Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

От провалов в внедрении ERP до построения системы эскалаций - всё самое интересное, что писали за последние 2 недели про управление проектами. Мы прочитали все публикации и выбрали для вас самые крутые и полезные. Читайте, сохраняйте и применяйте!

Каждый раз, когда заходит разговор "что дешевле — поднять у себя открытую модель или платить за API", его почему-то ведут в ценах за токен. И почти всегда это спор не в тех единицах.

Во-первых, self-hosting — это постоянные затраты, а API — переменные. Значит, ответ зависит не от цены за токен, а от того, насколько плотно вы это железо загрузите. Во-вторых, токены вообще никто не покупает как цель. Покупают решённые задачи. А модели очень по-разному тратят токены на одну и ту же задачу.

И вот что изменилось за последний год: открытые модели догнали топ лидербордов. На SWE-bench Verified DeepSeek V4 Pro берёт 80,6 %, Kimi K3 — 93,4 %, вплотную к лучшим закрытым. То есть во многих сегментах выбор «своё железо vs API» перестал быть выбором по качеству — он стал чисто экономически/операционным. Ниже это то, как я предлагаю его считать.

Итан Сигел (американский астрофизик-теоретик и научный журналист, автор рубрики "Спросите Итана", один из пропагандистов современных научных знаний), опубликовал эту статью в далеком 2020-м в ответ на вопрос одного из читателей.

@avshkol перевел эту захватывающую статью (и снабдил несколькими примечаниями, в т.ч. с более подробным разъяснением немногочисленных формул, а также упоминанием роли русского ученого Александра Фридмана), поскольку в ней кратко и доступно рассказана история взглядов на динамику нашей Вселенной, от космологической постоянной Эйнштейна до современных теорий темной энергии...

FrozenDictionary сделан под словари, которые заполняют один раз при старте, а дальше только читают. Замерил на четырёх машинах и трёх рантаймах — разброс вышел от ×0,76 до ×1,9, и зависит он не от версии .NET, а от того, сколько ключей и как они устроены.

Разобрал, куда уходит время в поиске по строке, вытащил из рантайма имена реализаций, которые он подбирает под конкретный набор ключей, и посмотрел в дизасме, за счёт чего Frozen выигрывает — и почему на маленьких наборах проигрывает.

Заголовок конечно очень похож на классический ИИ SEO слоп, но не спешите закрывать. Анализ вцелом я делал для себя и не претендую на истину в последней инстанции. Просто делюсь вдруг кому окажется полезным.

OpenRouter - самый крупный и известный в мире агрегатор нейросетей. C 26 июля стал пытаться блокировать пользователей из России. Вцелом, с учетом простоты регистрации и возможностью оплаты криптовалютой - это не такая большая проблема. Но только вот пользование сервисом из 3 букв может добавлять определенные задержки к ping-у. А если на агрегатор завязано достаточно много сервисов, то сервис из 3 букв должен работать как часы. Эту проблему можно решить именно так, но откровенно говоря ценность OpenRouter как агрегатора в данном случае сводится практически в нулю, поэтому я решил поискать альтернативу - кто уже озаботился решением этого вопроса, попутно получив и другие полезные плюшки, вроде использования российских моделей если в агентах светит 152 ФЗ (строго для этих запросов) и более простой оплаты без переводов на зарубежную карточку.

Для тех, кому лень читать, краткий итог ниже:

В моей практике пришлось разрабатывать программную часть измерительных приборов, источников тока,  испытательных установок, автономных, не связанных с компьютером. Меню как помощник и путеводитель пользователя было необходимо. Хочу поделиться опытом разработки своей библиотеки

В предыдущих статьях мы познакомились с Docker, научились создавать собственные образы, запускать контейнеры и объединять несколько сервисов с помощью Docker Compose. Теперь переходим к Kubernetes.

Duolingo часто критикуют за то, что после сотен дней занятий пользователь умеет поддерживать серию, но не разговор.

