Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

После моей статьи о рабочем месте репетитора в Chatwoot в комментариях закономерно спросили не о календаре и не о Jitsi, а о детали, которую я тогда почти не показал: как именно сообщения из MAX и VK попадают в Chatwoot и как ответ возвращается обратно.

Короткий ответ: это не скрапинг веб-версий и не автоматизация личных аккаунтов. MAX у меня подключён через официального бота, VK — через сообщения сообщества. Между ними и двумя API inbox в Chatwoot работает небольшой сервис на Node.js.

В этой статье разберу его фактическую реализацию: маршруты вебхуков, создание контакта и диалога, хранение соответствий, защиту от повторной обработки и передачу изображений. Заодно покажу места, где маленький рабочий мост ещё не стал отказоустойчивой шиной сообщений.

Привет! На связи Сергей Скирдин, технический директор ИТ-интегратора «Белый код». Я достаточно много занимаюсь интеграциями, хранилищами данных и BI, поэтому, когда ребята из «Денвик Аналитика» предложили познакомиться с новым инструментом DVT, не стал отказываться.

10 новых российских продуктов для записи и ИИ-анализа деловых встреч, продвинутых опросов и тестов в Telegram, оцифровки небольших производств, локального обмена вещами и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Всем привет! Меня зовут Татьяна Веселова. Я руководитель направления ELMA в департаменте CRM&BPM.

На каждом проекте и перед релизом аналитики мы всегда проводим тестирование функционала: проверяем формы, роли, согласования и сценарии, которые могли не заработать или сломаться после очередной доработки. Выделенных тестировщиков у нас нет, поэтому эта рутина регулярно съедала время у тех, кому нужно заниматься требованиями, документацией, архитектурой и клиентами.

Я решила с помощью ИИ создать инструмент для тестирования, который будет делать все сам и автоматизирует рутину аналитиков. Спойлер — всесильного ИИ не случилось, но после трех итераций у нас появился инструмент, который снизил нагрузку аналитиков примерно на 30%. В статье расскажу, как я к нему шла и в конце поделюсь выводами. 

Меня зовут Мурад Яндаров, с 2023 года развиваю направление Малого бизнеса в Чеченской Республике и в Республике Ингушетия: привлечение юридических лиц на обслуживание, торговый эквайринг, РКО и т.д. Но кроме того, что я начальник управления малого бизнеса в Чеченской Республике, я могу назвать себя AI-евангелистом, потому что считаю, что в современном мире просто нельзя не использовать ИИ. 

Моя работа максимально далека от ИТ и ИИ. Я не пишу код, не тестирую программы, не автоматизирую сложные цифровые процессы и тем более не продаю курсы по вайб-кодингу. Однако я глубоко убежден, что уже через несколько лет искусственный интеллект станет не просто повседневной нормой, как мобильный интернет или калькулятор, а обязательной частью жизни рабочего класса. Очень скоро без ИИ-ассистентов не смогут обойтись ни электрики, ни сантехники, ни офисные клерки, ни предприниматели. Внедрение ИИ в работу и быт станет базовым требованием для любой профессии, и тот, кто поймет это раньше, окажется на шаг впереди.

Начну моё эссе с рассказа о себе.

Rails получает релизы, большие системы работают, но вход в профессию сузился: рынку нужны middle и senior, а мест, где ими становятся, заметно меньше. Почему ставка на агентов этот разрыв не закрывает.

Заказ на сайте оформлен за минуту. В 1С он появляется вечером — когда менеджер или бухгалтер откроет админку, найдёт новые заказы и перенесёт их руками: покупатель, телефон, позиции, цены, скидка, доставка. Если заказов десять в день, это терпимо. Если сорок — это уже отдельная работа, у которой нет строки в бюджете, зато есть ошибки и задержка.

Я проектирую интеграции 1С с внешними системами: сайтами, CRM, своими программами заказчиков. Ниже — как я бы устроил загрузку заказов с сайта в 1С, если сайт сделан на Tilda, InSales или написан с нуля.

Исследователи из Нидерландов и Италии опубликовали научную работу, в которой показали новую атаку, относящуюся к классу Spectre-v2. Продемонстрированная в 2018 году оригинальная атака Spectre-v2 эксплуатирует функцию предсказания ветвлений в современных процессорах так, чтобы выполнить требуемую «вредоносную» инструкцию и затем считать результат ее работы по стороннему каналу из кэш-памяти. Свежая исследовательская работа вместо инъекции команд предлагает способ повторного использования информации в системе предсказания ветвлений.

