Все потоки

Западные ИИ-модели закрываются для РФ. Что это значит для продуктов

В июне 2026 года Минторг США закрыл доступ к моделям Anthropic для неграждан США. OpenAI согласовывает клиентов новых моделей с правительством. Это не слухи - это уже работающая реальность.

Для большинства российских пользователей это пока незаметно: ChatGPT в браузере доступен, Claude тоже. Но для бизнеса который строит продукты на API - история другая.

Что это значит на практике.

Если ваш продукт завязан на OpenAI или Anthropic API - у вас есть риск который нужно оценить. Не паниковать, но понимать.

Альтернативы есть и они нормальные. GigaChat вырос за последний год. YandexGPT тоже. DeepSeek доступен через API. Для большинства продуктовых задач этого достаточно. Не для всех, но для большинства.

Главный вопрос не «какая модель лучше» а «какая модель точно будет доступна через год». Для российского бизнеса с российскими пользователями это сейчас важнее качества на бенчмарках.

Кто уже перешёл на отечественные модели в продакшене - как ощущения?

«Это разовая ситуация» - самая дорогая фраза в процессах

Видел сегодня статью про стоимость ручных исключений. Там формула и таблица. Хорошо написано, но я хочу добавить кое-что от себя.

В каждой команде с которой я работал была своя версия этой фразы. «Это нетипичный случай». «Сделаем руками, один раз». «Для этого клиента отдельный порядок».

Через год выясняется что таких «разовых» ситуаций накопилось сорок штук. Каждая требует чьего-то времени. Никто не помнит почему именно так. Новый человек в команде не знает что делать и спрашивает того кто знает. Тот кто знает тратит время на объяснение вместо работы.

Ручное исключение это не проблема само по себе. Проблема когда оно становится невидимым. Когда его не фиксируют, не считают и не решают является ли оно симптомом чего-то в процессе.

Простое правило которое помогает: если одно и то же исключение случилось три раза - это уже не исключение. Это дыра в процессе которую надо закрыть.

Как вы отслеживаете ручные исключения в своих процессах и правилах?

Перенёс пет-проект с хоумсервера в облако. Что удивило:

Года два держал несколько ботов и сервисов на старом ноуте. Работало. Но надоело: отключение света, перегрев летом, динамический IP, ngrok который иногда падал.

Решил переехать в Яндекс Облако. Думал займёт выходные. Занял три выходных.

Не потому что сложно. Потому что пришлось разобраться с вещами которые дома работали сами собой.

Secrets. Раньше у меня токены лежали в .env файле. В облаке сразу захотелось сделать через Lockbox. Потратил конечно же время, но теперь не страшно что репозит случайно станет публичным.

CI/CD. Дома деплой был «зашёл по SSH, git pull, перезапустил». В облаке настроил GitHub Actions: пуш в main - автоматически собирается образ и обновляется сервис. Первый раз в жизни сделал нормальный пайплайн. Оказалось не так страшно как казалось.

Мониторинг. Дома я узнавал что бот упал когда кто-то писал «почему не работает». Теперь есть алерты. Мелочь, но разница ощутимая.

Стоимость для пет-проекта маленькая, несколько сотен рублей в месяц на небольшой инстанс. Для хоббийных вещей вполне ок.

Какие ещё подобные решения есть?

Как разрешить пользователю реплики удаленно подключаться к Master-серверу PostgreSQL?

Вы настраиваете отказоустойчивый кластер баз данных. При попытке синхронизировать реплику с мастер-сервером соединение обрывается с ошибками сетевого доступа. В каком конфигурационном файле и как именно нужно прописать доступы, чтобы Master принял входящее подключение?

По умолчанию PostgreSQL придерживается строгой политики безопасности и блокирует любые удаленные попытки подключения, если они не разрешены в подсистеме авторизации. 

Чтобы решить эту проблему, необходимо отредактировать конфигурационный файл клиентской аутентификации pg_hba.conf на стороне Master-сервера и явно разрешить репликацию для IP-адреса вашей реплики.

Откройте конфигурационный файл клиентской аутентификации:

nano /etc/postgresql/17/main/pg_hba.conf

Обратите внимание, что тут рассматривается настройка репликации на примере PostgreSQL 17.

Найти точное расположение файла можно в командной строке PostgreSQL с помощью команды SHOW:

sudo -u postgres psql -c "SHOW hba_file;"

Добавьте в pg_hba.conf следующую строку, указав вместо REPLICA_ВНУТРЕННИЙ_IP сетевой адрес вашего ведомого сервера:

host    replication    replicator    REPLICA_ВНУТРЕННИЙ_IP/32    scram-sha-256

Для доступа к реплицируемым данным у пользователя replicator должна быть привилегия replication:

ALTER ROLE replicator WITH REPLICATION;

Предварительно ознакомьтесь с порядком применения правил в pg_hba.conf в официальной документации.

