Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга

Один из самых популярных сетевых стеков в мире — теперь в нашем маркетплейсе 🌍

Добавили FreeBSD сразу в трех версиях:

  1. FreeBSD 14 — стабильная база для продакшена

  2. FreeBSD 15 — баланс классики и новых возможностей

  3. FreeBSD 16 — свежий релиз для тех, кто хочет максимум актуальных фич

Хороший выбор для сетевых сервисов, хранилищ на ZFS и проектов с высокими требованиями к безопасности и стабильности.

Чем хороша FreeBSD:

1️⃣ UNIX-система: предсказуемость и контроль
2️⃣ Сильный сетевой стек: оптимизация под высокие нагрузки и сложные сетевые сценарии
3️⃣ ZFS из коробки: снапшоты, дедупликация и контроль целостности данных
4️⃣ Jails вместо контейнеров: простая и легкая изоляция процессов

Создать сервер с ОС FreeBSD →

Теги:
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+13
Комментарии0

SimpleOne Platform 1.31.0: быстрее работа с данными — больше контроля и гибкости

Обновление платформы SimpleOne 1.31.0 упрощает работу с данными, расширяет возможности настройки и делает взаимодействие с системой ещё удобнее для разработчиков и пользователей.

Что нового:

Персональные и общие фильтры

Теперь вы можете сохранять фильтры в конструкторе условий и использовать их повторно — без необходимости каждый раз настраивать параметры заново. Администраторы создают общие фильтры для всей команды, остальные пользователи — персональные.

Гибкая работа с WYSIWYG

Новые системные свойства позволяют управлять форматом полей WYSIWYG в скриптах и при интеграциях через REST API. Разработчики сами выбирают, как использовать данные — как обычный текст или как форматированный объект. Меньше ограничений — проще интеграции.

Улучшенная карта зависимостей

расширены возможности визуализации связей между элементами:

  • перемещение объектов с помощью drag-and-drop

  • подсветка связей при наведении

  • дополнительные атрибуты для настройки через скриптыОценивать влияние изменений и выстраивать ресурсно-сервисные модели стало нагляднее.

Точная диагностика ошибок в скриптах

Логирование ошибок теперь работает всегда — даже при отключённом журнале успешных выполнений. А новое поле «Строка с исключением» сразу указывает номер строки с ошибкой. Меньше времени на поиск — быстрее исправление.

Дополнительные улучшения

  • Оптимизирована производительность методов класса SimpleSystem

  • Добавлена гибкая настройка интервалов пересчёта SLA-индикаций

  • Компактный режим таблиц теперь управляется на уровне отдельных виджетов

  • Реализована проверка соединения для очередей RabbitMQ

  • Исправлено 9 дефектов, включая корректный экспорт в XLSX и работу с SOP-пакетами

Узнайте больше об обновлении 1.31.0
Техническая документация

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

5 задач бизнеса, которые уже выполняют голосовые AI-агенты

Голосовые агенты перешли из пилотов в рабочие процессы: компании поручают им не только ответы на вопросы, но и реальные действия в CRM, календарях и заказах. Ниже — пять задач, которые голосовой AI агент (voice AI агент) уже закрывает без операторов.

1. Приём и обработка входящих звонков 24/7

Клиент звонит в нерабочее время или в час пик — вместо очереди или «перезвоните завтра» его встречает голосовой бот для звонков. Он уточняет запрос, проверяет статус заказа или баланс в ваших системах и либо решает вопрос, либо оставляет заявку и передаёт в CRM с уже заполненной карточкой. Нагрузка на операторов падает, а простые запросы обрабатываются без ожидания. Голосовой ИИ агент здесь выступает первым контуром приёма: фильтрует рутину и оставляет людям сложные и эмоциональные кейсы.

2. Запись и напоминания о встречах

«Хочу записаться на консультацию» или «Перенести визит на следующую неделю» — типичные фразы, которые голосовые агенты уже обрабатывают без участия менеджера. Бот проверяет свободные слоты в календаре, бронирует время, при необходимости отправляет подтверждение и напоминание. Часть платформ умеет и исходящие звонки: напомнить о записи за день или за час и уточнить, придёт ли клиент. Для бизнеса это меньше пропусков, меньше ручного согласования и больше контролируемого потока записей.

3. Квалификация лидов по телефону

Входящий лид звонит — голосовой бот для бизнеса задаёт уточняющие вопросы (задача, бюджет, сроки), оценивает качество лида и либо передаёт в отдел продаж с уже заполненной карточкой в CRM, либо запускает цепочку писем для «тёплых» контактов. При исходящем обзвоне та же логика: бот обзванивает заявки с сайта, квалифицирует их и обновляет поля в CRM. В итоге менеджеры получают уже отфильтрованный и структурированный входящий поток вместо «сырых» заявок.

