Все потоки

Поймал себя на мысли за чтением книги, что с появлением мощных моделей для вайбкодинга, я практически перестал общаться с пользователем, а постоянно создаю новые продукты и функционал. А это ведь путь в никуда.

Я перестал собирать обратную связь, даже от самого себя. Например, я уже давно не пользуюсь Wunjo (GitHub репозиторий) и как следствие этого не выходит новый функционал или улучшение старого. Все дошло до того, что программа просто не успевает за тем, что происходит ежедневно. Новые возможности, более мощные модели, итд.

Себя я понимаю в этом. Меня не устраивает долгий процесс генерации, старые модели, и невозможность создать готовый контент для продакшена в одном месте. И я стал адаптироваться под свои новые запросы, так как Wunjo под них, в моем мнении, уже устарел.

Я долгое время разрабатывал Wunjo v3 (по 1-2 часа в день), и добился интересных результатов.

У меня получилось сделать полноценный видеоредактор, с точечными настройками как в CapCut на С++ и встроенными нейронными сетями, при этом программа сама себя может программировать под запросы пользователей (не надо быть разработчиком) и мощности его компьютера.

Например, я знаю о проблеме, что в новых версиях CUDA 12.x, библиотеки Wunjo не работает. И теперь программа сама решает такие конфликты.

А ещё устаревание кода, новые репозитории из GitHub или сервисы с API, такие как RunwayML, Luma, каждый день появляется что-то ещё. Теперь программа, самостоятельно внедряет в себя новый функционал. Самостоятельно, в плане пользователь должен попросить об этом в чате программы и предоставить информацию с ссылками, после этого программа себя “навайбкодит”.

Ещё, что неожиданно, но это возврат MacOS с полноценной поддержкой нейронных сетей.

Однако перед тем, как программа выйдет в свет и даже в бета тестирование, правильно будет узнать пользователей Wunjo или тех, кто читает этот пост и сталкивался с программой ранее. А оно вам надо?

Буду рад вашим комментариям ниже или в Телеграм.

Claude Code можно пользоваться на 70% дешевле — вышел инструмент под названием rtk, который позволяет сжимать вывод любой команды, не забивая контекст. Благодаря этому проекту ИИ при каждом запросе видит только суть задачи и важный контекст, а не весь лог на десятки тысяч токенов. Как итог — хорошая экономия. Работает со всеми агентами, включая Claude Code, Cursor, Copilot или Antigravity.

Начал собирать настольную роболампу, вдохновившись лампой из заставки Pixar и мультфильмом про Luxo jr.

Хочется сделать не просто светильник, а небольшого настольного робота с выразительными движениями и собственным характером, возможно даже не самым лучшим :)

Первые движения основания (видео)

А здесь уже ранний прототип лампы пытается танцевать (видео)

За эти движения отвечают приводы RobStride. Выбирал я их довольно долго: главная авантюрная цель проекта - научить лампу прыгать (и может быть раздавить букву I), поэтому моторы взял с большим запасом по моменту и скорости. На видео они работают примерно на 1/14 от своей максимальной скорости.

Я старался найти самые доступные и дешевые приводы, которые при этом справятся с предполагаемой нагрузкой. RobStride подошли лучше всего. Правда, пару моторов я уже успел сломать во время отладки: из-за ошибок в управлении лампа начинала конвульсивно биться об стол. К сожалению не сделал видео неудачных попыток, но грузом один раз оставило нормальную такую вмятину в стене - он оторвался от сустава во время самопроизвольного кручения))

Для управления я параллельно разрабатываю собственный редактор анимаций под эту лампу.

Его прототип уже работает: движения задаются на таймлайне через положение каждого привода (с установкой целевых Kd, Kp, угла и усилия), а затем воспроизводятся на лампе.

Дальше хочу добавить полноценную 3D-визуализацию, улучшить работу с ключевыми кадрами, прямую и обратную кинематику, интерполяцию и сборку отдельных движений в готовые сценарии.

