что ждут новостей о сроках релиза Nuxt 5, который должен выйти вместе с Nitro 3, поэтому пока не спешат обновляться на четвертую версию. А пока мы ждем новостей, давайте посмотрим, какие интересные нововведения появились в последних релизах Nuxt. Данная статья — это краткий обзор на новые фичи и изменения, которые мне показались интересными.

Я веду небольшой блог, где рассказываю, как создавать эффективный коммерческий дизайн. Моя роль — где-то посередине: маркетологам я показываю, как делать правильный визуал, а дизайнеров учу смотреть на свои работы через призму маркетинга.

Периодически мне задают один и тот же вопрос: «Какой формат рекламы работает лучше всего?». Моушен или статика? Разговорные видео или анимированные ролики?

Я нашел время, чтобы наконец разобрать эту тему и объяснить, как выбирать формат рекламы, есть ли «золотая таблетка» на все случаи жизни и почему одна кампания летит в космос, а другая — проваливается.

Легковесные треды есть и в Java, скорость — в Rust, микросервисы можно делать на чём угодно. Так почему Go? Потому что он не даёт вам писать красиво.

Наверняка вы слышали о новых версиях HTTP — второй и третьей. Что за этими версиями? Зачем они были разработаны? Чем они отличаются от классического HTTP/1.1 и где могут быть полезны? Какие настройки предоставляет веб‑сервер Angie для этих протоколов? Все эти вопросы мы будем разбирать в этой статье.

Начнём с краткой истории развития протокола HTTP.

Моя лента в соцсетях сейчас выглядит очень странно. Открываешь пост и через пару абзацев понимаешь, текст писал не человек.

Авторы стараются выглядеть умно, добавляют сложные формулировки, длинные конструкции, пафосные мысли и псевдоаналитику. Им кажется, что текст получился сильным.

Но это лишь потому, что люди не читали ни одной книги по копирайтингу (например, Ильяхова). В их текстах сразу заметны уши ChatGPT.

Internet Archive — крупнейшая цифровая библиотека мира — сохраняет веб-контент ещё с середины 1990-х. Её задача — архивировать интернет и делать его доступным для всех. Для этого Archive ведёт Wayback Machine, в которой сегодня хранится более триллиона архивных веб-страниц; ею ежедневно пользуются журналисты, исследователи и даже суды.

Однако в последние месяцы The New York Times начал блокировать архиву доступ к своему сайту. Подобные шаги, судя по всему, предпринимают и другие издания, включая The Guardian.

В истории науки и техники есть имена, которые ассоциируются с конкретными изобретениями: Эдисон и лампочка, Белл и телефон, Попов и радио. Но есть и другая категория гениев, чьи имена стоят за целыми мирами, за фундаментом, на котором возведено здание современной цивилизации. Клод Элвуд Шеннон — именно такой человек. Его имя не на слуху у широкой публики, но без его прозорливости наш мир был бы совсем иным: не было бы ни Интернета в его нынешнем виде, ни мобильной связи, ни компакт-дисков, ни даже привычной нам работы компьютеров. Он не просто изобрёл очередное устройство; он создал универсальный язык и математический аппарат для понимания самой сути информации, превратив её из абстрактного понятия в измеримую величину.

TL;DR: MiniMax представила M2.7 — первую модель серии, которая участвовала в собственной доработке через RL-петли и агентные сценарии. Результаты: 56.22% на SWE-Pro, 1495 ELO на GDPval-AA, 97% adherence при работе с 40+ сложными навыками. Модель уже используется для автономной отладки продакшена и генерации full-stack проектов.

В прошлом году мы начали публиковать данные в каталоге «Если быть точным» в формате Parquet. Его придумали инженеры Twitter и Cloudera в 2013 году, и сегодня он стал стандартом хранения аналитических данных — его используют Google, Amazon, Netflix и большинство современных data-платформ. В этом гайде мы расскажем, как эффективно работать с данными в формате Parquet с помощью Python.

Привет, Хабр! Я Владимир Сыропятов, Senior Analyst в Garage Eight. Последний год я наблюдаю, как AI меняет нашу работу — не в теории, а на практике. В этой статье я расскажу о шести трендах, которые уже трансформируют аналитику, и покажу на реальных кейсах, кто кого заменит и как аналитику выжить в эпоху AI.

Это гениальный оффер!

Потому, что в пяти словах уместилось все.

Разберем эту фразу:

Вслушайтесь в конструкцию: «большой, НО чистой».

Это же чистая формула конфликта! То самое «хочу, но...», которое мы ищем в каждом клиенте.

Маргадон соединяет то, что в голове у клиента кажется несовместимым.

С одной стороны: «Хочу большой любви, НО боюсь, что она будет грязной, пошлой, примитивной».

С другой стороны: «Хочу чистой любви, НО сомневаюсь, что она будет большой, страстной, настоящей».

Маргадон в пяти словах закрывает оба страха сразу. Он говорит: да, ты хочешь большую любовь — и она будет. И да, ты хочешь чистую — и она будет такой. Всё вместе. Без компромиссов.

