Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Коммерческие отделы ежедневно тратят много времени на ручное создание однотипных документов: копирование реквизитов из переписки, подстановка ФИО в нужном падеже, расчет графиков платежей, НДС и сумм прописью. Одна пропущенная цифра в ИНН или ошибка в склонении должности, и договор возвращается на доработку, а это задержка сделки.

В этой статье я покажу как собрал на Python Telegram-бота, который превращает 15-30 минут работы в ворде (борьбой с выравниваниями, шрифтами, отступами и пр.) в 5-минутный диалог. Никаких сложных CRM, никаких конструкторов с долгим обучением. Только async, последовательное управление состояниями, регулярные выражения и генерация готовых Word-файлов.

ИИ-рекрутер задаёт вопросы с интервалом в минуту, носит человеческое имя и аватарку, и спрашивает: «Все навыки в резюме актуальны? Может, что-то удалить?». Это не автоматизация, а антипаттерн, который бьёт по репутации работодателя сильнее, чем отсутствие оффера. С этим необходимо бороться.

Продолжаю рассказывать о своём опыте создания BLE адаптера для USB-клавиатуры, которым уже пользуюсь каждый день.

Собранный ранее на макетной плате адаптер с подключённым pico debug был хорош тем, что можно было экспериментировать, набираться опыта, но пользоваться таким адаптером как устройством неудобно: нет корпуса и нет автономного питания.

В комментариях к прошлой статье читатели упоминали, что китайцы продают адаптеры, по функционалу похожие на мой, но пользоваться такими адаптерами также неудобно. C хостом действительно беспроводной канал, а вот кипу проводов к самому адаптеру никто не отменял.

Стремление к универсальности часто приводит к неудобным решениям, поэтому я сосредоточился на своей клавиатуре Kingston HyperX Alloy.

Интересная статья Марлен Де Конинг на нидерландском интернет-ресурсе поднимает, на мой взгляд, один из новых ключевых вопросов современного бизнеса: как организовать контроль качества результатов и бизнес-процессов в условиях стремительного расширения использования ИИ.

Сегодня многие компании рассматривают сотрудников прежде всего как центр затрат. По мнению автора, это может стать одной из самых дорогостоящих ошибок руководителей.

Марлен Де Конинг, профессионально занимающаяся вопросами трансформации рынка труда, равноправия, генеративного ИИ и инноваций, считает, что главным фактором долгосрочной ценности компании являются не технологии, капитал или данные, а профессиональные навыки сотрудников. И это несмотря на то, с какой скоростью ИИ заменяет, дополняет и перестраивает работу организаций.

Основной угрозой качеству и эффективности бизнеса становится исчезновение «живого» эксперта — сотрудника, способного понимать, тестировать и корректировать результаты работы ИИ.

Здесь возникает фундаментальное противоречие. С одной стороны, руководители ожидают от ИИ роста продуктивности, инноваций и ускорения развития бизнеса. С другой — воспринимают персонал как растущие расходы на фонд оплаты труда, источник снижения эффективности и низкой загрузки.

 При этом исследование компании PwC, в котором приняли участие более 4 400 руководителей по всему миру, показывает: более половины генеральных директоров пока не видят отдачи от инвестиций в ИИ. И парадоксально, что именно эти организации одновременно рассматривают фонд оплаты труда сотрудников как основной источник неэффективных затраты.

Существует множество программных угроз для систем ИИ. Но я расскажу о GDDRHammer — атаке на аппаратную часть. Разберу эту атаку до винтика, то есть покажу, как она реализуется на физическом уровне, и сравню с атакой GeForge того же класса.

Как я улучшил универсальный код Элиаса 1975 года, заменив длину на popcount — и получил 36% экономии на метаданных. С бенчмарками! Картинка на обложке кринжовая, но тут вроде так принято?

Меня зовут Катя, я руковожу операционным отделом ITSM 365 в Naumen.

Несколько лет назад у меня была одна команда из трех аналитиков. Сейчас — три команды, три тимлида, два техлида и пятнадцать аналитиков. Вместе с ростом команды, разумеется, росло и количество процессов, в которые я была вовлечена.