4. Информирование и самопроверка статусов

«Где мой заказ?», «Какой у меня баланс?», «Когда приедет мастер?» — запросы, которые голосовые агенты обрабатывают, подтягивая данные из систем заказов, биллинга или учёта. Клиенту не нужно ждать оператора или искать информацию в личном кабинете: он звонит или говорит через виджет на сайте (голосовой бот для сайта), и за секунды получает актуальный ответ. Это снижает нагрузку на поддержку и ускоряет время до ответа по типовым вопросам.

5. Сбор обратной связи и актуализация баз

После доставки, визита или сделки голосовой AI агент может сам перезвонить клиенту или позвонить по списку: провести короткий опрос (NPS, причина отказа, удовлетворённость), уточнить контактные данные или причину неявки на встречу. Ответы фиксируются в CRM или в отчётности. Рутинный обзвон перестаёт зависеть от загрузки операторов, а база остаётся актуальной без ручного обхода.

Что нужно, чтобы такие сценарии работали

Чтобы голосовые агенты не только разговаривали, но и выполняли эти задачи, им нужна связка с вашими системами: CRM, календарь, заказы, почта. Тогда разговор сразу превращается в обновлённую карточку, новую запись или запущенную цепочку.

Голосовые AI-агенты уже закрывают приём звонков, записи, квалификацию лидов, информирование и обзвон для обратной связи. Отличие от прежней автоматизации — понимание естественной речи и выполнение действий в ваших системах, а не только воспроизведение скриптов. Тем, кто только оценивает внедрение, имеет смысл начинать с одной-двух задач из этого списка и расширять сценарии по мере отладки.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Всем привет! На связи Иван, руководитель НИИ Крокодил 😀

Это продолжение истории про медицинское приложение для клиники.

Часть 2. Как устроена медицинская система изнутри

Когда начинаешь работать с медицинской системой, быстро понимаешь: это не продукт, который можно «собрать и доработать потом». Любое изменение проходит через внутреннюю ИТ-команду клиники, потому что за каждым экраном стоят реальные процессы — расписания врачей, лаборатория, регистратура, страховые компании.

Даже небольшая корректировка формата данных или порядка шагов в сценарии могла затронуть серверную часть, а значит — требовала синхронизации и согласования.

🧪 Отдельная история — тестирование. Мы проверяли не только интерфейс, а связку «мобильное приложение + сервер клиники». Запись и отмена приёма, конкуренция за слот, обработка ошибок, загрузка PDF-документов, корректная работа вложенных структур в истории посещений — всё это нужно было прогонять реальными сценариями.

Часть функционала разрабатывалась параллельно со стороны клиники, и протоколы могли меняться. Это заставляло держать клиентскую архитектуру гибкой: не зашивать жёсткие ожидания к структуре ответа, централизованно обрабатывать ошибки, предусматривать изменения в формате данных. По сути, мы работали не просто над приложением, а над контрактом между двумя системами.

👑 И главный вывод — интеграция всегда глубже, чем кажется. Пока не разберёшь реальные бизнес-процессы заказчика, невозможно оценить скрытую сложность. Этот проект научил нас смотреть на интерфейс не как на набор экранов, а как на точку входа в живую операционную систему клиники.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии1

Всем привет! На связи Иван, руководитель НИИ Крокодил 😀

Хочу разобрать один медицинский проект из прошлого опыта, он до сих пор сильно влияет на то, как мы работаем сейчас. И так, поехали!

Часть 1. Как устроена медицинская система изнутри

Это было гибридное мобильное приложение для клиники. По сути — интерфейс для пациента: записаться к врачу, посмотреть анализы, проверить визиты 🔽

Мобильное приложение не содержало бизнес-логики. Все расчёты, проверки, сценарии и данные находились на стороне backend-сервиса клиники. Приложение работало как тонкий клиент: отправляло запросы и отображало результат.

📦 Данные в приложении не хранились

Каждое действие пользователя превращалось в запрос на сервер: авторизация, запись к врачу, список анализов. Сервер возвращал актуальное состояние системы в ответе. Если данные менялись на сервере, пользователь сразу видел это в приложении.

🕓 Запись к врачу была не одной формой, а сценарием

Выбор врача или направления, дата, свободное время, подтверждение или финальный статус. Сервер решал, какие данные запрашивать на каждом этапе, а приложение лишь следовало сценарию. Пользователь не мог перескочить шаги или отправить некорректные данные — интерфейс был привязан к логике backend’а.

