Заместитель генерального директора К2Тех Игорь Зельдец подвел итоги 2025 года для ИТ в промышленности и обозначил ключевые тенденции, которые сохранят актуальность в 2026 году.
В 2025 году подход промышленных предприятий к ИТ был очень рациональным и осознанным. Росла ключевая ставка, росли издержки. В большинстве отраслей произошло сокращение ИТ-бюджетов. В таких условиях многие компании вынуждены были секвестировать затраты на ИТ и, как следствие, внедрять только самое важное и стремиться получать максимум пользы из каждого решения.
Импортозамещение продолжалось, но компании уже не экстренно импортозамещались, а внимательно смотрели на качество продуктов и их совместимость друг с другом в ИТ-ландшафте. В условиях стремления к осознанному, эффективному внедрению и дефицита кадров продолжал расти спрос на ИТ-аутсорсинг: по оценкам аналитиков TAdviser, рынок ИТ-услуг и аутсорсинга в России в 2025 году вырос примерно на 10%. Многие предприятия старались работать с ИТ-партнерами, закрывающими полный цикл задач: от импортозамещения и внедрения новых решений до доработки ПО и поддержки всей ИТ-инфраструктуры. Делегировать все это одному надежному ИТ-интегратору для многих компаний было проще и эффективнее, чем работать с несколькими более мелкими подрядчиками или увеличивать штат в условиях острого дефицита кадров.
При этом даже в непростой рыночной ситуации продолжали развиваться инновации. В промышленности появились реальные пилоты и внедрения ИИ. Несмотря на то, что далеко не у всех компаний был бюджет на ИИ, наблюдался большой интерес к этой теме.
Я искал рабочее решение для памяти ИИ-агента с момента как поставил первый OpenClaw Перепробовал наверное почти всё и вот рассказываю, что и зачем искал, и к чему пришёл и как вообще до такой жизни докатился :)
Полиция Ханты‑Мансийского автономного округа задержала двух человек по подозрению в неправомерном доступе к компьютерной информации и попытке хищения денежных средств. Дело раскрыли сотрудники отдела по борьбе с противоправным использованием информационно‑коммуникационных технологий регионального УМВД.
В ходе оперативных мероприятий установили, что 33-летний уроженец Кабардино‑Балкарии работал в многофункциональном центре (МФЦ) своего региона и использовал служебное положение в корыстных целях. Мужчина разместил на популярной площадке объявлений предложение о платной помощи в восстановлении доступа к учётным записям на портале «Госуслуг». Злоумышленник получал от анонимных клиентов паспортные данные, СНИЛС и номера телефонов третьих лиц. За 300 рублей сотрудлник МФЦ предоставлял заказчикам доступ к чужим аккаунтам.
В этой статье мы рассмотрим процесс подключения GitLab к 1С Элементу и настройку групповой разработки в проекте. Благодаря этому мы получим полный функционал: формирование задач, веток разработки и релиза, историю изменений.
Версия 1С Элемент: 8.0 и выше. Тип установки 1С Элемент: Локальный Версия Git: 2.45 и выше
Подключение GitLab Так как мы используем локальную установку 1С Элемент на своем сервере, то первое, что требуется сделать - это на сервере с 1С Элементом установить и настроить Git (система контроля версий). Как его устанавливать и настраивать - есть отдельная инструкция, которая доступна в справке 1С Элемента в разделе «Руководстве разработчика» → «Среда разработки» → «Git».
7 мая 2026 года Sony Group отмечает своё 80-летие со дня основания. Японскую компанию Tokyo Tsushin Kogyo K.K. учредили в мае 1946 года с капиталом в ¥190 тыс. и примерно 20 сотрудниками, а своё текущее название Sony получила в 1958 году. В честь юбилея компания выпустила статью 80th Anniversary — Sony Group History, главы которой будут выходить постепенно. Материал рассказывает историю компании.
Многих, знаю, волнует вопрос: а можно ли получить кредит под свои патенты или товарные знаки? Бизнесу ведь всегда нужны деньги на развитие.
Так вот Роспатент представил типовую схему кредитования еще в 2025 году. Это важный шаг для развития инновационного бизнеса в России, так как ранее банки крайне неохотно принимали нематериальные активы в залог (да и сейчас есть сложности).
Меня зовут Юрий Горбачев. Я руковожу патентным бюро и помогают использовать ИС выгодно. Я разберу, как работает типовая схема кредитования в этой статье.
