Моя лента

Четвёртая часть про локальный ассистент для созвонов: двадцать пять минут после кнопки Стоп. Облачная ревизия полтора месяца находила ошибки локальной модели и не могла их снять: ложные поручения уезжали в задачи, шутка про бюджет лежала в графе как решение, память получала факты до того, как ревизия их опровергала. Как второй проход научился снимать, почему вторую память я выключаю и что дал аудит кода по зонам двумя моделями за семьдесят девять центов.

Когда говорят про High Availability, довольно быстро получается классическая картина: три сервера, балансировщик, кластер PostgreSQL, распределённое хранилище, мониторинг и ещё несколько компонентов, про которые никто не вспоминал, пока всё работало на одной виртуалке.

У нас исходная ситуация была намного прозаичнее: была рабочая система на Totum, которую нужно было перенести в новую инфраструктуру и одновременно избавиться от единственной точки отказа.

При этом хотелось выполнить несколько условий:

1) падение одной основной VM не должно останавливать систему;

2) PostgreSQL должен автоматически переключаться;

3) приложение должно понимать, на какой ноде ему разрешено выполнять активные операции;

4) пользовательские файлы должны оставаться доступными после переключения;

5) переключение не должно требовать ручного изменения DNS;

6) всё должно разворачиваться и обслуживаться через Ansible;

7) покупать третью полноценную машину только ради кворума не хотелось.

Последний пункт в итоге и породил архитектуру, которую между собой я называл «HA для бедных». Спойлер: третья машина всё-таки появилась. Но это маленький witness, который практически ничего не делает с точки зрения бизнес-нагрузки.

Я долго ходил по конференциям, у меня хороший нетворк, и все это длительное время я наполнял CRM контактами, результатами звонков, переписками, договорённостями и тд.
В какой-то момент в ней оказалось почти 10К человек и вся моя история отношений с ними.
Но накопить данные конечно легче чем применять их так, чтобы была максимальная польза. Чтобы CRM приносила эту пользу, я должен помнить, кого и как там  искать, какие фильтры включить, что делать дальше и как масштабировать это.

Я хотел автоматизировать почти всё.

Привет, Хабр!

Продолжаю серию аудитов. В прошлый раз я разобрал семь яндексовских приложений — и там было на что посмотреть: буфер обмена, WebRTC-утечки, распознавание ключевых слов в аудиопотоке. На этот раз расширяю выборку и меняю фокус.

Одиннадцать приложений. Банки, госсервисы, маркетплейсы, навигация, магазин приложений. Все — из топа российского Android-рынк. Методология — статический анализ (SAST) плюс пассивный перехват logcat. Трафик не вскрывался, SSL Pinning не обходился, в Secure Folder не залезал.

237 уязвимостей суммарно (включая расширенную проверку). Шесть приложений с ключами подписи образца прошлого века. ВК с 11 трекерами и рейтингом риска 98/100. И Госключ, который неожиданно оказался единственным, кто делает всё правильно.

Сегодня попробуем сгенерировать условных лоуполи “персов” и перевести их в трехмерное состояние с помощью ИИ. Сравним генерации Nano Banana Pro, Krea 2 и Microsoft MAI-Image-2.5 и как некоторые из них транслируются в 3D.

Имеется множество публикаций, касающихся темы делегирования полномочий сотрудникам, и разные мнения о том, что это такое и для чего это нужно. Исходя из них представляется, что если делегировать полномочия исполнителям, то многие вопросы будут успешно решены, так как они лучше знают текущую ситуацию чем их руководство. Насколько такой подход соответствует реальной ситуации? Посмотрим на это с точки зрения процесса, системы и механизма управления.

Содержание статьи:

1. Где найти потенциал для развития компании.

2. Что такое полномочия и для чего они нужны.

3. Распределение полномочий – необходимое условие для осуществления эффективной деятельности компании.

4. Пример влияния распределения полномочий при осуществлении коммерческой работы на деятельность компании.