⭐️ В следующих частях разберу технические сложности, с которыми мы столкнулись при разработке таких систем.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Психобиотики: как кишечник незаметно управляет нашим настроением

Вы когда-нибудь задумывались, почему в животе иногда «сосёт от тоски» или, наоборот, «бабочки порхают»? Это не просто образные выражения. В вашем кишечнике скрыто около 100 миллионов нервных клеток — целая нейросеть, которую ученые окрестили «вторым мозгом». И она постоянно переписывается с главным мозгом, влияя на то, радуемся мы или грустим.

Связь, которую не перерезать

Соединяет их блуждающий нерв — своеобразный интернет-кабель между головой и животом. Причем большая часть сигналов идет снизу вверх. Добавьте к этому гормоны и иммунные клетки: почти 70% всей иммунной системы сосредоточено вокруг кишечника. Получается, что наш внутренний мир буквально зависит от того, что происходит в пищеварительном тракте.

А еще именно в кишечнике вырабатывается до 95% серотонина — того самого нейромедиатора, который дарит ощущение удовлетворения. Конечно, напрямую в мозг он не попадает (защитный барьер не пускает), но через блуждающий нерв и иммунную систему он отлично умеет передавать сигналы о нашем самочувствии.

Когда баланс ломается

Представьте: в норме в кишечнике живут триллионы бактерий — своя экосистема. Как только она выходит из равновесия (дисбиоз), стенка кишечника может стать «дырявой». Бактериальные обломки просачиваются в кровь, запуская хроническое воспаление. А мозг, улавливая эти сигналы, отвечает упадком сил, тревогой и сниженным настроением. Эту связь ученые называют воспалительной теорией депрессии.

Психобиотики: бактерии, которые заботятся о психике

Тут на сцену выходят психобиотики — специальные штаммы пробиотиков, которые не просто улучшают пищеварение, а могут влиять на эмоциональный фон. Звучит как фантастика, но исследования подтверждают:

  • Bifidobacterium longum помогает снизить уровень кортизола (гормона стресса) и уменьшает раздражительность.

  • Некоторые Lactobacillus умеют вырабатывать ГАМК — вещество, которое успокаивает нервную систему, снижая тревогу.

  • В тестах с участием здоровых людей прием психобиотиков даже улучшал визуальную память.

Важный нюанс: психобиотики — это не замена антидепрессантам, а мощный помощник в комплексной терапии. Их эффект зависит от конкретного штамма, и назначать их должен специалист.

Еда как лекарство: что говорит наука

Самое известное исследование на эту тему — SMILES. В нем пациенты с тяжелой депрессией, которые наряду с лечением перешли на средиземноморский рацион, достигали ремиссии в 32% случаев. Для сравнения: в группе без диеты — только 8%. А метаанализы показывают, что здоровое питание само по себе снижает риск депрессии примерно на четверть.

Что же стоит положить в тарелку?

  • Жирную рыбу (лосось, сардины, сельдь) — источник омега-3, необходимых для нейронов.

  • Ферментированные продукты (кефир, натуральный йогурт, квашеная капуста) — природные пробиотики.

  • Темный шоколад (от 70% какао) — полифенолы, которые поддерживают микробиоту и улучшают настроение.

  • Бананы — и пребиотики для бактерий, и витамин B6, участвующий в синтезе дофамина.

  • Цельнозерновые крупы (овсянка, гречка) — дают стабильную энергию без скачков сахара.

А вот чего стоит избегать: фастфуд, сладкое, алкоголь. Они разрушают микробное разнообразие, усиливают воспаление и напрямую бьют по нервной системе.

Настроение — штука сложная, и сводить его только к питанию было бы ошибкой. Генетика, травмы, хронический стресс — все играет роль. Но у нас есть рычаг, который мы можем задействовать уже сегодня: постепенно менять рацион, добавлять полезные бактерии и давать им правильную «еду» (клетчатку и пребиотики).

Друзья, а мы продолжаем следить за развитием медицины и за открытиями ученых, подписывайтесь! ВКОНТАКТЕДзенМАХ, OK.

Теги:
Всего голосов 7: ↑3 и ↓4+1
Комментарии0

Исследовательская организация METR опубликовала подробный анализ, который ставит под сомнение реальную эффективность ИИ‑агентов в программировании. Исследователи проверили, насколько результаты одного из главных отраслевых бенчмарков SWE‑bench Verified соответствуют практике разработки с участием живых мейнтейнеров open source‑проектов. Выяснилось, что около половины решений, которые автоматическая система оценки считает успешными, в реальности не были бы приняты в основной код.

