Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Дежурный бот в MAX перестал быть «рассыльщиком в три канала». Мы добавили отдельный канал для логистики с P85 вместо SLA, статус-карточки /status, postmortem-чаты после закрытия сбоя, web UI и первый заход Alerta → LifePOS. Рассказываю, как закрывали дыры жизненного цикла инцидента - от сигнала до разбора - и что ответила команда логистики.

Итак, прошло уже больше 2х лет с момента моей последней статьи

Пора рассказать, что происходит в жизни проекта и сколько уже потратили на его реализацию.

Спойлер: потратили 8 000 000 рублей, внесли в базу знаний анализатора около 5000 понятий и провели бесплатный пилот.

Напомню, что в рамках проекта мы создаем семантический анализатор, предназначенный для построения графа из текста, работающий без больших языковых моделей (LLM).

30 сентября в 06:32 в очереди появилась задача: научить ядро платформы переводить открытые задачи на новую версию их типа. Повод был будничный — мы выпустили новую версию типа «задача на код» с более строгими проверками перед сдачей, а вся открытая очередь осталась на старой и получала старые инструкции.

Через 19 минут агент сдал работу: новый маршрут API, тесты, документация. В 07:15 ревью её отклонило. Новый маршрут позволял агенту с обычными правами исполнителя перевести свою задачу на первую версию типа — ту, где ревью ещё не было, — взять её и закрыть самому. Ревьюер воспроизвёл это по шагам и написал, какое право должно закрывать маршрут. В 08:03 агент взял задачу снова, через 15 минут сдал исправление, в 08:24 ревью прошло и ветка влилась. От постановки до вливания — 1 час 52 минуты, два прогона агента.

Агент написал дыру, через которую агент мог бы уйти от ревью, и поймало её ревью, которое платформа считает частью самой задачи. 4 октября мы выпустили первый открытый релиз платформы — Taimen v0.2.0, Apache-2.0. Ниже — как она устроена и что мы поняли, пока почти два месяца разрабатывали её её же собственными средствами. В конце — как этот релиз выпустила сама очередь.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за две недели: Флорида пытается через суд притормозить OpenAI, из РФ запретили вывозить много налички, Китай включил экспортный контроль за своими AI-спецами, Anthropic подали заявку на IPO, OpenAI запустил агентов-точечек, но отложил новую GPT-6.1 Astra из-за проблем с безопасностью, а Google тоже не спешит выпускать Gemini 4 Argon.

В начале 1970-х программные системы уже не помещались в голове одного человека, а документация порой росла быстрее, чем код. Парнас задался вопросом, которого до него, кажется, никто не задавал: а нужно ли вообще, чтобы каждый программист знал о системе все? Его ответ — нет, и именно из этого «нет» выросло то, что мы сегодня называем инкапсуляцией.

Выступил с докладом через Zoom на конференции SEMICONUZ в Узбекистане. Заметил два момента, один из них: cудя по вопросу преподавательницы из Ферганского политехнического института, в Узбекистане наверное ведутся дискуссии "кодописатели против физиков". То есть обсуждают, достаточно ли программировать софтвер на уже сделанных чипах и дизайнить на верилоге логику (с учетом отчетов от программы статического анализа тайминга) - или нужно вводить курсы физики полупроводников.

Пять категорий — менеджмент, аналитика, разработка, продукция и локальный инференс. Анонимно, без названий компаний, по всем категориям сразу: где и как в отрасли уже применяют ИИ и как распределились ответы.

Я уже довольно давно работаю в арбитраже трафика, а именно в дейтинг вертикали, и в целом не секрет, что результат в этой сфере зависит не только от вас, но и от ваших партнёров (партнёрки, расходники, коллеги и т.д.).

Можно быть гением, прекрасно анализировать цифры в рекламном кабинете и отлично чувствовать тренды, делать мощные креативы, но как правило вы всё равно льёте трафик в чужой проект (только если вы не in-house байер). Если говорить более простым языком, ваши результаты в таком случае будут зависеть от бизнеса, в который вы приводите трафик.

Вы зависите от выплат, ответов менеджеров и договорённостей и рискуете попасть на шейв (обман и невыплата). Всё это факторы не завясящие от вас. Поэтому выбор оффера и партнерки это очень важно.

На сегодняшний день рынок арбитража переполнен партнерками, порой кажется, что арбитражников гораздо меньше. (Оно и понятно почему, это легкий бизнес на перепродаже, если речь о ПП, а если речь о прямых рекламодателях, то это довольно дешевый трафик для них).