Старый код усложняет рефакторинг, тесты в команде запускаются по‑разному, баги не воспроизводятся на хорошем Wi‑Fi, а после обновления инструментов локальная сборка начинает расходиться с CI — по отдельности все это мелочи, но именно они постепенно начинают тормозить разработку.
Ринат, iOS‑разработчик Naumen, рассказал об инструментах, которые помогают ему решать такие задачи и упрощать повседневную работу.
Periphery: поиск мертвого кода в Swift‑проектах
Со временем в любом проекте появляется код, который уже не используется: старые методы и фичи, забытые extensions и helpers. Все это усложняет навигацию и мешает быстро понять архитектуру проекта.
Periphery помогает находить такие места и наводить порядок перед изменениями в кодовой базе.
Как использую
Запускаю Periphery перед рефакторингом — например, когда нужно обновить модуль профиля с сотнями файлов.
periphery scan
После сканирования инструмент показывает классы, методы, свойства, enum cases, imports и другие элементы. Так проще понять, что действительно участвует в работе приложения.
Что важно знать: результаты всегда нужно проверять вручную. Инструмент может не учитывать динамические вызовы, reflection, Objective-C runtime, storyboard-ссылки или код, который используется через строки.
Network Link Conditioner: тестирование слабой сети
Во время разработки приложение чаще всего тестируется в почти идеальных условиях. Но у пользователей все может работать иначе.
Network Link Conditioner — инструмент от Apple, который помогает эмулировать разные сетевые условия. Например, индикатор загрузки крутится бесконечно, повторная попытка не срабатывает, время ожидания слишком короткое, а пользователь не получает понятного сообщения об ошибке.
Как использую
Обычно проверяю сценарии авторизации, оплаты, загрузки медиа и офлайн‑режимы. Для этого включаю профиль вроде плохого 3G, высокой задержки или потери пакетов и смотрю, как приложение ведет себя в нестабильной сети.
Что важно знать: проверять стоит не только низкую скорость интернета, но и нестабильность сети. А еще важно не забывать выключать Conditioner после проверки :)
just: короткие команды вместо длинных инструкций
В iOS‑проектах быстро накапливаются команды, которые приходится запускать постоянно: тесты, форматирование, генерация ресурсов. Со временем это превращается либо в огромный онбординг‑документ, либо в постоянный поиск нужной команды в документации.
just собирает основные сценарии работы в одном месте и запускает их через короткие понятные команды. В итоге justfile становится чем‑то вроде живой документации проекта.
Как использую
Чтобы каждый раз не вспоминать синтаксис, храню основные сценарии работы в justfile.
После этого вместо длинных команд достаточно написать:
just test
just format
just clean
Что важно знать: just не заменяет CI, Makefile или build system. Это скорее удобный слой для повседневных команд. Поэтому лучше держать justfile простым и не превращать его в большой набор скриптов.
Mint: фиксация версий CLI-инструментов на Swift
Когда у разработчиков разные версии линтеров, форматтеров и других CLI‑инструментов, могут появиться расхождения. Mint помогает зафиксировать набор инструментов внутри проекта и сделать локальный запуск ближе к CI, чтобы у всей команды был одинаковый результат.
Как использую
Вместо глобальной установки SwiftLint, SwiftFormat, XcodeGen или других CLI‑инструментов можно хранить версии в Mintfile и запускать их одинаково у всех разработчиков.
mint run realm/SwiftLint
mint run nicklockwood/SwiftFormat
Что важно знать: Mint полезен именно для Swift CLI-пакетов. Для Ruby-gems, Node.js-инструментов или системных утилит понадобятся другие менеджеры. Также важно кэшировать установленные бинарные файлы в CI, иначе сборки могут тратить лишнее время на установку инструментов.
Ускорили разработку в 2 раза за счет AI? Понятно. Вот только релизы не стали быстрее, time-to-market не сократился.
Да, сегодня многие компании пытаются ускориться, просто добавляя AI в старую систему, и не получают результата. Потому что теперь тормозит не разработка, а валидация, качество и согласования. При этом сами команды не изменились: те же роли, процессы, подходы.
Agile создавался как ответ на высокую сложность разработки, но AI эту сложность уже снизил. А значит, текущая модель команд начинает устаревать.
В апреле на Product Focus Club наш CPTO Саша Бондаренко поделился своим видением трансформации команд.
