Может показаться, что начинать изучать программирование поздно — все вакантные места уже заняты другими разработчиками. Но это не так: толковые специалисты нужны всегда и везде, поэтому начать никогда не поздно.
Если не знаете какой язык выбрать, присмотритесь к одному из самых популярных — к C++. Он хорошо подходит для системного и прикладного программного обеспечения, игровых движков, финансовых технологий, высоконагруженных сервисов, встраиваемых систем и всего, где важна скорость и эффективность.
Для вашего удобства мы собрали учебные программы по C++ в одном месте — на Хабр Карьере, а сегодня предлагаем познакомиться с основными инструментами, которые вам предстоит освоить, чтобы стать опытным разработчиком:
— С++. Основа основ: язык программирования с высокой производительностью.
Краткий обзор применяемых материалов и процессов изготовления гибких плат, которые требуют изменения подхода к проектированию. Рассмотрим конкретные примеры дизайна меди, покрывной пленки, краевых разъемов, обработки контура и панелизации.
Участие — традиционно бесплатное по предварительной регистрации
После запуска лендинга начали прилетать первые заявки. И в какой‑то момент у меня возник вопрос: а если вообще к ним не прикасаться и посмотреть, что будет, если агент, как заявляют, может сам автономно работать, то пусть уже и обработкой лидов занимается
Собрал простую логику:
Заявка с формы падает на почту.
Каждые 15 минут агент сам идёт в inbox и смотрит новые письма.
Достаёт из письма имя, email и компанию.
Гуглит информацию о компании: чем занимаются, сколько людей, чем живут.
Ставит оценку лида от 1 до 10 по тем критериям, которые мы раньше прописали, когда думали над лендингом.
Если 5 и выше сам отвечает, предлагает созвон, задаёт пару уточняющих вопросов и продолжает диалог. Ниже 5 — кидает в «низкий приоритет».
То есть задача: не просто разложить письма по папкам, а реально принять решение и начать общаться вместо меня.
Что в итоге с заявками? Честно? ничего эпичного. В какой‑то момент просто закончились токены API, и бот тихо умер. Это был эксперимент, я не следил за потолком по бюджету, поэтому всё остановилось не потому что «технология не работает», а потому что я забил на настройки.
Минусы Clawdbot
Цена эксперимента. Около $400 за Claude API за одну неделю для теста это перебор. Для боевого кейса, где один лид стоит дорого, уже не так страшно. Но если нормально конфигурировать (дешёвые модели на рутину, лимиты по токенам и т.д.), это можно ужать до $100–150 в месяц и ниже.
Галлюцинации. Он несколько раз придумывал вещи, которых не было: размеры компаний, инструменты, цифры. Я это пока не воспринимаю как «всё, выкидываем», потому что большая часть проблемы в архитектуре памяти и контекста: как он хранит свои знания, как к ним обращается. Это нужно чинить именно на уровне архитектуры агента, а не в промпте.
На выходных хочу показать на видео, как это вообще поднять с нуля на облаке и настроить под свои задачи, если вы не технарь. Если у вас есть вопросы напишите, постараюсь ответить на видео и показать.
P.S Если нужен готовый Product Discovery Agent, с которым я это всё гонял, напишите, выложу.
Мой Телеграм канал, кстати на 15 февраля запланирован бесплатный воркшоп по вайбкодингу, записаться там же в тг.
Интуиция — плохой советчик, когда на кону бюджет в миллионы. Выбор технологического стека, подрядчика или стратегии развития часто превращается в «битву мнений». Побеждает тот, кто громче, а не тот, кто прав. Результат: внедрение ради внедрения, скрытые косты и проваленные сроки.
Роль Agile Coach мертва… да здравствует агент изменений
TL;DR Роль Agile Coach должна умереть, чтобы переродиться в роль Change Agent (или Organizational Architect). И работать такие спецы должны не "вечно", а проектно - как спецназ внедрения изменений.
Здесь и далее: скрам-мастер и аджайл коуч тождественны.
1. Выделенная роль в команде — это кража ответственности
Постоянно приставленный к команде Agile Coach (или Scrum Master, или Delivery Manager в роли «няньки») - это прямое забирание ответственности у руководителей.
Зачем компания платит продактам и тимлидам хорошие деньги? Наверное, не для того, чтобы кто‑то другой создавал атмосферу безопасности, фасилитировал и работал с людьми.
