Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Парадокс. Мы измеряем железо лучше, чем себя самих.

Некоторое время назад я поймал себя на мысли о том, что у нас уже есть всевозможные инструменты для анализа загрузки процессора, памяти, температуры видеокарты, сетевого трафика и даже скорости вращения кулеров, но в конце восьмичасового рабочего дня за компьютером часто бывает сложно ответить самому себе на простой: что я делал весь день?

Не сколько часов я “работал”, не сколько часов и какие приложения были открыты на экране, а именно что происходило? какова была моя продуктивность? где я был в фокусе, куда направлял внимание? какую долю дня занимали реальные полезные действия а какую прокрастинация и смены контекста? Делал ли я регулярные перерывы для сохранения здоровья?

С появлением Cursor, Claude Code, Codex и других AI-агентов рабочий день стал ещё более рваным и нагруженным. Появление мультиагентных инструментов разработки только усилило проблему. Частые смены фокуса, высокая когнитивная нагрузка, переключения контекста - я понял, что нужно что-то с этим делать.

С этих мыслей началась идея создания LogAgent. На первом этапе казалось, что я делаю умный тайм-трекер + статистику дня. Далее пришёл инсайт - само время использования приложений само по себе почти ничего не объясняет.

Почему бы мне просто не взять готовый инструмент?

Я рассуждал логически: существующие тайм-трекеры знают "сколько", но не знают "в каком состоянии"; таск-менеджеры знают "что запланировано", но не знают что "реально произошло"; помодоро-подобные решения используют одинаковый ритм к разным задачам, но не всё так однозначно; health-приложния измеряют сон, шаги, пульс, но они ничего не знают про "5 часов в IDE", "3 часа ресерча документации", "час поиска неявной ошибки"; IDE-метрики и плагины видят код, количество строк и функций, редакций, но ничего не знают о моей усталости, сделанных перерывах, переключениях, общем контексте работы;

Сразу сошлись тут у меня два первых опыта - первый опыт публикации проекта в open source, который был впервые в жизни "навайбкоден" по заданию самому себе.

Если вдруг вам интересен свой собственный мессенджер на своём PHP-хостинге - заходите почитать.

Раньше мы с коллегой пользовались для совместной работы над проектами (электронных разработок) таким проектом как Asana. Наблюдали ее развитие последних лет 7-8 изнутри бесплатного аккаунта. Создавали свои проекты, в них задачи, привязанные к срокам исполнения, ну - и набивали файлами-фотками в процессе разработок.

Ну, а теперь в существующих реалиях Интернета в РФ - стали думать как бы эту всю информацию накопленную сохранить и продолжить использовать в работе, но поближе к себе... И возникла у меня идея самому себе поставить задачу первого опыта вайбкодинга такой вот не самой малой системы для своего личного использования, такую как Asana - по сути, свой мессенджер, но привязанный к задачам.

Тем более, что shared-хостингов уже в пользовании штук пять под мелкими проектами. Я сторонник того, что в ожидании "косяка клиентов" достаточно иметь малые shared-хостинги под каждый проектик, или даже под каждого клиента, чтобы его данные и доступность сервиса была независима от других. Ну а на VDS переходить когда уже есть нормальный коммерческий договор.
Ну, а значит, надо попробовать наваять такую систему именно в условиях shared-хостинга, с ее ограничениями.

Понимание web-технологий самое общее, конечно есть, но по моему мнению, достаточное для создания такого проекта максимум процентов на 10. Поэтому вся надежда на "эти ваши нейросети", в процессе самообучения. Ну, и при такой "кроильной" задаче главное условие поставил сам себе - что эксперимент будет полностью бесплатный, т.е. без покупки какого-либо платного доступа к ИИ-агентам.
Т.е. я решил сам себя замучить именно в режиме бесплатного чата с нейросетями, становясь копипастером кода 80-го уровня.

Привет, Хабр!

Недавно, вдохновившись моим опытом, мой товарищ решил приобщиться к моноколёсному комьюнити и купил моноколесо Inmotion V12 Pro. В целом колесо достаточно хорошее, но первая совместная поездка выявила одну проблему, а именно: практически невидимые задние сигналы. Этот недостаток не добавляет безопасности поездкам, поэтому, как всегда, я спешу исправить ситуацию. А что из этого вышло — читайте далее.

