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.
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.
Неделю назад я рассказывал про Klark + Klara: корпоративный мессенджер и таск‑менеджер, которые живут на нашем сервере. В той статье было про устройство: каналы, звонки, расшифровку голосовых, связку «задача из сообщения». Эта статья расскажет вам более подробно о том как продукт выглядит " сейчас " и что в дальнейшей перспективе мы планируем реализовать.
При разработке приложения ключевой фактор который мы преследовали - это удобная связка приложений для закрытия наших задач, но со временем мы начали апгрейдить его в самых разных частях, где-то стикеры кастомные добавили, где-то внедрили кастомную анимацию, и так далее. Я не знаю как простым языком описать то чувство, когда ты делаешь продукт и видишь то, что он на набросках визуально отличается от того что я рисовал на эскизах и представлял в голове, но это чувство не давало мне покоя, поэтому я собрался с мыслями и переделал интерфейс в то, как оно выглядит в моей голове. Новое оформление со стеклом и «жидкими» подсветками, панель эмодзи и стикеров, своя картинка фона и шапка профиля.Ну и традиционный раздел про то, что сломалось по дороге: самые глупые баги всё ещё живут дольше всех.
Я дизайнер интерфейсов и работаю как фрилансер. На каждое коммерческое предложение у меня уходило часа три: смета в таблице, вёрстка, экспорт, проверка. Шаги одни и те же, меняются цифры и состав работ. В конце июля я упаковал этот процесс в Telegram-бота, который задаёт семь вопросов и присылает PDF со сметой, сроками, этапами и кейсами.
Расскажу, как смета собирается из свободного текста, почему PDF рендерит Chrome, как бот приводит обложки кейсов к одной пропорции и зачем ему мини-приложение. В конце грабли эксплуатации и цифры за два месяца.
Раньше ботов писали руками на Python или других языках. Но многие пользователи не были профессиональными разработчиками, и для них появились специальные Nocode конструкторы ботов. Проблемой No/Lowcode конструкторов является жесткая структура, ограничивающая вариативность создаваемого приложения. Все изменилось с появлением нейросетей. LLM позволяют написать бота буквально в один промпт, причем сделать его именно таким, каким хочет пользователь, без рамок и ограничений классического SaaS-конструктора.
В статье я расскажу о нашем решении класса AI App Builder, которое имеет специальный режим создания ботов.
Раньше я начинал учить английские слова и постоянно бросал это дело.
Находил новый способ, занимался какое-то время — а потом появлялись дела, работа, не хватало времени, и я снова всё забрасывал.
Но полтора года назад всё изменилось: с того момента я выучил 623 слова почти не тратя на это время. Без силы воли, дисциплины и изменения привычного образа жизни.
В этой статье расскажу, как я к этому пришёл и как повторить мои результаты.
Под прошлыми статьями мне написали много неприятного. И почти всё по делу. Отвечать «вы не поняли» было бы проще, но я решил сделать по‑другому: выписал замечания и пошёл их закрывать. Рассказываю, что получилось, а что ещё нет.
Пятница, 25 сентября, 22:35. Я отправляю первый промпт: стену текста без единой запятой. В ней вперемешку всё сразу: хочу рабочий продукт вроде Discord. Чаты там сделаны так, что меня бесит, поэтому чат будет как в Telegram. Звук и стабильность как в Zoom, с передовыми кодеками. Ещё голос, роли и права, стрим экрана, PostgreSQL и отдельной строкой «эхо не должно быть совершенно».
Вечером следующего дня версия 0.3.1 уже стояла в проде: подписанные сборки под macOS, Windows и Linux, веб-версия, лендинг.
Я отправил 90 сообщений, 29 из них были скриншотами с подписью «сделай как тут». Строчки кода я не написал. Ни одного теста не запустил. Всё остальное сделали модели.
Продукт назвали Calab, код лежит на GitHub. Дальше будут цифры, стоимость в долларах и список мест, где нейросети ошибались. (Без него история выглядит слишком хорошо, я бы и сам ей не поверил.)
