Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Мы два 19-летних студента второго курса из Казахстана. В свободное от учёбы время мы развиваем DreamForge — собственный исследовательский проект в области интерактивных мировых моделей.

Сайт проекта: trydreamforge.com

Несколько лет мы с другом занимались инди‑разработкой игр и Minecraft модов. Один из этих модов со временем набрал миллионы загрузок и начал приносить достаточно денег, чтобы финансировать наши эксперименты с облачными GPU.

По данным GitGuardian (State of Secrets Sprawl), только за 2024 год в публичный GitHub утекло около 23,7 млн секретов — ключей API, токенов, паролей. Подавляющее большинство — не результат взлома, а обычные коммиты, логи и клиентские бандлы. Свежий ключ, попавший в публичный репозиторий, боты начинают пробовать меньше чем через минуту.

Вывод, к которому мы пришли после N-го инцидента: бороться за то, чтобы ключ не утёк — проигранная война. Выигрышная — сделать утечку бесполезной.

Завод теряет деньги не в момент поломки, а пока инженер ищет ответ на вопрос «почему». Заменить подшипник — полчаса; понять, что подшипник убила заявка на ТО, отложенная два месяца назад, — часы, и именно эти часы стоят дороже всего. По данным Siemens, незапланированный простой обходится 500 крупнейшим компаниям мира в $1,4 трлн в год, а средний крупный завод теряет 27 часов в месяц.

Казалось бы, вот задача для корпоративного RAG-ассистента. Но обычный RAG здесь проваливается структурно: он ищет похожее по тексту, а первопричина цехового инцидента почти никогда не похожа на симптом. Аларм «потеря мастеринга оси» и наряд «замена батарей энкодера», отложенный 67 дней назад из-за отсутствия ЗИП, — для семантического поиска это разные вселенные. В итоге ассистент уверенно советует «перемастерить ось и продолжить» — симптом снят, причина осталась, при следующем отключении питания линия встанет снова.

Разбираю EventRAG — архитектуру, которая учит RAG работать с потоками событий из PLC, MES, Historian и CMMS: каждое событие получает явный временной якорь, поверх строится причинный граф знаний, а поиск идёт от симптома назад по причинным связям — и вытягивает настоящий корень с последнего места выдачи выше всех отвлекающих сигналов. Внутри — полный разбор живого по типажу инцидента на роботе-паллетайзере Hyundai Hi5-N00 со всеми расчётами, AR-HUD для инженера, прозрачная экономика внедрения, двадцать схем и position paper, с которым мы участвуем в ISPR 2026 в Сараево. Все допущения и модельные цифры честно помечены.

Разбор релиза 4.2

Краткий обзор релиза 4.2 отечественной САПР электроники Delta Design: автоматическая трассировка выделенной шины проводников, доработанный SimPCB, исполнения печатного узла и новые инструменты для создания КД. Без маркетинга, только то, что реально пригодится в работе инженеру.

Компания «ЭРЕМЕКС» выпустила версию 4.2 своей кроссплатформенной САПР электроники Delta Design. Формально changelog состоит из  десятка пунктов. По факту — это тот случай, когда пара строчек в списке изменений экономит часы рутины трассировщику и разработчику КД. Что изменилось, зачем это нужно и на что обратить внимание при обновлении?

Представьте себе высоконагруженный сервис, который решает, с какого из множества складов нужно отправить товар покупателю. В пике через него проходит около 600 000 RPS, а строгий SLA требует ответа в пределах 50 мс. Для расчёта нужно за минимальное время выбрать оптимальный склад с учётом остатков, доступности и других данных, которые хранятся в разных микросервисах и их базах данных.

Первое, что приходит на ум, — обратиться к этим сервисам по API во время запроса и получить всё необходимое для расчёта. Но один запрос может затрагивать сотни и даже тысячи складов, не считая связанных сущностей. Такое число сетевых вызовов быстро превысит SLA и приведёт к клиентским таймаутам. Сетевые запросы к мастер-системам в нашем случае — непозволительная роскошь, поэтому мы вынуждены держать слепок данных прямо в памяти подов. А значит, появляется новая проблема: как быстро и надёжно доставлять постоянно меняющиеся данные из мастер-систем в оперативную память сотен подов.

Техническое интервью — один из самых неоднозначных этапов инженерного найма. От него ждут точной оценки навыков, но часто всё упирается в опыт конкретного интервьюера: какие вопросы он задаёт, как трактует ответы, где проводит границу между грейдами и как потом формулирует фидбек.

Для кандидата это один этап. Для компании — процесс, который может меняться от встречи к встрече.

Летом 2024 года мы в Островке увидели это на практике: внутри одного направления технические интервью проходили по-разному. Дело было не в уровне собеседующих: встречи проводили люди, которые хорошо знают свои команды и роли. Просто навык интервьюирования долго передавался как инженерный фольклор — посиди рядом, послушай старшего, потом попробуй сам.

Мы решили собрать этот фольклор в систему и запустили внутреннюю школу технических интервьюеров. Цель — сделать подготовку собеседующих более предсказуемой по срокам и снизить зависимость интервью от личного стиля конкретного человека.

