Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Мы уже разобрали анатомию страницы (HTML) и её визуальное оформление (CSS) (1, 2, 3). Но как увидеть это всё вживую? Как понять, почему кнопка на сайте съехала на два пикселя ниже, чем в вашем макете?

Ответ прост — инструменты разработчика (Developer Tools, или сокращённо DevTools). Это встроенный во все современные браузеры набор утилит, который позволяет в реальном времени просматривать код, стили и структуру любой веб-страницы. Для дизайнера это не просто любопытная игрушка, а незаменимый инструмент для проведения авторского надзора.

В этой статье мы научимся им пользоваться и сопоставлять то, что вы видите в Figma, с тем, как это реализовано в коде.

Для работы дома я обустроил кабинет. Просторный, хорошо освещенный, оборудован, можно сказать, по последнему слову техники. Но есть у него один недостаток — нет кондиционера. Проблемой это становится летом, когда стоит жара. Температура в помещении поднимается до 30 градусов. Есть портативный кондиционер и хороший вентилятор, но этого не всегда хватает. В какой-то момент мучений возникла мысль: у меня есть VR-шлем Quest 3, так почему бы не попробовать перенести свой офис в виртуальном виде в прохладное место со сплит-кондиционером? 

И не обязательно работать в очках 24/7, можно ведь проводить в VR-кабинете с несколькими экранами пару часов, делать самое важное. Ну а мелочи уже закрывать в обычном окружении. Над реализацией этой идеи я и начал работать. Спойлер: все получилось… почти.

Техническая сторона истории успеха всегда намного больше интересует руководителей проектов и интеграторов, чем, например, то, как оно было раньше и как работает сейчас. Поэтому о реализации мобильного учёта в Бургер Кинге мы решили рассказать именно с точки зрения технарей. Разбираем архитектуру решения, работу с API Microsoft Dynamics AX (Axapta), организацию офлайн‑режима и интеграцию с Честным ЗНАКом.

Сеть быстрого питания Бургер Кинг в России объединяет более 800 ресторанов. Ежедневный оборот включает тысячи поставок, инвентаризации и межскладские перемещения. Часть продукции подлежит строгой прослеживаемости в государственных системах «Меркурий», ЕГАИС и Честный ЗНАК.

Основной технической задачей этого проекта стала миграция бизнес‑процессов со стационарных рабочих мест на терминалы сбора данных (ТСД) с обеспечением бесперебойной работы даже при отсутствии стабильного Wi‑Fi. В качестве программного ядра заказчик выбрал решение «Магазин 15» от Клеверенса, интегрированное с учётной системой Axapta.

Наш OAuth-сервер не хранит профиль пользователя и практически ничего о нём не знает. Он знает только IdP-личность («вы вошли через Google под таким-то аккаунтом»), а внутренний id, роль и имя живут в продуктовом бэкенде. Сшивают их два кастомных гранта: первый вкладывает в токен подписанный профиль, не зная его содержимого, а второй разменивает основной токен на веер узких производных, по одному на аудиторию. Кроме того, в статье объясняется, почему FedCM может создавать больше проблем, чем решать, и как эти проблемы обходятся с помощью Service Worker. Если вам интересно, как всё это работает в SaaS, прошу под кат.

Полгода назад я закрывал технический долг по производительности на клиентском проекте. Обычная история: интернет‑магазин, мобильный Performance в PageSpeed — 29, владелец каждую неделю спрашивает, когда будет зелёная зона. Мы сделали всё, что делают в таких случаях. Перегнали изображения в WebP и AVIF, вынесли критический CSS в инлайн, убрали три подключения Google Fonts на self‑host, порезали неиспользуемый JavaScript, настроили кэширование на уровне Nginx, подключили CDN. Работы на два месяца.

Мобильный Performance стал 31.

Я открыл трейс в DevTools, развернул Main thread и минут пять просто смотрел. Больше половины длинных задач на главном потоке не имели никакого отношения к сайту. Это был чат.