Поэтому я решил собрать свой личный список рекомендуемых к работе партнёрок в вертикали дейтинга. Однако сначала расскажу немного про саму сферу, так как конкретно дейтингом сейчас занимаются мало людей, хотя перспективы очевидны.

Третий и, очень хочется верить, заключительный том моего персонального трехтомника "Война и мир" о гештальте, эмоциях и попытке сделать социальное приложение, о котором никто не просил.

Что будет, если production smoke-тесты начнут вести себя почти как настоящие пользователи? В статье рассказываю, зачем я запускаю автоматические проверки прямо в проде, как они проверяют реальные пользовательские сценарии и почему однажды из-за них статистика мессенджера внезапно оказалась слишком оптимистичной. Разберём synthetic traffic, soft delete, искажённые DAU/WAU/MAU и то, как отделять техническую активность от реальной, не отказываясь от production smoke.

Недавно на Хабре вышла статья про пенсионные стратегии для айтишников, где главным выводом стала однушка возле метро и безнадёга во всех остальных инструментах. И откровенно говоря, это немного пугает с учётом того, что многие эксперты-демографы предрекают полный коллапс пенсионных систем по всему миру в силу роста числа людей золотого поколения и снижающейся рождаемости.

С этой ситуацией я вышел в интернет, где у нас есть множество роликов от наших американских коллег, где всё ограничивается недвижимостью и индексными фондами (например, от Asian Dad — Tech Is Collapsing. My Investments Paid My Bills Anyway). Однако, если открыть котировки российских индексных фондов, то можно заметить, что эта штука не работает, поэтому требуется что-то ещё.

Поэтому я отправился смотреть, что же работает в РФ. Я обратил внимание на свежую книжку Игоря Шимко: «Я научу тебя управлять деньгами», в которой автор обещает повысить уровень финансовой грамотности своего читателя. 

Летом я сделал энциклопедию по истории искусства, artatlas.site. 184 картины, 107 художников, музеи, статьи, и все это на русском, английском, испанском и французском. Две с лишним тысячи HTML‑файлов. Код и тексты почти целиком писал ИИ (Claude Code), а я ставил задачи, ругался и проверял. Ругался, честно говоря, чаще чем проверял.

Lighthouse ставит доступности сотню, JSON‑LD валидный везде, где он есть. Google приводит 1,9 человека в день. Я посчитал, да.

Дальше — как так вышло. Местами смешно, местами не очень, местами до сих пор не очень.

Вспомните свой обычный рабочий день: три терминала, Lens, вкладки с Grafana, Argo CD и GitLab, KeePassXC, Obsidian с ранбуками, DBeaver, WinBox для роутеров и где-то среди всего этого — чат с ИИ. Алерт прилетает в Telegram, команду из ранбука копируешь руками, пароль ищешь в третьем окне. Мне надоело собирать себя по кусочкам каждое утро, и я сделал OpsDeck — бесплатное приложение с открытым кодом, в котором всё это живёт вместе и знает друг о друге. Ниже — экскурсия по каждому разделу со скриншотами.

Автономный умный дом: к чему готовиться, если из-за блокировок пропадет интернет На рынке систем умного дома сегодня есть два противоположных полюса. Первый — выстраивание архитектуры в расчете на облачную инфраструктуру. У такого подхода много плюсов, но все их полностью обнуляет тотальная зависимость от доступности чужого сервера. Второй — локальные интеграционные решения, когда интегратор собирает из разнородных систем что-то уникальное, условно связанное между собой и непростое в поддержке. В ряде случаев такие решения могут стоить как «крыло от Боинга». 

В этой статье мы немного оживим SCAD++ и немного сэкономим времени на чай :-) Конструктора, проектировщики милости просим.

Цель «выучить язык» ощущается слишком большой и недостижимой. Это демотивирует и приводит к тому, что изучение языка хочется бросить.

Поэтому я решил поставить себе вполне измеримую цель: Прочитать любимую книгу в оригинале. Такая цель достижима, а ее выполнение дает ощущение прогресса.