Механику предстоит еще доработать, улучшить корпус и сделать движения более плавными и выразительными. Ну и разобраться с кабель-менеджментом — сейчас он выглядит так, будто его проектировал пьяный электрик за пять минут до сдачи объекта.

Пока вижу два основных направления развития:

• Практичная подвижная лампа, которая следит за руками, направляет свет на рабочую область и может снимать процесс на камеру - например, при пайке, сборке электроники, рисовании или рукоделии.

• Настольный аниматроник с камерой глубины, который замечает людей, реагирует на происходящее и выражает своё «настроение» движениями.

Как проект будет в состоянии "аль денте", планирую выложить все ПО и 3д модели для печати в открытый доступ.

Кому интересно - первые движения и технические детали также обсуждали на Reddit в сообществе r/robotics⁠

А какую полезную функциональность вы бы добавили такой лампе?

Или ей достаточно просто быть живой, следить за происходящим и иногда устраивать танцы на столе? :)

Киберсанкции

Те, кто разгоняет киберсанкции с обеих сторон, вы правда не понимаете, что растите монстров?

Русские всегда были страшны своим нестандартным, незашоренным взглядом на мир. Настолько, что сборник из одностраничной рубрики «Маленькие хитрости» журнала «Наука и жизнь» перепечатывали как отдельную книгу в других странах. Настолько, что русская инженерия вошла в легенды и анекдоты.

А сейчас нас лишили доступа к мировой киберкультуре. Ну как лишили: попытались. Часть продуктов закрыли с той стороны, часть — с этой. И весь народ, коллективным разумом, думает над преодолением преград.

Вдумайтесь:
— с одной стороны — министерства и ведомства, не важно, чьи. Что их, что наши ограничены в ресурсах, мотивации и специалистах;
— с другой стороны — народ, которого весь мир боится за его нестандартный образ мысли.

И в этом народе растёт новое поколение, которое:
— наблюдает постоянные танцы с бубном над доступами;
— с юных лет умеет оплатить что угодно картами откуда угодно;
— воспитывается в осознании, что преодолевать блокировки — это нормально и даже хорошо.

У нас растёт поколение абсолютных хакеров. Самые башковитые нагнут любую систему, если так продолжится. Астанавитес! Хотя, наверно, уже поздно…

Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор

Книга А. Н. Горбаня и Р. Г. Хлебопроса 'Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор' посвящена рассмотрению математическим моделям в биологии. Оба автора являются докторами физико-математических наук, и они хорошо знакомы с математическим моделированием. В то же время они занимаются эволюционной биологией и таким образом хорошо знакомы с состоянием дел в этой области. Книга написана с небольшим количеством уравнений, и она является хорошим введением в рассмотрение идей, лежащих в основе теории эволюции и естественного отбора:

'Теория эволюции с помощью естественного отбора, как это ни странно, предстает перед нами сейчас одним из воплощений идеи Ньютона: описываются изменения, связанные с наследственными вариациями, рождениями, выживанием, размножением и смертностью на сравнительно небольших временах, и утверждается, что биологическая эволюция сводится к большой последовательности таких изменений.'

'Явно свести всю эволюционную биологию к динамическим моделям отбора наследуемых вариаций невозможно, да и не нужно, а вот мыслить все эволюционные события как происходящие в том мире, где “все по Дарвину” (или по современной синтетической теории) полезно - это способствует упорядочению и согласованию знаний.'

Отличие от биологов в том, что как представители точных наук авторы книги настороженно относятся к чисто качественным рассуждениям:

'Злоупотребление апелляциями к отбору, призванному в конечном итоге объяснить сложные биологические свойства, без попыток измерить эти свойства с помощью коэффициента размножения или изобрести замену такому измерению, вызывает недоумение.'

Правда, заключение книги несколько пессимистично - авторы признают, что непонятно, как построить количественную теорию макроэволюции. Авторы считают, что означенные проблемы возможно удастся решить в будущем ('сверхзадача - увидеть единство целого в мозаике моделей'), но книга показывает, что эта задача пока не решена.

