Все потоки

Долгое время в такси у меня был рейтинг 5 звёзд.

И вот, однажды, в поездке таксист из ближнего зарубежья очень настойчиво пытался познакомиться, а я была настроена просто попасть в точку Б.

После этого, ждать такси я стала дольше, а рейтинг у приезжающих водителей — ниже. Пожаловалась очередному таксисту, и он сказал «Так у тебя рейтинг плохой, я тоже думал отказать». 4,85.

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей. Мои другие разборы: Как я искала точки роста для «Звука»: догонять рынок или создавать новый? и ВкусВилл: UX, который покоряет, и ложка дёгтя в офлайне. В этот статье разбираю ситуацию когда счастье пользователя противопоставляется экономическим затратам на продукт и как принимает решение Яндекс.такси сейчас.

Мой сервис обрабатывает большой поток PDF от самых разных генераторов. В начале июня один‑единственный файл уложил его на 30 минут: HPA раздул поды до потолка, и все они наглухо повисли, 100% CPU, обработка стоит, очередь копится, алерты сыпятся пачками. Расследование в трёх актах: ложный подозреваемый, закомментированный panic и санитайзер, не знавший алфавит до конца.

Соавтор статьи — Сергей Левенец, CTO в команде ТестОпс.

Искусственный интеллект заметно ускорил разработку, и очевидных выгод от этого много. Оборотная сторона — выросли издержки на поддержку кода, прежде всего на работу с багами. И ложатся они в первую очередь на тестирование.

В прошлой статье мы рассказали про то, как в команде ТестОпс написали и отлаживали агента по правке багов. Но чуть ли не важнее самого агента оказалось справиться с теми изменениями, которые он принёс в рабочие процессы. А для этого нужно было научиться измерять издержки работы агента.

В этой статье мы расскажем о том, как это оказалось непросто, какие инструменты мы создали, и что ещё планируем сделать, чтобы агент лучше интегрировался в команду.

Представлена новая интерпретация квантовой механики. Интерпретации квантовой механики призваны решить проблему измерения, возникающую в этой теории. В статье показано, что возможной причиной появления проблемы измерения является движение познания в сторону теории всего, каковая теория не имеет смысла. Элементом новой интерпретации является наблюдатель, его сознание, относительно которого также сделаны выводы.

Знакома ли вам ситуация, когда задачи теряются и не выполняются по причине того, что они нигде системно не ведутся? Что интересно: с такой ситуацией сталкивается не только ИТ, а вообще любой сотрудник офиса. Конечно хорошо, когда задача одна, но что если их 10, и новые прибавляются каждый день? Неизбежно приходится записывать задачи, вести их статус. Потом появляется понимание, что задачи должны быть еще и связаны друг с другом, что нужно хранить артефакты в виде документов. И когда появляются статус и возможность делится этими задачами — начинается поиск системы, которая автоматизирует эту работу.

В 2026 году из каждого утюга звучит тезис: несколько сильных инженеров с агентами теперь способны делать работу, для которой раньше требовалась полноценная продуктовая команда.

Рассмотрим: на чем основан "успех" Tiny Teams, почему он на всех не натягивается, как сложность предметной области, система, ответственность и платформа влияют на возможности создания таких команд.

Спойлер: направление скорее правильное, но доказательств эффективности нет, потому что все зависит от специфики предметной области команды и сложности системы.

Семь лет я разрабатываю продукты для защиты конечных точек — те самые агенты, которые крутятся у вас в трее и которые принято проклинать, когда билд собирается на десять минут дольше обычного. До этого несколько лет сидел по другую сторону: аналитиком в SOC и в пентестах. Так что жалобы на «тормозящий антивирус» я слышал во всех возможных ролях — и как человек, который эти алерты разбирает, и как человек, который в эти продукты пишет код.

Обычно дискуссия выглядит так: разработчики говорят «EDR сожрал мне полчаса жизни на сборке», безопасники отвечают «терпите, это ради вашей же безопасности», и обе стороны расходятся, оставшись при своём. Я попробую разобрать, что происходит внутри агента на самом деле, где именно теряется производительность и почему часть этих потерь — осознанный выбор, а часть — честный инженерный компромисс, у которого пока нет красивого решения.

.. некоторое время назад мы начали активно прикручивать на свою аналитическую платформу MCP. Разумеется, по ходу этого процесса у меня с коллегами происходят разные беседы и споры о планах развития, и несколько недавних показались мне достаточно любопытными для того, чтобы вынести их идеи сюда... начну немного издалека...

Давайте вспомним, как менялась торговля. Сначала были рынки, где продавец был обязательным посредником между вами и товаром. Потом появились универсамы, где уже можно было ходить самому, но товар всё равно взвешивал и отпускал продавец за прилавком. Дальше — супермаркеты, где мы получили почти полную свободу выбора. Наконец, мы пришли к кассам самообслуживания и покупкам в один клик с телефона. Эволюция торговли была в том, что на каждом таком шаге убирался посредник — и таким образом... получился многовековой тренд на самообслуживание.

Всем привет, меня зовут Антон, я работаю в Сбере разработчиком Java, в продукте GigaIDE. В этой статье мы перепишем нейронную сеть c Phyton’а на Java, которая распознаёт рукописные цифры MNIST. Попробуем распознавать свои цифры, рисуя их мышкой, сделаем обратный запрос в сеть и заглянем в ее «мозги», а в конце сделаем выводы.

Когда документацию переводят на другой язык, обычного перевода текста недостаточно: на скриншотах тоже остаются кнопки, настройки и подсказки.

