Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

За месяц я собрал MVP системы для анализа панорамных рентгенограмм. Идея была простой: врач загружает снимок, а модель выделяет области, которые стоит изучить внимательнее.

Я не ставил задачу заменить стоматолога. На этом этапе речь шла только о вспомогательном инструменте, который может работать как второе мнение и подсвечивать подозрительные участки на ОПТГ.

В процессе эксперимента выяснилось, что главная проблема была не в выборе модели и не в мощности видеокарты. В датасете оказались изображения, которые вообще не должны были участвовать в обучении. Из‑за этого модель начала выдавать детекции на цветных фотографиях полости рта.

Сначала это выглядело как странная ошибка. Потом стало понятно, что именно такие случаи лучше всего показывают ограничения системы.

Последний год я слежу за LLM-шным хайпом, и каждый день появляется что-то новое. На этот раз хочу рассказать про Jev — модель TypeSafe System One.

Заинтересовало: это не очередная LLM, а система с принципиально другой механикой. 

Допустим, агент написала загрузку заказов. Есть функции, аннотации типов, логирование и даже тесты. На небольшом файле всё работает.

Можно ли теперь не разбираться в Python?

Я бы сначала задал три вопроса. Что останется после падения посреди записи? Что произойдёт при повторном запуске? И зачем эта строчка складывает всю выгрузку в память?

Точный синтаксис можно подсмотреть. А вот заметить, что здесь вообще есть проблема, без понимания кода сложнее.

Сразу оговорюсь: речь не о том, что каждому инженеру данных обязательно нужен именно Python. Но если вы разрабатываете и поддерживаете Python-пайплайны, умение читать и менять этот код — вполне практическая необходимость.

Разберём несколько примеров. Автор кода здесь неважен: человек и модель проходят одно ревью.

Это продолжение истории про AGR.Checker — плагин для Revit, который мы с Андреем Прохоровым сделали для проверки ЦИМ на соответствие требованиям IDS перед сдачей в составе АГР. В прошлой статье я рассказывала про архитектуру, лицензирование и регистрацию программы в Роспатенте. С тех пор плагин поработал на реальных объектах, и почти всё новое в этой версии выросло из одного вопроса: «а почему вот это приходится проверять руками?»

Ниже — что мы добавили и какие инженерные задачи пришлось решить по дороге.

Экспорт в IFC с постобработкой

В конце прошлой статьи я обещала выгрузку IFC для последующей загрузки на СтроимПросто. Сделали.

Экспорт идёт через стандартное окно Revit: мы сознательно не стали собирать настройки экспорта программно. Недокументированные опции IFC-экспортёра вели себя по-разному в разных версиях Revit, и надёжнее оказалось дать пользователю привычное окно со своей конфигурацией и файлом маппинга.

Самое интересное начинается после экспорта. Плагин подписан на событие Revit о завершении экспорта и сразу же обрабатывает готовый IFC-файл:

Привет, Хабр! Летом у нас была закрытая рабочая сессия технологических руководителей C-Level клуба Онтико. Сессию помогали вести топ-менеджеры из Cloud.ru: Анастасия Тафеенко, директор блока разработки платформы Cloud.ru Evolution, и Алексей Молчанов, директор блока разработки облачной платформы.  Участники обсуждали, как генеративный ИИ и агенты меняют организационный дизайн, роли, компетенции и работу руководителя на горизонте до 2027 года. 

Ниже хочу поделиться картой перехода к AI-native организации, которую мы продумали в рамках встречи. Все примеры обезличил, а спорные прогнозы отделил от выводов, по которым позиции участников совпали.

Меня зовут Олег, я продуктовый дизайнер. Пару лет назад я пришёл в команду онлайн-бухгалтерии для предпринимателей в момент перестройки. А за год до этого случилась крупная налоговая реформа — она всё и изменила.

В первую очередь изменила привычную модель взаимодействия предпринимателей с государством, к примеру, появились Единый налоговый счёт или обязательные уведомления об исчисленных сумма. В 2024 году команда внесла в интерфейс изменения, но они плохо отрабатывали, так как были внесены поверх старого интерфейса как косметическая доработка. Но интерфейс не отрабатывал как должен был и через некоторое время появился артефакт в виде исследования, на основе которого была создана концепция для редизайна. И только в 2026 году эта концепция была реализована.

За это время вокруг проекта успело измениться почти всё: законодательство, задачи бизнеса, приоритеты, состав команды, процессы и сам продукт. Но в больших командах больших компаний — это норма, так как мы всегда работаем в условиях шторма. 

И об этом я хочу рассказать.

