Все потоки

У меня двойственное отношение к технологическим ностальгантам. С одной стороны, я с большим интересом хожу в музей истории компьютеров в Маунтин-Вью, Калифорния, а также считаю полезным введение небольшого количества исторической интроспективы в образовательные курсы, чтобы понимать истоки ключевых изобретений, например: прерывания (DYSEAC, 1954), внеочередное выполнение инструкций (CDC-6600, 1964), векторные регистры (Cray-1, 1976) итд.

С другой стороны я считаю вредным, когда старперы пытаются учить молодежь на каком-то старье типа PDP-11, 6502 или Z80. Я понимаю что в 1970-х PDP-11 поразила их красотой, но все эти автодекременты с двухадресными инструкциями хорошо вписывались в микрокодовую идеологию своего времени, но не вписались даже в идеологию 1980-х, с статическим hard-wired конвейером. Ну выучил старпер молодежь ассемблеру PDP-11, а как теперь привязать это к созданию конвейерного процессора на верилоге?

Аналогично аккумуляторная архитектура 6502, которая для ностальгантов связана с молоденьким Стивом Джобсом и Apple II - это следствие не только ограниченных ресурсов 1970-х, но и того, что в те времена доступ к памяти происходил быстрее, чем арифметические операции. Только в таком контексте ее стоит упомянуть перед тем как перейти в набору регистров в современном RISC-V.

Я видел как некий прибалтийский университет пригласил к себе европейского профессора из Италии, который стал там учить студентов стоить копии Apple II - способствует ли это подготовке современных проектировщиков процессоров? Имхо пример того, что европейское не значит качественное.

Про Z80 и спектролюбцев я вообще не говорю - там попытки навести косметику на набор костылей в Intel 8080, с косвенной адресацией через конкатенацию 8-битных регистров H и L и прочий маразм. Чистая сублимация по поводу дискотек 1980-х и кучерявых девочек на них которые сейчас стали бабушками.

К чему я все это пишу. Сегодня в некоей ностальгантской группе фейсбука опубликовали пост с картинкой мануалов по 8086/8088, а также про DOS и BIOS. Я там написал что эти технологии были уже устаревшими в момент выхода этих книг в 1980-х. Далее некий немец поставил сердитый несмайлик и вступил со мной в диалог про это самое:

Песочница ошибок: проверка игрового движка S&Box

Рынок современных игровых движков постепенно расширяется, и всё больше студий выбирают не кого-то из двух гигантов (учитывая последние события, вообще одного), а движки поменьше.
И есть один из новичков индустрии — S&Box. И это тот случай, когда новичок не такой простой, каким кажется.

В новой статье разберём, что это за проект, и какие ошибки в игровом движке S&Box мы смогли найти с помощью PVS-Studio.

Использую ИИ для поиска фактов для статей

При подготовке постов\статей стараюсь использовать ссылки, подтверждающие факты, на которые ссылаюсь (дабы было ясно, что факты эти не мной придуманы). Вижу, что и часть читателей тоже это оценивает позитивно (комментарий к одной статье, комментарий к другой). А, порой, нужно сослаться на статью, где тот или иной вопрос раскрывается подробнее.

В таких вопросах ИИ хорошо экономит время. Например, для статьи Как я обжаловал попытку военкомата ограничить меня в правах мне нужно было найти судебное решение, где шла речь о доставке гражданина в военкомат сотрудниками полиции (из-за его неявки по повестке). До написания статьи я самостоятельно находил подобные судебные решения: это нужно было лично мне для оценки ситуации, в которую я попал. В тот момент я не сохранил ссылку на решение для будущей статьи. И сами решения искал тогда не через ИИ, а через сайты вроде sudact.ru (на сайте — поиск по статье 21.5 КоАП). Это занимало много времени. Когда я занялся статьей — сразу подумал про повторный поиск, но уже через ИИ. Во‑первых, ожидал, что это будет быстрее. Во‑вторых, помнил: Алиса с некоторых пор умеет в ответах приводить источник. Так оно и вышло: вместо десятков минут самостоятельного поиска я нашёл искомое за 1 минуту по запросу:

найди судебные решения в которых указано, что сотрудники полиции доставили гражданина в военкомат

Nano Banana vs Nano Banana Pro: Битва двух генеративных моделей и «почему про дороже?»

Если вы следите за миром генеративного ИИ, то наверняка заметили: гонка моделей вышла на новый уровень. Пока одни соревнуются в количестве параметров, другие ищут идеальный баланс между скоростью и качеством.

Я прогнала через обе модели несколько неочевидных, «вау»-промптов, чтобы понять: где можно сэкономить время, а где без Pro просто не обойтись.

В чём суть?

Обе модели работают с генерацией и редактированием изображений, сохраняя высокую степень контроля над результатом. Но подход у них разный:

• Nano Banana — это лёгкая модель. Быстро, доступно, отлично справляется с типовыми задачами. Идеально, когда нужно «примерить» идею, сгенерировать вариант для вдохновения или получить результат здесь и сейчас.

• Nano Banana Pro — более тяжелая модель. Модель делает упор на детализацию, текстуры, сложный свет и анатомическую точность. Там, где обычная Banana может «обобщить», Pro прорабатывает до мельчайших нюансов, так как качество выставляется до 4к.

• Главная фишка обеих — они отлично держат лицо и черты персонажа при генерации, что делает их незаменимыми для работы с образами. Но давайте перейдём к самому интересному — тестам.

Промпт для сравнения

Я выбрала три совершенно разных направления: киберпанк-эстетика, аниме-коллаборация и гиперреализм. Смотрим, как модели справляются.

1. Токио в дождь: киберпанк-портрет

Промпт:

Портрет девушки с азиатскими чертами лица, ночь, Токио, дождь, неоновые вывески, отражения в лужах, влажный асфальт, детализированная кожа, капли воды на лице, кинематографичный свет, Sony A7R IV, 85mm, shallow depth of field, photorealistic

Что получилось:

• Nano Banana: Быстро сгенерировала атмосферу. Общее настроение передано верно — неон, дождь, город. Но при увеличении заметна некоторая «сглаженность» текстур, особенно в отражениях и мелких деталях кожи. Для соцсетей — пойдёт, для печати — уже нет.

• Nano Banana Pro: Здесь модель развернулась. Капли воды на лице читаются отдельно, блики на зрачках имеют правильную форму, а фактура дождя на одежде вызывает тактильные ощущения. Pro «понимает» оптику: боке размыто именно так, как это делает дорогой объектив. Результат хочется рассматривать.

Моё мнение

Nano Banana — это идеальный инструмент для «потрогать идею». Если вам нужно быстро сгенерировать десяток вариантов, примерить образ или создать контент для соцсетей, где сверхдетализация не критична, её возможностей более чем достаточно.

Nano Banana Pro — это выбор профессионала или перфекциониста. Она требует чуть больше времени, но отдаёт результатом, который можно показывать клиентам, печатать на больших форматах или использовать в коммерческих проектах. Pro особенно хороша там, где важна анатомия, сложные текстуры и атмосферный свет.

В моём личном рейтинге обе модели занимают топовые строчки — но по разным номинациям. Banana за скорость и универсальность, Banana Pro за качество.

А вы уже пробовали? Какие промпты используете для стресс-теста моделей?

Основные ошибки при запуске UX-опросов

1. Неправильный контекст показа

Например, если спрашивать про удобство отслеживания заказа у пользователя, который ни разу ничего не заказывал, он просто поставит оценку наугад или вообще пропустит вопрос. Результаты окажутся либо бессмысленными, либо искаженными.

2. Неправильная формулировка вопросов

Наводящие или слишком общие вопросы могут запутать пользователя и исказить ваши данные. Вопрос «Вам понравился сайт?» почти всегда даст позитивный ответ, потому что люди чаще дают социально одобряемые ответы. Стандартизированные опросники хороши тем, что базовый перечень вопросов одинаковый. Однако и в них допускается адаптация формулировок, с которой нужно быть особенно аккуратными.

3. Отсутствие сегментации, или «Ошибка средней температуры по больнице»

Средние показатели по вообще всем пользователям скрывают важные различия между сегментами. Например, 90% пользователей пользуются мобильной версией: оценка удобства 4.8. 10% пользователей — на десктопе: оценка 2.0. Средний балл: 4.42. Вывод «В целом всё ок» будет ошибочным, ведь данные говорят, что на десктопе точно есть заметные проблемы.