Пошаговая инструкция по NFT‑юзернеймам в Telegram. Разбираем, как подготовить кошелёк Keeper (бывший Tonkeeper), подключить его и аккаунт Telegram к Fragment, купить ник по фиксированной цене или на аукционе, привязать его к профилю, каналу или боту и включить отображение в настройках Telegram. Отдельно показываем, как превратить свой обычный юзернейм в коллекционный через Convert to Collectibles, какие есть комиссии и ограничения. В конце: частые схемы обмана и ответы на популярные вопросы.
На днях я писал здесь, как держу сотни Telegram‑ботов в одном процессе Node.js. Статью прочитали почти 6 тысяч человек, и это приятно. Но есть одна вещь, про которую я там промолчал: продукт пока никто не покупает.
Код я умею писать, замерять и чинить. А клиентов начал искать только неделю назад, и с этим пока сильно хуже. Расскажу, что пробовал, что из этого вышло и куда двигаюсь дальше.
Раньше я начинал учить английские слова и постоянно бросал это дело.
Находил новый способ, занимался им какое-то время, а потом появлялись дела, работа, не хватало времени, и я снова всё забрасывал.
Но полтора года назад всё изменилось: с того момента я выучил 623 слова почти не тратя на это время. Без силы воли, дисциплины и изменения привычного образа жизни.
В этой статье расскажу, как учить слова, когда вообще нет времени. И больше никогда это не бросать.
Каждому пользователю моего конструктора нужен свой Telegram‑бот. Рассказываю, как держать сотни ботов в одном процессе Node.js: общий webhook, очередь в PostgreSQL на SKIP LOCKED и Mini App на 5 КБ. С замерами нагрузки и честным разбором, где у схемы потолок.
Свой корпоративный мессенджер на FastAPI и React: зачем он нам понадобился, что в нём есть и что ломалось по дороге.
15 сентября мы выпустили БОЛТУН с Windows-клиентом на Tauri. К 28 сентября сервер учёл 134 млн входящих голосовых кадров, а среднее число разных клиентских ID в сутки выросло со 145 до 192 при сравнении одинаковых дней недели — примерно на 33%. Разбираем первые результаты: рост активности, голосовой трафик, демонстрации экрана и 854 часа суммарного прослушивания радио.
Каждая задача — это чат. Звучит странно? Мы в YouGile считаем иначе: если задачи лежат в таск-трекере, а вся реальная работа обсуждается в Telegram — таск-трекер превращается в место для отчётности. Поэтому мы решили не отучать людей общаться, а сделать общение ускорителем работы. Рассказываю, как чаты вовлекают в работу, ускоряют команду и становятся базой для ИИ.
По данным исследования ГК ОТР, 53% гибридных и удаленных сотрудников сталкиваются с проблемами при использовании корпоративных систем. Низкая скорость соединения, сложный интерфейс и постоянные ошибки заставляют задуматься о квалификации ИТ-специалистов и могут снижать лояльность к работодателю в целом. Что с этим делать, разбираемся вместе с экспертами Directum.
Многие пользователи в России подключают Telegram через прокси, чтобы сохранять доступ к информации. Но что, если сам прокси окажется враждебным?
Мы обнаружили, что такой сервер мог без предупреждения получить доменные данные Windows, раскрыть личность пользователя и многократно извлекать фрагменты памяти Telegram Desktop. В лаборатории в этих фрагментах оказывались тестовые пароли, API-ключи и другие секреты из повторно используемых буферов.
В корпоративной Windows-среде атака могла пойти дальше: перехватить NTLM-аутентификацию и через AD CS привести к удалённому выполнению кода с правами SYSTEM. В статье — исходный код, PoC и полная цепочка атаки.
Как телеграм бот для парсинга постов превратился в ИС для новостной редакции, пережил Google Sheets, SQLite и рождение собственного сайта. История о том, как костыли становились архитектурой.
Делаю в одиночку приложение, которое собирает публикации из подобранных Telegram-каналов по темам, убирает дубли и шум с помощью AI-классификации и превращает результат в короткий аудио-дайджест. Ниже — не обзор архитектуры целиком, а разбор конкретных мест, где план и реальность разошлись, и что пришлось чинить.
Как силами двух разработчиков создать мессенджер под шесть платформ на Compose Multiplatform и Go. Рассказываем об оптимизации бандла до 10 МБ, разработке собственного SFU на pion/webrtc и синхронизации сообщений на слабых сетях.