Дальше начинается то, ради чего написана статья. Я задал себе вопрос, который до этого не задавал ни разу за десять лет работы: а сколько вообще стоит чат на сайте? Не в рублях в месяц — в миллисекундах. И обнаружил, что честного ответа нет ни у кого. Вендоры публикуют вес загрузочного скрипта, обычно 8–15 КБ, и это правда ровно настолько, насколько правдива фраза «билет на самолёт стоит 40 долларов» без учёта багажа, сборов и трансфера. Lighthouse показывает общий счёт по странице и не выставляет его отдельным подрядчикам. Владелец сайта видит красную цифру и не знает, чья она.

Поэтому я посчитал сам. Ниже — метод, который позволяет это сделать воспроизводимо, что из него получилось, и как в итоге выглядит архитектура виджета, который не съедает главный поток.

Привет, уважаемые эксперты!

На связи Альбина Аскерова, руководитель направления по взаимодействию с регуляторами Swordfish Security. В прошлом обзоре мы разбирали методику ФСТЭК к приказу № 117, а в частности требования к безопасности ИИ в государственных системах и на объектах КИИ. Сегодня рассмотрим Методические рекомендации Банка России от 16.06.2026 № 3-МР по обеспечению информационной безопасности при разработке и применении ИИ на финансовом рынке.

Я довольно много общаюсь с людьми, которые пришли к нейросетям не из интереса к технологиям, а по нужде. У человека магазин, студия, небольшое агентство, поток однотипной работы, и он слышал, что часть этой работы можно снять с людей. Он садится разбираться. И почти каждый в какой‑то момент бросает.

Интересно, что бросают они не там, где сложно по‑настоящему. Бросают на предсказуемых местах, и мест этих немного. Ниже разбор по точкам, где обычно теряется человек без технического бэкграунда. Без выводов в духе «надо просто пробовать», меня самого от таких выводов передёргивает.

В первой части мы остановились на том, что Продуктовая аллея DevOpsConf 2026 показала рынок как поиск более зрелых эксплуатационных моделей. AppSec, observability и AIOps важны, потому что заставляют команды ответить на важные вопросы: где остаётся ответственность, кто владеет дефектом, с какого SLO начинается мониторинг и какие решения нельзя отдавать автоматизации без контроля.

Во второй части мы поищем ответы на вопросы кто и на какой платформе будет сопровождать production через Kubernetes, инфраструктурные платформы, DevOps as a Service, облака, data-платформы и инструменты разработчика. Команды пытаются снять рутину эксплуатации, собрать внутренние платформы, автоматизировать инфраструктуру через API и Terraform, а заодно встроить AI и data-инструменты в SDLC так, чтобы они помогали разработчику, но не получали бесконтрольный доступ к критичным средам.

История крупнейшей сети магазинов началась почти сто лет назад с небольшого прилавка в Техасе. Сегодня 7-eleven насчитывает свыше 85 тысяч точек в 19 странах мира. Рассказываем в нашей статье о том, благодаря чему бренд стал настолько популярен. И стоит ли ждать появления сети в России.

В последнее время из каждого утюга можно услышать такую фразу — «отпечатки браузера», «цифровой отпечаток устройства», «фингерпринт». Все эти фразы описывают одну и ту же характеристику, которая влияет на нашу с вами уникальность в сети интернет. 

Отпечаток браузера не возник недавно — о нем знали уже тогда, когда мессенджеры еще не ловили на парковке, а сахар был слаще, трава зеленее и вода мокрее. В далеком 2020 году были робкие попытки препарировать это понятие и рассказать окружающим, как там все устроено. 

Много воды с тех пор утекло, как и много нового добавилось в понятие «отпечаток устройства». Ну а где, как не в блоге антидетект‑браузера, разобрать, что такое фингерпринт, почему он важен для цифровой гигиены и куда движется антифрод в вопросах отслеживания нас с вами в сети? Давайте разбираться!

На Хабре периодически появляются статьи с анализом феномена Python - как один из самых медленных языков программирования стал королём нейросетей, и ответ всегда один: за счёт простого синтаксиса и развитой экосистемы. Но экосистема у C++ значительно больше и богаче, значит, дело не в ней и остаётся только синтаксис. А если проблема действительно в синтаксисе, тогда должен быть ответ и на другой вопрос: почему C++ не стал основой для исследований в этой (или любой другой) области?