Под катом рассказываем, как мы проверяли проблему через кастдев, проектировали программу школы, разбирали спорные ситуации на интервью, учили писать фидбек и что изменилось после первых запусков. 

Я давно хотел убрать из backend‑разработки одну особенно липкую рутину: когда для каждой новой сущности снова и снова приходится собирать одни и те же слои REST API — repository, service, handlers, request/response модели, OpenAPI, auth, тесты, curl‑примеры, Docker и прочую инфраструктуру.

В этой статье рассказываю про query‑first подход и open‑source Go CLI rest, который позволяет реализовать эту идею. Смысл простой: если SQL‑запросы или MongoDB‑контракты уже описывают, какие операции нужны приложению, то из них можно сгенерировать согласованный каркас REST‑сервиса.

В статье показано, как это работает для PostgreSQL и MongoDB, что именно генерируется, что такоеrest doctor и почему цель инструмента — не заменить бизнес‑логику, а снять первые 80–90% повторяющейся ручной работы.

Сделанная через нейросеть музыка — это уже не что-то странное. В 2026 году Suno v5.5 выдает треки с вокалом на уровне студийной записи, умеет клонировать голос и экспортировать до 12 раздельных дорожек — стемов — прямо в браузере. Более 100 миллионов пользователей уже создают песни в ИИ, и часть из них монетизирует их на стриминговых платформах. Технология вышла за пределы экспериментов.

Классический RAG часто ошибается не из‑за слабой embedding‑модели, а потому что чанки теряют связь с исходным документом. Разбираем, как Contextual Retrieval возвращает этот контекст перед индексацией и помогает точнее искать нужные фрагменты в корпоративных базах знаний.

Claude это полноценная интеллектуальная среда для работы с текстом, кодом, документами, исследованиями, файлами и многошаговыми задачами. Главное отличие Claude — спокойный стиль общения, высокая внимательность к контексту и умение не просто отвечать, а вести задачу по шагам.

В 2026 году интерес к Claude вырос еще сильнее из-за выхода новых моделей пятого поколения. 30 июня 2026 года Anthropic представила Claude Sonnet 5, а 9 июня выпустила Claude Fable 5 и Claude Mythos 5. Sonnet 5 стала универсальной моделью для повседневной работы, программирования и агентных задач, а Fable 5 — более мощным вариантом для сложной разработки, глубокого анализа и долгих автономных процессов.

Для русскоязычных пользователей особенно важен вопрос доступа. Claude нейросеть интересна бизнесу, разработчикам, маркетологам, студентам, авторам и предпринимателям, но в России прямой доступ к сервису обычно связан с ограничениями: сайт может не открываться с российского адреса, российская карта не подходит для оплаты, а регистрация требует поддерживаемого региона. 

Базовый чат на chat.z.ai бесплатен для обычных пользователей. На 2026 год он открывается из России без VPN. Платные тарифы и доступ к API оплачиваются валютой, но для повседневных задач хватает бесплатного чата.

Разбираем, что умеет GLM, как в нем зарегистрироваться, какие есть реальные ограничения и как подключить API из России в рублях.

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Так повелось, что игра DOOM является всевозможным тестовым полигоном компьютерного и околокомпьютерного оборудования. Когда мир облетела весть, что DOOM для MS-DOS отобразили на четырех экранах, это заставило меня встрепенуться. Как это сделать?

Сначала подумал, что игра запущена на одном процессорном блоке, а к нему подключены четыре монитора и четыре комплекта управления. Четыре клавиатуры к одному системнику? Пришло осознание, что здесь что-то не то. Использована «четырехголовая» видеокарта под MS-DOS? Хм, наверное, нет. Неее. В общем, я решил сделать всё сам и поделиться процедурой запуска. Чтобы никто не почувствовал себя обманутым, сразу поясню: в процедуре участвуют три отдельных компьютера, связанных между собой в сеть. Полученный результат запечатлен в виде ролика, присутствующего в статье.

Приглашаю к прочтению.

По релизам первой половины 2026 года может показаться, что игровая индустрия выбирается из кризиса — за прошедшие 6 месяцев уже вышла годовая (если не двухлетняя) норма интересных игр. Этот период получился по-настоящему насыщенным на приключения. В январе мы карабкались по склону, буквально чувствуя каждый выступ на скале. В феврале пытались выбраться из лечебницы, заполненной разумными зомби. В марте пускались в философские изыскания на улицах странного фэнтезийного городка. В апреле сражались с произволом властей в неоновом мегаполисе и разбирались с восстанием роботов на Луне. В мае возвращались в Энрот за еженедельным урожаев существ и помогали юному Джеймсу Бонду заслужить статус агента 00. А в июне случился праздник на улице готоманов.

Специально для тех, кто хочет снова вспомнить лучшие игры с начала года или наверстать упущенное, мы составили подборку самого интересного.

В этом тексте я покажу, как на основе микроконтроллера, аудиокодека и SD карты запрограммировать самый настоящий диктофон.

Перечислены особенности разработки звукозаписывающей аппаратуры и типичные трудности разработки диктофонов.

