Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этом выпуске детище RMS порадовало нас следующим:

• поддержка управления мышью в терминале (хотя по мнению автора новости, лучше терминал запускать в Emacs, а не наоборот);
• изменение порядка загрузки конфигурации: теперь сначала site-start.el потом early-init.el;
• обновление Org до версии 9.8;
• обновление стандарта Unicode до версии 17;
• поддержка su-rs и sudo-rs в Tramp;
• огромное множество изменений и улучшений во встроенных пакетах, языке Emacs Lisp и доступных режимах.

( читать дальше... )

 emacs, emacsclient

--------------------------------------------------------------

В начале был Гейб.

И бежал Гейб из мелко-мягкого Содома и Гоморры.

И увидел он, что это хорошо.

И на первый день он сотворил Халфу и Контру.

И увидел он, что их трудно обновлять.

И на второй день он создал Стим, дабы мир стал чуть правильнее.

Аве Габен!!!

--------------------------------------------------------------

Valve исполнилось 30 лет — компанию основали 24 августа 1996 года выходцы из Microsoft Гейб Ньюэлл и Майк Харрингтон. Спустя два года после создания Valve выпустила свою первую игру — Half‑Life, которая существенно повлияла на жанр шутеров от первого лица, избавившись от кат‑сцен в пользу нарратива внутри геймплея. В 2003 году компания стала пионером модели розничной торговли играми через интернет с платформой Steam.

До создания Valve Ньюэлл проработал 13 лет в Microsoft, разрабатывая ранние версии Windows. Эта работа принесла ему более $1 млн, чтобы он смог профинансировать стартап. Однако именно Харрингтон предложил вложить эти деньги в видеоигры. Офис компании открыли в городе Киркленд, штат Вашингтон — в нескольких километрах от кампуса Microsoft в Редмонде.

Однако собственных сбережений Ньюэлла и Харрингтона не хватило на всё предприятие. Издатель Sierra On‑Line из того же штата согласился поддержать Valve примерно на $1 млн. Взамен Sierra получила 30% и все права на интеллектуальную собственность студии. Однако даже в этом случае Valve не хватало $4 млн. Харрингтон продал свои акции Microsoft, чтобы сократить разрыв, а Ньюэлл взял кредит под залог ценных бумаг.

За 12 месяцев после релиза Half‑Life разошлась тиражом в 2,5 млн копий. Во многом успех игры был обусловлен тем, что сюжет разворачивался по мере движения геймера, а не останавливался, чтобы показать кат‑сцену.

Valve задумывала Steam как платформу распространения обновлений для Counter‑Strike и других игр, которые могли днями не работать из‑за отсутствия исправлений ошибок в предыдущих патчах. Однако в результате Steam превратилась в магазин, продающий игры других разработчиков. Сегодня именно эта площадка приносит основную часть доходов Valve. Компания получает 30% от продаж большинства игр, продаваемых через цифровой магазин. За первые шесть месяцев текущего года Steam принёс компании $11,1 млрд.

Именно такие масштабные финансовые возможности позволили Valve начать разработку собственных устройств. Портативный компьютер Steam Deck дебютировал в 2022 года, а в июне 2026 года состоялся релиз компактного домашнего ПК Steam Machine. Кроме того, компания разрабатывает гарнитуры виртуальной реальности, обещая выпустить очередное устройство под названием Steam Frame до конца текущего года. Весной этого года вышла вторая итерация геймпада Steam Controller.

В 2004 году Valve выпустила игровой движок Source, который использовала передовая в плане физики Half‑Life 2 и игры от сторонних разработчиков, включая Vampire: The Masquerade — Bloodlines и Dark Messiah of Might & Magic. Также на этом движке базировались и собственные игры Valve: Counter Strike: Source, Counter Strike: Global Offensive, Dota 2, Team Fortress 2, дилогии Portal и Left 4 Dead. Осенью 2015 года вышел Source 2, на котором построены Artifact, Dota Underlords, Half‑Life: Alyx, Counter‑Strike 2 и Deadlock.