Кратко о содержании. Первые три главы являются введением в построение моделей. Сравниваются физика и биология, теория и модель, дается классификация моделей. По поводу моделирования отмечу следующее неплохое высказывание:

'Живые существа во всей их чувственной данности не принадлежат предмету биологии.'

Подразумевается, что в особенности в эволюционной биологии предметом рассмотрения является не живое как таковое, а модели размножающихся объектов (матемазавры). Также вводится главное понятие эволюционной биологии:

'коэффициент размножения - среднее число выживших потомков на одного предка'

и утверждается, что

'коэффициент размножения в данных условиях - единая мера оптимальности.'

Далее рассматривается модель дарвиновской эволюции (генотип, фенотип, биосфера, организм, окружающая среда и т. д.), основы генетики, и вопросы, что подразумевается под отбором по признаку, что такое наследование и изменчивость. Все вопросы рассмотрены взвешенно при обсуждении вводимых приближений и появляющихся неоднозначностей.

В заключение цитаты, которые показывают отсутствие количественной модели макроэволюции. Авторы честно пишут про состояние дел в эволюционной биологии и это главное преимущество книги:

'Вновь мы уткнулись в проблему синтеза знаний. Не исключено, что она является основной проблемой современной биологии и дальнейшее развитие этой науки будет определяться в первую очередь прогрессом в направлении синтеза.'

'Беда в том, что в нынешней теории эволюции отсутствует процедура сборки целостной картины из разнообразных фрагментов. И, увы, можно сделать такое предсказание: как только какой-нибудь отчаянно смелый коллектив начнет организовывать эту сборку, тут же окажется, что накопленные знания о фрагментах, эффектах не годятся для такого использования. Они добывались не для этого, и многие важные для сборки детали остались неизвестными.'

А. Н. Горбань, Р. Г. Хлебопрос. Демон Дарвина. Идея оптимальности и естественный отбор, 1988.

Источник

Tesla опубликовала видеоролик с показом демонтажа производственной линии по сборке электромобилей Model S и Model X на своем заводе во Фримонте в Северной Калифорнии.

Процесс происходил в рекордные сроки в связи с перепрофилированием завода на выпуск человекоподобных роботов Tesla Optimus. Работы по демонтажу завершились за 46 суток. При этом была проведена разборка бетонных котлованов с использованием специальной тяжёлой техники, демонтаж роботизированных манипуляторов и конвейеров, а также расчистка пространства для установки новых производственных линий.

Трюк на 2 минуты, который улучшает результаты тренировки!

Для имеющих ВПН, сделал видео про пост-активационное потенционирование.

Это такое физиологический феномен, которые внезапно прибавляет сил прямо посреди тренировки и улучшает результаты.

Как это работает и как использовать, рассказал в видео.

Представлен проект Hugging Bay — Pirate Bay для нейросетей. Туда заливают слитые и open Source веса практически всех моделей через торренты для локального запуска. Можно найти модели под любые задачи и железо — есть удобные фильтры и разбивка по категориям. ИИ‑поисковики, модели для кодинга, аналитики, дизайна, перевода на все языки мира, OCR, OSINT и прочего.

Ошибки, которых не видно в сигнатуре: зачем C++ нужен std::expected

Функция выглядит предсказуемо, пока один из вызовов не бросает исключение, о котором никто не вспомнил. Типы ошибок остаются в документации, управление расползается по try/catch, а изменение глубоко в стеке неожиданно ломает обработку выше.

Недавно в статье разобрали std::expected из C++23: как сделать ошибку частью сигнатуры, собирать цепочки через and_then и transform, разделять типы ошибок между слоями и постепенно внедрять подход в legacy-код. Заодно увидели, где std::expected действительно полезен, а где добавит лишнюю сложность.

16 июля в 20:00 продолжим тему на бесплатном уроке «Выразительный C++: кодируем намерения». На практике разберём, как переносить неявные договорённости в типы, сигнатуры и структуру программы. Присоединяйтесь.