Раньше я уже подходил к вопросу об эмпирической оценке сложности синтаксиса языков программирования, что называется «в лоб»: взять исходный код компилятора и посмотреть, сколько строк в нём занимает синтаксический анализатор. Ведь чем сложнее синтаксис, тем больше кода нужно, чтобы его распознать. И сотни тысяч строк кода только на анализ синтаксиса C++ - это измеримое свидетельство того, в какого монстра превратился C++ за сорок лет развития.

Но есть и другой способ оценить то же самое - причём гораздо проще, доступнее и без единой строчки анализа кодовой базы. И этот способ даёт неожиданно точный ответ на вопрос, почему именно Python в машинном обучении, несмотря на его репутацию «медленного» языка, стал стандартом.

Не так давно мы рассмотрели такую интересную тему, как переменные резисторы и их потенциальную замену достаточно интересными решениями. 

На мой взгляд, рассмотрение той темы было бы неполным, если бы не рассмотреть ещё и крайне интересный и, в буквальном смысле, «крайний» вариант — когда резистор не пропускает ток вообще! :-)  

Выглядит странновато, и вообще, возникает вопрос — «а зачем же тогда такой резистор и вовсе нужен?!», но, тем не менее, и такие интересные элементы в электронике бывают!  

Всё началось с того, что я строил дом для себя. Мне очень понравилось, и в 2024 году я начал строить дома для других. Сначала — с бригадами, а позже открыл строительную компанию. Параллельно с этим занимался коттеджными посёлками. Стал строить дома на продажу в Московской области, в радиусе тридцати километров от МКАД. Последний мой проект — большой коттеджный посёлок на тысячу участков.

Что хочу рассказать — есть такая технология CLT, которая очень сложная в обращении, на 10–20% дороже аналогов, но которая закрыла мне все вопросы того, доверять или не доверять бригаде строителей и так далее.

Дело в том, что главная проблема технологии — проект. Производителю деревянных панелей уезжают только файлы для станков. Если ошибиться с проектом — цена будет высокая. Но если вдруг не ошибиться и всё продумать заранее, то человеческий фактор при строительстве почти снимается.

Главная особенность CLT — заводская готовность: все панели заранее изготавливаются по цифровому проекту с высокой точностью. На стройке остаётся собрать готовый комплект, что снижает риск ошибок и ускоряет строительство.

CLT требует дисциплины мышления и нормального софта проектирования.

Технология для России новая. На Западе на неё огромный спрос, и строят из CLT‑панелей очень много и часто: офис Google MT1 в Кремниевой долине, в Америке и Европе возводят двадцатиэтажные дома. Ещё я был гостем в лесном коттеджном посёлке, где экс‑сотрудники Яндекса строят себе загородные дома, и почти все они из CLT.

Вообще, у нас открыли крупный завод (Сегежа/АФК Система) для продажи CLT‑панелей в Европу (вероятно, в Австрию). Из‑за санкций пришлось переориентироваться на внутренний рынок, а готовых строительных компаний, которые с этим умеют работать, оказалось немного. Сегежа занялась тем, что получила и европейские ISO, и наши ГОСТы на многоэтажное строительство домов из дерева со всеми расчётами по сейсмостойкости, прочности, нагрузкам, горению и т.п.

Ну а я увидел эти панели и сразу понял, что буду строить из них. 

Сейчас расскажу, почему я это всё так полюбил.

Автомойка самообслуживания кажется простым объектом: клиент выбирает программу, оплачивает ее и берет в руки пистолет. Но за этим стоят насосы высокого давления, частотные преобразователи, дозирование химии, платежные терминалы, автоматика ворот и серверное ПО.

Меня зовут Игнат, я занимаюсь автоматизацией таких объектов. Эта мойка стала для нашей команды уже двадцатой, а саму систему за это время переосмысливали шесть раз. Здесь мы заметно переработали архитектуру: отказались от ноутбука и преобразователей USB–RS-485, перенесли верхний уровень на ПЛК и развели локальное управление постами и серверную часть. В статье покажу, как устроена автомойка изнутри, зачем мы красим пену в розовый цвет и какие решения мы меняли от проекта к проекту.

