Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

[Текст не для публикации: не нашел как Редакции прикрепить сообщение, эта статья написана в рамках Блога "Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН"]

Если вы только начинаете работать с требованиями, эта статья для вас.

Бизнес говорит на языке стратегических направлений. «Комплексная трансформация», «синергетический эффект», «актуализация векторов развития» — эти формулировки звучат весомо, но за ними не всегда видна конкретная задача. Как из таких фраз сформулировать понятные требования для разработки? В статье разбираем 6 типичных ловушек и даём конкретные вопросы, которые помогут услышать реальную задачу.

Я работаю разработчиком. Каждый день пишу код, ревьюю PR, хожу на стендапы. Обычная жизнь в 2026 году — только за последние полтора года она изменилась сильнее, чем за предыдущие пять.

Cursor, Claude Code, Copilot. Коллеги из западных команд говорят, что скорость разработки выросла в два раза. Не в полтора — в два. Это не хайп, это реальные цифры от реальных людей.

А потом закрываешь ноутбук и понимаешь: большинство этих инструментов в России либо не работают нормально, либо требуют VPN который отвалится в самый неподходящий момент, либо стоят $20 в месяц которые ещё надо как-то оплатить иностранной картой.

Это меня достало. Поэтому я сделал своё.

Эта статья — не туториал и не обзор. Это история о том, как я искал инструмент для своих задач, не нашёл, расстроился, а потом успокоился и написал свой. Речь пойдёт о Ботинке — консольном AI-агенте для работы по SSH. Но сначала немного контекста.

Я работаю с Linux-серверами уже лет пятнадцать. За это время видел разные эпохи: когда всё настраивали руками, когда появился Ansible, когда все бросились в Kubernetes, когда устали от Kubernetes и вернулись к простым docker-compose. Скрипты-костыли множились, документация устаревала, а сервера как требовали внимания, так и требуют.

И вот теперь добавился ещё один слой — LLM. Можно спросить у модели, как настроить nginx, и получить рабочий конфиг. Можно попросить проанализировать логи. Но каждый раз копировать-вставлять между терминалом и чатом — это отдельный вид боли. Хочется, чтобы модель жила прямо в консоли, понимала контекст сервера и могла сама выполнить рутину.

Статья будет полезна тем, кто:

Работает с серверами по SSH и устал от рутины

Интересуется AI-агентами, но хочет что-то лёгкое и локальное

Имеет ограниченные ресурсы (не у всех есть 24GB VRAM)

Хочет понять, как строится архитектура агента с инструментами

Зачем ещё один AI-агент?

Ситуация знакомая: есть задачи, которые хочется поручить AI — проанализировать логи, написать код, найти информацию в интернете. Но мне нужен был именно консольный агент — работаю в терминале, хожу по серверам по SSH, не хочу отвлекаться на GUI.

На волне хайпа попробовал OpenClaw — хайповый проект 2025-2026 года, self-hosted AI-агент для автоматизации жизненных задач. Идея в целом норм: агент работает 24/7, отвечает в Telegram/WhatsApp, умеет чистить почту, управлять календарём, чекиниться на рейсы. Четырёхслойная архитектура, куча интеграций, активное сообщество.

Но на практике для моих задач оказалось слишком тяжело:

Оверсложнённая архитектура — Gateway, Integration, Execution, Intelligence — это отлично для энтерпрайза, но перебор для «зайти на сервер и поправить конфиг»

Ориентация на lifestyle-автоматизацию — почта, календарь, бронирования. А мне нужно: логи, systemd, docker, nginx

Постоянно висящий сервис — 24/7 демон, который кушает ресурсы. А я хочу: запустил — поработал — закрыл

Мессенджер как интерфейс — удобно для личного ассистента, но для админской работы нужен терминал и SSH

OpenClaw крут для своей ниши — персональный ассистент в Telegram. Но моя задача другая: консольный агент для системного администрирования. Зайти по SSH, диагностировать проблему, поправить, уйти. Без демонов, без мессенджеров, без оверхеда.

Так родился Ботинок.

Ключевая идея: не сервис, а инструмент

Здесь важно остановиться на главном. Ботинок — это не фоновый сервис и не постоянно висящая служба. Это обычное приложение: запустил, поработал, закрыл. Никаких веб-серверов, демонов, системных служб.

Идея пришла из наблюдения за тем, как работают разработчики с Cursor, Windsurf и подобными IDE. Там ты открыв

Domain-Driven Design (DDD) звучит как серебряная пуля. Когда мы начинаем проект на ASP.NET, идея четкого разделения на слои, изоляция бизнес-логики в домене и использование паттернов вроде Repository и Unit of Work кажется идеальной архитектурой.

Но есть один нюанс: магия DDD начинает испаряться ровно в тот момент, когда количество агрегатов (реестров) в проекте переваливает за 30. То, что было элегантным решением для CRM с 10 сущностями, превращается в бюрократический ад для ERP-системы или крупного маркетплейса.

