Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Многие статьи по сценариям написаны по шаблону: вот вам теория, термины, удачи. У меня к таким текстам всегда была одна претензия – я хочу получить руководство к применению, а получаю набор определений.

Меня зовут Антон Шапошников, я веду канал по сценарному мастерству Prepropost. Мне периодически пишут вопросы про сценарии для игр, и я задумался: а насколько кинотеория применима к играм? Спойлер – сильно. Игра The Last of Us написана по всем правилам кинодраматургии – настолько, что из неё получился полноценный сериал.

В этой статье я разберу базовую теорию на примерах из игр. А параллельно с нуля набросаю собственный сценарий игры, чтобы вы увидели весь процесс на практике и повторили его сами.

Сразу оговорюсь: весь путь от идеи до готового сценария в одну статью не поместится. Здесь – этап замысла: что должно быть продумано до того, как сценарист начнёт расписывать сцены.

Оказывается, документация Claude Code рассказывает не всё. Стоило только лишь заглянуть в исходники. И вот что можно настроить, но чего нет в доке:

— hooks, которые переписывают команды на лету;
— автоодобрение safe-команд без лишних подтверждений;
— постоянная память агентов между сессиями;
— auto-mode, который понимает описание окружения на обычном английском;
— самообучающиеся циклы памяти и «снов»;
— скрытые поля skills, agents и permissions, которых нет в документации.

И все это работает уже сейчас, а исходники Claude Code лежат у вас в node_modules. Мы собрали все в статью. Там больше конкретики, JSON-конфигов, shell-хуков и примеров, которые можно утащить себе почти без правок.

Сжатие текста уже давно стало стандартом в мире веб‑приложений. Сокращение объёма данных даёт сокращение времени передачи и снижение нагрузки на сетевой канал. Однако, часто настройка компрессии сводится к динамическому сжатию gzip и настройкам по умолчанию. В этой статье разберём вопрос сжатия более глубоко. Для начала вспомним основные технологии сжатия, доступные в вебе.

Почти половина айтишников — 46 процентов — целенаправленно развивают личный бренд, из них 51% делает это через социальные сети и блоги. Это данные совместного исследования «Солара» и Хабра. Чаще всего в этом контексте говорят об авторах: блог помогает им структурировать опыт и усиливает профессиональную репутацию.  

Но блоги работают и с другой стороны. Сегодня чтение профессиональных каналов — один из инструментов в актуальной для ИТ и ИБ отрасли концепции непрерывного обучения (lifelong learning). Этот подход диктует скорость изменений в отрасли, в частности, под влиянием ИИ. Регулярно меняются инструменты хакеров, появляются новые сигнатуры и цепочки Kill Chain, и те знания кибербезопасника, которые вчера были актуальны, сегодня уже устарели. 

Профессиональная литература в форме новых медиа — соцсетей и блогов — это один из быстрых способов держать контекст. Специалисты обращаются к ним, чтобы читать разборы свежих уязвимостей, тактик и инструментов злоумышленников. По уровню доверия блоги опережают традиционные сми: их пишут практикующие эксперты, фокусируясь на технических деталях без маркетинговой «воды», а авторы говорят на одном языке с читателями.  

Но как у любого инструмента, у этого метода профессионального развития есть ограничения. Многообразие источников может приводить к перегрузу информацией и потере фокуса. Перед специалистом встает задача самостоятельно формировать свое инфополе, ограничивая подписки несколькими качественными блогами в зависимости от их авторитетности и прикладной пользы.

Рост позиций сайта в традиционной поисковой выдаче больше не гарантирует переходы пользователей на сайт. Генеративная выдача (модули AI Overviews в Google и ЯндексНейро) перехватывает трафик на нулевом экране. Искусственный интеллект выдает готовый текст и точные ответы на вопросы пользователя раньше, чем тот доберется до ссылок на сайты. Одновременно с этим поисковые алгоритмы перестали ранжировать контент, который представляет собой банальный рерайт и не несет новой информации.

В этой статье разбор внутреннего механизма работы современных поисковых систем, механики Query fan-out и проблемы коллапса языковых моделей. Представлена прикладная методология, которая помогает проверить оптимизацию страниц, проанализировать Share of Voice (доля ответов) бренда и настроить точный учет переходов в условиях разрыва UTM-меток.