Он рассказал: — почему инвестиции в AI не дают эффекта без пересборки процессов (на данных Klarna и DORA) — как появляется новая роль Product Engineer вместо набора узких специалистов — почему команды из 7-9 человек трансформируются в компактные поды из 2-3 инженеров — как Platform Engineering становится системой контроля и масштабирования, а не поддержкой — как выглядит Team Topologies 3.0 и с чего начать переход
Запись выступления доступна для просмотра на YouTube и VK Видео.
Кстати, в рамках эксперимента мы запустили три pod-команды у нас в Garage Eight. И у ребят уже есть крутые результаты! Обязательно поделимся ими в нашем телеграм-канале.
6 мая 2026 года в Сан-Франциско прошла вторая конференция Anthropic для разработчиков — Code with Claude. Площадку для мероприятия в этот раз расширили: в этот раз взяли бывший автосалон SVN West, так как спрос оказался выше.
Следующие 2 конференции пройдут в Лондоне и Токио (19 мая и 10 июня), а записи всех докладов должны опубликовать в ближайшее время на YouTube канале Claude Code.
ПО для ПК дорого уже потому, что нужен ПК, да еще и с такой же дорогой видеокартой(ами). ПК проигрывает и в надежности, и в обслуживании, в тысячи раз проигрывает в работе без электропитания.
Спецлаб предоставляет разработчикам Non-PC-based устройство по цене оборудования с возможностью имплантации собственных нейронных сетей – поддерживается семейство ONNX.
FPGA продвинутого типа является универсальным устройством для большого круга задач. В нем есть место и распознаванию объектов, и контролю физических величин, и управлению устройствами, и промтовой логике, и архивам хранения, и аппаратным кодерам с декодерами в рамках разрешения 8К, и всем компьютерным интерфейсам.
В отличие от других, видеоблейзер имеет климатику с уровнем защищенности IP66, что делает его применимым в сложных погодных условиях.
AI-прототип сегодня можно собрать за вечер, но между рабочим демо и продуктом, которым реально пользуются и за который готовы платить, обычно лежит неприятная зона: слабая гипотеза, грязные данные, лишний стек, непонятные метрики и отсутствие внедрения.
В статье разбираем, как подойти к запуску AI/ML-продукта без иллюзии «сейчас прикрутим LLM и всё взлетит»: от проверки боли и выбора use case до MVP, первых метрик и типичных ошибок, которые хоронят проекты ещё до выхода в прод.
Когда вы пишете запрос в ChatGPT или другую нейросеть, она не работает с буквами или словами — она режет ваш текст на маленькие кусочки. Эти кусочки называются токенами, и от того, как именно нейросеть режет текст, зависит цена ответа, скорость, и сколько информации в неё помещается за раз. С английским это работает хорошо: одно слово — обычно один‑два кусочка. С русским всё хуже: то же самое слово часто превращается в три‑четыре обрывка. Английское «contract» — один токен. Русское «разработка» — два‑три. «Программирование» — три‑четыре.
Из‑за этого русский текст в облачных сервисах вроде OpenAI обходится примерно в 2 раза дороже английского, медленнее обрабатывается, и в одно «контекстное окно» нейросети помещается заметно меньше реального содержания. Эта статья — про то, откуда берётся разница, как её измерить на ваших данных и какие модели лучше работают с русским языком.
OpenAI выпустил Codex CLI 0.128.0 с командой /goal — автономным режимом, в котором агент сам пишет код, тестирует, рефлексирует и долбит цель часами. На практике первое, что замечаешь — счётчик токенов скачет в 3-5 раз непредсказуемо. Не вдвое — в пять. Месяц использования в команде. Главные находки: исследователи подхватили первыми (а не разработчики). При упирании в quota wall MCP-вызовы молча отваливаются. Соседняя команда /side неожиданно стала использоваться для расшифровки англицизмов GPT-5.5. В статье: разбор архитектуры /goal (5 слоёв, инжекция системного промпта против proxy signals), реальный публичный кейс — +25% fps за час в GPT-5.5 xhigh, грабли с непредсказуемыми токенами и quota walls, когда /goal стабильно ломается. Антипафос. Никакого AI-евангелизма.
В последние годы в российских агенствах по маркетинговым исследованиям, среди социологов и политических опросах активно обсуждается и заказывается проекты с применением в таких массовых опросах Графического Ассоциативного Теста Отношений (ГАТО), позиционируемого как функциональный аналог Имплицитного Ассоциативного Теста (IAT), но более технологичный для полевых исследований. В основе ГАТО лежит идея замены цветовых стимулов теста Эткинда набором абстрактных графических фигур К. Маркерта, призванных не иметь прямых ассоциаций.
