Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

God of Prompt один раз упаковал промты, гайды, шаблоны ИИ-автоматизации в красивые подборки, раздал часть бесплатно, а остальное продает как пожизненный доступ к большой библиотеке. Разбираю как устроена монетизация и продвижение ИИ-проекта.

Договоры — головная боль всех, кто с ними сталкивался. Сначала все выглядит нормально: предмет, сроки, оплата, ответственность, реквизиты, подписи. А потом начинается: исполнитель понял объем работ иначе, заказчик задержал оплату, дедлайн оказался «примерным», правки бесконечные, результат приняли устно, а ответственность размазана так, что никто ничего никому не должен.

Нейросеть может помочь составить договор быстрее и безопаснее. Юридические организации все чаще признают пользу ИИ в правовой работе. ABA в чек-листе для юрлиц пишет, что нейросети используют для писем, резюме документов, правового анализа и анализа договоров, но разница между пользой и риском зависит от выбора инструмента, контроля и проверки результата. 

Мы подготовили 5 промптов, которые помогут составить договор через нейросеть осознанно — рабочий документ под конкретную сделку.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Воробьев,  я работаю в команде рекомендаций VK Видео, AI VK. В данной статье хочу рассказать, как и зачем я переделывал систему построения I2I-рекомендаций. Поговорим о том, какие решения были поставлены в её основу, насколько они оправдались, а также причём тут якори и как они связаны со свежестью рекомендаций. 

В первую очередь сосредоточимся на бэкенде: организации работы с данными и вычислений, их конфигурациях, и требуемых вычислительных ресурсах. Основной эффект от внедрения новой системы кроется именно тут: удалось обеспечить свежесть I2I-рекомендаций примерно в час, сократив при этом количество используемых ядер в три раза. Саму логику построения рекомендаций тоже затронем, но в меньшей мере.

Плохое резюме редко выглядит плохим — оно может быть аккуратным, грамотным, с нормальным шрифтом, ровными блоками и уверенным саммари в начале. Но рекрутер все равно пролистнет его за 10 секунд, потому что не увидит главного: понятной роли, доказанных результатов и прочих совпадений с вакансией.

Нейросеть может быстро составить резюме, но она же легко сделает его хуже. Добавит «ответственный», «коммуникабельный», «нацелен на результат», «имею опыт работы в команде» — и получится текст, который никак не представляет специалиста. Сильное резюме не пересказывает биографию. Оно показывает, какую задачу человек решал, в каком масштабе, какими инструментами и с каким результатом.

Воскресенье. Восьмой час вечера. Вспоминаю, что не успел принять работу и поставить новые задачи. Захожу в Фигму. Бегает курсор — дизайнер вносит правки. Шучу в рабочий чат о работе в выходной. Немедленно отзывается владелец продукта — она дорабатывает пользовательский путь.

Год назад я решил, что проблема во мне: «Нечего кивать на обстоятельства, нужно находить более эффективные способы работы, внедрять передовые фреймворки, развивать себя». 

Спустя полгода, провалив внедрение руководства по распожаризации, задумался — может в общей системе работы среднего менеджмента в России что-то не так?

Сейчас знаю — проблема в том, что наш подход к работе нарушает три ограничения, которые не сможет обойти даже сверхинтеллект.

Пока мы привыкаем к мысли, что оперативная память за прошлый год подорожала более чем на 200% и в обозримом будущем дешеветь не собирается, в Токийском университете тихо показали штуку, которая способна перевернуть всю эту историю. Новое устройство переключает биты за 40 пикосекунд — в 1000 раз быстрее, чем умеет современная DRAM. При этом почти без нагрева. Эта технология может изменить не только рынок памяти, но и всю архитектуру сборки компьютера, к которой мы все привыкли. В этом точно стоит разобраться, чтобы понимать, что именно мы получим в будущем, и как будут работать наши компьютеры.

Как школьнику из небольшого города разглядеть за горизонтом новые перспективы? Как студенту попасть в компанию мечты еще до получения диплома? И где работодателю найти тех самых «Вавиловых», которые будут двигать отрасль вперед?

В этой статье мы будем говорить о платформе «Я в Агро» Россельхозбанка. Что такое «Я в Агро»? Это профориентация, образование и трудоустройство в одной системе. Это сайт со стажировками и вакансиями., а также экосистема, которая ведет по всем этапам карьеры в АПК: от первого интереса к профессии в школе до статуса топ-менеджера или ведущего ученого.

Если честно, то лично я считаю, что это не просто «альтернатива», а предпочтительный выбор по умолчанию для большинства API (где конфигурация — это именно данные).

По большому счёту, паттерн Resolvable Config Struct просто наводит порядок в тех структурах Config и Options, которыми мы все пользуемся на порядок-два чаще, чем Functional Options. Чтобы его внедрить понадобится лишь минимальный рефакторинг, потому что всеми элементами этого паттерна мы и так постоянно пользуемся, просто сейчас там бардак, в который нужно добавить немного строгости чтобы стало намного лучше.