В начале июня 2026-го года сообщество в очередной раз проявило беспокойство: у многих "отвалились" их средства обхода блокировок, в т.ч. построенных на классической базе: xray + VLESS + REALITY. Любопытно, что за пару недель до этого т.н. "белый список по CIDR" на мобильных операторах связи был заметно усечен, но сейчас речь пойдет не об этом. Был произведен реверс-инжиниринг внутреннего устройства проблемы, и в данной статье будет описан алгоритм искомой волны ограничений.

Статья написана на основе книг: «Империя ИИ. Карен Хао. 2025» и «Оптимист: Сэм Альтман. Кич Хейки. 2025»

Шокирующая статья в 2016 году появилась в ультра престижном журнале Нью-Йоркер. Она изображала вундеркинда Кремниевой долины Сэма Альтмана как помешанного выживальщика, который во всю готовится к апокалипсису.

Он уже накопил весь стартовый набор параноидального миллиардера: огнестрельное оружие, золото, медикаменты, батарейки, запасы воды, противогазы и даже частный самолет, готовый унести его в его поместье в Биг-Сур.

Там он планировал скрыться в своем бункере и переждать массовую гибель человечества в случае, если кто-то вдруг нанесет ядерный удар, или какой-нибудь вирус вдруг начнет выкашивать человеческую цивилизацию подобно насекомым или искусственный интеллект вдруг сорвется с цепи и решит отобрать планету у своих создателей.

Я думал, проект готов к релизу. CI думал иначе — и оказался прав десять раз. История про то, что видно только на чистом раннере.

«Полностью готовый» и локально зелёный проект — а первый же полный прогон CI вскрыл десяток скрытых проблем: версия CMake на Ubuntu 22.04, строгий GCC 11, артефакты с 403 от CDN, ASan под valgrind, недоступный из сети реестр и другие. Показываю каждую проблему с настоящим сообщением об ошибке и решением, а заодно — как поднял свой раннер, выпустил релиз руками без раннеров и ускорил пайплайн с 53 до 15 минут. Мораль: CI ловит ровно то, что невидимо на машине разработчика, — версии инструментов, окружение и сеть.

Демон «ничего не делал» — а одно ядро было загружено на 100%. История про виртуальный COM-порт для Linux/WSL2: PTY, epoll и эмуляция RS485, с кодом и граблями.

Рассказываю, как сделал vseriald — демон, который создаёт виртуальный последовательный порт /dev/ttyV0 в Linux и WSL2 и выводит его в сеть, FIFO или очередь сообщений. Разбираю три неочевидных места: псевдотерминал, после закрытия которого одно ядро уходит в 100%; притормаживание источника в однопоточном epoll-цикле без блокировок; эмуляцию полудуплексного RS485 как конечного автомата с таймингами и коллизиями. Плюс честный ответ на вопрос «зачем это, если есть socat и /dev/pts» — и код из реального проекта.

MacBook M3, 16 ГБ, никакого облака. Поставил свежую Gemma 4, написал инструмент: кидаешь картинку с графиком или таблицей — получаешь CSV. Три кейса из семи — идеально. На остальных модель начала врать, причём аккуратнее, чем говорила правду: вместо рваных реальных чисел подсовывала гладкие выдуманные. Разобрал по шагам — сетап на маке, грабли с llama.cpp, сам инструмент — и собрал карту, где локальному зрению можно верить, а где оно тихо галлюцинирует

В конце мая вышло исследование «After the Hype: Resilience Seeking in Emerging Technology Ecosystems» (Journal of Product Innovation Management, 2026), которое изучает, что происходит с технологическими экосистемами после того, как угасает их хайп. Авторы разобрали это на примере XR (VR, AR, MR) и показали, как три типа игроков (поставщики технологии, разработчики дополнений и внедряющие компании) пытаются вернуть утраченный интерес и деньги. Уверен, будет интересно ознакомиться как продактам, так и топ-менеджменту: в статье есть и теория, и понятные практические выводы.