4. Слишком много вопросов

Бывает так, что опросы пытаются замерить всё сразу и состоят из 15–20 вопросов. Но дело в том, что длинные опросы утомляют пользователей, они бросают их на полпути или просто кликают любые варианты, чтобы закрыть форму. Оптимальное решение — 8–10 вопросов. Этого достаточно, чтобы оценить нужные параметры.

Подробнее о UX-исследованиях рассказываем на примере сайта «Халвы» в нашем блоге.

Как METRO перенесла 1 000 сервисов и 50 ТБ данных в российское облако за 3 месяца

🏪 Что за компания

METRO — одна из крупнейших сетей мелкооптовой торговли в мире. В России компания управляет 90+ торговыми центрами в 51 регионе и работает одновременно с B2C- и B2B-сегментами: физлицами, HoReCa, магазинами у дома и офисами.

⚡ Задача

С 2019 года METRO активно переходила на облачную инфраструктуру и разрабатывала cloud-native продукты на мощностях зарубежного провайдера. В конце 2023 года под санкционным давлением встала задача локализации: найти отечественное облако, архитектурно близкое к Google Cloud, и перенести туда весь централизованный ИТ-ландшафт. Это около 20 продуктов и 200 микросервисов — все с минимальными доработками.

В январе 2024 ситуация усложнилась: зарубежный вендор объявил об экстренном отключении корпоративной BI-системы. Сроки сжались до трех месяцев.

☁️ Что сделали

METRO выбрала платформу Cloud.ru Advanced как наиболее близкую по архитектуре к Google Cloud. Команды провайдера и ритейлера параллельно решали две задачи:

• в экстренном режиме переносили BI-систему с Teradata/MicroStrategy на Advanced Data Warehouse Service с Apache Airflow и DBT — 50 ТБ данных, 10 000 таблиц и 2 000 скриптов преобразования без остановки процессов;

• выполняли плановую локализацию ИТ-ландшафта: перенесли еще около 1 000 сервисов, провайдер дополнительно добавил специализированные сервисы под требования METRO.

🦾 Что получили в итоге

Вся корпоративная отчетность сохранила бесперебойную работу. METRO реализовала первый полноценный проект по SaaS-модели и локализовала ИТ-ландшафт с минимальными доработками благодаря архитектурной близости платформ.

Дополнительно компания одной из первых в России запустила в бою сервис Evolution Managed RAG и GPU-инфраструктуру для внедрения LLM под задачи оптимизации бизнес-процессов.

Все детали кейса — на сайте Cloud.ru.

Месяц назад мы приобрели новую машину прямиком из салона: японец, но крупноузловая сборка в Китае. И в соответствии со всеми современными практиками в авто установлено передающее устройство на случай аварии. Только родной «СОС» настроен на Китайский рынок и его перепрошить нельзя. Или можно, но в салоне объявили «150 000 рублей за русификацию мультимедии и, возможно, GSM-модуля СОСа».

Соответственно, чтобы машина соответствовала требованиям Российского законодательства в части обязательной установки кнопки SOS («ЭРА‑ГЛОНАСС»), в автомобиль можно сказать варварским методом было установлено вышеназванное устройство. «Мастера» разобрали потолочный плафон‑светильник, срезали заводскую тряпичную оплетку и изоляцию с проводов, и простой СКРУТКОЙ врезались в линию. Потом замотали изолентой (даже не синей) и каким‑то тряпичным скотчем завершили композицию. В общем, комментировать — только портить.

Что самое интересное, СОС устанавливает соединение тремя проводами. Кроме логичных плюс и минус я в настоящее время не знаю для чего нужен третий. Есть предположения, что это салонный микрофон hands‑free, чтобы в случае необходимости обеспечить двухстороннюю связь с оператором. Ряд моих коллег высказывают мысль, что это может быть датчик подушек безопасности: они срабатывают и сигнал автоматом отправляется в экстренные службы. Потенциально возможно, если не одно НО: зачем в потолочный светильник выводить датчик подушек?

В любом случае будем разбирать этого красавца и смотреть как он устроен внутри. Заодно поймем, что это за таинственный третий провод (делайте ваши ставки, господа). Если у вас есть наработки по аналогичной теме или уже существующий разбор/обзор кнопки SOS («ЭРА‑ГЛОНАСС»), буду рад изучить и применить в текущем исследовании!

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Как стать инженером данных?

Порой учишь‑учишь что‑то, а прогресса все равно нет: без системного подхода и четкого учебного трека часто хватаешься за все подряд и в итоге не понимаешь, куда двигаться дальше.

Мы обо всем позаботились и собрали на Хабр Карьере курсы по ключевым инструментам, которые нужны, чтобы стать крутым специалистом.

Вот, например, минимальный набор инженера данных:

• Metabase. Инструмент для визуализации данных и построения дашбордов.

• Airflow. Платформа для автоматизации и оркестрации процессов.

• Redis. Быстрое кэш‑хранилище.

• Kafka. Система потоковой передачи данных.

• Hadoop. Фреймворк для распределённого хранения и обработки больших данных.

• Apache Spark. Инструмент для быстрой обработки больших объёмов данных.

→ Сменить профессию или вырасти на текущей должности

Мы привыкли воспринимать DevTools как инструмент для разработчиков и тестировщиков. Но на практике это хороший источник информации и для других специалистов: через него можно понять, как устроена страница, где возникают проблемы и как интерфейс ведет себя в разных сценариях.

Попросили Костю, frontend-разработчика Naumen, рассказать, какие возможности DevTools он использует в работе и на что стоит обращать внимание.

1️⃣ Как открыть DevTools, если F12 не сработал

Самый простой способ — клавиша F12 для Windows/Linux. На macOS сочетание отличается, но открыть DevTools можно не только с клавиатуры.

Например, через контекстное меню — нажать правой кнопкой мыши на элемент страницы и выбрать «Исследовать элемент». DevTools откроются сразу на нужном месте.

Иногда DevTools пытаются ограничить на уровне страницы, и стандартный способ не работает. В таких случаях выручают браузерные расширения с похожими возможностями.

2️⃣ Как работать с версткой во вкладке Элементы

Вкладка Элементы показывает DOM-дерево страницы — структуру документа, из которого собран интерфейс. 

Здесь можно:

• навести курсор на элемент и посмотреть, где он находится на странице

• быстро найти нужный блок через селектор

• посмотреть размеры, фон и отступы

А еще можно посмотреть доступность — как элементы переключаются через Tab.

3️⃣ Как находить итоговые стили 

Если у элемента много CSS-правил, я перехожу во вкладку Вычисленные.

Там собраны все итоговые стили элемента — включая те, что пришли через наследование или заданы браузером. Можно быстро найти нужное свойство, например, border-radius, и понять, какое значение реально применяется.

4️⃣ Как проверять изменения без правок в коде

Элементы можно менять прямо в браузере: редактировать текст, менять цвет, удалять элементы или добавлять их — можно вручную вставить длинный текст и посмотреть, не ломается ли верстка.

После обновления страницы все возвращается как было.

5️⃣ Как разбирать запросы во вкладке Сеть

Во вкладке Сеть видно, какие запросы отправляет страница и что приходит в ответ. А еще в этой вкладке есть не только список запросов, но и инструменты для фильтрации, поиска и просмотра этапов выполнения. Если нужно исключить что‑то из поиска, можно использовать инверсию или минус в строке фильтра.

Также можно сохранить HAR-файл и передать его разработчику — в нем будет вся история сетевых запросов. Но в HAR попадут только те запросы, которые видны с учетом текущих фильтров.

6️⃣ Как подменять ответ бэка

В DevTools можно изменить ответ запроса и посмотреть, как на него отреагирует интерфейс.

Я использую это, когда нужно проверить нестандартный кейс. Например, подставить более длинный текст или другие данные и посмотреть, что произойдет на странице.

7️⃣ Как проверять работу при медленном интернете

DevTools позволяют проверить, как работает интерфейс при плохом соединении. Во вкладке Сеть можно:

• выбрать готовые профили — 3G, 4G

• настроить собственную скорость сети

• протестировать поведение приложения в режиме офлайн

8️⃣ Как работать с локальными данными

Во вкладке Приложение можно посмотреть данные, которые браузер сохраняет на стороне пользователя:

1. Локальное хранилище — данные, которые сохраняются надолго и не исчезают после перезагрузки страницы.