Я запустил проект создания системы управления корпоративной архитектурой, в которой объекты и связи живут с полной историей изменений, как код в git: ветки, коммиты, сравнение состояний, слияние. Работаем вдвоём: я и ИИ‑агент. Я ставлю задачи, принимаю решения и отвечаю за результат; он пишет документы и код — и он же был соавтором архитектуры, которую я собрал в диалоге с ним ещё до того, как завёл репозиторий. Начну с постановки задачи: именно она связала мне руки сильнее, чем любое последующее архитектурное решение.

Компании всё активнее пользуются AI‑агентами: Claude Code, Cursor, Codex, Copilot. Вместе с агентами появляются и «скиллы» — инструкции, которые учат агента работать по правилам конкретной компании. Через пару месяцев оказывается, что эти скиллы лежат в Google Docs, Notion, личных папках и десятке git‑репозиториев. У кого‑то версия свежая, у кого‑то устаревшая, а проверял ли их кто‑нибудь на безопасность, никто сказать не может.

В статье разберём, что такое централизованное хранилище скиллов, какие задачи оно решает, и сравним четыре подхода к его построению: от «просто git‑репозитория» до готового SaaS. Статья рассчитана не только на разработчиков: все термины объясняются по ходу, а для менеджеров, аналитиков и специалистов по ИБ есть словарик и раздел «как выбрать».

Спуфинг кампания CaptiveCrunch: отпуск с «трояном в кармане» или как отельный Wi‑Fi может стать точкой кражи данных.

Совсем недавно, весной 2026 года специалистами ИБ была обнаружена новая угроза из ранга знакомого нам всем спуфинга — кампания CaptiveCrunch, за которой стоит APT‑группировка Storm-2945 (подгруппа Midnight Blizzard). Аналитики Microsoft Threat Intelligence в июле 2026 года опубликовали детальный технический разбор атаки со всеми её «проприетарными» IoC и IoA, однако ее вектор оказался изящен в своей простоте — компрометация captive‑порталов в публичных Wi‑Fi сетях мировых отелей.

Факт распространения данной компании говорит о следующем: пока ИБ‑департаменты выстраивают архитектуру Zero Trust и обвешивают сетевые периметры компаний множеством СЗИ, злоумышленники бьют в «серой зоне» командированных сотрудников, используя механизм device‑code phishing и доставку RAT‑троянов через технику ClickFix (под видом системных обновлений).

В данной статье я решил подробно разобрать анатомию данной угрозы на предоставленной базе от коллег из TI Microsoft, структурировать индикаторы компрометации (IoC) и иp собственной практики посмотреть на атаку глазами Blue Team, методологов ИБ и бизнеса.

Спор о формате таблиц для lakehouse, похоже, закончился, Iceberg сегодня поддерживают Trino, Spark, ClickHouse, Snowflake и дальше по списку, так что следующим приходится выбирать каталог. Каталог хранит указатель на актуальную версию таблицы, проводит commit и решает, кому эту таблицу читать, поэтому по весу я бы поставил этот выбор рядом с выбором СУБД.

В статье разбираю Lakekeeper, это один бинарник на Rust и обычный Postgres для метаданных, права на OpenFGA до отдельной таблицы и механизм ContractVerification, который может отклонить commit, если тот ломает контракт данных. Для сравнения рядом Apache Polaris, проект фонда Apache на Java с RBAC в два уровня и федерацией внешних каталогов.

В конце описан стек из банковского проекта (RustFS, Lakekeeper с Postgres, SeaTunnel, NiFi, Trino и ClickHouse), который развернули на своём железе за три дня и через три недели вывели в тестовую эксплуатацию.

Большие языковые модели остаются главной темой ИИ-рынка. К OpenAI, Anthropic и Google добавляются китайские Moonshot AI и DeepSeek, а в Европе — Mistral. Но в 2027 году инвестору не стоит ограничиваться историями языковых моделей — стоит следить и за другими направлениями: продуктами для конкретных задач бизнеса, инфраструктурой для ИИ, прикладным ИИ в производстве и логистике (Physical AI).

Мы проанализировали рынок и разобрались, какие сектора могут оказаться наиболее востребованными в гонке за первенство в ИИ, а также выделили наиболее перспективные имена в рамках каждого из сегментов.

У AI‑прототипирования первое место, у обычного эскиза от руки — второе. В рейтинге ста методов UX‑дизайна Якоба Нильсена, опубликованном 16 сентября 2026 года, они оказались рядом благодаря одной логике: насколько сильно метод помогает повлиять на решение и сколько внимания команды забирает.

Привет, Хабр!

После того как я выпустил Писаря для Windows, скачали его уже больше трёхсот раз, спасибо всем, кто поставил, попробовал и написал, что не работает, первые баги из комментариев я починил в тот же день.

А сегодня прилетел первый пулреквест в Windows-версию.

В конце июля, среди множества новостей о Claude Opus 5, я увидел интересный пост создателя Claude Code Бориса Черного.