В исследовании METR участвовали четыре действующих мейнтейнера трёх популярных репозиториев: scikit‑learn, Sphinx и pytest. Они провели ручной код‑ревью 296 pull‑request, созданных ИИ‑моделями. Среди протестированных систем были Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet, Claude 4 Opus, Claude 4.5 Sonnet и GPT-5.

Разрыв между результатами автоматических тестов и реальным код-ревью: модели ИИ демонстрируют заметно более высокие показатели успешности в бенчмарке SWE-bench, чем при проверке опытными разработчиками, что указывает на переоценку их практической эффективности. Источник: METR.
Разрыв между результатами автоматических тестов и реальным код-ревью: модели ИИ демонстрируют заметно более высокие показатели успешности в бенчмарке SWE-bench, чем при проверке опытными разработчиками, что указывает на переоценку их практической эффективности. Источник: METR.

Рецензенты не знали, написан ли код человеком или машиной. В результате оказалось, что в реальной разработке такие решения принимаются значительно реже: уровень одобрения оказался примерно на 24 процентных пункта ниже, чем показывали автоматические тесты SWE‑bench. Даже если учитывать, что сами человеческие решения при повторной проверке одобрялись только в 68% случаев, разница между оценками алгоритма и мнением разработчиков все равно осталась статистически значимой.

Разработчики классифицировали причины отклонения решений на три основные категории. Первая — низкое качество кода, включая несоблюдение стандартов проекта и избыточную сложность. Вторая — нарушения существующей логики системы, когда исправление одной ошибки приводило к поломке других частей кода. Третья — базовые функциональные ошибки: значительная доля решений формально проходила тесты, но фактически не устраняла исходную проблему.

Исследование METR также выявило различия между моделями: переход от Claude 3.5 к Claude 3.7 сопровождался ростом общего числа «успешных» решений, но увеличением случаев функциональных дефектов, тогда как более поздние версии Anthropic улучшали прежде всего качество кода. GPT-5 в среднем демонстрировал более слабые результаты по этому критерию.

Дополнительный анализ METR показал, что результаты тестов могут создавать неверное впечатление о том, насколько хорошо ИИ работает в реальных задачах. По автоматическим данным Claude 4.5 Sonnet достигает 50% уровня успеха на задачах, сопоставимых с 50 минутами работы разработчика. Однако оценки мейнтейнеров снизили этот показатель примерно до восьми минут. Это означает, что лабораторные метрики могут завышать реальную эффективность ИИ‑агентов в несколько раз.

В команде METR указывают, что исследование не доказывает фундаментального потолка возможностей современных моделей. В эксперименте ИИ‑системы получали только одну попытку решения задачи, тогда как в реальной разработке код дорабатывается итеративно после замечаний.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии1

Пару лет назад мы с коллегами из CyberYozh решили создать курс по этичному хакингу. Все как положено: детальная программа, план, маркетинг, свет, аппаратура, даже футболки подготовили соответствующие! Однако на деле все оказалось намного сложнее, чем это кажется со стороны.

Первое и самое сложное — это съемки. Иногда, для того чтобы записать 5-тиминутное видео, у меня уходило по 4 часа. И я сейчас не говорю про человека‑соседа, решившего повесить полку именно в момент съемки. Это и забывчивость подготовленного текста, Эканья и Аканья, почесывания, сбой в ПО при презентации экрана и банальная усталость от сидения на табуретке (именно табуретке, так как спинка стула мешает в кадре). А так как режиссер требует все записывать «одним дублем», иногда приходилось раз 20 перезаписывать 10-ти минутное видео с самого начала.

Второе, бумажная бюрократия. Так как планировался большой проект, мы привлекли маркетологов и технологов. Но только те вместо того, чтобы помогать нам в работе, наоборот, делали жизнь тяжелее.

Технологи начали требовать от нас составления плана на каждое видео: какие цели мы ставим перед уроком, какими задачами мы их достигнем и чему в итоге научится студент, посмотрев видео‑урок (что делали сами технологи, кроме как указывать нам на это, мы так и не поняли). Более того, это нужно проговаривать в начале каждого видео, и в конце повторяться и подводить итог, чему же все‑таки научились студенты.

А маркетологи настаивали, чтобы я говорил, какая это актуальная профессия, что по ней много не закрытых вакансий и что такие специалисты зарабатывают неприлично МНОГО, поэтому они срочно должны записываться на наш курс.

Ну и меньшее из зол, это неудобство исполнения. С учетом того, что я записывался в квартире, это накладывало свои особенности взаимоотношений с родными. Одна из комнат была постоянно занята, так как был развернут хромакей 2×2 метра, дополнительный свет, камера, микрофон, а заниматься постоянной сборкой‑разборкой такой конструкции то еще занятие. Кроме того, семья и человек‑сосед должны находиться в тишине, чтобы не было шума на фоне, а с учетом наличия детей — это просто нереально.

