Все потоки

2026 год. Нейросети окончательно прописались в арсенале маркетолога. Где‑то между таск‑трекером и бесконечными созвонами они заняли своё место и, кажется, уходить не собираются. Сегодня ИИ помогает придумывать заголовки, писать посты, собирать рассылки, генерировать картинки для сторис и даже анализировать, почему прошлая рекламная кампания провалилась.

Всего пару лет назад всё выглядело иначе. Мы с любопытством тестировали первые генераторы текста и получали что‑то в духе «Наш инновационный продукт является лидером рынка благодаря синергии качества и доступности». Это было забавно. Это было непригодно для работы. Мы посмеивались и возвращались к привычному — писать всё руками, согласовывать неделями, переделывать по десять раз.

А потом что‑то изменилось. Алгоритмы научились подстраиваться под аудиторию. Нейросети начали рисовать визуал, который не стыдно ставить в ленту. Создавать видео, которые набирают просмотры. В какой‑то момент мы перестали удивляться и начали просто использовать.

Маркетинг изменился. Контент, на который раньше уходили часы, теперь создаётся за минуты. Это не фантастика, это новая реальность. И те, кто её принял, уже чувствуют разницу.

Но есть одна проблема. Инструментов стало слишком много.

Каждый день появляются новые сервисы. Каждый обещает революцию. Каждый называет себя «лучшим решением для бизнеса». Лендинги пестрят словами «автоматизация», «эффективность», «рост продаж». Разобраться во всём этом — задача, на которую нужен отдельный рабочий день. Которого, конечно, нет.

Мы решили сэкономить вам время. Протестировали несколько нейросетей, которые позиционируют себя как помощники для маркетологов. Отсеяли те, что красиво выглядят на презентациях, но разочаровывают в работе. Оставили семь сервисов, которые действительно закрывают задачи. Генерация текстов, создание визуала, работа с видео, автоматизация рутины — здесь есть решения для разных этапов воронки.

У большинства сервисов из нашего списка есть платные тарифы. Но сегодня мы сосредоточимся на том, что можно попробовать бесплатно. Потому что прежде чем платить, хочется понять, стоит ли оно того.

Приятного чтения!

Многие опытные разработчики недооценивают мощь инструментария БД при работе с микросервисами. По каким-то причинам в IT-сообществе приняты эмпирические правила - сервис маленький, значит и база маленькая. Но это не совсем так.

Скорее всего, при проектировании архитектуры у нас в голове чаще всего возникает паттерн database-per-service. И когда мы начинаем рисовать схемы, то возникает соблазн покрутить кирпичики модулей так, чтобы красиво их соединить стрелочками с цилиндриками, обозначающими БД.

С другой стороны, все знают, что много микросервисов, взаимодействующих через одну общую монструозную базу как Oracle, ElasticSearch и другие - это антипаттерн.

Поэтому выбирают маленькие(!) Postgres или MySQL.

Если коротко, то, конечно, есть. Но я бы не писала об этом, если бы все было так просто.

Почему так много обсуждений этого вопроса в профессиональных сообществах? Почему даже в одной компании люди в одинаковых ролях понимают свои задачи по‑разному? Да, должностные инструкции, четкие KPI, матрицы компетенций и другие инструменты решают проблемы неоднозначного толкования. Но мне захотелось с одной стороны упростить, с другой - еще больше систематизировать подход к этим ролям.

Сделаем шаг назад и попробуем описать термины «продукт» и проект» и их связь. Вот и все 😊. Собственно, на этом шаге и стала очевидна первопричина всех споров.

В классических стандартах PMBOK, PRINCE2, ISO 21500, ICB «продукт» рассматривается как конечный результат проектной деятельности под запрос. Например, нам заказали строительство дома. Проект – это вся деятельность: планирование, закупка материалов, работа строителей, контроль сроков и бюджетов. Продукт - сам дом, который мы получаем в конце целиком или по частям (кухня, гостиная и т.д.).

В Agile-методологиях Scrum, Kanban, SAFe, Lean «продукт» - это ценность, которая развивается и поддерживается итеративно, понятие «проект» почти исчезает.  Например, продукт – дом пригоден для жизни уже после первых итераций, но со временем только улучшается. Проект – работа с итерациями (Scrum), поток задач (Kanban), оптимизация процесса строительства (Lean). То есть в классических стандартах проект «больше» продукта, в Agile – наоборот. Важно, что здесь мы не говорим об однозначном соответствии классических стандартов со способом реализации, то есть сравнение классические стандарты vs Agile‑методологии это не то же самое, что и Waterfall vs Agile, ведь и в классических стандартах, например, PMBOK, описывается управление проектами через «гибкие» методологии.

