Софт

AI уже вошёл в работу IT- команд. Доступы выдали, обучение провели, демо показали, и как будто активность в инструментах растёт. А Lead Time (время от взятия обязательств до прода), Throughput (сколько работы команда делает) меняются гораздо медленнее. Иногда не меняются вообще.

Сопротивление AI в такой ситуации полезно читать как диагностику системы. Оно показывает место, где команда ещё не договорилась: про цель, инструмент, ответственность, безопасность или поток работы.

В корпоративном реестре может числиться полторы сотни приложений, хотя реальная инфраструктура давно вышла за его пределы: сотрудники заводят личные аккаунты в SaaS, оплачивают подписки со своих карт и поднимают временные облачные ресурсы, которые продолжают работать годами. Каждый такой инструмент появляется по понятной причине — его можно запустить за несколько минут, пока согласование занимает недели, но затем он обрастает данными, доступами и интеграциями, оставаясь вне общего контура управления. 

Так формируется Shadow IT, которое обычный discovery видит лишь фрагментами. Разберём, откуда берётся этот скрытый слой инфраструктуры, во сколько он обходится компании и как вернуть его под контроль без тотальных запретов.

Не можем не вспомнить про Telegram, которым сами долгое время пользовались в своей команде, даже после его полной блокировки. Но времена нынче интересные. Иногда даже хочется перестать участвовать в исторических событиях, но что-то никак не получается. Поэтому работаем с тем, что имеем.

Из того, что хотелось бы сказать про Телегу, раз упомянули: неоспоримое его преимущество – это бесплатность, по крайней мере для личных переписок. На второе место точно можно поставить функциональность – интеграции с веб-сервисами и механизм ботов, это вообще отдельный мир. Ну и на третьем – простота. Достаточно номера телефона, и ты уже на связи: сообщения, звонки, общие чаты, каналы…

Есть ли что противопоставить отечественным корпоративным мессенджерам? Или у них свой путь и ниша?

Когда мы занялись поисковым слоем AI-ассистента в «Первой Форме», договорились на входе: языковую модель, которая отвечает пользователю, не трогаем. Вся эта история — о том, что происходит на шаг раньше: как система решает, что именно показать модели, прежде чем та начнёт отвечать.

Планку себе поставили простую на словах и сложную на деле: семантический поиск промышленного уровня, но без специализированной инфраструктуры, целиком внутри изолированной сети, на том же оборудовании, что и само приложение.

Спойлер: получилось. В статье расскажу, какие решения мы принимали и что перебирали в качестве альтернатив. Но отдельно хочу выделить методику оценки: первые замеры качества нас обманули и увели в неверном направлении, и разбор того, почему так вышло, — возможно, самая полезная часть этого текста.

Разобрали 10 российских CRM по-инженерному: не «какая красивее», а какая не развалится под нагрузкой и не разорит на скрытых расходах. Честно назвали минусы всех, включая свои. И да — мы тут не беспристрастны, мы SimpleOne.

Несмотря на возраст, Fallout 4 до сих пор остается одной из лучших игр Bethesda. Исследование мира, атмосфера и свобода действий почти не устарели (кто-то с этим поспорит, конечно), а вот техническая часть выдает возраст проекта. Размытые текстуры, подлагивание при движении, особенности работы физики и некоторые ограничения движка постоянно напоминают, что игра вышла еще в 2015 году.

Хорошая новость заключается в том, что совсем не обязательно ставить множество модов. Достаточно собрать небольшую базовую подборку, которая исправляет слабые места и не превращает Fallout 4 в бесконечный эксперимент с совместимостью. По такому пути я и решил пойти в первой части своего обзора. Во второй уже начнется хардкор — с неожиданными модификациями и кардинальными изменениями ванильной игры. Что ж, давайте начнем.

Рад всех приветствовать, тема на мой взгляд очень интересная! Приступим?

Постановка задачи

Есть короткая аудио запись продолжительностью от 3 до 6 секунд. Требуется найти: откуда она?

Парадоксально, но факт: классическая консоль Nintendo Wii ближе к старым Mac, чем может показаться. Внутри процессор IBM Broadway с архитектурой PowerPС 750 подобные чипы использовались в iMac G3 и iBook G3. Эти компьютеры работали под управлением ранних версий MacOS X, что упрощает задачу — не надо ничего эмулировать. Код ОС будет выполняться процессором нативно, без лишних абстракций.

Однако есть и ряд сложностей: все же Wii не является Macintosh, а следовательно, большая часть компонентов взаимодействуют иначе. У консоли другой загрузчик, видеоподсистема и периферия. Так что запуск на ней MacOS X — задача со звездочкой. Поэтому наливайте себе холодный чай, доставайте фрукты и добро пожаловать под кат.