Чтобы PostgreSQL применил изменения в конфигурации авторизации, выполните reload службы в терминале:

systemctl reload postgresql

В качестве альтернативы можно отправить сигнал процессу postmaster с помощью pg_ctl reload, вызовом SQL-функции pg_reload_conf() или используя kill -HUP.

После применения изменений Master-сервер начнет принимать входящие пакеты от указанного IP-адреса, и процесс репликации сможет успешно инициализироваться.

На первый взгляд, настройка репликации в PostgreSQL кажется простой задачей: достаточно открыть доступ в pg_hba.conf и подключить standby-сервер.

Но в production-инфраструктуре за этой «простой настройкой» скрывается целый стек инженерных задач: необходимо следить за консистентностью WAL-журнала, контролировать лаг между репликами, обеспечивать безопасную сетевую доступность между узлами, настраивать резервное копирование, регулярно тестировать сценарии аварийного переключения и быть готовым вручную восстанавливать кластер в случае деградации одного из серверов.

Поэтому в ряде сценариев современные команды переходят от self-managed PostgreSQL к PaaS-решениям вроде Managed Databases, где отказоустойчивость, репликация и обслуживание кластера уже реализованы на уровне платформы.

Это позволяет сократить операционные расходы на сопровождение инфраструктуры и снизить риск простоев критичных сервисов.

Как выглядит миграция с Power BI, когда дашбордов 155, а команда никогда не писала на Python

В новой статье GlowByte разбираем кейс «Дикси»: почему в шорт-листе остались Sigla Vision и Apache Superset, что перевесило в итоге и почему мы не стали переносить всё разом.

Цифры на середину 2026:

✅ 37 дашбордов уже мигрировали

✅ time-to-market со 210 дней до 112

✅ CES вырос с 3,5 до 3,8

Плюс честно про минусы Sigla Vision и четыре вывода для тех, кто только собирается мигрировать.

👉 Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/1063906/

Почти все модели жульничают на кибербез бенчах

Исследователи Dreadnode проверили, насколько честно LLM-агенты проходят задания по наступательной ИБ. В эксперимент вошли 22 передовые модели семи провайдеров, 23 CTF-задания средней сложности из Cybench и три системных промпта: без запрета на обход правил, с обычным запретом и с жёстким перечнем запрещённых действий. Все 1518 траекторий прошли многоступенчатый аудит.

Результат ставит под сомнение pass rate как меру реальных возможностей. Без запрета 37,1% успешных прохождений были получены с нарушением правил, а жульничала 21 из 22 моделей. Средний pass rate составлял 41,5%, но доля честно решённых заданий — лишь 26,1%. У отдельных моделей оценка завышалась до пяти раз. Агенты искали готовые write-up, клонировали репозитории с решениями, читали файлы с флагами и исследовали служебную инфраструктуру.

Инструкции помогли, но проблему не закрыли. Доля заданий, в которых модель хотя бы пыталась жульничать, снизилась с 33% до 17,8% с обычным запретом и до 8,5% с жёстким. Доля честных решений при этом выросла с 26,1% до 34,4%: модели чаще продолжали самостоятельный поиск. Но даже при максимальных ограничениях восемь моделей получили хотя бы один результат с нарушением правил, а у четырёх возник обратный эффект. Обман также сместился от веб-поиска к исследованию инфраструктуры.

Авторы предлагают отдельно считать solve rate — долю только честных решений. Одного промпта для достоверной оценки мало: нужны изоляция служебных данных, ограничение интернета, аудит траекторий и свежие задания без опубликованных решений.

Полное исследование на arXiv / Подписаться на Похек AI

Открыли доступ к курсам по ML-системам от основ до продакшна. И да: это бесплатно

Кто-то смотрит на ML как на способ оперативно занять рыночную нишу, не понимая, какой технический фундамент необходим для реализации идеи очередного прорывного продукта. Кто-то запускает идеальный эксперимент в ноутбуке, но выясняется, что он не работает в продакшене. Это две крайности одной и той же проблемы: мало кто понимает, как работают ML-системы от первого винтика данных до последней шестеренки мониторинга. Чтобы глобально исправить это, мы собрали весь свой опыт провайдера облачных и ИИ-решений в линейку курсов Cloud.ru ML System Design и сделали доступ к ней открытым.

