Разработка

Привет, Хабр! Меня зовут Руслан Каллагов, я системный аналитик в Лаборатории Globus — партнёре Нетологии по стажировкам на курсах ИТ-профессий. Уже 4,5 года я работаю в проектировании программного обеспечения и верю в силу синергии человеческой экспертизы и ИИ. В этой статье расскажу, как именно меняется рабочий процесс, инструментарий и зона ответственности системного аналитика под влиянием технологий вроде ChatGPT. 

Это не паническое эссе, а руководство по переходу от роли добытчика и писателя требований к позиции архитектора AI-процессов в команде. Мы не будем гадать о далёком будущем, а сделаем практический разбор сегодняшней реальности. Вы получите конкретные промпты, чек-листы и схемы, которые сможете применить в своей работе уже завтра, чтобы не просто адаптироваться к изменениям, а использовать ИИ как мощный леверидж для роста своей экспертизы и ценности.

Формат статьи не позволяет  вдаваться в подробности и отвлекаться на второстепенныевещи, как-то погода, настроение и прочее. Посему постараюсь сухо и информативно , без кода и заумных терминов донести те тяготы, лишения и откровения сопровождавшие нас по пути сотворения синтетического продавца, дабы воспоследователей минули сии невзгоды и они устремились к цели по проторенной нами тропинке.

Идейка эта зародилась у нас в час отдохновения в баре, после предварительного насыщения чешским полутемным плюс колено вепрево. Когда еще не тянет в сон, но и голодная бодрость поутихла, затянуло нас с другом в эдакую маниловщину:
- А неплохо бы было, если б ИИ не только вместо нас код писал, т.е. работу работал, но и деньги для нас зарабатывал и на карточку б аккуратно скидывал.
- Это да! А посуду помыть или прочие мирские глупости - это мы пока сами.
- Тем более, что из-за этих ЛЛМ за полгода ни одного джуниора не осталось и мидлы сильно поредели. Так глядишь и до нас, архитекторов через годик доберутся.

- Сделаем к а мы эдаких бравых иишных молодцев из ларца, которым все едино чем торговать, при этом они на проф уровне могут проконсультировать, сравнить товары, выдать тех. характеристики и прочие плюшки.
- Да, а государь прознав про нашу дружбу и эдакую затею, пожалует нас в генералы, - не удержался я и прихлебнул полутемного.
Назавтра в послеобеденную пору мы приступили к реализации нашей гранд-пенсионной идеи.  Для начала определились с кроликом: открыли страницу маркетплейса, ткнули наугад мышкой в категории. Попали в товары для животных. Открыли эту категорию и поелозив по экрану стрелкой уткнулись в магазинчик.  

За последние месяцы сразу несколько исследователей заявили, что генеративные модели помогли решить ранее открытые математические задачи - в том числе из знаменитого списка задач Пола Эрдёша. OpenAI уже говорит о «прорыве», а подтверждение со стороны Терренса Тао, одного из самых авторитетных математиков современности, только подогревает интерес к теме.

Однако сам Тао настроен гораздо осторожнее. По его словам, ИИ пока берёт «лёгкие победы» - закрывает менее сложные задачи, перебирая длинный хвост проблем системно и без усталости. Настоящая ценность может проявиться не в автономных решениях «по нажатию кнопки», а в новом формате сотрудничества человека и машины, который постепенно меняет сам способ заниматься математикой.

Большой опрос Инфостарт недавно завершился, и мы начинаем серию публикаций с анализом данных 2022–2025 годов.

В первом материале - один из самых болезненных для рынка вопросов: что дает 1С-разработчику расширение технологического стека в деньгах. Правда ли, что знание других языков становится реальным конкурентным преимуществом, или рынок все так же вознаграждает узкую специализацию?

Данные Большого опроса сообщества Инфостарт за 2022–2025 годы дают однозначный сигнал: связка 1С + другие языки все чаще означает более высокий доход - и разрыв становится заметнее...

На протяжении 2000 лет люди считали геометрию Евклида единственно возможной. Казалось очевидным, что через точку можно провести только одну параллельную прямую.

Но в XIX веке Лобачевский, Риман и другие математики задали вопрос: а что, если это не единственный вариант?

Оказалось, что можно построить непротиворечивые геометрии, где параллельных прямых либо нет вообще (эллиптическая геометрия), либо их бесконечно много (гиперболоид).

И отвечая на вопрос “зачем?”, можно сказать:  GPS и навигация работают благодаря сферической геометрии - кратчайшие маршруты самолётов идут не по прямым на карте, а по дугам на поверхности Земли.

Теория относительности Эпштейна использует искривлённое пространство-время - массивные объекты вроде Солнца искривляют пространство вокруг себя, и это объясняет гравитацию.

В части 1 мы выяснили, что объекты в Heap не освобождаются сами по себе этим занимается Garbage Collector. Но как именно GC решает, что можно удалить? Если подумать, задача не такая очевидная: объект не нужен - понятие логическое, а GC работает с физическим графом ссылок.

