Все потоки

Привет, Хабр!

При выборе IT-направления обычно смотрят на два параметра: зарплату и количество вакансий. Но это неполная картина - и это можно доказать цифрами.

Я пишу от лица команды Софи - ИИ-ассистента для автоматизации откликов на вакансии. 

За 11 месяцев работы мы сделали миллион реальных откликов кандидатов - с ответами рекрутеров, тестовыми заданиями и приглашениями на интервью. Всё это осело в базе данных.

В статье мы используем эти данные, чтобы ответить на вопрос, который волнует каждого, кто сейчас в поиске: в каком IT-направлении выше реальная вероятность дойти до оффера.

Погнали!

Я разрабатываю локальный AI‑runtime JIN, без использования привычных методов сохранения информации и с упором на долговременную память. На данный момент runtime использует три слоя памяти. В статье я кратко и с примерами разбираю что хранит каждый слой и какую проблему решает.

Когда смотришь на рынок Chrome-расширений со стороны, кажется, что всё довольно очевидно.

Есть идея. Есть несколько недель разработки. Загружаешь расширение в Chrome Web Store и ждёшь пользователей.

На практике оказалось, что самое сложное начинается уже после публикации.

Весной этого года мы решили сделать собственное расширение для управления загрузками в Chrome. Причина была банальной: встроенный менеджер загрузок браузера казался слишком простым. Хотелось получить более удобный интерфейс для работы с файлами, историей загрузок и управлением процессом скачивания.

Мы не закупали рекламу, не привлекали блогеров и не запускали платный трафик. Было интересно посмотреть, способен ли Chrome Web Store самостоятельно привести первых пользователей.

Спустя месяц после публикации мы получили около 140 установок и накопили достаточно наблюдений, чтобы сделать первые выводы.

Некоторые из них оказались неожиданными.

Полторы недели назад я выложил на Habr бота с лентой хороших новостей на sqlite-vec за $5/мес. Потом пришли живые юзеры — и началось самое интересное. Не код. Эксплуатация.

За 10 дней в проде:

🪦 Бот дважды умирал незаметно — поллил Telegram и казался живым, но не создавал ни одной новости по 4–5 дней. Один раз — OOM на загрузке модели, другой — feedparser.parse(url) без таймаута заморозил весь пайплайн.

📉 Метрика релевантности «рухнула» до 30% — и я чуть не откатил рабочую фичу. Оказалось, один юзер поставил 106 дизлайков из 228 и отравил и метрику, и приор источников. Починил, считая по уникальным юзерам — правда оказалась 42%.

🎯 Реакции 78 человек сами показали, какие источники выкинуть: tech-аудитория отвергает общие новости и любит курируемое.

Внутри — реальные логи, код фиксов (httpx-таймаут, watchdog, робастные метрики) и уроки про надёжность воркеров и доверие к цифрам.

👉 @futur_e_news_bot

Привет, Хабр! На связи Анна Куделина — заместитель технического директора РТЛабс по аналитике. Отвечаю за эффективность и качество бизнес- и системного анализа в компании, а также за оптимизацию связанных процессов. Один из таких процессов — контроль достаточности кадровых ресурсов в продуктовом кластере: наём, адаптация, рост.

Об этом и поговорим.
Я расскажу о том, как мы нашли способ закрывать вакансии системных аналитиков в короткий срок за счёт внутренних ресурсов компании, существенно сэкономив на поиске и адаптации сотрудников.

Игровая индустрия — одно из IT-направлений, где многим интересно работать. Ещё в школе играл в игры — теперь хочешь их делать. Этот импульс понятен. Но геймдев часто окутан мифами: что туда берут только гениев, что зарплаты низкие, что без профильного образования нечего делать.

Давайте с мифами разберёмся. По данным исследований рынка труда 2025 года, мировой игровой рынок оценивается примерно в 200 млрд долларов и продолжает расти. Российские студии Gaijin, Wargaming, Mundfish, MyGames активно нанимают сотрудников. Зарплаты в геймдеве сопоставимы с другими IT-направлениями, а в ряде специализаций они даже выше.

