Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Swift известен системой pattern matching. Большинство разработчиков используют её в switch, иногда в if case или guard case. Но в языке есть ещё одна конструкция, которую многие никогда не видели — for case let.

Интересно, что даже разработчики с несколькими годами опыта часто о ней не знают. Более того, в официальной документации Apple она упоминается лишь вскользь, потому что технически это не отдельная фича языка, а комбинация существующих механизмов. Тем не менее, эта конструкция может заметно упростить код.

В этой статье я хочу разобраться:

Системные аналитики на связи?

Тоже сталкиваетесь в работе со сложными распределенными системами, большим количеством интеграций и микросервисной архитектурой?

Тогда предлагаю вам узнать больше про модель C4 – отличный инструмент для проектирования, анализа и коммуникации между участниками команды.

Я откликнулся на вакансию проектировщиком с нулевыми знаниями и меня взяли. Как начинал, что было сложно и что нужно, чтобы начать работать с проектами ОВиК

TL;DR: Раньше тратил неделю на анализ рынка: изучал конкурентов, искал цифры, таблицы Excel, отчёт на 30 страниц. Теперь делаю за 2–3 часа.

Главная фишка — метод «Франкенштейна». Беру один промпт и закидываю в три нейросети: Claude (структура), Perplexity Labs (цифры и источники), Gemini Deep Research (глубокий анализ и JTBD). Собираю лучшие куски от каждой.

Реальный кейс: издательство с тремя сегментами B2B. Бриф делаю через кастомный GPT + расшифровки Zoom (40 минут созвона → 30 секунд анализа). План пишет ИИ. Проверяю только ключевые факты — не каждую запятую.

В статье: рабочие промпты, чек‑лист по шагам, файлы из проекта (анализ Claude, сайт Perplexity, исследование Gemini), раздел с типичными ошибками.

Экономия: в 10–15 раз быстрее. Результат лучше, потому что три ИИ находят разные источники.

Как мы создали собственный картографический пайплайн для топокарт MapMagic: от проблем с внешними провайдерами до архитектуры на OpenStreetMap + Mapterhorn. Почему отказались от MapTiler, как генерируем тайлы карт и создаем качетсвенные изолинии.

По традиции делимся подборкой ярких ИБ-инцидентов. В последний месяц зимы в профильных сообществах обсуждали: штрафы за утечки, масштабную кражу криптоактивов, облака, которые забыли защитить, мошенничество с пособиями и новую прайм-эру фишинга.

Пользователи профильного NTC‑форума (открывается только через IPv6), посвященного исследованиям интернет‑цензуры и обхода блокировок, обнаружили необычное сетевое поведение российского мессенджера MAX. Речь про официальный APK с официального сайта.

Схема была довольно прямолинейной: в одном случае использовали PCAPdroid — приложение, которое на Android‑устройстве имитирует VPN для перехвата сетевого трафика без необходимости получения root‑прав, таким образом позволяя отслеживать, анализировать и блокировать сетевые соединения, осуществляемые приложениями на устройстве. В другом случае анализировался трафик из эмулятора, причем отдельно отмечено, что образ системы в эмуляторе был «чистый», без установленных других мессенджеров и дополнительного софта.

По наблюдениям (дампы PCAPdroid выложены на форуме), мессенджер MAX регулярно дергает сразу несколько сервисов для определения внешнего IP‑адреса, причём часть из них — зарубежные. Среди доменов, которые всплыли при проверке, кроме российских сервисов, видны также иностранные сервисы.

Привет! Меня зовут Егор Лукьянов, я старший аналитик данных в Ozon Tech. В своей работе я часто сталкиваюсь с проблемой масштабируемости в pandas. Код, который быстро работает на гигабайте данных, начинает невыносимо тормозить на десяти. Уверен, эта боль знакома многим.

Сейчас есть быстрые альтернативы, например, Polars. Я сам пробовал переводить на него свои проекты. Скорость действительно впечатляет, но как в анекдоте есть нюанс: приходится переписывать чуть ли не весь код и привыкать к новому синтаксису. А это большая работа, на которую не всегда есть время.

И вот здесь я наткнулся на FireDucks — библиотеку, которая обещает решить эту проблему, просто заменив одну строку импорта. Звучало слишком хорошо, чтобы быть правдой. После опыта с Polars я был уверен, что где-то должен быть подвох.

Я решил проверить FireDucks на нескольких типичных задачах. В этой статье я хочу без лишнего хайпа поделиться тем, что у меня получилось. Мы посмотрим на реальные примеры кода, сравним скорость и разберёмся, где эта библиотека действительно хороша, а где могут быть проблемы.

Привет, Хаброжители! Что такое Roblox? Это красочная компьютерная платформа для создания и публикации своих игр. Мир Roblox изо дня в день становится все популярней, и ты можешь стать его частью! Если ты мечтаешь стать геймдизайнером и создать свою игру, но не знаешь, с чего начать, эта книга поможет тебе!

