Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В детстве родители просто и доходчиво объясняют, что ты делаешь хорошо, а что не очень. В школе ставят оценки учителя, в вузе — преподаватели. На работе появляются KPI, ревью, оценка 360 и обратная связь руководителя.

Почти на каждом этапе есть кто‑то, кто сможет подтвердить: всё хорошо, ты справляешься или нет. И оценивать других мы тоже учимся довольно быстро: видим, кто сильный специалист, кто не вытягивает задачу, с кем хочется работать, а с кем нет.

А как самого себя адекватно оценить и понять, насколько тебе подходит собственная профессиональная жизнь?

Это тот момент, когда ты уже работаешь и получаешь хорошие оценки, но впервые понимаешь: никто, кроме тебя, не сможет проверить, ту ли карьеру ты начинаешь строить.

С таким карьерным запросом ко мне обратился Владислав, молодой backend — разработчик уровня middle. Он точно не похож на собирательный образ зумеров, о которых снято множество мемов: в свои 20+ к карьере Владислав относится осознанно, ответственно и дальновидно.

Не нужно знать, где живёт нужная модель, искать API-ключи у админов или собирать презентацию вручную из пустого слайда.

Мы сделали единый ИИ-песочницу: витрина сервисов со статусами, чат с моделями и документами, каталог с подсказками и калькулятором памяти, API «подключил и работай» — и генератор презентаций по промпту. Рассказываем, как превратили разрозненные ИИ-инструменты в одну понятную рабочую среду.

Пошаговый способ быстро определиться с направлением в IT и узнать, что именно нужно изучать под конкретную роль — разбираем на примере входа в кибербезопасность.

Qwen3.8-Flash-Next - открытая 125B-модель на архитектуре, которая станет основой Qwen4. По опубликованным Qwen результатам она конкурирует с закрытыми frontier-моделями в задачах программирования, работы с агентами и computer use.

Мы запустили полный checkpoint Qwen/Qwen3.8-Flash-Next на одной RTX 4090. Пиковое потребление VRAM составило 5,95 ГБ, без 4-битной квантизации и дистилляции. Использовался полный checkpoint в bf16, который генерировал обычные токены.

По сравнению с Opus 4.6 Max, согласно собственным данным Qwen:

Договоренности между основателями часто существуют только «на словах». Пока отношения хорошие, это работает. Проблемы начинаются, когда нужно принять спорное решение, привлечь инвестора или кто‑то решает выйти из проекта.

Пример: Два основателя создали фирму, распределили корпоративный контроль 50/50, всё идёт хорошо, но вот предлагается сделка, её нужно согласовать как крупную, а по уставу кворум может быть только при 100% голосов «За». В преддверии общего собрания у основателей произошёл личный конфликт, в итоге один из них голосует стабильно «Против». В результате сделка сорвана, проект потерял деньги, предприятие стало приближаться к банкротству.

И это далеко не единичный случай, когда отсутствие зафиксированных договорённостей приводит к параличу деятельности стартапа.

Как решить будущие проблемы одним документом — соглашением между основателями

Безусловно, время и поступки определяют степень доверия к человеку. Однако бизнес всегда связан с риском и непредсказуемостью, в том числе в поведении партнёров. Поэтому человеческий фактор нужно учитывать и при ведении предпринимательской деятельности, поскольку речь идёт о повышенном риске под личную ответственность.

Очень важно изложить все договорённости на бумаге — первоначально это может быть соглашение о намерениях (term sheet), а в последующем, при понимании, что за бизнес‑модель, у кого какие будут обязанности, какие цели намечены на ближайшее время — корпоративный договор, в котором могут быть прописаны в том числе и способы разрешения тупиковых ситуаций.

Строка внизу терминала Claude Code показывает модель, ветку и проценты контекста. Я на неё смотрю сотни раз в день, пока агент думает. В какой-то момент стало жалко: такое внимание, а тратится на информацию, нужную дай бог раз в час. Заменил их на билеты ПДД и очередь непрочитанных статей. Ниже, как это устроено и что ещё туда кладут люди.