Мой поинт не в том, что Functional Options были ошибкой. Скорее это был разумный ответ на плохие конструкторы и наивные Config-структуры образца «просто положим всё в поля и как-нибудь разберёмся». Но сегодня есть решение получше, и его стоит внедрять.

Когда Impala-запрос начинает выполняться заметно дольше обычного, первое место, куда обычно идут смотреть - query profile, то есть профиль запроса. Там есть план выполнения, счетчики, оценки кардинальности, память, scan-часть, exchange, admission, хвосты по backend-ам и другая полезная информация.

Проблема в том, что текстовый profile не слишком удобный для анализа. Он большой, в нем много повторяющихся секций, часть сигналов видна только в связке с другими счетчиками. При этом почти всегда внутри есть чувствительная информация: SQL-текст, имена таблиц и колонок, пользователи, resource pools, хосты, фрагменты топологии выполнения.

Поэтому на практике появляются два привычных варианта:

Разбирать profile руками.

Скопировать SQL и profile в LLM и попросить объяснить, что не так.

Первый вариант надежнее, но требует времени и опыта. Второй удобнее, но плохо контролирует границу: какие данные ушли наружу, какие факты модель взяла за основу и где заканчивается диагностика, а где начинается галлюцинация догадка.

Я уже рассказывал о 17 бесплатных аналогах Photoshop. Если вам не подходит ни один из вариантов, то в этом посте разберемся, как улучшить качество картинки в программе от Adobe. Ниже собрал способы под разные случаи, которые встречаются в работе фотографа и дизайнера.

Ни для кого не секрет, что эра «спросить что-то у GPT» постепенно уходит в прошлое. На смену генеративному AI приходит Agentic AI, который не просто проконсультирует, а по вашему запросу придёт и сделает все сам. То же самое и с кодовыми агентами, они не просто отвечают на вопросы,  они читают документацию, работают в терминале, дёргают API, правят файлы и в идеале закрывают задачу целиком, от тикета до мёрж-реквеста.

Звучит здорово, пока не выясняется, что ваш агент починил баг, сломав при этом три соседних модуля, или молча проигнорировал половину требований из задачи. Короче говоря, агенты умеют халтурить, и делают это красиво. А значит, их нужно постоянно тестировать. Причем тестировать в условиях, максимально приближённых к рабочим: с реальным репозиторием, CI-пайплайном и набором тестов, которые не обманешь.

Именно для этого в AI-сообществе появился целый класс таких инструментов как бенчмарки и песочницы, заточенные под оценку агентов. В этой статье мы разберём, какие подходы к тестированию кодинг-агентов существуют сегодня, в чём их сильные и слабые стороны, и расскажем, как мы в Doubletapp создаём кастомные бенчмарки на приватных данных.

Содержание
‣ Какие бенчмарки сейчас используют
‣ Почему публичных бенчмарков недостаточно
‣ Кастомные бенчмарки как следующий слой тестирования
‣ Как выглядит пайплайн кастомного SWE-style бенчмарка
‣ Заключение

В целом не смотря на "ВОМГЛУ" были крупные проекты способные конкурировать с западными играми, например ИЛ-2 Штурмовик, Дальнобойщики 2

В прошлой статье я описал 1C Code Bench — бенчмарк для оценки способности LLM писать правильный код на 1С. Там я описал принципы составления задач и проверки результатов, использованные технологии и прочее. На момент написания той статьи бенчмарк насчитывал 20 задач.

Что делает материю стабильной? Почему атомы такие, какие они есть? Почему разные материалы различаются по своим свойствам, таким как электропроводность, плотность, температура плавления или спектры поглощения света?

Эти вопросы сильно занимали физиков в течение десятилетий после того, как Дмитрий Менделеев представил свою периодическую таблицу химических элементов в 1869 году. Они получили новый импульс на рубеже XX века благодаря открытию Дж. Дж. Томсона, что атомы не являются неделимыми, а содержат более мелкие, отрицательно заряженные частицы, называемые электронами, — первые найденные учёными субатомные частицы. Затем, в 1911 году, Эрнест Резерфорд обнаружил, что атомы содержат центральное «ядро» с плотно сконцентрированным положительным зарядом.

Так началось увлекательное путешествие в мир открытий, направленных на понимание законов, определяющих устройство субатомных структур. Оно достигло своего рода кульминации столетие назад, в начале 1925 года, с формулировкой принципа, который с тех пор лежит в основе наших представлений о стабильности материи.