Как мы автоматизировали курс ООП для 360 студентов и открыли неожиданные закономерности. Почему посещаемость важна, а умеренное использование LLM даёт наивысшие баллы. История системы Frieren, которая спасла 7 преподавателей от рутины и показала, как студенты на самом деле учатся в эпоху AI.

Как мечта гения прошлого века задает тренды нашего столетия

12 января 2026 года исполнилось 119 лет со дня рождения Сергея Павловича Королева. Его нет с нами уже более полувека, но созданный им космический «задел» до сих пор определяет контуры не только российской, но и мировой космонавтики. Мы живем в эпоху Илона Маска и частных стартапов, возвращения на Луну и полетов к Марсу. При чем здесь советский конструктор, родившийся при царе? Ответ прост: именно Королёв заложил фундаментальные принципы, на которых стоит наше сегодняшнее представление о космосе как о пространстве для жизни, работы и мечты.

В данной статье рассматривается архитектура проекта, позволяющая модульным образом интегрировать инфраструктурные фреймворки, такие как Spring, Quarkus и Micronaut, без необходимости модификации ядра предметной области (domain) или внешних API.

Я не экономист и не связан с менеджментом, тем более никогда не интересовался складской логистикой. У меня свой взгляд человека со стороны, разобравшегося и осмыслившего частную проблему. Хочу описать то понимание, которого мне не хватало изначально, как программисту. Хочу сохранить это понимание и, возможно, донести эти мысли для профессионалов в своей области. Возможно, хочу сохранить свои эмоции.. Без формул и заумных терминов, эта несложная математика уровня средней школы, которая может различаться у разных групп людей. Например, кто‑то подгоняет lcr под 100%, а другие считают обратное значение и добиваются зеленного уровня в 25-35%, и это просто местные привычки, которые погоды не делают. Поэтому в дальнейшем буду оперировать словами «хороший» и «плохой» lcr, потому что каждый менеджер сам знает, какие цифры под этими словами подразумеваются. Другое дело, есть ли вообще понимание, зачем это считать? Оказывается, самое сложное не посчитать, а объяснить, зачем мы это считаем.

Привет, Хабр. Меня зовут Павел Муханов. Я руководитель лаборатории качества видеоплатформы VK.

ВКонтакте, ОК, VK Клипы, VK Видео и другие сервисы VK, предоставляющие возможность просмотра видео, используют в качестве core-технологии видеоплатформу VK. Она объединяет видеохостинг, стриминг и облачное хранилище и предоставляет аудитории бесшовный доступ к огромной библиотеке контента. Чтобы гарантировать стабильную работу видеоплатформы — предсказуемое качество видео и корректную работу плеера, — мы в лаборатории качества внимательно следим за метриками.

В статье на примере VK Видео расскажу, как мы оцениваем качество и какие результаты получили, когда ввели регулярный мониторинг качества видео и перформанса.

Индустрия информационной безопасности развивается не менее стремительно, чем технологии. Если ещё несколько лет назад хватало базового знания сетевых протоколов и основ криптографии, то в 2026 году специалист по кибербезопасности — это инженер, который понимает атаки, уязвимости, весь жизненный цикл продукта, архитектурные решения, процессы DevOps и угрозы в облачных системах.

Какие навыки действительно нужны на рынке, как их развивать и где можно учиться, чтобы идти в ногу со временем, — разбираем в статье.

В 1623 году немец Вильгельм Шиккард создал первые известные чертежи механического калькулятора. Спустя двадцать лет Блез Паскаль разработал машину улучшенной конструкции, чтобы помочь справляться с огромным количеством утомительных арифметических расчётов, необходимых в его работе сборщика налогов.

Интерес к механическим вычислениям не ослабевал последующие века: поколения людей по всему миру продолжали дело Паскаля и Шиккарда, разделяя их убеждение, что перекладывание умственной нагрузки на машину принесёт облегчение.

Аферу на доверии можно разбить на три этапа:

Те, кто застал эпоху диалап-модемов, знают о нём не понаслышке. Через FTP передавали файлы, заливали первые сайты на хостинги и по ночам скачивали драйверы — другого варианта тогда просто не было. Сейчас ссылки с ftp:// почти не встречаются, а сам протокол всё чаще вспоминают только при разборе легаси-систем. Под катом расскажу, почему один из столпов интернета фактически доживает свой век и пора ли готовить для него прощальную речь.

AI-driven — это не «без человека». Инженер необходим. Просто LLM становится основным инструментом. Смена парадигмы инструментов - не сингулярность.
Не будет волшебных палочек. Не будет AGI, который всё сделает за вас (ну в ближайшей реальности). Но будет инструмент, который уже сейчас необходим для освоения - потому что это основной инструмент уже наступившего будущего.