Рассказываем, как мы проверяли автоматический перевод таких скриншотов, зачем в процессе нужен глоссарий и какие метрики удалось улучшить.

Управлять марсоходами с Земли начали еще с первых миссий, но расстояние до Марса сильно ограничивает возможности операторов. Проблема в том, что сигналу нужно порой более 20 минут, чтобы преодолеть путь в одну сторону, в зависимости от взаимного расположения планет. Поэтому со временем инженеры начали передавать часть навигационных задач самому аппарату.

Первые системы автономного движения были не слишком функциональными. Все, что они могли — обнаруживать препятствия непосредственно перед колесами. Шло время, марсоходы «учились» строить карту окружающей местности, выбирать безопасный путь, отслеживать проскальзывание колес, а затем и планировать маршрут прямо во время движения. Сейчас прогресс весьма заметный. Разберем, как развивались эти технологии от Sojourner до Perseverance.

Привет, хабр! Уже 11 лет я пилю свой игровой движок, и я готов представить его публике. Я все еще дорабатываю его, но он уже вполне стабилен и я делаю игры на нем.

Движок открытый и бесплатный, нацелен преимущественно на мобильные игры, поддерживает пачку платформ — ios, android, web, mac, windows, linux. Он компактный (всего несколько мегабайт), производительный, позволяет писать логику игры как на C++, так и на JavaScript. Внутри есть убер‑редактор для всего — вот он на скриншотике выше

На мой взгляд, лучший способ рассказать о технологии — показать демо и рассказать как все устроено внутри. Под катом ссылки на репозиторий и демки (под веб), а также асскажу как он устроен внутри. Велкам!

Есть довольно простой вопрос, который стоит задать ИТ-архитектору: «Что произойдёт, если сервер, на котором расположена служба каталогов, решит прилечь?». Если ответ начинается со слов «ну, вообще-то у нас есть бэкап», это не совсем отказоустойчивая архитектура.

Бэкап помогает восстановить систему. Но он не помогает пользователю войти в корпоративный сервис прямо сейчас.

Поэтому в новой версии MULTIDIRECTORY мы развиваем архитектуру службы каталогов в сторону мультиконтроллерной установки: несколько контроллеров домена, локальные (автономные) копии данных, репликация файлов и балансировка запросов.

В этой статье разберём, что происходит внутри такой системы и почему поставить второй сервер — ещё не значит получить отказоустойчивое решение.

Думаю, многим, кто хоть раз проводил интервью, знакома эта боль, когда эффективно и классно побеседовал, а потом тратишь часы на то, чтобы собрать инсайты, переслушивая аудио и перелопачивая наспех записанные заметки.

При этом человеческий мозг ленив и хитер — он в первую очередь обращает внимание на то, что подтверждает наши собственные идеи, а важные выводы могут просто потеряться. И чтобы не обманывать себя, нужен сырой текст, а потом — ИИ-ассистент, который поможет его проанализировать.

Привет! Меня зовут Анастасия, работаю продуктовым дизайнером в Ticketland. Я подготовила гайд о том, как собрать такой процесс на локальном компьютере с помощью Cursor, который включает семь шагов.

ИИ-агент может за минуты подготовить изменение, на которое у разработчика прежде уходил час. Но ускорение написания кода создаёт другую проблему: растёт нагрузка на проверку. Нужно изучить diff, понять предположения агента, проверить затронутые компоненты и убедиться, что решение соответствует задаче, а не просто проходит формальные проверки.

Почему агент выбрал этот модуль? Какие связанные части системы изучил? Какие варианты отбросил? На какие требования и результаты проверок опирался? Если этот контекст остаётся в закрытой сессии, следующему участнику процесса приходится собирать его заново.

В 2026 году эту проблему сформулировал Томас Домке, бывший CEO GitHub и основатель Entire. Она звучит так: «Узкое место при выпуске кода — это ревью кода, созданного агентами». Мы в «Первой Форме» к похожему выводу пришли через собственную практику. У нас ИИ-агенты работают внутри управляемого конвейера: задача получает проверяемые критерии, агенты действуют по ролям, результаты фиксируются в артефактах, а человек сохраняет за собой продуктовые решения, финальное ревью и мёрж. Расскажем подробнее.

В прошлой статье мы разбирали, как передать копию базы 1С подрядчику без реальных персональных данных.

Но есть более локальный сценарий: базу передавать не нужно, а вот отдельную выгрузку хочется отдать нейросети на анализ.

Например, попросить:

Документация, регламенты, решения по архитектуре и инструкции для сотрудников часто годами живут в Confluence. Разбираемся, почему откладывать переход рискованно и как перенести корпоративную базу знаний без ручной пересборки и простоя команд.

В прошлой части статьи мы с удивлением прочитали, как каких-то сорок лет назад отношение к информационной безопасности даже близко не было таким, как сегодня. В этой части придет расплата и осознание за те годы. Сейчас мы посмотрим, как потихоньку рождались первые уже не исследовательские вирусы. Впрочем нет, сначала это все же были исследования.

17 июня 2025 года компания Honda провела успешный тестовый запуск и посадку прототипа многоразовой ракеты. В 2029 году японская компания планирует присоединиться к Blue Origin, SpaceX, Rocket Lab и другим производителям многоразовых ракет.

Постепенно такой формат ракетостроения становится мейнстримом. Массовый вывод грузов на орбиту по очень низкой цене перестаёт быть монополией SpaceX.

Мы уже рассказывали историю первого успешного паромобиля Гёрни, который ушел в серию и даже возил пассажиров. В России паровой транспорт, не нуждавшийся в рельсовой дороге внезапно тоже был. И он даже помогал побеждать на войне.