Праздник. Гости входят в дом, и один из них вручает хозяйскому ребёнку яйцо в яркой обёртке. Тот радостно хватает подарок, бежит с ним в комнату и, снимая фантик, обнаруживает под ним шоколад. Но и это не главное, ведь внутри лакомства находится истинный предмет вожделения - игрушка. И если вы вдруг вспомнили своё детство и подумали, что сейчас рассказ будет про киндер-сюрпризы или ностальгию по 90-м, то нет. Дело в том, что ещё в XIX веке Алексей Иванович Абрикосов придумал вкладывать игрушки в шоколад для увеличения продаж, да и вообще классных идей для продвижения у него хватало. Короче, рассказ про Абрикосова и его империю. Погнали.

На самом деле странная ситуация происходит в последнее время на рынке, я довольно не плохой программист и работал над архитектурой, и занимался управлением и так далее. Но к сожалению расстался с бывшим работодателем, не буду тут говорить о подробностей но суть была в том что работодатель неадекватно оценивал сроки, и к примеру функционал генерации PDF на pdf тимлид оценивал в 1 день, и скидывал разработчикам. При условие что надо сделать пиксельперфикт по дизайну, а дизайн с использованием глубины шрифта, плотности, сетки типа bootstrap и так далее то есть это профессиональному фронтенд разработчику понадобиться до 3-х дней, про fullstack'а с уклоном в backend вообще молчу. На самом деле тогда директор нас просил с переработками работать и в выходные что бы сдать весь проект. Я честно обозначил 3 вида генераций pdf с учетом добавления в базу данных всех возможных полей, разработка backend модуля, верстка документа в пиксель перфект, тем более на dompdf, который только таблицы поддерживает и так далее, при этом надо еще страницы предпросмотра документов сделать тоже в пиксель перфект (уж простите за туфтологию) Я сразу сказал меньше 10 дней не смогу, в итоге под давлением ушло 7 дней... 7 дней жутких переработок и вот мне звонок "мы в твоих услугах не нуждаемся". Что бы больше понимать меня Я отец одиночка, и встал на своем что увольняйте сами и вообще у меня есть льготы потому что я родитель ребенка не достигшего 11 лет. Далее было развитие конфликта какие то месяца не платили вообще где то платили по 57000 рублей в итоге мой иск в суд, и история так и не закончилась. И это компания была ГБУ МО "ЦРЦТ", в общем если вас угораздит хоть как то с ними контактировать то пожалуйста подумайте над тем на сколько вам это нужно.

Ученые уже давно ищут способы вернуть в природу животных, исчезнувших по вине человека. Самое интересное, что, помимо теоретических статей, в последнее время появились реальные практические проекты. Один из самых интересных — у компании Colossal Biosciences. Ее основатели вкладывают миллиарды долларов в генетику и биотехнологии, чтобы однажды по лесам Новой Зеландии снова начали бродить гигантские моа, а на островах Индийского океана возродились дронты.

До этого еще далеко, но прогресс постепенно приближает такую возможность. Сейчас компания представила технологию, которая может радикально изменить правила игры в генетике птиц и птицеводстве. В Colossal Biosciences разработали систему, которая позволяет эмбриону полностью развиваться вне скорлупы. Решение снимает целый ряд проблем, сдерживавших развитие генной инженерии у пернатых. Давайте посмотрим, что тут у нас наклевывается. 

Однажды мне потребовалось написать программу на Structured Text для системы автоматизации. И, как любой инженер, который слышит про искусственный интеллект, я в какой-то момент спросил себя: а мог бы ИИ написать код вместо меня?

Попробовал с ChatGPT. Дал ему задание: центральный кондиционер, IOLIST на 40 точек, простое ТЗ на три страницы. Получил код. Красивый. Даже синтаксически правильный. И абсолютно бесполезный.

ИИ выдумал уставки из головы — вместо температуры притока 18°C из моего ТЗ поставил 20°C. Перепутал нормально-замкнутые и нормально-разомкнутые контакты на реле давления. Проигнорировал добрую половину сигналов из IOLIST — просто не заметил их или забыл. Код компилировался, но никакого отношения к реальной установке не имел. Типичный «уверенный галлюцинатор».