Эта критика не совсем справедлива. Duolingo действительно помогает начать заниматься регулярно, запоминать слова и осваивать базовые конструкции. Проблема возникает, когда приложение воспринимают как полноценную замену разговорной практике.

Реальный язык устроен сложнее упражнения с несколькими вариантами ответа.

В разговоре никто не подскажет нужное слово. Собеседник может говорить с акцентом, использовать незнакомое выражение, перебить, пошутить или неожиданно изменить тему. Нужно не узнать правильный ответ, а самостоятельно и быстро сформулировать мысль.

Поэтому вопрос стоит не в том, умер ли Duolingo. Скорее, умерла идея, что одно приложение и один формат занятий способны полностью научить языку.

Если вы делаете приложение на React Native / Expo и вам нужны Яндекс.Карты, вы наверняка столкнулись с проблемой: у Яндекса есть официальный SDK для Android, iOS и Flutter — но не для React Native. Годами пробел закрывало сообщество, но в 2026-м ситуация невесёлая:

Пару лет назад я потерял доступ к аккаунту Facebook. Второй фактор был основан на SMS с кодом. Я логинился, ждал, пробовал на следующий день — ничего. Стало понятно: сообщения от Facebook на мой российский номер больше не приходят. Если бы мне тогда было очень надо, восстановить доступ было можно — поддержка предлагала прислать селфи с паспортом. Я тогда решил, что это того не стоит.

Но ситуация заставляет ощутить, насколько незащищенными мы можем оказаться в нашей зависимости от цифровой экосистемы. Ведь почти все процессы повседневности так или иначе уже завязаны на цифровые решения: работа, личные дела, финансы, здоровье, коммуникации, поездки, спорт, развлечения. И когда хотя бы один из сервисов прекращает работу, для нас перестает работать не столько приложение или сайт, сколько реальный процесс, который на нем основан.

В этой статье я попробую разобраться, как сделать свою цифровую инфраструктуру устойчивее, не превращая её поддержку в отдельный проект.

Эта статья выросла из одного моего комментария в качестве читателя об ИИ-слопе, возникшей после этого дискуссии с писателями и редакторами, переросшей во взаимное минусение друг-друга с высунутыми языками и последовавшего затем всеобщего успокоения.

Далее мой взгляд на проблему со стороны читателя, попытка перевести все в конструктивное русло и небольшое исследование для технического решения проблемы.

Статья для того, чтобы поделиться своим опытом поиска работы в Канаде как иммигрант политкорректно - ньюкамер - и выводы, к которым пришёл в процессе.

AI-агенты отлично решают локальные задачи, но часто теряют связи между частями большой кодовой базы. Из-за этого изменение одной функции может незаметно сломать frontend, backend-роут, сервис, repository, background task или тест.

В статье разбирается CodeSlicer — локальный CLI, MCP-сервер и визуальный анализатор, который строит проверяемый граф влияния проекта. Он связывает функции, классы, DI-провайдеры, HTTP-endpoint’ы, frontend-компоненты и тесты, сохраняя evidence chain, provenance, confidence и причины каждой связи.

Показывается полный pipeline: inventory, extraction, semantic resolution, support packs, unknown regions, mutation testing, runtime observation и impact analysis. Отдельно разобрано, почему система не должна превращать предположение AI в подтверждённое ребро.

На размеченных Python-сценариях протестированы 21 тестовый сценарий, 29 mutation-сценариев, 20 обязательных semantic edges, 0 false positive и 0 false negative. Для TypeScript и frontend-backend bridge проверены 12 сценариев, 15 мутаций и 4 cross-language цепочки с endpoint precision 1.0.

Также рассматриваются интеграции с AI-агентами через CLI, MCP и skills, отличие CodeSlicer от обычных графов кода и дальнейшее развитие проверенного registry библиотек

Совместная разработка, и как найти лентяя в команде. История о том как я пришёл к созданию плагина для OpenSource.

