Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Демонстрация MCP сервера на GO для управления браузером Firefox & Camoufox.

ИИ-агенты уже не просто отвечают на вопросы - они действуют. Они открывают страницы, читают разметку, кликают по кнопкам, заполняют формы и делают скриншоты. А самый быстрорастущий способ дать агенту руки - это Model Context Protocol (MCP), открытый стандарт, который превращает браузер в набор инструментов, вызываемых любым ИИ-клиентом.

Привет, это команда Яндекс Практикума. До конца приёмной кампании 2026 осталось чуть больше недели, но за это время можно успеть поступить в онлайн-магистратуру ИТМО или НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндексом. Для этого выберите подходящее направление и оставьте заявку, а мы пришлём вам на почту дальнейшие инструкции. Чтобы оплатить обучение, вы можете использовать образовательный кредит с господдержкой с льготной ставкой 3%. В статье расскажем, как это сделать. 

Как я собрал на чистом Ruby мультиплексор поверх pipeline mode из libpq, обогнал классический пул соединений на 27% при вдвое меньшем числе коннектов — а потом обнаружил, что почти весь оставшийся CPU вообще не мой.

Вчера на HR Product Owners Club обсуждали опыт взаимодействия HR с AI агентами. Особенно первые шаги. И я попытался посмотреть на это с позиции HR.

"А вот в наше время без ИИ обходились..."

Генеративный ИИ вызывает множество споров и дебатов как среди разработчиков, так и более широкой аудиторий. Аспектов много от "Заберет ли ИИ наши рабочие места?" до "Как доверять коду, написанному моделями?".

В данной статье я хотел бы сосредоточиться на одном интересном аспекте - психозе внедрения ИИ. То, как он вообще внедряется (что довольно сильно отличает его от предыдущих прорывных технологий). Потому что это весьма необычно для индустрии.

Периодически мы чувствуем, что предлагаем хорошее решение. Как в меме: «Эта фича будет прибыльной, но я пока не могу этого доказать». В этом случае оценка продукта не учитывает мнение целевой аудитории, как будто мы единственный пользователь нашего решения. 

Иногда при формировании новых гипотез мы можем столкнуться с подменой понятий идеи, ценности и спроса. В моменте идея может показаться нам настолько классной, что мы объясняем её ценность команде, но пропускаем этап её фактической проверки и сразу приступаем к разработке. 

Давайте разберёмся, как же всё-таки принимать решения с опорой на реальность.

Процесс внедрения ИИ на стройке имеет свою специфику. Дело в том, что здесь есть свои подводные камни при масштабировании обработки видеопотоков, при самом процессе обработки данных и при дополнительном обучении модели YOLO под наши российские реалии. Расскажу обо всём по порядку.

«ИТ-аутсорсинг дешевле» — в этом уверены многие руководители среднего бизнеса. Ошибка в том, что смету партнера сравнивают с зарплатой одного сисадмина за 30–80 тысяч, а не с тем, что реально нужно компании на 100 рабочих мест. Дешевый подрядчик за 35 тысяч в месяц действительно дешевле такого сисадмина, но только до первого инцидента. Одна авария на выходных съедает всю годовую экономию. Ценник зрелого подрядчика в 150 тысяч кажется переплатой, но только до той поры, пока руководитель не посчитает, во что на самом деле обошлось бы ему содержание полноценной ИТ-команды. Ниже — расчет сколько стоит штатная команда для определенного объема задач, сколько стоит зрелый аутсорсинг и чем объясняется разница в цене.

Однажды за один вечер мне пришлось разобрать двенадцать ошибок, и почти все прятались в конфигурации и связях между компонентами. Модель отвечала пустой строкой, хотя в логах не было ни одной явной ошибки. Агент не мог достучаться до Ollama, панель не проходила авторизацию, ключ отклонялся из-за прав доступа, а gateway показывал зелёный статус, но будто не замечал изменений в конфиге.

В этой статье хочу разобрать три случая, сопроводим их реальными репликами агента и выводами команд. Посмотрим, как модель имитирует выполненную работу, почему при переполнении лучше не увеличивать окно, а искать причину по логам, и как скилл по расписанию оказался удобнее панели управления.

Статья написана на основе моего вебинара, можно посмотреть его в записи. 

Свой пост я написал после участия в соревнованиях gralhix 004, организованных Софией Сантос | Gralhix.

Задача

Это фотография островного курорта.