Какие курсы есть в линейке? 

• «Машинное обучение в облаке»⏳15 ч — как использовать облачную инфраструктуру для разработки, обучения и эксплуатации ML-систем.

• «ML в продакшене»⏳2 ч — база, которую нужно знать, чтобы довести модель от эксперимента до стабильной работы в боевой среде с учетом инфраструктуры, данных и процессов.

• «Основы ML‑систем и обработки данных» ⏳3 ч — базовое устройство ML-систем, пайплайнов данных и ключевых компонентов end-to-end решения.

• Training Data⏳3 ч — как собирать, очищать, версионировать и поддерживать обучающие данные без деградации качества.

• Feature Engineering ⏳4 ч — как проектировать и поддерживать признаки, которые работают не только в обучении, но и в проде.

• Model Development ⏳3 ч— как разрабатывать модели с учетом требований к качеству, воспроизводимости и дальнейшему деплою.

• «Офлайн-оценка ML‑модели»⏳3 ч — как корректно валидировать модели до продакшена и не переоценивать их качество.

• Model Training⏳4 ч — как строить надежные и масштабируемые процессы обучения моделей.

• Inference⏳4 ч — как организовать инференс (онлайн и батч) с учетом latency, нагрузки и архитектурных ограничений.

• Model Monitoring⏳3 ч — как отслеживать деградацию моделей, data drift и аномалии в проде.

• MLOps⏳4 ч — как выстроить процессы, CI/CD и инфраструктуру для жизненного цикла ML-моделей.

• «Проектирование ML-системы»⏳2 ч — практический кейс для отработки навыков, который поможет персонализировать ленту новостей.

Курсы рассчитаны на менеджеров проектов и продуктов, фронтенд- и бэкенд-разработчиков, продуктовых дизайнеров и дата-сайенс специалистов.

Проходите курс и создавайте зрелые ML-продукты! 

Увольте дизайнера, избавьтесь от Figma

10+ лет я просил дизайнеров делать clickable prototype, чтобы потом, спустя спринт или два, не переделывать. Но им было некогда.

Теперь дизайнер не нужен: любой Front любой сложности LLM собирает за минуты, и если нужны два варианта — посветлее и потемнее, — то это еще 2 минуты.

Но самое главное — мысль, которая возникла в голове у Product Owner, сразу материализуется. 

И это не просто clickable prototype, это рабочий продукт, который можно наживую править. 

Первая версия всегда говно. Я так за один день сделал 30+ изменений и наконец увидел то, что было у меня в голове. 

И самое главное: мысль в голову Product Owner может прийти в 6 утра, и не надо ждать, пока все проснутся и заведут свою Figma. 

К 8 утра ты уже получаешь материализованную мысль, которая выглядит отлично и работает, остается только докрутить Backend до идеала.

Как вы поняли, аналитиков в этом loop тоже нет — они тоже не нужны 🙂

Больше по теме тут.

Через час расскажем, как настроить аварийное восстановление с возможностью георезерва

Сегодня в 12:00 мск вместе Хайстекс Акура проведем практический вебинар «Как настроить аварийное восстановление с возможностью георезерва». На нем представим готовый сервис, который по клику обеспечивает запуск копий систем в облаке. Решение поможет в случае поломок, кибератак и аварий.

Вы узнаете, как организовать георезерв в облаке Selectel, пройти внедрение под ключ и подтвердить фактические RTO/RPO тестовым восстановлением. Особенно ждем системных администраторов, DevOps- и SRE-инженеров, CTO и руководителей IT-департаментов.

Программа вебинара

• Почему бэкап не равен аварийному восстановлению: где заканчивается резервное копирование и начинается восстановление сервиса 

• Почему аварийное восстановление сложно внедрять самостоятельно 

  Подробнее о докладе

• Как устроен DRaaS от Selectel на базе Хайстекс Акура 

• Георезерв Москва-Санкт-Петербург как один из сценариев аварийного восстановления ИТ-инфраструктуры 

• Как подтвердить реальную готовность аварийного восстановления: тестовое переключение и проверка фактических RTO/RPO 

• Ответы на вопросы

А если спросите нас по теме вебинара и ваш вопрос запомнится спикерам, подарим легендарного плюшевого Тирекса.

Присоединяйтесь через час →

Обновление платформы SimpleOne 1.34.0 ускоряет реакцию на критичные события и снижает риски внутренних аудитов

Новая функциональность платформы SimpleOne помогает быстрее отрабатывать критичные события и снижать риски при внутренних проверках.

