Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр.

У многих дома крутится сервер или обычный NAS. На жестких дисках годами копится семейный архив: фотки из отпусков, видео с телефонов, старые кадры с мыльниц. Все это лежит гигабайтами в папках вроде “2023_06_12_дача” или просто свалено в кучу в директории DCIM.

В какой-то момент я понял, что хочу навести во всем этом порядок, но не руками. Так родился проект Gailery - локальная веб-галерея для домашнего сервера. Сегодня на моем стенде она безболезненно переваривает огромный личный архив из более чем 100 тысяч фотографий и почти 10 тысяч видеороликов. При этом оригинальные файлы лежат в полной безопасности: папка с медиа монтируется в контейнер в режиме “только чтение” (Read-Only).

Ниже подробно расскажу, как устроена система, как работает локальный ИИ на дешевом железе и почему для этого не нужно дорогое железо.

Галактика «Млечный путь» включает звёздный диск диаметром около 100 000 световых лет. Пригодна для заселения в нём «галактическая зона обитаемости» (ГЗО). Это кольцевая структура с внутренним радиусом ~ 20 000 св. лет, внешним радиусом ~ 30 000 св. лет и толщиной 500-1500 св. лет. Ближе к центру галактики плотность звёзд выше, поэтому там чаще происходят катастрофы — вспышки сверхновых, гамма-всплески. Помимо этого от центральной сверхмассивной черной дыры идёт мощное излучение. Это может «стерилизовать» планеты. На окраинах галактики же слишком мало «стройматериалов» для планет и поддержания жизни.

"Если бы Вас спросили как Вы видите операционную и коммерческую деятельность ИТ компании?" Чтобы Вы ответили? Это особенные люди, которые сами по себе стоят денег или их знание? Они создают какое-то value? Платишь больше каждому и зарабатываешь больше?

В 2024 году я не знал ничего про Arduino и Python. Но за неделю собрал на макетке рабочий прототип для управления музыкой, при помощи сил ИИ и интернета. На этом я не остановился и решил получить очень ценный опыт в разработке, сделав настоящий контроллер!

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил, в Циане я занимаюсь развитием культуры и developer experience. Архитектура у нас микросервисная, за каждый микросервис отвечает конкретная команда. В любой команде обычно есть микросервисы, которые помогают ей достигать собственных целей, и микросервисы, которые достались по наследству — поскольку архитектура наша не всегда развивалась достаточно последовательно. Бывает, что сервис приходит с каким-нибудь разработчиком из другой команды. Бывает, что сервис когда-то отдали команде, потому что больше некому было отдать.

Наш бэкенд написан на Python и C#. Иногда в одной команде используются микросервисы на обоих языкахмогут быть микросервисы и на Python, и на C#. Я считаю, что это нНе самый удобный расклад, я считаю: лучше все-таки иметь один стек в рамках одной команды. Если, например, в команде с питонистами и единственным шарпистом последний уходит в отпуск, то при поломке сервиса на C# остальной команде придется этого шарписта ждать. Либо срочно вызывать на подмогу другого шарписта.

Можно переписать все микросервисы на один язык. Довольно трудоемкая задача, если заниматься этим вручную. Разработчику нужно погрузиться в микросервис, максимально покрыть тестами бизнес-логику и аккуратно все переписать. Не забывая, что делать один в один нужно не всегда, поскольку архитектурные паттерны Python и C# различаются.

Для переписывания сервисов разумно привлечь на помощь LLM. Далее я расскажу, как за неделю своей частичной занятости я с помощью LLM переписал сервис, который потребовал бы для этого два месяца от живого специалиста.

Описание алгоритма заливки прошивок в микросхемы GAL и им подобные. И пример реализации этого алгоритма на доступных элементах.

Во многих компаниях автоматизация проектной деятельности начинается с таск-трекера. Это логично: нужно где-то ставить задачи, назначать ответственных, фиксировать сроки, обсуждать детали и видеть статусы. На уровне небольшой команды такой подход часто работает. Есть список задач, есть исполнители, есть дедлайны, есть комментарии. Кажется, что проектное управление автоматизировано.