Речь идёт о принципе запрета Паули, названном в честь блестящего молодого австрийского физика-теоретика Вольфганга Паули. Принцип стал результатом того, что сегодня называют «старой квантовой теорией» — периода ситуативных теоретических поисков между 1900 и 1925 годами, который привёл к появлению в 1925–1927 годах последовательной теории квантовой механики, разработанной Вернером Гейзенбергом, Паскуалем Йорданом, Максом Борном, Эрвином Шрёдингером, Полем Дираком и другими. Принцип Паули можно считать вершиной старой квантовой теории и, что не часто бывает, он сохранился и был включён в новую. Попробуем вспомнить о путешествии физиков, предпринятом в попытке понять, исправить и проверить свойства, предсказанные периодической таблицей, и о том, как этот принцип направлял наше понимание материи — обычной и не только.

Работа с требованиями для системного аналитика порой очень напоминает токсичные отношения. Сначала задача вас просто привлекает и воодушевляет — идеей, ценностью или в целом новой предметной областью. Затем поглощает все внимание и полностью овладевает умом. Но со временем процесс начинает напоминать эмоциональные качели: правки, надежда на прояснение требований, новые правки, неверная оценка, уточнения... И по итогу оказывается, что вы уже терпеть не можете эти требования, но при этом и не закончить задачу тоже не можете. Знакомо?

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Малышев, я лид системных аналитиков в МТС Cashback. Этот материал на Хабре для меня дебютный. В нем я рассмотрел одну из вечных дилемм — изменчивость требований, под не совсем обычным углом и в нетипичном для Хабра литературном стиле — как красивую и головокружительную love story системного аналитика и требований бизнеса. Если вдруг вам интересно почитать мои изыскания в формате рассказа — добро пожаловать. Прошу не судить строго, но буду рад конструктивной критике.

Всем привет, вот появился свободный денек для написания части про каротажный регистратор. Если в предыдущей статье я описал все подряд, весьма обобщенно и не конструктивно, то теперь, я решил все разбить на этапы. Начнем с каротажного регистратора.

Классические регистраторы от именитых брендов, типа "Велко", "Вулкана" и тд. имеют свой интерфейс, выглядят очень круто, и стоят очень дорого. Как правило большинство приборов используют Манчестер-2 для общения прибор-регистратор. Для этого им достаточно иметь на кабеле одну жилу и броню. Но тут сразу появляется очень много НО ( на мой профессиональный взгляд из всех не профессиональных )). Во-первых как по одной жиле передать видео сигнал ? AHD скажите вы, согласен но геофизический кабель не коаксиал и далеко видео сигнал не кинешь. Бывают коаксиальные геофизические кабели, согласен, но коаксиал для видео не AHD такое себе. Далее расскажу почему AHD идея не сработала у меня. ( спойлер OSD).

В целом, список требований к регистратору:

1) он должен принимать сигнал с каротажной видеокамеры.

2) принимать данные с каротажного прибора

3) должен быть экран для вывода глубины

4) нужно контролировать питание прибора и выводить на дисплей

5) контролировать глубину исследования и скорость спуска

Примерно такой лист требований был у меня в голове. Кабель был 3х жильный геофизический в броне. И так начинаем рисовать: Сердце регистратора будет stm32f401 - черная таблетка. К ней мы подключим дисплей DWIN. На дисплей нужно вывести кнопки управления режимами прибор либо видеокамера, подача питания, надо учесть возможность подключения аналоговых приборов, а также вывод глубины на видеопоток.

Привет, я работаю аналитиком Cloud.ru. По работе я много смотрю на ИИ-агентов и пытаюсь понять, что интересного могут предложить разработчики. Решила собрать кейсы с разным уровнем зрелости: какие-то из них уже работают в проде, а какие-то — еще на этапе теста или внутреннего использования.

Приветствую всех!

Не так давно я уже рассказывал про ADSL и всё, что с ним связано. Когда-то давно благодаря этой технологии многие впервые смогли выйти в интернеты на высокой скорости, а кто-то до сих пор пользуется таким подключением из-за дешевизны или за неимением альтернатив.

Но ADSL — технология асимметричная: скорости приёма и отдачи отличаются, а модем подключается только к провайдерскому оборудованию (DSLAM). Сегодня же мы поговорим кое о чём куда менее известном среди простых пользователей: о симметричных системах. Узнаем, как выглядит их оборудование, где оно применялось и как заставить его работать. Как водится, будет много интересного.

Транскрибируем любое видео локально, прямо на Mac. Бесплатно, приватно, с качеством на уровне платных сервисов. Полный гайд: настройка, скрипт и промпт для саммари

Cilium работает в сетевом пути уровня ядра в миллионах Kubernetes-pod'ов: от облачных провайдеров до собственных кластеров банков и телекомов. Если бы кто-то скомпрометировал сборочный пайплайн Cilium, зона поражения была бы сопоставима с инцидентом SolarWinds, но в облачно-нативной экосистеме. Поэтому подход проекта к безопасности CI/CD интересен не только мейнтейнерам других опенсорс-проектов: те же паттерны полезны любой команде, которая собирает прод-артефакты в GitHub Actions. Команда VK Cloud перевела статью с конкретными YAML-конфигами, дизайн-решениями и честным списком того, что у Cilium пока не сделано.