Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!

Я Дмитрий Старов, директор департамента «Инструменты и технологии разработки» компании «Диасофт».

Еще относительно недавно вопрос звучал так: сможет ли искусственный интеллект писать код?

Сегодня этот вопрос уже не кажется самым интересным. Современные модели умеют генерировать код, находить ошибки, писать тесты и объяснять, как работает тот или иной фрагмент программы. Каждые несколько месяцев появляются новые AI-ассистенты, и каждый обещает работать быстрее, точнее или самостоятельнее, чем предыдущий.

Все это действительно меняет роль разработчика. Но если посмотреть на крупные enterprise-системы, становится понятно, что скорость написания кода – уже давно не главный фактор.

Гораздо сложнее понять, что именно нужно изменить, как это изменение впишется в существующую архитектуру, не нарушит ли оно работу других компонентов системы и пройдет ли все обязательные проверки. Речь идет о том, что можно назвать AI SDLC – подходом к жизненному циклу разработки, в котором AI изначально встроен как полноценный участник, а не подключается сбоку. В корпоративной разработке путь от требования до рабочего решения гораздо длиннее, чем кажется, если смотреть только на код. 

Это наблюдение заставило нас в «Диасофт» по-другому посмотреть на роль AI. Мы не считаем, что основные усилия должны быть направлены на то, чтобы модель писала код еще лучше. Все гораздо серьезнее, потому что использование AI полностью перестраивает процесс разработки и даже сам состав инженерной команды.

7 октября я вместе со своими коллегами в прямом эфире покажу как устроена наша AI SDLC архитектура (ссылка - в конце статьи).

Телефон лежит на столе. Сбоку от него в воздухе ладонь. Поднимаешь её — корабль на экране поднимается, опускаешь — опускается. Экрана не касаешься. Камера не нужна: телефон пищит ультразвуком и слушает эхо своим микрофоном.

Играть: sonaroids.app (лучше на iPhone). Код: github.com/neokrasav4ik/sonaroids, MIT.

Яндекс Дропс наушники с ИИ под рентгеном: восьмислойная HDI-плата, три микрофона на наушник. Разбираем внутренности первых ИИ-наушников Яндекса методом рентгеновской микротомографии.

Компании и разработчики часто относятся к договору на разработку ПО как к формальности, считая, что главное – договориться о цене, сроке и результате. Но на практике именно договор определяет, что именно должен сделать подрядчик, что обязан дать заказчик, кто получает права на код и что делать, если проект пошел не по плану.

В статье подробно разбираются в частности следующие вопросы:

1.Какой договор заключать на разработку ПО?

2.Что именно создаем, предмет договора и техническое задание

3.Когда начинается и заканчивается разработка, сроки и этапы разработки ПО

4.Как управляем изменениями, оформление изменений в ТЗ и дополнительных работ

5.Как платим за разработку, стоимость разработки и порядок оплаты

6.Как принимаем разработанное ПО?

7.Кому принадлежит исключительное право на ПО?

8.Что делать со сторонними компонентами?

9.Что происходит при расторжении договора?

10.Гарантия, ответственность, NDA и персональные данные

В конце материала представлен чек-лист проверки договора на разработку ПО

​​​​​

Я пять лет вожу настольные ролевые игры как мастер. И пять лет воюю с музыкой.

Знакомая картина: партия торгуется с контрабандистом, напряжение на столе настоящее — и тут трек просто заканчивается. Тишина. Или автоплей подсовывает что-то бодрое из соседнего плейлиста. Магия момента разбита, а я судорожно переключаю вкладки, как будто проваливаю проверку восприятия.

Вторая беда — переходы. Партия вышибает дверь в подземелье, варвар уже кидает инициативу, а я двадцать секунд вожусь с фейдом тавернской темы и поиском боевого трека.

При этом видеоигры решили эту проблему десятилетия назад. В любой RPG музыка города крутится, пока ты в городе, а стоит спуститься в склеп — тема мрачнеет вместе с тобой, точно в долю. Композиторы пишут игровую музыку секциями с loop-точками и маркерами переходов, а движки вроде FMOD и Wwise собирают из этого «музыку, которая реагирует».

Но моя фонотека — это обычные mp3. У них есть начало и конец, и им плевать на мою партию.