5. Делегирование полномочий. В чем отличия от распределения полномочий.

 1.  Где найти потенциал для развития компании.

Большинство руководителей (владельцев) компаний и специалистов считают, что основным способом повышения эффективности деятельности компании является повышение ее операционной эффективности. Проведение необходимых мероприятий в этом направлении дают отличные результаты, если все делается правильно.

Однако это касается только одной стороны деятельности компании – совершенствования операционных процессов. Есть еще и другая сторона деятельности, на которую обращают внимание только опытные и знающие руководители – это процессы управления, без которых выполнение сотрудниками операций просто невозможно, так как они неразрывно связаны между собой. Конечно, на практике все руководители в меру своего понимания, а чаще всего по аналогии с тем, как это сделано в других компаниях, чтобы добиться нужного результата от работы сотрудников, выстраивают в компании определенную структуру и систему управления, формируют необходимый механизм и процессы управления.

Apple против OpenAI: суд за коммерческие тайны или смена технологических формаций?

Почему спор о двух бывших сотрудниках может оказаться спором о том, что придёт на смену смартфону

Дмитрий Полетаев - Ага, «ещё одна статья про AI» ;-)

Привет, Хабр. Я хочу рассказать историю, которую вы уже, наверняка, где-то слышали. Только с другой стороны.

Пару месяцев назад я сидела на созвоне с техдиром стартапа, который делал RAG-систему для юридических документов. Он сказал, что они уходят с Postgres на Pinecone, потому что Postgres для векторов не тянет, это же очевидно. Я спросила, сколько у них векторов. Оказалось, тысяч двести, может, триста. Я уточнила, пробовали ли они вообще pgvector. Выяснилось, что нет, решение приняли по общему ощущению, что Postgres для этого не годится. Ощущение было не на пустом месте, два года назад так и было. Я не стала спорить. Просто открыла документацию pgvector и скинула ссылку. Через неделю он написал, что оно работает. Даже быстрее, чем они думали. Ещё через месяц они запустили прод. На одном Postgres. Без Pinecone. Без отдельной векторной базы. Без трёх месяцев инфраструктурной работы, которую они уже успели запланировать.

И это не единичный случай. Мне кажется, что это паттерн. И я хочу разобрать его по частям, потому что за последние пару лет я видела этот сценарий минимум пять раз в разных вариациях, и каждый раз он заканчивался одинаково.

Привет, Хабр! Наверное, все знают, что такое аффинаж. В лихие 90-е один знакомый, исследовавший способы добычи драгоценных металлов из радиодеталей, непреднамеренно осуществил редчайшую химическую реакцию гремучего золота, после чего забросил опасные попытки и предпочитает о них не вспоминать.

Английское слово «affinity» обозначает химическое сродство или родственную близость, что применительно к названной им линейке средних по цене и качеству электрогитар Squier недвусмысленно намекает на приближение к заветному Fender, как аффинаж, промышленный или подпольный, шаг за шагом приближает металл к чистоте.

Так это или нет, мы сейчас увидим и услышим.

12 сентября 2026 года состоялся первый мажорный релиз открытой утилиты OpenRGB. Проект позволяет управлять RGB-подсветкой материнских плат, видеокарт, клавиатур, кулеров, светодиодных лент и других аксессуаров от различных производителей. Информация о протоколах взаимодействия с устройствами получается с помощью обратного инжиниринга проприетарных драйверов. Исходный код решения написан на C/C++ и опубликован под лицензией GPLv2. Сборки решения доступны на GitLab с зеркалом на GitHub.

Сейчас Волгоград – индустриальный центр Нижнего Поволжья. Он настолько важен, что ни один крупный конфликт XX века на русской земле не обходился без его обороны. Оборона Царицына, Сталинграда – не пустые слова в истории Гражданской и Великой Отечественной войн. Но кто-то задумывался о том, как город на Волге получил такое влияние? О том, почему именно у Царицына получилось стать неоспоримым лидером Нижнего Поволжья, были ли у него конкуренты на этом пути, причём здесь речная торговля и железные дороги – читайте в данном лонге.