И вроде бы все было хорошо: задачи закрывались, заказчики были довольны, команда справлялась с нагрузкой. Но со временем я начала замечать, что значительная часть процессов постепенно замыкается на мне. Тогда задала себе простой вопрос: что будет, если я на время выпаду из работы?

В этой статье хочу рассказать, как мы пересобрали процессы внутри команды, почему это оказалось сложнее, чем я ожидала, и какие изменения помогли снизить зависимость от одного человека, не потеряв при этом прозрачность и управляемость.

Университет: для кого и зачем

Нужно ли идти в университет? Кому-то да, кому-то нет - и это нормально.

В 90-е хайп на высшее образование стал огромным. До этого к рабочим профессиям относились с уважением. А потом появилась фраза, которую многие слышали в детстве: «Будешь плохо учиться - пойдёшь на завод». Но что плохого в заводе? Условия труда? Это вопрос не к заводу, а к нормам и контролирующим органам. Мне довелось работать на производствах Renault и SKF - условия были отличные. Не всем нужно сидеть в офисе, и это стоит наконец признать.

Зачем государству поголовное высшее образование? Логика понятна: больше дипломированных специалистов - больше налогов. Но мы все знаем, что большинство однокурсников в итоге не работают по специальности - и при этом неплохо зарабатывают. Это говорит лишь об одном: инициативные люди пробиваются в любом случае. Вопрос в том, нужно ли им было для этого четыре-шесть лет просиживать штаны.

Нужна корочка - есть заочное, можно получить когда понадобится. Жаль, что вечернее образование почти исчезло: это была действительно полезная форма. По мне, идти за высшим образованием правильнее уже после того, как поработал в какой-то сфере. Тогда учёба становится ответом на реальные вопросы, а не абстрактной программой.

Мне нравится западная модель, где университет — это набор курсов. Курс по механике, курс по матану, курс по CS. Как в игре: сам собираешь билд. Можно совместить театр и физику — и пойти работать инженером по спецэффектам. MythBusters, между прочим, именно про это — я был большим фанатом.

Меня зовут Родион, и я уже около 2,5 лет работаю в VK Android-разработчиком в крупном многомодульном проекте с сотнями экранов и довольно большой аудиторией. Когда я попал на проект, стек был классическим и проверенным: XML-вёрстка, навигация через Cicerone, Dagger 2 для DI, Coroutines и Flow для асинхронщины, а в качестве архитектурного паттерна — MVVM. 

Рано или поздно любая растущая кодовая база упирается в потолок своих архитектурных решений. У нас этот момент настал, когда количество экранов выросло до нескольких сотен и команда начала тратить больше времени на борьбу с неконсистентным состоянием UI. Классическая связка XML + ViewBinding + MVVM работала, но с каждым новым экраном мы всё острее чувствовали её ограничения: разрозненные StateFlow, дублирование кода во фрагментах, сложность переиспользования компонентов. 

Нужно было что-то менять — пересмотреть сам подход к построению UI. Так мы начали миграцию на Jetpack Compose (который на момент начала перехода уже был стабильным и самодостаточным). Полтора года спустя, пройдя через рефакторинг базовых классов, переход с MVVM на MVI и постепенную замену содержимого всех фрагментов, мы получили стек, на котором разработка ускорилась, а баги, связанные с состоянием экрана, практически исчезли. 

Полный переход на Jetpack Compose мы разделили на три больших этапа:

- переписываем содержимое всех фрагментов на ComposeView;

- переходим с Dagger2 на Koin;

- меняем навигацию с Cicerone на Compose-навигацию.

О втором и третьем этапах кратко расскажу ниже —  в главе стратегии перехода, а на первом этапе остановлюсь подробнее.

В этой статье не будет разбора плюсов и минусов Jetpack Compose, скорее она будет полезна тем, кто уже знаком с технологией, хочет её использовать, но боится нести в проект. Я расскажу, как мы шаг за шагом выполняли первый этап, и к чему в итоге пришли.

Юридический домен требует понимания многочисленных связей между сущностями, рассеянными по множеству документов. Поэтому кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний: связи между нормами, прецедентами и понятиями, рассеянными по тысячам документов, наконец-то перестают теряться.