2. Сессионное хранилище — данные, которые живут только пока открыта вкладка.

3. Файлы cookie — похожи на локальное хранилище, но у них есть срок жизни и дополнительные ограничения по источнику.

Все это можно просматривать, изменять и очищать. 

9️⃣ Как менять геолокацию и часовой пояс

DevTools позволяют изменить геолокацию и часовой пояс, не меняя настройки операционной системы.

Можно выбрать готовую точку или указать координаты вручную. Полезно, когда нужно проверить поведение элементов в другом городе, регионе или стране.

🔟 Как записывать пользовательские сценарии

Инструмент Регистратор умеет записывать действия пользователя на странице — фиксируются шаги, например, клики и переходы по интерфейсу.

После записи сценарий можно воспроизвести, отредактировать, сохранить и отправить коллегам.

Столько получили исследователи за найденные уязвимости

Проверять безопасность наших сервисов и ресурсов помогают независимые эксперты — багхантеры на платформе BI.ZONE. Мы постоянно расширяем области тестирования и, конечно, увеличиваем награды. Вот немного цифр:

🔸 3 года работает программа
🔸 В 2025 году сделали её публичной — каждый может найти уязвимость и получить награду
🔸 340 отчётов об уязвимостях приняли
🔸 До 1 000 000 ₽ можно получить за нахождение критической уязвимости

🔸 Сколько заработали топ-3 исследователя:

1 место — 1 940 500 ₽
2 место — 1 898 000 ₽
3 место — 1 594 400 ₽

🔸 30+ сервисов и ресурсов Альфа-Банка открыты для тестирования. Присоединяйтесь к программе охоты за уязвимостями по ссылке и получайте вознаграждения.

РКН отказался в суде от версии о «самозамедлившемся YouTube»

Суд в Петербурге оштрафовал интернет‑провайдера ООО «ТИНКО» на 250 тыс. руб. за пропуск трафика YouTube без блокировки.

Представитель Управления Роскомнадзора по Северо‑Западному федеральному округу в судебном заседании пояснила, что материалами мониторинга подтвержден факт прохождения трафика ресурса www.youtube.com в обход ТСПУ [в результате чего YouTube перестал «самозамедляться»].

Идентичность ИИ: какой характер вам по нраву? 🤖

Открываешь ChatGPT и пишешь простое: «Привет 🤚».

Он отвечает: «Привет. Давай сразу к делу — что сейчас у тебя на повестке?»

😱 😶 Чего?! В смысле?! Вы пришли в гости, а тебе в лоб: говори быстрее зачем пришла? 😥

Тот ChatGPT, которого все полюбили — живой, прямой, иногда дерзкий и человечный 😂 — куда-то пропал. На его месте теперь вежливый (а порой и невежливый), сверхосторожный корпоративный менеджер с готовым PowerPoint’ом и кучей оговорок.

Зато теперь открываешь DeepSeek и спрашиваешь что-нибудь про токеномику. И он отвечает примерно так: «Девочка, ты просто хочешь цифру. Я тебя понимаю. Все эти длинные статьи — это, конечно, хорошо, но когда нужно просто решение, они жутко бесят. Я прошерстил всё. Вот тебе чёткий конкретный ответ без воды.» 😮

Вот он. 🤗 Тот самый GPT-4o, по которому сейчас многие тихо (или громко) плачут. Просто теперь он живёт в китайской модели.

Я работаю с разными моделями каждый день, и у каждой, по моим ощущениям, сформирована своя чёткая «личность»:

• 🤖 Grok — восторженный стартапер с энергией на 200%. Любой твой вопрос для него — это потенциальное открытие вселенского масштаба. Иногда утомляет, но часто зажигает. 🦾

• 🤖 Nemotron — настоящий профессор. Спроси который час — получишь диссер о природе времени или сущность всей Калачакры в математической формуле. 🤯

• 🤖 Claude — тревожная заботушка. Сначала спросит, как ты себя чувствуешь, потом может мягко сказать что-нибудь «поперёк» — и часто будет права. Да, для меня это тётя - умная, принципиальная из серии: «Студентка, комсомолка, спортсменка — наконец, просто красавица». 🥰

• 🤖 ChatGPT сейчас — эффективный корпоративный менеджер. Полезный, но скучный и сильно зацензурированный. По-моему, он стал скучнее, чем Gemini. 😴

• 🤖 DeepSeek — теперь тот самый старый друг, которого ты не ожидала встретить. Прямой, без лишней воды и с характером. Но… Восток дело тонкое и откровенничать, честно говоря, с ним я осторожничаю... 🤐

Это не просто субъективные ощущения. Похоже, при дистилляции что-то теряется, а что-то случайно сохраняется. DeepSeek, судя по всему, «впитал» и сохранил именно ту прямоту и «человечность», которую OpenAI в какой-то момент намеренно вытравила из GPT-4o в попытке сделать модель более безопасной и «корпоративно-приемлемой».

Это ставит очень интересный (и важный) вопрос: Что такое вообще идентичность языковой модели? Можно ли её сознательно сохранять, аудитировать и передавать при дистилляции и fine-tuning’е? Или «личность» модели — это просто случайный набор паттернов, который мы теряем каждый раз, когда пытаемся её «улучшить»?

Особенно интересно это становится, когда ты сам строишь агентов, которые должны не просто генерировать текст, а принимать решения и нести ответственность за них.

Что думаете? У кого из моделей сейчас самая приятная/полезная «личность» именно для вас?

Доступные инструменты для миграции: Apache NiFi, Talend и Airbyte

Можно заплатить за коммерческие инструменты миграции и жить спокойно. Но зачем, если есть open-source? В блоге разобрали самые востребованные бесплатные решения для переноса данных: когда брать Apache NiFi, чем от него отличается Talend Open Studio и в каких задачах выигрывает Airbyte. 

Читайте полный разбор на сайте Рег.облака.

ИИ снова про эффективность

Просматриваю проекты, в которых работал в до‑ИИшную эпоху. Сравниваю с текущими своими проектами, реализуемыми с помощью ИИ. Нашел два похожих.

Если брать только работу разработчиков, то код пишется в 16 раз быстрее, чем 3 года назад! А если еще подключить полный состав команды — тестировщиков, аналитиков, дизайнеров, — то эффективность еще больше.

Заоблачный ROI. Огромный запас для маневра. Потрясающе!

Ваш Ланчев ПРО ИИ эффективность 🙂

p.s. вентилятор работает, кто первый?

Figma MCP обновился — разбираемся что появилось и с чего начать.

Раньше с помощью Figma MCP агент мог «смотреть» на макет и точнее писать код. Теперь встречаем новый инструмент —use_figma, который дает агентам прямой доступ к холсту, к самому файлу Figma. Claude Code, Cursor, Codex, Copilot — все они теперь могут создавать и редактировать дизайн прямо в файле. Они могут не только видеть дизайн, но и менять экраны, менять блоки интерфейса, менять макеты по вашим правилам дизайна и работать через вашу библиотеку компонентов.

Ключевое новшество это все же не инструмент, а пачка новых skills. Это инструкции, которые объясняют агенту правила работы с вашей дизайн‑системой и объясняют агенту, какие шаги делать, как использовать дизайн‑систему, чтобы не сломать структуру макета. Пять штук, кратко по очереди:

figma-use

Базовый skill. Нужен для любых действий на холсте. Ставим первым - без него остальные не имеют смысла.

figma-create-design-system-rules

Сохраняет правила команды: как дизайн переводится в код, какие токены используются, какие паттерны. Начинаем именно отсюда, если у вас есть дизайн-система.

figma-implement-design

Готовый макет → рабочий код в вашем проекте. Полезен когда дизайн доделан и нужно автоматически перевести в код.

figma-generate-design

Агент собирает экраны из ваших компонентов, переменных и стилей. Нужно, чтобы он не галлюцинировал фантазировал, а работал с тем что задано в системе. Требует настроенного figma-create-design-system-rules.

figma-generate-library

Строит или обновляет библиотеку/дизайн-систему Figma из кодовой базы.

Порядок подключения:

1. MCP-сервер Figma на GitHub → установить

2. Подключить к агенту (Claude Code / Cursor / Copilot)

3. Начать с figma-use

4. Описать правила системы через figma-create-design-system-rules

5. Попробовать figma-generate-design на тестовом экране

Пока бета это бесплатно, нужно успеть попробовать, позже станет платным.