В геймдеве нет одной профессии «разработчик игр». Это большая экосистема ролей: одни рисуют, другие программируют, третьи тестируют, четвёртые выстраивают инфраструктуру, пятые анализируют поведение игроков. В статье разберём пять ключевых направлений и расскажем, чем занимаются специалисты, сколько зарабатывают и куда пойти учиться.

Я работаю фронтенд‑разработчиком больше пяти лет. За это время я увидел много продакшн‑кода на Vue. Там есть одна повторяющаяся ошибка. Разработчики передают объект props в функцию watch целиком. Код компилируется. Ошибок в консоли нет. Проблема проявляется позже. Компонент усложняется и получает новые поля. Vue делает обход реактивных значений при такой прямой передаче. Система подписывает вотчер на все ключи объекта. (Тут система реагирует даже на те поля, которые в логике колбэка вообще не используются).

Это дает конкретные наблюдаемые эффекты в работе приложения.

Рассказываем о наших намерения (без цифр и графиков, очень много словоблудия и всего того, что не очень-то приветствуется на Хабре).

Близится к завершению 9-е поколение консолей и 5-я итерация Unreal Engine. С начала десятилетия почти не было революций в игровом рендере, но заметная эволюция всё же прослеживалась. В основном она сводилась к постепенному отказу от фейковой геометрии и заранее просчитанного освещения в пользу всего реального и динамического. Также графика в играх постепенно становится всё более вычислительной и меньше полагается на ручную работу художников.

Итоговый результат не всегда становился «красивее» классических методов, достигших пика в середине 2010-х, но почти всегда корректнее и детальнее. Кроме того, новые подходы заметно упростили разработку 3D-контента. Впрочем, последнее привело и к негативным последствиям тоже — многие игроделы просто забили на качественную проработку растеризации. Хотя, с другой стороны, мало у кого сегодня остались GPU без RT-ядер (даже в консолях оно есть).

В этой статье подробно пройдемся по всем актуальным трендам в графике реального времени за последние годы.

В этом году фондовый рынок может столкнуться сразу с тремя крупнейшими первичными размещениями акций в истории. Как пишет The Economist, 11 июня SpaceX планирует привлечь $75 млрд от инвесторов за счёт выпуска акций. На следующий день они начнут торговаться на бирже Nasdaq. За космической компанией Илона Маска, вероятно, последуют ещё два масштабных размещения. Компания Anthropic, специализирующаяся на развитии искусственного интеллекта, 1 июня подала предварительные документы для IPO. Её главный конкурент OpenAI сделал то же самое. По слухам, каждая из компаний рассчитывает привлечь до $60 млрд. Вместе эти три гигантских IPO могут увеличить рыночную капитализацию американских компаний, котирующихся на бирже, на целых $4 трлн всего за несколько месяцев.

Как автоматизировать анализ посещаемости, поведение пользователей на сайте, достижение целевых действий? В этой статье разберем, как настроить интеграцию Umami и OpenClaw, чтобы создать персонального ассистента‑аналитика. Self‑hosted аналитика Umami предоставляет мощный инструментарий для отслеживания событий, однако ручной мониторинг сессий может превратиться в рутину. Подключение OpenClaw позволяет отправлять и обрабатывать свободные запросы к аналитике вашего сайта.

Большинство статей о миграции с SharePoint описывают её как проект с двумя чёткими состояниями: «до» и «после». Вот вы работаете в SharePoint — вот уже в новой системе. На практике это не так. Между «до» и «после» существует третье состояние, которое может длиться месяцами: обе системы работают в проде одновременно, пользователи работают в обеих, а данные могут меняться в любой из них.

Именно это третье состояние и создаёт самый неприятный класс проблем. И именно о нём — эта статья.

Есть устойчивое поверье: интеграционные тесты медленные, потому что ходят в настоящую базу. «Подними SQLite в памяти», «замокай репозитории», «не гоняй Postgres в CI» — стандартный набор советов. Мокать я не люблю, но крыть упрёк «настоящая база — это медленно» было нечем. Поэтому я сел, спрофилировал и померил: 3316 интеграционных тестов, прогон 30 минут. После трёх правок инфраструктуры — 109 секунд. База оказалась ни при чём, а совет «чисти базу через TRUNCATE, это быстрее DELETE» у меня работал ровно наоборот — обидно вдвойне, потому что эта рекомендация уже лежала в черновике моей следующей статьи.

