Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

ИИ-агенты пишут код все быстрее, а рабочий день разработчика 1С почти не изменился. Он по-прежнему пересказывает задачу агенту в чате, носит бизнес-вопросы аналитику, согласует решение с архитектором, сам меняет статусы и пишет комментарии. Чем сильнее агенты, тем больше времени уходит на эту переноску, а не на код.

Я собрал стенд, где агент работает не в чате, а в процессе. Задача из трекера сама идет по этапам: анализ, архитектура, план, код. Каждый этап агент делает в CI, а аналитик, архитектор и разработчик подключаются только там, где нужно их решение.

В статье — как это устроено, живая задача от заявки до merge, сколько времени это экономит команде и сколько стоит: 68 центов на задачу.

Сейчас интернет - это что-то вроде электричества. Он просто есть: дома, на работе, в метро, и вспоминаем мы о нем, только когда он вдруг пропадает, пусть даже в последнее время это случается все чаще. А ведь лет 25-30 назад все было совсем иначе. В интернет тогда не заходили, а именно выходили, и сам выход превращался в целый ритуал. Сначала нужно было дождаться, пока все наговорятся по телефону, потом дозвониться до провайдера, послушать, как скрипит и шипит модем, и только после этого открыть наконец нужную страницу. Которая, к слову, еще и грузиться могла минуту-полторы, а то и две. Звучит как испытание, но вспоминается почему-то с теплом. Вот и давайте вспомним, как это было.

Казалось бы, об эпохальной нинтендовской восьмибитке в России знают всё. Но о том, что «Денди» изначальная — Nintendo Famicom — умела выходить в собственный интернет, слышали немногие. И вот как это было.

Как много можно было бы успеть сделать, если бы в сутках было больше 24 часов. Эта мысль часто преследует нас, когда дел становиться все больше, а времени на их выполнение — все меньше. Однако, сутки, на самом деле, не равны 24 часам. К сожалению отклонения не всегда в сторону увеличения и пренебрежительно малы. Тем не менее данное явление колебаний продолжительности суток является объектом интереса научного сообщества. Ученые из Альбертского университета (Канада) провели исследование, в котором установили причины данный колебаний, сокрытые в недрах Земли. Что удалось выяснить ученым, как протекает колебание продолжительности суток, и какие еще интересные данные удалось получить? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Бэкенд-разработка давно выходит за рамки одного языка: приходится разбираться с производительностью, пересматривать архитектурные решения и осваивать новые инструменты. В подборке — 35 бесплатных уроков OTUS на октябрь и ноябрь: от практики на Python, Java и Go до работы с высокими нагрузками и интеграции ИИ.

Я Антон Калуцкий, руководитель DEVCOM — экспертного центра аутстаффинга ИТ-специалистов с экспертизой в 1С. Делюсь наблюдениями, как разработчики 1С применяют ИИ в работе, какие задачи ему доверяют и в каких случаях он действительно помогает ускорить разработку.

Мы все чаще используем ИИ в работе: разработчики генерируют код, аналитики готовят требования и документацию, HR составляют описания вакансий и анализируют резюме, а руководители пишут письма, отчеты и протоколы встреч. На первый взгляд, производительность растет: если раньше аналитик тратил четыре часа на документ, то теперь справляется за час, а разработчик получает заготовку кода за несколько минут вместо половины рабочего дня.

Но что происходит с результатом дальше? По моему опыту, сотрудник действительно может работать быстрее в два-три раза, а скорость команды остается прежней. Более того, иногда ИИ замедляет общий процесс, потому что экономия времени на одном этапе оборачивается дополнительной работой на следующем.

Когда я буду большим, я ограничу себе созвоны до часа в день.

Расшифровки созвонов уже давно стали обыденностью для гиков, организаций из IT и диджитала. Так и на наших созвонах с волонтерами и партнерами SPB Founders уже регулярно появляется дополнительный участник – бот-notetaker. После онлайн-встречи остаются расшифровка, краткое содержание и задачи, поэтому привычка вести параллельно заметки у меня постепенно отпала (примерно с 2023 года, если честно – отсутствие записи считаю теперь признаком просто дружеской онлайн-вечеринки или страшно секретных переговоров). С одним из авторов сервисов транскрибации до бума ИИшных сервисов мы даже долгое время делали митапы SPB Founders как с большим профи в звуке и видеотрансляциях, но после его переезда за пределы России и выхода кучи ИИ-альтернатив только изредка пользуемся его решением.

Как оказалось, выгрузку аудио или видео на расшифровку или формат «бот из приглашения в календаре сам заходит в Zoom и всё записывает даже без меня» уже далеко не единственный: встречу можно писать прямо с компьютера с захватом аудиоканала или вообще использовать ИИ--транскрибатора, встроенного в саму ВКС. Стало интересно посмотреть, насколько эти подходы сейчас отличаются, и в каких случаях каждый удобнее. Для сравнения взял только то, где появлялся сам и активировал расшифровку за осень 2026го: Zoom, mymeet.ai, Speech2Text.ru, МТС Линк, Контур.Толк и Яндекс Телемост. К счастью, делать саммари после встречи умеют уже все – поэтому этот критерий не вошел в таблицу.