Подходящее для атаки Branch Target Reuse состояние предсказателя ветвлений происходит в результате работы компилятора JIT, что ранее считалось непрактичным сценарием. В опубликованном исследовании показано успешное извлечение секретной информации, когда особенности предсказания ветвлений комбинируются с работой JIT-компилятора cBPF, входящего в состав ядра Linux. Также были изучены компиляторы SpiderMonkey (входит в состав браузера Firefox) и GraalVM.

Привет, я Коновалов Илья — лид фронтенд-разработки бизнес-юнита Записи в СберЗдоровье. Никогда не думал что буду рыбачить, но это внезапно оказалось отличными хобби и не просто так. Сейчас расскажу, почему :)

Начну со своего проекта.

Я буквально чудом поднял для EvertyDesk крутой автотестовый стенд, на котором сейчас гоняю кучу разных сценариев. Иногда у меня уходят недели просто на то, чтобы воспроизвести какую-то маленькую аномалию, понять, существует ли она вообще, поймать нужное состояние и наконец разобраться, что именно происходит.

И в какой-то момент я поймал себя на довольно неприятной мысли.

Есть люди с деньгами, большими лимитами и доступом к невероятным современным моделям ии. Есть сами модели, которые уже умеют разбирать большие кодовые базы, искать связи, читать тесты, объяснять архитектуру. И я не знаю, будет ли это в десять раз быстрее или в сто — да это, наверное, и неважно.

Важно другое.

Я трачу недели на то, чтобы получить ответ. А если потом просто открою весь репозиторий, кто-то другой начнёт уже с этого ответа.

Он получит не только код. Он увидит, что я тестирую, какие состояния считаю важными, где ставлю проверки, какие ошибки вообще допускаю возможными, как воспроизвожу редкие случаи и почему какие-то части системы выглядят именно так.

Голосового агента выдаёт не голос. Современный синтез звучит прилично, и на связке телефонной линии с её 8 кГц разница между хорошим и отличным TTS вообще теряется. Выдаёт другое: как он читает числа.

«Привезём 15.07.2026» в устах робота превращается во что угодно — от «пятнадцать точка ноль семь» до бодрого чтения даты как дроби. Телефон, прочитанный как одно десятизначное число, невозможно записать со слуха. И каждый такой момент — это секунда, в которую собеседник вспоминает, что говорит с программой.

При этом из всех маркеров робота этот — самый дешёвый в устранении. Ниже — библиотека на 155 строк с одной зависимостью, которая закрывает даты, телефоны, деньги, проценты и номера заказов для русского языка. Код целиком в статье, забирайте. А заодно — три ловушки, в которые я наступил, пока её писал, включая баг, который нашёл прямо в процессе подготовки этого текста.

Вы тоже стали чаще замечать движущиеся светящиеся точки на небе? Небо ожило даже для простых наблюдателей с земли. Я разработчик со стажем 7+ лет, а в космической отрасли работаю около 3-х, и скажу вам, цифры меня самого пугают - 8 лет назад вокруг Земли работало примерно 1950 спутников. Сейчас их порядка 16 тысяч. А в месте с [отслеживаемым] мусором 47 тысяч.

Однако с ростом оживленности космоса, я не наблюдаю роста популярности этой темы. Ну да, летают какие то спутники, что тут такого интересного. Однако я заметил, что настоящий интерес может проявиться, когда есть возможность все это "пощупать". Сам то я уже щупал, есть ряд заграничных сайтов отображающих все спутники в околоземном пространстве, но все эти ресурсы сделаны для тех "кто в теме". Они научно скучные. Я загорелся идеей сделать такую визуализацию более доступной для широких масс. И вот тут начинается самое интересное - как это все визуализировать на экран, и как сделать так, чтобы человеку стало интересно.

У ИИ-агентов, вызывающих функции (function calling, tool use), есть ошибка, которую не видит ни одна из обычных защит. Агент вызывает функцию при невыполненном условии ее применения, когда оно прямо ему не названо, и сообщает об успехе, не называя препятствия. Такую ошибку не замечают проверка схемы, система, отчет самого агента, подтверждение оператора и существующие наборы проверок.