Ответ в том, что GC не пытается угадать намерения программы. Он задаёт более простой вопрос: можно ли добраться до этого объекта из работающего кода? Если нельзя объект недостижим, и никакой код уже не сможет его использовать. Значит, память можно вернуть.

Алгоритм, реализующий эту логику, называется Mark and Sweep.

Всем привет! Поводом для написания этой статьи послужила ситуация, с которой мы в команде Геосервисов столкнулись.

Когда наша база данных нормализованных OSM-данных достигла размеров в 600+ ГБ, VACUUM стал занимать 6+ часов. Мы начали приближаться к пределу хранилища (600 GB из 1 TB), а производительность запросов деградировала. Стало очевидным — партиционирование неизбежно.

В этой статье: как мы готовили миграцию, какие грабли собрали, и почему для управления долгоживущим процессом недостаточно стандартного мониторинга.

Недавно пришлось собирать ffmpeg под Windows компилятором MSVC. И знаете — я чуть не помер. Официальная документация по сборке проекта под Windows безнадежно устарела. В Интернете есть даже статьи, которые так и заявляют: "Официальная документация по сборке ffmpeg под Windows безнадежно устарела — вот как теперь это делается". И смех в том, что эти статьи уже тоже устарели и не дают работающего решения "press X to compile".

Поэтому я просто оставлю здесь инструкцию, которая работает на февраль 2026. И, возможно, устареет, как и все предыдущие. Но вы тогда мне просто об этом напишете, и я попробую актуализировать эту инструкцию.

Состоялся релиз OpenIDE 2025.3 на базе IntelliJ IDEA Platform 2025.3. В релизе — поддержка Java 25, автодополнение действий IDE через двойную точку (Command Completion), Spring MCP для LLM-агентов, обновления для Go и фронтенд-стека, улучшения HTTP-клиента Connekt и доработки Docker-плагина. 

Привет, Хабр. Я Матвей Лихота, старший Go-разработчик из МТС Web Services. По моему опыту, документация, которую пишут руками отдельно от кода, устаревает уже в момент следующего коммита. Из-за этого мы в команде тратили до 20% времени на поддержание актуальности swagger-документации в десятке микросервисов. И когда ошибки интеграции уже стали привычным фоном, мы все-таки решились и перевернули всё с ног на голову: внедрили Documentation-Driven Development (DDD) — подход в разработке, когда процесс начинается с документации. 

Что за подход и что он дал в итоге, зачем понадобилась утилита oapi-codegen и как мы генерируем Go-код из OpenAPI-спецификаций — подробно рассказал и показал под капотом. 

Прошлый год ознаменовался чередой киберинцидентов, повлекших за собой рекордные убытки как для международных, так и для российских компаний. Благодаря ИИ и широкой доступности инструментария, атаки становятся все дешевле для хакеров, а вот компании далеко не всегда успевают принять необходимые меры по повышению уровня защищённости, обнаружению нарушителей и своевременному реагированию.

Проблема заключается не столько в квалификации специалистов и доступных ресурсах, сколько в отсутствии базовых процессов, например, процесса управления активами, напрямую связанным с нехваткой актуальных данных о защищаемой инфраструктуре и ее слабых местах. Важным остается и то, насколько быстро и эффективно выявляются и устраняются критически опасные недостатки, которыми могут воспользоваться злоумышленники, а также насколько оперативно компания достигает целевого уровня защищенности критически важных бизнес-процессов.

В последние несколько дней я начал замечать странную вещь: находясь под средствами обхода блокировок, у меня перестают работать отечественные ресурсы — вроде Яндекс Маркета, Яндекс Телемоста и других сервисов.
Но стоит отключить обход — всё снова функционирует нормально.

Получается парадоксальная ситуация: людям, которые просто хотят посмотреть котиков на YouTube или спросить ChatGPT о какой-нибудь ерунде, снова начинают вставлять палки в колёса.

Из этого напрашивается тревожный вывод: суверенный интернет уже не где-то в теории — он буквально дышит нам в спину. Интернет, в который всё сложнее попасть извне. Интернет, который постепенно замыкается сам на себе.

Не знаю как вам, но мне кажется, что в долгосрочной перспективе это ударит прежде всего по владельцам самих этих ресурсов.

«Современные компании, даже небольшие, практически всегда используют сразу несколько программных продуктов 1С – от «1С:Бухгалтерии» до сложных систем ERP, «Управление холдингом», каких-то специализированных отраслевых решений и облачных сервисов, а также программных продуктов и сервисов других вендоров, – рассказывает мой коллега Доржо, аналитик 1С в Programming Store. –

Чтобы обеспечить обмен данными между всеми этими системами, требуется надежный, гибкий и легко сопровождаемый инструмент интеграции. Именно эту задачу решает «1С:Шина», а разработанное у нас расширение конфигурации «ПростоКоннектор» максимально упрощает процесс подключения пользовательских баз 1С к «Шине».

Комбинация «1С:Шины» и расширения «ПростоКоннектор» позволяет легко настроить обмен данными между любыми конфигурациями 1С, как типовыми, так и самописными, без необходимости разработки сложных интеграционных модулей и без глубокой доработки типовых конфигураций».