Он рассказывал, что новая модель стала настолько устойчивой к prompt injection (далее PI), что команда Anthropic больше не может продемонстрировать успешную атаку.

Модели действительно становятся устойчивее к подобным атакам, а Anthropic уделяет безопасности моделей значительное внимание и регулярно публикует результаты собственных исследований и оценок в этой области. Интерес вызвали именно формулировки: 

“Opus 5 is our least prompt injectable model yet”

“across PI evals and red teaming, Opus 5 is very hard to prompt inject successfully”

Это смелые заявления и на этом можно было бы остановиться. Но дальше на YC Startup School, появились гораздо более сильные заявления:

“The model does not seem to be prompt injectable anymore”

“we just cannot demonstrate prompt injection anymore”

Далее, исследователи из Anthropic публикуют исследование сторонней лаборатории, которая проверила безопасность моделей. Они прогнали Fable, Opus, Sonnet через свой бенчмарк из 72 сценариев по 10 раз и ни одна атака не сработала.

Казалось бы всё, вопрос с PI закрыт, так ведь? 

Нет…

Как известно, если не можешь что-то победить - возглавь. Вместо того, чтобы бороться с инсайдерскими утечками, корпорации давно поставили их себе на службу. Точнее, изначально это стали делать политики, организуя контролируемые утечки сведений, создающих нужную им картину. Ну Вы знаете эти статьи Reuters или Bloomberg, где "Согласно нашим источникам, трем чиновникам из администрации Белого дома, пожелавших остаться анонимными, будет то-то и то-то".

Поглядев на успехи политиков на этой ниве, крупные компании тоже переняли эту тактику, организовывая удобные им (хотя вроде и страшные на первый взгляд) разоблачения деятельности.

Также компании на ура переняли технологию создания прикормленной оппозиции, с помощью которой можно канализировать возмущение общества и направить его в нужное и неопасное для компаний русло (и даже извлечь из этого определенную выгоду).

Вот об одном таком правдорубе и оппозиционере, раскрывшим всю "опасность" неконтролируемого развития ИИ пару недель назад, мы сейчас и поговорим.

VK Cloud перевела материал о том, как NVIDIA FLARE помогает участникам проекта федеративного обучения работать вместе, даже если у них разные инфраструктуры. Рассказываем, зачем платформе двухуровневая архитектура и как каждая организация сохраняет контроль над своими данными и вычислительными ресурсами. 

В марте 2026 года корейский конгломерат HD Hyundai совместно с американским классификационным обществом American Bureau of Shipping (ABS) подписали договор о совместной разработке первого в мире атомного контейнеровоза на SMR, то есть на небольшом ядерном реакторе.

Каждый день в 18:00 клиентам становится доступна отчётность по продажам, и многие одновременно нажимают кнопку «Загрузить отчёт». Это может быть детализированный отчёт по списаниям, юридическая отчётность, аналитическая выгрузка или API, используя который клиент получает данные для дальнейшей обработки. В этот момент даже хорошо подобранное хранилище может стать узким местом.

В моей практике разработки часто встречаются сценарии, когда необходимо предоставить доступ к большому количеству данных по HTTP. На первый взгляд задача выглядит простой: берём подходящее хранилище, пишем endpoint, выполняем запрос и отдаём результат пользователю. Но на практике такая схема быстро упирается в ограничения.

В СКУД PERCo-S-20 есть штатный функционал уведомлений о критических событиях. Пожар, взлом, саботаж — обо всем этом система умеет сигнализировать по средствам СМС. Нам требовался сценарий оповещение “заинтересованных” руководителей о проходе конкретных «вип-персон» через определенные точки доступа. Проще говоря — оповещать кого надо когда ключевые сотрудники или клиенты прикладывают карты к считывателям.

Спойлер: платить за СМС-пакеты операторам связи мы перестали, менять контроллеры не пришлось, а задачу решили локально, элегантно и с нулевым бюджетом.

В этой статье будут: разбор "на коленке" бинарного протокола SMPP, пример конфига Docker-окружение, скрипт-перехватчик на Node.js и low-code магия в n8n (с нюансами работы Telegram в 2026 году).

Новая Siri с Apple Intelligence не работает на системе с русским языком — её просто нет в настройках. То же самое у поляков, чехов, греков, венгров и ещё полутора десятков языков.

Я полез разбираться, где проходит эта граница, и выяснилось, что macOS проверяет язык системы ровно один раз — при загрузке. Дальше ей всё равно: можно вернуть свой язык, и Siri AI продолжит работать до следующей перезагрузки.

Под катом: где система прячет своё решение и как его прочитать из журнала, почему признака «встал в очередь» не существует, чем платишь за JXA, почему Safari терял вкладки после перезагрузки и как индикатор в строке меню похудел с трёх секунд процессора до двух сотых.