Проблема не в том, что ИИ плохо пишет ST. Проблема в том, что его никто не заставляет разобраться в задаче перед тем, как начать писать. И никто не проверяет результат после.

Именно это я и решил исправить!

Представьте, что вы идёте по парковке с ключами в руке. Вы замечаете свою машину — знакомый цвет, знакомая модель — но, подойдя ближе, чувствуете, что что-то не так. Ещё не успев попробовать открыть дверь, вы понимаете, что это не ваша машина. Бывает. Но что, если бы вы открыли своим ключом чужую машину? Что, если бы ваш ключ внезапно подошёл к следующей, а потом и ещё к одной машине? Что, если бы ваш единственный автомобильный ключ открывал абсолютно все машины на парковке? Это было бы похоже на волшебство.

В 1960 году физик Юджин Вигнер написал знаменитое эссе под названием «Необоснованная эффективность математики в естественных науках». Он не говорил об автомобильных ключах, но разговор мог бы идти, так сказать, и в таком ключе. Вигнер указал, что на протяжении последних четырёх столетий науки математика обладала удивительной способностью раскрывать секреты Вселенной. Это ключ, который открывает дверь за дверью. Он назвал это «чудом», «чудесным подарком, который мы не понимаем и не заслуживаем».

ИИ все прочнее входит в работу программиста. Кто-то все еще отрицает его роль, кто-то с энтузиазмом пробует все новые возможности, но квалифицированное большинство все же трезво замечает, что ИИ пока не годится для сложных проектов, хотя простые задачи уже выполняет неплохо.

Расскажу, как я сделал свой первый шаг к большому проекту на ИИ. Он в значительной степени изобретён с нуля, а не скопирован.

Нейросети пока не могут работать с большими проектами. Даже лучшие их образцы начинают тупить, если кода больше 40-100 кб, и галлюцинировать после 10-60 итераций одного и того же проекта (1000 циклов - это пока что грубый маркетинг). Шестьдесят итераций - это много? Если речь об автономной ИИ-разработке, то очень мало. Если о man-in-the-loop, то более-менее уже потянет.

Я выбрал такие условия:

Как из миксинов для валидации форм вырастает полноценная TypeScript-библиотека с плагинами, масками и 500+ скачиваниями в неделю. История рефакторинга, архитектурных решений и работы над ошибками длиной в 10 месяцев.

Выбираем лучший генератор видео по фото с качественной озвучкой. Тестируем мощные ИИ для создания роликов, способные выдать реалистичный результат без артефактов и мыльных текстур.

Claude Code — лучший кодинг-агент в мире. На наших задачах сливается систематически: знает запреты, нарушает в следующем PR.

Что говорят про деловое доверие тридцать лет исследований — от классической модели 1995 года до свежих экспериментов про доверие к алгоритмам.

В медицинском компьютерном зрении есть идея, перед которой трудно устоять: сначала найти патологический объект, а потом классифицировать уже не весь снимок, а только его. Для УЗИ это звучит почти как здравый смысл. В полном кадре хватает всего, что модели, казалось бы, видеть не нужно: подписи аппарата, измерительные маркеры, шум, лишний фон. Логика простая: берём маску опухоли, оставляем область интереса, всё остальное закрашиваем — и даём классификатору «чистую» картинку.

Но с УЗИ быстро выясняется, что «лишнее» — не такая очевидная категория. Клиницист смотрит не только на то, что находится внутри образования. Ему важны контур, стенка, перегородки, акустические эффекты, соседние ткани, масштаб и даже положение объекта в кадре. Поэтому жёсткая обрезка по маске может сработать не как фильтр от шума, а как ножницы: вместе с фоном мы рискуем отрезать часть диагностического сигнала.

Мы проверили это на открытом наборе данных MMOTU / OTU-2D с УЗИ-изображениями опухолей яичника. Суммарно мы обучили 64 модели с различными вариантами обучающих данных, обучение проводили в течении 8 часов на видеокарте A100 в Google Colab.

Коротко: