Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вместе с Главным инженером НПП «Гидрокуб» Иваном Кочетковым сделали для вас практическое руководство по выбору гидравлических цилиндров. Расскажем: на что обратить внимание при выборе гидравлического цилиндра для различных задач в промышленности и строительстве. Эта статья поможет разобраться в ключевых параметрах и избежать типичных ошибок при выборе оборудования.

Гидроцилиндр (гидравлический цилиндр) — объемный гидродвигатель возвратно-поступательного движения. Рабочей средой в нем выступает жидкость, которая под давлением управляет ходом штока, а тот в свою очередь влияет на нужный механизм.

Статья носит исключительно образовательный/ознакомительный характер. Она не служит цели, рекламировать какой-либо инструмент или ПО. Все наименования программного обеспечения, упомянутые в статье приведены из личного опыта.

Роли аналитиков в IT-компаниях давно вышли за рамки простых классификаций. Если раньше можно было уверенно разделить бизнес-аналитиков, фокусирующихся на требованиях заказчика, и системных аналитиков, отвечающих за техническую реализацию, то сегодня рынок диктует универсальность. Российские вакансии на том же hh.ru полны требований, где BPMN соседствует с SQL-оконными функциями, а знание REST API - с ГОСТами. И это не прихоть рекрутеров, а реальность цифровизации, импортозамещения и дефицита кадров.

Захотелось порассуждать вслух (впечать?) над мыслями из статьи. Я не буду нападать на представленную там математическую модель, потому что гуманитарий и нифига в них не понимаю (будете кидать тапками — кидай сразу оба — пару хоть продать можно). Но у меня вызвали недоумение исходные тезисы и вопросы автора и сама постановка проблемы.

Дисклеймер № 1: написано без внешних нейросетей. Только с помощью той, что в черепной коробке.

Дисклеймер № 2: написано без оглядки на хрупкую человеческую гордость. И с пониманием, что ко мне все ниже изложенное относится в той же мере, что и к любому другому человеку.

Веду агентство заказной разработки в Екатеринбурге. Последние полгода каждые переговоры начинаются одинаково: клиент приходит с бюджетом вдвое меньше прошлогоднего и спрашивает - вы же с AI работаете, значит дешевле? Он прав! И это только начало.

Разобрал, что реально происходит с рынком аутсорса в 2026-м: почему мотив "сэкономить" упал с 70% до 34% за шесть лет, куда делся спрос на Junior и Mid, что вайбкодинг сделал с нижним сегментом рынка и почему Apple начал удалять вайбкодинг-приложения из App Store. Отдельно - про Россию, где рост рынка на 50% маскирует совсем другую природу спроса. С цифрами, источниками и личными наблюдениями из регионального B2B.

Две недели назад я выложил Доку — локального AI-агента для Windows и macOS. Статья попала в топ-5 Хабра за сутки, пришло 22 баг-репорта в первые 48 часов и 154 комментария за неделю.

Самый частый запрос в комментариях: «когда будет работа с файлами?». Это логично — агент который умеет искать в интернете, но не может взаимодействовать с твоим диском, это как браузер без закладок.

В этой статье — технические детали того что я сделал: файловый доступ для агента, permission gate, agent timeline, pipeline hardening. Плюс три баги которые я поймал по дороге и которые стоит знать если вы строите что-то похожее.

Вы слышали, что Manticore Search быстрый. Вы слышали, что он объединяет полнотекстовый, векторный и нечеткий поиск в одном движке. Но когда вы начинаете реально работать с ним, вы сидите перед документацией, угадываете синтаксис SQL и надеетесь, что CREATE TABLE не выдаст непонятную ошибку.

MCP-Manticore меняет правила игры.

Это сервер Model Context Protocol (MCP), который подключает Cursor, Claude Code, Codex CLI или любой другой MCP-совместимый AI-ассистент напрямую к вашему экземпляру Manticore. AI может:

Успехи, а особенно провалы во внедрении AI последних лет постепенно приводят бизнес к подходу осознанного освоения технологий, основанного на понимании, что AI - это пусть и мощный, но лишь инструмент, а не цель, и что эффекты от внедрения технологий в организации в первую очередь определяются ее качественно проработанной бизнес-стратегией, дающей возможность качественно выявить возможности и гэпы и определить точки применения технологических решений.

Начинаем детально разбирать AI КОМП-АС фреймворк - полное описание можно найти здесь.

Просматривая содержание курсов для аналитиков 1С, я заметил любопытную закономерность. Везде учат рисовать схемы бизнес-процессов. Но нигде не учат помещать в них ключевого участника — Систему. Ту самую учетную программу, ради демонстрации которой, вообще-то, вся эта красота и рисуется.

Вместо этого ее функции размазывают между участниками процесса, как масло по бутерброду. В результате Система есть везде и нигде. И по схемам невозможно понять, что она реально делает и за что бизнес платит деньги.

Вторая проблема - универсальность. Курсы учат рисовать одну схему для всех сотрудников заказчика разом. Как будто топ-менеджер, руководитель среднего звена и исполнитель — это один и тот же человек. На практике у них три разных видения мира. В итоге схемы работают усредненно — а значит, посредственно.

И наконец, схемы рисуют, не сообщая, а зачем они? Для презентации руководству, для инструкции рядовому исполнителю или для чего-то еще?

В этой статье я покажу, как встроить Систему в схемы бизнес-процессов, адаптировать схемы под разные уровни аудитории и применять на практике — под конкретные задачи.

Это эссе объемом 2800 слов (на 12 минут чтения) о том, как выжить внутри ИИ-революции в разработке ПО и не поддаться всеобщему страху, витающему вокруг нас. Я поделюсь несколькими уроками, которые усвоил на сложных горных маршрутах — оказалось, они отлично помогают в укрощении ИИ-агентов. Думаю, эти принципы пригодятся всем работникам умственного труда.

