Все потоки

Всем привет. Меня зовут Александр, у меня сервисный центр по ремонту техники.

Чиню ноутбуки, компьютеры, принтеры, заправляю картриджи и прочую технику обычная жизнь СЦ: заявки, запчасти, касса, мастера, клиенты.

Долгое время жил на облачных CRM, от работы в excel создавая каждый раз папку с датой и файлик с данными клиента и заявкой, далее что то удалось сделать на Microsoft Access, далее полноценно на лет 5 перешел на remonline и вроде все устраивало но очень долго они вводили новые функции, и как всегда те которые мне не нужны были, ну и далее всем известные события и они отвалились навсегда из российского сегмента, потом перешел на helloclient тоже просидел пару лет пока не начали вводить белые списки, к сожалению из за постоянных проблем с сетью у провайдера при включении белых списков система был недоступна часами, и в голове уже много лет была мысль создать свою CRM для себя , с возможностью быстрой доработки под конкретные задачи и хотелки мастеров и меня, сначала решил учить языки программирования), около года учился на пайтон разработчика, и под конец понял что это затянется надолго и решил использовать Cursor для дополнения кода, ну и затем вовсе перешел на полноценную работу в агенте , и спустя 4 месяца работы выпустил релиз в работу, мастера оценили , мы сидели и придумывали новые фишки на лету чтобы ускорить приемку , выдачу, шаблоны печати и расчет зарплаты, от идеи до ее реализации одна ночь, вечером мы что то обсуждали по нововведениям и уже утром все было готово, так однажды из за отключения сети мы придумали чат в браузере со звуком сообщения Аськи), до сих пор многие клиенты думают что мы используем ICQ в работе.

Это первая статья практической серии, продолжающей тему материала «Автоматизировать бардак нельзя навести порядок». В заглавной статье речь шла о праве ИТ остановить преждевременный переход к реализации. Теперь разберём, что делать после такой остановки: как проверить бизнес-инициативу, отделить проблему от уже выбранного решения и понять, существует ли проект в содержательном смысле.

Хороший инструмент должен быть незаметен, и разработчикам следует к этому стремиться.

На деле же я нередко встречаю у них вредную привычку, с которой приходится бороться. Дело в том, что они преподносят недостатки инструмента как «увлекательные» головоломки, решение которых приносит удовольствие.

Я же хочу, чтобы мои инструменты не создавали для меня «увлекательные» головоломки, а просто незаметно делали своё дело.

Дома у меня три ноды kubeadm на мини-ПК. На них живёт медиасервер: Jellyfin, торрент-клиент и сервисы, которые сами находят фильмы и раскладывают их по папкам. Сверху Istio с mTLS, Jenkins, который всё это раскатывает, Prometheus с Grafana, свой Nexus и Vault.

Начиналось всё не с медиасервера. Начиналось с демо-магазина от Google — и полтора месяца я на него потратил, прежде чем понял, что учусь вхолостую.

Про это и статья.

Первое профессиональное программное решение по спортивной аналитике, усиленное ИИ, мы с командой построили для экзотичного у нас крикета. Было это еще в 2017 году, и тогда решение выглядело каким-то космолетом.

Сейчас в 2026-м наш ИИ-аналитик на базе AI4BI "универсализировался", оброс возможностями по добавлению доменной экспертизы через RAG-базы знаний и сильным AI\ML плечом, развился до того, чтобы масштабироваться в сторону как классических видов спорта - футбола, хоккея, волейбола, баскетбола, бенди - под самые разные роли: тренер, скаут, спортивный аналитик, спортивный директор, владелец клуба, так и в сторону «гражданской» фитнес-аналитики. При этом уже не выглядит чем-то космическим - сейчас это доступный инструмент для спортивных организаций от профессиональных команд до фитнес-клубов.

Сегодня разберём 3 кейса, покрывающих 3 разных вида спорта и 3 роли, - и на каждом покажем, как это выглядит внутри AI4BI.

В мире насекомых хватает мастеров полета, но стрекозы стоят особняком — это настоящие асы. Все дело в том, что эволюция оттачивала их полет миллионы лет. Они появились задолго до динозавров и до сих пор демонстрируют такую маневренность, какой могут позавидовать некоторые современные летательные аппараты.