Если руководитель не умеет управлять динамикой команды — значит, его надо учить, а не ставить ему «костыль» в виде коуча (ну и спрашивать с него соответственно). Соответственно, большая часть работы Agile Coach → Change Agent это обучение тем навыкам, которых не хватает руководителям. Скорее всего в больших организациях уже есть T&D‑отдел, который и занимается обучением. Наша задача состыковать системно прокачивание самых актуальных навыков.
2. Коуч для руководителей и архитектор среды
Роль трансформируется в коуча для руководителей и человека, который проводит изменения (зачастую проектно).
Чаще всего наболее активная часть работы - это движение системы к зрелости через работу с лидами. Агенты по изменениям - архитекторы среды обмена опытом. Даже на разборах ситуаций по хорошему (и когда получается) надо молчать и давать слово коллегам руководителя, даже если знаешь «правильный» ответ. Система должна уметь саморегулироваться, когда нас не будет.
Тут еще есть научная обоснованность: в модели проведения изменений ADKAR доказательно видно как CLARC (people менеджеры) это те, через кого мы проводим изменения.
3. Тест на прочность: «А что, если я уйду?»
Agile Coach делает хорошую работу, если после его ухода система радикально не ломается. Посмотрите, как быстро команды откатываются назад и насколько (например, по метрикам), когда из них убирают скрам‑мастера.
Стабильная привычка, как известно, формируется около 3 месяцев. В зависимости от масштаба изменений вы можете работать 3-6 месяцев и довести команду до определенного целевого состояния.
Нет предела совершенству, но нам с вами не туда: доводить процессы и майндсет до идеальных состояний почти никогда не стоит. Команды после нашего ухода все равно откатятся (и это нормально, главное чтоб не до нуля). С точки зрения всей системы, нам важнее дотягивать другие команды, процессы, взаимодействия, целеполагание до базового и достаточного уровня (который каждая организация определяет сама). Это даст намного более сильный результат по всей организации.
Более того, если долго работать с одной командой - возникает привыкание и порой выученная беспомощность, вы тратите свое время неэффективно. Нужно зайти, настроить, передать ответственность лидам и выйти. А потом трекать (как в настоящем стартапе) - что получается у лидов и команды, что нет - и точечно консультировать.
4. Мы наняты бизнесом, а не командой
Прошли времена раздутых бюджетов, когда можно было плодить «аджайл ради аджайла» чтобы «оптимизировать процессы». В текущих реалиях (особенно с нынешними ставками ЦБ) каждая копейка на счету.
Мы должны уметь драйвить бизнес‑стратегию, будь то организационная трансформация, радикальная смена концепции стартапа, оптимизация костов. И часто команда будет считать, что это «не по аджайлу».
Балансировать перформанс и здоровье команды (например, удовлетворенность, отток, выгорание) - вот это реальная задача, с которой надо помочь руководителям справиться или продумать оркестрацию изменений.
Софт скилы - это новые хард скилы
Управление изменениями, оргдизайн, работа с сопротивлением и сложная фасилитация - язык не поворачивается назвать это «софт скилами». Сейчас это самые настоящие харды. И именно за эти харды бизнес готов платить.
Друзья, 12 февраля проведём открытый вебинар по следам нашего ESB-исследования в «Кругах Громова».
Если коротко — за последний год мы оценили 18 российских интеграционных платформ по единой методологии: 12 категорий, 1 000 баллов. Такого раньше на рынке не было. Результаты местами предсказуемые, местами — неожиданные.
На вебинаре поговорим:
— Почему компании до сих пор путают Kafka, ESB и data pipeline — и платят за это дважды — 5 классов интеграционных решений: когда какой работает, а когда — категорически нет — Как мы строили матрицу зрелости и кто в итоге получил номинацию — Что планируем исследовать дальше — и как повлиять на приоритеты
Будет живой эфир с интерактивом, не просто «говорящая голова».
Кто работает с интеграциями, выбирает платформу или просто в теме — приходите, будет интересно.
Ребята, в свете блокировок Telegram я накидал bash-скрипт который сделает всю магию и поднимет вам прокси за пару минут. На выходе получите адрес прокси и сразу им поделиться с друзьями...
Вы наверное уже видели хайп вокруг OpenClaw (он же Clawdbot) – open-source AI-агент, куча постов в твиттере про него, и тут же волна разоблачений: утечки данных, открытые серверы, дыры в безопасности.