Так родился проект: инструмент, который берёт любой трек и заставляет его вести себя как игровой саундтрек. Под катом — вся дорога: от теории музыки и алгоритма Фута из 2000 года до нейросетей 2025-го, от сэмпл-точного планирования в Web Audio до археологии сломанных зависимостей. С честными цифрами, где нейросеть проиграла эвристике.

Привет, Хабр! (И тебе, IT‑шник, который хочет узнать, что вообще происходит с наймом в 2026. Сейчас разберёмся, но легче тебе от этого не станет).

В прошлый раз я собрал истории найма, и вы принесли ещё. Много. Я за это время успел стать немножечко психотерапевтом: люди писали не «опубликуй», а «просто хочется кому‑то рассказать». Так что моя аналитика стала для кого‑то поддержкой…

Так что продолжаю рассказывать истории IT‑найма 2026...

8 сентября Ozon отключил метод финансовых операций — через два месяца после анонсированной даты, без сигнала в самом API. Синк это заметил сразу, я — через две недели. Разбираю, чем заменять, где в новом API яма на 1,2 % и почему зелёный мониторинг ничего не значит.

Шри Янтра — девять треугольников в круге, которые пересекаются так, что образуют 43 маленьких треугольника. Её часто называют самой сложной для построения фигурой индийской традиции, и на это есть причина: в правильной янтре в десятках мест три линии обязаны сходиться ровно в одну точку. Стоит сдвинуть одну линию на волосок, и точка распадается на крошечный лишний треугольник.

Мы решили разобраться всерьёз. Можно ли построить Шри Янтру абсолютно точно? Сколько таких фигур существует? И если их много, можно ли честно, без подгонки, выбрать среди них одну — «идеальную»?

Коротко: точных янтр бесконечно много, у них ровно четыре степени свободы. Единственной идеальной нет, но есть несколько естественных кандидатов, есть пара неожиданных теорем и есть внятный ответ на вопрос, почему идеальной нет.

Кто тут любит коммерческие прокси-сервисы? Я не вижу ваши руки? Да, я тоже не особый фанат. Но приходится признавать, что как только домашний Xray с вручную вписанными в JSON ключами выходит за пределы узкого круга непосредственных родственников, приходится разбираться в том же спектре проблем: гео-блоки со стороны сервисов, маршрутизация, слив и слишком обширное использование подписки, из-за чего пользователи начинают мешать друг-другу, а машины блокируются по превышению квоты. Знакомая ситуация? Жду вас под катом.

AI-агент уже выполняет часть работы, которую раньше делал человек. Но это ещё не делает его цифровым сотрудником. Человек приходит в организацию не только со знаниями, но и с профессиональными нормами, пониманием контекста правил и границами, которые не нужно дополнительно прописывать. У агента этих опор нет по умолчанию.

В статье разбираю, чем их заменить и почему агентных платформ и фреймворков недостаточно. Они предоставляют механизмы управления, но их содержание организации придётся извлекать из собственной практики, знаний сотрудников и формулировать явно.

В конце — восемь вопросов, на которые стоит ответить до запуска агента, а не после первого инцидента.

Так уж сложилось, что я пролетел мимо агентных систем напрочь. Я решил, что стоит восполнить этот пробел и наверстать упущенное. Чем меньше понимание — тем больше аппетит, поэтому я решил вслепую начать с амбициозной задачи — передать разработку проекта на управление агентам. Мой пыл немножко подостыл в процессе работы и я хочу поделиться первыми результатами, возможно, вы мне поможете указать на мою слепую зону или начнёте пользоваться агентами, если ещё не начали:)

Голосовые заметки — в готовые задачи Microsoft To Do. Рассказываю, как связал PLAUD, Raspberry Pi и Codex, чтобы автоматически получать задачи с категориями, сроками и напоминаниями.

Почти каждый, кто собирал ИИ-агента для бизнеса, проходил один и тот же путь: быстрый прототип на коленке, радостное демо, а потом месяцы на то, чтобы прикрутить логирование, мониторинг, версионирование промптов, права доступа и выкатку в прод. 

Обычно я пишу здесь разборы научных статей про LLM и ИИ в целом. В этот раз жанр другой: расскажу о MWS AI Agents Platform, платформе, которая как раз берет на себя обвязку, превращающую LLM и теорию из статей в работающие проекты.

В проде платформа используется с конца прошлого года, но до обзора руки дошли только сейчас, после семи релизов.  Разберу, как она устроена, что на ней можно собрать и где у нее границы.

