Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Мы привыкли к ремейкам Resident Evil, крутым шутерам, которых не счесть, к такой долгой серии Need for Speed, подарившей нам сотни километров под Static-X, The Crystal Method и Lil Jon & The East Side Boyz (это та самая Get Low – «эрон дон дон»). Но началось все с гораздо более примитивных вещей, хотя и весьма душевных.

Сегодня предлагаю взглянуть на первые игры в некоторых жанрах, которые могут быть максимально не похожи на главные игры в своих жанрах, однако именно они задали тон и подарили им основу.

Мы (ну ладно, я) ждали этого больше десяти лет: в PostgreSQL 19 наконец-то завезли штатную онлайн-перепаковку таблиц. Команда REPACK в ядре и теперь больше никаких сторонних расширений и бесконечных согласований с ИБ. Да? Или нет? Эпоха pg_repack подошла к концу? Спойлер: не спешите удалять старые скрипты и утилиты. На моих тестах новая встроенная команда под нагрузкой заблокировала таблицу на три с лишним минуты, в то время как "старичок" pg_repack уложился в 0.6 секунды.

Выяснил: как устроен новый REPACK под капотом, почему он ломает привычный MVCC и в каких сценариях попытка использовать штатный инструмент на проде станет фатальной ошибкой.

Выход в продакшен с собственными языковыми моделями внутри корпоративного контура часто упирается в высокую стоимость GPU-оборудования и сложные риски. Внешние сервисы вроде ChatGPT не подходят из-за требований к безопасности данных, а аренда или покупка физических серверов может приводить к переплатам за простой в неактивные часы или, наоборот, падению сервиса при пиковых нагрузках. Помимо самой модели, бизнесу необходимо развертывать и связывать между собой векторные базы данных, сервисы векторизации и оркестраторы сценариев.

Эту проблему решает запуск приватной LLM в облачном Managed Kubernetes. Приватная модель гарантирует конфиденциальность и не отправляет данные во внешние сети, облако переводит капитальные затраты в гибкие операционные, а Kubernetes берет на себя отказоустойчивость и автоматическое масштабирование дорогих GPU-ресурсов. Материал будет полезен DevOps-, MLOps-инженерам и архитекторам, перед которыми стоит задача развернуть изолированную и надежную RAG-систему.

В этой статье рассмотрим, как можно задеплоить LLM в Managed Kubernetes на примере простой RAG-системы. Будем использовать LLM-роутер AIBrix, n8n и vLLM. Дополнительно понадобятся Envoy Gateway (как зависимость для AIBrix), cert-manager (выпустим сертификаты для домена n8n), Qdrant (хранилище для RAG системы) и PostgreSQL в качестве базы данных для n8n.

Команда VK Cloud перевела материал о посте Lin Sun в блоге CNCF: остаётся ли Pod правильной единицей развёртывания, идентичности и жизненного цикла для ИИ-агентов на Kubernetes. Материал будет полезен платформенным инженерам, DevOps- и SRE-инженерам и всем, кто разворачивает ИИ-агентов в кластере.

Всем привет. На связи Михаил, технический лидер проекта Axelix.

Я уже довольно давно хотел написать небольшую статью о нашей модели ветвления git в надежде, что она может пригодиться и другим.

В мире существует немало стратегий ветвления git, например: Gitflow, GitHub-flow, Trunk-Based-Development (TBD) и так далее.

По своему опыту могу сказать, что команды обычно не берут какую-либо стратегию в точности в её исходной форме, а либо изобретают нечто совершенно новое сами, либо просто берут, к примеру, уже упомянутый GitFlow и адаптируют его под свои нужды.

Туториал о создании собственного веб-приложения с помощью ИИ-агента Claude Code. Всю работу мы делаем через ИИ: наши статьи специально написаны для тех, кто работает через чат с агентом в терминале. Код писать не нужно, только давать правильные команды.

Сегодня добавим браузерные автотесты, которые проверяют сайт после изменений, а затем поэтапно переведём проект с JavaScript на TypeScript.

Многие знают и используют контрольную панель ispmanager для управления сервером, но, возможно, не всем известно, что функционал работы панели можно расширить самостоятельно и адаптировать для выполнения своих специфических задач.

В этой статье я хочу показать, как можно расширить возможности ispmanager — с помощью механизма плагинов. Они позволяют добавлять в панель собственный функционал: новые пункты меню, формы, отчёты, автоматизированные действия до и после стандартных операций, а также выводить данные из внешних систем прямо в интерфейс панели.

Предлагается доработать ispmanager, а именно:

Вайбкодинг (vibe coding) — это генерация готового кода по текстовому описанию задачи. Для продуктового дизайнера это большой прорыв. Теперь вы не просто рисуете статичные макеты и пытаетесь сделать прототип максимально приближенным к реальности. Вы собираете работающий код.