PHPUnit на данный момент является де-факто стандартом для написания тестов в экосистеме PHP. Он относится к семейству фреймворков xUnit (как JUnit или NUnit) и предоставляет инструменты для написания автоматизированных тестов.

В PHPUnit 13.3 развитие пошло по двум ключевым направлениям. Первое — улучшение работы с нестабильными тестами,  второе — появление нового представления пространств имен и классов, а также еще несколько приятных бонусов в HTML-отчете. Поговорим о каждом направлении более подробно.

Короткий ответ на вопрос из заголовка: открываете сервис синтеза речи, вставляете текст, выбираете модель и голос, скачиваете файл. В 2026 году это занимает минуту. В синтезе речи BotHub весь процесс это одно поле, два выпадающих списка и кнопка.

Проблема в том, что первый файл почти всегда идёт в мусор.

Не потому, что модель слабая. С моделями как раз всё хорошо: они ставят паузы, тянут интонацию, отличают вопрос от утверждения, а некоторые ещё и принимают текстовую инструкцию вроде «прочитай устало, как будто это пятый созвон за день». Ломается другое. Синтез читает «замок» не в ту сторону, выговаривает «ГОСТ Р 34.10-2012» как «гост эр тридцать четыре точка десять тире две тысячи двенадцать», глотает букву ё и превращает 1 250 000 ₽ в невнятную цепочку цифр. Слушатель спотыкается на первой же ошибке, и дальше уже неважно, какая там была интонация.

Так что дальше по порядку: как готовить текст, чтобы этого не было, какую модель брать под какую задачу, сколько это стоит в рублях и что делать с правами, если аудио уходит в коммерческий проект. В конце сводная таблица по ценам, лимитам и длине куска, который модель проглатывает за один раз.

Это вторая статья из серии статей об использовании стерео камеры с ROS 2. В первой статье я рассказал о том как настроить камеру PS5 HD для использования в ROS 2. В этой статье я расскажу об использовании стерео камеры для визуального SLAM в связке с ROS 2. Конкретно мы попробуем RTAB-Map и ORB-SLAM 3. Кому интересно прошу под кат.

Мы сделали справочник по регуляторной теме за две недели и на седьмой день обнаружили, что отвечаем неправильно. Не в деталях ошиблись — в главном ответе. История о том, как проверка фактов сломала собственную гипотезу и какие проверки после этого пришлось встроить прямо в сборку.

Впечатление от вайбкодинга

Пилил сайты, телеграм‑боты, дашборды. Сначала чувствовал себя Гарри Поттером на уроках запрещенной магии, потом подостыл.

Ну смотрите, я говорю Codex: «сделай мне бота, пусть собирает посты, анализирует в ИИ». И он реально это делает. За день или за вечер у меня появляется новая фича, и я сразу применяю ее в работе. 

Полезно? Быстро? Экономия? 

Ясень пень.

Секундное дело, которое часто затягивается на часы: как с первого раза правильно завести стальной стабилизатор в пазы на металлической подложке ноутбука и аккуратно вернуть пробел на место.

В 1980 году Intel 8087 стал первым массовым математическим сопроцессором компании и заложил основу для современных вычислений с плавающей точкой. Сегодня его уже не встретить в компьютерах, но внутри этого чипа скрыта интересная инженерная история: сложные операции выполнялись с помощью микрокода, записанного в собственном ПЗУ.

В этой статье разберём, как устроен микрокод одной из инструкций 8087 — FXCH, которая меняет местами значения в стековых регистрах. На первый взгляд операция кажется простой, но внутри она превращается в последовательность из 14 микроинструкций с проверкой тегов, обработкой исключений и обменом данных через временные регистры. Посмотрим, как исследователи восстановили эту логику по фотографиям кристалла и что можно узнать о внутреннем устройстве процессора спустя десятилетия после его выхода.