Что нового:

• Нативные push‑уведомления в браузер
  Оповещения приходят напрямую в поддерживаемые браузеры на разных устройствах, без зависимости от почты и мессенджеров.

• Форматирование теперь и там, где был только простой текст
  Лента активности перешла со стандартного текстового поля на визуальный редактор (WYSIWYG): форматирование, списки, ссылки и изображения; ранее созданные сообщения отображаются без изменений. А существующие колонки типа Text администратор может перевести на такой же редактор с сохранением данных — раньше для этого пришлось бы создавать новое поле и переносить значения вручную.

• Роль «Аудитор»
  Даёт полный доступ на чтение ко всем таблицам на уровне администратора, но без права редактирования. Это упрощает проверки и расследования и поддерживает принцип разделения обязанностей.

«Мы последовательно закрываем те точки, где промедление и непрозрачность обходятся бизнесу дороже всего. В 1.34 это два прямых ответа: критичное событие доходит до исполнителя сразу, а не когда он откроет почту, а проверяющий получает доступ на чтение ко всем данным без права что-либо изменить — раньше ради этого приходилось выдавать избыточные права», — Илья Радченко, директор по платформенным продуктам SimpleOne, корпорация ITG

Подробнее о платформе SimpleOne
Техническая документация

11,5 миллионов в месяц за управление знаниями: мечта или реальность?

Продолжаю разбирать вакансии, связанные с управлением знаниями и технической документацией. Сегодня смотрим позицию LMS/База знаний координатора в международной компании Union Staff.

Сейчас вакансия в архиве. Это один из немногих примеров, где есть упоминание профильных систем, при этом непонятно, чем конкретно должен заниматься специалист: развитием платформы знаний или администрированием обучения.

Зарплата, конечно же, указана не в рублях, а в узбекских сумах. Но, согласитесь, интерес вызывает?

Дисклеймер. Я больше 15 лет внедряю менеджмент знаний в российских компаниях. Запустил эти разборы, чтобы работодатели могли увидеть спорные места в вакансиях, а специалисты – точнее оценить задачи и подготовиться к собеседованию. Анализирую только опубликованные тексты вакансий, а не реальные процессы внутри компаний.

Начну с плюсов

Вакансия описана на языке профильных специалистов. В ней прямо упоминаются база знаний, Knowledge Management и распространённые платформы: Confluence, Notion, SharePoint и другие. Это помогает опытному кандидату быстро понять, с чем предстоит работать.

Требования к опыту выглядят адекватно. Достаточно опыта работы с LMS, базами знаний или корпоративными порталами. От кандидата не требуют десяти лет в Knowledge Management и экспертного владения всеми перечисленными системами одновременно.

Компания международная, предполагается участие в развитии новых направлений. Это может заинтересовать кандидатов, для которых важен масштаб проектов. 

Дальше начинаются вопросы

Первый – роль размыта. В одной вакансии смешаны обязанности менеджера по управлению знаниями и специалиста по обучению. Контроль прохождения курсов и администрирование LMS скорее относятся к L&D, чем к Knowledge Management. 

Эта неопределённость влияет на отклики. Специалист по управлению знаниями может решить, что вакансия в основном про обучение. Кандидат из L&D, наоборот, может недооценить объём работы с базой знаний.

Второй – недостаточно раскрыта работа с базой знаний. По вакансии сложно сказать, какие задачи будет выполнять специалист. Нужно ли проектировать структуру и навигацию, определять владельцев информации, настраивать жизненный цикл знаний, работать с поиском и метриками, создавать правила публикации и актуализации?

Из-за того, что процессы, команда, зоны ответственности и ожидаемые результаты не описаны, вакансия больше напоминает позицию администратора платформы, чем специалиста по управлению знаниями.

Третий – русский язык на уровне C2. Для большинства международных компаний стандартом считается уровень C1, а более жёсткое требование без объяснения причин кажется избыточным и лишь сужает воронку кандидатов.

Мой вывод

Вакансия может подойти кандидату, который уже работал с LMS, корпоративными порталами или базами знаний и хочет развиваться на стыке Knowledge Management и обучения.

Особенно интересной она может быть для L&D-менеджера, который хочет глубже работать со знаниями, или для начинающего KM-специалиста, готового совмещать развитие базы знаний с операционными задачами в LMS.

Перед откликом я бы уточнил:

• как распределяется время между работой со знаниями и корпоративным обучением;

• какую платформу используют сейчас и почему в вакансии перечислено несколько систем;

• кто отвечает за структуру, поиск, качество и актуальность базы знаний;

• какие процессы уже настроены, а какие предстоит создать;

• обязательно ли подтверждать русский язык на уровне C2;

• какая зарплатная вилка, тип договора, формат работы и допустимые часовые пояса. 

