Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Про автоматизацию в бизнесе принято говорить как про технологию: какую модель взять, какой стек, сколько GPU. Причём в последние пару лет любой такой проект по умолчанию называют «внедрением ИИ» — хотя на деле под капотом обычно смесь: где-то нейросеть, где-то распознавание документов, где-то простые правила, а где-то ИИ вообще не нужен. Это нормально, и дальше я буду говорить «автоматизация», подразумевая весь этот спектр. Важно другое: за годы диагностик мы убедились, что технология — самая предсказуемая часть проекта. Она либо работает, либо нет, и это видно быстро. Проваливаются проекты на другом — на решениях, которые принимаются до внедрения и почти никогда не обсуждаются публично. Расскажу про четыре таких решения на одном сквозном кейсе.

Что получится, если взять Raspberry Pi, USB-модем, имитатор телефонной линии и старый iBook G3 с AirPort? Локальный dial-up-провайдер, который подключает ретрокомпьютер к интернету через Wi-Fi на скорости 33,6 Кбит/с. В этой статье автор собирает такую схему дома, разбирается с mgetty, PPP и модемным рукопожатием — и заодно показывает, почему эксперименты со старым железом всё ещё помогают лучше понимать современные сети.

Приветствую!

В этой части мы рассмотрим что такое guard variables и как под капотом работают синглтоны Майерса. Цель конечно у меня другая, я просто обозреваю процесс разработки ОС и рассказываю какие задачи как и зачем я решаю. Но раз уж столкнулся с этим, то расскажу что понял :-D

И так, стандарт начиная с С++11 гарантирует нам что локальные статические переменные инициализируются потокобезопасно. Но кто и как это обеспечивает? Это делает ABI.

И все таки о чем же идет речь? Представьте себе что есть вот такая структура:

Год назад IT-индустрия начала массово внедрять AI-кодинг-ассистентов. За это время разработчики успели их полюбить, возненавидеть и сделать частью ежедневной рутины.

Но что изменилось на самом деле? Растет ли эффективность, нужно ли заставлять программистов пользоваться ИИ и кто теперь пишет код, а кто его только ревьюит?

Хайлайты с технической дискуссии Conversations в нашем материале! В главных ролях: ВТБ, Т-Банк, Dodo Engineering и S7 TechLab.

Mageia появилась в 2010 году как независимый форк Mandriva после финансовых проблем компании, развивавшей оригинальный дистрибутив. Проект сохранил традиционный для Mandriva подход к организации системы, собственный набор инструментов администрирования и модель разработки силами сообщества.

С момента первого выпуска прошло более 15 лет. В конце июня 2026 года, почти через три года после предыдущего крупного релиза, разработчики представили Mageia 10. Новая версия получила обновленное ядро Linux, свежие версии графических окружений и системных компонентов, а также ряд изменений в инструментах установки и администрирования. Давайте оценим новинку.

← Начало

Закрываем крышку

Собранные нами детали приблизили нас к завершению изготовления камеры сгорания. Мы создали стенки блока цилиндров и подвижную нижнюю часть с поршнями. Осталось только закрыть её сверху, и здесь нам на помощь приходит головка блока цилиндров.

Технические специалисты из Epic Games снова готовятся менять правила игры. Пятая версия Unreal Engine уже вытолкнула индустрию в эпоху кинематографичных графических технологий, но шестая — это шаг куда более дерзкий. UE6 задуман не как очередное обновление движка, а как фундамент для огромной, постоянно живущей игровой экосистемы, где профессиональные студии и творческое сообщество Fortnite работают в одном пространстве.

Epic хочет, чтобы разработка больших проектов стала менее болезненной: меньше ручной возни с потоками, меньше хаоса в архитектуре, меньше устаревших систем, которые тянутся с прошлых поколений. Поэтому в UE6 переписывают базовые механизмы работы с CPU, вводят новый язык Verse, обновляют графический стек и пересобирают подход к открытым мирам.

В этой статье мы подробно разберем, какие архитектурные изменения ждут движок, как нейросети помогут в оптимизации и когда ожидать первые игры на новом технологическом поколении.