В этой статье мы вспомним, почему Vista была не такая плохая как кажется, разберём её сервис-паки, историю и какие глобальные изменения ввела имено Vista

Я уволился! Все задрало! Поздравляйте! :) Чуть позже расскажу, что да как.

Работу, ксати, найти не сложно, за 2 недели оффер я себе нашел, денег чуть поменьше,успокоился и пошел во все тяжкие.

Скатал в Турцию, залез на Эльбрус(весело, чуть позже расскажу,теперь хочу туда заехать на электровеле), достал жену до печёнок, зафигачил забор на даче и замостил всю дачу плиткой. Но экзистенциальная тоска, деградация и декаданс маячат на горизонте.

Кстати, кому интересно, как дела у моего человека-соседа — никак. Стаья про него тут https://habr.com/ru/articles/857774/. Дом так и не пригоден для жилья. Вчера он сказал, что мечтает в нём успеть пожить в этой жизни, но не факт.

Как дела у меня — я скатываюсь в думскроллинг, промискуитет и алкоголизм.

И я решил найти себе хобби и увлечения. Чтобы прям глаза горели, нужно преодолевать и веселиться. И это — рассада помидоров!

Да шучу. Это будет прям альфа-тестостерон-самец-хобби с блестящими глазами и бессонными ночами. Представляете: вы знакомитесь с девушкой, и она спрашивает вас: «А какие у тебя хобби?» — и ты не говоришь там какие-то бег, сноуборд, оверпрайсовые велики или, боже упаси, падл. Ты говоришь: «На прошлой неделе нам с пацанами было скучно, и мы открыли свою пивнуху».

Да я уже открывал свою пивнуху и ностальгирую по этим моментам. Статья тут https://habr.com/ru/articles/739630/

Я снова хочу краудфандинговый IT-AI-пивбар. Краудфандинг ведь раньше было модно? Почему можно краудфандинг на всякую хипстерскую фигню типа коллекции наклеечек или модного стула, а на простой банальный пивбар или шаурмяной ларек нельзя?

Мы привыкли думать, что после хорошего созвона все участники понимают одно и то же: что решили, кто что делает и какие следующие шаги. На практике это почти никогда не так. В одном из исследований памяти разговоров участники через неделю после беседы смогли совпасть в воспоминаниях друг с другом лишь по 4,7% деталей разговора. То есть два человека, которые были на одном и том же созвоне, спустя время помнили практически разные версии событий. При этом люди, которые фиксировали информацию сразу после разговора, сохраняли значительно больше деталей (источник: Cognitive Science — Memory for conversations). Проще говоря, каждый уносит с встречи свою версию происходящего.

В рабочей среде это особенно заметно. Мы проводим десятки встреч, обсуждаем решения, договариваемся о следующих шагах - а потом тратим время, пытаясь восстановить контекст по чатам и обрывкам воспоминаний.

Именно это и подтолкнуло меня начать записывать встречи и в итоге привести к небольшому pet-проекту, который неожиданно начал экономить мне часы каждую неделю.

Невидимый текстовый слой PDF можно редактировать и экспортировать в Markdown, JSON и TXT. Такие документы называются адаптивными PDF, они созданы для чтения и людьми, и роботами. Люди видят обычный PDF, а роботы — отдельный слой ActualText с текстом в Markdown и картинками в base64.

Всем привет. Думаю, читатели моих двух предыдущих статей уже заметили одну привычку: если какую-то задачу можно хотя бы частично затащить в Obsidian, я попробую это сделать. Если нельзя, скорее всего, тоже попробую, просто потрачу больше времени.

Познакомился я с ним ещё в универе. Сначала зацепили граф связей и нормальная работа с LaTeX. Кто учил билеты по физике, тот поймёт: формулы, ссылки между темами и быстрый поиск реально спасали.

С вышматом вышло хуже. Возможностей встроенного LaTeX мне уже не хватало, поэтому часть билетов я всё равно расписывал в тетради. В общем, Obsidian с вышматом не справился. Я, если честно, тоже не сразу.

Но к тому моменту программа уже прижилась.

Позже я написал для неё отдельный плагин, который разбирал накопившееся хранилище: искал сиротские заметки, проблемы со структурой и неиспользуемые теги. Это было скорее про личную базу знаний и попытку разобраться, зачем я несколько лет складывал заметки куда придётся.

Теперь захотелось проверить, можно ли приспособить Obsidian ещё и к работе.

Я думаю, что все заметили, что в последнее время доступ к большинству зарубежным ресурсам и API оставляет желать лучшего. Для обычного человека потеря связи с любимыми или нужными ресурсами посреди рабочего дня — это очень неприятно. Полагаться на один зарубежный сервер стало неэффективно: узлы падают, скорость проседает. У меня у самого появилась это проблема, поэтому я захотел ее решить.