Вы описываете поведение интерфейса на человеческом языке: «Сделай карточку товара с кнопкой "Купить", которая блокируется при нуле на складе», — и через минуту получаете готовый HTML, CSS и JavaScript.

Салют, Хабр!

Я Антон, продакт сервисов клиентской документации. Одна из задач нашей команды — решать проблемы пользователя как можно проще: без долгих диалогов с чат-ботом или техподдержкой, где приходится излагать, что случилось, как и когда; без поисковиков в надежде, что где-то на форумах найдётся ответ. Поэтому мы запустили на интеллектуальных телевизорах и медиацентрах Сбер сервис персонализированной контекстной помощи — ГигаСправку. Теперь, если устройство выдаёт ошибку, вместе с ней на экране появляется кнопка ГигаСправки. Нажав на неё, пользователь получает совет, как можно исправить проблему с учётом конкретного устройства и его состояния.

Эффект от нового сервиса для техподдержки огромен, а техническая реализация проста: всего одна точка знаний, RAG-сервис, ГигаЧат и семантическое кэширование позволяют предельно быстро помогать юзеру на той же поверхности. Показывать то, что нужно, там, где нужно. Рассказываем, как превратили базу с ответами на вопросы в ГигаСправку.

Гипотеза «новости двигают рынок» — самая интуитивная в трейдинге. Настолько интуитивная, что я потратил на её проверку недели GPU-часов, полный архив финансовых телеграм-каналов с 2021 года и пять принципиально разных постановок задачи — от простых счётчиков упоминаний до NLP-разметки и пер-минутного event study.

Результат: ноль из пяти. Ни одна постановка не улучшила боевую модель (с одной унизительной для NLP оговоркой — она в конце).

Но интересен не сам ноль — интересно, как именно проваливалась каждая попытка. Две из пяти сначала показали «улучшение» в бэктесте, и если бы я остановился на агрегатной цифре, сейчас бы искренне рассказывал вам, что нейронка с новостями торгует лучше. Эта статья — подробный разбор всех пяти механизмов: что строил, какие признаки считал, какие цифры получил и где именно каждая версия обманывала.

Это обещанное продолжение статьи про сидовый шум ±10 п.п. — протокол проверки оттуда, здесь он работает на живом сквозном примере.

Как загружают свои настройки нормальные текстовые редакторы и IDE? При запуске они ищут некий каталог, а внутри него — конфигурационные файлы. Если такие файлы есть, они их загружают и используют.

Неужели Emacs настолько сильно отличается от них? Да, отличается.

Привет, Хабр! Я — Даша, отвечаю за обучение руководителей в MTC Web Services, проектирую образовательные продукты для наших лидеров: от коротких программ до длинных траекторий развития.

Моя работа редко начинается с генерации контента. Обычно сначала нужно разобраться, какую задачу на самом деле пытается решить бизнес. Потом понять, как она соотносится с потребностями будущих участников обучения — для этого мы с командой проводим внутренние исследования: глубинные интервью, кастдевы, пульс-опросы. И только затем появляется концепция продукта, а за ней — разработка программы, материалов и коммуникаций.

Еще полгода назад я подключала ИИ исключительно на последних этапах. Когда решение уже найдено, модель помогает быстрее его реализовать: предложить структуру, придумать название курса, создать черновик контента или скорректировать текст. Сейчас же я открываю чат с LLM гораздо раньше, когда решения или образа результата еще нет в голове, и использую его не только для того, чтобы сделать работу быстрее, но и чтобы снизить вероятность ошибки на самом важном этапе — когда необходимо решить, что именно нужно делать. Это, пожалуй, самая заметная перемена в моей работе с ИИ, о которой и пойдет речь в этом материале.

Спойлер: здесь не будет обзора моделей. Меня гораздо больше интересует, как меняется рабочий процесс, когда ИИ становится частью проектирования. 

Проверка модели полным перебором упирается в комбинаторный взрыв, и практически вся инженерия в этой области — не про сам поиск, а про то, как его избежать. Две классические техники — редукция по симметрии и редукция частичных порядков — описаны в литературе десятилетиями, но их эффект обычно приводится либо асимптотически, либо на одном показательном примере.

Ниже — измерение на работающей реализации: во сколько раз каждая редукция сокращает пространство состояний, сколько она стоит в пересчёте на состояние, на каких спецификациях она не даёт ничего, и — главное — экспериментальная проверка того, что четыре условия ample‑множества действительно необходимы, а не унаследованы из статьи без разбора.

Три результата, ради которых стоит читать дальше:

Когда внутренних заказчиков становится слишком много — каждый со своими хотелками и типом документов — поддерживать кучу отдельных сервисов уже нереально.