30 июня 2026 года были опубликованы уведомления об исправлении 13 новых уязвимостей в ОС FreeBSD.

( читать дальше... )

 freebsd, безопасность, уязвимость

Новичок вышел — а работать нечем: ни ноута, ни доступов, ни пропуска. Крайним делают HR, хотя готовили не они. Показываем, как навести порядок, стащив рабочие приёмы у айтишников.

Я несколько месяцев мониторю, как ChatGPT, Perplexity, Gemini и «Алиса» отвечают на вопросы про бренды и продукты. И почти сразу упёрся в путаницу, которую тащат из классического SEO: считается, что «попасть в ответ ИИ» — это когда нейросеть поставила ссылку на твой сайт в списке источников. Ссылка есть — победа, ссылки нет — провал.

На практике это две разные вещи, и меряются они по-разному. Есть цитата (citation) — сноска, ссылка на страницу как на доказательство. И есть упоминание (mention) — когда модель называет бренд прямо в тексте ответа, без всякой ссылки. Дальше я разберу на публичных данных двух исследований (Ahrefs и Profound) плюс на собственном замере, почему упоминание важнее цитаты и почему оптимизировать имеет смысл именно под него.

Хабр, привет! Меня зовут Илья Благородов, я занимаюсь разработкой уже более 30 лет, а ещё я — один из экспертов онлайн-магистратуры «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом. Сегодня хочу поговорить о том, как правильно выбирать инструменты для разработки, почему разбираться в разных инструментах — не равно уметь их правильно применять и что с этим делать.

Компания Postgres Professional объявила о выпуске Postgres Pro Enterprise для 1С 18.4.1. Обновление ориентировано на крупные инсталляции «1С», где база данных регулярно сталкивается со сложными запросами, множеством соединений, временными таблицами, отчётами и регламентными операциями. В официальных замечаниях к выпуску указано, что новая версия основана на PostgreSQL 18.4 и Postgres Pro Enterprise 18.3.2.

Одно из главных изменений — возможность использовать временные таблицы, временные последовательности и временные представления на сервере горячего резерва. Функция включается параметром enable_standby_temp_tables вместе с enable_temp_memory_catalog и hot_standby. Практический смысл простой: тяжёлые отчёты и ETL-процессы можно переносить на standby-сервер, не нагружая основной узел.

( читать дальше... )

 1с, postgrespro, postgresql

Мы собрали training‑free детектор галлюцинаций из шести готовых языковых моделей, получили хорошие метрики и наткнулись на красивую загадку: группу примеров, которые все судьи единогласно считали корректными, хотя эталонная разметка помечала их как галлюцинации.

На первый взгляд это выглядело как универсальная слепая зона LLM‑as‑judge — переносимый и потенциально важный результат. Однако собственная процедура проверки показала обратное: большей части этих меток не удалось пройти сверку с первоисточником. Судьи всё это время были правы.

Эта статья не столько о детекторе и не о предполагаемой слепой зоне, сколько о процедуре проверки, которая в итоге поймала нас самих.

В пятницу вечером менеджер получает письмо: нужно 200 метров ВВГ 3х2.5, не плоский. Открывает 1С, вбивает запрос и видит 47 позиций. Какой из них круглый, а какой плоский? Какой с оболочкой ок-0.66, а какой по ТУ? Ошибёшься и на стройке машину развернут.

На одну позицию уходит 4–7 минут. Пять позиций в заявке, двадцать заявок в день. К концу недели уже не в номенклатуру смотришь, а в стену.

Это классическая задача, на которой ломаются универсальные AI-агенты. Расскажу, как мы сопоставляем свободный текст клиента со справочником на 12 тысяч позиций.

