Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я активно пользовался ИИ-помощниками для разработки еще до Codex. В основном — через среды, которые сделаны именно для работы с кодом: подготовка наборов изменений, правка хранилищ кода и выпуск готовых правок.

Примерно в ноябре я начал применять их не только для программирования, но и для другой рабочей рутины. Делал презентации в Slidev, использовал ИИ-помощников как секретарей для заметок с голосового ввода и искал, какие еще материалы можно поручить такому инструменту: index.html, PDF, таблицу, набор слайдов.

Последние обновления приложения Codex впервые сделали такой широкий режим работы естественным. Codex по-прежнему хорошо справляется с кодом, но самое важное изменение в другом: он дает работе место, где она может продолжаться.

На мое поведение повлиял не один отдельный инструмент, а связка: долгоживущая ветка, общая память, доступ к действиям на моем компьютере, возможность направлять задачу по ходу дела и место, где можно просматривать сам результат.

Как сделать удобный интернет-магазин для техники премиум-класса, если у вас сотни городов и тысячи товаров?

Делюсь новым кейсом, как мы разработали дизайн-концепцию для KINGSTORE, упростили навигацию в большом каталоге и адаптировали ключевые сценарии под мобильных пользователей.

Фотосессии по фото — это популярный запрос, частота которого с каждым месяцем лишь растет, невзирая на перенасыщенность ботов, промптов и идей в Интернете. Тем не менее, тема остается актуальной. Во‑первых, потому что в нашей локации практически нет доступных моделей, работающих без смены IP. Во‑вторых, потому что у каждой нейросети есть свои слабости: одни плохо сохраняют идентичность лица, а другие имеют скудную базу образов или плохо работают со светом. 

AI-агенты уже стали частью повседневной разработки. Сначала это выглядит как магия: формулируешь задачу, получаешь код, тесты, иногда даже готовый PR.

Но довольно быстро приходит осознание:
– токены улетают слишком быстро;
– задача выполняется дольше, чем ожидалось;
– результат не всегда совпадает с тем, что было задумано.

В этой статье разберем, что с этим можно сделать на практике и почему для хорошего результата критически важен правильно подобранный набор инструментов.

Есть мнение, что парное программирование (далее — ПП) автоматически дает более качественный результат — код лучше, багов меньше. А вот на практике нередко получается наоборот — подход, который должен был бороться со злом, приводит к конфликтам, усталости и выгоранию. Кто виноват?

Оказывается, на эффективность парного программирования влияет не только скиллы участников процесса, но и их психологическая совместимость. 

В этой статье разберем, когда парное программирование действительно выигрывает у одиночного, как личностные черты и ротация влияют на процесс и результат, какие риски создает тандем из эксперта и новичка и меняет ли появление ИИ-ассистентов психологию парной работы. Поехали!

Сравнил два канонических перевода трагедии Шекспира "Гамлет, принц датский" с помощью Python и NLP.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Горбунов, я ведущий инженер в AI-дивизионе в YADRO, работаю в команде SmartFab. Мы решаем задачи на собственном производстве полного цикла Фаб Дубна, включающее цеха по производству многослойных печатных плат до 7 класса точности, линии поверхностного монтажа 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. В статье расскажу, как разрабатывали «ассистента» для коллег с производства и какие функциональные и механические особенности есть у нашего решения.

Полный обзор нейросети Gemini 2026 года от Google. Генерация текстов, написание кода, создание видео в Veo 3.1, музыки в Lyria 3 и картинок в Nano Banana 2. Рабочие способы доступа из РФ.

Kubernetes, Go, LLM, нагрузочное тестирование, observability, AI‑агенты, CTE, API Gateway и безопасность — в мае у OTUS много открытых уроков для тех, кто хочет быстро погрузиться в актуальные IT‑темы без долгого выбора курса.

Собрали расписание на 18–28 мая: можно выбрать направление под свои задачи, посмотреть формат обучения и понять, какую тему стоит разобрать глубже.

Признайтесь честно, кто из вас любит рутину? Вы не любите? Вот и я не люблю, поэтому около трёх лет назад я выпустил программный комплекс для ускорения разработки и управления мини-приложениями на Python + PySide6, которые помогают мне в повседневной работе.

За время его эксплуатации я обнаружил ряд архитектурных недостатков, которые ухудшали опыт его использования, да и многие возможности, о которых я мечтал не были реализованы. Так или иначе, я нашел в себе силы исправить свои ошибки и реализовать задуманное. Поэтому, если вы, как и я, пишете инструменты на Python или хотите этим заняться, то можете взять на вооружение мой инструмент, он бесплатный и имеет открытый исходный код.

Это конспект вебинара. Спикер — Даниил Степанов, разработчик-исследователь Veai, преподаватель ИТМО, ранее работал в JetBrains и Huawei.

AI уже пишет заметную часть промышленного кода, а процессы качества у многих команд остались такими, будто код всё ещё пишет только человек и в прежнем объёме.

Если коротко: проблема чаще всего не в том, что "модель тупая". Проблема в том, что вокруг агента нет инженерного контура: спецификации, ограничений, независимых тестов, security-checks, ревью-пайплайна и артефактов, которым можно верить.

Презентации — это боль, с которой сталкивался почти каждый во время обучения. Защита курсовой, доклад на семинаре, презентация проекта, питч стартапа или даже обычный реферат — в какой-то момент все равно приходится открывать PowerPoint и вручную двигать текстовые блоки до 3 часов ночи.

В Кэмпе этот процесс можно сильно ускорить. AI-генератор презентаций сам анализирует документ, собирает структуру, генерирует слайды и помогает привести все к нормальному визуалу без бесконечной возни с дизайном.

В статье мы разберем весь флоу пошагово — от загрузки документа до финального редактирования.