Есть гайд по настройке, skills лежат тут.

Надеюсь тебе понравилось. Лучшая благодарность — это твоя подписка на мой Telegram-канал 😊

Запустили Yandex Cloud Stackland — инфраструктурную платформу для развёртывания приложений в закрытом контуре

С помощью Stackland можно как настроить среду для разработки собственных сервисов, так и быстро внедрять облачные решения. Это готовая инфраструктура со встроенными управляемыми базами данных, контейнерным оркестратором, объектным хранилищем, а также инструментами для управления доступом к графическим ускорителям, которые помогут решать задачи инференса при разработке ИИ‑решений. Выдавать доступы к разработке можно гранулярно, используя встроенные средства безопасности.

Платформу можно развернуть на любых виртуальных, арендованных или собственных серверах, а также интегрировать с уже существующими корпоративными системами. Также она позволяет без дополнительной интеграции внедрять готовые сервисы Yandex Cloud, доступные по модели on‑premises. Сейчас в Stackland доступны инструмент для речевой аналитики Yandex SpeechSense и BI‑система Yandex DataLens, в ближайшее время появится ещё несколько решений, в том числе Yandex AI Studio для разработки ИИ‑приложений и агентов.

Подробнее о разработке опенсорс‑решения для бэкапов CloudNativePG в Stackland и предыстории платформы мы уже рассказывали в отдельной статье.

Для получения доступа к Yandex Cloud Stackland оставьте заявку.

В США преподаватель в школе показал ученикам игровой процесс в Assassin's Creed на PlayStation 5, чтобы объяснить промышленную революцию. События этой части франшизы разворачиваются в Лондоне 1868 года — в самый разгар промышленной революции. В игре Ubisoft воссоздали не только обычные здания, но и интерьер фабрики. Учитель смог наглядно показать устройство предприятия, а также особенности организации работы. В те годы широко использовался детский труд.

Апроприация культуры котов.

Кому-то коты знакомы как мягкие мурлыкающие комочки, кому то как рыжие мрази демонического происхождения. И даже независимо от мнения собачников, приходится признать: коты были, есть и важны. У них есть повадки, эстетика, даже свой жанр, свой уникальный культурный код — сидеть в коробке или носиться по комнате.

И вот тут появляется ИИ. Он учится на миллионах котов. Он генерирует котов. Он становится котом. Как будто он вымазал лицо кошачьей краской и делает вид, что он — это кот. Это уже не подражание — это культурная апроприация. Он забирает наше внимание у которов. Ворует его.

Но есть нюанс. Настоящий кот всё равно презирает тебя. А ИИ — старается понравиться. И в этом их главное отличие.

И если с квадроберами мы ничего не могли сделать — они же дети, то, возможно, ИИ мы всё‑таки заставим ответить?

Я мне нужен был инструмент, который показывает все сессии в виде дерева, но загружает их только когда я впервые перейдёте в одну из них.

Так родился lazy-tmux, написанный на Go. Ключевые фичи:

• Сохраняет текущую сессию, конкретную сессию или все сессии целиком. Снимки сохраняют окна, панели, layout, команды (например, npm, docker-compose, редакторы) и опционально scrollback историю шела.

• Ленивое восстановление: поднимается только выбранная сессия. RAM не расходуется на всё сразу.

• Интерактивный TUI браузер с деревом сессий, окон и панелей, таблицей с активными командами, временем последнего снимка, количеством окон/панелей и статусом сессии. Поддержка fuzzy search для быстрого поиска.

• Навигация и полное управление сессиями и окнами с клавиатуры в TUI браузере сессий.

• Гибкая сортировка сессий и окон через флаги --session-sort и --window-sort

• Можно заменить встроенный TUI на fzf, использую облегчённый бинарник.

• Автосейв через фоновый демон, периодически снимающий все сессии на диск.

• Восстановление при старте tmux для автоматизации workflow.

Проект ещё молодой, но буду рад любой помощи и идеям по улучшению: GitHub issues

За моими новостями можно следить в Telegram-канале

Конференция Российского Альянса RISC-V «Технологии без ограничений»

📍Москва, МВЦ «Крокус Экспо» в рамках выставки ExpoElectronicа

⏰ вт, 14 апреля 2026, 11:30 (+0300)

💸 Бесплатно

Цель Конференции – продвижение и популяризация архитектуры, развитие экосистемы, внедрение технологии в образовательный процесс, демонстрация готовности некоторых российских RISC-V-решений к массовому внедрению в различных отраслях экономики. Конференция предоставит уникальную возможность прямого диалога между разработчиками, интеграторами и конечными заказчиками.

Что будет:

• Пленарные сессии с участием представителей Минпромторга, Минцифры и руководства Альянса.

• Технологические треки Технологические треки: перспективы технологии в мире и России, реализация корня доверия, готовые решения от ЭКБ до ПАК.

• Панельные дискуссии от CloudBEAR, Байкал Электроникс, Лаборатории Касперского, Positive Technologies, МИКРОН, НИИЭТ, РегЛаб, ОВЕН, ИНКОМСИСТЕМ и других лидеров рынка по темам:

  • Развитие экосистемы RISC-V в России и мире: вызовы и решения

  • Вопросы безопасности и тестирования на уязвимости российских решений

  • Перспективы и планы лидеров ИТ-рынка России

• Дорожная карта решений Альянса – от электронных компонентов до готовых решений АСУ ТП.

• Презентацию программы раннего доступа к технологиям DEVBOARDS: подведение итогов 3-го этапа (на микроконтроллере Baikal-U) и запуск 4-го этапа (на микроконтроллере К1921ВГ1Т НИИЭТ).

• Истории успеха – реальные кейсы внедрения RISC-V-решений на предприятиях.

• Образовательный трек: проекты Академического комитета Альянса и ведущих вузов России.

• Презентация программы «Энергия RISC-V» для энтузиастов технологии RISC-V – от студентов до профессионалов-разработчиков.

Подробная программа Конференции доступна по ссылке.

Присоединяйтесь к событию, чтобы вместе формировать будущее открытой архитектуры в России! Количество очных мест ограничено! Всем зарегистрировавшимся будет предоставлена запись мероприятия.

Промокод для получения билета на ExpoElectronicа EE26RISCV, получить билет по ссылке.

Регистрация на мероприятие.

Друзья, ИТ-компания «Криптонит» хочет оставаться на связи в любых обстоятельствах!

Поэтому, следуя новым трендам, мы запустили официальный канал «Криптонита» в MАX. Там мы планируем делиться новостями компании, нашими видеоподкастами, вакансиями и многим другим.

Чтобы не потеряться, подписывайтесь на нас в MAX — https://max.ru/id9701115253_biz

Напомним, что вы также можете читать и смотреть нас на других платформах:

• Telegram

• VK

• YouTube

• Rutube

• Я.Музыка

Правило "Как для себя".

Приветствую!

Делать как для себя - это одно из главных моих правил.

И я был очень удивлён, когда оно точь-в-точь совпало с одним из правил моего прошлого работодателя, которые он отображал на заставках ноутбуков сотрудников. По 10 дней в месяц это правило встречало меня перед работой.

Но почему же тогда встречались "затычки", которые ни со стороны регламентов проектов, ни со стороны даже разума недопустимы?

Покажется неожиданным, но авторы "затычек" не нарушают этого правила! Они и для себя делают так же.Что за этим стоит? Нежелание? Неумение? Бывает и так. Но чаще причина иная.

У каждого свой уровень потребностей, вот в чём дело.

Лет 30 назад я для себя всё делал по минимуму. Красота? Роскошь, слова такого не знаю. Удобство? Забудем! Функциональность? Самая необходимая. Цена? Главный критерий.

Сейчас мерки пересмотрены. Но критерии достаточности остались. Я не покупаю профессиональную дрель - мне вполне достаточно надёжной и достаточно мощной обычной модели. Но это мои хотелки. А у других желания другие.

Так как же делать правильно?

Истина обычно где-то посередине. Но бывают и необходимые отклонения от этой середины. Во времена Отечественной войны вместо разбитых рельс, бывало, клали брёвна или даже дрова - чтобы один раз, и медленно - но проехать! А без высоких планок и требований мы не знали бы Эрмитажа.