Полный список бесплатных уроков июля смотрите в дайджесте.

Открытый проект RepoStore для смартфонов на Android превращает GitHub в Google Play и помогает найти любые Android‑приложения среди репозиториев. С помощью RepoStore можно быстро найти и открыть APK‑файл — у него будут описание и даже рейтинг. Всё разделено по категориям.

Разработчик Тарун Гупта представил открытый проект autopilot-jobhunt. Это — ИИ-инструмент, который автоматически ищет вакансии в интернете, сравнивает их с профилем пользователя и присылает наиболее подходящие варианты в Telegram.

Перед запуском пользователь указывает желаемые должности, требования к работе и условия, которые считает неприемлемыми. После этого система сканирует сайты компаний и площадки с вакансиями, оценивает каждое объявление по степени соответствия резюме и формирует рейтинг.

По запросу ИИ-инструмент может адаптировать резюме под конкретную вакансию и подготовить сопроводительное письмо. При этом решение не отправляет отклик автоматически: пользователь должен самостоятельно проверить документы и решить, подавать ли заявку.

Сервис задуман как бесплатный. Для поиска вакансий он использует веб-агента TinyFish, а для анализа — бесплатные модели через OpenRouter. По умолчанию система переключается между Llama, Nvidia Nemotron, Google Gemma 4 и Alibaba Qwen3, если у одной из моделей заканчивается лимит. Вместо OpenRouter можно подключить Claude Code и API Anthropic, но в этом случае понадобится подходящая подписка или оплаченные токены.

Разработчик отдельно описал меры защиты данных. Файл с настройками и ссылкой на локальное резюме исключён из Git, поэтому его нельзя случайно опубликовать вместе с кодом проекта. Однако содержимое резюме все равно передаётся моделям, подключённым через OpenRouter. Тем, кто не хочет отправлять данные через этот сервис, автор предлагает использовать Claude Code.

По умолчанию autopilot‑jobhuntt настроен на поиск вакансий для разработчиков, но список профессий, компаний и требований можно изменить — нужно отредактировать файл конфигурации проекта.

Пользователь рассказал. что он на смартфоне Huawei, используя длиннофокусный объектив в штатной камере, заснял самолёт, а ИИ-система гаджета проанализировала картинку и распознала там птицу, пририсовав перья..

«Базис» приглашает на Open Demo: новые возможности Basis Dynamix Enterprise 4.6

16 июля в 11:00 наши эксперты расскажут в прямом эфире о ключевых изменениях релиза 4.6 нашего флагманского продукта. Главной частью программы станет практическая демонстрация, в ходе которой специалисты покажут основные нововведения на стенде и разберут, как они работают в реальных сценариях эксплуатации виртуальной инфраструктуры. После демонстрации команда ответит на вопросы участников.

На Open Demo будут рассмотрены следующие задачи и варианты их решения:

• Неравномерная нагрузка на инфраструктуру

Продемонстрируем возможности динамической балансировки (DRS), которая автоматически перераспределяет нагрузку между узлами по гибко настраиваемым правилам, выравнивает загрузку кластера и повышает надежность.

• Рост требований к оборудованию

Уделим особое внимание виртуальным контроллерам, которые помогают оптимизировать затраты на использование физических ресурсов и сократить время простоя при аварийных сценариях.

• Сервисы разного приоритета в одном кластере

Представим расширенные «Зоны», которые позволяют логически разделять ресурсы и формировать более управляемую архитектуру без лишнего усложнения инфраструктуры.

• Избыточный расход дискового пространства

Покажем возможности MultiImage и связанных клонов, которые упрощают массовое развертывание однотипных виртуальных машин и позволяют более эффективно использовать ресурсы хранилищ.

• Повышение производительности СХД по Ethernet

Рассмотрим поддержку NVMe over TCP, которая позволяет подключать современные системы хранения данных по стандартной Ethernet-инфраструктуре и получать высокую производительность без перехода на специализированные сети.