Ученые давно пытались разгадать секрет такого искусного полета. Оказалось, что никакой хитрой стратегии здесь нет — все строится на нескольких базовых правилах, а само мастерство основано на очень остром зрении насекомых. Но давайте обо всем по порядку. Разберемся, что тут и как.

Свой open source ИИ-ассистент.

Ассистент

- который помнит вас между разговорами

- ищет по вашим документам и по вебу

- умеет планировать

- работать с фото.

В статье - что появилось с прошлого раза:

- вайб-темы интерфейса, которые LLM генерит под ваш вкус;

- внешний RAG по файлам вашего ПК с шифрованием;

- агентный веб-поиск на SearXNG;

- «объектив», разбирающий фото в контексте тематических помощников.

Бэкенд на Go, фронт на Vue, база на PostgreSQL с pgvector. Работает на локальной Ollama или любом cloud-провайдере. Лицензия AGPL-3.0.

В начале 1980-х годов рынок персональных компьютеров представлял собой шумный базар, изобилующий разнообразием. У каждого отдельного типа персонального компьютера — от Atari, Radio Shack, Apple, Commodore, Texas Instruments и многих других — была своя собственная субкультура, состоящая из клубов и журналов, наполненных сторонниками, готовыми воспевать превосходство выбранных ими машин. [1]

Хотя значительная клика мелких производителей, таких как North Star и Vector Graphic, поддерживала стандарт аппаратного обеспечения, совместимый с Altair (процессор, совместимый с 8080, и шина S-100), а также операционную систему CP/M Гэри Килдалла, их доля рынка была далека от монопольной. Стандарты в области графики, звука и подключения периферийных устройств различались ещё сильнее. Большинство микрокомпьютеров использовали процессоры, совместимые с Intel 8080 или MOS Technology 6502, но язык программирования BASIC был единственным практически универсальным «лингва франка», часто предустановленным в микросхемах постоянной памяти (ПЗУ) компьютера и обычно поставляемым компанией Microsoft.

Еще недавно персонализированные мРНК-вакцины казались научной фантастикой. Сегодня они уже проходят клинические испытания. Давайте разберемся, как выглядит вычислительная часть этого процесса и какое место в ней занимают биоинформатика и AI.

Как технически безупречный запрос на серверную завернули на финкомитете — и что я изменил, чтобы бюджет всё-таки дали.

Мой профиль — строить ИТ-подразделения, которые из банальной поддержки превращаются в подразделение, с которым считаются при принятии бизнес-решений. А если точнее — приходить туда, где от ИТ остались руины, и за полгода собирать направление и команду заново, в рамках жёстких ограничений. Вот одна история из практики, которая многому меня научила.

Придя в компанию, я обнаружил стандартную для промышленности картину: всё серверное оборудование — end of life. Построено на старых технологиях, сервисы задыхаются, объёмы не тянут. Запасных частей и расходников для быстрого восстановления нет — при отказе инфраструктура встанет надолго.

Подошёл финансовый комитет. Я начал готовить материалы. Прошлая команда уже заложила бюджет — но после анализа оборудования выяснилось, что нужно в десять раз больше. Задача казалась почти невыполнимой.

И я не пошёл по типовому маршруту, принятому в компании. Я пошёл в язык фактов и цифр — тот самый, который ценят финансисты и генеральные директора, принимающие решения о деньгах.

От провалов в внедрении ERP до построения системы эскалаций - всё самое интересное, что писали за последние 2 недели про управление проектами. Мы прочитали все публикации и выбрали для вас самые крутые и полезные. Читайте, сохраняйте и применяйте!

Каждый раз, когда заходит разговор "что дешевле — поднять у себя открытую модель или платить за API", его почему-то ведут в ценах за токен. И почти всегда это спор не в тех единицах.

Во-первых, self-hosting — это постоянные затраты, а API — переменные. Значит, ответ зависит не от цены за токен, а от того, насколько плотно вы это железо загрузите. Во-вторых, токены вообще никто не покупает как цель. Покупают решённые задачи. А модели очень по-разному тратят токены на одну и ту же задачу.

И вот что изменилось за последний год: открытые модели догнали топ лидербордов. На SWE-bench Verified DeepSeek V4 Pro берёт 80,6 %, Kimi K3 — 93,4 %, вплотную к лучшим закрытым. То есть во многих сегментах выбор «своё железо vs API» перестал быть выбором по качеству — он стал чисто экономически/операционным. Ниже это то, как я предлагаю его считать.