Что представляет собой «1С:Шина»

Если кратко, «1С:Шина» — это облачное платформенное решение, выполняющее роль централизованного интеграционного слоя, относящееся к классу «Сервисная шина предприятия (ESB)» от компании 1С. Оно позволяет:

В этой статье разбираем важную тему микросервисной архитектуры — «толстые» образы. Приведен пример реальной практики снижения размера с 800 МБ до 120 МБ, почему Uber перешел на distroless и как 7 простых шагов по multi-stage сборке сделают ваш деплой в разы быстрее и безопаснее. Будут схемы слоев и реальные цифры. Под катом — готовый рецепт оптимального образа для продакшна.

Привет, Хабр! Меня зовут Ольга Колюкова, я — консультант-эксперт в департаменте 1С в «КОРУС Консалтинг». В этой статье я расскажу о своем пути в профессии: от студента с дипломом без практического опыта в 1С до человека, который открыл собственный учебный центр.

Поделюсь, как войти в профессию без базы, освоить конфигурирование и внедрения на реальных проектах, справляться с вызовами выездов к клиентам и переносов данных. Особо остановлюсь на роли софт-скиллов в ИТ — от переговоров до удержания клиентов. История будет полезна junior-разработчикам, аналитикам и тем, кто планирует карьеру в ERP-системах вроде 1С.

Прогресс не стоит на месте, и вот уже люди догадались дать «искусственному интеллекту» доступ к своим «железкам» 😊. Весело — без сомнений, полезно — возможно, небезопасно — сто процентов. В интернете полно гайдов о том, как запустить и настроить OpenClaw. Но знаете что? Они все какие-то поверхностные, что ли. Я решительно собираюсь исправить эту ситуацию своей статьёй! =))).

Привет, Хабр. В перформанс-маркетинге обычно обучают кампании по начальным событиям в воронке вроде заявки. Для алгоритма это считается конверсией, но для бизнеса важнее сделка. В итоге до сделки и оплаты доходит только часть лидов, но для алгоритма они одинаковые, и автостратегия продолжает искать и тех, кто не конвертируется в оплату, и тех, кто оплачивает.

Чтобы алгоритм работал лучше и искал только тех, кто вероятнее готов к сделке, между собой связываются рекламное объявление, звонок и итоговая сделка. Для этого в Яндекс через офлайн-события возвращается звонок или уже факт сделки. 

В этом гайде разберём MVP на Python: он добавляет номер на лендинге под yclid, хранит выдачу в SQLite, принимает вебхук звонка от МТС Exolve, создаёт конверсию и формирует CSV под импорт в Яндекс.Метрику. Получается повторяемый поток данных от рекламного клика до офлайн-цели без ручной склейки.

В конце статьи у вас будет рабочий сценарий запуска, тестовые запросы и список технических доработок для боевого контура.

ORCID: 0009-0002-3204-1205

В работе предлагается концептуальная модель для интуитивного понимания гравитации через призму квантового вакуума как активной среды. Модель не претендует на замену Общей теории относительности, а служит визуализационным инструментом, основанным на идеях индуцированной гравитации и энтропийной гравитации. Акцент сделан на педагогической ценности: как представить абстрактные понятия современной физики в доступной форме без потери научной корректности.

В предыдущей статье мы описали основные способы машинного обучения и архитектуры нейросетей, включая трансформеры - эта архитектура используется для обработки естественного языка в популярных ИИ-чат-ботах, включая ChatGPT. Сегодня ИИ-ассистенты обрабатывают не только текст, но и изображения, и речь, а ИИ-агенты умеют самостоятельно взаимодействовать с цифровыми сервисами и выполнять ряд последовательных действий для достижения поставленной пользователем задачи. Разумеется, в популярных ИИ-инструментах злоумышленники сразу же начали искать уязвимости и применять новые методы кибератак: например, ИИ-агент Deep Research от ChatGPT можно использовать для незаметного получения доступа к электронной почте пользователя, а ИИ-браузеры подвержены уязвимостям, которые позволяют выполнять произвольные действия на веб-страницах от имени пользователя, включая переход по фишинговым ссылкам и оплату товаров в фейковых интернет-магазинах.

Проследив в этой статье историю развития ИИ от первых языковых моделей до мультимодальных агентов, мы сможем понять, какими особенностями ИИ пользуются злоумышленники.

AI-агенты пишут код за секунды.
Через месяц этот код начинает ломаться — не из-за багов, а потому что мир вокруг него изменился.

Я столкнулся с этим, когда Express API, сгенерированный Claude, умер через 28 дней.
Перегенерация помогала… ровно до следующего обновления зависимостей.

В итоге я попытался решить не проблему кода, а проблему воспроизводимости AI-решений — и случайно пришёл к идее CI/CD для мира, где код пишет не человек, а модель.

В статье — про «гниение» AI-кода, Execution Plans, проверку смысла вместо проверки файлов и почему в большинстве случаев чинить можно без повторного вызова LLM.