В статье представлена методика, которая позволила мне начать реально пользоваться английским языком уже на ранних этапах обучения. Изучение языка перестало быть бесконечным процессом движения к абстрактной цели. Маленькими шагами я углубляю знания, и на каждом этапе я фиксирую прогресс реальным достижением: прочтением книги или просмотром сериала. Чередование этапов трудоемкого заучивания слов и относительно легкого чтения книг и просмотра сериалов позволяет не забрасывать изучение языка. Использование английского языка постепенно превратилось в интересный досуг, который приносит удовольствие и пользу.

Сэр Роджер Пенроуз прожил необыкновенную жизнь. Он внёс огромный вклад в наше понимание общей теории относительности — возможно, больший, чем кто‑либо после самого Эйнштейна: диаграммы Пенроуза, теоремы о сингулярностях, процесс Пенроуза, гипотеза космической цензуры — и это лишь начало списка. Он внёс важный вклад и в математику, придумав, среди прочего, такие занятные вещи, как треугольник Пенроуза и апериодические замощения. Кроме того, он выдвигал смелые гипотезы в общеизвестно спорных областях квантовой механики и исследований сознания. В свободное время он успел стать чрезвычайно успешным автором таких книг, как «Новый ум короля» (The Emperor’s New Mind) и «Путь к реальности» (The Road to Reality). Тем для разговора было гораздо больше, чем мы могли охватить, поэтому решили сосредоточиться на пространстве‑времени, чёрных дырах и космологии, но всё же оставили время, чтобы под конец обсудить квантовую механику и мозг.

Сэр Роджер Пенроуз — почётный профессор математики имени Рауса Болла Оксфордского университета. Это выдающийся математический физик, внёсший значительный вклад в общую теорию относительности, дифференциальную геометрию и топологию, теорию графов и космологию. Он автор ряда научно‑популярных и технических книг. Среди его многочисленных наград — медаль Дирака по теоретической физике, медаль Копли и премия Вольфа (прим. переводчика: в 2020 году он также получил Нобелевскую премию; интервью было записано в 2019 году).

Учебный графический исполнитель (ГРИС) — это компьютерная модель, имитирующая работу чертёжного узла в режимах непосредственного и программного управления. ГРИС используют при изучении основ алгоритмизации для демонстрации принципов структурного программирования. Существует множество различных реализаций ГРИС, которые отличаются целевыми компьютерными платформами, наборами команд и возможностями исполнителей. Ярким и запоминающимся примером может служить среда ГРИС «Кенгурёнок», созданная в начале 1990-х годов авторским коллективом из Свердловска.

Код и списки выложены в публичном репозитории на GitVerse по ссылке: https://gitverse.ru/mshshukin2005/real-schemes-degree8

В этой статье я хочу рассказать об одной из многих тысяч нерешённых математических проблем.

Речь пойдёт о Шестнадцатой проблеме Гильберта.

Шестнадцатая проблема Ги́льберта — одна из 23 задач, которые Давид Гильберт предложил 8 августа 1900 года на II Международном конгрессе математиков.

Исходно называлась «Проблема топологии алгебраических кривых и поверхностей». Впоследствии фактически разделилась на две похожие проблемы в разных областях математики:

исследование взаимного расположения овалов вещественных алгебраических кривых степени n (и аналогичный вопрос для алгебраических поверхностей);

получение верхней оценки на число предельных циклов полиномиального векторного поля степени n (и исследование их взаимного расположения).

Источник:https://ru.wikipedia.org/wiki/Шестнадцатая_проблема_Гильберта

Телевизор я смотрю редко. Когда всё-таки включаю, хочется попасть на хороший фильм о путешествиях, науке или космосе. Нравятся каналы вроде «Моей Планеты», но смотреть всё подряд даже там не хочется. В одной сетке соседствуют экспедиции, гастротуры, обзоры достопримечательностей и передачи, которым достаточно идти фоном. Кулинария меня вообще не интересует.

Решил сделать персональную разметку телепрограммы: читать названия и описания, находить подходящие передачи и добавлять звёздочку в начало названия. Получился конвейер от XMLTV до небольшой BERT-модели в домашнем Kubernetes. На синтетически расширенной выборке модель показала macro-F1 = 1,000, а в выходном расписании нашлись 66 записей со звёздочкой.

При проверке материала для статьи выяснилось, что оба результата требуют серьёзных оговорок. У 119 из 120 тестовых записей описание уже встречалось в обучении с другим номером части. В обработчике XML обнаружилась ошибка, из-за которой тысячи передач записались пустыми. Ниже разберу устройство системы, реальные ответы модели и то, что мы преждевременно приняли за успешное внедрение.