Что я решил сделать, рассказываю дальше

Открытый чекер архитектуры C++ для CI: циклы, копипаст, распухшие заголовки — в каждом PR. Плюс замер на 484 500 коммитов в поисках архитектурного дрейфа

Вы уверенный в своих знаниях специалист, который точно знает, сколько времени понадобится на новую фичу? Или может вы нашли неприятный баг за день до релиза? Или вовсе считаете новое дополнение нецелесообразным? Это все, конечно, хорошо, но заказчик все еще уверенно выходит в прод и требует полноценных результатов уже завтра.

А все дело в пресловутых софт-скиллах и айти-конфликтологии, о которой я и собираюсь рассказать вам в этой статье.

Сразу после получения очередной порции информации кажется, что ты хорошо ее обработал, но уже через неделю в голове остаются только обрывки. Формально знание существует, но где оно? В заметках? В переписке с кем-то? Это нормальное свойство памяти: мы забываем материал, если не возвращаемся к нему постоянно. Но такой подход означает, что существующее знание, увы, недоступно.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Меньшиков, я старший разработчик в IBS. Как и все, я читаю по работе статьи, смотрю видео, хожу на митапы — сохраняю ссылки и оставляю для себя заметки. Уже больше года использую Obsidian как рабочую систему для заметок, идей, подготовки докладов, чтения и проектной документации.

За последнее время вокруг Obsidian сформировалась целая экосистема ИИ-плагинов. Одни помогают искать информацию по смыслу, другие общаться с собственной базой знаний, третьи — быстрее обрабатывать статьи, встречи и документацию. В этой статье хочу поговорить про пять конкретных инструментов, которые помогают мне не терять знания и возвращаться к тому, что я уже когда-то понял или придумал. Сначала поговорим про сами плагины, а потом и про сценарии их использования.

Вот уже несколько десятилетий идёт непрерывная борьба между требованиями игр к производительности компьютерного железа (и в первую очередь видеокарт) и возможностями самих видеокарт.

Создатели игровых движков внедряют всё более продвинутые визуальные технологии, разработчики игр на этой основе создают более реалистичные игровые проекты, а чипмейкеры, в свою очередь, разрабатывают новые архитектуры видеочипов, способных удовлетворить эти аппетиты.

При этом видеокарты устаревают намного быстрее других компьютерных компонентов. Если флагманский процессор пятилетней давности сейчас ещё выглядит вполне бодрым, то новейшая игровая видеокарта всего через несколько лет становится безнадёжно устаревшей, а вскоре превращается чуть ли не в офисную “затычку для слота”: новые игры в нативном разрешении монитора начинают заметно тормозить даже на не самых тяжёлых настройках.

Так что же делать, если ещё не совсем старая видеокарта пока не превратилась в “затычку для слота”, но уже на пути к этому (или если это пусть и новая, но встройка, которая по сравнению с дискретными видеокартами никогда и не была мощной), и какая-то новая игра в нативном разрешении монитора уже откровенно не тянет?

Конечно, можно уменьшить разрешение в настройках игры — например, запустив её в 1080p или даже 720p, однако на современных мониторах с цифровыми LCD- или OLED-панелями и простейшими апскейлерами это выглядит, мягко говоря, не слишком хорошо, и изображение превращается в мыльное шоу.

Попробуем поискать другие паллиативные решения:

Мы привыкли видеть Raspberry Pi в виде основы для различных SDR-приемников, декодеров и панорамирующих адаптеров. А вот полноценные КВ-трансиверы на базе RPI встретить сложно. Проект Radioberry — одно из редких приятных исключений. Эта маленькая плата превращает «малинку» в настоящую SDR-станцию со своим интерфейсом и возможностью как принимать, так и передавать в КВ-диапазоне.

До недавнего времени настройка была простой, но после обновления Raspberry Pi OS старые инструкции почти утратили актуальность: плата больше не определялась в системе. Один мой знакомый радиолюбитель даже решил, что она вышла из строя, и попросил меня о диагностике.

Mageia появилась в 2010 году как независимый форк Mandriva после финансовых проблем компании, развивавшей оригинальный дистрибутив. Проект сохранил традиционный для Mandriva подход к организации системы, собственный набор инструментов администрирования и модель разработки силами сообщества.

С момента первого выпуска прошло более 15 лет. В конце июня 2026 года, почти через три года после предыдущего крупного релиза, разработчики представили Mageia 10. Новая версия получила обновленное ядро Linux, свежие версии графических окружений и системных компонентов, а также ряд изменений в инструментах установки и администрирования. Давайте оценим новинку.