Дата: 16 июля, 11:00
Продолжительность: 60 минут
Ссылка на регистрацию: https://opendemo.ru/online_160726

Регистрация обязательна. Ссылка на трансляцию будет направлена на почту всем зарегистрированным участникам.

Как и многие подобные истории, эта началась с ночного парсинга, который к утру превратился в тыкву.

Я запустил скрапер вечером, он собрал пару тысяч страниц, я ушёл спать. Утром в логах сплошные 403 и капчи, а в базе за ночь легло страниц двести. Ок, думаю, прокси спалили. Поменял пул на резидентный, накинул puppeteer-stealth, сверху ещё пачку заплаток с гитхаба. Проработало ровно до следующего вечера. Потом опять тыква.

Так продолжалось полгода. В какой-то момент мне надоело в сотый раз докидывать заплатку, и я решил разобраться, что конкретно меня палит. Не прокси. Не поведение. Сам браузер.

Осмотрим пациента

Любой стелс устроен одинаково: поверх Chrome вешается слой JavaScript, который переписывает то, на что смотрит антибот. navigator, canvas, WebGL и ещё десятки поверхностей. И вот тут первая засада.

Берём подменённую функцию и просим показать её исходник через toString(). Настоящая функция браузера отвечает [native code]. А моя заплатка честно показывает мой же JavaScript. Спалился на первой строчке.

Ладно, стелс это тоже патчит. Но детектор не дурак и лезет глубже.

• Сверяет главный фрейм с воркером и iframe. Заплатка живёт в одном контексте, а тот же объект, вытащенный из другого, её не видит.

• Ловит утечку Runtime.enable, по ней сразу понятно, что браузером кто-то рулит по CDP.

• Смотрит на форму TLS-хендшейка (JA3/JA4) и сверяет её с тем, что обещает User-Agent. Заявляешь Chrome на Windows, а рукопожатие выдаёт питоновский клиент.

• Перерисовывает один и тот же холст дважды и смотрит, стабилен ли отпечаток, или заплатка подмешивает случайный шум, которого у настоящего железа нет.

Где-нибудь да разъедется. И так будет всегда, потому что я крашу браузер сверху, а не меняю его изнутри. Это не «кривая заплатка», это тупик подхода: маскировка и то, что её просвечивает, написаны на одном языке. Тот, кто читает страницу, всегда на уровень ниже того, кто патчит её из той же страницы.

Вскрытие

Раз проблема в слое поверх браузера, надо убрать слой и лезть в сам браузер. Я взял исходники Chromium и пошёл править фингерпринт прямо в C++, в Blink, V8 и BoringSSL.

Идея простая. Каждое значение, которое читает детектор, должно быть не подменено сверху, а просто другим внутри, ровно как оно было бы на чужой машине. Тогда никакого слоя нет. Подменённый геттер это настоящий C++ геттер, поэтому toString() в любом реалме честно отдаёт [native code]. Сверка «фрейм против воркера» ничего не находит, потому что находить нечего: значение одно и то же везде, оно вкомпилировано в движок. Браузер, который изучает сам себя, видит обычный Chrome. Потому что это и есть обычный Chrome, просто с другими числами внутри.

Что заработало, а что нет

Сразу оговорю, чего не заявляю, потому что именно на этом обычно и врут. Это про фингерпринт браузера, а не про поведение сессии. Серверный антифрод конкретной площадки, поведенческий анализ, скорость и траектория мышки, тут я вам не помощник. Fortress чинит браузер, а не то, как вы им управляете.

А что заявляю, можно проверить руками, не веря мне на слово. Я прогнал сборку по публичным

• CreepJS: 0% headless, 0% stealth.

• Sannysoft: всё зелёное.

• BrowserScan: пишет «Normal».

• Живой Cloudflare Turnstile: проходит без клика мышкой.

