Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Состоялся первый публичный релиз проекта VitruvianOS, c 2019 года развивающего операционную систему на базе Debian/Linux, которая переносит простоту, отзывчивость и гибкость BeOS на современное оборудование и реализует API-совместимость с приложениями, созданными для Haiku и BeOS. Код проекта написан на языке С++ и распространяется под лицензией GPLv2.

VitruvianOS — это альтернативная операционная система на базе Linux с уникальной философией: человек в центре внимания.

( читать дальше... )

 desktop, gui, haiku, kiss, linux

Системные программисты годами живут в вынужденном компромиссе. Когда вы пишете ОС, гипервизор или драйвер ядра, у вас два пути. Первый — чистый ассемблер (NASM/GAS), где вы имеете 100% контроль над железом, но теряете систему типов и тонете в ручном управлении памятью. Второй — использование inline asm вставок в C/C++, которые превращают ваш код в строковый «черный ящик», ломают пайплайн оптимизатора и могут взорваться в рантайме из-за ошибки в одной букве (Fragile Constraints).

Мы решили исправить эту историческую несправедливость.

Спустя месяцы безумной разработки мы представляем AsmX Raptor Engine — первый в мире конвейер компиляции, где высокоуровневая типизация и машинные инструкции живут в едином, неразрывном абстрактном синтаксическом дереве (AST).

В этой статье мы заглянем под капот нового движка и разберем:

Frontend-Backend Split: Как Pratt Parser (алгоритм сортировочной станции) и логика lookahead навсегда избавили нас от костылей C++.

Reference Collapsing и CV-квалификаторы: Почему наш тайпчекер ударит вас по рукам, если вы попытаетесь перезаписать const или неправильно примените reinterpret_cast<T>.

Kernel-Mode Orchestration: Как мы научили компилятор быть Version-Agnostic и собирать модули ядра (.ko) под любую версию Linux на лету через вытягивание метаданных из dmesg.

Operand Bridge: Трансляция абстракций в интеллектуальные инструкции железа.

Мы не пытаемся заменить C++. Мы возвращаем инженерам абсолютный контроль над каждым байтом, не лишая их мощи статического анализа. Добро пожаловать в манифест эффективности AsmX Raptor.

По данным Financial Times, AI-агент Amazon получил operator-level доступ к продакшену - и выбрал «удалить окружение» как оптимальный способ починить баг. 13 часов аутейджа. Собрал хронологию трёх инцидентов марта 2026 и разбираюсь, что именно пошло не так на уровне permissions, review gates и CI/CD.

У Figma давно был MCP-сервер. Работал он в режиме read-only, и сценарий выглядел так: дизайнер (или вы сами) рисовали макеты руками, потом разработчик скармливал агенту ссылку на файл в Figma, агент разбирал его по слоям, вытаскивал структуру, цвета, отступы, шрифты, и на выходе генерил код, который более-менее соответствовал тому, что было нарисовано.

Вчера Figma обновила свой MCP-сервер, и теперь она умеет не только читать, но и рисовать дизайн. Причём речь не про "нарисуй мне кнопку" или "сделай один экран". Агент может собрать полноценный лендинг целиком или выстроить UX-флоу на несколько экранов. И самое ценное: он делает это в рамках вашей дизайн-системы. Берёт ваши компоненты, ваши токены, ваши стили и собирает из них макет, который выглядит как часть вашего продукта, а не как что-то из генератора 2015 года.

До этого обновления все попытки генерировать дизайн через AI выглядели так себе. Результат глючил, визуал был устаревший, компоненты не из вашего UI Kit, а откуда-то из дефолтных библиотек. Пользоваться этим в проде было нельзя, максимум для наброска. Сейчас ситуация другая. Вы подключаете свою дизайн-систему (UI Kit), и агент собирает макеты, которые реально пригодны для использования.
Я считаю для быстрых экспериментов и проверки гипотез это гигантский шаг вперёд.

Параллельно обновился Stitch от Google. У них тоже появились новые возможности по генерации интерфейсов, и для стадии брейншторма он вполне подходит: накидать вариантов, посмотреть на разные подходы к экрану, быстро визуализировать идею.

Язык проектировался простым, лёгким в освоении, готовым для написания сервисов с первого дня. Он мог бы таким и остаться, если бы не одна проблема. Проблема отбора.

Инженеры Google понимали, что без подводных камней, необходимости знать детали реализации языка и неконсистентного синтаксиса не о чем будет спрашивать на собеседовании.

Явно ставилась задача — сделать язык достаточно простым, но не настолько, чтобы собеседование мог пройти любой новичок.

Представьте: команда взялась за инициативу, расписала задачи по спринтам, завела тикеты в Jira — и ушла пилить. Через квартал выясняется, что не успели. Или успели, но никому не нужно. Или руководство неожиданно "не поддержало".