До сих пор Valve не анонсировала Half‑Life 3. Компания предоставила фанатам множество поводов ждать возможное продолжение франшизы, но главным стал выход Half‑Life: Alyx, которая переписала финал Half‑Life 2: Episode Two.

А в мире линукса наш «Клапан» («Вентиль») знаменит своим Proton, который окончательно ознаменовал приход линукса на десктоп))))

Из народных преданий:

Сотворил Гейб Ньюэлл в ночь ни то сына, ни то дочь; ни мышонка, ни лягушку, а неведому игрушку. Так явилась Свету Dota 2. И поглотила она Габена, да так, что он, пытаясь победить собой же сотворëнное, начал избивать мониторы.

 steam, valve, игры

Встала задача - срочно за вечер решить практический вопрос: какой квант ставить на карту и нужна ли мне RTX5090 домой (спойлер: нет, 9B и Q5/Q6 и я буду счастлив). Прогнал 18 конфигураций по схеме - три модели, пять-шесть квантов на каждую, один и тот же набор из 22 реальных задач.

Читать далее

Как повысить надежность VPN доступа для домашней сети, если в случае блокировки VPN нет возможности в разумный срок обновить конфиг и восстановить доступ?

Решение ― multi‑VPN резервированием VPN‑провайдеров, использующих разные VPN‑протоколы. Собственный опыт, собранный в виде гайда.

В этом гайде мы настроим сразу два клиента VPN, AmneziaWG и VLESS+Reality, работающих одновременно как основной и резерв на одном Mikrotik роутере с общим раздельным туннелированием (split‑routing). Хотя таких каналов может быть столько, сколько позволят ресурсы роутера. Этакий VPN‑box, но с резервированием.

Читать далее

Состояние во Vue обновилось, а интерфейс остался прежним — и начинается охота на watch, nextTick и принудительный ререндер. Разберём, где именно рвётся реактивная связь, почему это происходит и как находить такие проблемы до того, как вокруг них вырастут костыли.

Понять Vue

Для тех, кто в блоге впервые: здесь я рассказывал про AI ready инфраструктуру, здесь — про её «железную» инженерную основу. После статьи про информационную безопасность логично перехожу от темы сборки техрешения к теме «сборки команды», которая это решение может реализовать.

Короче, говорим про локальную инфраструктуру для ИИ в стеке с реальностью: что это, зачем и как вообще её реализовывать в нынешних условиях AI-рынка в России.

Идея AI ready сложилась из личного опыта использования ChatGPT и пилотного внедрения модели в бизнес-процессы моей компании. Ещё год назад AI-команды у нас не было — один ИИ-энтузиазм. Мы, как и многие, наивно полагали, что запустим AI-ассистента силами имеющейся ИТ-команды. Ведь с ChatGPT даже ребёнок разберётся, корпоративный сервис немногим сложнее, не так ли? 

Не так. Посвящаю эту статью всем руководителям, которые без разбора стремятся сегодня внедрить ИИ во все процессы, и тем, кто думает, что ИИ легко сможет заменить сотню сотрудников. Поверьте, чтобы создать собственный рабочий AI-инструмент, вам нужно будет работать в три раза больше, и найти тех, кто выстроит эту работу правильно, будет непросто. Равно как непросто переубедить нейроскептиков и научить команду бороться с рутиной с помощью ИИ.

Читать далее

Время от времени мимо меня пролетают разные общепризнанные нелепости, которые должны подчёркивать дремучесть разных дедов из прошлого. Это тешит наше самолюбие и позволяет нам думать что мы умные, а деды — нет. Такая вот романтическая иллюзия. И именно в таких иллюзиях я со временем разочаровался и реализовал формулу «циник — это разочаровавшийся романтик».

Читать далее

Меня зовут Герасимов Михаил, я главный инженер в Россельхозбанке (РСХБ), работаю в команде автоматизации тестирования. Наш основной фокус — регрессионные автотесты на Java.