Проблемы начинаются позже – когда проектов становится больше, в них участвуют разные подразделения, одни и те же специалисты распределяются между несколькими инициативами, появляются бюджеты, трудозатраты, план-факт, отчетность для руководителей и вопросы к себестоимости.

В этот момент выясняется, что управление задачами и управление проектами – не одно и то же...

Информационную безопасность часто представляют как скучную «айтишную охрану» — поставил антивирус, настроил пароли и можно спокойно спать. В реальности это высокотехнологичная сфера, где каждый день идут настоящие боевые действия: уязвимости в коде, сложные DevSecOps-процессы, защита миллионов рублей и репутации крупных компаний.    

Я, Александр, автор телеграм-канала «Shulepov Code», поговорил с Алексеем Федулаевым — руководителем отдела облачной безопасности МТС Web Service, бывшим руководителем ИБ в Wildberries, автором Telegram-канала «Ever_Secure» и постоянным спикером профильных конференций – о том, как на деле устроена профессия: от детского взлома родительских паролей до защиты корпоративных облаков, почему DevSecOps-специалисты входят в топ самых высокооплачиваемых ИТ-профессий и как в этой сфере не выгореть, когда угрозы появляются каждый день.    

Перенести базу клиентов в amoCRM кажется простой задачей, выгрузили Excel, загрузили файл и можно работать. Но часто после такого импорта в системе появляются дубли, пустые поля, контакты без сделок и сделки без контактов

Я написал инструкцию, которая подойдёт руководителю отдела продаж, собственнику, маркетологу или внутреннему CRM‑администратору, если вдруг нужно перенести базу клиентов из Excel, старой CRM, сайта, рекламных кабинетов или других мест.

Эту статью можно использовать как чек‑лист для самостоятельного импорта или передать техническому специалисту, который отвечает за amoCRM внутри компании. Сохраните и не забудьте переслать )

Привет! Я Ильдус Тукаев, разработчик в команде образовательной платформы Т-Банка. Мы помогаем школьникам, студентам, молодым специалистам и сотрудникам получать знания и качать свои софт и хард навыки. Основной язык у нас Go, но сегодня расскажу больше про архитектурную тему: как у нас в команде использовался паттерн Outbox и как он эволюционировал.

За полтора года реализация Outbox прошла четыре итерации. По пути мы ловили VACUUM, который останавливал сервис на три часа, теряли 5% событий за полтора дня и заваливали поддержку обращениями. Расскажу, какие реализации мы пробовали, на какие грабли наступали и почему остановились на варианте, который сами же не считаем идеальным.

Изображения, видео, музыка и тексты, производимые искусственным интеллектом, сейчас становятся куда более качественными, чем на старте развития генеративных моделей, и отличать их от контента, созданного человеком, дается все с большим трудом. Проблема давно вышла за пределы обычных экспериментов и теперь затрагивает соцсети, новости, поисковики и другие ресурсы, которыми люди пользуются каждый день, что неминуемо ведет к распространению недостоверной информации.

Google и команда DeepMind уже несколько лет разрабатывают SynthID — систему скрытой маркировки контента, созданного искусственным интеллектом. Недавно компания объявила, что помимо использования в собственных сервисах технология начинает внедряться и в продукты других крупных разработчиков ИИ. SynthID уже на этапе генерации добавляет в изображение, видео, аудио или текст специальный незаметный сигнал. Такой маркер сохраняется даже после редактирования, сжатия или пересылки и помогает определить, что материал был создан нейросетью.

Привет, Хабр!

Что произойдёт, если взять два одинаковых резюме разработчиков — с одинаковым опытом, стеком и навыками — и поменять только пол кандидата?

Мы решили проверить это на практике.

Создали два аккаунта, автоматизировали отклики и отправили более 1000 на одни и те же вакансии с помощью ии-бота.

Результаты оказались одновременно и ожидаемыми, и очень странными.

Если интересно узнать, что из этого вышло — велком!