Вопросы:

а) Как называется курорт?

б) Каковы координаты острова?

в) В какую сторону света была направлена камера, когда делали снимок?

На мой взгляд, решение этой задачи при помощи Google Объектива будет потраченной впустую возможности развлечься, поэтому я захотел решить её при помощи математики и программирования.

GitHub прогоняет регистровую свёртку по каждому байту кода, который попадает в индекс Blackbird, поэтому даже базовая текстовая операция быстро превращается в вопрос производительности. Инженеры обнаружили, что ранний выход из цикла мешает LLVM векторизовать обработку: после удаления break скорость на ASCII выросла до 45+ ГиБ/с на одном ядре. Дальше они пошли ещё глубже и научились сворачивать Unicode прямо в байтовом представлении UTF-8, обходясь без полноценного декодирования символов.

Привет, Хабр! На снова команда Research & Insights Центра стратегии цифровых продуктов МТС. Мы уже разобрали мировой рынок 5G и объяснили, почему в России нельзя взять и «включить» эту технологию. В этой статье поговорим о том, кто и за что будет платить…

Не удивительно, но пятое поколение требует плотного покрытия, новых базовых станций, модернизации ядра и больших капитальных затрат. Однако на данный момент B2C-пользователи не готовы все это оплачивать, поэтому вся ответственность ляжет на бизнес. Под катом разберу, какие эффекты и за какой срок получат операторы, а также какие отрасли готовы вкладываться в гарантированное качество 5G-связи и почему.

Привет, Хабр! На связи Даша Косова, я продакт менеджер Рег.облака. Ситуация: на сервере закончилось место. Вы увеличиваете диск, выдыхаете, а через какое-то время все повторяется. Потом приходит время переносить сервер, и вместе с ним переезжают все накопленные файлы. Перенос растягивается на выходные, а трогать эту машину лишний раз уже никому не хочется. Место на диске к этому моменту далеко не единственная проблема.

Почти все проекты начинают одинаково: один сервер, локальный диск, минимум сервисов. И это правильный старт. Усложнять архитектуру заранее — значит платить деньгами и временем поддержки за то, что пока не нужно. Проблемы приходят позже, когда пользователей, данных и сервисов становится больше, а хранение остается таким же, каким было в первый день.

Дальше разберу на примере условной онлайн-школы, как меняются требования к хранению по мере роста проекта и в какой момент стоит посмотреть в сторону сетевых дисков.

Навигация по тексту:

Современные веб-приложения содержат сложную бизнес-логику, которая ранее традиционно располагалась на бэкенде. С ростом сложности возникает необходимость в эффективном управлении зависимостями для поддержания тестируемости, модульности и слабого зацепления этих модулей в приложении. Принцип Инверсии зависимостей (Dependency Inversion, DIP) и его реализация в лице механизма Внедрения зависимостей (Dependency Injection, DI) становится ключевым инструментом для решения этих задач.

Однажды на просторах интернета я нашел интересную концепцию — Capability-based Security. Это подход, при котором разрешения управляют доступом к функциям или ресурсам. Я решил не распыляться на изучение концепции целиком и сразу, а разобрать для начала конкретное понятие — интенты. 

Интенты (декларация намерений) — это декларативное объявление ресурсов, то есть указание того, какие именно возможности или права понадобятся функции или модулю для работы. Я загорелся идеей попробовать реализовать такую функциональность в Python через собственную библиотеку. Моя идея заключается в том, чтобы с помощью декоратора функция декларировала необходимые ресурсы, а библиотека блокировала вызовы неразрешенных функций.

Идея звучит жизнеспособно и отлично подходит для создания систем плагинов, проектирования AI-агентов или фреймворков для тестирования. В этой статье я расскажу о capability-based security и мы попробуем решить дилемму: как дать функции только те привилегии, которые ей необходимы, и ничего лишнего.

