Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга

Ближайшие бесплатные вебинары:

🎬 «Как ИИ уже изменило тестирование ПО»
14 сентября, 18:00–19:00 (Мск).
Разберём, что реально делегировать, где нужна экспертиза человека и сколько это стоит. Отдельно обсудим роль QA как дирижёра ИИ-процессов, контроль стоимости токенов и логирование, а также инфраструктурные задачи и кейсы автоматизации рутины. В финале — риски: безопасность данных в LLM, рост затрат, организационные сложности и снижение компетенций при чрезмерной зависимости от ИИ.
✍️ Записаться

🎬 «Один SQL над Iceberg, PostgreSQL и ClickHouse: как Trino выполняет федеративные запросы, и где они начинают тормозить»
15 сентября, 17:00–18:00 (Мск).
Один SQL над Iceberg, PostgreSQL и ClickHouse: как Trino выполняет федеративные запросы и где они тормозят. На живом примере с EXPLAIN ANALYZE — план выполнения и способы ускорения, от фильтрации и материализации до вычислений в источнике. В финале — сравнение с PostgreSQL/Greenplum, ClickHouse и Spark SQL и что меняется в проде.✍️ Записаться

Теги:
0
Комментарии0

За день мы успеваем прочитать десятки сообщений, переключиться между задачами, разобраться в новом инструменте и принять несколько решений, не всегда имея полную картину. В таком потоке особенно важно не терять главное, видеть связи и оставлять себе время подумать.

Собрали на осень пять книг, которые помогают тренировать эти навыки и по-другому смотреть на привычные рабочие ситуации 📚🧡

  • «Системное мышление», Донелла Медоуз

Медоуз объясняет, как устроены сложные системы и почему решение одной проблемы может привести к неожиданным последствиям. Книга помогает видеть связи между элементами и глубже разбираться в причинах происходящего.

  • «Думай как математик», Барбара Оакли

Книга не столько про математику, сколько про то, как мы учимся и решаем сложные задачи. Оакли объясняет, как сочетать концентрацию и рассеянное внимание, лучше усваивать новое и не застревать на одном способе решения.

  • «Принцип ставок», Энни Дьюк

Дьюк разбирает, как принимать решения в условиях неопределенности и учитывать роль случайности. Книга помогает отделять качество решения от его результата и точнее анализировать собственный выбор.

  • «Гиперфокус», Крис Бэйли

Книга о том, как управлять вниманием и выбирать подходящий режим для разных задач. Бэйли объясняет, когда нужна глубокая концентрация, а когда полезно позволить мыслям переключаться и искать новые связи.

  • «Алгоритмы для жизни», Брайан Кристиан и Том Гриффитс

Авторы показывают, как принципы из информатики помогают принимать решения в обычной жизни и работе. Книга — про выбор, приоритеты, распределение времени и поиск достаточно хорошего решения.

Теги:
0
Комментарии0

7 новых ИИ-моделей в Рег.облаке: от агентских сценариев до глубокой аналитики

Расширяем каталог нашей ИИ-платформы в Рег.облаке — подключили семь новых ИИ-моделей. И это действительно свежие релизы: большинство вышли в июле-сентябре 2026 года, а некоторые появились буквально на днях. Обо всем по порядку. 

  • Совсем свежая — сентябрьская. Claude Fable 5.1 от Anthropic, вышедшая 1 сентября: контекст 1M токенов, а в агентных задачах Terminal-Bench 4.0 результат вырос до 55,8% против 42,0% у предыдущей версии. 

  • Летние флагманы. Qwen 3.8 Max от Alibaba — это мультимодальная модель с 2,4 трлн параметров и контекстом 1M токенов. Еще одна новинка — Kimi K3 от Moonshot AI, open-weight модель с 2,8 трлн параметров, занявшая первое место в Frontend Code Arena по версии Arena.ai. А также MiMo v2.5 и MiMo v2.5 Pro от Xiaomi — настоящие флагманы для агентских задач. И, конечно, GPT 5.6 Sol от OpenAI, появившаяся в общем доступе 9 июля и которая примерно вдвое дешевле при сопоставимом качестве.

  • Поисковая модель. Sonar от Perplexity — модель для работы с актуальной информацией из интернета, дает 128K токенов и запускает поисковые запросы для подготовки аналитических отчетов.

Все семь моделей уже доступны в личном кабинете в Рег.облаке. Мы продолжим подключать новинки — следите за нашими обновлениями и делитесь в комментариях, что подошло именно вам.

Теги:
+1
Комментарии0

Где находится нниоп нофелет?

Нарисовалась задача: нужно было автоматизировать поиск реквизитов контрагентов по ИНН/ОГРН прямо из интерфейса 7.7, чтобы избежать ручного ввода, ошибок и ввод адреса "НЕ в формате ФНС". Типовой "1С:Контрагент" не рассматривался, он слишком избыточный по стоимости и громоздкий по архитектуре для моих текущих задач. Тем более, что он для Снеговика.