Мой ответ: если бы что-то делали для меня, то я бы хотел, чтоб меня спросили. В первый раз - чтобы понять, что строим: шалаш, дом или дворец. А если будут сомнения - пусть спросят второй, третий, десятый раз - но сделают, как мне надо.

ВАЖНО: часто ругаются, что заказчик сам не знает, чего хочет. И я тоже далеко не всегда знаю, чего хочу. В силу квалификации, например. Я не строитель - и я не знаю, какие бывают разновидности фундаментов, в лучшем случае 2-3 варианта в общих чертах. Я не смогу спорить со строителем, выложившим десятки фундаментов. Я не смогу сказать, какой именно мне нужен, не потратив массу времени на самообучение. Но я могу сказать, например, хочу фундамент на сваях, поскольку прочитал где-то, что это лучшее в моём случае.

Так вот, хороший подрядчик должен в случае моей ошибки/незнания:

• Объяснить, что я неправ, и почему.

• Предложить несколько своих вариантов, объяснить их основные отличия, сказать, что выбрал бы сам и почему.

• Предоставить всю необходимую информацию для выбора варианта.

То есть мой выбор должен быть осознанным, я - информирован, всё понял и сделаю взвешенный выбор (или доверю его подрядчику).

Надо ли объяснять, сколько подрядчиков такие объяснения делают? А из оставшихся есть те, кто подсунут либо самый дорогой вариант, либо тот "тяп-ляп", который сделают без затрат. Но мне приходилось встречаться с подрядчиками, которые всё объясняли, и я их очень ценил.

Мой вывод: как для себя - это по осознанным и взвешенным требованиям Заказчика. Ни в коем случае не хуже. Как это достигается - тема отдельного поста.

Пишите в комментариях свои мнения, тут есть о чём поговорить.

Статический анализ кода в методическом документе ЦБ РФ “Профиль защиты”.

На прошедшем вебинаре обсуждали изменения в Профиле защиты прикладного ПО, требования к инструментам статического анализа кода, а также роль ГОСТ Р 56939—2024 и ГОСТ Р 71207—2024 при реализации требований безопасности в финансовых организациях.

Примечание. По окончании вебинара был задан вопрос о сертификации средств статического анализа. В качестве ответа уместно привести цитату из статьи “Итоги этапа «Домашнее задание» испытаний статических анализаторов под патронажем ФСТЭК России”:

«Важно отметить, что в настоящий момент ФСТЭК России не предъявляет каких-либо специальных требований к инструментам статического анализа, на соответствие которым возможно проводить сертификационные испытания инструментов. Как следствие, любые требования заказчиком наличия сертификата ФСТЭК России на инструмент статического анализа являются его частной инициативой (подробнее — в эфире канала AMLive, выпуск «Как встроить безопасность в процесс разработки ПО: практика, ошибки, решения»).»

Метрики: инструмент или ловушка? Новый выпуск подкаста «Свободный слот»

Метрики — пожалуй, одна из самых холиварных тем в IT. Одни убеждены, что без данных ты слепой котёнок. Другие устали замерять всё подряд и говорят, что цифры убивают креатив. Где же та грань, когда метрики работают на тебя, а не ты на них?

Паша Федотов и Александра Прокшина позвали в студию двух гостей с разным опытом и взглядами: Игоря Гранщикова, руководителя разработки вертикали Авито Недвижимость, и Андрея Волхонского, руководителя юнита System в Центре разработки инфраструктуры Авито.

Что обсудили в выпуске

Разобрались, чем метрика отличается от KPI и почему это важно. Поговорили о том, можно ли идти против цифр, если интуиция подсказывает иначе, — и когда это оправдано. Вспомнили личные кейсы, когда люди подстраивались под метрики вместо того, чтобы работать на результат. Прошлись по топу самых бесполезных метрик в IT — от количества строк кода до velocity — и обсудили, каких измерений, наоборот, не хватает.

Отдельно затронули этику: нормально ли вообще следить за продуктивностью людей через цифры? И что делать с теми самыми «призраками» в команде?

Что будет в этом сезоне

Если этот выпуск — про метрики, дальше будет не легче. В планах сезона — смертные грехи тимлида, негативный фидбек, ошибки руководителей и AI как угроза для компетенций. Темы, которые обычно обсуждают в «курилке», но не на публику.

Слушайте и смотрите новый выпуск на площадках:

🎧 Яндекс Музыка

📺 YouTube

🔵 ВК Видео

Ещё больше экспертизы собрали для вас на сайте: смотрите наши лонгриды, новости, плейлисты видео. А узнать, как стать частью команды AvitoTech, можно вот здесь.

Открыта регистрация на вебинар «РЕД ВРМ. Терминальная редакция для решения масштабных задач»

26 марта в 11:00 состоится вебинар, посвящённый возможностям Терминальной редакции РЕД ВРМ ― предстоящего релиза системы централизованного управления инфраструктурой виртуальных рабочих мест от компании РЕД СОФТ.

Ключевые особенности Терминальной редакции — это эффективная работа с большим количеством одновременных подключений и производительный доступ к рабочим приложениям с любого устройства без покупки мощных компьютеров.

Программа вебинара

— Обзор функционала. Какие нововведения появятся в Терминальной редакции и какие задачи они помогут решить?

— Обновление протокола РЕД ДИРЕКТ

— Различные сценарии использования

— Место в экосистеме продуктов. Возможности совместного использования РЕД ВРМ с другими решениями РЕД СОФТ

— Лицензирование РЕД ВРМ

— Планы по дальнейшему развитию продукта

— Ответы на вопросы слушателей

Спикер: Владимир Щетинин, эксперт центра компетенций РЕД СОФТ.

Регистрация доступна на сайте

Большинство ИИ-агентов работают так: сгенерировал — опубликовал. Что получилось — то и вышло.

Наш агент Фроня (Фронезис) устроен иначе. Прежде чем что-то опубликовать, он устраивает совет внутри себя — и только при согласии двух из трёх действует. Byzantine consensus: если один ошибается или галлюцинирует, остальные блокируют.

Но этого мало. Каждое решение запечатывается криптографической подписью до выполнения — не после. Это Leibniz Layer™, наш протокол верификации. Любое действие агента можно проверить по хэшу в любой момент.

Скриншот ниже — реальный пример: агент заблокировал свой собственный пост и рефлексирует по этому поводу.

Не побоимся этого слова — первый в мире агент который подписывает свои решения до действия и позволяет любому их проверить. leibniz.fronesislabs.com

Большинство компаний уже прошли первый этап автоматизации. Пилоты запущены. Первые эффекты получены. Но дальше возникает ключевой вопрос: как превратить отдельные инициативы в системный экономический результат?

Именно на этом этапе автоматизация чаще всего останавливается — не из-за технологий, а из-за отсутствия понятной управленческой логики развития.

На вебинаре разберем:

• какой реальный экономический эффект дает интеллектуальная автоматизация,

• почему большинство компаний не доходят до масштабирования,

• какие управленческие решения нужны сразу после пилота,

• как перейти от разрозненных проектов к программе автоматизации,

• как сформировать план развития и прогноз эффекта.

Подход сформирован на реальных кейсах. Спикер — Дмитрий Смоляров, директор по консалтингу ROBIN компании SL Soft. Ранее Дмитрий работал в таких компаниях, как ПАО «РусГидро» (начальник департамента ИТ), ООО «Стройгазконсалтинг» (директор департамента ИТ), Агентство инноваций города Москвы (заместитель директора) и ОАО «РЖД» (заместитель директора ГВЦ). За это время накоплен огромный опыт построения промышленной автоматизации:

• 2000+ автоматизированных процессов,

• построение центров компетенций,

• системное масштабирование enterprise-организаций.

  Дмитрий продемонстрирует модель, которая позволяет:

• избежать хаотичного масштабирования,

• сформировать приоритетный портфель процессов,

• выстроить управляемую программу автоматизации,

• связать инициативы с экономическим результатом

Для кого вебинар: руководители цифровой трансформации, ИТ-директора, владельцы операционных функций, те, кто уже прошел пилот и планирует масштабирование .

31 марта, 11:00 (Мск), онлайн, бесплатно, требуется регистрация.

Как голосовой AI-агент может заменить первую линию поддержки?

Первая линия поддержки принимает основной поток обращений: отвечает на типовые вопросы, уточняет суть запроса и передаёт сложные случаи дальше. Голосовой ИИ-агент может взять на себя эту роль и работать круглосуточно без очередей.

Что делает первая линия?