Оговорка: в следующей части я попробую шире копнуть, сравнив уже только независимые решения-транскрибаторы, но пока смотрел только знакомые.

Разбор этого удивительного артефакта является прямым, осязаемым материальным доказательством существования палеокосмической инженерии прошлых эпох!

Антикитерский механизм — это старейший из известных аналоговых компьютеров в мире, созданный во II–I веках до нашей эры в Древней Греции и обнаруженный в 1901 году на месте крушения римского корабля возле острова Антикитера. Учёные до сих пор бьются над его полной реконструкцией, потому что этот прибор — не просто календарь, а высокоточный механический транслятор движения небесных тел, фрактально копирующий алгоритмы Холста Вселенной!

Подключить n8n к локальной языковой модели можно минут за десять: Ollama в соседнем контейнере, один HTTP-запрос, и n8n уже пишет резюме заявок, ничего не отправляя в облако. А вот с приватностью всё не так быстро. К этому моменту текст заявки успел осесть в истории запусков n8n, в журналах контейнеров и в бэкапе базы, а любой неосторожно добавленный узел может унести его наружу.

Пример ниже собран на n8n 2.43.5 и Ollama 0.40.4. Названия узлов, формат credentials и совместимость API от версии к версии меняются, так что стриминг, structured output и вызов инструментов придётся проверить на своей связке.

Как n8n вызывает локальную модель через API?

Узел HTTP Request отправляет POST на адрес Ollama с моделью, текстом и параметрами генерации, а следующий узел достаёт ответ из JSON. Подойдёт нативный /api/chat или OpenAI-совместимый /v1/chat/completions. Адрес должен открываться именно из контейнера n8n, а формат ответа и стриминг проверяют для выбранного маршрута.

Искали носки, получили брюки: сравнили шесть способов поиска на одном каталоге

Проверили полнотекстовый, векторный, гибридный, поиск по фото, геопоиск и AI на 82 524 товарах. Показываем, где они ошибаются, что находят и какой SQL стоит за результатами.

Meshtastic передаёт текст, а мы заставили ту же плату Heltec говорить голосом: Codec2, пакет на 39 байт каждые 80 мс, шифрование и честные замеры дальности.
В статье — как устроен пакет, почему голос нельзя пустить по mesh‑сети, во что обходится шифрование, когда на счету каждый байт, какую ошибку нашли только в поле и сколько километров получается на самом деле, а не на бумаге.

Привет, Хабр! В этой статье хочу рассказать, как мы добивались настоящей отказоустойчивости для платформы, растянутой на несколько датацентров, с какими проблемами столкнулись по дороге и какие инструменты нам пришлось для этого написать.

Многие знают нас как разработчиков Cozystack. Но помимо него в Ænix мы разрабатываем платформу для запуска публичного облака под ключ: с биллингом, проектами, self-service, поддержкой разных бэкендов, включая тот же Cozystack, и интеграциями с внешними системами.

Эта платформа целиком построена на Kubernetes, причём в самом буквальном смысле. Её бэкенд реализован на Kubernetes API Aggregation Layer и controller-runtime, собственные ресурсы хранятся в etcd-кластерах под управлением нашего etcd-operator, а единственная реляционная база данных — Postgres для Keycloak — работает под управлением CNPG-оператора (CloudNativePG). Своего хранилища состояния, своего механизма выбора лидера и своей репликации у платформы нет: всё это она получает от Kubernetes.

Архитектура Kubernetes позволила нам достичь элегантной схемы, где нам не требуется даже реплицируемое хранилище. Никакого DRBD, Ceph или синхронизации дисков между площадками: каждый член etcd и каждая реплика Postgres живут на своём локальном томе, а данные между площадками переносят сами etcd и Postgres своими механизмами репликации. Им в любом случае приходится договариваться о том, какая копия главная, и делать то же самое ещё раз уровнем ниже было бы лишним. К тому же блочная репликация между городами добавляла бы задержку к каждой записи и ещё один слой, который пришлось бы отдельно учить переживать разрыв связи.

Такой дизайн мы выбрали не случайно. Kubernetes с самого начала проектировался с расчётом на отказоустойчивость: декларативное состояние хранится в etcd с кворумом, контроллеры приводят систему к нему после любого сбоя, всё, что должно работать в одном экземпляре, использует leader election, а пробы убирают трафик с больных подов. Если построить весь бэкенд на этих механизмах, отказоустойчивость платформы в теории достаётся почти бесплатно.

Забегая вперёд скажу, что на практике Kubernetes оказался готов к этому куда меньше, чем принято считать, и многое нам пришлось достраивать самим.

В этой статье описана прошивка IPTV приставки MOTOROLA VIP1003 ARRIS для получения удалённого доступа через сетевой протокол TELNET, а также портирование приложения на архитектуру системы SuperH SH с целью добавления функционала воспроизведения контента с источника RTSP потока, требующего basic аутентификацию.