400 000 строк в файле Excel, а пропущенный день это дырка в истории и отчёты, которые тормозят даже на мощном ПК — именно с этим столкнулся алготрейдер Дмитрий Овчинников. Но он смог при помощи ИИ ассистента создать дашборд, который упрощает управлением его 100+ стратегиями в алготрейдинге. И это, по его словам, как пересесть с запорожца на вертолёт.

На Хабре вообще очень мало пишут про алготрейдеров, а уж про работающие алгоритмы так и вообще ничего. А есть такая важная для любого сторонника алгоритмов тема как управление и отображение результатов трейдинга и она определенно заслуживает внимания.

Представьте: вы выкатываете проект, где роутинг реализован через классические GET-параметры. Адреса страниц выглядят как site.ru/products.php?category_id=102&item_id=9452&sort=desc. С точки зрения кода всё работает стабильно – сервер получает четкие инструкции и отдает нужные данные.

Проблемы начинаются, когда на проект заходит SEO-специалист. Он видит эти «хвосты» и начинает проклинать архитектуру url. Для поисковиков это препятствие для ранжирования и плохой пользовательский опыт. Чтобы навести порядок в индексации и сделать ссылки понятными, приходится внедрять ЧПУ (человекочитаемый URL, от "человеко-понятный URL).

Ниже – практическое руководство: от понимания структуры до настройки на сервере и разбора реальных ошибок.

Продолжаю делиться своим опытом использования Claude Code и пакета скилов GStack от CEO Y Combinator. Сегодня продемонстрирую насколько поддержка мультиязычного сайта на Django может быть простой.

Новый пост-квантовый гибридный алгоритм шифрования для высоко-нагруженных систем с реализацией на TypeScript. Ring-LWE, работа с ключами с использованием MAC и SHAKE-256, защита от основных видов атак и другие мысли в реализации протокола QuarkDash.

Помните те времена, когда мы сидели в три часа ночи, пытаясь свести VLOOKUP-ами три кривых CSV-файла, выгруженных из разных CRM, а питоновский скрипт падал из-за одной запятой не в той кодировке? Кажется, это было в прошлой жизни...

На дворе апрель 2026 года. Нейросетевой анализ данных – это уже не игрушка для гиков и не R&D-эксперимент с непредсказуемым бюджетом. Это суровая, ежедневная необходимость. Если вы сегодня не используете ИИ для очистки, обогащения и анализа датасетов, вы всё равно что копаете котлован чайной ложкой, пока соседи работают экскаватором.

По данным исследований Стокгольмского института окружающей среды, современные LLM достигают 85–90% точности по сравнению с ручной разметкой и анализом даже в таких субъективных вещах, как оценка политических и климатических документов. А в жесткой математике и структурированных таблицах этот процент стремится к абсолютным 100%.

В этой статье я собрал ультимативный топ-9 платформ, сервисов и подходов, которые перевернут ваш воркфлоу. От уютных табличек в Google Sheets до суровых кластеров для машинного обучения. Мы разберем, какие инструменты реально работают на проде, и поймем, как стать настоящим архитектором смыслов.

Пристегните скафандры, мы погружаемся. И начинаем с абсолютного геймчейнджера.

Если спустя время у вас происходило такое, что компонент-стор разрастался, а каждое добавление или исправление логики уже пугало, то эта статья для вас.

Сегодня я не буду читать лекций. Просто поделюсь тем, как сам дошел до более-менее устойчивого подхода после того, как неоднократно рефакторил чужие сторы и ловил себя на мысли: «Зачем я это трогал?». Возможно, где-то я буду неправ, возможно, в вашем проекте это не взлетит. Я не напрашиваюсь в учителя, просто фиксирую опыт, чтобы не наступать на одни и те же грабли.

В любом зрелом фронтенде проблема редко в том, чтобы написать еще один Button.

Проблема начинается позже. Когда у компонента уже есть десятки использований, Storybook, типы, обвязки, legacy-слои и пара человек, которые “чуть-чуть расширили API, потому что так было удобнее”.

В этот момент UI-kit начинает незаметно плыть.

Я бизнес‑аналитик. Пишу мобильные приложения с нуля — без исходных знаний кода, архитектуры, дизайна и маркетинга. Инструменты те же: Claude в чате и копипаст в Android Studio.

Это вторая статья. Первая была про старт эксперимента и публикацию первых версий. Реакция была предсказуемая: часть читателей сочла это «неподдерживаемым способом разработки», часть — «игрой в прототипы», часть — «без навыков всё развалится». Я не собираюсь спорить на уровне тезисов. Поэтому вместо дискуссии — отчёт по фактам.

Ссылка на первую статью. Здесь не будет пересказа. Это именно промежуточный срез: что произошло после публикации, когда пришли реальные пользователи и реальные проблемы.

Решение ошибки You do not have required role or permission to perform an operation при загрузке в TestFlight через Xcode

Столкнулся с ошибкой при отправке сборки в TestFlight из Xcode (впервые такое)

При этом:

✅ аккаунт в App Store Connect был владельцем

✅ все соглашения, налоговые формы и банковские данные были заполнены

✅ Bundle Identifier совпадал

✅ архив собирался корректно

Проблема оказалась не в правах App Store Connect, а в том, что в аккаунтах у меня было добавлено несколько учетных записей Apple ID. Из-за этого Xcode путался при работе с App Store Connect и при отправке сборки выдавал ошибку прав доступа.

Помог выпил из Xcode всех учеток кроме той, через которую выполняется публикация.