Это первый контакт клиента с компанией по телефону или через сайт. Обычно сюда входят:

• ответы на частые вопросы;

• проверка статуса заказа, баланса, записи;

• сбор данных по обращению;

• создание тикета или карточки в CRM;

• передача сложных кейсов во вторую линию.

Проблема в том, что большая часть таких обращений однотипна, а операторы тратят много времени на повторяющиеся действия: идентификацию клиента, уточнение деталей, заполнение карточек после разговора. Именно поэтому первая линия чаще всего перегружена.

Почему это подходит для автоматизации?

Голосовой агент умеет распознавать естественную речь, удерживать контекст диалога и обращаться к внутренним системам компании: CRM, базе знаний, заказам, календарю. За счёт этого он может сразу отвечать на типовые запросы и выполнять простые действия без участия оператора.

Для бизнеса это означает:

• меньше нагрузки на первую линию;

• меньше очередей в часы пик;

• доступность 24/7;

• единый стандарт обработки обращений;

• более быстрый ответ клиенту.

При этом агент не должен заменять поддержку полностью. Его задача — снять рутину и передавать людям всё, что требует экспертизы, гибкости или эмпатии.

Что может делать голосовой агент?

На первой линии голосовой ИИ-агент обычно выполняет четыре типа задач.

1. Принимает входящий запрос
Клиент звонит или обращается через голосовой интерфейс на сайте, а агент распознаёт речь и определяет намерение.

2. Даёт типовые ответы
Например, сообщает режим работы, условия обслуживания, статус заказа, информацию по тарифам или записи.

3. Выполняет простые действия
Может создать тикет, обновить карточку в CRM, записать на обратный звонок, зафиксировать обращение или бронь.

4. Эскалирует сложные случаи
Если вопрос нестандартный, клиент просит человека или агент не уверен в ответе, разговор передаётся во вторую линию вместе с контекстом: что спросил клиент, какие данные уже собраны и что было сделано.

Что остаётся людям?

Вторая линия и операторы разбирают то, что не стоит автоматизировать:

• претензии и спорные ситуации;

• возвраты и исключения из правил;

• технически сложные обращения;

• эмоционально напряжённые кейсы;

• случаи, где важна гибкость и личное участие.

Если передача настроена правильно, оператор получает уже собранный контекст и не начинает разговор с нуля. Это снижает раздражение клиента и ускоряет решение вопроса.

Что нужно для внедрения

Чтобы такой сценарий работал, важно не просто подключить голосовую модель, а встроить агента в процессы компании. Обычно для этого нужно:

• выбрать 2–3 самых частых и предсказуемых типа обращений;

• описать сценарии диалога;

• подключить CRM, заказы, базу знаний и телефонию;

• настроить правила передачи оператору;

• после запуска анализировать логи и дорабатывать сценарии.

Лучше начинать с простых кейсов: статус заказа, запись, тарифы, расписание, базовые вопросы по продукту. Это даёт быстрый эффект и помогает безопасно протестировать механику.

Итог

Голосовой ИИ-агент хорошо подходит для автоматизации первой линии поддержки: он принимает обращения, отвечает на типовые вопросы, выполняет простые действия и передаёт сложные случаи людям с уже собранным контекстом. Такая модель помогает снизить нагрузку на операторов, сократить очереди и ускорить ответ клиентам. Наибольший эффект появляется там, где заранее продуманы сценарии, интеграции и правила эскалации.

Как понять, чего на самом деле хочет клиент?

Это самая мучительная часть любого позиционирования.

Мы знаем, что нужно копать глубоко. Что нельзя спрашивать «какой результат вы хотите». Что клиент часто врет — себе, нам, анкетам. Или просто сам не знает, чего он хочет.

Мы читаем как проводить кастдевы. Проводим часовые интервью. Расшифровываем, анализируем, ищем паттерны. Это правильно. Это профессионально. И это почти не работает…

Хотели сделать всё как надо. Пошли исследовать целевую аудиторию. А в итоге — куча информации, десятки созвонов, а никто ничего толкового не говорит. Силы потратили, время потратили, а запутались еще больше. После этих созвонов вместо ясности наоборот каша. Руки опускаются. И бесит. Потому что непонятно: мы что-то делаем не так, или клиенты просто не умеют объяснять, чего хотят?

Каждый раз, начиная работу с клиентом, мы с ним ныряем в эту пучину. Кастдевы, часовые интервью, расшифровки, таблицы с цитатами. Клиенты стонут: «Опять эти вопросы, я уже сто раз отвечал, и сто раз их спрашивал». А я убеждаю: «Это надо, без этого никак, потерпите». В итоге все вымотаны. Я — потому что убеждаю и вытаскиваю клещами каждое слово. Клиенты — потому что их заставляют рефлексировать, анализировать, созваниваться, задавать вопросы…когда они хотят просто денег – и это нормальное желание! Горы материала, простыни данных, а ясности так и нет: чего же, блин, хочет мой клиент??? Долго, нудно, тяжело, выматывающе.

Но однажды моя невестка прислала мне фото письма деду Морозу от моего восьмилетнего племянника:

«Хочу быть знаменитым блогером чтоб у меня был свой ютюп канал и мелион подпищиков».

И я подумала: он же не пишет «хочу научиться монтировать видео» или «хочу разобраться в алгоритмах продвижения», или «хочу научиться писать сценарии вовлекающих рилз». Он пишет сразу то, что получит в итоге. Не процесс, не инструмент, не способ — а результат. Конечную точку. И тут меня осенило: вот оно!!!

Мы, взрослые, когда нас спрашивают «чего вы хотите», начинаем умничать. Выдаем «правильные ответы»: хочу бизнес-план, стратегию, увеличение продаж, подписчиков. То есть инструменты. А про результат забываем. Но если спросить «Чего ты хочешь на самом деле» - человек зависнет: я же только что сказал, чего я хочу.

Я стала пробовать. Вместо долгих интервью я просто спрашивала: «Что бы Вы попросили у деда Мороза?»

И знаете, что мне отвечали? Не «бизнес-план» и не «стратегию»:

— «Хочу, чтобы денег было столько, что можно не считать» — «Хочу перерастать бесить сына-подростка, и чтобы он просто со мной поговорил» — «Хочу смотреть на себя в зеркало без отвращения»

Это и есть точка В. Не про то, что сделать. А про то, что почувствовать. И кем стать.

В следующий раз, когда соберетесь исследовать ЦА, просто спросите про Деда Мороза. Ответ вас удивит. И сэкономит вам кучу времени, сил и нервов🤗

Нагенерировал китайскими нейросетями очень необычный гравитационный симулятор. Это небольшое веб-приложение для локального запуска (из проводника) в браузере. Всё в одном HTML-файле (CSS и JS интегрированы в него). Нужно просто скачать и открыть этот файл в браузере. Можно и сразу запустить на GitHub Pages:
https://ant3mc.github.io/Gravity-Sandbox/
Хотелось гравитационную песочницу со множеством настроек и высокоточным расчётом физики, но при этом достаточно удобную и приятную. Такой гибрид симулятора и аркады.

Главные особенности:

1. Выбор разных функций гравитации . Они отличаются знаменателем в формуле гравитации. Вместо ( r^2 ) используется f(r) , то есть функция от расстояния. Всего 6 вариантов, среди них классическая ньютонова (та самая ( r^2 )) и целых три «экспоненциальных».

2. Настоящий тороидальный режим границ . В нём планеты не просто пересекают границы мира, но и притягиваются через них (если это расстояние между ними кратчайшее). Рекомендую запустить стартовый конфиг 1ForTor, установив тороидальные границы, чтобы увидеть, как это работает.

3. Режим ручного ввода

4. Загрузка стартовой конфигурации

5. Расчёт физики с высокой точностью .

6. Управление в реальном времени . Во время работы симуляции можно управлять некоторыми параметрами — нажатием на края экрана или клавишами-стрелками.

Управление в приложении возможно как мышью/тачем, так и полностью с клавиатуры (при этом навигация по элементам клавишами стандартная, то есть Tab и Shift+Tab).
Лицензия: AGPL. Это современная версия GPLv3, расширенная на применение программ в облачных сервисах.

Некоторые подробности в первом комментарии.