В общем, с горем пополам мы записали пару пилотных уроков, но потом решили завершить начинание. Это очень большой и тяжелый труд, который требует много сил. И это я еще не говорю про само содержание курса, которое должно быть качественным, актуальным и конкурентноспособным. А с учетом планов маркетологов по выпуску 2–3 уроков в неделю, это было более чем призрачно.

Какие выводы я сделал для себя? Во‑первых, несмотря на такой опыт, я все еще люблю преподавать, только исключительно в оффлайн формате: при прямом взаимодействии и живым общением со студентами. Во‑вторых, вопреки популярному мнению, что блогеры ничего не делают и только снимают свои дурацкие видео, это очень большая и тяжелая работа: если делать качественно и вдумчиво, то, как я и сказал выше, процесс записи может занимать очень долгое время и требовать больших физических усилий.

Прилагаемое видео — один из демо видеоуроков, который мы записали и смонтировали. Понимаю, что не у всех есть возможность посмотреть в YouTube, поэтому я залил видео во 📺 ВКонтакте. Желаю приятного просмотра.

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

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Заметил обнову на Хабре.

Появился новый счетчик "охвата" который судя по моим наблюдениям измеряется в степенях двойки (2,4,8,16,32 и тд). Но я так и не мог найти официальных данных как он работает. Смотрел официальный changelog Хабра — никаких недавних обновлений не вижу.

Как Хабр считает метрику "Охват", которая стала первым делом выводиться возле пользователя?

Кто знает, напишите в комменты или личку. По моему мнению, такие штуки в UI должны сопровождаться символом вопросика, при наведении на который дается информация или второй вариант — по клике на который, открывается страница описывающая то, как работает эта метрика.

UPD
Наглая реклама, но после того как соберу инфу, сделаю еще один репост на Хабре и в своем-тг

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии2

Руководитель группы серверной разработки «Криптонита» Артём Корсаков ведёт проект Scalabook. Это уникальная русскоязычная база знаний по Scala.

И недавно он добавил туда новые страницы — делимся с вами. Отправляйте знакомым «скалистам»!

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Системный аналитик часто превращается в дорогого «секретаря», который фиксирует решения постфактум, создаёт артефакты, которыми никто не пользуется, и почти не влияет на результат. Ценность роли падает, багов в проде много, а внутри скребут кошки.

На вебинаре «Как системному аналитику уйти от документирования к проектированию» разобрали, как: перестать быть документистом, обрести ментальное здоровье, приносить реальную пользу команде и улучшать продукт, одновременно сокращая время на работу.

Спикеры:

Филипп Хандельянц (Руководитель разработки статических анализаторов, PVS-Studio).
За 9-летнюю историю в компании PVS-Studio прошёл путь от разработчика-джуна до руководителя отделов разработки статических анализаторов. Сам того не ведая, стал ещё неявно выполнять работу системного аналитика.

Владимир Бурмистров (Главный системный аналитик, IT-холдинг Т1). 18 лет в IT. Прошёл путь от автоматизации бухгалтерии и производств, до финтеха. Автор курсов и преподаватель. Может без ИИ найти информацию как в интернете, так и в библиотеке.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Очеловечивание ИИ

Недавно разошлась новость о том, что Антропик (создатель Клода, а я с ним, как и с Кодексом, работаю с утра до утра каждые сутки) создал курс по «скилзам» (англицизм, skills), а по‑русски — навыкам. По каким навыкам? Вы думаете, вашим, разработчиков? Нет! Курс по навыкам агентов искусственного интеллекта.

ии-котейко
ии-котейко

Все бросились об этом писать, здесь на Хабре статья вышла. Тема не новая, Антропик про навыки ИИ пишет уже давно. Но только сейчас, с выходом курса, об этом громко заговорили.

И знаете, мне кажется, что все упускают один важный момент.

Название. Навыки! Это слово мы всегда применяли только к людям, а не к каким-то железкам.

А здесь идет явное очеловечивание ИИ. Это осознанное действие. Нас хотят приучить к мысли, что ИИ — не инструмент! Это очень опасно. И об этом никто не пишет. ИИ должен остаться инструментом. У него не должно быть навыков, сознания. У него могут быть только чипы и инструкции.

Человек должен четко провести эту границу и соблюдать ее. Но, к сожалению, этого не произойдет. Сейчас человек занят другими проблемами.

Всегда ваш (не ии), Ланчев PRO ИИ (канал автора в телеге)

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии2

Обсерватория или свой телескоп? На что потратить 40 000?