Эта публикация — первая в серии статей про CheckMateDB. Здесь мы сделаем быстрый, но технически предметный обзор продукта: что уже работает, какие задачи он закрывает и куда мы его развиваем. В следующих статьях разберем отдельные части подробнее: архитектуру модулей, ML‑контур генерации кода, практику внедрения и метрики качества.

Если коротко, то наша ежедневная реальность выглядит так: ручные тестировщики пишут сценарии в TestIT, а автоматизаторы превращают их в код. Звучит просто, но на масштабе регресса очень быстро проявляется bottleneck: между тест‑кейсом и готовым автотестом лежит большой слой однотипной инженерной рутины. Где‑то нужно аккуратно собрать тестовые данные, где‑то написать Criteria, где‑то выстроить PageHelper‑цепочку, где‑то допилить проверки и стабилизировать прогон. И да, иногда кажется, что половина автотеста уже написана… просто в 17 разных местах и в разное время.

В этой статье расскажу, как мы в команде закрываем этот разрыв с помощью CheckMateDB и почему развиваем его как единую точку входа для автоматизированного тестирования: от данных и SQL‑аналитики до AI‑генерации кода и управляемого применения изменений.

Читать далее

Присаживайся. Коротким и простым этот разговор не будет. Позволь мне сегодня примерить шляпу «Гласа IT‑отрасли '26 года» и выступить от имени всех тех, кому в 2026 нужны ответы на вопросы о вакансиях‑мутантах, тестовых заданиях на целый рабочий день, молчании после финальных собеседований и AI, которым сегодня удобно объяснять всё.

Я хочу вызвать тебя, вас, нас всех на открытый разговор.

Мне, как человеку, который почти десять лет работает в IT и привык решать проблемы, а не ныть о них, очень хочется, чтобы к концу этого года фраза «Найм сломан!» перестала звучать. Сломанное можно починить. Расстроенное можно настроить заново. А плохо спроектированный процесс можно, представьте себе, перепроектировать.

Пожалуйста, давайте поговорим честно и открыто. Доверимся друг другу. Мы ведь достаточно умные и смекалистые люди, чтобы решить и не такую проблему. И разумеется, разобрать все накопившиеся вопросы, взаимные обиды и претензии за один заход не получится. Мои дорогие коллеги наверняка вспомнят ещё много всего. Но давайте сегодня без соревнования «кто сильнее пострадал». Это не наша цель. Наша цель проще и сложнее одновременно: понять, как вместе исправить сломанный рынок найма.

Готов?

Каждый программист «за сорок» рано или поздно проходит через этот кризис среднего возраста. Кто‑то покупает мотоцикл, кто‑то уходит в монастырь функционального программирования… а потом ты становишься «программистом за пятьдесят», и тут‑то вспоминается детство.

У меня оно было интересное (для меня). Запах озона, мигание лампочек на инженерном пульте советских клонов DEC — машин СМ-4 и СМ-1420, за которыми я впервые увидел живой компьютер, — и та самая первая любовь: язык C и старинный компьютер с не менее старой ОС. Любовь, которой уже сорок лет. Естественно, мне захотелось вернуть свой 1984-й.

Читать далее

В крупной компании на обработку клиентского заказа может тратиться до двух часов. В основном это время уходит не на сами действия, а на паузы между ними: ожидание ответа, перепроверку данных, согласования. 

Агентская оркестрация сокращает этот цикл до пары минут. Агент сам проверяет остатки, сверяется с логистикой и запускает отгрузку, а сотрудник задает правила и оценивает результат, но не участвует в каждом шаге.

Но если это так выгодно и дает такой эффект, то почему большинство компаний до сих пор не внедрили и не масштабировали агентный ИИ? И на чем тормозятся уже запущенные пилоты? Эти вопросы разбирали в подкасте McKinsey Talks Operations. Ведущие попытались понять, почему управление цепочками поставок, десятилетиями казавшееся одной из самых технологичных задач, пока буксуют с внедрением ИИ. 