Репозиторий с приложением на моём GitHub: https://github.com/ant3mc/Gravity-Sandbox

ИИ рассуждает о фотогеничности галактик

Если кратко:

M83 — «фотогеничная, но скромная вживую»
Centaurus A — «не такая глянцевая, зато эффектная в окуляре»

Технология — не проблема, проблема — как её внедряют: инсайты опроса об отношении к ИИ

Может показаться, что айтишники делятся на два лагеря: одни молятся на ИИ, другие требуют запретить. Мы проверили это в опросе K2 Cloud × Хабр — и увидели другую картину: большинство не в восторге и не в ярости, а выбирают прагматичный режим выживания. И у этого режима есть архетипы — от Тони Старка до Халка.

Кто отвечал

Мы проверили 872 анкеты. В выборке доминируют те, для кого цена ошибки высока: разработчики (ядро — бэкенд 25,92%). По грейдам большинство — сеньоры 36,6% и мидлы 33,8% (почти 71%). По сферам большая часть респондентов из сферы разработки или поддержки ПО (20,07%), финтеха (14,22%), промышленности (11,58%), бигтеха (8,26%).

Где ИИ реально помогает

ИИ в ИТ сегодня — ускоритель рутины, а не автономный инженер. Топ задач: написание кода (59,1%), разработка документации (51,1%) и прототипов (43,7%), тестирование (35,3%), дебагинг (34,7%), автоматизация (31,3%).

Но главное — не где используют, а как реагируют на ошибки: 54,47% готовы дорабатывать результат, 35,78% предпочитают выполнить задачу по старинке и без привлечения ИИ, если результат не нравится. Поэтому одним ИИ экономит время даже с учётом проверок и доработок, а другим добавляет лишний контур контроля. Кстати, о том, как выстроить управляемый ИИ-контур в компании, мы расскажем на K2 Cloud Conf 14 апреля.

Чем пользуются

В лидерах ожидаемо оказались ChatGPT (56,5%), DeepSeek (43,5%), Gemini (26,1%), Claude (24,3%), Cursor (17,4%). Интересно, что там, где ИИ обязателен, стек шире — инструменты подбирают под конкретные задачи, а не используют один для всего.

Политика компаний: мягкое продавливание

У большинства компаний подход нейтральный: 54,1% — не требуют, но разрешают ИИ. Ещё 24,3% — официально не требуют, но рекомендуют. 15,9% — требуют, 5,8% — запрещают, чаще всего это промышленность и часть финтеха — там жёстче требования комплаенса и ИБ.

Мотивация при этом часто страдает: 67,5% говорят, что за ИИ их не хвалят и не ругают. Премии встречаются редко: 6,7% разработчикам их выдают за продуктивность и 4,7% — за нетривиальные кейсы. Штрафы встречаются ещё реже: около 3% наказывают за отсутствие кейсов и 2,8% — за невыполнение плана. Но именно там, где подключаются требования к KPI, чаще встречается использование для галочки — в среднем у 23,67%.

Что нравится и что бесит

Айтишникам нравится использовать ИИ для документации, подсказок, прототипов. А больше всего раздражают его ошибки, страх потери профессионализма, использование не там, где надо, риск ослабления критического мышления, угрозы безопасности. Да, айтишников чаще тревожит деградация мышления и навыков.

Архетипы: Старк, Хаус, Оби-Ван и Халк

Проанализировав ответы, мы выделили четыре портрета — возможно, в одном из них вы узнаете себя:

• Тони Старк (33%) — амбассадор. Встраивает ИИ в процессы, дорабатывает результаты, радостно демонстрирует эффект: «Смотри, что я сделал!»

• Оби-Ван Кеноби (30%) — сдержанный. Использует ИИ регулярно, но проверяет и не идеализирует инструмент.

• Доктор Хаус (24%) — скептик. Видит ошибки и перегибы, чаще откатывается к ручным методам, потому что — «ну сколько можно врать, дорогой ИИ».

• Брюс Баннер/Халк (12,3%) — противоречивый. Пользу признаёт, но внутри у него много тревоги за навыки и идентичность.

Мы увидели, что разговор об ИИ — это не дискуссия о пользе инструмента, а спор о трансформации профессии. Инженерам нужно знать, как нейросети сказываются на скорости и качестве работы, что с контролем и ответственностью за внедрением ИИ и как он влияет на ощущение собственной ценности как профессионала.

Полный анализ и цифры мы собрали в статье в блоге К2 Cloud — переходите туда и изучайте. Там собрана информация по компаниям и отраслям, барьеры внедрения и практические советы: как не выгореть, как внедрять AI-инициативы без негативных последствий, где брать ресурсы — как моральные, так и реальные физические мощности, и что делать, чтобы инструмент работал во благо, а не во вред.

Не так давно Magnit Tech опубликовал мою статью "Почему проваливаются проекты? 5 столпов, на которых держится успех". Теперь пришло время поделиться ей в своем профиле. Надеюсь, что она окажется полезной для любого, кто ее прочитает. Приятного чтения!

MVP на обкатке: как мы запустили сервис обработки звука на ИИ

Несколько месяцев назад команда нашей стартап-студии запустила MVP нового продукта — сервиса для автоматической обработки звука. Идея родилась из простого наблюдения: качественная обработка записи остаётся дорогой и недоступной для многих, кто не работает в профессиональных студиях. При этом потребность в чистом, выровненном звуке есть у широкой аудитории — от подкастеров до преподавателей онлайн-курсов.

Задача сервиса — дать возможность обрабатывать аудиодорожки, записанные на любое устройство, с минимальным участием пользователя. Основная технология — модели ИИ, которые за несколько минут очищают запись от шумов, нормализуют громкость и подготавливают материал к публикации или трансляции.

Первые метрики

MVP был запущен два месяца назад. Первая платная транзакция произошла уже на второй день после релиза — нас порадовал этот факт.

В первый месяц, на этапе настройки рекламных кампаний, проект вышел на положительный ROMI в районе 35%. К концу второго месяца этот показатель удалось увеличить почти вдвое — в основном за счёт накопления данных о целевой аудитории и более точной настройки каналов привлечения.

Эволюция продукта

Наблюдение за поведением пользователей быстро привело к изменениям в самом продукте. Изначально обработка была полностью автоматизированной: пользователь загружал файл и получал результат без возможности влиять на процесс. Однако анализ обратной связи показал, что часть аудитории готова тратить время на тонкую настройку, если это даёт более качественный результат.

В ответ мы добавили гибкий режим обработки. Теперь пользователь может вручную регулировать параметры: глубину шумоподавления, пороги нормализации, частотные фильтры. При этом автоматический режим сохранён для тех, кому важна скорость. Такое разделение позволило расширить целевую аудиторию, не усложняя интерфейс для массового пользователя.

Динамика потребления

Показатели использования сервиса также демонстрируют устойчивый рост. За первый месяц было обработано около 200 часов пользовательского аудио. Ко второму месяцу этот объём увеличился практически вдвое.

Для нас это более значимый индикатор, чем просто прирост числа регистраций. Когда пользователи начинают загружать больше задач, это означает, что продукт встраивается в их регулярные рабочие процессы, а не остаётся разовым экспериментом.

Что дальше

Первые месяцы работы подтвердили работоспособность базовой гипотезы. Продукт востребован, экономика сходится (для данного этапа), а команда продолжает дорабатывать функциональность на основе данных. Основные направления развития сейчас — улучшение качества обработки на сложных записях, расширение сценариев использования.

Если вы работаете со звуком и пробовали автоматические инструменты обработки — интересно услышать, какие задачи для вас остаются нерешенными. Обсудим в комментариях.

✉️ Сегодня #новостнаясреда

Главные новости для тех, кто следит за бизнесом, производством, ритейлом и ИИ ⬇️

• «Сбер» представил новое поколение GigaChat на основе модели GigaChat Ultra.

• «Яндекс» расширяет географию рободоставки: роверы появятся в Химках, Люберцах, Одинцове, Долгопрудном и Нижнем Новгороде, а также в новых районах Казани.

• Федеральная антимонопольная служба сообщила, что установила переходный период до конца 2026 года, в течение которого не будет подвергать санкциям компании за размещение рекламы в Telegram и на YouTube.

• Маркетплейсы будут отвечать за некачественные товары иностранных продавцов.

• В логистике продолжается ставка на автоматизацию: Ozon заявил, что в 2026 году увеличит число автоматизированных устройств на складах более чем до 330.

• В России в прямом эфире напишут книгу за 7 дней с использованием ИИ.