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Красавин, и я работаю frontend-разработчиком в компании VK. Сегодня хочу рассказать вам, как мы объединяли несколько BI-систем (DataLens, Superset и Redash) под одним UI, как решали проблемы со SPA-навигацией, историей браузера и различными стеками, на какие грабли наступили, и что нам, в итоге, это дало. Материал будет полезен frontend-разработчикам, которые могут столкнуться со схожей задачей в рамках своих проектах.

Всем привет! Меня зовут Алена Метенева, я руководитель направления по тестированию в Росгосстрахе. Я специализируюсь на внедрении ИИ-инструментов в процессы тестирования. И сегодня хочу рассказать вам о том, как мы в Росгосстрахе провели пилот по внедрению нейросетей в тестирование и как сейчас масштабируем результаты на другие команды.

Наверняка, у всех есть групповой чат со всякими приколами, но в котором периодически проскакивают нужные вещи, которые теряются в потоке мемов, флуда и всего прочего. У меня есть такой девчачий чат, в котором мы обсуждаем проблемы, скидываем рецепты, раздаем какие-то рекомендации друг другу что посмотреть, что почитать и т.д. Однажды я полчаса листала чат в поисках новой рекомендованной книги, которую скинули между фоткой с котиком и горением от работы, тогда мне в голову пришла гениальная мысль - создать бота, который будет пересылать сообщения в нужную тему.

Привет, Хабр. Я Никита Анчутин, CTO Doubletapp. В этой статье я расскажу о том, как мы создали DTIS – CRM-систему для управление студией разработки. 

Этот текст будет полезен тем, кто уперся в ограничения таблиц и разрозненных инструментов и думает, стоит ли идти в кастомную разработку. 

Содержание

∙ Контекст и проблема
∙ MVP: автоматизация финансов и проектной экономики
∙ Перезапуск и технологическое обновление
∙ Переход к юнит-экономике
∙ Сервис временных ссылок для передачи конфиденциальных данных
∙ Разделы для поддержки корпоративной культуры
∙ Следующий этап: система уведомлений
∙ Результаты

Существуют разные способы печати десятью пальцами, различаются манеры движения кистей рук, зоны ответственности пальцев.

Основная позиция ФЫВА — ОЛДЖ считается базовой во всех известных мне системах. Однако последующее движение рук и пальцев может значительно отличаться.

Искусственный интеллект уже перестал быть нишевой технологией для энтузиастов. Сегодня нейросети используют предприниматели, маркетологи, дизайнеры, копирайтеры, блогеры, продавцы на маркетплейсах, SMM-команды, разработчики, преподаватели и владельцы малого бизнеса.

На фоне этого растет интерес к направлению, как партнерская программа нейросети, потому что аудитория не просто читает про ИИ, а регулярно покупает доступ к сервисам, продлевает подписки и тестирует новые модели.

ИИ экосистема предлагает понятную механику: вы приводите пользователей, а сервис платит 20% с каждой оплаты. Реферал закрепляется за партнером, поэтому доход может приходить не только с первой покупки, но и с повторных оплат, продлений подписки и дальнейшего использования продукта. Для тех, кто ищет заработок на ИИ без разработки собственного SaaS, это рабочая модель монетизации трафика, контента и экспертности.

Чтобы попасть в партнерскую программу, необходимо пройти несколько простых шагов:

Началось всё банально. Зашёл коллега, говорит: «Где у нас хлебные крошки в шапке лежат?». Проект — около 150 компонентов, всё именуется по-своему, структура папок местами загадочная. Я начал тыкать в React DevTools, искать по тексту «Breadcrumb» в файлах… В общем, минут через пять нашёл. Это в очередной раз раздражало.

Привет, Хабр!

В этой статье я расскажу об эволюции моего проекта — GroupModerBot, бота для модерации Telegram‑групп. Я покажу, как проект прошел путь от первой версии «всё в одном файле» до продуманной архитектуры с ООП, in‑memory кэшированием, безопасным выполнением команд и нестандартными алгоритмами наказаний пользователей.