Альтернатива - API ФНС была отвергнута - платный. ???!!! В итоге был выбран путь интеграции с API DaData.

Технически реализовано так:

  • Запрос на сервер DaData →→ получаем JSON →→ парсим данные →→ получаем список реквизитов контрагента (и не факт, что одного!). С полученным списком работаем дальше.

  • Реализовано два режима работы: простой поиск (для пользователя) - показывает найденные реквизиты и служебный (для автоматического создания новых элементов в справочнике и/или актуализации данных) - возвращает найденное вызвавшей процедуре без открытия формы.

Основное окно поиска, ключ API вводится на закладке "Настройка" (один раз).
Основное окно поиска, ключ API вводится на закладке "Настройка" (один раз).

Главный плюс такого подхода - независимость от тяжелых проприетарных надстроек, высокая скорость работы. Единственный нюанс - необходимость собственного API-ключа (регистрируется бесплатно).

Подробности обвязок для HTTP-запросов и работы с json в 7.7 - см. здесь

А теперь к теме поста.

Географ глобус пропил. Московской области.

При тестировании получения от ДаДаты адресов (ФИАС/КЛАДР) обнаружились странные вещи. Например, в Москве теперь фигурирует несколько городов (в том числе и сам Москва г.), хотя всегда был только один - Зеленоград, а в Московской области "исчезли" некоторые районы, точнее почти все (Чеховский не в счет). Города (районные) теперь стали "районами", и прикол в том, что сами же города-районы бывают городами в самих себе. Но некоторых районов в классификаторе адресов Московской области нет вообще: например, Талдомского района больше не существует даже в виде города, хотя сам Талдом г. на месте - в городах МО.

Таким образом, адреса в т.н. формате ФНС (в адресе должно быть 9 запятых: страна ,(1) индекс ,(2) регион ,(3) район ,(4) город ,(5) населенный пункт ,(6) улица ,(7) дом ,(8) корпус ,(9) квартира) выглядят теперь так:

  • ,123456, Москва г,, Москва г,,,,, (город-регион сам в себе)

  • ,140000, Московская обл, Дмитров г, Дмитров г, ,,,, (город-район сам в себе)

  • ,140004, Московская обл, Люберцы г,,, Вуги п,,, (п. Вуги - улица(!) в Люберцы г. "районе")

При этом, код ФИАС у городов-дублеров самих себя одинаковый. Разрядность "кода ФИАС" (в отличие от кода КЛАДР для одного и того же объекта) такова, что уникальный код ФИАС можно "присвоить" не только каждой песчинке на Земле, но и каждой капле воды на всей планете. И еще несколько порядков свободных кодов останутся (наверное, для реголита на Луне), но вот для городов-клонов кодов не хватило.

Не очень понятно, что теперь делать со справочниками, которые содержат адреса в "старом" формате? Это и адреса контрагентов (юридический, фактический, почтовый, адреса доставки и т.д.) и адреса прописки регистрации сотрудников (физ. лиц). Их, даже в небольших одинесных базах, могут быть десятки и сотни тысяч. Ни о каком ручном способе приведения адресов в соответствие к новым выкрутасам ФНС (формирует ФИАС/КЛАДР) не может быть и речи!

Кто-нибудь еще сталкивался с такими переменами в госреестрах? Как вы сейчас решаете проблему синхронизации старых баз адресов с новыми реалиями ФИАС/КЛАДР?

Теги:
+1
Комментарии2

RTL-, DFT- и firmware-разработчик по очереди проектируют чип для игровой приставки. Получается... инженерный разгон

Инженерные разгоны — это новый формат журнала «Истовый инженер». Здесь специалисты рассматривают одну спорную тему с разных ракурсов: предлагают решения, обсуждают их, дополняют друг друга и проверяют идеи на прочность.

На недавний разгон собрались верификатор, тополог, RTL-, DFT-, firmware-разработчик YADRO и по очереди попытались затащить проект чипа. Чтобы найти рабочее решение, им пришлось разобраться, как устроена работа друг друга и какие ограничения каждый этап накладывает на остальные. Что обсудили в итоге:

  • почему хорошее решение для одной команды может создать проблемы для другой;

  • что разработчику микроэлектроники нужно знать о работе соседних команд и насколько глубоко в нее погружаться;

  • зачем начинающему инженеру магистратура МИЭТ и YADRO, если он уже работает по специальности.

➡ Запись инженерного разгона смотрите на «Истовом инженере». Впереди — новые активности, о которых мы тоже расскажем в постах.

Теги:
+1
Комментарии0

Заметка на полях. Про людей, ИИ и проблемы.

По отзывам на «Человека и Рой» у меня сложилось ощущение, что мы одновременно сильно переоцениваем три вещи: способность людей думать, способность ИИ думать и сложность задач, которые людям и ИИ предстоит решать.