Однажды при мониторинге мы обратили внимание на запрос, который занимал первое место по длительности: 40+ секунд на выполнение при 657 вызовах за день. Причина состояла в том, что из-за неточной статистики распределения данных выбирался неподходящий индекс. В статье расскажем о том, как с помощью параметра STATMULTIPLIER в СУБД Tantor Postgres этот проблемный запрос удалось ускорить примерно в миллион раз — до 0.042 миллисекунды, — просто повысив точность статистики без изменения кода или структуры базы данных.

Решил 434 задачи на Leetcode и прошёл все кодинг-интервью за последние 4 года — X, Google, Careem, TrustWallet, Yandex. Делюсь тем, что понял: какие мифы уже не работают, как готовиться, и главное — ритуал решения задачи, который оценивают интервьюеры.

Привет всем! Меня зовут Аркадий Воронов, старший специалист по качеству. В команде у меня гибридная роль: ручной тестировщик и TestOps. О второй ветке моего развития расскажу подробнее.

В статье будут затронуты темы:

— контекст ИБ: что и зачем мы тестируем;
— основные боли и ограничения,
— инсталляционное и конфигурационное тестирование,
— матрица совместимости,
— инструменты, которые укрощают «зоопарк стендов»,
— путь развития TestOps.

Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

В ходе обучения и прохождения практики в вузе МГУТУ им Разумовского, мы выявили проблему: студенты тратят почти до 40 часов на поиск существующих исследований перед запуском новых проектов. Анализ показал, что многие работы дублируют уже выполненные исследования по AR/VR - технологиям

Началом для разработки нашего проекта V-Avatar послужил анализ научного задела факультета цифровых технологий. Мы интегрировали методы и алгоритмы, которые были уже созданы до нас, вместо того, чтобы начинать с нуля. Эти методы были описаны в данных ВКР:

1)Теоретический фундамент (ВКР за 2025 года): «Применение AR/VR-технологий в обучении сотрудников». Из этого метода был взят концепт моделирования, который стал основой для архитектуры V-Avatar. Мы воспользовались данной моделью для взаимодействия аватаров внутри образовательной среды.

2) Технологическая реализация (ВКР за 2024 год): «Разработка виртуального интерактивного музея на основе WebVR». Из данной работы были позаимствованы методы создания интерактивного 3D-контента. Также подходы к симуляции действий были адаптированы для функционала наших аватаров.

Самый важный алгоритм моделирования из ВКР 2025 года интегрирован в программный модуль src/legacy_methods.py. Это позволило создать не только визуальное решение, но и ссылаться на обоснованные методы оценки вовлеченности пользователей именно в VR-обучение.
Для создания MVP проекта V-Avatar мы выбрали гибкий технологический стек, который позволит быстро масштабировать решение и привлечь open-source контрибьюторов.

Привет, Хаброжители! Базовые модели открыли путь множеству новых сценариев применения AI, одновременно снизив входной порог для создания продуктов на основе искусственного интеллекта. Так AI из тайного учения превратился в мощный инструмент разработки, доступный каждому — даже тем, у кого еще нет опыта работы с ним.

На любом производственном предприятии для осуществления своей деятельности выстраиваются материальные и информационные потоки. От того, насколько эффективно они будут выстроены и какой будет механизм управления зависят результаты деятельности всего предприятия.

Создание материальных потоков на предприятии следует за постановкой задач, которые необходимо выполнить с последующим определением способов их выполнения. Это обычный метод формирования операционной деятельности на любом производственном предприятии, который достаточно полно изучен и описан, так как использует разработанные технологии производства и последовательность работы с материальными продуктами. Поэтому для того, чтобы произвести и реализовать готовую продукцию выполняются следующие основные задачи:

1. Закупить сырье и материалы, необходимые для производства продукции.

2. Доставить сырье и материалы на склад сырья и материалов.

3. Подготовить сырье и материалы к перемещению на производство.

4. Доставить сырье и материалы на производство.

5. Изготовить готовую продукцию.

6. Доставить готовую продукцию на склад готовой продукции.

7. Подготовить готовую продукцию на складе готовой продукции к отгрузке или выдаче покупателю.

8. Передать (доставить) товар покупателю.

Перечисленные выше задачи являются основными задачами верхнего уровня на производственном предприятии, которые далее детализируются вплоть до заданий (задач) для конечных исполнителей. Конечно, производственные предприятия различаются по виду деятельности и объему выпускаемой продукции, но основные задачи у них одинаковые и, соответственно, образуются похожие материальные потоки. А вот информационные потоки могут отличаться по разным причинам и многое здесь зависит от понимания руководства предприятия что и как надо делать и от разработанной стратегии.

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Смородин, я работаю техническим писателем в Just AI — компании, которая разрабатывает решения на базе искусственного интеллекта. Когда каждый день пишешь об AI, рано или поздно задаёшься вопросом: а можно ли применить его в собственной работе? В этой статье расскажу, как мы автоматизировали подготовку release notes и первичную вычитку с помощью наших продуктов.