Большинство провалов проектов и инициатив — предсказуемы. Их можно увидеть заранее, если знать, куда смотреть.

Для этого существует DICE-фреймворк от Boston Consulting Group. Это методика оценки вероятности успеха (или провала) проекта до старта.

В данной статье будем реализовывать оптимальный фильтр Калмана с помощью среды моделирования Engee.

Структура навигационной системы будет представлять собой комбинацию бесплатформенной навигационной системы + спутниковой навигационной системы (СНС).

В распределённых системах повторная доставка сообщений — не редкая аномалия, а штатный сценарий. В этой статье разберемся, как устроен паттерн «Идемпотентный потребитель» в .NET, где проходят реальные границы его надёжности и почему одних гарантий брокера недостаточно, когда обработчик затрагивает базу данных, кэш и внешние сервисы. Особенно полезно будет тем, кто проектирует событийные системы и хочет заранее убрать класс ошибок, которые обычно всплывают только под нагрузкой или при сбоях.

Если вы хоть раз гуглили «как настроить Obsidian для задач» - вы знаете, чем это заканчивается. Три часа в YouTube, пять вкладок с гайдами, десяток установленных плагинов и... система не работает. Потому что это чужая система.

Я строил свою два года. В этой статье не будет универсального гайда - будет разбор конкретного стека с объяснением, почему каждый плагин попал в него, а не просто список с описаниями из документации.

Если тема управления знаниями и задачами в Obsidian вам близка - заглядывайте в мой тг-канал, там я разбираю подобные вещи регулярно.

Механизмы переваривания и усвоения пищи для ума удивительным образом похожи на переваривание и усвоение пищи для тела.

Неглупые вроде бы люди понимают, почему спортсмены едят часто, но по‑немногу, и тем не менее почему‑то многие пытаются сидеть за учебником английского по два часа подряд. Годовалый ребёнок не может переваривать еду, которую ест взрослый. К тому же объём еды, которую может усвоить ребёнок, несопоставим с объёмом еды, которую переварит молодой стокилограммовый боксёр. Как же увеличить мощность «интеллектуального желудка»? В некоторых программах обучения рассматриваются, например, такие темы как «физический и психический тонус, степень бодрствования и изучение новой информации». Конечно, есть врождённые индивидуальные ограничения. Но мощность ума в значительной степени развить можно различными регулярно выполняемыми сильнодействующими (а значит, к сожалению, и опасными без присмотра инструктора) и довольно сложными упражнениями на протяжении нескольких лет: наработкой сосредоточения внимания, его распределения, деконцентрации, специальными дыхательными упражнениями и пр.

До появления телевидения и тем более Интернета, на человека ежедневно не вываливались тонны информации, среди которой большая часть является информационным мусором. Не наработав специальные навыки быстрого разгребания огромных инфомусорных свалок, человек рискует быть погребённым под всем этим мусором. Умные клиенты ищут рестораны, в которых повар не добавляет в полугнилые продукты тонну «улучшителей вкуса», а некоторые методики самообучения изучают такую деликатную тему как «виды самообмана, их влияние на овладение языком и методы их искоренения».

На собеседованиях мы слышим или говорим сами, что поиск в массиве медленнее, чем в хеш-таблице. Кто-то даже вспоминает, что поиск в массиве имеет линейную сложность или O(n), а в хеш-таблице — константную O(1). Но работает ли это на практике? Что, если есть ситуации, когда поиск в массиве оказывается быстрее? Давайте не будем торопиться с выводами.

Научный и технологический прогресс были бы невозможны без двух основополагающий качеств человека — лени и любопытства. Второе особенно проявляется в исследованиях неизведанных доселе территорий, будь то поиски прохода через Арктику или далеких планет. Независимо от пункта назначения, подготовка к экспедиции имеет решающее значение для успеха миссии и выживания ее участников. Говоря о длительном пребывании за пределами нашей планеты, например на Луне, одним из важнейших ресурсов будет пища. Конечно, можно собрать необходимый провиант заранее, но его транспортировка и хранение сопряжены с рядом сложностей в и без того сложном путешествии. Для более длительных экспедиций может потребоваться выращивать еду на месте, но почва Луны не пригодна для выращивания растений, по крайней мере была раньше. Ученые из Техасского университета в Остине (США) смогли модифицировать почву Луны, используя специальные удобрения и грибок, что позволило им вырастить урожай нута. Что именно потребовалось для изменения лунной почвы, как протекал процесс роста нута, и насколько урожайным был результат? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

24 марта 2026 года состоялись выпуски 5.3.0 и 6.0.0 популярного графического редактора Krita. Вместе со стабильной версией 5.3.0 представлен версия 6.0.0, которая знаменует собой переход на библиотеку Qt 6. Особенность выпусков в том, что обе версии собираются из одного исходного кода. Выбор между ними зависит от того, с какими версиями Qt выполняется сборка.

