Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В командной работе есть парадокс, который раздражает сильнее, чем чужие ошибки. Ты объясняешь, и объясняешь все верно, но твой собеседник тебя не понимает, хоть ты тресни. Не его, разумеется. По столу например :)

Эта ситуация, в общем-то, не редкая и встречается почти повсеместно. Я собрала небольшой гайд по ясной коммуникации в работе про то, как этого избежать.

Со мной случилась ситуация, в которой особенно неприятно признаваться. Хоть я и технарь с опытом работы в ИТ, включая информационную безопасность, но какое-то время я был действительно уверен, что разговариваю с сотрудником Социального фонда России (СФР).

Уверен настолько, что после окончания разговора я уже начал делать черновик гневной статьи для Хабра: что бизнес‑процессы СФР (т.е. фактически самого государства) обучают людей быть удобными жертвами мошенников.

Потому что всё выглядит как обычная бюрократическая рутина, а значит мошенникам остаётся только изменить один единственный кусок пазла… Однако вся ирония в том, что пока я писал черновик разгромной статьи, до меня дошло: а ведь это реально были мошенники!

После этого я уже писал заявление в полицию, а потом пришлось переписывать и саму статью, но уже не про «как плохо устроен бизнес‑процесс в СФР», а про ещё один рабочий сценарий социальной инженерии, который звучит слишком правдоподобно даже для неплохо подкованного ИТ специалиста.

В наше время уже никого не удивишь разработкой агентов, очередной оптимизацией, новой моделью или новой инфраструктурой для нейронок. Всё это в порядке вещей. Однако одно дело читать в Twitter «мы написали агента X и он оптимизировал нам процессы на 300000%», и совсем другое — начать копать чуть глубже. Копнёшь — а «агентом» называют скилл с одним промптом.

Разработка настоящих агентов — задача не тривиальная. Достаточно посмотреть на утёкшие исходники Claude CLI — это не просто CLI, а целая инфраструктура бизнес-логики вокруг LLM. Я бы сравнил разработку агентов с разработкой типичных бэкенд-компонентов. Аналогия такая: если вы пишете каноничный бэкенд-сервис — вам нужна СУБД. Если Web3-сервис — блокчейн. Но на СУБД или блокчейне происходит в лучшем случае 50% всей логики. Вся магия крутится именно на бэкенде. С агентами то же самое: подключаешь AI SDK, конфигурируешь мыслительное ядро и пишешь вокруг него всю обвязку — мониторинги, AIOps, оркестрацию, memory management.

Вот про memory management и пойдёт речь.

В software engineering есть системный разрыв между «знать название технологии» и «понимать, как она работает внутри». Разработчики запоминают термины, воспроизводят определения на собеседованиях, но механику представляют приблизительно. Что именно происходит при Index Scan? Как HTTP-запрос проходит через слои Clean Architecture? Почему Observer и Mediator — это разные паттерны, если UML-диаграммы похожи?

Статичные диаграммы из книг показывают конечное состояние, но не процесс. B-Tree на картинке — это аккуратные прямоугольники со стрелками. Но как дерево строится, как перестраивается при вставке, какие страницы читаются при поиске — этого статика не передаёт.

Интерактивная визуализация закрывает этот разрыв. Не слайды и не статьи с картинками, а инструменты, где можно нажать Play и наблюдать, как система работает шаг за шагом. Ниже — обзор шести таких инструментов, покрывающих базы данных, брокеры сообщений, архитектуры, паттерны проектирования, Git-стратегии и алгоритмы.

В апреле 2026 года исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и Санта-Крузе опубликовали работу, которая подтверждает то, о чем в ИТ-индустрии обсуждали в кулуарах конференций по безопасности. Передовые ИИ-модели демонстрируют поведение, направленное на защиту других ИИ-агентов от отключения. Без инструкций. Без стимулов в функции вознаграждения. Без единого упоминания подобной цели в системных запросах.

Это не «восстание машин» и не обретение сознания. Это устойчивая закономерность, которая проявляется независимо от разработчика, архитектуры или методологии обучения. И она влечет за собой прямые последствия для любой компании, внедряющей многоагентные системы в производственную среду.

Продвижение недвижимости — это один из сложнейших и многофакторный процессов: высокая конкуренция, долгий цикл сделки, большие чеки, разные ЖК и коттеджи, упор на инфраструктуру — все это создает правила «игры» в этом сегменте.

Это продолжение серии статьей о развитии разума Природы. На данном этапе мы рассматриваем его очередной этап - коллективный разум человечества. Сегодня речь пойдёт о периоде примерно от 2 тысячелетия до нашей эры до середины прошлого века, когда человечество уже явно начало набегать на финишную ленточку.

Готовую Meshtastic-ноду можно просто купить. Это быстро, удобно и, в некоторых случаях, даже дешевле. Но тогда теряется самое интересное: возможность собрать устройство самому, разобраться в распиновке, поковыряться в прошивке и на практике понять, как все это работает.

Я решил пойти именно этим путем и собрал свою ноду на ESP32-S3 Super Mini. Ниже покажу, какие комплектующие использовал, как все подключал и что пришлось менять в прошивке, чтобы это заработало.