Классическое академическое образование порой бывает очень сложным, рутинным и непонятным. Достаточно только заболеть на пару дней, и ты уже в поте лица пытаешься наверстать упущенные знания по матану где-то на mathprofi.ru

Согласно исследованию НИУ ВШЭ «От совмещения учебы с работой к совмещению работы с учебой» (К. В. Рожкова, С. Ю. Рощин, П. В. Травкин, «Вопросы образования», 2024, № 2), около 53% студентов очной формы обучения работали хотя бы один месяц за время учебы в вузе. На первом курсе бакалавриата работают около 18% студентов, к выпускному курсу доля вырастает до 35% у бакалавров и до 40% у специалистов. Чаще других учебу с работой совмещают студенты направления «Математика и компьютерные науки» — 58%; авторы связывают это с широкими возможностями удаленной занятости для тех, у кого есть цифровые компетенции. На мой взгляд, отсюда следует и рост потребности в самостоятельном обучении, а оно требует структурированного подхода и проверенных материалов. Это уже не говоря о тех, кто пытается не забывать о личной жизни: спорт, студенческий актив, личные интересы и другое.

Также, на мой взгляд, имеет место проблема конспектирования лекции в реальном времени. Не всегда удается одновременно усваивать слова лектора и записывать.

Таким образом, этой статьей я хочу предоставить доступ к удобному и систематизированному набору академических знаний. Этот roadmap в мир КГ является дополнением к академическому образованию, он поможет облегчить учебу в университете: лучше понимать структуру и дать ссылки на материалы. К нему нужно относиться как к вспомогательному инструменту в обучении

Одним из самых распространенных ошибочных представлений космоса в кино и литературе является пояс астероидов, где астероиды находятся очень близко друг к другу, а полет сквозь их скопление сопряжен с колоссальным риском. Это не более чем творческая интерпретация и гиперболизация, так как расстояния между отдельными объектами может составлять несколько миллионов километров. Большая часть космического пространства это пустота, или нам так только кажется. Космическая пыль, газ, различные излучения и таинственная темная материя — все они являются невидимыми обитателями космической «пустоты». Следовательно, то, чего мы не видим, все же может влиять на окружающую среду. Около 90 лет Вернером Гейзенбергом назад была выдвинута теория «квантового двулучепреломления», утверждающая, что идеальный вакуум не пуст и может оказывать влияние на распространение света. Ученые из Технологического университета Суинберна (Мельбурн, Австралия) смогли доказать эту теорию на практике. Что такое идеальный вакуум, почему он не пустой, и как же он влияет на свет? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Появление агентных ИИ-систем постепенно меняет подход к монетизации сайтов. Исследование DataBeat посвящено влиянию Agentic Media Buying на programmatic-закупки. Ниже — основные выводы и их значение для российских паблишеров.

ИИ-покупатели начинают вести себя иначе, чем традиционные DSP. Они участвуют значительно в меньшем количестве аукционов, но при этом сохраняют сопоставимый уровень CPM и даже демонстрируют более высокий Fill Rate. На наших глазах меняется сама логика закупки рекламы

Разработка на 1С давно вышла за пределы написания прикладного кода. В работу разработчика входят автоматизация, тестирование, контроль качества, безопасность, интеграции и все чаще - инструменты на базе ИИ.

На INFOSTART TECH EVENT 2026, который пройдет 8–10 октября в Санкт-Петербурге, этим вопросам посвящена секция «Приемы и практики разработки». Ее программа строится вокруг инженерного опыта: какие инструменты команды уже используют, что они меняют в процессе разработки и с какими ограничениями приходится сталкиваться....

Привет! Меня зовут Роман Авдонин, я Head of QA в KTS.

Моя работа плохо ложится в привычные трекеры. В течение дня я могу потюнить матрицу грейдов, согласовать новый процесс и запилить кусок внутреннего инструмента. Ничего из этого не выглядит как «пофиксил баг» или «имплементировал фичу», поэтому следов в трекерах почти не остаётся. Но как и у всех, раз в полгода у меня наступает перформанс-ревью, и мне приходится по два дня вспоминать, чем я занимался всё это время (то есть копаться в чатах, в календаре и в своих чертогах разума). При этом аккуратно вести журнальчик руками я не способен, это просто не моё.

Два месяца назад я собрал себе рабочий контур из Claude Code, Obsidian и пачки markdown-файлов. Теперь журнал ведётся сам. Я рассказываю ассистенту, чем занимался, а он раскладывает это по файлам, двигает карточки на доске и к понедельнику готовит отчёт для встречи 1:1 с руководителем. Достижения копятся в отдельной папочке, так что к следующему перф-ревью я готов заранее.

В этой статье я расскажу, как контур устроен и как он эволюционировал за два месяца. В конце я оставил промт, который можно просто вставить в Claude Code или Cursor, агент возьмёт у вас короткое интервью и соберёт такой же контур под вас.