Читать далее

От AnythingLLM до LibreChat, MCP и Gemma4

Эта статья про то как мы искали способ подключить языковую модель к своим рабочим данным, что пробовали, что не подошло и на каком стеке в итоге остановились. По ходу рассказа — практические шаги и команды, которых достаточно, чтобы повторить у себя тот же стенд.

Читать далее

Когда мы начинали делать проект, задача казалась обманчиво знакомой. Нужно получить изображение удалённого экрана, передать события мыши и клавиатуры в обратную сторону и как‑нибудь соединить два компьютера. Если смотреть на задачу с высоты архитектурной диаграммы, всё помещается в несколько прямоугольников.

Проблемы начинаются ниже этой диаграммы. Один пользователь находится за офисным межсетевым экраном, второй подключён через домашний роутер. На Windows экран входа живёт не в той сессии, в которой запущен интерфейс приложения. macOS может разрешить захват экрана и запретить ввод. Wayland вообще не даёт приложению просто взять содержимое экрана. При плохом канале очередь видеокадров растёт быстрее, чем сеть успевает их отправлять. А если пустить трафик через свой сервер, возникает неприятный вопрос: может ли этот сервер увидеть экран или перехватить управление?

Читать далее

У виджета было 92 теста и 100% построчного покрытия. Потом я открыл его в маленьком окне терминала, и шапка таблицы уехала за верхнюю границу экрана.

Разбор трёх багов, которые нашлись при разработке пакета поверх экспериментального компонента symfony/tui: одного своего, который не поймало полное покрытие, и двух чужих — их исправления смержены в ядро Symfony. Плюс третий, найденный уже после того, как его починили без меня, — таб в ячейке ломал выравнивание всей таблицы.

Про то, почему покрытие считает выполненные строки и ничего не говорит о предположениях, которые вы ни разу не поставили под сомнение.

Читать далее

Почему 1С до сих пор окружена стереотипами, чем современная разработка на платформе отличается от «просто настройки бухгалтерии» и как искусственный интеллект уже меняет правила игры в написании кода? Экосистема 1С давно перестала быть просто «учётной программой»: здесь появляются новые инструменты вроде EDT и OneScript, решаются сложные задачи интеграции и производительности, а бизнес ищет специалистов, способных глубоко разбираться в процессах компании, а не просто «двигать справочники». При этом вопросы стоимости внедрения, безопасности и реальных доходов разработчиков остаются как никогда актуальными.

Я, Александр, автор телеграм-канала «Shulepov Code», спустя год снова поговорил с Иваном Гордынцем — сертифицированным экспертом по 1С, преподавателем и основателем образовательного проекта IRONSKILLS. В этом интервью мы проверяем, что реально изменилось за последнее время: разбираем, за что платформу любят и ненавидят, как не ошибиться с выбором конфигурации и разработчика, и зачем современному специалисту нужны БСП, EDT, OneScript и XDTO. Мы обсудили, где в 1С возникают реальные проблемы с производительностью и безопасностью, насколько далеко ИИ продвинулся в автоматизации рутины, а также затронули рынок, карьеру и главный вопрос: реально ли 1С-разработчику сегодня выйти на доход около 700 тысяч рублей. Иван делится реальным опытом, кейсами и объясняет, как устроена современная экосистема 1С без мифов и иллюзий.

Читать далее

Фонд 555 Архива РАН, 51 008 листов рукописей Циолковского, прочитан машиной целиком. Как измерить точность чтения, когда эталона нет, и какие результаты пришлось признать отрицательными.

Читать далее

Мне никогда не нравились тарифы и массовые VPN‑сервисы. Они периодически отваливаются, известные IP быстро получают плохую репутацию, а нормальный VPS на год можно найти немногим дороже тысячи рублей.

Проблема начинается, когда сервер уже не только для себя. Появляются родственники, друзья, разные устройства, сроки доступа, Xray, AmneziaWG и полноценная бухгалтерия конфигов без зарплаты и отпускных.

Я впервые в жизни полез делать панель и собрал SBP: self-hosted-панель для свежей Ubuntu, которая устанавливает компоненты, выдаёт профили, считает трафик и обновляется с проверкой и откатом. Simple здесь только для пользователя. Разработка простой не была.