Узнаем, что выбрал коллега с детства мечтавший о космосе.Иногда лучший первый шаг в астрономии — не купить телескоп, а сначала понять, что именно вы хотите наблюдать и как это выглядит вживую. 

В статье «Почему я посетил частную обсерваторию, а не купил телескоп» автор рассказывает, как вместо покупки оптики выбрал поездку в частную обсерваторию в Архызе: несколько ночей под тёмным небом, наблюдения через серьёзный инструмент и разговоры с людьми, которые этим реально живут. 

Почему я посетил частную обсерваторию, а не купил телескоп
Проснуться ради космоса 4:30 утра, в горах Архыза темно и холодно, но будильник не вызывает раздраже...
habr.com

Это не просто тревел-история, а практичный ориентир для новичков!

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Ближайшие события

Отсчитайте 16 минут до перезагрузки сервера: логическая задача для айтишников

Привет, Хабр! Подготовили для вас новую логическую задачу. Попробуйте ее решить, чтобы размять мозги в начале рабочей недели.

Условие

У вас есть два сервера: Server_A и Server_B. На каждом установлен watchdog — механизм, который перезагружает систему при зависании. 

Для Server_A интервал составляет 7 минут, а для Server_B — 10. При каждой перезагрузке watchdog записывает логи в специальное хранилище — REBOOT.

Дополнительно установлен клиент, который посылает таймеру сигнал о сбросе — REVERSE_TIMER. Запоминает он только последний интервал. 

Задача

В серверной находится один сотрудник. Ему нужно отсчитать ровно 16 минут, посылая команды REVERSE_TIMER и REBOOT. Какая последовательность команд будет в логах?

Проверьте себя, а за готовым решением приглашаем в Академию Seletel.

Теги:
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+9
Комментарии4

📣 Всем привет! На связи Михаил, аналитик платформы с искусственным интеллектом. Продолжаю серию постов про автоматизацию в пищевой промышленности.

В прошлой части я писал, зачем автоматизация нужна пищевому производству. Теперь разберу, какие системы для этого используют и чем они отличаются ⤵️

На пищевом предприятии автоматизация обычно выстраивается по уровням. На нижнем уровне — оборудование и датчики, выше — системы управления процессом, ещё выше — системы управления производством и ресурсами предприятия.

Чаще всего используются четыре основных уровня:

  1. АСУ ТП. Это базовый уровень автоматизации, который управляет конкретными технологическими операциями: дозированием, смешиванием, нагревом, охлаждением, пастеризацией, розливом. Здесь система в реальном времени следит за температурой, давлением, уровнем, расходом и другими параметрами и регулирует процесс по заданным алгоритмам. АСУ ТП отвечает за то, чтобы линия физически работала в нужном режиме.

  2. SCADA. SCADA-система работает над технологическим уровнем. Она собирает данные с оборудования, визуализирует их, архивирует, формирует отчёты и сигнализирует об отклонениях. Если АСУ ТП управляет процессом, то SCADA помогает этот процесс видеть и контролировать. Для производства это важно, потому что оператор или диспетчер получает общую картину по линии или цеху и может быстрее реагировать на сбои.

  3. MES. MES — это уровень управления производством между цехом и управленческими системами. Такие системы помогают планировать загрузку оборудования, отслеживать выполнение заданий, контролировать выпуск партий, фиксировать простои и обеспечивать прослеживаемость продукции. Для пищевой промышленности это особенно важно: если возникает проблема, MES помогает быстро понять, из какого сырья выпущена партия, на каком участке она производилась и где возникло отклонение.

  4. ERP. ERP — это уже уровень управления ресурсами предприятия. Такие системы отвечают за закупки, складской учёт, финансы, логистику, производственное планирование и заказы. ERP не управляет оборудованием напрямую, но определяет, что, в каком объёме и в какие сроки должно быть произведено.

    АСУ ТП управляет процессом, SCADA показывает, что происходит на линии, MES управляет производством, ERP управляет ресурсами и бизнесом.На практике эти системы работают в связке: одни управляют процессом, другие собирают данные, третьи помогают планировать и контролировать выпуск.

Но во многих случаях этого уже недостаточно. Классические системы хорошо видят параметры процесса, но не замечают визуальные проблемы: дефекты упаковки, смещение этикетки, заторы на линии, просыпание сырья или нарушения со стороны персонала.

Поэтому всё чаще их дополняют видеоаналитикой и компьютерным зрением — там, где нужен не только контроль параметров, но и контроль того, что происходит на производстве.