SAML больше двадцати лет обеспечивает единый вход (SSO) в корпоративной и академической среде. Но протокол прогибается под тяжестью собственной сложности, и ему пора на пенсию. Разбираемся, как SAML появился, почему его раз за разом ломают исследователи безопасности и почему на смену ему должен прийти OpenID Connect (OIDC).

Корпоративный ИИ перестал быть пилотным проектом в одном департаменте. Запросы к моделям идут из IDE, внутренних ассистентов, агентных контуров и «теневых» чатов сотрудников. При этом поверхность атаки выглядит иначе, чем у классического периметра: промпт-инъекция, утечка ПДн во внешнюю модель, неконтролируемый расход токенов, вызов инструмента ИИ-агентом без права на это действие.

В этой статье сделаем разбор реальной матрицы требований к LLM/AI Firewall. Цель статьи – не каталог фич, а карта того, что Заказчик считает обязательным, и как эти требования складываются в архитектуру контроля, где важны границы доверия, деньги, регуляторика и управляемость.

За последний год сильно изменились требования крупных enterprise компании к защите генеративного ИИ. Сначала это был короткий перечень задач к «прокси для ChatGPT». Сейчас это матрица на десятки страниц, в которой описаны более 500 формализованных требований: сначала стандартные задачи, а затем том требований к ИИ-агентам, MCP, 152-ФЗ, цепочке поставок моделей и т.д. Это уже не запрос на фильтр. Это запрос на контрольный контур.

Разбираем интеграцию интернет-магазина с МойСкладом на собственном движке, Next.js и PostgreSQL, после переезда с InSales. Если ваш магазин живёт в связке с МойСкладом и вы собираетесь уходить с платформы, эти места стоит проверить до запуска. У нас они всплыли на живых заказах, и два самых неприятных нашли сотрудники заказчика, а не наши тесты.

Перенос каталога, заказов и адресов с InSales здесь не разбираем, это отдельная тема. Всё ниже про то, что начинается после: остатки, резервы, статусы и деньги в двух системах, которые должны показывать одно и то же.

98% читателей предпочитают несовершенные, но аутентичные тексты, написанные человеком. При подозрении на ИИ‑составляющую в вашем тексте вас, как правило, перестанут читать, заблокируют и дизлайкнут

Почему большие языковые модели точнее понимать не как самостоятельный «искусственный разум», а как новый класс Информационных Инструментов человека.

Мы слишком быстро согласились с тем, что означают две буквы — ИИ. «Искусственный интеллект» давно воспринимается не просто как исторически сложившийся термин, а как почти буквальное описание новой сущности. Из этого названия выросла вся современная драматургия отношений человека и машины: думает ли ИИ, понимает ли он нас, станет ли умнее человека, кого заменит и когда начнёт самостоятельно принимать решения. Но, возможно, ошибка возникает раньше всех этих вопросов — в самом названии. Термин «искусственный интеллект» заранее предлагает принять главное допущение: перед нами разновидность интеллекта. После этого мы неизбежно начинаем сравнивать её с интеллектом человеческим. Между тем большие языковые модели можно рассматривать в другой системе координат — не как зарождающийся искусственный субъект, а как информационный инструмент человека и тогда привычная аббревиатура получает другую расшифровку:

ИИ — Информационный Инструмент.

В Emacs режимы делятся на основные (major) и дополнительные (minor). Основной режим определяет правила работы с буфером: подсветку синтаксиса, поведение редактора при нажатии клавиш, какие-то дополнительные команды.

Если провести аналогию, то в других редакторах вы задаёте основной режим когда указываете тип файла. Например, в Zed тип файла по умолчанию — Plain Text. Однако, вы можете в любой момент поменять его на один из доступных, и вам тут же станут доступны и подсветка синтаксиса, и его проверка, и другие удобства.

Основной режим в буфере должен быть только одним. Как говорится:

Вопрос, куда девается место на системном диске, стабильно всплывает ну практически у всех. Им задаются даже те, кто в компьютерах разбирается на уровне выше среднего. Да и чего же тут зазорного? Купили вы, скажем, терабайтный SSD, поставили на него штук 10 программ да пару игр, а свободно из них в лучшем случае осталось процентов 15-20. Человек, понятное дело, лезет в настройки, чтобы понять, что к чему, находит там строчку про системные файлы на 90 ГБ и уходит ровно с тем же вопросом, с которым пришел. Что это за файлы такие и почему их девяносто, Windows не объясняет.