Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Сидячая работа — профессиональное проклятие разработчиков. Проводя по 10 часов за кодом, мы часто игнорируем «звоночки» от поясницы, пока они не превращаются в полноценные прострелы. После очередного визита к врачу я задался вопросом: а можно ли использовать современные LLM, чтобы упростить жизнь пациенту и наглядно отслеживать динамику лечения?

Так появился Spine Advisor — десктопное приложение на Python, которое использует мультимодальную модель Gemini 3 Flash для «чтения» МРТ и ведения цифрового дневника спины.

Привет, дорогой читатель! Меня зовут Анна. Сейчас по иронии или волею судьбы я работаю в договорном направлении и теперь-то понимаю, почему важно согласовать договор не только с самим собой, а с целым рядом специалистов, чтобы максимально защитить свои права и снизить риски. Но буквально два года назад я не придавала большого значения даже внимательному чтению договоров, и это оказался самый дорогой опыт в моей жизни. Надеюсь, дороже уже не будет.

Мне пришлось закрыть торговые точки в Москве из-за отсутствия опыта и знаний, и именно об этом я хочу рассказать: о своем предпринимательском кейсе и ошибках, которые я предвидела и о существовании которых даже не подозревала. И да, в какой-то момент для меня термин «договор» приобрел другую тональность. Сейчас это не просто звук (и основная часть работы), а целая история из жизни. Я надеюсь, что она будет полезна для всех, кто только задумывается об открытии своего дела.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Князев, старший системный инженер К2 Кибербезопасность. Сегодня я хочу поговорить об атаках на цепочки поставок на примере того, что все хорошо понимают и любят.

Просто представьте, как вы заказываете эспрессо в проверенной кофейне. Зерна от известного обжарщика, бариста с опытом, кофемашина за миллион. И казалось бы, все идеально. Но потом выясняется, что кто-то подсыпал в зерна что-то лишнее еще на плантации. Вы не виноваты, кофейня не виновата, но пить это вы уже не хотите.

В разработке происходит ровно то же самое, только в роли зерен здесь выступают npm-пакеты. Плантация превращается в GitHub, а подозрительные примеси представляют собой вредоносный код в легитимном релизе. И вы узнаете о проблемах не по вкусу, а по инциденту в проде.

Давайте продолжим это сравнение под катом и разберемся, как не испортить компоненты, из которых складывается современная кибербезопасность.

В работе постоянно сталкиваешься с багами. В топе самых неприятных — крэш. Еще хуже — когда он неочевидный, и сразу сложно сказать, откуда "растут ноги". В этой статье попробуем воспользоваться LLDB для разбора проблемы на реальном примере.

Создать идеальную ИИ открытку с правильным текстом теперь легко! Разбираем частые ошибки и даем пошаговый гайд для генерации поздравительных открыток с помощью нейросети. Внутри — готовые рабочие промпты на 8 марта, день рождения и другие праздники.

После первой настройки Telegram Business Bot в OpenClaw обычно все радуются базовому сценарию: вечерний саммари по личным диалогам.

Работает, удобно, но быстро появляется следующий вопрос:

А что, если нужен не только отчёт за вчера, а анализ переписок за месяц или год?

Ниже покажу, как я это у себя собрал: Telegram Business Bot + OpenClaw + memU + локальная векторная база.

Любой, кто хоть раз проектировал серверную комнату или участвовал в расширении ЦОДа, знает одну простую вещь: самое веселое начинается не когда ты выбираешь оборудование, а когда пытаешься все это собрать вместе. Шкаф от одного производителя, PDU от другого, замки от третьего, кабель-менеджмент — вообще от четвертого. И вот ты сидишь с пятью спецификациями, тремя разными форматами крепления и нулевым желанием жить. Знакомо? Мировые лидеры, которые, впрочем, больше ничего не продают в России, уже давно предлагают на рынке объединенные шкаф, питание, мониторинг, СКУД и климат-контроль, уже увязанные между собой на уровне конструкции и софта. Но теперь подобные решения появились в портфеле российских производителей. Об этом и поговорим сегодня.

Специалисты, поработавшие много лет в IT, иногда чем-то напоминают людей преклонного возраста, которые встретившись, начинают рассказывать о наболевшем.