В этой статье я разберу, почему классический DDD в ASP.NET (особенно в связке с Entity Framework Core) становится узким местом на масштабных проектах.

Я просто хотел выложить мобильное приложение и начать зарабатывать. В итоге – блокировка Google-аккаунта, несколько кругов ада с тестированием и квест с выводом денег. Рассказываю, как это было и почему это оказалось сложнее, чем написать само приложение

Разработка документации на создаваемые ИТ-продукты – это не только «правила хорошего тона», но и насущная необходимость. Ведь без технического задания невозможно зафиксировать требования к продукту, без руководства пользователя сложно грамотно продуктом пользоваться, без технической документации, описывающей продукт, сложно будет искать и исправлять ошибки и проводить необходимые доработки, когда в них возникнет необходимость, и т.д.

Обычно документацию делают по одному из двух путей – либо используют стандарты, описывающие требования к составу, структуре и содержанию документов (например, ГОСТ 19-й и 34-й серий – ЕСПД и КСАС), либо самостоятельно разрабатывают документ, создавая его на основе собственного опыта или по существующим образцам, в т.ч. взятых из интернета.

Но как же её правильно сделать?

Мой ответ - начинать надо с синопсиса документов.

Когда смотришь на существующие self-hosted мессенджеры, часто видишь одно из двух: либо сложную инфраструктуру, которую непросто развернуть (Matrix/Synapse), либо минимализм без шифрования. ONYX — это попытка найти середину: простой в развёртывании сервер, полноценное E2E-шифрование и режим работы в локальной сети без интернета вообще.

Как вырваться из замкнутого круга навязываемых акулами BigTech сомнительных технологий на простор устойчивого развития? Как сделать так, чтобы код внедряемой сейчас Дизайн‑системы — через пару лет опять не превратился в очередную, никому не нужную и максимально не удобную, «тыкву‑легаси»? Как выйти из дурного холивара с модными фреймворками на фронтенде и сделать библиотеку переиспользуемых компонент подходящую сразу для всех технологий и «на века»?)))

Ваша команда работает с большим количеством различных недокументированных проектов, основанном на одном визуальном языке? У вашей корпорации есть строгий брендбук и огромное количество клиентских веб‑сервисов написанных на разных фреймворках, которые по факту выглядят немного по‑разному в «одних и тех же мелочах»? Ваши фронты «пишут каждый свой фреймворк для дизайна заново каждый раз на каждом проекте»? Знакомо? UUI спешит к вам на помощь!

Мода на технологии все стремительней меняется, а браузер и простой интерфейс в нем остается. Вышел новый модный фреймворк и заказчику хочется проект именно на нем? Да пожалуйста! Легко! Так мы становимся максимально независимы от капризной и накаченной лоббированием индустрии реализуя основную задачу. Поставляя единый гайдлайн повсюду.

Хотите научиться предсказывать продажи, цены на недвижимость или спрос на товары, учитывая сразу несколько факторов? Вам поможет множественная регрессия.

В этой статье вы узнаете:

• Математическую основу множественной линейной регрессии – от уравнения гиперплоскости до метода наименьших квадратов;
• Разбор полного кода на Python с использованием scikit-learn на реальном датасете Advertising (200 наблюдений);
• Как интерпретировать коэффициенты модели;
• Сравнение с простой линейной регрессией – насколько лучше работает множественная модель;
• Расширение до полиномиальной регрессии, когда линейности недостаточно.

50 итераций колесом мыши, чтобы просмотреть содержимое одного выпадающего списка. Это не баг — это фича Хабра и десятков других сайтов.

Обзор доступных зарубежных VPS/VDS-серверов, недорогие виртуальные серверы, разные локации, NVMe, Linux/Windows, гибкая оплата и быстрый запуск проектов.

Google Research выпустили TurboQuant - новый алгоритм сжатия данных, который сокращает объём кэш-памяти LLM как минимум в 6 раз и даёт ускорение до 8 раз. При этом заявляется отсутствие потерь в точности, что напрямую влияет на эффективность работы ИИ.

Я трачу 5–8 часов в неделю на звонках. Продуктовые колы, ретро, один-на-один с командой. Раньше выходил из звонка — и либо судорожно писал заметки по памяти, либо не писал ничего и потом забывал половину договорённостей. Потом начал использовать Quill. Теперь через две минуты после окончания любого звонка у меня есть полный транскрипт, резюме и список action items.

Разберу, как это работает, что отличает Quill от конкурентов и почему я переключился с Granola.

В каждом ИТ‑проекте есть момент, когда опытный разработчик или архитектор получает в подчинение джуниора или новую команду. Естественно, тимлид хочет добиться эффективной работы своих новых подчиненных искренне веря, что он ментор, наставник, «старший товарищ». Но через некоторое время для команды он превращается в надзирателя, который заглядывает через плечо, проверяет каждый коммит и требует отчета по каждому чиху.

В этой статье мы разберем, где проходит грань между здоровым контролем и токсичным микроуправлением, почему умные руководители попадают в эту ловушку и как из нее выбраться.