В статье покажу архитектуру, интерфейс, собранные грабли и замеры, где XHTTP выплёвывает почти 200 Мбит/с.

Что получилось

30 секунд за один проход, нативный звук, несколько персонажей — и даже DOC, PDF, PowerPoint или веб-страница на входе.

Alibaba открыла preview Wan 3.0, и это уже заметно больше похоже не на «оживление картинки», а на попытку собрать законченную сцену из разных исходных материалов.

Я подробно разобрал возможности и цены новой модели, посмотрел официальные демо и сравнил её с Seedance 2.5 и 2.0, Kling 3.0, MiniMax H3, Veo 3.1 и Grok Imagine.

Внутри статьи также — сами ролики: 30-секундный one-take, схватка кошки со снежным барсом, восемь языков в одной песне, document-to-video, UGC и другие примеры.

Пять красивых секунд сегодня умеют уже многие. Следующая планка — получить 20–30 секунд действительно управляемой сцены: с теми же героями, теми же предметами, нормальным звуком, развитием действия и без развала всего этого по дороге.

Wan 3.0 — ещё один очень заметный шаг именно туда.

Читать далее

У нас есть внутренняя платформа подбора ИТ-специалистов. Вакансии приходят от заказчиков, и по каждой платформа находит в базе резюме, близкие к её тексту по смыслу, даже если слова в них другие. Внутри обычный векторный поиск на эмбеддингах.

У любого такого поиска есть врождённая болезнь. Он находит похожие тексты, а рекрутёру нужны подходящие люди. Резюме сильного программиста совпадает с вакансией архитектора почти по всем ключевым словам, но это другая роль, и кандидат не подходит. Рекрутёр видит такое за несколько секунд. Поиск не видит вовсе. У такого резюме высокая косинусная близость к тексту вакансии, и поиск выводит его в верх поисковой выдачи.

Этим летом мы переделали ранжирование кандидатов. Теперь место кандидата в поисковой выдаче зависит от ответа на вопрос, который рекрутёр и так задаёт себе про каждого. «Показал бы я этого кандидата клиенту?» На этот вопрос отвечает языковая модель (LLM). Она встроена в платформу как судья, перечитывает найденные поиском резюме, и каждый вердикт обязана доказывать дословными цитатами из них.

Доля действительно подходящих кандидатов в первой десятке поисковой выдачи выросла с 43,7 до 66,3 процента. Замерено на эталонном наборе, который мы заморозили до начала работ. Как устроен замер, расскажу ниже.

Кроме прироста точности эта переделка дала четыре истории, где проверка на эталонном наборе перечеркнула то, что казалось очевидным. Тендер на роль судьи, который мы устроили между четырьмя LLM, выигрывала недорогая и быстрая из них, пока мы не проверили, настоящие ли цитаты из резюме она приводит. Экономия на глубине рассуждений прошла все проверки качества и провалилась на проверке цитат. Перебор 1330 вариантов взвешивания оценок судьи доказал, что веса не нужны. А RRF, стандартный приём слияния семантического и полнотекстового поиска, первую же проверку на эталонном наборе провалил, он ухудшил и полноту, и точность. Обо всём по порядку.

Читать дальше

Когда нынешний первоклассник окончит школу, рынок труда будет выглядеть не так, как сегодня. По данным доклада Всемирного экономического форума Future of Jobs 2025, к 2030 году около 92 млн рабочих мест в мире вытеснят из-за автоматизации и технологических изменений, но одновременно появится около 170 млн новых.

Это не повод паниковать. Но точно стоит задуматься о том, что мы вкладываем в детей. Вопрос «Кем ты хочешь стать, когда вырастешь?» постепенно уступает место другому: «Какие навыки помогут тебе в постоянно меняющемся мире?». 

В статье разберём и профессии, которые, скорее всего, будут востребованы через 10 лет, а также всегда актуальные для развития и карьеры навыки.

Читать далее