Когда эксперт впервые увидел, как моя машина ведёт себя в динамике, он сказал, что без курсов по двигателям и трансмиссиям меня к такому тренажёру подпускать нельзя. Он был прав. Меня позвали перенести с Unity на Unigine тренажёр гусеничной машины. К середине проекта я решил, что новую физику проще написать с нуля, и не написал в ней ни строки руками — весь код делал Claude Code. И да, там будет Патрик Суэйзи.

Привет, я Вит Глинка, backend программист в компании Deeplace, в которой среди прочего активно работают в области winetech. Хочу презентовать нашу последнюю фичу в этой области — raFTI.v5.3 — систему полнотекстового поиска.

Приветствую всех читателей Хабра, в этой статье я хочу поделиться своим опытом в запуске локальных LLM, протестировать работоспособность интересных моделей на своем железе, рассказать, как я увеличил скорость генерации на одной из нейросетей в 20 раз (я не преувеличиваю). Но об этом чуть позже, а начну я повествование с описания своего железа.

Заходит ко мне коллега, и говорит: меня тут в чат добавили, я боюсь туда заходить (сказались годы запугиваний и утомительных бесед).

Я руковожу небольшим диджитал-агентством. У меня есть команда — специалисты на аутсорсе, которые занимаются SEO, рекламой и соцсетями. Но вся стратегия лежит исключительно на мне: у меня нет ни сооснователя, ни партнера, с которым можно было бы поспорить о том "где мы находимся" и "куда дальше". Годами это работало нормально, и конечно в этом есть один жирный плюс: когда все решения принимает один человек, ты не теряешь время на бесконечные созвоны и треды в Slack, где пять человек перетирают задачу, за которую никто из них толком не отвечает. Увидел проблему, принял решение, сделал к обеду. Обсуждать и переобсуждать нечего. Ты просто берешь и делаешь.

Но в этой свободе кроется ловушка. Операционка никогда не заканчивается. Всегда прилетит еще одно письмо от клиента, еще один инвойс или очередной мелкий пожар, который нужно потушить строго до завтра. При этом у стратегических задач — каких клиентов привлекать, какой оффер развивать, куда вообще двигаться — нет дедлайнов. И нет того, кто об этом тебе напомнит. В итоге стратегия буксует. Тихо, месяцами, пока ты по уши закопан в текучку. Ты можешь чувствовать себя суперпродуктивным, но при этом топтаться на месте, и если ты один, то некому похлопать тебя по плечу и показать, что проект стагнирует.

Полгода назад я выделил стратегию в отдельный структурированный процесс, чтобы операционка наконец перестала ее сжирать. Этот процесс держится на двух вещах:

* OKRs — фреймворк. Он превращает абстрактное «хочу быть первым» в понятный набор измеримых обязательств.

Продолжение истории про переезд ИИ-агента Паспарту с OpenClaw на Hermes. На этот раз — как я пересадил его на дешёвый DeepSeek, научил переключать модели на лету, подключил бесплатную NVIDIA Nemotron через OpenRouter и приделал Codex, который доводит сложные задачи до конца сам, пока ноутбук выключен. Грабли №16–25: стали мельче, но никуда не делись.

В крупных компаниях зоопарк фреймворков автоматизации убивает эффективность. Мы создали централизованное решение на базе Perfeccionista‑framework, подключили к нему RAG и MCP‑сервер для работы с LLM, и теперь языковые модели понимают контекст наших тестов. Главный вывод: будущий QA‑инженер — это промпт‑инженер с глубокими предметными знаниями

На первый взгляд кажется, что автоматизировать тестирование в крупной компании просто: выбрал фреймворк, заставил всех писать на нём — и порядок. Однако на практике команды размножают десятки похожих инструментов, изобретают велосипеды и тонут в костылях, а попытка подключить ИИ к этому хаосу превращается в ловушку.

Меня зовут Владимир Михаленков, основной стрим моей деятельности — разработка и тиражирование централизованного фреймворка автоматизированного тестирования в Сбере. В этой статье расскажу, как мы обуздали технологический зоопарк и научили языковые модели понимать, чего от них хотят QA‑инженеры.