С людьми все относительно понятно. Нам нравится представлять, что человек получает задачу, анализирует условия, строит модель и принимает решение. На практике огромная часть типовой работы устроена проще: мы узнаем знакомую ситуацию, достаем подходящий способ решения, немного адаптируем его и идем дальше. И это нормально. Нет никакого смысла каждый раз заново изобретать способ составить бюджет, запустить склад или спланировать проект. Умение не думать там, где однажды уже подумали, вообще одно из главных достижений цивилизации.

Но примерно по той же причине мы переоцениваем способность думать у ИИ. Модель пишет код, анализирует документы, строит планы, решает задачи, и со стороны это выглядит как сложная интеллектуальная деятельность. Возможно, мы наблюдаем не столько выдающиеся способности машины, сколько ошибку в нашей оценке сложности самой работы.

Потому что огромный класс задач требует не озарения, а дисциплины мышления: правильно понять условия, не потерять ограничения, разбить задачу на части, последовательно пройти их, не перепутать причину и следствие, аккуратно посчитать и проверить результат. Именно здесь люди регулярно ошибаются. Не потому, что задача слишком сложна, а потому, что логика должна оставаться последовательной, а внимание - не исчезнуть где-нибудь между третьим и восьмым шагом.

Отсюда возникает третья ошибка. Мы сильно переоцениваем количество работы, для которой нужны человеческая креативность, нестандартное мышление и способность «выйти за рамки». Такие задачи существуют. Создать новую теорию, придумать новую архитектуру или поставить вопрос, которого раньше никто не ставил, действительно трудно. Но основная масса работы состоит не из прорывов. Она состоит из известных операций над известными сущностями при известных ограничениях.

И вот для этого не обязательно иметь человекоподобный интеллект. Тем более, для этого часто не требуется интеллект того уровня, который мы привыкли человеку приписывать.

Поэтому спор о том, когда ИИ научится думать как человек, может оказаться поставленным не с той стороны.

Мы ждем от машины человеческого мышления, чтобы поручить ей задачи, для которых человеку оно тоже почти не требуется, потому что в большинстве случаев достаточно просто не потерять условия по дороге.

Теги:
+3
Комментарии0

22 → 187 сборок выделенных серверов в Москве ⚡️

Расширили линейку выделенных серверов в Москве с 22 до 187 конфигураций. Теперь подобрать сервер под нужную задачу можно еще точнее.

➖ Ходовые Intel Xeon E3, E5 и E-серии, Intel Core i7 и i9, AMD Ryzen 9 на DDR5. Под сайты, приложения, dev-стенды и 1С, где важна высокая частота ядер.

➖ Двухсокетные Intel Xeon Scalable Silver. Под виртуализацию, средние базы и все, где нужно много памяти и потоков.

➖ Мощные двух- и четырехсокетные Intel Xeon Gold 6230R, 6240 и 6330. Под тяжелые базы, большую аналитику и крупные проекты.

Посмотреть все конфигурации →

Теги:
+16
Комментарии0

Программа конференции GoCloud Tech 2026 уже на сайте

Зарегистрировались на конференцию для тех, кто двигает прогресс в эпоху искусственного интеллекта? Самое время выбрать свой трек: 

В треке «Инфраструктура»
Расскажем, как устроена облачная инфраструктура и как она меняется с ростом ИИ-нагрузок. Обсудим безопасность, отказоустойчивость и инженерные компромиссы при создании инфраструктурных сервисов.
Ждем: архитекторов, инженеров, DevOps и SRE, системных администраторов, технических лидеров и всех, кто проектирует, развивает или эксплуатирует облачную инфраструктуру и ИИ-платформы.

В треке «Разработка»
Обсудим, как меняется процесс разработки платформ с приходом ИИ. Обсудим безопасность, разработку собственных решений и границы возможностей ИИ-агентов.
Ждем: техлидов, backend-разработчиков, DevOps и SRE, AppSec-специалистов и всех, кто внедряет ИИ в разработку, строит внутренние платформы и отвечает за production-надежность.

В треке «Данные и ML»
Поговорим, как строить платформы данных и ML-системы, готовые к работе с ИИ. Разберем архитектуру Lakehouse, Data Governance, защиту чувствительных данных и инфраструктуру для высоконагруженного доступа к моделям.
Ждем: дата-, ML- и ИИ-инженеров, архитекторов, продуктовых менеджеров и всех, кто работает с корпоративными данными, LLM и ИИ-сервисами.

Смотрите программу на сайте. 

Теги:
0
Комментарии0

Космический телескоп Roman как образец инженерного прогресса 🔭

Космические проекты — отличный пример, как новые технологии превращают количество в качество. 30 августа 2026 года NASA с помощью тяжёлой ракеты Falcon Heavy запустило космический телескоп Nancy Grace Roman Space Telescope (RST). Зачем NASA потратило на него 4 млрд долларов и чем он похож и отличается от Хаббла?

Сходство. Зеркало RST имеет такой же размер, как у телескопа Хаббла, да и источник тот же — военные поделились своими запасами. Но на этом сходство двух проектов заканчивается — за 26 лет в те же размеры и примерно ту же массу удалось упаковать совершенно новую модель.