Если у Вас закрались в голову мысли, что один из персонажей не работает, я думаю этот инструмент будет для Вас полезен.

А чтобы не читать всю статью инструменты можно быстро посмотреть

JETBRAINS MARKETPLACE

VISUAL STUDIO MARKETPLACE

Название статьи навеяно комментарием к одной из моих публикаций на Хабре.

А подтолкнуло написать статью еще три комментария все к той же публикации. В первом комментарии @hazan просто и ясно написал: «От чего так мало фотографий экспонатов?»

Читатель @sartorius9 высказал высказал вообще «крамольную» мысль : «Похоже, что в этих двух музеях отечественной электроники поболе, чем во всей современной России. (((» .

А был еще комментарий от @bolk :  «Ничего себе, люблю такое, надо приехать как-нибудь на выходные из Казани к вам.».

21 июля я сидел, обновлял ленту и ждал Gemini 3.5 Pro – тот самый флагман, который Google пообещала ещё в мае на I/O. «В следующем месяце», – сказали они тогда. Прошло два. Я уже мысленно прикрутил этот релиз к списку «когда-нибудь», но вместо флагмана компания выкатила… три модели тира Flash. Ни одной Pro. Знакомо, да?

И вот что интересно: в руки попали не просто затычки, а модели, которые для 90% реальной работы полезнее ещё одной строчки в таблице интеллектов. Особенно когда выяснилось, что экономия в 17% выходных токенов на самом деле тянет за собой цепочку издержек и способна сделать агентную разработку дешевле почти вдвое. А ещё новая версия местами просела в чтении графиков – и об этом молчат почти все.

Давайте разбираться без корпоративных слайдов: что реально дают эти модели, чем за них придётся заплатить вниманием и как не сломать свой пайплайн, обновляясь на последнюю версию.

Алкометр, который сохраняет результаты на веб-сайте в историю, а также позволяет соревноваться с другими пользователями в недельном рейтинге. На проект ушло более 400 евро, один год и несколько ревизий.

В статье расскажу о долгом и затратном пути к финальной версии и о том, какие ошибки были совершены.

Приложение поддерживает 20+ языков. Каждое обновление — это не только новая сборка, но и правки в обоих магазинах: название, подзаголовок, описание, «что нового». Для каждого языка, на каждой платформе, через медленный веб-интерфейс.

При двух десятках языков и двух платформах обновление «что нового» вручную занимает 30–40 минут. При этом легко ошибиться: скопировать не ту версию текста, забыть один язык, перепутать поля между iOS и Android.

В статье покажу, как свести всё это к одному коммиту.

Дядя Хашимото сказал разобраться, я попытался. Речь про его эссе «Everyone Should Know SIMD»: SIMD должен знать каждый разработчик; примеры там на Zig, но суть от языка не зависит. Мой язык - Go, и в февральском обзоре Go 1.26 я написал про новый SIMD-пакет грустную строчку: «поддержка ARM64 планируется в будущих версиях».

Будущее пришло быстрее, чем я ждал: в go1.27rc2 пакет simd стал портируемым, и один Go-код разворачивается в Neon на Apple Silicon и в AVX2 на Intel. У меня под рукой обе машины: Mac на M3 Pro, где собиралась первая версия этих бенчей, и Linux-десктоп на i9-14900KF. Впереди проверка обещания портируемости на живом железе: один исходник, два дизассемблера, две пачки замеров. Ассемблер писать не будем, весь код запускается копипастой; целиком он лежит в репозитории dsbasko/sandbox-simd.

Когда человек впервые слышит про одногодичную магистратуру, обычно возникает один из двух вопросов:

«А так вообще можно?»

«Что из обычной двухлетней программы пришлось выбросить?»

На первый вопрос ответить просто: да, можно. Рассказали про нашу одногодичную программу «Большие данные и машинное обучение».