Недавно я изучил одну интересную тему, проверил её на практике и довёл «хотелку» до успешного использования. Речь пойдет об автономных радиометках.

Вы наверняка когда‑нибудь обращали внимание на эти крошечные девайсы в форм‑факторе чуть больше популярной батарейки CR2032 (которая обычно стоит в материнских платах ПК и ноутбуков для питания BIOS)?

Я эпизодически изучал эту тему несколько лет. Но каждый раз приходил к одному и тому же выводу: всё, что было в продаже, стоило дорого, обладало примитивным функционалом и работало строго в радиусе действия Bluetooth‑радиоканала. По сути, их применение ограничивалось связкой ключей: если забыл их дома, телефон сигнализировал, что метка вышла из радиуса связи. И это максимум 20–50 метров.

Мне же хотелось другого: чтобы метка не просто долго жила от одной батарейки, но и позволяла найти себя на любом расстоянии — через интернет и облачные сервисы…

Главная проблема и её гениальное решение.

Хотите убить даже нормальную канбан-доску? Поставьте дедлайн всему, объявите половину задач критическими, добавьте побольше полей — через пару недель команда будет обслуживать таск-трекер вместо работы. Я собрала семь способов довести канбан до абсурда — и семь способов откатить всё обратно.

PHP 7.4 / Laravel 8 / PostgreSQL 13

Проблема: импорт 50 тысяч строк занимал около 45 секунд.
Первое подозрение: база данных, INSERT, UPSERT, индексы, размер batch и количество запросов.
Реальность: бОльшая часть времени уходит на валидацию.

Мы начали разбираться, почему проверка нескольких десятков обычных полей на большом массиве данных оказалась значительно дороже самой записи в PostgreSQL. В итоге удалось сократить время валидации с 42,5 секунды до 0,65 секунды, а длительность всего job — примерно с 45 до 4 секунд.

В статье покажу, что именно оказалось узким местом, почему стандартный Laravel Validator оказался не самым подходящим инструментом для этого конкретного сценария и почему мы не стали от него отказываться.

Парень переустановил систему из-за трояна — и вернул заразу своими руками вместе с бэкапом: она пряталась в конфиге ИИ-агента, замаскированная под его же скилл. Скилл, история, статья с командой установки — всё это текст, который агент исполняет с вашими правами, а почти никто его не читает. Я перестала спрашивать «безопасен ли скилл» и начала спрашивать «что он умеет» — и собрала маленький open-source инструмент, который читает скилл за вас.

Привет, Хабр! Меня зовут Платон Малюгин, я разработчик в Garage Eight. Сегодня поговорим с вами об агентской разработке. Хотим мы этого или нет, ИИ меняет нашу работу и сами подходы к ней. Сгенерированный код может стать большой проблемой, а может, наоборот, усилить нас как технарей. Особенно это чувствуется внутри работающего продукта: агент опирается на существующий код, и любой костыль в нём тянется дальше — в новый результат.

Важно понять, что агенты могут кодить быстро, но только человек обладает насмотренностью и может адекватно оценить результат и улучшить его. Вот как это было у меня.

Первая часть этого материала рассказала о пути Nvidia от производителя видеокарт для игровых компьютеров до самой влиятельной корпорации мира. За последние несколько лет ее технологии изменили всю планету— теперь человечество вошло в эру искусственного интеллекта.

Однако для его развития нужны все новые ресурсы: огромные энергетические запасы, гигантские строительные площадки размером с целые города, но прежде всего — кремниевые чипы. Их нехватка может привести не только к исчезновению многих некогда крупных производителей комплектующих для ПК, но и видоизменить сам персональный компьютер. 

Многие считают, что это и есть план Nvidia. Так ли это на самом деле? Разберемся во второй части материала.

Всем привет! Меня зовут Сергей Ронжин, я архитектор CPM/IBP-платформы Optimacros для интегрированного планирования, бюджетирования и бизнес-аналитики. В статье поделюсь своим опытом – расскажу о планировании в FMCG-бизнесе и том, какую цену платят компании, когда допускают ошибки в этом процессе. Чтобы добавить статье пользы, поделюсь практическими советами, как от «планирования ради плана» перейти к «планированию для прибыли». Статья будет полезна моделерам и архитекторам CPM/IBP-решений, а также бизнес-пользователям FMCG-компаний и специалистам по планированию.