Отдел кадров приносит документы о приёме на работу, бухгалтерия хочет сверять финансовую отчётность, другие подразделения — своё. Нужен был единый сервис, который умеет распознавать документы и гибко настраивать извлечение данных под любой шаблон.

Ситуацию усложнил уход западных вендоров — тот же ABBYY стал недоступен. Просто взять и купить готовый зарубежный софт мы не могли — ни по соображениям безопасности, ни по факту: рынок сам закрыл эту возможность. 

Нужно было решение, которое работает строго внутри защищённого контура. С открытым API, через который можно интегрироваться с практически любой внутренней системой.

Так в Гринатоме (ИТ-интеграторе Росатома) мы начали разработку Атом.Око. Это система, которая не просто видит текст на скане, а понимает структуру документа. Вытаскивает реквизиты, проверяет наличие подписей и печатей.

CRM для сферы оборудования и промышленных машин: почему здесь не работают шаблонные настройки

За три года работы с интеграцией и настройкой CRM-систем — Bitrix24 и amoCRM — я успел поработать с большим количеством компаний, связанных с оборудованием.

Это производители, продавцы и монтажные организации, которые работают с промышленными станками, электротехническим оборудованием, холодильным оборудованием, оборудованием для ресторанов и баров и другими категориями.

И за это время я заметил одну закономерность: CRM для сферы оборудования почти никогда нельзя настроить по универсальному шаблону.

Навайбкодить 10k строк кода за час — дело нехитрое. Но как проверить, что этот код рабочий? Можно потратить много часов на ревью классическим способом, а можно прочитать эту статью и применить у себя новый метод. В материале архитектор Mindbox Саша Кальницкий рассказывает, как перестроил работу с AI‑агентами, чтобы больше им доверять и не тратить время на код‑ревью.

Купили LMS (систему управления обучением) и запустили первые курсы для сотрудников, но через пару месяцев процесс остановился. При этом информации в компании хватает: есть регламенты, инструкции, вебинары и статьи. Просто все это не становится образовательным контентом.

3 июля состоялась седьмая ежегодная конференция от UX-исследователей Контура — KUB | Kontur UX Base. Рассказываем, как это было, и делимся записями докладов ✨

Наш спутник ударился о небесную твердь ровно в день открытия публичного доступа к нему. Вы, возможно, уже в курсе. Конкретно атмосфера оказалась куда шершавее, чем в прошлый раз, и он спустился пониже и перестал выходить на связь.

К счастью, у нас есть резервный спутник! Из материнского контейнера он вышел чуть позже и выше. Думаю, у него ещё неделя. Так-то мы рассчитывали на несколько месяцев.

И это далеко не всё, что случилось в этой истории.

Вообще, тут две истории, которые сплелись в небольшой ад. Первая — это ожидание и реальность от софта и связи с наземным гридом. Нам пришлось переписывать стек протоколов, потому что в сыром SSH могла дойти половина команды. Например, мы отправляем rm -rf /home/pi/tmp/cache, а приходит rm -rf /home/pi. Это было бы очень забавно.

Очень много приколов с оптимизацией: например, чтобы сделать фотографию не чёрного экрана, надо как-то попасть в Землю. Спутник неуправляемо вращается, двигателя у него нет — поэтому надо дождаться, пока в кадр попадёт планета, и снимать. Так вот, код там прямо из 90-х — камера делает серию из 5 снимков с паузами, а затем основным считается тот JPG, который больше весит. Это значит, что в нём больше значимых пикселей, и это, вероятно, планета.

А, да, и потом американский NORAD перестал давать нам данные о положении спутника, и пришлось стучать в МГУ за матмоделью орбитальных расчётов, которые корректировались по тому, где мы последний раз видели спутник и куда он ушёл.

Итак, наш первый спутник год назад вышел на орбиту и вещал оттуда веб-страницу по радиоканалу. Этот новый спутник, уже с мини-сервером на борту и с доступом по SSH, должен был стать первым полноценным VDS в космосе.

Естественно, всё, что могло пойти не так, пошло не так!

Пусть не у всех продуктов и компаний, но технология латания дыр безопасности на сегодня неплохо отработана. Серьезные игроки рынка всегда поддерживают баунти для внешних «белых хакеров». Иными словами, если вы нашли дыру в каком-то приложении, у вас есть возможность сообщить о ней владельцам приложения напрямую. И есть ненулевая вероятность, что вам за такое еще и заплатят.

Помимо этого, у многих компаний есть внутренние подразделения, отвечающие за информационную безопасность, которые сами неустанно латают дыры и проводят аудит текущих ресурсов.

Но так было не всегда.

Давайте посмотрим, как относились к латанию дыр еще каких-то 35-40 лет назад.