Итан Сигел (американский астрофизик-теоретик и научный журналист, автор рубрики "Спросите Итана", один из пропагандистов современных научных знаний), опубликовал эту статью в далеком 2020-м в ответ на вопрос одного из читателей.

@avshkol перевел эту захватывающую статью (и снабдил несколькими примечаниями, в т.ч. с более подробным разъяснением немногочисленных формул, а также упоминанием роли русского ученого Александра Фридмана), поскольку в ней кратко и доступно рассказана история взглядов на динамику нашей Вселенной, от космологической постоянной Эйнштейна до современных теорий темной энергии...

FrozenDictionary сделан под словари, которые заполняют один раз при старте, а дальше только читают. Замерил на четырёх машинах и трёх рантаймах — разброс вышел от ×0,76 до ×1,9, и зависит он не от версии .NET, а от того, сколько ключей и как они устроены.

Разобрал, куда уходит время в поиске по строке, вытащил из рантайма имена реализаций, которые он подбирает под конкретный набор ключей, и посмотрел в дизасме, за счёт чего Frozen выигрывает — и почему на маленьких наборах проигрывает.

Заголовок конечно очень похож на классический ИИ SEO слоп, но не спешите закрывать. Анализ вцелом я делал для себя и не претендую на истину в последней инстанции. Просто делюсь вдруг кому окажется полезным.

OpenRouter - самый крупный и известный в мире агрегатор нейросетей. C 26 июля стал пытаться блокировать пользователей из России. Вцелом, с учетом простоты регистрации и возможностью оплаты криптовалютой - это не такая большая проблема. Но только вот пользование сервисом из 3 букв может добавлять определенные задержки к ping-у. А если на агрегатор завязано достаточно много сервисов, то сервис из 3 букв должен работать как часы. Эту проблему можно решить именно так, но откровенно говоря ценность OpenRouter как агрегатора в данном случае сводится практически в нулю, поэтому я решил поискать альтернативу - кто уже озаботился решением этого вопроса, попутно получив и другие полезные плюшки, вроде использования российских моделей если в агентах светит 152 ФЗ (строго для этих запросов) и более простой оплаты без переводов на зарубежную карточку.

Для тех, кому лень читать, краткий итог ниже:

В моей практике пришлось разрабатывать программную часть измерительных приборов, источников тока,  испытательных установок, автономных, не связанных с компьютером. Меню как помощник и путеводитель пользователя было необходимо. Хочу поделиться опытом разработки своей библиотеки

В предыдущих статьях мы познакомились с Docker, научились создавать собственные образы, запускать контейнеры и объединять несколько сервисов с помощью Docker Compose. Теперь переходим к Kubernetes.

Если вы делаете приложение на React Native / Expo и вам нужны Яндекс.Карты, вы наверняка столкнулись с проблемой: у Яндекса есть официальный SDK для Android, iOS и Flutter — но не для React Native. Годами пробел закрывало сообщество, но в 2026-м ситуация невесёлая:

Пару лет назад я потерял доступ к аккаунту Facebook. Второй фактор был основан на SMS, а сообщения от Facebook на мой российский номер перестали доходить. Можно было восстановить доступ через поддержку — прислать селфи с паспортом. Но я тогда засомневался, стоит ли оно того.

В случае с Facebook потеря была не слишком критичной. Но сам случай заставляет задуматься: уже почти вся наша повседневность так или иначе завязана на цифровые сервисы. Стоит хотя бы одному из них стать недоступным, для нас перестает работать не столько приложение или сайт, сколько реальный процесс, который на нем основан.

В этой статье я попробую разобраться, как сделать свою цифровую инфраструктуру устойчивее, не превращая ее поддержку во вторую работу.

Эта статья выросла из одного моего комментария в качестве читателя об ИИ-слопе, возникшей после этого дискуссии с писателями и редакторами, переросшей во взаимное минусение друг-друга с высунутыми языками и последовавшего затем всеобщего успокоения.

Далее мой взгляд на проблему со стороны читателя, попытка перевести все в конструктивное русло и небольшое исследование для технического решения проблемы.