Однако основа этих подходов намертво прикреплена к цветовому тесту Люшера, который в современной психодиагностике демонстрирует отсутствие приемлемой прогностической ценности и валидности результатов, что было показано ещё в 1970х годах и подтверждено крупными выборочными исследованиями в 2000х. Это ставит под вопрос механический перенос логики тестирования на новые графические материалы, такие как фигуры Маркерта, используемые в ГАТО.
На основе своей многолетней работы по анализу опубликованных материалов проверки тестов Люшера, Эткинда и ГАТО и примеров эмпирических данных я попытался оценить обоснованность заявок на валидность теста ГАТО и оказалось, что в ряде случаев получаемые показатели не превосходят по информативности случайное угадывание результата. Дополнительно рассмотрю новые работы посвящённые проверке надёжности и валидности ГАТО.
⚡️ Zyphra выкатила ZAYA1-8B - маленькую MoE-модель, которая выглядит слишком бодро для своего размера.
У модели меньше 1 млрд активных параметров, но Zyphra заявляет, что она конкурирует с куда более крупными open-weight и proprietary-моделями на математике, кодинге и reasoning-бенчмарках.
Привет, Хабр! Меня зовут Ярослав Яковкин, я младший инженер по разработке ПО в YADRO, работаю в команде TATLIN.FLEX. Еще будучи стажером, я разбирался в инструментах, которыми пользуется моя команда, и обнаружил, что система мониторинга Zabbix допускает некоторые ошибки в работе. Они не влияют на производительность, но, если их исправить, всем станет лучше.
Я погрузился и узнал, как устроен инструмент и что сделать, чтобы устранить неисправности, а опыт собрал в этой статье. Материал будет полезен тем, кто недавно работает с Zabbix, — возможно, вы найдете решение своей проблемы под катом. А опытных девопсов приглашаем в комментарии — поделитесь лучшими практиками по оптимизации Zabbix.
Главной жертвой атак остается правительственный сектор — на него пришлось почти 18% всех инцидентов
Специалисты департамента threat intelligence экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT ESC TI) обнаружили 808 уникальных образцов вредоносного ПО, которые связаны с деятельностью 11 отслеживаемых хакерских группировок. Четыре наиболее активные группы — Rare Werewolf, PhaseShifters, PhantomCore и Hive0117 — суммарно обеспечили около 72% нового ВПО в первом квартале 2026 года. Ключевой целью атак остается правительственный сектор: на него пришлось 17,86% всех зафиксированных инцидентов.
Как только AI‑агенты начинают участвовать в разработке, быстро выясняется неприятная вещь: проблема не в генерации кода, а в управлении смыслом изменений.
В статье рассказываю, как я перестроил процесс проектирования фич через связку:
— чата с агентом бизнес‑аналитиком; — графовой модели изменений; — MCP‑доступа к модели; — агентского бутстрапа; — формализованного техпроцесса.
На примере разработки агентской памяти показываю, как User Story превращается в граф ролей, целей, мотивов, API и зависимостей, а агент перестаёт быть «чатиком сбоку» и становится участником инженерного процесса.
Это не история про «ИИ пишет код». Это история про то, как инженерное знание начинает работать как код.
Думаете, CPC - это просто "сколько стоит один клик"? Ну технически - да. Но на практике это один из самых коварных показателей в маркетинге. Сам по себе он почти бесполезен: клик может стоить 2 рубля и не принести ни одной продажи, а может стоить 500 рублей и окупиться десятками тысяч выручки
В этой статье разложу, как реально работает CPC в контексте и таргете, сколько это стоит в 2026 году, как не слить бюджет и почему иногда лучше заплатить чуточку дороже
Когда команда запускает витрину продукта — каталог, рекомендации или подборки, — почти сразу возникают вопросы: «Будут ли пользователи что-то из неё скачивать или покупать и какая будет конверсия?»
До запуска на них сложно ответить честно: у пользователей ещё нет привычки, у продукта — стабильной выдачи, у витрины — накопленного доверия, а у команды — реальных данных поведения. Поэтому полезнее временно отложить вопрос «какая будет конверсия?» и спросить иначе: «Сможет ли витрина запустить выбор, когда у пользователя ещё нет сформулированного запроса?»
Меня зовут Таня Лескова, я ведущий UX-исследователь в магазине приложений RuStore. На примере исследований витрины RuStore расскажу, как мы проверяем такие сценарии до запуска: смотрим не на гипотетическое «скачал бы или не скачал», а на более раннюю цепочку — заметил, понял, поверил, захотел разобраться дальше.