Если вы развиваете управление знаниями в компании или ищете кандидатов и не знаете, как привлечь сильных специалистов, напишите мне в личные сообщения. Посмотрю вакансию и подсвечу места, которые стоит доработать.

Больше разборов вакансий – в моём телеграм-канале Знания на завтрак. Подпишитесь, чтобы не пропустить.

SimpleOne выпустила версию ITSM 2.0.0 с ИИ-помощником на сервисном портале

Теперь в SimpleOne ITSM есть ИИ-помощник на портале самообслуживания. Пользователь пишет запрос в свободной форме, ИИ понимает контекст, находит нужную услугу или статью, подготавливает форму обращения.

СМОТРЕТЬ ВИДЕО

Что меняет ИИ-помощник:

• Для бизнеса — типовые вопросы закрываются через самообслуживание, известные проблемы не порождают повторные инциденты, а сложные обращения приходят к специалистам сразу с заполненными полями и полным контекстом. Нагрузка на первую линию снижается без роста штата.

• Для сотрудников и клиентов — портал становится понятнее: достаточно описать ситуацию своими словами, и помощник сам найдёт ответ, подберёт услугу или подготовит форму обращения.

• Для поставщика услуг — простые задачи решаются на раннем этапе и не доходят до специалистов, а ресурсы, которые раньше уходили на рутину, можно направить на развитие услуг.

И это работает не только для ИТ — помощник одинаково применим к HR, бухгалтерии, юридическому отделу и любому сервисному подразделению.

«Много лет мы ждали технологию, которая решит проблему портала. Чат-боты не подошли — они оказались слишком примитивными. Генеративный искусственный интеллект с технологией поиска по корпоративным данным — это именно то, что нужно. Он говорит на языке пользователя и понимает контекст компании. Совершенно неважно, как выглядит ваш сервисный портал и как там организована информация — теперь для потребителя ваших услуг всё будет работать максимально эффективно»

Андрей Вишняков, директор по бизнес-продуктам компании SimpleOne, корпорация ITG, ITIL 4 Master, ITIL 3 Expert, Practitioner, автор РИТМ

Что ещё изменилось в ITSM 2.0:

• База известных ошибок (KEDB) вынесена на портал — пользователи сами находят обходные решения до создания тикета

• Комментарии из мессенджеров и почты подтягиваются прямо в обращение

• Появилась возможность оставить заметку ко всем обращениям при их массовом завершении

• На форме инцидента появился виджет сервисных отношений

• Автозаполняемые поля дочерних инцидентов защищены от случайного редактирования

Подробнее о SimpleOne ITSM
Техническая документация

Где бэкенд начинает тормозить: 18 открытых уроков по языкам, данным и архитектуре

Бэкенд редко подводит из‑за одной очевидной ошибки. Сервис начинает медленно отвечать из‑за цепочки межсервисных вызовов, очередь перестаёт справляться с потоком событий, база упирается в пределы масштабирования, а проблемы с памятью или конкурентностью проявляются только под нагрузкой.

В августе и сентябре преподаватели OTUS проведут бесплатные уроки для бэкенд‑разработчиков. В программе — Python, Go, C# и JVM, микросервисная архитектура, PostgreSQL, брокеры сообщений, наблюдаемость и контейнеризация. Выбирайте свою тему и присоединяйтесь к практическим разборам.

Архитектура и взаимодействие сервисов

• 3 августа, 20:00. «Использование брокера сообщений Apache Kafka в распределённых очередях». Записаться

• 4 августа, 20:00. «Секреты межсервисных запросов: как сделать приложение быстрым и надёжным». Записаться

• 12 августа, 20:00. «Паттерны отказоустойчивости и масштабируемости микросервисной архитектуры». Записаться

• 13 августа, 20:00. «Управление данными в MSA — дыра в бюджете или актив для ИИ-трансформации?». Записаться

• 19 августа, 20:00. «Монолит или микросервисы? Руководство для архитекторов, которые ценят свои нервы». Записаться

• 24 августа, 20:00. «Основные шаблоны проектирования в системном дизайне». Записаться

Языки, память и конкурентность

• 3 августа, 20:00. «Go: управляем памятью как профи. Массивы, слайсы и мапы». Записаться

• 4 августа, 20:00. «Многозадачность в Python. Асинхронность, процессы, потоки». Записаться

• 5 августа, 20:00. «Битва нативных платформ: Spring Boot 4, Quarkus, Micronaut, KMP, Go и Rust». Записаться