Современные фреймворки обещают построить такой граф автоматически, в пару команд. Но между "запуском из коробки" и рабочей аналитической системой на практике лежит немалая дистанция.

Это первая часть практического эксперимента с LightRAG, одним из самых известных графовых фреймворков. На небольшом корпусе из Гражданского кодекса РФ и судебной практики разбираем, как фреймворк устроен, как его быстро развернуть, и почему граф из "коробки", без оптимизации и тонкой настройки, при всей внешней убедительности, еще не готов к полноценной работе в юридическом домене.

На неделе в интернете завирусился на 15 млн просмотров ролик с «гениальным изобретением».

Как патентный поверенный я не смог пройти мимо этой истории. Пока американцы сметают продукт тысячами заказов, давайте-ка разберемся, а правда ли он «первый в мире».

Заодно покажу, как пользоваться настоящими патентными базами, и один внезапный сюжетный поворот о невероятной американской коммерческой смекалке.

Меня зовут Игорь Гранщиков, я руководитель разработки Авито Недвижимости. Эта статья о паттернах организационного дизайна основана на моём докладе на Saint TeamLead Conf 2025. Там, где что-то взято из книги, фреймворка или методологии, будут явные ссылки. Всё остальное — моё личное мнение, основанное на опыте. Каждый из этих паттернов я так или иначе пробовал в разное время и в разных компаниях: что-то приживалось надолго, а от чего-то приходилось довольно быстро отказываться.

В вакансиях на hh всё чаще встречаются требования: Go + Python, Go + PHP. Для веб-разработки python и php во многом похожи, и у меня уже был опыт работы с ними.

В статье раскрываю свой опыт изучения Go на примере разработки приложения для проверки доступности сайтов.

Вокруг ИИ в разработке уже сформировались два шумных лагеря: одни уверены, что джуны теперь не нужны, другие считают, что ничего принципиально не изменилось. На практике неверны обе крайности.

У Брюса Уэйна есть деньги, влияние и ресурсы.

У Бэтмена — скорость, гибкость и гаджеты на все случаи жизни.

Но по отдельности один без другого не может: без Брюса неоткуда взять технологии, а без Бэтмена они не имеют смысла. Только вместе они закрывают проблемы, с которыми поодиночке не справились бы. Гибридная инфраструктура работает (примерно) так же...

Интернет — распределенная система, размер которой нельзя увидеть в окне «Свойства». Более того, ответ на вопрос «что считать интернетом?» существенно влияет на результат вычислений. Точных данных не найти, но отдельные исследования и статистика крупных интернет-ресурсов позволяют произвести примерные расчеты.

В этой статье вас ждет доступная в интернете информация об интернете, простые расчеты и, конечно же, статистика.

История о том, как сделать видимыми ошибки yt-dlp, которые молча умирали в логах воркера. Bridge на 200 строк, классификатор content vs infra, борьба с alert-fatigue.

Меня, наверное, сейчас поднимут на смех, но сам я и близко не разработчик. Вообще. Так, по-любительски пилю ботов для Telegram через Claude Code: пара вечеров, одна папка с проектом, и оно работает. И вот за этим занятием в какой-то момент возник простой вопрос: а на каком минимально возможном железе все это делать? Топовый MacBook Pro отпал сразу. Все-таки 300к за машину, на которой ты по выходным учишь нейросетку отвечать на стикеры — как-то жирновато. MacBook Air? Ну, возможно. А что если опуститься еще ниже и купить MacBook Neo? Звучит интересно. Но вот потянет ли?..

Анонс игры — одна из самых важных частей её разработки.

Сложно переоценить значение этого этапа. Он важен как для крупных студий, так и для соло‑разработчиков вроде меня. Хочу поделиться своей историей «успеха» анонса на IGN. Расскажу о технических проблемах при работе с движком UE 4, а также какими инструментами я пользуюсь.

Сколько статей на хабре про машинное обучение? Обозначим их количество за и напишем ‑ю.

Это попытка собрать цельное понимание: пройти путь от «что это вообще такое» до условных трансформеров и связать всё в одну логичную цепочку.

Попробую всё описать максимально простым языком, минимально опираясь на математическую терминологию.

Как говорится, буду разбирать так, как сам это вижу и понимаю — без лишней теории, но и без магии.