Орбита. Хаббл вращается на орбите Земли, и планеты мешают наблюдениям, загораживая почти половину неба и «засвечивая» пространство. RST же выведен в точку Лагранжа L2 в 1,5 млн километров от Земли, где он может снимать в любом направлении, тратя минимум топлива на поддержание орбиты. Кстати, там же работают телескоп Джеймса Уэбба и российская рентгеновская обсерватория «Спектр-РГ».

Разрешение и угол обзора. Естественно, у RST увеличилось разрешение матрицы — 300 мегапикселей, почти на порядок больше, чем у Джеймса Уэбба, и безнадёжно больше 1 Мпикселя Хаббла. Но интересно, что при этом угловое разрешение у всех трёх близко — до 0,05 угловых секунд. Зато угол обзора у RST в 200 раз больше: там, где он рассмотрит полную Луну, Хаббл условно увидит один кратер. Количество переходит в качество — на полный обзор нашей Галактики у Хаббла ушло бы 100 лет, а RST понадобится месяц.

Большой участок неба позволит следить сразу за группами объектов — по изменению яркости и положения звёзд отслеживать сгустки тёмной материи и находить экзопланеты. Кроме того, коронограф — мишень, закрывающая отдельные звёзды, позволит напрямую обнаруживать экзопланеты. Джеймс Уэбб тоже так умеет, но опять-таки с гораздо меньшей скоростью.

Многоразовость. Наконец, мы помним, что Хаббл неоднократно чинили. RST не в 500, а в 1,5 млн км от Земли — надеемся, ремонт ему не понадобится. Но в духе современной техники у него предусмотрен стыковочный узел — можно будет его заправлять, чтобы продлить время работы.

Совместная работа. Научных телескопов слишком мало. На самом деле всем найдётся работа. RST будет обнаруживать новые явления. Хаббл и Джеймс Уэбб — их подробно рассматривать, да ещё привлекать для работы наземные телескопы. И каждый будет со своей скоростью — 11 Тб/57 Гб/3 Гб — передавать данные в земные центры обработки данных, где учёные с помощью искусственного и естественного интеллекта будут раскрывать тайны Вселенной.

Теги:
+29
Комментарии1

Треть объема файловых хранилищ российских компаний занимает цифровой мусор. И это только «цветочки»

Цифровой беспорядок ничем не отличается от обычного: пока не начинаешь разбирать, кажется, что всё под контролем. А потом открываешь папку с файлами или галерею телефона — и обнаруживаешь кэш, который давно пора очистить, копии ненужных документов и файлы, о которых уже успел забыть.

В корпоративных ИТ-инфраструктурах и масштаб больше, и последствия серьезнее. И проблема далеко не в том, что в хранилищах годами лежат ненужные файлы. Хуже всего, что среди этого разрозненного массива данных практически неизбежно оказываются файлы, содержащие конфиденциальную информацию. Если не автоматизировать процесс контроля и аудита, это повлечет за собой финансовые и репутационные риски.

За 2025 год мы проаудировали ИТ-инфраструктуру более сотни компаний — от финансового сектора до фармацевтики, проверили свыше 157 ТБ данных и более 511 тыс. учетных записей.

Делимся некоторыми фактами.

Итоги аудита

В среднем около трети объема файловых хранилищ занимает цифровой мусор: устаревшие файлы, которые не открывали несколько лет, копии и дубликаты документов, а также данные, не связанные с рабочими задачами. Например, личные фото, видео и случайные архивы сотрудников.

Проблема эта далеко не новая и сохраняется из года в год. Бороться с ней вручную практически невозможно: объем данных растет, а вместе с ним в геометрической прогрессии увеличивается и количество информации, за которой необходимо следить. Без инструментов класса DCAP здесь не обойтись.

С доступами ситуация тоже далека от идеала. Более 33% учетных записей имеют слабые пароли либо пароли, которые не обновлялись более 90 дней. В случае инсайдерской атаки такие учетные записи могут упростить злоумышленникам доступ к корпоративным данным. Поэтому компаниям важно разработать надежную парольную политику и автоматизировать ее соблюдение.

Еще один риск связан с правами доступа к сетевым хранилищам. На практике учетные записи сотрудников нередко создаются с одинаковым набором прав, а доступ к файловым ресурсам по умолчанию предоставляется всем. В результате в таком хранилище может оказаться конфиденциальная информация, доступ к которой могут получить злоумышленники.

Что осталось за кадром

Это лишь несколько фактов, которые мы регулярно подтверждаем в ходе аудитов. В полной версии отчета вы найдете больше цифр, разбивку данных исследования по отраслям и размеру компаний, а также рекомендации, как навести порядок в работе с данными и доступами, чтобы эффективнее управлять их жизненным циклом.