Так произошло и со мной, когда встретился со своим другом, работающим в IT уже с десяток лет. Мы незаметно и довольно стремительно переключились на обсуждение болячек связанных с работой. И очень быстро нашли точки соприкосновения по одной мучительной боли: рабочие чаты

Термин vibecoding появился в 2025 года, когда Андрей Карпатый описал подход: разработчик формулирует задачу на естественном языке, ИИ генерирует код. За год практика ушла от «вайбь и забыл» к осознанному использованию. Cursor, Claude, Copilot стали стандартом, границы возможного сместились в сторону агентов, оркестрации и автоматизации маркетинга. Для кого это важно и что именно меняется в работе продактов и фаундеров — ниже.

Привет, Хаброжители! Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Появляются чат-боты, способные вести диалог не хуже реальных людей, программы, генерирующие персонализированные бизнес-отчеты, электронные письма, новости и даже романы.

«Обработка естественного языка в действии» — это практическое руководство для разработчиков, которые хотят превратить искусственный интеллект в инструмент, способный помогать людям и понимать их. Вы узнаете, как использовать Python, PyTorch, spaCy и современные архитектуры глубокого обучения для создания приложений, использующих обработку естественного языка (NLP), узнаете, как создавать чат-боты и системы поиска информации, использовать генеративные модели, а также защищать пользователей от дезинформации.

Второе издание было полностью переработано, теперь вы можете узнать о трансформерах BERT и Hugging Face, тонкой настройке больших языковых моделей и многом другом.

Современные нейроморфные системы сталкиваются с двумя независимыми проблемами.

Проблема 1: Кодирование информации

Бинарные спайковые сети (SNN) передают градации сигнала через:
Частотное кодирование (множество тактов на одно значение)
Увеличение количества линий передачи

Проблема 2: Аппаратная реализация

Аналоговые мемристорные кроссбары обещают естественную нейроморфность, но содержат следующие проблемы:
Шум и дрейф параметров
Недетерминизм вычислений
Каждый чип требует индивидуальной калибровки

Традиционные Network-on-Chip (NoC) добавляют overhead:
~40% площади кристалла уходит на маршрутизаторы
~70% энергии тратится на пересылку данных, а не вычисления

Decima-8 предлагает:

Level16: кодирование уровня активации (0..15) в одном такте на одной линии. Это компромисс между бинарным представлением и аналоговой непрерывностью.
Цифровые кроссбары (эмуляция мемристорных матриц): детерминизм, воспроизводимость, отсутствие шума
Эстафетную активацию вместо пакетной маршрутизации: тайлы не передают данные друг другу, активация распространяется через граф зависимостей
Результат: фиксированная задержка, предсказуемое поведение, 0% площади на роутеры.

Привет, Хабр! Меня зовут Егор Дудин, я технический руководитель юнита «Деловые услуги» в Авито Услуги. В этой статье я излагаю своё видение построения и работы с обратной связью и её роли в крупной IT-компании. 

Здесь будет больше про личный практический опыт, а не теорию. Это статья про развитие моего подхода к фидбэку от тяжелого и утомительного к простому и эффективному.

Под катом - кейсы из практики, примеры работы с фидбэком и 13 советов от меня.

Привет на связи Федотов Михаил и Абдульманов Эдуард, мы технические лидеры Android разработки в Альфа-Банке и занимаемся приложением для физических лиц.

В этой статье вспомним наш опыт разбиения большого монолитного android приложения на мини-приложения срезки, занимались мы этим уже довольно давно, но тема все равно актуальная.

Переход к таким мини-приложениям позволяет ускорить конфигурацию Gradle и уменьшить время компиляции проекта как локально так и на CI.

Думаю это будет полезно тем кто интересуется архитектурой android приложений, KSP, Dagger, а также тем у кого крупное многомодульное приложение и есть проблемы с производительностью работы Gradle в проекте.

Продолжаю серию статей про полезные инструменты для сисадминов. Сегодня расскажу про зарубежные сайты, которые точно должны быть в вашем шорт-листе. Читайте под катом и делитесь своими онлайн-сервисами по мониторингу, тестированию и оптимизации. 

Привет! Меня зовут Фаина, я системный аналитик с опытом более 5 лет. В последнее время все чаще стала задумываться как системному аналитику в текущих реалиях применять в работе ИИ. Так началось мое погружение в увлекательный мир LangChain, ИИ, RAG и векторные БД.

Для начального исследования я решила попробовать что-то достаточно простое и базовое. Так в мою голову пришла идея создать ТГ бота, который напоминает о запланированных делах

В этой статье мы продолжаем разбирать возможности веб‑сервера Angie по борьбе с DoS (и немного DDoS) атаками. В предыдущей части мы разобрали стандартные средства, а в этой обсудим возможности сторонних модулей и системы Fail2Ban.