В следующем посте разберу, где именно видеоаналитика даёт эффект на пищевом производстве и какие задачи она закрывает на линиях фасовки, упаковки и контроля качества.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

📣 Всем привет! На связи Михаил, аналитик платформы с искусственным интеллектом.

Начинаю серию постов про автоматизацию в пищевой промышленности. Тема большая, поэтому разберу её по частям. В первой части — зачем автоматизация нужна пищевому производству ⤵️

У пищевой промышленности жёсткие условия: высокая доля сырья в себестоимости, короткие сроки хранения, строгие санитарные требования и высокая чувствительность к любым сбоям в процессе.

Поэтому даже небольшие отклонения быстро превращаются в потери. Недовес, перевес, перелив, ошибка в температурном режиме, простой линии, нарушение маркировки или поздняя отбраковка напрямую влияют на выпуск и себестоимость.

Автоматизация здесь — это инструмент производственного контроля. Она обычно закрывает такие задачи:

▫️ Контроль технологических параметров

Температура, давление, время выдержки, дозирование, скорость линии, вес продукции — это базовые вещи, от которых зависит стабильность процесса и качество партии.

▫️ Снижение сырьевых потерь

На пищевом производстве потери часто возникают не из-за одной большой аварии, а из-за постоянных мелких отклонений: переливов, неточного дозирования, брака на упаковке, повторных перенастроек линии.

▫️ Прослеживаемость партии

Важно понимать, из какого сырья произведена конкретная партия, на каком оборудовании она выпускалась, какие были параметры процесса и куда эта партия ушла дальше.

▫️ Контроль фасовки, упаковки и маркировки

Именно на финальных участках часто проявляются проблемы, которые потом приводят к возвратам, списаниям или претензиям со стороны ритейла.

▫️ Снижение зависимости от ручного труда

На участках фасовки, сортировки, укладки и паллетирования автоматизация нужна, чтобы уменьшить влияние человеческого фактора и стабилизировать процесс.

▫️ Быстрая реакция на отклонения

Чем раньше система фиксирует сбой, тем меньше вероятность, что проблема затронет всю партию или приведёт к остановке участка.

Автоматизация в пищевой промышленности нужна для трёх вещей: держать процесс под контролем, снижать потери и вовремя замечать отклонения.

В следующем посте разберу, какие системы для этого используют на производстве и чем отличаются автоматизированные системы управления технологическими процессами, SCADA, MES и ERP.

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0

Студентам и научным руководителям: 3 бесплатных курса по ИИ от Яндекса и ВШЭ

В Яндекс Практикуме появляется всё больше курсов по использованию ИИ в учёбе. Делимся небольшой подборкой для всех, кто собирается поступать, уже учится или преподаёт. Все курсы бесплатные, без дедлайнов, а доступ остаётся навсегда.

Внутри вы найдёте теорию с примерами, а также квизы и задачи для закрепления материала. Прохождение самостоятельное, но с вами будет ИИ-помощник: он объяснит сложный термин, приведёт примеры, даст подсказку при выполнении задания и поможет сориентироваться в контенте уроков.

1. «Нейросети для учёбы» 

Кому: старшеклассникам и студентам первых курсов
Время прохождения: 13 часов в своём темпе
В конце вы получите сертификат о прохождении курса

На курсе вы научитесь готовить конспекты, проводить исследования и готовиться к экзаменам, а также освоите техники промптинга для написания эссе и создания иллюстраций. Расскажем, как быстро структурировать любые данные и как использовать ИИ для персонального тайм-менеджмента. Также вы узнаете, как пользоваться нейросетями осознанно и безопасно.

Узнать о курсе подробнее и начать учиться →

2. «ИИ и промптинг для студенческих проектов»

Кому: студентам бакалавриата и магистратуры
Время прохождения: 8 часов в своём темпе
В конце вы получите сертификат о прохождении курса 

Курс даёт базу для ответственного использования ИИ в учебных и исследовательских задачах. Вы научитесь формулировать тему, искать и анализировать информацию, планировать исследование, оформлять и проверять работу с помощью ИИ. А также разберётесь, как применять ИИ осознанно и представлять этот опыт на защите курсовой или дипломной работы. 

Узнать о курсе подробнее и начать учиться →

3. «ИИ и промптинг для научных руководителей»

Кому: преподавателям и научным руководителям
Время прохождения: 9 часов в своём темпе
В конце вы получите сертификат о прохождении курса

Курс основан на опыте проекта Яндекс Образования и ФКН ВШЭ, апробированного в 11 вузах с участием более 500 студентов и 250 преподавателей. Вы разберётесь в возможностях и ограничениях технологий, научитесь формулировать критерии их применения и давать аргументированную обратную связь по работам студентов.

