Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, я Андрей Беннер, фронтенд-разработчик в Mish. Сейчас я расскажу вам о нашем опыте в оптимизации хаотичных процессов с помощью собственных разработок.

Если вы когда-либо работали с проектами на стеке Vite + Pug + SCSS + TypeScript, то наверняка сталкивались с хаосом в файловой структуре и рутиной, мешающей сосредоточиться на главном — решении задач бизнеса и создании удобного интерфейса для пользователя.

В этом материале мы поделимся тем, как столкнувшись с проблемой, создали решение, которое сделало процесс разработки более эффективным, а структуру проекта — интуитивно понятной. А ещё расскажем, как это решение родилось внутри команды и стало частью нашего вклада в open source.

Дизайн-система — это набор правил, компонентов и инструментов, который помогает дизайнерам и разработчикам программного обеспечения работать наиболее эффективно и согласованно. Она включает в себя всё: от цветовых палитр и шрифтов до кнопок, форм и правил взаимодействия с ними. Когда в проекте есть своя дизайн-система, команды могут быстро создавать новые элементы и страницы, избегая неразберихи и повышая качество своего продукта, а пользователи в свою очередь получают интуитивно понятный интерфейс, с которым приятно иметь дело. 

Я разработчик в компании bpm (ранее “ЛАНИТ - Би Пи Эм”). Столкнувшись с хаосом в интерфейсах и постоянными правками, я решила изучить, как можно организовать процесс создания дизайн-системы самостоятельно. Результат вы видите в этой статье. Очень надеюсь, что описанные правила помогут вам сделать первые шаги в создании дизайна для вашего проекта.

Когда говорят «умный дом», многие представляют себе возможность включать свет со смартфона и голосового помощника Алису. Но если копнуть глубже, становится понятно: по-настоящему умный дом — это тот, который работает вообще без участия хозяина.

Мы побывали в частном доме в Ростове-на-Дону, где автоматизация охватывает почти все: освещение, шторы, вентиляцию, отопление, кондиционирование, бассейн и даже лифт в подвал. При этом ни Алисы, ни других голосовых ассистентов в системе нет — только контроллер на Linux, пара десятков модулей ввода/вывода и продуманные сценарии.

Заказчик Олег закончил мехмат и сам погружался в проект с самого начала. Реализовывал проект интегратор «ODA электромонтаж». Вместе они построили систему, в которой ручное управление сведено до минимума.

Прощаемся с летом, вспоминая забавные и поучительные ИБ-инциденты августа. Сегодня под катом: аналог TikTok страдает от инсайдеров, TSMC подает в суд на бывших сотрудников, а ФБР ловят взяточника на живца.

Летнее утро на даче… Как такое не запечатлеть с помощью нейросетей! Цветущий сад, собака под ногами и тихо урчащая кофемашина, наливающая чашку крепкого ароматного напитка. Одну чашку.

Казалось бы, ничего сложного. Садимся и набираем простой линейный промпт «что вижу, то пою», а модель сама всё нарисует. Не тут-то было.

Зачастую простейшая казалось бы задача упирается в серьезную проблему в результате скрытых настроек и правил инструмента. Например, мы просим нарисовать одну чашку, а на картинке их постоянно две или больше.

Исправить это можно либо с помощью множества итераций с применением средств отладки и перебором промптов. Но также интересно решить задачу через понимание и использование принципов работы нейросетей. Тут я покажу второй путь.

Представьте: Утро вторника. В офис врываются люди в форме. Пока вы пытаетесь понять, что происходит, они уже изымают серверы. Причина? Видео с новогоднего корпоратива, которое ваш маркетолог выложил на YouTube...

Это не сцена из фильма, а реальная история ростовской сети «Дешевая аптека», которая закончилась доначислением налогов и штрафов на сумму 204 млн рублей. Наш опыт показывает, что предприниматели часто недооценивают риски, полагаясь на формальную независимость своих компаний. Дело № А53-35312/23 — хрестоматийный пример того, как цифровые следы, семейные связи и отсутствие реальной деловой цели превращают успешный бизнес в мишень для ФНС.

Давайте разберемся, какие ошибки допустило руководство сети и как налоговые инспекторы, словно по учебнику, доказали в суде наличие схемы «дробления бизнеса».

Привет! Меня зовут Николай Олигеров. Сейчас я работаю аналитиком данных в Яндекс Путешествиях, а до этого я был продуктовым аналитиком в Лавке — мой рассказ будет именно про неё.

В какой‑то момент мы поняли, что больше не можем доверять своей событийной аналитике: события дублировались, параметры терялись, триггеры срабатывали не тогда, когда нужно. В статье расскажу, как мы полностью пересобрали систему разметки приложения Лавки: с автотестами, документацией, мониторингами и прозрачным процессом, где аналитики и разработка работают вместе.

Приветствую, Хабр! В прошлых двух статьях я рассмотрел варианты кастомизации Целей Яндекс Метрики, когда мы начинаем собирать не просто факт отправки, например, формы, но и смысл а еще и возможность досылать срабатывания целей произошедшие уже офлайн. В сумме это уже поможет улучшить точность вашей рекламы в том же Директе на +60-65%. А что нам дате точность? Чаще всего снижение CPC и CPA/ Сегодня же расскажу о, так называемом GOD Mode Метрики, когда любой чих можно превратить в нужное нам событие и отправить его в Метрику, к тому же оно еще и не потеряется, как офлайн-конверсия.

Или "почему все собеседуют джунов неправильно".

Продолжение набравшей 80000+ хабрпросмотров статьи 688 человек услышали от меня «Тебе не надо в IT».