Первый в мире AI-тренажёр для MSX учится проходить лабиринт 1986 года.

Иногда всё начинается не с “хочу сделать исследование”, а с очень человеческого чувства - ностальгии. У ретро-игр есть особая фактура: звук, простая графика, жёсткие ограничения платформы и при этом удивительно честный геймдизайн, где каждая механика ощущается руками. Я поймал себя на том, что современные игры часто “слишком удобные”, а старые - наоборот, заставляют учиться, запоминать, терпеть и аккуратно разбирать уровни, как головоломку. И в какой-то момент мне захотелось вернуть это ощущение: не просто поиграть десять минут, а попробовать заново пройти игру так, как в детстве - медленно, с исследованием, с маленькими открытиями.

По данным отраслевых опросов, в 2025 году 84% разработчиков использовали ИИ-инструменты для написания, отладки и автоматизации кода. А в 2026 году ожидается, что более 80% компаний будут применять генеративный ИИ в разработке своих продуктов. Но у LLM есть ограничения, которые не позволяют им быть одинаково эффективными для всех языков программирования — например, для С++.

Тему ограничений AI в пайплайне «плюсовой» разработки обсудили Андрей Золотых и Илья Казаков из YADRO, Константин Владимиров из Синтакор, Илья Шишков из Сбертех и Денис Фокин из LRI. К каким выводам пришли эксперты, читайте под катом. 

Привет! Меня зовут Любовь Черкасова. Я больше 13 лет работаю в ИТ и занимаюсь цифровизацией бизнес-процессов в крупных компаниях. За это время я руководила командами аналитиков и отделом внедрения, участвовала в проектах по запуску и развитию корпоративных систем, а также выводила на рынок собственный продукт — LDM.КЭДО.

Последние годы я занимаюсь развитием CSP-платформы в LDM и наша команда регулярно проводит исследования. За три месяца в прошлом году нам удалось провести более 50 интервью с ИТ-директорами, руководителями внедрения, сопровождения и цифровой трансформации в крупнейших российских компаниях. 

Работа в продуктовых командах часто разделяется на 2 этапа: исследования (Discovery) и разработка (Delivery). Этап Discovery направлен на проверку жизнеспособности идеи, чтобы не тратить на разработку много человеко-месяцев. В некоторых случаях, дешевле разработать, запустить и проверить все на практике, но если мы говорим о длительной и дорогой разработке — цена ошибки может быть слишком высока, поэтому дешевле сначала провести исследование.  О важности этапа Discovery написаны сотни книг, но большинство примеров в них сводятся к B2C: «Почему люди покупают именно эту марку молока». Когда речь заходит о B2B-метриках, становится сложнее: как рассчитать retention бухгалтеров в ERP или ценность системы управления контентом (ECM)?

В B2B ценность Discovery выше, но и порог входа другой: вы не можете просто встать у полки в супермаркете — вам, как минимум, нужно подписать NDA. Мы провели масштабное исследование опыта использования систем управления контентом (OpenText, SharePoint, FileNet) в России и готовы поделиться «кухней» процесса.

Это первая часть цикла статей о разработке системы публикации структурированных интерактивных постов через Telegram Bot API. В следующих частях — архитектура, рендеринг шаблонов и управление доступом к закрытым чатам.

С чего всё начинается

Представьте типичную задачу: пользователь вашего сервиса хочет опубликовать в своём Telegram-канале структурированный пост. Не просто текст — а пост с заголовком, многострочным описанием, блоком реквизитов, динамическим индикатором прогресса и интерактивными кнопками. Пост, который после публикации будет обновляться в реальном времени по мере поступления новых данных. Пост, под которым есть кнопка, открывающая отдельный диалог в боте — и всё это происходит без перехода в браузер, без форм, без лишних шагов.

На первый взгляд — ничего сложного. Telegram Bot API умеет отправлять текст, прикреплять медиа, рисовать inline-кнопки. Но именно в этот момент начинается то, что разработчики называют «дьявол в деталях».

На практике задача немедленно разбивается на несколько инженерных проблем, каждая из которых требует отдельного решения. И если пропустить хотя бы одну — система либо ломается при первом же граничном случае, либо создаёт такой UX, что пользователи просто не понимают, что происходит.