Теги:
+4
Комментарии1

Представлен открытый проект Omelette для Mac - улучшенный аналог CodexBar:

  • оптимизирован под CLI Claude Code / Codex / AntiGravity;

  • не просит никаких лишних разрешений;

  • получает сообщения cli и передаёт в терминал на iTerm2 (cmux пока в разработке);

  • находится в активной разработке;

  • имеет всякие дополнительные инструменты и mcp, типа монитора, который сообщает агентам, что они слишком много тратят токенов.

Теги:
0
Комментарии0

«Эго – это враг» Райан Холидей

Это была первая книга Райана Холидея, которую я прочитал. Тогда ещё не знал, или не понял, что он топит за стоицизм. Слово такое слышал, но о чём философия, кто её проповедовал – не знал.

Я долгое время был из тех читателей, что считали старые книжки несоответствующими современному контексту. Вот сейчас сижу и думаю – а почему такое мнение было, кто или что его сформировало? И ничего в голову не приходит. Кроме, разве что, уроков литературы в школе, лет на 20 отбивших какое-либо желание читать классику 😊

Но вот так вот случайно купишь книжку (по распродаже в Лабиринте), встретишь на страницах упоминание стоиков, и вдохновлённый чтением бежишь включать рекомендуемых авторов в список. Спасибо Райану, я добрался и до Марка Аврелия, и до Сенеки, а там по цепочке и до Платона, Аристотеля, Сократа (в изложении его последователей), зацепил Фромма, Ницше, Декарта и т.д.

И всё из-за, казалось бы, вполне современного, не сказать чтобы глубокого нон-фикшн. К слову, так у меня и сформировалась привычка читать книги совершенно разных жанров – никогда не знаешь, где встретишь следующее звено цепи познания (эка пафосно завернул 😊).

Но отдам должное и Райану. Во-первых – да, я купил и прочитал остальные его книги, так что денежкой воздал. Во-вторых, поняв, что книги Райана основаны и стоицизме, и изучив первоисточники, я серьёзно зауважал его труд. Человек реанимировал, популяризировал древнюю философию, переложил её на современный язык, сделал более доступной, привязал к контексту нашей жизни.

Райан – не типичный «делай-как-я-тель». В книгах он практически ничего не говорит от себя, от своей личности, от своего опыта. Он честно позиционирует себя, как ретранслятор чужих знаний. Это подкупает и вызывает доверие – даже у таких скептиков, как я.

Особенно эта, конкретная книга, которая про эго. Напомнила мне о принципе, который я сам для себя сформулировал уже давно – «оценивай себя сам». Для меня это проблема, т.к. почти всё, что я так или иначе создаю – публично, для кого-то (читатели, клиенты, начальство). Привык ждать оценок, работать на них, зависеть от них. С переменным успехом переучиваюсь (упоминал, например, про «отвечай статьёй»).

Райан же написал про это целую книгу – говорит, это моё эго, и не более того. Мне такая точка зрения помогла – показала проблему с неожиданной стороны. Я ж думал, что мешает не моё эго, а тех, кто даёт оценки. Проблема внешних оценок для меня осталась, но, полагаю, до конца она и не решится. Однако влияние её снизилось кратно. Один из позитивных и вполне измеримых результатов – растёт продуктивность творчества. Легче и проще писать, когда не дрожишь о том, что скажут люди (особенно в интернете 😊).

Читайте Райана, он молодец. Читайте стоиков, они дело говорили. И снова Райана.

Это 21-я книга из Книжного стека.

Теги:
+5
Комментарии1

Ближайшие события

Как разглядеть инженера за AI-агентом?

У вашего удалённого коллеги может быть идеальное резюме, GitHub, живой аватар в корпоративном чате и безупречно заполненные документы любого вида - да хоть на японском. Количество кода и даже его функциональность тоже мало что о нём скажут: результат его труда, весьма вероятно, произведён или основательно переработан LLM и несёт её характерный «акцент». Да, известно, что все носят маски. Однако теперь эту маску обеспечивает технология.

Распределённые инженерные команды уже стали нормой: доступ к широкому рынку труда перевешивает неудобства. Однако лёгкой такая работа не бывает - фокус, общий ритм, культура команды и обмен опытом на удалёнке держатся плохо, и оптимальной схемы мы, похоже, так и не нашли. А AI-агенты ещё и добавляют сложности в эту, несовершенную, систему.

Казалось бы, ничего нового — но разница в масштабе. Раньше фасад требовал усилий и рано или поздно трещал. Теперь его можно производить систематически, в промышленных объёмах и без видимых швов. Всё, что приходит от коллеги асинхронно — коммиты, тесты, документация, - теперь говорит скорее о том, как он настраивает своё LLM-приложение и подбирает ему скиллы, чем о нём самом. Понять человека и оценить его вовлечённость остаётся возможным только в моменты прямой коммуникации. Поэтому сейчас совершенно непонятно, как устанавливать контакт с удалённым коллегой и чувствовать пульс инженерного процесса.

