Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

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.

Я не боюсь, что ИИ заберёт мою работу. Боюсь, что именно это и станет моей работой: читать чужой diff, строить вокруг агента harness и отчитываться токенами.