Ощущение — нравится трек или нет, хочется ли его переслушать возникает во время обработки звука мозгом. Поэтому вместо того, чтобы напрямую предсказывать «качество» музыки по спектрограммам или эмбеддингам, можно построить промежуточное представление: сначала оценить, какие паттерны активности коры вызывает аудио, а затем уже по этим паттернам предсказывать относительную популярность треков.

По данным зарплатного калькулятора Хабр Карьеры, медианная зарплата тимлида-разработчика — 424 тысячи рублей, а лида DevOps — 461 тысяча рублей. 

Управленческий трек в IT — один из самых доходных в российской экономике. При этом переход от специалиста к руководителю довольно сложный. Это не просто повышение, а смена профессии — из исполнителя в управленцы.

В статье разберём, какие управленческие пути существуют в IT, что нужно для перехода на каждый из них, сколько можно зарабатывать и где учиться.

Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращается к внешним данным, а не опирается исключительно на внутренние знания. Все LLM текущего поколения работают с RAG, но он делает систему затратнее по вычислениям и сам по себе может допускать ошибки, если внешний контекст оказался плохим или нерелевантным. 

Сегодня я разберу исследование LLM-Independent Adaptive RAG: Let the Question Speak for Itself, в котором ученые из MWS AI, AIRI, Сколтеха и еще нескольких университетов предлагают решение этой проблемы через новый подход к adaptive retrieval, когда RAG запускается не автоматом, а только при необходимости, и для этого не нужна LLM.

Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращается к внешним данным, а не опирается исключительно на внутренние знания. Все LLM текущего поколения работают с RAG, но он делает систему затратнее по вычислениям и сам по себе может допускать ошибки, если внешний контекст оказался плохим или нерелевантным. 

Сегодня я разберу исследование LLM-Independent Adaptive RAG: Let the Question Speak for Itself, в котором ученые из MWS AI, AIRI, Сколтеха и еще нескольких университетов предлагают решение этой проблемы через новый подход к adaptive retrieval, когда RAG запускается не автоматом, а только при необходимости, и для этого не нужна LLM.

Не так давно, я писал, о том как автоматизировать повторную обработку сообщений из архива в DATAREON Platform.

Было несколько вопросов и уточнений, поэтому хочу дополнительно разобрать код C# для повторной обработки.

Для ЛЛ: Полный алгоритм с комментариями в конце поста

Привет, Хабр! Сегодня хотим обсудить утечки информации, пожалуй, в одной из самых чувствительных для человека отраслей — здравоохранении. Ведь здесь хранятся не просто персональные данные, а сведения, касающиеся глубоко личных аспектов жизни — диагнозы, регулярно выписываемые лекарства, результаты анализов и многое другое. Попади эти данные не в те руки, и жизнь человека может стать заметно сложнее.

Проблематика

Учреждения здравоохранения сегодня обладают очень большим набором конфиденциальных данных в цифровом формате. А чем они разнообразнее — тем сложнее обеспечивать ИБ, в том числе борьбу с утечками. Само по себе предотвращение утечек информации — это не какие-то разовые мероприятия, а постоянный процесс, включающий мониторинг состояния систем защиты информации, обучение персонала и совершенствование политик по всем организациям сферы здравоохранения. Максимальное количество инцидентов можно предотвратить, подобрав правильное сочетание технологий обработки и защиты информации 

За последние лет 10-15 здравоохранение в целом проделало большой путь к цифровизации. Клиники массово перешли на системы электронной записи и электронные медицинские карты, создали для пациентов порталы с личными кабинетами. С увеличением пропускной способности каналов связи развиваются сервисы телемедицины. Конечно же, стоит учитывать и медицинский интернет вещей (IoMT) — датчики, носимые устройства, умные медицинские приборы. Например, можно вспомнить системы мониторинга сахара в крови. 

Зимой 2026 года «Яндекс» представил UMO 5 — свой первый электромобиль с проприетарными интегрированными сервисами. С этого момента я ждал, когда появится возможность поездить на нём и детально изучить, но очередь на тест-драйв дошла только в мае.