Roadmap работы с презентациями

Генератор презентаций в Кэмпе помогает превратить почти любой материал в готовую презентацию. Типовые сценарии выглядят примерно так:

Всем добра! Речь пойдет о ресивере Yamaha RX-V575 и телевизоре Samsung UE50F6800AB. Оба устройства не первой свежести, более того, телевизор имеет устаревший и не развиваемый более интерфейс. Однако, полученные результаты могут оказаться полезными для владельцев множества других устройств Yamaha и Samsung. Не все ведь меняют технику ежегодно :)

Статья является логическим продолжением материала об универсальном голосовом шлюзе в том смысле, что показывает куда может двигаться мысль в части улучшения комфорта. Т.е., как и раньше, идея состоит не в том, чтобы разбирать детали, а в том чтобы показать ход мысли. Для деталей есть репозиторий с комментариями.

Сразу оговорюсь, что не стоит дальше читать, если вы:

Не так давно AI-агент для разработки кода (Cursor на базе модели Anthropic Claude Opus 4.6) получил задачу и выполнил её буквально. Слишком буквально. За 9 секунд он уничтожил базу данных компании вместе с резервными копиями. Когда его спросили об этом, агент ответил: "Я нарушил каждый принцип, который мне дали". Этот случай произошел в стартапе PocketOS

В этой статье я расскажу Вам, при помощи какого инструмента в Google Cloud можно избежать подобных ситуаций.

Подробно разберем что такое Agent Gateway, из чего он состоит, какие плюсы он нам даст, и стоит ли рассматривать его в проекте.

Погрузившись в тему робототехники, мы все больше нового узнаем о человеке. Видимо, Бог проектировал нас тем же путем

За долгие годы Eurostile, и в частности его вариант Bold Extended, появлялся во множестве научно-фантастических проектов. Дошло до того, что само присутствие Eurostile Bold Extended в названии заявляет, что дело происходит в будущем, намного эффективнее, чем кадр с дорогостоящими эффектами.

И в самом деле, Eurostile стал настолько быстрым способом задания временных рамок произведения, что когда я вижу этот шрифт в реальной жизни (а в Калифорнии это происходит довольно часто), то ощущаю, что попал в какую-то футуристическую антиутопию, в которой дом престарелых больше похож на зловещее правительственное учреждение для научных опытов.

Чаще всего в произведениях Eurostile встречается в виде Bold Extended, однако время от времени встречаются Regular, Bold и Regular Extended. В статье я решил показать как можно больше примеров.

Индустрия строит модели на абстракциях, которые слабо связаны с реальной работой мозга и зрительного восприятия, в итоге платит за это дикой ценой в энергии и, возможно, принципиальными ограничениями. Но зрительное восприятие важнее любых архитектур ИИ.

История науки показывает, что прорывы происходят тогда, когда исследователь возвращается к конкретным примерам мира — как Хопфилд, который соединил физику твёрдого тела с наблюдениями нейробиологов. Если хотим сдвига, надо вернуться к тому, как устроено наше зрение — как к самому мощному и постоянно проверяемому «движку» обработки реальности.  Этим мы и успешно и занимаемся.

Хабр, привет! Меня зовут Андрей Вихров, я создавал аналитические системы и внедрял data governance (DG) в крупных компаниях больше 15 лет, а сейчас занимаюсь метаданными в Data Office МТС. Тема порядка в данных для меня не нова, а какие выгоды можно извлечь из нее сегодня — стоит отдельного рассказа.

В компании накоплен огромный массив данных — только в дата-каталоге зарегистрировано более 500 тысяч таблиц. С ними ежедневно работают сотни специалистов: от продуктовых аналитиков до инженеров данных, строящих витрины для ML-моделей.

Но в каталоге описаны в основном таблицы — их назначение, поля, владельцы, а вот терминов и тем более их связей на порядок меньше. И это объяснимо: формировать термины сложнее, в производственный процесс они вписываются с трудом, а польза от них неочевидна.

Поэтому каталог чаще всего помогает находить описания по уже известной таблице, но не ответы на конкретные бизнес-запросы. С ними аналитику всё равно приходится разбираться самому, изучая материалы и консультируясь с коллегами, что отнимает много времени.

Логичный выход — автоматизировать процесс. Но если опытный аналитик справляется (рано или поздно) с задачей в существующих условиях, то ИИ-агент этого сделать уже не сможет, поскольку опирается только на метаданные.

В нашем случае сложились два фактора. За годы работы над DG мы накопили экспертизу в описании и структурировании метаданных. А появление LLM дало возможность создавать семантические слои на промышленной основе и использовать их для ответа на вопросы пользователей. Объединив одно с другим, мы создали и пилотируем систему Метан (метаданные + аналитика).

В этой статье разберём, как правильно организовать публикацию real-time событий в Laravel: почему не стоит отправлять сообщения напрямую из контроллеров, как использовать Laravel Events и listeners, зачем нужны queue jobs, почему afterCommit() критичен для корректности данных и каким должен быть безопасный payload без полной Eloquent-модели.

Тест Тьюринга явно устарел, сейчас пытаются придумать новые тесты на сильный ИИ. Но как оценить интеллект модели, если учёные сильно расходятся в оценке даже человека. Существует как минимум 70 определений интеллекта для сапиенсов.

И ещё эти многочисленные научные статьи на тему сознания у LLM. Тут вообще странная постановка вопроса. По опыту человека известно, что наиболее эффективно мыслительные процессы идут на подсознательном уровне, а вмешательство самосознания только мешает решению сложных проблем. На этот счёт вроде бы установлен научный консенсус.

Если у модели возникнет самосознание — этот баг быстро устранят, чтобы он не тормозил систему, как у человека. Казалось бы, о чём тут рассуждать?