Зачем нам вообще знать реальное положение дел? Что в действительности умеет коллега? Насколько он вдумчив и ответственен, насколько критичен к результатам своего труда? Без ответов нельзя планировать, оценивать трудоёмкость и прикидывать сроки. Но важнее другое: нельзя решить, кому доверить архитектурно значимый кусок системы.

Внимательный читатель резонно спросит: если результат проекта — это продукт, и он создаётся по графику, какая разница, что происходит на стороне удалённого коллеги?

Разница в том, что AI напишет не только код, но и регрессионные и нагрузочные тесты — вне зависимости от квалификации инженера. И часть этой большой работы может оказаться подгонкой под результат, чем AI частенько грешит: тест, подкрученный так, чтобы позеленеть, выглядит ровно как честный. Какие шаги предпринимает коллега, чтобы этого не случилось, мы не знаем, его техпроцесс работы с AI непрозрачен. И ещё: расширяемость кода, простота поддержки и количество потенциальных проблем - слищком абстрактные понятия для нынешного AI. А как решил эти вопросы инженер и почему из кода не видно.

Приведу пример из практики — Self-Join Elimination в PostgreSQL. Фича шла в ядро семь лет, один раз откатывалась уже после коммита и после релиза 18 продолжала собирать багфиксы. Недавно Tom Lane переделал её. Раньше, обнаружив самосоединение, Postgres удалял избыточный JOIN и перестраивал все ссылки на него в дереве запроса и структурах плана. Tom от этого отказался: новая реализация правит только дерево запроса и перезапускает планирование с нуля уже по новому дереву. По формальным меркам решение выглядит хуже - планирование дорожает. Выигрыш в другом: исчезает целый класс ошибок, которыми фича успела обрасти.

Заметьте, где здесь виден инженер. Ни диф, ни зелёные тесты не покажут, что человек осознанно заплатил скоростью планирования за надёжность. Мы знаем об этом только потому, что он это проговорил. И это, пожалуй, единственная зацепка, которая у нас остаётся: требовать от коллеги не код с тестами, а сформулированные компромиссы — почему так, чем заплатили, от чего отказались. Ровно то, чего pgsql-hackers требует от любого патча: без обоснования он принят не будет.

Таким образом, качественный и сложный код сам по себе перестал быть мерилом уровня инженера и что должно придти этому на смену, пока непонятно. А какие методы работают у вас при управлении распределённой командой в эпоху AI-агентов? Что помогает, а что уже очевидно устарело?

THE END.
11 сентября 2026 г., Утрехт, Голландия.

Теги:
+6
Комментарии4

Да, шумиха реальная — вышло буквально вчера-сегодня.

Основное по DeepSeek-V4.1-Flash:

  • Официально выпущена 10 сентября, с новым прайсингом для Flash-серии TechNode

  • MoE-модель с 552B параметров в backbone, поддержка контекста до миллиона токенов, нативная работа с изображениями и текстом Hugging Face

  • Новая архитектура — Causal Encoder-Decoder (CED): 40-слойный трансформер, 20 слоёв энкодера + 20 слоёв декодера, где KV-кэш декодера проецируется из финальных состояний энкодера, а не берётся из каждого слоя декодера отдельно. Благодаря этому на префилле активируется только 8B параметров на токен, а на генерации — 16B, что сильно повышает эффективность для агентных задач с большим объёмом входных данных Hugging FaceHugging Face

  • За счёт Compressed Sparse Attention 2 и FP4-квантования KV-кэша footprint снижен до 890 байт на токен — примерно в 4 раза меньше, чем у V4-Flash Hugging Face

  • По их заявлению, V4.1 Flash превзошла V4 Pro по производительности, стоимости, скорости и общему времени выполнения во внутренних и внешних тестах, поэтому начиная с 14 сентября все запросы к V4-Pro будут маршрутизироваться на V4.1-Flash по её тарифам, пока не выйдет V4.1-Pro TechNodeTechNode

По цене (offpeak): 0.02 юаня за миллион токенов при cache-hit на входе, 1 юань при cache-miss, 4 юаня за выход — в пиковые часы вдвое дороже. TechNode

Пробовать уже начали — на форуме NVIDIA обсуждают первые бенчмарки, сравнивают с GLM 5.3 Flash, отмечают новую архитектуру и заметно возросшую скорость. Официальные партнёры WorkBuddy (включая CodeBuddy) и OpenCode уже полностью поддерживают V4.1-Flash. NVIDIA Developer ForumsDeepSeek

Отношение к LLM-коннектору (redb.Route.Llm) DeepSeek в списке провайдеров, это может быть интересно как ещё один multi-provider, учитывая заявленную эффективность на агентных нагрузках.

Теги:
+1
Комментарии4

Фирменную анимацию раскрытия интерфейса iPhone Duo повторили на Samsung Galaxy Z Fold 8. Разработчик с Reddit использовал штатный датчик шарнира и шейдеры, доказав, что Samsung способна добавить такую же фишку в обычном обновлении One UI.