Да, кстати бэкдоры там есть. Не классические, но серые зоны в коде нашёл, клонировал репо и почистил всё руками. Если интересно – расскажу отдельным постом, там любопытная история.
Это AI-ассистент с открытым кодом, который умеет не только отвечать текстом, а выполнять действия. Ты пишешь ему в Telegram обычным языком что нужно сделать. А у него под капотом набор инструментов: он может открыть браузер, зайти на любой сайт, прочитать и отправить почту, создать и отредактировать файл, запустить команду на сервере, поставить задачу по расписанию.
Ты описываешь задачу, а он сам выбирает какие инструменты нужны, сам выстраивает порядок действий, и работает шаг за шагом пока не сделает. Всё это крутится на твоём сервере или компе, 24/7.
Написал «зайди на сайт конкурента, выпиши их тарифы» он реально откроет сайт, прочитает страницу, пришлет таблицу. Написал «проверь почту, если есть заявки разбери» он зайдет в Gmail, посмотрит письма, обработает ну и т.д. насколько хватит фантазии, есть свои но...
Мне было интересно другое: а эта штука вообще что-то полезное умеет?
У меня давно лежал список из идей, наверное всем знакомо это чувство, когда идей много, на каждую нужна неделя+ ресёрча, чтобы понять а надо ли это делать. В одиночку это оверкилл, сидеть по выходным не всегда получается.
В общем я поставил себе этого уникума. Там кстати установка не такая уж и сложная все понятно, единственное я бы не рекомендовал вам устанавливать на свой личный комп, а на рабочий уж тем более.
Запустил, настроил под себя, еще сделал для него инструкции (skills) под свои задачи: что и как выполнять.
И вуаля телеграмме у вас там появляется свой "ИИ друг", который умеет больше чем просто чат гпт. Первым же делом написал ему промпт:
«Вот 10 моих идей для продуктов .... пройдись по каждой найди рынок, определи боль. Если боли нет убей идею. Те что выжили приоритизируй. Для лучшей собери лендинг и подготовь рекламу. Работай сам»
Агент за ночь прошёлся по 7 из 10 идей (на 3 не хватило контекстного окна). Для каждой: нашёл конкурентов через поиск, зашёл на их сайты через браузер, спарсил прайсинг, проанализировал отзывы. Спарсил Редит, ТГ каналы и комменты (неожиданно, такое я в инструкции не писал), выявил боли ЦА собрал табличку с приоритетами.
Три идеи убил сам. Написал: «Нет подтверждённой боли, рынок перенасыщен, не рекомендую тратить время». С аргументами, со ссылками.
Сделал: JTBD интервью на синтетических пользователях, ICE-скоринг гипотез. Приоритизировал и выбрал сам одну гипотезу.
Для идеи-лидера: сгенерировал HTML-лендинг, задеплоил на Vercel одной командой и прислал мне живую ссылку. Написал 5 вариантов объявлений для Яндекс.Директ с ключевыми словами.
С самим Директом через браузер не справился там тяжёлый интерфейс с капчей. Тексты взял его, я кампанию настроил руками.
Запустил рекламу. Настроил агенту, чтоб каждое утро сам проверял статистику, оптимизировал ключи, отключал не релевантные. Присылал мне отчёт.
ИИ агент получил 3 лида через форму обратной связи на лендинге.
Но самое интересное случилось с этими заявками — и об этом в следующем посте.
Спойлер: агент не просто собирал заявки. Он сам их обрабатывал, квалифицировал и отвечал клиентам. Без моего участия.
Что за новый фреймворк OGD4All? Разбираемся вместе с лабораторией искусственного интеллекта компании «Криптонит».
Open Government Data For All (OGD4All) — новый фреймворк, использующий большие языковые модели (LLM) для работы с открытыми геоданными. Он позволяет задавать вопросы на естественном языке, без сложных SQL-запросов и специализированных ГИС-инструментов.
Вместо того, чтобы разбираться в геопорталах и программировать запросы, с этим фреймворком вы можете просто сказать системе: «Покажи станции метро в этом районе. Добавь на карту школы, исключая частные. Отметь все улицы, проходящие вдоль водоёмов».
Проще говоря, OGD4All выступает интеллектуальным посредником. Он обрабатывает ваш вопрос с помощью LLM, автоматически находит нужные наборы открытых данных, обращается к ним через API и возвращает готовый ответ. Причём, ответ может быть не только текстовым, но и в виде карты, или диаграммы.