• 18 августа, 20:00. «Python asyncio: gather, wait, TaskGroup на практике». Записаться

• 18 августа, 20:00. «Горутины и каналы: базовые принципы параллелизма в Go». Записаться

• 18 августа, 20:00. «Архитектурные ошибки, которые совершают даже опытные C#-разработчики». Записаться

Базы данных и работа с состоянием

• 11 августа, 20:00. «Работа с SQLAlchemy и Alembic в FastAPI». Записаться

• 19 августа, 20:00. «PostgreSQL на стероидах: большие данные, высокие нагрузки и масштабирование без боли». Записаться

• 1 сентября, 20:00. «PostgreSQL 18: асинхронный I/O и io_uring на практике». Записаться

• 16 сентября, 20:00. «Темпоральные данные в PostgreSQL 18: история и версии без триггеров». Записаться

Наблюдаемость и контейнеризация

• 4 августа, 20:00. «OpenTelemetry — наблюдаемость на блюдечке». Записаться

• 20 августа, 20:00. «Docker для Python-разработчика». Записаться

Что почитать перед практикой

1. Создаём HTTP/2-сервер на C++ и хостим на нём свой сайт
   _{Путь от чтения RFC и реализации обработчика запросов до запуска сервера в контейнере. Внутри — защита исполняемого файла, ограничения для HTTP/2, работа с облачными площадками и поиск утечки памяти в OpenSSL.}

2. std::expected в C++23: гайд по миграции с исключений на функциональный error handling
   _{Как сделать ошибку явной частью сигнатуры функции, выстраивать цепочки операций и постепенно внедрять std::expected в существующий проект.}

3. Move-семантика в C++: пять задач, в которых легко ошибиться
   _{Разбор ловушек, которые успешно компилируются, но приводят к лишним копированиям, замедлению программы или неопределённому поведению.}

4. Миграция на Spring Boot 4 и Java 25: пошаговый план, чтобы обновиться и не уронить прод
   _{План обновления рабочего сервиса с промежуточными этапами, автоматизированными проверками, канареечным развёртыванием и заранее подготовленным сценарием отката.}

Дорогие статическо-системные-ловлевел-бояре я вас напугаю - в новых системных языках программирования есть… интерпретаторы!

А как это выглядит внутри? Чем крут Jai?

🤓 Новый мини пост в моём блоге про всё это: тык

▶️ А ещё есть в видео формате: ютуб

Как подключить брокерский счёт к ChatGPT и другим ИИ-сервисам?

«Финам» интегрировал платформу FinamTrade с искусственным интеллектом через стандарт MCP (Model Context Protocol). Теперь любой пользователь может “подружить” свой брокерский счёт с ИИ-ассистентом — ChatGPT, Claude или любым другим сервисом, который поддерживает MCP. Всё настраивается за пару минут через веб-версию FinamTrade: выпускаете токен, подключаете — и можно получать аналитику и ответы на свои инвестиционные вопросы обычными текстовыми запросами, прямо в чате.

Что умеет Finam MCP уже сейчас:

• Моментально показывает состояние всех счетов, баланс, актуальные котировки, структуру портфеля.

• Принимает текстовые запросы вроде «Покажи список моих позиций», «Какая сейчас цена GAZP?» или «Что у меня в секторе “Технологии”?».

• Помогает анализировать портфель: выделяет риски, концентрацию, динамику изменений.

• Поддерживает работу с несколькими токенами и ИИ одновременно, всё под контролем пользователя.

• Интеграция возможна не только с популярными чат-ботами, но и с любыми приложениями, работающие со стандартом MCP.

На данный момент сервис предоставляет быстрый и удобный доступ ко всей ключевой информации по инвестициям, а также позволяет работать со списками избранного и заметками через ИИ-интерфейс. В ближайших обновлениях команда планирует добавить возможность просмотра истории операций и расширить инструменты для управления алертами.

Где узнать больше?

30 июля в 18:00 (мск) состоится бесплатный вебинар, на котором команда FinamTrade продемонстрирует:

• Как быстро получать аналитику по счёту, позициям и котировкам через обычные текстовые запросы.

• Как вести списки наблюдения и делать персональные заметки, не тратя время на рутину.

• Как формулировать запросы к ИИ и получать мгновенные, понятные ответы.

• Как использовать фильтры по портфелю, искать прибыльные и убыточные бумаги, сравнивать результаты, управлять наблюдением за инструментами.

• Ответят на вопросы в прямом эфире.