В этой статье в блоге ЛАНИТ хочу поделиться опытом нашей команды по внедрению скелетон-загрузки в приложение с семилетней историей. Мы столкнулись с плохой отзывчивостью нашего интерфейса и решили, что необходимо исправить эту проблему, чтобы улучшить жизнь пользователей, а заодно и сделать приложение более современным. 

Расскажу, как мы анализировали его для оптимизации трудозатрат, пошагово внедряли скелетон-загрузку и как это позволило нам получить хорошие отзывы от юзеров и визуально ускорить загрузку приложения. Также в статье расскажу о том, как мы поддерживаем и развиваем это решение.

Биофизика подарила нам возможность не только “пассивно” описать, но и “количественно” посчитать и даже построить предсказательную модель различных проявлений жизни.

Приглашаю вас в “археологическое” путешествие по историческим “слоям” ее зарождения , где мы познакомимся с главными действующими лицами, “уличенными” в попытках привлечь физику для описания процессов, происходящих в живых организмах (а также обратим внимание на вопиющую несправедливость в конце).

TL;DR. Я собрал self-service REST API, который принимает фото документа РФ и возвращает структурированный JSON. Паспорт, водительское удостоверение, СТС. Регистрация не нужна, чтобы попробовать — есть демо без ключа: reqdoc.ru. Ниже — контракт, примеры кода и то, что оказалось неочевидно при работе именно с российскими документами.

Пост — про запуск и валидацию спроса. Буду благодарен за критику по делу: и по контракту API, и по тому, каких типов документов вам реально не хватает.

Я хотел написать этот пост год назад, но, как показала практика, тогда было еще рано. А вот сейчас — самое оно.

С самого появления LLM мне было любопытно: справятся ли они с какими-нибудь еще инженерными задачами, помимо генерации кода? Лет шесть назад я сделал DIY-роборуку, о чем написал свою первую статью на Хабре. Самым трудоемким этапом создания руки было конструирование URDF-модели для ROS: нужно было правильно поскейлить все STL-модельки, покрутить их в пространстве, описать степени свободы и соединения. И все это — в неудобном текстовом формате, без возможности накидать хотя бы черновик руками через UI.

В результате эта работа заняла у меня тогда несколько дней. И не потому, что ее настолько много, а потому что она довольно быстро изматывала.

И вот я решил испытать на этой задаче современные LLM. На входе имеем папку со STL-модельками и знание о том, что из них можно собрать аналог роборуки PhantomX Pincher Robot Arm Kit Mark II.

Вот какой промпт я прогнал год назад на Sonnet 4, Opus 4, Gemini 2.5 и GPT-4.1:

«К.А.Р.А.Т.» (далее — «Карат») звучит как название секретного проекта из научной фантастики. В публикациях и обсуждениях его иногда называют чуть ли не «советским искусственным интеллектом для управления реактором». Обычно в таких историях фигурируют автономный контроль мощности, сложные алгоритмы принятия решений и другие детали, которые хорошо смотрятся в ретроспективе.

Реальность интереснее. «Карат» действительно был одной из первых вычислительных систем, внедренных на советской атомной станции. Но ценность проекта заключалась не в мифическом ИИ, а в попытке передать машине часть рутинного контроля за реактором в эпоху, когда большинство операций еще выполнялось вручную.

На связи Владимир Багаутдинов, риск-аналитик в ПСБ. Разберемся, что представлял из себя «Карат» на самом деле и какое место он занимает в истории автоматизации атомной энергетики.

С февраля у меня на ноутбуке крутится автономный агент Сурок: Claude Code, флаг --dangerously-skip-permissions и ральф-луп поверх. Работает — сидишь, кофе пьешь, смотришь, как горят токены. Потом я прогнал Сурка и еще пять своих проектов через свод инженерных практик, и у идиллии появилось имя: «Level 5 автономии при Level 1 границах». Внутри — диагностика из десяти вопросов, чужой боевой опенсорс на десятки тысяч звезд и методология PDLC Сбера, где эти грабли уже каталогизированы.