Результат хорошего видео сегодня — это не столько про возможности ИИ, сколько про понимание его работы и логики выполнения поставленных задач. Поверьте, никто лучше самих ассистентов (GPT и Cloud) не понимает «потолок», который можно вытащить из нейронок. И вовсе не обязательно проходить курсы по промпт‑инжинирингу, чтобы научиться создавать или находить хорошие промпты для генерации видео — этому уже посвящены целые сайты, разделы в Pinterest. Мы решили собрать немного интересных идей в одном месте, посвященных видео, которые прямо сегодня «разрывают» Тик Ток и Ютуб. 

Сделать такие видео Вы можете в Fox AI — это бот, который включает разные движки самых популярных ИИ (Kling, VEO, Sora и другие). Работает в Telegram без ВПН;

Дисклеймер:

Эта статья написана полностью ИИ, на основе моего запроса к 10 разным нейросетям, с одним коротким запросом на тему «С чего начать, чтобы улучшить наше управление в IT‑бизнесе».

Бизнес: 12 человек, сегмент «IT‑бизнес» (обслуживаниие информационной инфраструктуры), вроде всё нормально, но хочется развития.

Некоторое сравнение сырых ответов 10 нейросетей приводятся в отдельной статье.

По моей просьбе ИИ NotebookLM обработал их ответы, и сформировал общие рекомендации (через функцию «Отчёты»). Я решил не держать их под спудом, и опубликовать. Возможно, вам они будут интересны. Там некоторая перегрузка сленгом, на мой вкус, но был задан именно сегмент «IT‑бизнес», возможно это повлияло.

Прошу вас высказаться в комментариях, насколько они кажутся вам полезными. Можно ли уже использовать ИИ в качестве своего личного карманного консультанта по улучшению менеджмента?

Обратите внимание — это чисто исследовательская работа, тут нет никакой рекламы. Прошу карму не снижать:‑)

Agentic SOC — это не «ещё один модный модуль с ИИ», а переход от ручной обработки инцидентов и цепочек автоматизации к более самостоятельной модели, где агенты собирают контекст, обогащают инциденты, предлагают действия и иногда запускают безопасные реакции под контролем человека.
Проблема в том, что вместе с ускорением появляются новые риски: слишком широкие полномочия, ошибки сопоставления, внедрение вредоносных подсказок, неверные решения по изоляции и ложная уверенность в «умной автоматизации».

Эта миниатюра, плод моего воображения, родилась из размышления о новой волне сокращения бюджета.

Я, как человек творческий и прагматичный одновременно, могу трактовать эту "разнарядку сверху", с одной стороны, как тест на долб..бов в регионах, а другой - как поиск нестандартных подходов в решении стандартных вопросов. К тому же, отсутствие хоть сколько-нибудь внятной информации: Кто? Как? И чем? - делает данное распоряжение подобным нейросетевой галлюцинации по запросу (привет, Алиса и Гигачат).

Ну да и хр..н с ними...

---

Когда на военно-морском параде в честь присоединения Крыма развалилась выпущенная из сторожевого корабля торпеда и просто упала в воду, произошел короткий, но очень ёмкий диалог между личным составом торпедной части этого корабля:

Наводчик: Товарищ старшина! Пуск произведен! Торпеда... развалилась!

(Секундное замешательство)

Рев старшины: ЧТО!? ЗНАЧИТ!? РАЗВАЛИЛАСЬ!? ДА Я ВАС ВСЕХ К ШПАНГОУТУ ПРИВЯЖУ! БУДЕТЕ ДО КОНЦА ВАХТЫ КАК СУВЕНИРЫ ПОРТОВЫЕ БОЛТАТЬСЯ!...(и так далее)

Тут с палубы спускается командир боевой части, капитан третьего ранга:

- ТИХО! Доложите обстановку!

Багровый старшина вытянулся:

- Товарищ-капитан-третьего-ранга! (И на мгновение замолчал, выпучив глаза от напряжения и пытаясь подобрать формулировку) Торпеда развалилась...

- Сам вижу! - резко оборвал капитан - Как такое... Где механик!?

- Я! - высунулся механик из приборного отсека

Капитан третьего ранга уже набрал в грудь воздуха, чтобы "по полной строгости, и в соответствии с уставом"... Но глядя на растерянные лица всего личного состава, понял, что сам слегка растерялся. Они ведь тридцать три раза все проверяли и перепроверяли. На секундомер можно было не смотреть - все отработано до автоматизма.

Тема сериализации данных является базой для любого мобильного разработчика, поскольку используется для работы с сетью, файловой системой и коммуникацией между основными компонентами. Но есть в этом вопросе особенность, с которой я столкнулся впервые за 7 лет.

Именно об этом открытии и пойдет речь в статье — о смеси двух методов сериализации, — а также о том, почему для решения этой задачи важно разбираться в работе разных видов classLoader. Информация из статьи поможет вам постепенно мигрировать на Parcelable в нужных местах, не переписывая сразу все классы на новую технологию.