Статью про язык программирования Оберон я не мог начать много раз.

Любое упоминание Оберона в непрофильных, а нередко и в профильных сообществах, приводит к таким «дракам», что камня на камне не остаётся!

Я видел смерть нескольких сообществ, посвященных Оберону, эпичнейшие сражения в комментариях и прочие атрибуты «религиозных войн». Дошло до того, что когда я упомянул в нашем сообществе «Ворчалки о программировании», что собираюсь писать эту статью, ко мне в личку пришел человек и попросил не писать!

Я долго не мог понять этот феномен, пока однажды не увидел воочию, как происходит обсуждение картины «Чёрный квадрат» Казимира Малевича. И тут пазл сложился.

Из новостей: вышел Box3d и враппер для движка для Unity, продажи Cyberpunk 2077 составили 40 миллионов, ИРИ профинансировал Войну Миров почти на миллиард, разработчики Eve Online опубликовали исходники движка игры, Sony прекратит выпускать игры для PlayStation на дисках с 2028 года.

Из интересностей: вайбкодинг без мифов на реальных проектах, как «ужать» мегаполис до размеров iPhone 4, решил создать идеальную метроидванию, рискованный урон, про создание ILL.

Российский рынок DevOps-инструментов за последние годы прошёл заметный поворот. Первая фаза импортозамещения во многих командах была вынужденной и довольно прямолинейной: найти замену привычному зарубежному сервису, закрыть регуляторный риск, перенести данные в приемлемый контур и не сломать процессы разработки. В 2026 году команды уже спрашивают как встроить инструмент в реальный инженерный процесс, как измерить эффект, как снизить шум, как не превратить безопасность в тормоз релизов и как дать разработчику больше контекста в моменте, когда он пишет, выкатывает или чинит код.

Продуктовая аллея на DevOpsConf 2026 оказалась удобной оптикой для такого среза. На аллее у каждого продукта были стенд, питч и интервью с представителем команды, а цифровой каталог разбивал продукты по инженерным задачам: безопасность разработки, мониторинг и надёжность, Kubernetes и инфраструктура, инструменты разработчика.

В подборке есть продукты разной зрелости и разного масштаба: от open source runtime-security до managed Kubernetes, от AIOps-корреляции алертов до Git-платформы с AI-ассистентом. Смотреть на них лучше как на карту болей, вокруг которых сейчас собирается российский DevOps/DevSecOps-стек.

Бренд IO by Red Square выпускает различную периферию по доступным ценам. Беспроводная мышь Ergo Pro продолжает эту традицию и остаётся в категории доступных решений, хотя её стоимость приближается к верхней границе данного сегмента. Если коротко о данной мышке, то основной упор сделан на эргономичную форму корпуса, однако и внутренние характеристики не остались без внимания: начинка разработана с прицелом как на игровые сценарии, так и на повседневную работу, обеспечивая высокую точность и эффективный расход заряда аккумулятора. А более детально ознакомиться с данной моделью предлагаю в данном обзоре.

После рабочих встреч часто остаются записи. В моем случае это записи Яндекс Телемоста.

Запись есть, но пользоваться ей не всегда удобно. Если нужно что‑то вспомнить, приходится открывать видео, перематывать, искать нужный кусок, переслушивать. Если нужно передать встречу другому человеку, одного видео обычно мало.

У меня часто бывает такой сценарий: нужно передать программисту контекст по задаче. Можно скинуть запись встречи и написать: «посмотри, пожалуйста». Но человеку придется самому смотреть видео, искать важные места, понимать, где обсуждение, где решение, где задача.

Мне хотелось получить более удобный вариант: вместе с записью отправлять текстовый итог встречи.

Идея была простая: загрузить видео встречи и получить транскрипт, протокол и DOCX, который можно отправить дальше.

Первую рабочую версию получилось собрать через Codex примерно за 30 минут.

Привет, Хабр! Меня зовут Захар Кондауров. Сегодня я хочу поделиться опытом разработки легковесной real-time модели шумоподавления и дереверберации, над которой я работал в рамках проектов Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK под руководством Ивана Бескровного, руководителя команды звуковых технологий VK Видео.

Большинство исследований в speech enhancement часто ограничиваются только шумоподавлением, хотя современные архитектуры потенциально позволяют решать более продвинутые задачи, например, задачу совместного шумоподавления и дереверберации. Это обусловлено тем, что бенчмарков, ориентированных на шумоподавление значительно больше, чем на другие искажения аудиосигнала, как и моделей для сравнения. Кроме того, далеко не все решения обучены на full-band аудио с частотой дискретизации 48 кГц, только на 16 кГц аудио. Такое ограничение сильно снижает диапазон частот в аудиосигнале.

Модель, которая решает одновременно задачи подавления шума и реверберации для full-band аудио, позволит устройствам с ограниченным количеством ресурсов обрабатывать речевой сигнал локально, уменьшая нагрузку на серверы и задержку ответа системы. Зачастую задачи шумоподавления и дереверберации решаются последовательно разными нейронными сетями. Модель, которая будет способна решить обе задачи одновременно, позволит уменьшить количество используемой памяти и время обработки сигнала.