Всё это воспроизводится одним скриптом tools/gauntlet.py из репозитория, так что можно прогнать самому и убедиться. Персона при этом собирается когерентно: платформа, GPU, таймзона, язык, набор голосов, раскладка клавиатуры и форма TLS съезжаются в один правдоподобный Windows-девайс, а не в ме

По коду менять нечего

Движок поднимает сырой CDP на порту 9222, без утечки Runtime.enable. Я цепляю к нему свой ж остальной код работает как работал. Меняется одна строчка, адрес подключения.

Патчей тридцать четыре, каждый маленький и на одну задачу, читается за минуту. Всё открыто единому слову, соберите движок сами и проверьте, что внутри ровно то, что заявлено.

github.com/tiliondev/fortress

Партнерский митап МФТИ & RЕU Data Science Club: применение рекомендательных систем в цифровых сервисах

15 июля встречаемся с Data Science Club РЭУ им. Г. В. Плеханова — на этот раз говорим о рекомендательных системах и их применении в реальных цифровых продуктах.

Митап объединит студентов, выпускников и экспертов МФТИ и РЭУ — будет два доклада.

На встрече выступят:

▪️ Полина Калинкина — дата-сайентист в Сбере, тимлид проектов REU Data Science Club, преподаватель мультиагентных систем программы «Лекториум» в МГТУ им. Н. Э. Баумана, соавтор курса ML School Pro. Победитель хакатонов НИУ ВШЭ по кросс-доменным рекомендательным системам, мультимодальному Text2Video Retrieval и мультиагентным системам.

Тема доклада: «Кросс-доменные рекомендации на платформах СберЗвук и СберСММ».

▪️ Александр Калистратов — продуктовый аналитик AnyRecs, сотрудник компании Any.

Тема доклада: «Применение больших языковых моделей и семантических идентификаторов в генеративных рекомендательных системах».

Приходите, если вам интересны Data Science, машинное обучение, рекомендательные системы и применение LLM в цифровых продуктах.

📌 Формат: онлайн

📅 Когда: 15 июля (среда), 18:30 (Мск)

🔗 Регистрация

Telegram: https://t.me/mipt_events_bot?start=dl-1782379614134

ВКонтакте: https://vk.com/app6379730_-224205661#l=25&auto=1

Реклама в Telegram в 2026 году: что работает, что перестало

Последние полгода активно тестировал разные форматы продвижения в Telegram.

В Ads через официальный кабинет минимальный порог входа снизился до 1500 евро, это уже не только для крупных компаний. Таргетинг по каналам работает нормально если правильно подобрать список. Цена за пдп сильно зависит от ниши, у меня выходило от 40 до 180 рублей.

Посевы в каналах. Живее чем кажется. Но рынок сильно изменился + цены подросли не смотря на все замедления и прочие проблеммы: накрученные каналы стали легче распознавать по статистике просмотров и вовлечённости. Спасибо Telemetr и Tg Stat. Хорошие площадки с живой аудиторией стоят дороже, зато конверсия реальная.

Взаимный пиар. Работает только если аудитории реально пересекаются по интересам. Иначе прирост есть, удержания нет.

Что удивило: Stars как инструмент продвижения. Telegram позволяет оплачивать рекламу внутри платформы звёздами, и это заметно дешевле чем через обычный кабинет. Не все знают про эту механикуу.

Главный вывод: Telegram как рекламная платформа ростёт. Халявного трафика почти не осталось, зато инструменты стали нормальными. Бюджет нужен, но и результат предсказуемее.

Какие форматы продвижения сейчас используете, что даёт лучшее соотношение цены и качества аудитории?

Telegram как платформа для платного продукта: что изменилось в 2026 году

Два года назад когда я впервые запускал платный доступ через Telegram, это выглядело как костыль. Бот принимает деньги, добавляет пользователя в закрытый канал, следит за сроком. Всё самописное, всё ломалось в самый неподходящий момент.

Сейчас картина другая.

Telegram Stars превратился в нормальный платёжный инструмент внутри платформы. Пользователь платит не выходя из мессенджера, конверсия ощутимо выше чем при редиректе на сайт. Для цифровых продуктов это реально меняет воронку.