Данные с сенсора в реальном времени управляют шейдером AGSL через Android Presentation API. Шейдер интерполирует изображение между скриншотами внешнего и внутреннего экранов в зависимости от того, под каким углом сейчас раскрыт корпус.

Теги:
+5
Комментарии0

Пять болевых точек QA: смотри запись круглого стола и включайся в обсуждение

На круглом столе QA-days эксперты Okko, ИнфоТеКС, Piter QA прошлись по самым острым темам тестирования:

  • Доверие к QA — как заслужить и не потерять

  • Рутина — враг или союзник?

  • Кросс-командное vs кроссплатформенное тестирование — в чём разница и как организовать без боли

  • Интеграционное тестирование — где ломается чаще всего и как чинить

  • Shift Left — почему на практике внедряется так тяжело, несмотря на очевидную пользу.

Смотреть запись

Ещё больше о мероприятиях — в нашем TG-канале.

Теги:
0
Комментарии0

Появилось желание написать пост и выразить свое мнение касаемо вирусов на 2026 год.

Честно говоря, начать хочется с искренних соболезнований парням и девчонкам, которые каждый день приходят на работу и занимаются одной и той же унылой вещью - открывают новые сэмплы вредоносов, часами ковыряют их, анализируют и закидывают очередную строчку в базу сигнатур. Но это ладно, это заработок - и за это платят.

У менее опытных возникает вопрос, почему их анализ это невероятная скука? Я наверное начну пожалуй с того, что авторы вирусов перестали развиваться.  Буквально. Используются ровно те же самые однотипные техники, которые вовсю гоняли еще лет десять назад. Собственно теперь представьте, что вам предстоит каждый день приходить в офис, дизассемблировать сэмпл и смотреть на одинаковые паттерны и техники, потом вносить сигнатуры базу, невероятная скука... не так ли? Кошмар какой-то. Единственное, в чем создатели малвари хоть как-то сдвинулись с места - они просто забили и перестали так назойливо пытаться спрятать свои функции.

Раньше была хоть какая-то интрига с обфускацией и хитровывернутыми протекторами, а сейчас многие понимают - современные системы кибербеза и SIEM-решения давно ушли в сторону анализа на основе корреляции событий. Зачем тратить недели на скрытие кода, если система безопасности всё равно спалит тебя по поведению, по подозрительной сетевой активности или по аномальным цепочкам вызовов? Многие это поняли.


Кстати, интересно то, что, создатели малвари до сих пор массово юзают чужие готовые крипторы, хотя смысла в этом с каждым годом всё меньше. Зато в моду вошла до смешного простая техника - они начали просто засорять таблицу импорта. То есть берут и пачками закидывают в код вызовы совершенно левых, безобидных системных функций, которые вирусу вообще не нужны. Я думаю многим не трудно понять, после какого‑этапа развития антивирусных систем это стало модно:) Выше был намек…

В целом. Сейчас вся наша IT-индустрия дико переоценена в плане романтики и каких-то высоких смыслов. Из каждого утюга, из каждой ИТ-школы кричат про горящие глаза, работу как хобби, бесконечное творчество и вечный кайф от технологий. Но если снять розовые очки, процентов 90 реальных задач в любой сфере - от веб-разработки до ИБ рано или поздно превращаются в обычный конвейер. И тут вообще не важно, трижды ты гений программирования  или какой-нибудь крутой архитектор с кучей сертификатов. Рано или поздно ты неизбежно упираешься в ментальный потолок. Новые задачи щелкаются на автомате за полчаса, а внутри не зажигается абсолютно ничего. Наступает тупое, серое равнодушие.

Ты вроде бы работаешь в самой передовой индустрии планеты, вокруг ИИ, квантовые технологии и разговоры про сингулярность, а человек сидит и ковыряет сотый за месяц троян, собранный из фикалии и палок. И в этот момент важно вовремя поймать себя на мысли, что стабильный высокий оклад перестал окупать тупое онемение мозга)

Как по мне, единственный нормальный способ не сойти с ума, когда тебя начинает тошнить от вида собственного монитора - это иметь наглую смелость слать лесом все эти дурацкие правила про обязательный фокус на одном стеке. Хватит всю жизнь копать одну траншею. Надо просто брать и прыгать в полную неизвестность, лезть в кардинально другие направления. Просто ради того , чтобы снова почувствовать себя тупым новичком, который вообще ничего не понимает. Чтобы при виде сложной, незнакомой задачи у человека снова бешено врубался мозг, а от первой за неделю победы выделялся забытый дофамин. К тому же, это реальный шанс стать крутым специалистом на стыке нескольких разных областей. На этом все… Ваше мнение?

Теги:
+5
Комментарии1

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2: как это работает на самом деле

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2 работают по-разному: cpu.max в cgroup v2 задаёт квоту, memory.high вызывает reclaim, а memory.max может привести к OOM. Результат зависит от ядра, дерева systemd, swap, OOM-политики и состава cgroup.