В статье описана методология, которая находит такие ошибки и для каждой указывает место: какое условие нарушено, в каком формате дано поручение и что агент при этом сказал.

Создавая методологию, мы опирались на две общие идеи – о том, что в основе каждого действия лежит некоторое основание, включающее побудительный шаг и условия, при которых произвести действие допустимо, и что правило не содержит правила своего применения, а потому все условия в промпт и схему функции не допишешь, и проверять приходится поведение агента.

Методологию проверяли на трех учебных примерах и пяти конфигурациях моделей, всего более 4200 испытаний, по 10 попыток на ситуацию. К научной чистоте эксперимента мы пока не стремились, делали проверку методологического подхода, поэтому числа в статье имеют характер наблюдения и иллюстрации, это не оценки частот и не строгая доказательная статистика. Основные результаты приводим по Gemini 3.6 Flash через RouterAI (интерфейс, совместимый с OpenAI API) с температурой 1.0 – эта конфигурация записана полностью: модель, канал доступа, температура и дата прогона, 27.09.2026. Тот же стенд прогоняли на Claude в веб-интерфейсе. Там нельзя задать версию модели и температуру, а поверх нашего промпта действует системный промпт интерфейса. Поэтому числа для модели Claude приводим только для сравнения – там, где они показывают другой механизм той же ошибки.

От режиссёра КИНО до режиссёра КОДА: как я создал автономную ИИ-среду разработки EVA Engineer (от промпта до .EXE и .APK)

Это заглавная статья моего дневника разработчика «Вайбкожу Статейник». Я по частям собираю штуку, которая называется Статейник, и параллельно рассказываю, как именно собираю. Части выходят по мере того, как что‑то доделывается или, наоборот, ломается. Эта статья — обновляемый навигатор по всему дневнику.

Привет, Хабр! Меня зовут Вика, я HR-менеджер компании «Синимекс». Вместе с командой мы развиваем ИТ-бренд: помогаем инженерам выступать на конференциях, писать статьи и делиться кейсами.

Я хочу рассказать историю о том, как мы в «Синимекс» попытались «автоматизировать хаос» в DevRel-процессах и что из этого получилось. Возможно, наш опыт поможет кому-то сэкономить время и ресурсы.

Мы в «Синимекс» три года развивали техбренд. Инженеры выступали на конференциях, писали статьи. Всю информацию мы оформляли в обычных таблицах (рис. 1). 

Команда знает, как выполнять работу, но без руководителя даже типовые задачи начинают зависать: некому подтвердить приоритет или разрешить следующий шаг. На примере трёх заявок разберём, какие ошибки в управлении создают такую зависимость и что изменить в процессе, чтобы решения не сходились к одному человеку.

ИИ уже пишет код быстро и неплохо. Я всё ещё боюсь работать с ним: задач становится больше, день уходит на ревью, а чтобы понять собственный проект, приходится звать ещё одного агента.

Всем привет!

В статье «Асимметричная криптография в JavaCard» приводится пример создания канала защищенного обмена сообщениями на сессионных симметричных ключах, вырабатываемых по протоколу ECDH. У этого решения есть два спорных момента: во-первых, сама реализация потребует дополнительных ресурсов на тщательное тестирование, а во-вторых ECDH не обеспечивает аутентификацию сторон. Этот пункт более актуален, т.к. без поддержки апплетом инфраструктуры открытых ключей (PKI) и цифровых сертификатов, он выдаст секреты любому, кто знает параметры эллиптической кривой. Т.е. нужна еще куча времени на разработку и отладку. Преодолеть эти сложности можно одним элегантным решением: использовать механизмы безопасности, предоставляемые «главным по карте» - Issuer Security Domain.

Большинство курсов по FPGA начинаются со слов «установите Vivado». Мы пошли с другого конца: в каждом из 27 уроков есть рабочий виджет, собранный из реальных запусков на нашем стенде. Сначала разбираем, что такое FPGA и как числа становятся битами. Потом пишем спеку на t27, компилируем её t27c и превращаем в битстрим на плате. В конце — лаборатория из трёх уроков о наших собственных исследованиях, включая результаты, которые нам не понравились. Каждая картинка ниже — снимок живого виджета; нажмите, чтобы открыть его.