Вы научитесь писать качественные промпты, а также узнаете, как с помощью ИИ искать и анализировать научные источники, формулировать темы и гипотезы исследований, оформлять библиографию и визуализировать данные. А ещё познакомитесь с ИИ-инструментами, которые помогут автоматизировать рутинные задачи.

Узнать о курсе подробнее и начать учиться →

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

rules отдельно, skills отдельно: система правил для ИИ-агентов в Claude Code

Возвращаюсь к своему опыту работы с Claude Code. Там за неделю накопилось несколько интересных решений в работе контентными агентами. Например, добавил устойчивость к ошибкам WebSearch и начал сохранять результаты проверок для дообучения. Но сначала надо вам рассказать про правила.

Почему rules, если есть уже привычные skills? Разница между этими сущностями принципиальная:

➡️ rules — это «как оформлять» (ограничения, чеклисты, формат),
➡️ skills — «что знать» (предметная экспертиза, справочники, методологии).

Rules загружаются автоматически через симлинки. Skills вызываются по запросу, когда агенту нужна глубокая экспертиза.

Но всё равно же не очень понятно, зачем такое разделение, да?

Правила не засоряют контекстное окно. Файлы из .claude/rules/ загружаются в системный промт автоматически — агент соблюдает правила, не тратя токены на их обсуждение. Skills, наоборот, подгружаются только когда нужны. Справочник на 200 терминов не висит в контексте постоянно — он появляется в момент, когда автору пора писать, и не мешает исследователю или фактчекеру.

Когда агентов больше одного, правила написания текстов неизбежно дублируются. Обновил термин в одном месте — забыл в трёх других. Решение: вынести все правила в единую директорию rules/ и раздавать агентам через симлинки в .claude/rules/

При этом сами правила делятся на два уровня:

➡️ Общие (rules/common/) загружаются в каждого агента: терминология, стиль, грамматика, протокол работы субагентов.
➡️ Доменные (rules/{domain}/) добавляют специфику формата: у SEO-статьи свои требования к структуре, у пресс-релиза — свои, у лендинга — свои.

Доменные папки могут содержать файлы с теми же именами, что и в common/. Это не дубли, а дельты — дополнения и уточнения общих правил для конкретного формата. Агент загружает оба файла и применяет оба набора ограничений.

Результат: один файл правил — один источник правды. Изменил правило в rules/common/ — оно обновилось у всех агентов. Новый агент подключается за минуту: создал .claude/rules/, добавил симлинки — готово.

Как это работает в оркестрации

В модульной системе с субагентами разделение rules и skills становится особенно важным. Типичный пайплайн:

1️⃣ Оркестратор собирает параметры задачи через wizard.
2️⃣ Субагент-исследователь загружает свои rules (протокол работы, устойчивость к ошибкам поиска), ищет данные, возвращает структурированный конспект.
3️⃣ Субагент-автор загружает свои rules (доменные стандарты формата + общие правила качества) и skill (экспертная специализация), пишет текст по конспекту.
4️⃣ Субагент-проверщик загружает свои rules (требования к фактам и качеству), проверяет текст независимо.

Каждый субагент получает только нужные данные (чистый контекст) и только свои правила. Исследователь не знает правил оформления — они ему не нужны. Автор не знает, как проверять факты — это задача следующего субагента. Фактчекер не знает, как писать — он только проверяет. Такое разделение позволяет держать контекст каждого субагента компактным и сфокусированным.

Больше такого в моём канале.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Подборка недели: 28 бесплатных вебинаров по разработке, ИБ, аналитике и ИИ

Привет, Хабр. Делимся подборкой бесплатных уроков, которые пройдут на этой неделе в Otus. Опытные практики проведут занятия онлайн — вы сможете узнать больше о формате обучения и задать вопросы экспертам. Выбирайте свою тему и присоединяйтесь.

23 марта, понедельник:

24 марта: вторник:

25 марта, среда:

26 марта, четверг:

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

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии0

Телефонный номер

Если попытаться ввести в ячейку электронной таблицы номер телефона, внезапно пропадёт плюс:

+7987654321079876543210

А при попытке вбить форматированный номер телефона и вовсе выскочит ошибка:

+7 987 654-32-10#ERROR

Дело в том, что значения с плюсом в начале распознаются как формулы. Как же тогда ввести телефонный номер в ячейку? Достаточно добавить в начале апостроф. Тогда электронная таблица не будет пытаться распознать формулу и просто воспримет значение как текст:

'+79876543210+79876543210

'+7 987 654-32-10+7 987 654-32-10

Этот способ пригодится в любых случаях, когда значение начинается с плюса, знака равно или похоже на дату (особенно частая проблема).

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+3
Комментарии7