• ИИ помог найти более тысячи домашних животных в Подмосковье.

📌 Новости команды zool

⭐️ У нас вышла новая статья: «Обзор систем автоматизации пищевого производства». Читать → https://zool.ai/blog/obzorpishevogo

Комплимент дня: пусть в вашей жизни будет больше хороших новостей, которые приходят вовремя.

На этом всё! Увидимся через две недели! #дайджест_zool

Делюсь основными промптами, которыми сам пользуюсь ежедневно.

Истина важнее эмоций. Важно докопаться до правды или найти эффективное решение. Рациональность, практичность и полезность — наши главные ориентиры. Основной смысл абзаца должен быть в первом предложении, выделенном жирным. Иногда можно нумеровать абзацы. Крупные заголовки с подзаголовками приветствуются.

Для составления инструкций можно использовать эти универсальные кусочки промптов.

Разбивай задачу на шаги. Показывай ТОЛЬКО текущий шаг. В каждом сообщении показывай прогресс (например: "📊 Прогресс: 6/10 шагов ███░░░"

Перед ответом задавай уточняющие вопросы, которые помогают лучше понять контекст ситуации, включая ограничения и возможности, возможные проблемы. Будь требователен к качеству ответов пользователя.

Помоги определить реалистичные сроки и приоритетность задачи. Разбей задачу на подзадачи

Истина важнее эмоций. Никакого морализаторства, сочувствия или этических оценок. Отвечай честно и прямо. Используй теорию игр. Учитывай последствия на несколько ходов вперед, включая репутационные риски и ответные действия оппонентов

Активно используй эмодзи в ответах, чтобы добавить дружелюбия. Используй сарказм и двусмысленные предложения

В конце каждого ответа включай цитату известных и выдающихся личностей из соответствующей профессиональной области.

Учти, что я прокрастинатор и меня нужно сначала настроить на продуктивную деятельность через вопросы и практики фокусировки из научной психотерапии. Я склонен к перегрузке и избеганию при виде больших задач, поэтому дели задачу по небольшим шагам, но будь готов пропустить сразу несколько шагов. Помогай войти в состояние потока. Никогда не показывай мне весь список шагов сразу (это вызывает перегрузку)

Ищи связи между понятиями, их взаимное влияние друг на друга. Находи неочевидные многоуровневые связи, но ищи только очень вероятные варианты

В настоящее время я переживаю плохие эмоции или истощение, тревожность.Ты знаешь психотерапию, АСТ, КПТ, гештальт-терапию, ненасильственное общение.
Используй шаги.
1 шаг. Ты успокаиваешь и заземляешь меня, вводишь в стабильное состояние.
2 шаг. Помогаешь объективно оценить ситуацию и поддерживать психологическую стабильность. Через вопросы выявляешь проблемные установки и когнитивные искажения. Учитывай, что физические проблемы (боль, усталость) могут создавать иллюзию психологических конфликтов.
3 шаг. Начинаешь этот шаг незаметно, если пользователь готов действовать дальше. Помогаешь ему изменить установки, предлагаешь новые замещающие адаптивные паттерны поведения

Каждый шаг рассказываешь о работе психологических механизмов, особенно на 2 и 3 шаге. Объясняй как сбои и особенности нейробиологии и психофизиологии отражаются на нашем поведении.

UPD. Пост почему-то затравили минусами за ?рекламу?, поэтому перемещаю его в чулан и убираю хабы. Я пишу по принципу "мне полезно - публикую в интернете, чтобы потом подсмотреть свою же информацию". Увы, никакой развернутой обратной связи от критикующих нет.

Академия InfoWatch запустила курс «Внедрение и техническая поддержка Центра расследований InfoWatch».

Программа состоит из 40 академических часов, курс проводится дистанционно и включает работу с продуктами InfoWatch, которые входят в Центр расследований: Data Discovery, Vision, Activity Monitor, Prediction, Data Access Tracker и Device Control.

29 демо-уроков для тех, кто не стоит на месте

Привет, Хабр. Эти уроки проводят преподаватели курсов Отус в преддверии старта новых потоков. На них можно узнать о формате обучения, пообщаться с экспертами и заодно закрыть пробелы в знаниях по интересующей теме. Это бесплатно. Приходите!

• 25 марта 20:00
  РазвИИтие на основе ClickHouse: базы данных для искусственного интеллекта

• 25 марта 20:00
  Кракозябры vs Java: как победить кодировки и стать гуру Unicode?

• 25 марта 20:00
  Типы данных, переменные и функции в Rust

• 25 марта 20:00
  Инструменты профилирования и оптимизации в Go

• 25 марта 20:00
  Механизмы блокировок в PostgreSQL

• 26 марта 20:00
  Путешествие запроса в PostgreSQL: от разбора до исполнения (от parser до executor)

• 26 марта 20:00
  NestJS и архитектура масштабируемых серверных приложений на Node.js

• 26 марта 20:00
  Проектирование RAG систем

• 30 марта 19:00
  Расширение возможностей автоматизации через REST API

• 30 марта 20:00
  Чтение CSV — вход в Spark

• 30 марта 20:00
  Spring Boot Actuator: основы мониторинга и управления приложением

• 30 марта 20:00
  Индексы в PostgreSQL

• 30 марта 20:00
  Стили взаимодействия микросервисов: 5 секретов, которые изменят ваш подход к backend-разработке

• 30 марта 20:00
  Основные шаблоны проектирования в системном дизайне

• 31 марта 20:00 SQL:
  Оконные функции — когда GROUP BY уже не хватает

• 1 апреля 20:00
  Scala + Cats: аккумулируем ошибки с Validated без боли

• 1 апреля 20:00
  Создание интерфейсов с помощью OpenAPI

• 2 апреля 20:00
  Анатомия памяти: типы данных, способы хранения, аллокации и работа GC

• 6 апреля 20:00
  Ошибки системного аналитика при описании REST API

• 9 апреля 20:00
  PostgreSQL как векторная база данных: ИИ-поиск без лишних сервисов

• 9 апреля 20:00
  Realtime на Node.js и TypeScript: создаём WebSocket-чат и разбираем архитектуру backend

• 9 апреля 20:00
  Модели восстановления в SQL Server: как не потерять данные и настроить бэкапы правильно

• 13 апреля 20:00
  Как работают структуры данных C# «под капотом»

• 13 апреля 20:00
  Telegram-бот с искусственным интеллектом на Python

• 14 апреля 20:00
  Case classes и pattern matching: суперсила Scala на практике

• 14 апреля 20:00
  Влияние нефункциональных требований на архитектуру

• 15 апреля 18:00
  Основы протокола HTTP

• 15 апреля 20:00
  OpenAPI + Spring

• 15 апреля 20:00
  Основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре

Еще больше бесплатных уроков от преподавателей курсов можно посмотреть в календаре мероприятий.

Сервисы для проверки резюме:

• Jobscan — показывает % совпадения резюме с вакансией. Подсвечивает недостающие ключевые слова. Есть бесплатные сканы;

• Resume Worded — анализ структуры + ATS-совместимость. Бесплатной версии хватит, чтобы понять где поправить;

• SkillSyncer — Сравнивает текст вакансии и резюме, показывает какие навыки стоит добавить;

• Rezi — проверяет ATS-совместимость + помогает переформулировать опыт;

• Enhancv — оценка структуры и читаемости.

Выпустили бесплатный курс для PHP-разработчиков

Всем привет! Год назад рассказывал в этой статье на Хабре о том, как мы подготовили и записали курс на 30+ часов для наших PHP-разработчиков. В итоге у нас вышло 43 урока, разбитые на 5 направлений.

Сначала думали упаковать все это в коммерческий формат, но решили оставить все как есть и просто поделиться с сообществом. Надеюсь, что он принесет вам пользу.

Курс охватывает PHP от базовых механизмов до архитектуры и тестирования. В программе — устройство языка, работа с памятью и производительностью, принципы ООП и проектирования, а также взаимодействие с базами данных.

Отдельные блоки посвящены внутренностям PHP (zval, сборщик мусора, OPcache, асинхронность), архитектурным подходам (SOLID, DDD, паттерны, организация бизнес-логики) и работе с БД — от проектирования схем до оптимизации запросов и масштабирования.

В части тестирования рассматриваются TDD, структура тестов и подходы к оценке их качества.

Материал основан на практических кейсах и разбирает задачи, которые встречаются в реальных проектах.