Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Когда вы последний раз читали документацию размером более страницы А4 без привлечения LLM? Вопрос риторический.

Кажется пришло время вычеркнуть написание документации из списка тех. долга.

В статье я попытался переосмыслить саму идею документации для enterprise разработки, а также рассказать о практическом решении поднятого вопроса для любой системы на платформе 1С 8.3 и выше. 

Подробный гайд, как написать сочинение с помощью ИИ. Обзор 10 лучших нейросетей для генерации эссе, пошаговая инструкция для создания качественной и уникальной работы.

Привет, Хабр!

Интеграция современных LLM в геймдев, виртуальных ассистентов и робототехнику сейчас напоминает попытку прикрутить двигатель от космического шаттла к телеге. У вас есть невероятно умная модель, которая понимает тончайший контекст, но её inference latency (задержка вывода) убивает любой пользовательский опыт.

Пока ваш ИИ-NPC парсит входящий аудиопоток, отправляет запрос по API, ждет генерации ответа и распаковывает JSON в анимацию, проходит от 1 до 3 секунд. В динамичной среде — это вечность.

Недавно мы выкатили визуальный прототип нашего движка на одной развлекательной площадке. В ответ мы получили классическое: "Рано демонстрировать 'честные 60 FPS'. У вас там просто калейдоскоп беспорядочных кадров, мыло и кривые пальцы".

Ребята смотрели на дебаг-вывод и оценивали "обертку", совершенно не заметив "мотор". Визуализация была лишь сырым тестом инференса. В этой статье я расскажу, как мы построили Dual-Process Architecture (Система 1 + Система 2), которая позволяет ИИ реагировать на события за миллисекунды, менять личность на лету и обучаться в реальном времени.

В OpenClaw мультиагентность - это не одна функция, а несколько режимов работы. Можно создавать отдельных постоянных агентов со своей рабочей папкой, запускать саб-агентов под конкретную задачу и передавать разработку во внешний инструмент через ACP, например в Codex, Claude Code, Gemini CLI.

Иногда хочется выгрузить список треков из плейлиста Яндекс Музыки — например чтобы:

• сохранить треклист

• перенести музыку в другой сервис

• сделать бэкап

• проанализировать плейлист

Ещё одна причина — изменения в версиях треков. В некоторых случаях в каталоге Яндекс Музыки используются отредактированные версии песен (например, с запиканной ненормативной лексикой или изменёнными фрагментами текста). Поэтому иногда хочется сохранить оригинальный список треков из плейлиста, чтобы при необходимости найти альтернативные или оригинальные версии композиций в других сервисах.

Но у Яндекс Музыки нет функции экспорта.

Вы когда-нибудь получали два списания с карты за одну покупку? Или видели дважды созданный заказ после одного клика? Это не баг платёжной системы - это баг вашего кода. Имя этому баг - отсутствие идемпотентности.

Всем привет, дорогие читатели! Расскажу вам о том как сделать интернет-радио на «скорую руку» без особых хлопот.

Войти в IT можно и без английского — но только до первого проекта. Потом начинается классика: документация на английском, ошибки на Stack Overflow — на английском, интерфейсы — тоже. Получается, что знание языка — это не плюс к резюме, а базовый инструмент, как Git или IDE. А когда команда международная, то без английского команда просто не поймет друг друга.

В статье расскажем, в каких IT-профессиях чаще всего нужен английский, достаточно ли базовых школьных знаний для работы и где можно прокачать язык для карьерного роста.

Я разрабатываю приложения на Flutter уже много лет, и то, как он развивается, не перестает меня удивлять. Сегодня Flutter Widget Previewer — это уже не эксперимент, а нормальный инструмент для проектирования UI: он позволяет видеть, как виджеты отрисовываются в реальном времени, без запуска приложения целиком.

В этой статье разберем, что такое Flutter Widget Previewer, как им пользоваться и как этот инструмент помогает ускорить разработку интерфейсов. Заодно поговорим о нескольких особенностях, о которых стоит помнить.

Каждый запрос к большой языковой модели — это не «магия в облаке», а тысячи графических процессоров, системы охлаждения, трансформаторные подстанции и водяные контуры. Пока мы генерим мемы, обсуждаем скорость ответов или количество пальцев на картинках, растет потребление воды и энергии. Разбираемся, о каких цифрах идет речь — и что с этим делать.

Сам по себе искусственный интеллект — безусловно, одно из самых полезных технологических достижений последних лет. Он помогает автоматизировать рутинные задачи, ускоряет исследования, упрощает доступ к знаниям и меняет работу в самых разных отраслях — от разработки ПО до медицины. В этой статье речь не о том, чтобы отказаться от ИИ или объявить его новой экологической угрозой. Но, как и любая крупная цифровая инфраструктура, будь то облачные сервисы или стриминговые платформы, системы искусственного интеллекта опираются на вполне материальную основу. Чтобы обучать и обслуживать современные модели, нужны центры обработки данных, вычислительные кластеры и сложные системы охлаждения. Все это требует электроэнергии и воды — и по мере роста популярности ИИ его экологический след становится все заметнее.

Меня зовут Виталий, я из команды ArcaneGaming.
Сегодня я хочу рассказать вам о своем пет-проекте, который немного вышел из-под контроля и превратился в полноценный продукт.
Встречайте - Snuffer !