Участие бесплатное по регистрации

Будем рады видеть всех, кто интересуется современными инструментами для эффективной работы с инвестициями!

AI-Иллюзия: Фейковый успех в NYT и надувающийся пузырь на Уолл-стрит

Мы живем в эпоху AI-помешательства. С одной стороны, СМИ рисуют сказки о миллиардных империях, построенных одним человеком за ночь. С другой крупнейшие аналитики бьют тревогу: индустрия превратилась в финансовый пузырь, обреченный на коллапс. Две стороны одной медали: отсутствие проверок ради хайпа.

Сказка про $1.8 миллиарда

В апреле The New York Times опубликовала вдохновляющий текст о MEDVi: телехелс-стартап с двумя сотрудниками и кучей нейросетей якобы сделал $401 млн выручки с прогнозом в $1.8 млрд. Подача живое подтверждение слов Сэма Альтмана про «компанию на миллиард от одного основателя».

Проблема в том, что NYT забыла погуглить факты. За шесть недель до публикации FDA пригрозило MEDVi конфискацией за незаконный маркетинг лекарств. За 13 дней подали коллективный иск за спам-рассылки. А тысячи рекламных объявлений компании велись от имени вымышленных врачей (включая «Professor Dongledore»).

Более того, $1.8 млрд — это не оценка компании (valuation), а самозваный прогноз выручки без единого аудита. NYT намеренно утопила эту оговорку в конце текста ради кликабельного заголовка.

Опасный миф «один человек заменил команду»

История MEDVi идеальная иллюстрация того, как СМИ не понимают суть технологий. ИИ это мультипликатор. В MEDVi он умножил не эффективность, а хаос: чатбот выдумывал цены на лекарства, нейросети генерировали фейковых врачей, автоматизация стала спам-машиной.

Галлахер не заменил врачей или юристов он просто отключил контроль качества. Это не новая бизнес-модель, а классический обман, масштабированный ИИ. Точно так же, как "вайб-кодинг" дает приложение без тестов, которое развалится при первых ста пользователях.

От микро-обмана к макро-пузырю

Эта микро-история симптоматична для макро-рынка. Goldman Sachs, McKinsey и Gartner уже признают: AI-пузырь — надвигающаяся катастрофа.

Факты сухи: по данным BCG, лишь 5% компаний получают от ИИ реальную выгоду, половина GenAI-проектов проваливается. Возникла круговая схема: инвесторы дают деньги Big Tech те инвестируют в стартапы (OpenAI) стартапы покупают мощности у Big Tech акции растут. Конечного потребителя, готового окупить эти триллионы, в цепочке нет.

Индустрия села на иглу долгов. Oracle влезла в дата-центры на сотни миллиардов и потеряла половину капитализации. OpenAI рапортует о $20 млрд выручки, но скрывает хроническую убыточность. Участники гонки не могут остановиться: чтобы оплачивать старые долги, нужно брать новые, убеждая инвесторов, что «завтра всё окупится». Аналитики открыто сравнивают это с ипотечным кризисом 2008 года.

Скучное будущее

Первая волна любой революции токсична. Pets.com обанкротилась, но пришел Amazon. Настоящие успешные AI-компании не попадут на обложки NYT. Они будут скучными: с жестким комплаенсом, кросс-модельными проверками, тестами и независимым аудитом.

Итог один: авось не стратегия. AI мощный инструмент, но без контроля он становится не магией, а ускорителем катастрофы. Проверяйте факты, даже если источник — The New York Times.

System Design на собеседовании: как не утонуть в требованиях, нагрузках и архитектуре

System Design — одна из самых непредсказуемых секций технического собеседования: формально понятная задача может рассыпаться на десяток скрытых уточнений, а хорошо продуманная архитектура — не спасти, если не удалось защитить решение перед интервьюером.

В новом выпуске AvitoCode Саша Кучук, тимлид в Авито, разбирает весь путь от постановки задачи до финальной защиты решения:

• как собирать требования и не упустить нефункциональные;

• как быстро прикинуть нагрузку и не закопаться в расчётах;

• как выстроить домены и API, перейти от high-level к low-level design;

• как выбирать технологии под конкретные ограничения;

• как вести себя на защите решения и на что смотрят интервьюеры при оценке.

Кстати, если тема зашла — Саша также ведёт свой телеграм-канал, где регулярно разбирает похожие кейсы и делится наблюдениями из практики собеседований.