Примерно 4 года назад, листая ролики ретроблогеров, я наткнулся на видео Коли Губанова, известного в этой тусовке как Pixel_Devil. В этом ролике он показывал небольшую оранжевую коробочку с монохромным дисплеем без подсветки (привет, Game Boy DMG-01!) и — что самое необычное — ручкой-крутилкой на боковой стороне.

Как вы уже поняли, это была карманная консолька Playdate. Естественно, после этого мне захотелось немедленно пощупать ее вживую. Но первые партии (всего несколько тысяч штук) раскупали по предзаказу в США, и я решил подождать, отложив приобретение до лучших времен.

Дальше расскажу, почему теперь понедельники — мой любимый (ну почти!) день недели, как Playdate из экзотической игрушки превратилась для меня в источник вдохновения и поделюсь своим опытом кодинга под этот весьма необычный гаджет.

Китайская команда shareAI‑lab сделала то, что мы все хотели, но ленились — взяли Claude Code, разобрали до последнего байта и собрали заново. С нуля. С документацией.

Если вы когда‑нибудь задавались вопросом «а как вообще работает этот магический агент, который пишет код за меня» — вот вам ответ в 12 сессиях. Без воды, без маркетинговых слайдов и совершенно бесплатно.

Как одна клетка эволюционирует в сложную сеть из 170 миллиардов клеток без участия центрального «менеджмента»? Раннее это объяснялось теорией химической сигнализации, охватывающей системы организма. Но нейробиологи предложили иную теорию, что оспаривает устоявшееся убеждение.

Это не туториал и не истина в последней инстанции. Я просто делюсь своим опытом — как у меня родилась идея и как я её воплощала. Возможно, кому-то это поможет не наступать на те же грабли или подтолкнёт к собственным экспериментам.

В этой статье мы разберём, как PostgreSQL обрабатывает запросы, изучим работу планировщика запросов и освоим анализ отчётов EXPLAIN ANALYZE — важнейшего инструмента оптимизации запросов. Эти знания помогут вам находить и устранять узкие места в производительности, оптимизировать запросы и предотвращать проблемы, из-за которых СУБД может работать медленнее.

Реализуем сервис семантического поиска на базе PostgreSQL с расширением PGVector. В статье: настройка БД через Docker, миграции Alembic, асинхронный слой на SQLAlchemy и API на FastAPI. Иллюстрация на обложке - нейрослоп для привлечения внимания

Салют, Хабр!

Я Паша, вхожу в группу обеспечения производительности интерфейсов. Эту статью мы написали с Сергеем @TrueNort — руководителем группы. В SberDevices её называют командой «Скорость». Под надзором «Скорости» более двадцати веб-сервисов, каждый из которых должен работать быстро и точно. А значит, нужна система мониторинга производительности с гибкими настройками, чуткой реакцией на изменения и оперативными сообщениями о проблемах.  

В статье расскажем, зачем мы нормируем метрики логарифмами, как скрипт превращает данные из ClickHouse в алёрты и как удобнее отображать данные. Словом, поделимся нашим опытом контроля производительности веб-ресурсов.

Давайте честно: рынок вакансий в IT в 2026 году — не сахар.

Цифры (hh.ru, январь 2026)

Вакансий стало на 20–25% меньше, чем год назад
Резюме от соискателей — на 25% больше

Я Lead группы развития продуктов в Контуре. До управления продуктом я больше 6 лет занималась маркетинговыми и юзабилити-исследованиями.

В этой статье я расскажу, что в моём понимании дискавери-долг, почему важно о нём не забывать, и как мы закрывали его в команде Контур.Фокуса. Статья будет полезна продактам, исследователям, менеджерам продукта и руководителям разработки.

Февраль в ИИ выдался оживленным: вышло всё, сразу и у всех. Лидеры индустрии синхронно обновили флагманы, причем фокус сместился с «универсальных болталок» на уклон в кодинг и работу с длинным контекстом. Anthropic выпустили Opus 4.6 с миллионным контекстом, OpenAI ответили релизом GPT-5.3 с самоотладкой, Google тихо выложили Gemini 3.1, попутно побив рекорды в математике — и это лишь малая часть.

Но одними релизами дело не обошлось. Пентагон использовал Claude для военного планирования, OpenAI незаметно переписала собственную миссию, а агенты начали писать жалобы на своих «нанимателей». Эксперименты, скандалы, исследования — всё как мы любим. Погнали разбираться, чем запомнится этот месяц!

Когда говорят «IT-компания», в голове чаще всего всплывают разработчики, DevOps и архитекторы. Про дизайнеров вспоминают реже. Хотя именно от них во многом зависит, как человек будет чувствовать себя внутри продукта: быстро разберется и станет уверенным пользователем или разочаруется и  закроет вкладку.

Мы поговорили с четырьмя дизайнерами Рунити — про то, как они попали в профессию, чем занимаются каждый день и как расти в большой ИТ-компании.