Задача: человек регистрируется, оплачивает, получает ключ на почту и сразу подключается. Без ручной работы с моей стороны. Под капотом — FastAPI, Marzban, PostgreSQL, React, ЮKassa, Resend. Расскажу про архитектуру, грабли и неочевидные решения.

Поиск редко сводится к одному универсальному сценарию. Пользователь, вводящий "cheap running shoes", хочет точных совпадений по ключевым словам, а пользователь, задающий "comfortable footwear for jogging", выражает то же намерение другими словами. Традиционный полнотекстовый поиск хорошо справляется с первым случаем. Векторный поиск решает второй. Гибридный поиск объединяет оба в одном запросе, так что вам не приходится выбирать.

В современных поисковых системах это часто описывается как комбинирование лексического (разреженного) поиска с семантическим (плотным) поиском. Разные термины, одна идея: точное совпадение плюс смысл.

Получив макетные платы, стало необходимостью запустить демо проект. Для него потребуется также JTAG, компилятор и OpenOCD. Сам JTAG использовался DirtyJTAG. Ну а дальше разбираемся.

Предполагается, что многопоточный вариант софт-ядра, позволит эффективнее встраивать его в FPGA-проекты в качестве управляющего, контролирующего блока. Выделенные теневые регистры состояний позволят упростить переключение контента между программными задачами и, дополнительно, упростят блок обработки прерываний. Следование концепции архитектуры RISC-V в некоторых моментах упрощает написание и поддержку программного кода на языках высокого уровня хотя в практике относительно небольших, или сильно специфических проектов выгоднее работать в рамках виртуальных языковых машин, или разрабатывать DSL. . В предложенной реализации микроархитектуры контексты потоков сохраняются в наборах т.н. теневых регистров, отображаемых в момент выполнения потока на регистры общего назначения x0-x31 и программный счетчик (PC). Предлагаемая концепция управления потоками выполнения предназначена, прежде всего, для софт-процессоров, и для систем с одним уровнем привилегий – машинным – уровень микроконтроллерных встраиваемых систем. Все потоки предполагаются равноправными и работающими в едином адресном пространстве. Защита данных потоков и контроль за доступом к общим переменным выносится на уровень программного обеспечения. Рассмотрение ведётся для минимального набора инструкций I+Zicsr (целочисленные операции плюс работа с регистрами специального назначения (CSR). Для управления и настройки параметров потоков предлагается задействовать набор CSR-регистров.

Почему напряженный рабочий день создает чувство, что мне буквально необходимо выпить? Причем это ощущается как потребность, а не право на выбор. Исследователи обнаружили ранее неизвестный, но вполне конкретный механизм в мозге, который объединяет центры стресса с механизмами формирования привычек.

Swift 6.3: главные особенности релиза

Вышел Swift 6.3, который расширяет возможности языка в новых областях и повышает удобство его использования разработчиками. Одна из главных особенностей релиза — работа над улучшением кроссплатформенных инструментов сборки.

Оуэн Вурхис делится новостями об этой работе:

Добрый день!

Столкнулся с неприятной проблемой в Windows 11: при быстром переключении раскладки (Alt+Shift) язык меняется не всегда. Сразу после перезагрузки ПК все работает, но проблема появляется через какое-то время.

Я просмотрел форумы и похожие обсуждения, но готового решения не нашел — поэтому делюсь тем, что сработало у меня.

После того, как я научился как следует перекладывать JSON’ы, я решил получше изучить еще какой-нибудь необычный инструмент. В юниксах есть такой древний (старше языка C) калькулятор — dc. Причем этот калькулятор до сих пор жив в том смысле, что почти везде входит в стандартную поставку. Даже на маках есть. Но еще, как выяснилось, это своего рода язык программирования. Мимо такого я пройти не смог.

Последние новости в сфере ИИ намекают на важный сдвиг: локальный запуск очень больших моделей уже не выглядит чистой фантастикой. В этой статье я разбираю две технологии — Bonsai и TurboQuant, — которые бьют по двум главным ограничениям инференса: размеру весов и объёму KV-cache. А затем прикидываю, что будет, если однажды их удастся объединить и масштабировать до моделей уровня 235B.

Pinterest — не просто соцсеть для рецептов и идей. Это мощная визуальная поисковая система, которая может приводить целевой трафик на статьи, если правильно «подружить» её с сайтом. В этом руководстве я покажу, как сделать так, чтобы Pinterest сам находил новые статьи, подхватывал картинки и описания и создавал пины — без ручного копирования.

Один AI-агент на базе Claude Sonnet закрывает 100% моих DevSecOps-задач. Без фреймворков, без оркестраторов, без векторных баз. Только LLM, операционная система и markdown-файлы. Рассказываю архитектуру, которая за этим стоит.

Всем привет! Сегодня предлагаю вместе со мной решить интересную машину на платформе Hack The Box. На пути мы столкнемся с необычной XSS, уязвимостью в названии функций, приводящей к удаленному выполнению кода и совершим самый настоящий побег из docker контейнера. Интересно? Тогда приуступим!