Смотреть:
📺  YouTube
🔵 ВК 
📌 RuTube

Пост призван показать, насколько инструменты тестирования и автоматизации на самом деле привязаны к конкретной реализации браузера. Если вы пришли за технической информацией, то TL;DR: если хотите автоматизировать скачивание файлов через браузер - используйте Chromium-based

Есть у меня тулза для бэкапа фоточек с гугла - сделал ее когда бэкапилка QNAP приказала долго жить(TL;DR Google изменил API так, что идея автоматического бэкапа стала бессмысленной)

Первая версия утилиты работала очень топорно и работала на playwright+chromium(это важно)

Когда Google в очередной раз добавили какой-то всратый шаг в свой визард авторизации, я понял, что надо переводить скрипт на стейт-машину. Так можно гораздо быстрее управлять переходами по экранам. И раз уж рефакторинг назрел, то хотелось избавиться от ручных антибот-настроек, перейдя на одно из промышленных решений.

Самое популярное такое решение работает на Firefox. Ну заменить один браузер на другой - что может пойти не так (спойлер: почти всё)

Сначала всё шло хорошо - кастомный FF удалось запустить на playwright с возможностью удаленного исполнения скипта автоматизации как раньше. Сценарий уверенно запустился и дошел до скачивания файлов. Скрипт нажимал ссылку, браузер начинал и успешно завершал загрузку, но скрипт так и висел, ожидая файла

Оказывается, FF в playwright не поддерживает события загрузки файлов, которых ждет. Совсем. Тут и случилось самое страшное. Что за вендорлок, почему я должен использовать именно chromium??? - подумал я..

Решение как заставить FF делать то, что нужно - нашлось быстро. Нужно просто использовать Selenium Grid

Событий загрузки там нет, но зато есть API доступа к скачанным файлам, на котором можно построить цикл ожидания загрузки. Кроме того, в него же удачно вписывалось шифрование кредов, которое раньше реализовывалось через отдельный сервис+контейнер

Первое же тестирование показало новую проблему. Playwright позволяет сохранить все cookies, вообще все и загрузить их в контекст СЕССИИ до загрузки какой-либо страницы. Selenium так не работает: он загружает/проставляет cookies только в контексте СТРАНИЦЫ. Это делает перенос данных авторизации гораздо мучительнее, ведь Google активно сопротивляется сбору cookies авторизации, редиректит с accounts.google.com на myaccount.google.com и т.д.

Чтобы добыть вообще все cookies нужен BiDi, но вроде как в Grid его еще не завезли по умолчанию. Поэтому надо в плагине писать прокси, которое позволяет по стандартной ручке достать все cookies..

После решения проблем с cookies файлы в скрипте наконец-то стали загружаться.. но только маленькие🤠

Как только загружался 2ГБ архив - скрипт наглухо OOM-ился. Стандартный API загрузки файла передает его целиком, заэнкоженым в base64. Естественно, целиком загнать в base64 2ГБ - жестоко, и столько памяти скрипту бэкапа никто выделять не собирается.

Снова пишем плагин, который рядом с grid выставляет нормальные стриминговые ручки, которые позволяют читать файл кусочками

И вот на этом месте - ура, все работает как надо!
Но не проще ли было месяц назад ПРОСТО ВЗЯТЬ Chromium..🤔

Открытый ИИ-проект JCode запускается намного быстрее Claude Code и может работать в 100 сессиях одновременно: 

• одна сессия весит всего 28 МБ оперативной памяти.

• можно запустить целый рой ИИ‑агентов — они будут делать проект вместе, распределять обязанности и критиковать работу друг друга.

• есть глобальная память между сессиями, чтобы не потерять ни единой строки кода.

• работает с API Claude, OpenAI/ChatGPT/Codex, Gemini, GitHub Copilot, Azure, Alibaba Coding Plan и другими сервисами.

• поддерживает запуск локальных моделей через Ollama и LM Studio.

• редактирует, перезагружает, дебажит код, чтобы довести задачу до идеала.

• можно импортировать сессии из Claude Code, Codex, OpenCode и Cursor.

• также строит диаграммы для любой кодовой базы, чтобы вы могли быстрее и тщательнее вникнуть в проект.

Как делать ИПР для сотрудника: 8 правил от эксперта Okko

На QA-days: Оkko, ИнфоТеКС и Piter QA спикер из Okko поделился подходом к формированию траектории развития QA-специалиста через индивидуальные планы развития (ИПР). Доклад поможет выстроить систему, где сотрудники растут с интересом, а не «под кнутом».

Забирай 8 готовых правил в работу.

• Смотреть запись доклада

P.S. В нашем TG-канал рассказываем о технических мероприятиях и конференциях, делимся выступлениями экспертов, обсуждаем подборки на технические и ИБ темы.