Китай уже давно стал привлекательным местом для зарубежных компаний. Огромный внутренний рынок стимулирует иностранцев к открытию бизнеса на территории КНР, суммы иностранных инвестиций исчисляются десятками миллиардов долларов. Общемировым стандартом стала и организация контрактного производства в Китае с последующим импортом готовой продукции для продажи на территории родных стран. Даже с пандемией, которая повсеместно замедлила развитие экономики, страна справилась довольно быстро.

Казалось бы, инвестируй и получай прибыль. Но инвестиции иностранных компаний в КНР не всегда находятся в безопасности. Все чаще в прессе всплывает тема защиты прав интеллектуальной собственности зарубежных фирм на китайской земле. Самые горячие споры, как правило, разгораются вокруг защиты прав на товарные знаки — именно о них мы и поговорим в этой статье.

Каждый Java разработчик в том или ином виде сталкивается с проблемой выбора инструментария для работы с БД. Если говорить про ORM-ы, то выбор у нас невелик: Spring Data JDBC или Hibernate. И тут часто возникает набор вопросов:

- Когда выбирать Hibernate, а когда Spring Data JDBC?

- Как дизайнить Aggregate-ы в Spring Data JDBC?

- Что из DDD просто теория, а что реально важно на практике? и т.д.

Мы оттекстовали доклад Михаила Поливаха с прошедшего Spring I/O Barcelona. В докладе обсуждаются все эти и многие другие вопросы, с которыми часто сталкиваются люди при проектировании доменной модели в целом.

Будет полезно, если присматриваетесь к Spring Data JDBC или уже используете его и накопили вопросы.

⚠️ А если хочется глубже погрузиться в разработку реальных приложений, у нас в Академии скоро стартует новый поток «Java в продакшене». 

Идущий в составе iOS калькулятор показывает округлённый результат. Constructive Calculator всегда готов показать следующую значащую цифру, так же, как калькулятор Android.

Эпоха, когда видимость в ChatGPT связывали только с Google и Bing, заканчивается. ChatGPT строит собственные индексы и комбинирует множество источников - а значит, стратегии продвижения пора пересматривать.

Шесть российских RPA‑платформ, более 300 критериев и тысячи страниц документации. В начале исследования мы ожидали увидеть привычный для enterprise‑рынка разрыв между несколькими лидерами и остальными участниками. Вместо этого обнаружили сформировавшееся ядро зрелых платформ, каждая из которых способна работать в крупном корпоративном контуре.

Это не значит, что продукты одинаковы. Наоборот, различия есть, но искать их нужно не в базовом списке функций. Они проявляются в архитектуре, эксплуатации, требованиях к команде, работе с отечественной инфраструктурой, ИИ‑возможностях и полной стоимости владения.

В конце июля июля мы опубликовали исследование «RPA Круг Громова 2026». В этой статье расскажу, как мы его делали, какие гипотезы не подтвердились и на что смотреть заказчику, если пункт «умеет создавать программных роботов» уже ничего не объясняет.

Синего экрана смерти больше нет. Точнее, экран‑то есть, просто не синий, а черный. Поменяли его еще в 24H2, заодно убрав и грустный смайлик, и QR‑код. Остались только стоп‑код да имя сбойного драйвера. Вот только компьютеры на Windows как уходили в незапланированный ребут, так и уходят. И цвет фона тут вообще ни на что не влияет. Значит, надо разбираться, что вся эта тарабарщина значит.

У нас Scrum, доска Kanban, а скоро переходим на SAFe. Разбираемся, кто все эти люди: от Waterfall и XP до Lean Six Sigma, Team Topologies и AI. Простые объяснения, схемы и пять вопросов, которые стоит задать до смены процесса.

Карта подходов к разработке: от Waterfall и XP до Team Topologies и работы с AI. Что они решают, где помогают и как выбрать без посвящения в тайное общество.