Но самое интересное не в Stars. Аудитория Telegram в 2026 году психологически готова платить внутри мессенджера. Два года назад нужно было долго объяснять зачем вообще платить за контент в Telegram. Сейчас люди привыкли, платные каналы и боты стали нормой.

Что из этого следует для продуктов.

Telegram перестал быть каналом дистрибуции и стал полноценной платформой для монетизации. Со своей аудиторией, своей экономикой и своими ограничениями.

Ограничения реальные: вывод через Stars только в TON через Fragment, для российского бизнеса с рублёвой отчётностью это головная боль. Поэтому многие комбинируют: Stars для части аудитории, ЮKassa через Payments API для тех кто предпочитает карту.

Ещё один момент который я не ожидал: удержание в Telegram выше чем в большинстве других форматов. Люди не отписываются от бота так легко как от email-рассылки. Если продукт нормальный, churn заметно ниже.

Для каких продуктов это работает лучше всего: закрытые сообщества, доступ к контенту по подписке, консультации с автоматическим онбордингом. Для чего работает хуже: сложные SaaS с кучей настроек, всё что требует нормального личного кабинета.

Пробовали монетизировать что-то через Telegram?

Exchange 2016/2019 остался без обновлений безопасности: как перейти на почту VK Workspace

До 92% вредоносного ПО попадает в инфраструктуру через электронную почту, 68% целевых атак начинаются с email, электронные адреса сотрудников 94% крупнейших компаний РФ уже находятся в публичном доступе. При этом Microsoft больше не выпускает обновления безопасности для Exchange Server 2016 и 2019.

Эти цифры озвучили специалисты VK Tech и К2Тех на вебинаре «Переход с Microsoft Exchange на Почту VK WorkSpace: пошаговый план». 

Вот что еще обсуждали на встрече.

Разобрали, как подготовиться к миграции

Спикеры показали схему, из каких этапов обычно состоит переход с Exchange: от обследования инфраструктуры и пилотного проекта до переноса данных и переключения пользователей.

Отдельно поговорили о типовых рисках. Например, почему не стоит недооценивать объем накопленных данных, или  рассчитывать, что всю компанию получится перевести на другое решение за одни выходные.

Показали техническую сторону перехода

Подробно рассмотрели встроенные инструменты миграции Почты VK WorkSpace и рассказали, какие данные можно перенести автоматически:

• почтовые ящики;

• календари;

• контакты;

• группы рассылки;

• пользовательские правила;

• серверные архивы.

Показали сценарий длительного сосуществования двух систем, когда часть сотрудников уже работает в VK WorkSpace, а остальные продолжают пользоваться Exchange.

Рассказали, что входит в экосистему VK WorkSpace

Переход с почты редко заканчивается только заменой почтового сервера. Поэтому на вебинаре отдельно показали возможности всей платформы:

• Почта;

• Календарь;

• Мессенджер;

• Видеоконференции;

• Диск;

• Документы;

• другие сервисы для совместной работы

Обсудили, как единый контур помогает сократить количество разрозненных инструментов и упростить взаимодействие сотрудников.

Обсудили реальные кейсы миграции

Один из кейсов — производственная компания с 7500 пользователями и объемом почтовых данных около 20 ТБ. Во время миграции команда столкнулась с проблемой: Exchange заказчика не смог сразу справиться с нагрузкой. Рассказали, как  получилось перестроить архитектуру и скорректировать схему миграции прямо по ходу проекта. 

Ответили на вопросы участников

Отдельный блок посвятили вопросам из зала. Например: 

• Есть ли аналоги DAG для отказоустойчивости?

• Как решается вопрос с безопасностью почтовой инфраструктуры?

• Есть ли SSO и Windows-аутентификация?

• Возможны ли геораспределенные инсталляции?

В дорожной карте VK WorkSpace на ближайший год: поддержка локальных PST-архивов в режиме чтения, улучшение транспортных правил и смена почтового домена пользователя без потери календарей.