«Большой» — это масштаб. Не интрижка на неделю, не «давай просто встретимся и посмотрим», а чувство, которое захлестнет с головой. Настоящая любовь. Та, о которой мечтают.

«Чистой» — это про качество отношений. Не «грязной», не «пошлой», не «одноразовой». А высокой, светлой, настоящей. Той, про которую не стыдно рассказать маме, которой можно гордиться, о которой рассказывают подругам – а те завидуют.

«Хочешь?» — это вовлечение. Не приказ, не угроза, а вопрос, который заставляет ответить «да» самой себе.

И всё! Никакого «Я ученик великого мага, у меня 30 лет опыта, авторская методика соблазнения».

Просто пять слов, которые попадают ровно в точку В.

А дальше происходит самое главное.

Идеальный момент

Фимка, не задумываясь, отвечает:

— Да кто ж ее не хочет?

Вот он — момент истины. Маргадон не продает, не уговаривает, не доказывает пользу большой и чистой любви. Он просто задает вопрос — и клиент сам подтверждает: да, это то, чего я хочу. Это то, что нужно каждой.

В эпоху смартфонов искусство фотографии почти утеряно. Фотография стала массовым явлением, а большинство современных фотографов-любителей даже не слышали о таких понятиях, как выдержка или баланс белого. И не знают, какие манипуляции цифровая камера в смартфоне выполняет, чтобы сгенерировать картинку. Да, именно сгенерировать, потому что итоговый результат на экране кардинально отличается от того, что «видит» светочувствительный сенсор.

В более профессиональных цифровых камерах и некоторых топовых смартфонах информация сохраняется в формате RAW — в виде значений яркости, снятых с матрицы. Это «цифровой негатив», который мы можем конвертировать в RGB и отредактировать как угодно, сохранив исходник. Вот где начинается искусство современного цифрового фотографа — в обработке RAW.

Даже для опытных пользователей системы (продукт-оунеры, техлиды, CTO, руководители уровня B-1, сотрудники кост-менеджмента) это не всегда просто, тем более для новых. Значительная часть времени уходит не на работу в системе, а на поиск информации в разрозненных источниках: Excel-таблицы, письма, локальные заметки или уточнение деталей у коллег. Отсюда и появилась идея AI-ассистента как удобного способа получать ответы в одном месте, обычным человеческим языком.

Python почти стандарт для AI-проектов, но мы, как и большинство продуктовых команд в банке, используем JVM-стек: Kotlin, Java, Spring Boot. Поэтому осознанно выбрали развивать AI-ассистента в уже знакомом стеке. Это не просто техническое предпочтение. Мы хотели сохранить поддержку и масштабируемость внутри команды и  не привлекать новые компетенции, которых у нас пока нет.

Наш опыт может быть полезен командам, которые работают в JVM-среде и хотят внедрить AI без перехода на другой стек.

С ростом числа обращений в Service Desk классические ML-решения перестали покрывать все сценарии. Что же с этим делать?

Привет, Хабр! Я — Дмитрий Терентьев, ведущий специалист по науке о данных в Центре компетенций сопровождения IT-продуктов. Работаю с данными больше восьми лет, последние четыре — в Лемана Тех. В этой статье по мотивам доклада с AiConf я расскажу об эволюции моделей машинного обучения в поддержке и как удалось дополнить экосистему поддержки LLM с RAG для человекообразных ответов по Wiki и интеллектуальной эскалации к живым специалистам.

В конце 2000‑х Groupon стал символом эпохи «купонного безумия»: сервис обещал ресторанам и салонам красоты поток новых клиентов, а пользователям — большие скидки почти на все. Через несколько лет оказалось, что взрывной рост построен на хрупкой модели. Компания была вынуждена заново изобретать себя как более зрелый маркетплейс услуг и впечатлений на локальных рынках. Вспоминаем историю бурного взлета и последующего выживания Groupon.

Почти три года назад Google DeepMind опубликовала Levels of AGI - работу, которая определила пять уровней AI-систем (от начального до сверхчеловеческого) и шесть уровней автономии (от инструмента до полностью автономного агента). Индустрия получила общую терминологию - что-то вроде уровней автономного вождения , только для интеллекта. Но без способа измерить, на каком уровне находится конкретная система, классификация осталась сугубо теоретической. Каждый мог назвать свою модель level 2, и никто не мог это опровергнуть.

В марте 2026-го вышло продолжение. Measuring Progress Toward AGI пытается дать индустрии инструмент измерения. Не финальный скор, а десять отдельных шкал. Построенных не на очередном датасете, а на инструментарии когнитивной психологии.

Из новостей: продажи Crimson Desert достигли 2 миллионов копий, Продажи No, I’m not a Human достигли миллиона копий, NVIDIA показала дистиллированный нейрослоп — DLSS 5, Unity 6.4, Blender 5.1.

Из интересностей: интервью с Гаем Сихи, глава Colossal Order о проблемах Cities: Skylines II из-за выбор движка, создание премиальных игровых трейлеров и синематиков, жестокая реальность отыгрыша Путешественника в Cronos The New Dawn.