( читать дальше... )

>>> Подробнее

 graphics, krita, qt, svg, графический редактор

Около 90% фронтенд‑разработчиков в нашей команде используют ИИ‑помощников для написания кода. Лично у меня — и как я могу заметить, у многих — был такой опыт: вы только начинаете пользоваться ИИ‑помощником, просите его сгенерировать какое‑нибудь классное MVP, получаете результат минут за пять и думаете: «Вау, неужели это возможно? Как это вообще работает и как это круто». 

А дальше вас ждёт сюрприз. 

Всем привет, меня зовут Валерий Баранов, я руковожу командой технологий фронтенда в Яндекс 360. Мы занимаемся тем, что сами называем «общим фронтендом»: общими техническими компонентами, общим CI/CD, платформами дистрибуции общих компонентов. Сегодня я хочу рассказать, как мы в Яндекс 360 сделали фронтенд‑проекты по‑настоящему AI‑ready: научили ассистентов понимать структуру наших репозиториев, работать с внутренними библиотеками и даже соблюдать паттерны дизайн‑системы. 

Описываю методологию разработки эффективных чат-бот промптов, направленных на оптимизацию рутинных процессов.

Показываю на практике философию пошагового решения задач с помощью нейросетей. Указываю на необходимость контролировать контекст работы ИИ.

Показываю весь цикл разработки промпта. Даю промпты для создания промптов.

Идея развернуть аналитическую базу данных в облаке часто выглядит привлекательно — до того момента, пока администратор не начинает прикидывать реальную нагрузку в продакшене, а бизнес — итоговую стоимость. Именно здесь у многих появляются сомнения, и выбор все чаще смещается в сторону более осязаемых решений — например, выделенной инфраструктуры, где проще заранее оценить пределы производительности и стоимости.

Я Антон Стеблянко, архитектор больших данных. В статье расскажу, как совместно с командой из компании «СР-ТЕХ» протестировали в облаке Selectel российский форк СУБД StarRocks Pro и проверили, насколько система подходит в качестве основы для построения аналитического хранилища данных.

Привет! Меня зовут Владимир Верхотуров, я занимаюсь DevRel в Битрикс24. Большинство стартер-китов ускоряют разработку, но ускорение без системной безопасности почти всегда приводит к техническому долгу.  Сегодня хочу рассказать про наш подход к безопасности нашего AI-стартера.

Всем привет!

На связи команда разработчиков Amnezia. Сегодня хотим рассказать о важном обновлении нашего протокола – AmneziaWG 2.0, а также о том, как с его помощью можно развернуть собственный VPN на своем сервере.

AmneziaWG 2.0 – это уже не просто набор новых параметров в конфигурации, а заметный технологический шаг вперед в вопросе восстановления доступа к свободному интернету. Новая версия уже поддерживается в клиенте AmneziaVPN для десктопных приложений и Android у пользователей self-hosted.

Привет, Хабр! Я Александр, занимаюсь Flutter разработкой продукта Свой бизнес и Дизайн-системы в команде РСХБ.Цифра.  РСХБ это не только банк топ 5* по размеру активов, но и огромная экосистема Своё со множеством мобильных приложений разной тематики: банкинг, туризм, жильё, маркетплейс фермерских продуктов, поиск работы в агропромышленном комплексе и другие . 

Когда продукты завершают взрывной рост и появляется необходимость в единстве дизайна и согласованности компонентов, в действие вступает единая дизайн-система. В этой статье рассмотрим инструмент Widgetbook для проектов на Flutter, а именно, как он позволяет ускорить проектирование, контролировать качество компонентов и замыкать единый процесс взаимодействия дизайнеров и разработчиков.

Работа склада часто выглядит со стороны как простой механический процесс: сотрудник взял товар, пикнул сканером, положил в коробку. Но внутри этого ритма скрыта масса невидимых глазу операций, которые удерживают учёт в равновесии. Когда терминал сбора данных (ТСД) издаёт неприятный звуковой сигнал и экран загорается красным, для кладовщика это просто стоп-сигнал. Для нас это был сигнал о том, что где-то нарушилась цепочка данных. Мы привыкли реагировать на такие ситуации мгновенно: перезагрузить устройство, перепикать товар, вызвать специалиста. 

Однако если простого устранения симптомов без понимания причины было недостаточно. Проблема возвращалась регулярно, тормозя отгрузки и искажая остатки. Именно личным опытом и пониманием, почему важно не просто гасить ошибки, а собирать их в единую систему, анализировать и использовать эти данные для настройки процессов, я и хочу поделиться в этом материале.