Если тема перехода на новую корпоративную почту для вашей компании сейчас актуальна, советуем посмотреть запись вебинара полностью

👉 Смотреть вебинар

А если ваша компания планирует переход с Exchange, оставьте заявку на консультацию. Поможем оценить объем проекта и подобрать сценарий миграции.

Backend без хрупких интеграций: 5 материалов, которые вы могли пропустить

На старте проекта многие решения выглядят простыми: сделать REST API, разнести сервисы, добавить очередь, договориться о моделях данных. Но по мере роста системы выясняется, что именно эти решения определяют, насколько легко её развивать дальше.

Эта подборка будет полезна тем, кто проектирует backend‑системы, работает с API, микросервисами, доменной моделью или просто регулярно сталкивается с вопросом: «как сделать так, чтобы архитектура не мешала разработке через полгода».

Собрали 5 материалов по теме:

1. Как фронтенд получает данные с сервера: лучшие практики 2026 
   _{О том, как backend и frontend договариваются через API, где уместны REST, GraphQL, BFF и Server Components, и почему «быстро отдать JSON» ещё не значит сделать удобный интерфейс для клиента.}

2. Domain‑Driven Design: полный гайд по моделированию домена в 2026 году
   _{Разбор DDD как способа управлять сложностью: единый язык, ограниченные контексты, агрегаты, сущности и границы между частями системы.}

3. REST API: гайд по проектированию от принципов до боевых кейсов
   _{Практика проектирования API: ресурсы, методы, статус‑коды, ошибки, версионирование, кэширование и документация без формального следования REST ради REST.}

4. Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise
   _{Материал про асинхронное взаимодействие, очереди, события, идемпотентность, DLQ, мониторинг и типовые проблемы микросервисных интеграций.}

5. Архитектурные решения в backend: 5 практических приёмов
   _{О том, как принимать архитектурные решения без преждевременного усложнения: модульный монолит, YAGNI, порты и адаптеры, ADR и C4-диаграммы.}

А если хотите не только читать, но и разбирать темы с практиками, смотрите дайджест — там собраны бесплатные открытые уроки по разработке, архитектуре и инфраструктуре.

Telegram Stars в боте: попробовал прикрутить, делюсь что удивило

Давно хотел добавить платежи в одного из своих ботов. Раньше использовал ЮKassa через нативный Telegram Payments. Но в этот раз решил попробовать Stars, всё-таки нативная валюта платформы, без внешних провайдеров.

Настройка оказалась проще чем ожидал. Никаких provider_token, никакой возни с webhook от платёжки. Просто отправляешь инвойс с указанием суммы в Stars и обрабатываешь successful_payment. Примерно так:

python

await bot.send_invoice(
    chat_id=message.chat.id,
    title="Премиум доступ",
    description="Доступ на 30 дней",
    payload="premium_30d",
    currency="XTR",
    prices=[LabeledPrice("30 дней", 100)]
)

Работает. Пользователь платит не выходя из Telegram, конверсия реально выше чем при редиректе на внешнюю страницу.

Но есть нюансы которые я не учёл сразу.

Первое: если пользователь покупал Stars через iOS или Android, Telegram отдаёт разработчику примерно 70% от суммы, остальное Apple и Google забирают себе. Если через десктоп или веб — почти всё твоё. Это принципиально меняет экономику для аудитории которая сидит на телефоне.

Второе: возвраты. Stars можно вернуть и Telegram это делает по запросу пользователя. Нужно обрабатывать refunded_payment иначе пользователь получит деньги обратно а доступ у него останется.

Третье: вывод только через Fragment в TON. Для российского юрлица это отдельная история.

В целом для цифровых товаров и небольших сумм Stars удобнее чем внешние платёжки. Но если оборот серьёзный или нужен рублёвый вывод, ЮKassa всё ещё выглядит надёжнее.

Кто уже работает со Stars в продакшене, как решаете вопрос с выводом в рубли?