Я неделю поездил на UMO 5, столкнулся со всеми его плюсами и минусами, составил впечатление и готов всем этим поделиться в статье.

Конкурентов важно не просто знать, а понимать, как они работают и каких результатов достигают. В диджитал-маркетинге это помогает выстраивать более точную и эффективную стратегию.

на старте продвижения анализ конкурентов покажет:

Решил к предыдущей статье (https://habr.com/ru/articles/1041000/) добавить практики немного. А именно поездка на очередную скважину на моей каротажке.

После инцидента команда почти всегда хочет видеть больше: добавить поле в лог, сохранить еще одну метку, оставить дашборд «на всякий случай». В моменте это выглядит как забота о надежности, но через несколько месяцев превращается в счета, шумные алерты, противоречивые графики и вопросы безопасности.

В статье разбираем, почему телеметрия становится архитектурным долгом, как локальные решения отдельных команд создают глобальные издержки и почему observability требует не только инструментов, но и понятного владения.

Российские компании все активнее используют решения на базе 1С для автоматизации бухгалтерии, кадрового учета, логистики, продаж и других бизнес-процессов. На фоне изменений на рынке корпоративного программного обеспечения интерес к таким системам продолжает расти. Вместе с ним увеличивается и потребность в специалистах, которые умеют работать с 1С не только как пользователи, но и как участники внедрения, настройки и развития системы.

Одна из таких профессий - 1С-аналитик. Разбираем, чем занимается специалист, какие навыки нужны на старте и на какую зарплату можно ориентироваться....

Привет, Хабр! Это команда SmartFab YADRO. Мы решаем задачи на собственном производстве полного цикла Фаб Дубна, включающем цеха по производству многослойных печатных плат и автоматизированные конвейерные линии сборки и тестирования продуктов компании.

Один из ключевых процессов в создании печатных плат — правильная сборка экземпляра: не перепутать слои, верно сопоставить элементы. Чтобы помочь сборщикам, мы разработали систему контроля. В ее основе — ML-модель с функцией компьютерного зрения, которая помогла добиться нулевого процента брака на этапе сборки. Из статьи вы узнаете, как разрабатывали «ассистента» для коллег с производства и какие функциональные и механические особенности есть у нашего решения.

ЛУТовый текстолит, паяльная паста Mechanic, настольная печь Puhui и, опционально, руки из плеч – базовый набор начинающего контрактного монтажника/производителя микросерий. Если быть точным, Puhui Electric Technology CO., LTD. Их модели, такие как T-960, T962, T-937 и разнообразные модификации – друзья радиолюбителей в России и по всему миру, где, благодаря интернет коммерции, с ними знакомы уже очень давно.

Перехват HTTPS — это техническая концепция и хакерская техника, которая заключается в обходе шифрования TLS для инспекции защищённого трафика. Таким образом, злоумышленник может активировать DPI незаметно для владельца сайта и его посетителей — и эффективно просматривать их трафик в то время, как они будут уверены в своей защищённости.

На практике атака более десяти лет производится через обман Удостоверяющих центров (УЦ), такого как Let’s Encrypt. На первом этапе злоумышленник заставляет их выдать TLS-сертификаты для доменов, которые им не принадлежат, перехватывая запросы ACME-HTTP-01. Для атаки уязвимы все УЦ, которые используют ACME.

И снова привет, Хабр! Я Артем Клещев, технический писатель в СберТехе.

Недавно я рассказал, как построить удобную архитектуру репозитория продукта и вести единый источник в Docs-as-Code вместо разрозненных комплектов документации. Сегодня хочу поделиться тем, как мы добавили к такой архитектуре новый для нас, модифицированный процесс ведения Git — Feature Branch Workflow — и значительно сократили время подготовки документации.

Расскажу, как этот метод версионирования помог нам упростить и ускорить работу. Обсудим, как можно удобно работать в единой ветке и выпускать несколько хотфиксов документации за день.

Объяснять буду на примерах из документации продукта Platform V DropApp — решения СберТеха для управления контейнерными приложениями.