Инструменты на искусственном интеллекте меняют то, как люди находят информацию в Интернете, и это происходит быстрее, чем издатели успевают адаптироваться. Когда пользователи задают вопросы чат-ботам вместо поисковых систем, они получают ответы, а не ссылки для перехода. Это перестраивает экономику интернета, а особенно — экономику новостных изданий, которые тратят деньги на сбор информации, но уже не могут монетизировать эту работу.

За последние годы миллионы пользователей переключились с поисковиков на ИИ-чат-инструменты для поиска рекомендаций и получения ответов в реальном времени. Такие сервисы, как ChatGPT, Claude и Perplexity, теперь напрямую отвечают на вопросы, которые раньше отправляли читателей к первичным онлайн-источникам, которым они привыкли доверять. По мере того как пользователи отходят от проверенных новостных источников, они все больше доверяют системам ИИ, натренированным имитировать авторитет, — инструментам, которые выкачивают ответы из сети, но не несут ответственности.

В этой статье мы рассмотрим интеграцию сервера реального времени Centrifugo с фреймворком Laravel, основные настройки и нюансы работы

Centrifugo – это сервер для работы в реальном времени, который поддерживает различные транспорты для подключения клиентов, включая WebSocket, HTTP-streaming, Server-Sent Events (SSE) и другие. Он использует publish-subscribe паттерн для обмена сообщениями

После двух недель работы по переносу, я решил написать статью и кратко резюмировать свой опыт. Это не исчерпывающее руководство по настройке сервера 1С, а просто заметки о возможных проблемах, которые, вероятно, в будущем уже не будут актуальны.

Разбираем самые странные антипаттерны в автотестах на Python: от sleep(0.1) и стрелочек вниз до глобальных курсоров и "фреймворков" на 3500 строк. Почему так делать не стоит и какие есть взрослые альтернативы.

С 1 сентября 2025 года вступили в силу поправки в ФЗ «О связи». В частности, в ст. 46 появился п. 9_1. Он обязывает оператора-инициатора вызова передавать информацию об абоненте - юрлице или ИП в «сроки, порядке, составе и формате», которые устанавливаются Правительством РФ. Так называемая "маркировка вызовов".

И вот буквально за 2 рабочих дня до вступления поправки в силу публикуют ППРФ 1300 от 28.08.2025г., описывающие то, как это должно работать.

Давайте разбираться, что же в ППРФ 1300 на самом деле принято и как это должно/будет работать.

Десятилетиями высокий показатель интеллекта или уровень IQ был предметом гордости. В массовом кино (особенно в 80-е и 90-е) превозносили гениев с запредельным IQ, что подогревало интерес к тестам, время от времени они появлялись даже в модных журналах. Но когда в последний раз вам попадался новый фильм, где главный герой — гений «с IQ выше 160»? Куда делась любовь к элитарной интеллектуальности сейчас?

Разбираемся с историей тестов на коэффициент умственного развития, их сильными и слабыми сторонами и пригодностью для решения задачи — измерить интеллект.

Асинхронность в Python кажется простой — добавил async/await, и всё летает. Но на практике синхронные вызовы внутри асинхронного кода превращаются в «бутылочное горлышко», блокируя event loop и приводя к непредсказуемым последствиям: от подвисших запросов до деградации производительности. Как разбираться в таком случае и почему важно знать особенности фреймворков в подкате...

В стратегии автоматизации наступил критический момент для руководителей предприятий. Потенциальные возможности AI-агентов, способных автономно принимать решения в сложных бизнес-процессах, привлекли внимание советов директоров. Но реальность, стоящая за заявлениями многих поставщиков, отличается. Несмотря на то что вендоры активно используют терминологию ИИ, разрыв между обещаниями и реальными возможностями никогда не был столь велик.

Этот разрыв приводит к реальным последствиям для организаций, принимающих стратегические решения в области технологий. Ошибка в выборе ведет не только к растрате бюджета, но и может надолго затормозить инициативы цифровой трансформации. Чтобы отличить настоящие инновации от искусного маркетинга, нужно выходить за рамки поверхностных функций и исследовать фундаментальные возможности, которые определяют следующее поколение средств автоматизации бизнес-процессов.

Сегодня поговорим про одно из величайших творений человеческой мысли — попытку понять, как выстроена на микро- и макроуровне вся Вселенная, и найти единый свод законов, которые ей управляют. Гипотетическая объединенная физико-математическая теория, описывающая все четыре фундаментальных взаимодействия, что она такое — Святой Грааль, до которого наука вот-вот доберется и решит все проблемы? Или, может быть, все-таки миф, корни которого следует искать в человеческой психологии и который на самом деле не сбудется никогда? Давайте разбираться. 

Как использовать метрику потока Throughput и реалистично прогнозировать на основе симуляции Монте-Карло. Разберем динамику Throughput (пропускной способности) за значимые периоды времени, насколько она вариативна, посмотрим на кластеризацию по типам работы).

Разбираем метрику через обслуживание в пабе в пятничный вечер в сравнении с АйТи-командой (с паттернами и примерами). Тема довольно актуальная, так как сейчас в США и Европе расцвет прогнозирования на основе именно метрик потока и появляется много плагинов с Монте-Карло (но не все из них доступны в РФ).

Изначально Лоренс Альбе хотел написать статью о параметре конфигурации PostgreSQL cursor_tuple_fraction, но обнаружил, что про это уже писали. Тогда он подумал, что мог бы изучить влияние этого параметра на драйвер JDBC. Это привело к поиску причины, по которой библиотека auto_explain не логировала запросы. В статье есть интересные наблюдения о работе JDBC-драйвера.