У врачей есть такой «философский камень» — клиническое мышление. Откровенно говоря, всем бы нам у лучших из них поучиться смотреть на симптомы отдельного человека в целом, не лечить симптомы, видеть незаметные знаки и связывать их с основным состоянием систем. В бизнесе это называют аналитическими способностями, но разница всё же есть. Иногда удивляешься, какая по сути мелкая пакость сломала рабочий процесс, привела к конфликтам или даже финансовым потерям. А заметь эту пакость сразу, и всё заиграет иначе: профилактика всегда дешевле лечения, хоть и требует труда и дисциплины. В общем, сегодня расскажу вам о мелких и неочевидных проблемах с CRM, которые могут пустить насмарку все старания по внедрению. Пустячок, а неприятно :-)

Привет, Хабр! Я, Ольга Попова, ИИ-Евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка, подготовила дайджест новостей про ИИ. Поехали!

До того как Карел Чапек придумал слово “робот”, Норберт Винер написал эпохальную “Кибернетику”, а Электро — прообраз Бендера Родригеса — выкурил первую сигару, человек сумел собрать некое подобие роботизированного интеллекта. И у этого странного поделия была не менее странная история.   

Есть два способа узнать, что вам пришло письмо. Первый — каждые тридцать секунд бегать к почтовому ящику и заглядывать внутрь. Второй — почтальон звонит в дверь, когда письмо реально есть.

Long Polling — это первый способ. Бот в бесконечном цикле долбит getUpdates на серверы Telegram: «есть что‑нибудь? а сейчас? а сейчас?». Telegram, надо отдать ему должное, держит соединение открытым и отвечает не мгновенно, а когда появляются апдейты — поэтому polling и называется long. Но суть не меняется: инициатор — вы, соединение висит постоянно, и весь этот механизм живёт внутри одного вашего процесса.

Webhook — это почтальон. Вы один раз говорите Telegram: «вот мой HTTPS‑адрес, стучись сюда». Дальше при каждом новом сообщении Telegram сам делает POST‑запрос на ваш эндпоинт с JSON‑апдейтом внутри. Нет сообщений — нет запросов. Нет запросов — нет расхода ресурсов.

Для пет‑проекта на пять пользователей разницы никакой, поллинг даже удобнее — не нужен домен и сертификат. Но как только бот становится частью нагруженной системы, вебхуки выигрывают по всем фронтам: апдейт прилетает мгновенно, а не в конце очередного цикла опроса; входящий трафик — это обычные HTTP‑запросы, которые можно балансировать между несколькими инстансами; и главное — бот превращается в обычный веб‑сервис, к которому применим весь стандартный инструментарий: Nginx, healthcheck'и, метрики, горизонтальное масштабирование.

Привет! Хочу рассказать вам о том, как мы применили продуктовый подход к исследованию опыта разработчиков при работе с Figma, чтобы создать единый стандарт оформления макетов в компании.

На Хабре уже есть несколько отличных разборов того, как разные команды наводят порядок в Figma: аннотации, стрелки, сценарии, раскладки макетов и так далее. Я видел материалы Ozon Tech, t2, Иннотех — это классные справочники правил, можно брать и пользоваться. Но, когда в 2024 году я взялся за задачу подготовки стандарта для нашей компании, то столкнулся с вопросами, о которых нигде ничего не нашел. Как разработать единый подход? Что считать правильным и почему? Как упаковать эту идею и «продать» остальным членам команды, а главное: что делать дальше?

В этой статье поделюсь нашим методом поиска ответов на эти вопросы.

Итак, друзья, на днях вышел традиционный обзор рынка труда. Теперь уже за июнь 2026 г. Оригинал материалов размещен тут. На мой взгляд, он показывает интересную картину: не то чтобы кадровый дефицит закончился; скорее рынок стал сложнее и менее однородным.

Рынок труда в России за последние годы застрял в нескольких формулировках: «кадровый дефицит», "гонка зарплат", "рынок соискателя". Людей не хватает, зарплаты растут, работодатели конкурируют за кандидатов, бизнесу сложно закрывать вакансии.

И если смотреть только на общий показатель hh.индекса, кажется, что рынок развернулся в сторону работодателя. В июне 2026 года он составил 8,3, т.е. на 1 размещенную вакансию приходится указанное число соискателей. И вроде бы все здорово, но если погрузиться чуть глубже на уровень профессий и отраслей, картина быстро перестает быть простой и очевидной.