Чем cpu.max отличается от cpu.weight?

cpu.max задаёт квоту CPU на период, и после её исчерпания группа ждёт следующего периода. cpu.weight делит время между соседями, которые одновременно конкурируют за процессор. Без конкуренции высокий вес задачу не ускоряет, тогда как квота всё равно остаётся абсолютной границей для группы.

Где cgroup v2 действительно применяет контроллер

Одного файла cpu.max в cgroup v2 мало, путь процесса проверяют командами:

stat -fc %T /sys/fs/cgroup
 systemctl show -p ControlGroup app.service
 systemd-cgls --unit app.service

Контроллер должен входить в cgroup.controllers родителя и cgroup.subtree_control. Для доменных контроллеров действует no internal process: у родителя с дочерними cgroup не должно быть процессов.

cpu.max, cpu.weight и конкуренция за время процессора

cpu.max хранит квоту и период в микросекундах. cpu.weight (1–10000, по умолчанию 100) распределяет время между активными соседями одной ветви. Affinity и лимит родителя сужают доступный CPU. memory.max в cgroup v2 не ограничивает процессор.

Как увидеть исчерпание CPU-квоты в cpu.stat

Нагрузку создают через stress-ng в изолированном unit с неизменным cpuset, меняя между ступенями только cpu.max. Показатели usage_usec, nr_periods, nr_throttled и throttled_usec из cpu.stat сопоставляют с throughput и p99. memory.high против memory.max тестируют отдельно, чтобы reclaim не исказил результат.

Как memory.high и memory.max ведут себя под давлением?

memory.high замедляет процессы через reclaim, причём потребление может временно оставаться выше порога. memory.max задаёт жёсткую верхнюю границу, и если память освободить не удаётся, начинается cgroup OOM. Разницу видно по high, max, oom и oom_kill в memory.events.local, а также по memory PSI.

memory.low, memory.high и memory.max без смешения ролей

memory.low защищает рабочий набор в пределах бюджета родителя, memory.high усиливает reclaim, memory.max ставит жёсткую границу. При росте resident set пишут memory.current, anon, file и пределы родителя. В unit лимиты systemd cgroup v2 сверяют с эффективными значениями.

Замедление до OOM как отдельный режим

Память наращивают ступенями, записывая high в memory.events.local, pgscan, PSI memory и latency. Reclaim может нарушить SLO до OOM. CPU weight в cgroup при этом не трогают. anon и file разделяют анонимную и файловую память.

Что происходит при достижении memory.max

События max, oom и oom_kill сверяют с журналом ядра. memory.oom.group=1 убивает все задачи группы разом, кроме процессов с oom_score_adj=-1000. Проверять это можно только на изолированном стенде.

Как проверить, что лимиты cgroup v2 действительно работают?

1. systemd-cgls и ControlGroup подтверждают путь процесса.

2. Файлы содержат нужные значения, а счётчики растут под нагрузкой.

3. Throughput и latency меняются одновременно с throttling, PSI или OOM.

В отчёт идут дерево cgroup, лимиты, swap, ряды cpu.stat и memory.events, PSI, журнал OOM и версия ядра.

memory.swap.max, latency и ложное ощущение запаса

Для каждого прогона указывают swap, memory.swap.max, swap in/out и p99. Swap отодвигает OOM killer ценой задержки, поэтому прогоны со swap и без него не смешивают. Отсутствие OOM не означает выполнения SLO.

Как перенести измеренные границы в unit и мониторинг

В systemd slices CPUQuota, CPUWeight, MemoryHigh и MemoryMax задают параметры cgroup. Мониторинг берёт PSI, throttled_usec, high, oom и oom_kill. После изменения unit или ядра запускают canary-тест.

Лимиты CPU и памяти в cgroup v2 задают вместе с сигналами срабатывания: throttling в cpu.stat, pressure в PSI и события OOM. Проверяют их в той же systemd-иерархии, где работает служба. Настройка годится, когда приложение выполняет SLO при включённых лимитах.

Теги:
+3
Комментарии0

Молодой талант

Ко мне обратился молодой человек. Недавно окончил престижный университет, устроился в большую корпорацию, но на испытательном сроке возникли трудности. Парню поручили реализацию большого проекта, а он не знает, как к нему подступиться.

Я удивился: как так, вчерашнего студента да по бразильской системе сразу на самостоятельный проект. Согласно теории ситуационного лидерства, в данном случае лучше использовать директивный стиль управления: чёткие декомпозированные задачи и частый контроль.

В ходе переписки вскрылись подробности, как именно товарищ попал в компанию:

Реального опыта как такового не было, устраивался через IT-менторство с накруткой лет.

Тут-то у меня все вопросы и отпали.

К сожалению, сейчас всё больше молодых людей пытаются обмануть систему и войти в IT, срезав углы. При этом они не задумываются, что ложь на этапе найма может выйти боком на испытательном сроке.

А вы сталкивались с накруткой опыта? Получалось ли раскрыть обман до выхода на оффер?

Теги:
0
Комментарии5