AGR.Checker: как, не выходя из Revit, можно приготовить модель для АГР быстрее, чем это делают Ваши коллеги по цеху?

Что на самом деле происходит с наймом дизайнеров: кого ищут корпорации и заменяет ли их искусственный интеллект

Простые джуны больше никому не нужны, и точка. И это не кликбейт, а реальное мнение рынка, которое мы слышим чуть ли не каждый день. И как бы ни писали онлайн‑школы, за 90 дней вы точно не сможете стать спецом, которого будут хотеть все студии и корпорации в мире. Но осталась ли возможность рассчитывать на нагретое место в корпочке или пора переквалифицироваться в мультиспециалиста, который закроет всё и везде?

Я решил опросить 8 крупных дизайн‑лидов и арт‑директоров из корпораций, чтобы вообще понять, стоит ли вам продолжать стучаться в большие корпоративные машины. Подборочка компаний знатная — Альфа‑Банк, ВКонтакте, Билайн, Dodo Pizza, Digital‑агентство Realweb (входит в группу RW+), Флаувау, Финтабло и ещё один банк из топ-10, который очень попросил его не называть [будет просто «один банк», как договаривались].

В салонах этот разговор повторяется с завидной регулярностью. Хозяин помыл собаку дома своим шампунем, хорошим, дорогим, «без всякой химии». Через пару дней собака чешется, шерсть стоит дыбом и путается, а сам хозяин искренне не понимает, что пошло не так: шампунь же мягкий, ему самому от него ничего не было.

В салонах сети, где я работаю, на этот вопрос давно отвечают одной фразой: у человека и собаки разный pH кожи, человеческое средство смывает с собаки защитный жир. Фраза верная, но она ничего не объясняет: насколько разный и почему «мягкий» шампунь вдруг оказывается не мягким? И зачем после шампуня ещё кондиционер, если собака и так чистая. Захотелось разобрать это на уровне чисел и молекул, а не советов.

Установка Docker на VPS обычно заканчивается на hello-world: приветствие напечаталось, значит, всё работает. Для движка так и есть. Другие вопросы всплывают через месяц: какие порты сервер теперь отдаёт в интернет, куда пропали данные после обновления образа и почему у пользователя из группы docker фактически есть root. Их проще закрыть сразу, пока на сервере нет базы.

Ниже весь путь от чистого VPS с Ubuntu 24.04 LTS до веб-сервиса в Compose с отдельным томом. Нужны виртуальная машина, доступ по SSH и sudo. На Ubuntu 26.04 команды те же, отличается только кодовое имя в версиях пакетов. У Debian и других дистрибутивов свой репозиторий Docker, и смешивать инструкции не стоит.

Аналитики SOC — неважно, работают ли они в большой команде или в маленькой — регулярно говорят мне, что видят все срабатывания корреляционных правил, но не успевают в них ра не значит, что они плохо работают. SOC в крупной организации фиксирует более 10 000 срабатываний в день, и физически невозможно для каждого из них вручную поднять контекст, свериться с базой знаний и принять решких условиях нерасследованными остаются почти две трети срабатываний, в большинстве своем — те, которым присвоены невысокие уровни значимости. Это позволяет злоумышленнику «замаскироваться под фон». Когда мы в Positive Technologies моделировали поведение инсайдера в корпоративной инфраструктуре, традиционная система, построенная на сигнатурах и корреляционных правилах, выдала лишь три алерта с уровнями значимости medium и low.

Чтобы в подобных ситуациях не упускать важные события и корректно присваивать им уровни риска, в MaxPatrol SIEM встроен модуль поведенческого анализа MaxPatrol BAD. Но сам факт того, что событие не затерялось в потоке, ещё не снимает с аналитика необходимость разобраться в нём. Вот в этой точке — между «система что-то нашла» и «специалист понял, что перед ним» — и лежит разрыв, который мы решили закрывать с помощью ИИ.

Обычно стоимость запроса к языковой модели прикидывают так: открывают прайс, видят «вход столько-то долларов за миллион токенов, выход столько-то», умножают на ожидаемые объёмы и на этом заканчивают. Потом приходит счёт, и он отличается от прикидки в разы. Причём бывает и так, что счёт меньше: кто-то незаметно для себя попадал в кэш. Я сам несколько раз на этом обжигался. В итоге я сел и разобрал, из чего на самом деле складывается цена одного вызова. Какие числа модель возвращает в ответе и как их правильно читать. Почему ответ в три строки может стоить как страница текста. Когда кэш промптов экономит деньги, а когда только добавляет расходов. И как четыре лишних тысячи токенов во входе могут удвоить цену запроса.

Об инфраструктурной археологии, реальных путях доступа и попытке перейти от исторически накопленных разрешений к управляемой модели. Практический опыт разработки инструмента для аудита прав доступа в AD, на серверах и сервисах. С чего начал, с чем столкнулся. И какие сделал для себя выводы.