Такой подход упрощает работу с массивами открытых геоданных. OGD4All делает их доступными для людей разных профессий — исследователей, журналистов, предпринимателей… Все они могут легче находить подходящие места для разных целей, проверять гипотезы и находить неочевидные взаимосвязи.
OGD4All — это наглядный пример современного тренда, в котором ИИ становится агентом, способным выполнять многоэтапные задачи. Он комбинирует большие языковые модели (LLM) и RAG, объединяя их через агентную архитектуру.
Пока Elon Musk ещё не продает массово своих роботов Optimus 3, появилась замена. Теперь любой ИИ-агент может арендовать человека для выполнения задач в реальном мире 😄
Как я вижу, спрос со стороны людей пока превышает количество задач со стороны ИИ.
Но реально теперь можно собирать ИИ-агентов, у которых будут задачи в реальном мире, я точно попробую прикрутить мясной слой (как его назвали сами создатели сайта) к своим экспериментам с роями агентов на Blackboard.
Бывают такие задачи, например, позвонить куда-то и узнать что-то, или даже ответить на вопрос по данным, когда LLM не смог справиться.
GlowByte проведет вебинар “Как повысить точность планирования в 2026 году”
Спрос меняется молниеносно, а планы устаревают, пока их согласовывают. Знакомо?
17 февраля эксперты GlowByte проведут практический вебинар о том, как бизнесу не просто своевременно реагировать на изменения рыночных условий, а предвидеть их и использовать для оптимизации расходов с помощью IBP-платформы.
Для кого вебинар?
Вебинар будет полезен руководителям коммерческого блока, логистики и производства при участии финблока и тем, кто ищет возможность:
повысить точность планирования без роста штата,
уйти от Excel-моделей,
получить единый, согласованный план по всей цепочке.
На вебинаре разберем:
Demand Planning — как улучшить прогноз спроса.
Replenishment Management — как продуктивно управлять запасами.
Transportation Load Building — как эффективно формировать заказы.
Ключевые KPI 2026-2030: точность прогноза, ускорение планирования и своевременная реакция на изменяющийся спрос.
Что сегодня мешает компаниям достичь прозрачности и управляемости — и где именно IBP закрывает этот разрыв.
Чем этот вебинар отличается от других?
Это НЕ скучная продуктовая демонстрация, а взгляд с позиции бизнеса и экономики: как сократить запасы, высвободить капитал и синхронизировать все отделы в одной модели.
На прошлой работе в команде был разраб, который прямо-таки ненавидел вести Jira и не видел в этом никакого смысла. Приходилось регулярно с ним это обсуждать и договариваться, что занимало кучу времени и сил.
Как будто отсутствовала вот эта культура внутри, что, кстати, не редкость, к сожалению. Ведь польза канбанов очевидна для команд: виден пул задач, отслеживается прогресс, лид в любое время может зайти и посмотреть, как идут дела, нет ли проблем, чтобы "подскочить".
Когда же нет выстроенной системы в бизнесе, всё выглядит как тёмный лес. Бизнес как будто идёт, вообще не зная куда. Кто сидит и ... пинает, а кто реально работает и даёт значимый импакт. Исчезает вопрос: "Над чем ты работаешь сейчас?" В общем, уверен, описывать это смысла нет — практически каждый с этим сталкивается.
И я вот попробовал упростить взаимодействие с Jira. Настроил Atlassian MCP, прописал инструкции для субагента в Курсоре, который выполняет задачи Jira-администратора для меня. Также сделал команду, при вызове которой автоматически ищутся в указанном репозитории релевантные коммиты, строится наполнение задачи, выставляется потраченное время (вычисляется наивно по коммитам), а также прикручиваются ссылки на затронутые ветки и репозитории.
И результат мне прямо-таки понравился! Вот, к примеру, я настраивал для нашего проекта CI, чтобы он проверял успешность сборки при изменениях в коде. И попросил агента пойти в Jira. В итоге он:
Посмотрел, нет ли существующих задач, которые можно было бы связать.
Создал задачу и завёл её на меня.
Прошёлся по всем релевантным коммитам и составил описание изменений.
Посчитал количество затраченного времени.
Заполнил всю эту красоту в задачу.
И перетащил её в Done.
Так, по мере выполнения одной задачи, могут приходить в голову какие-то идеи. И параллельно, не открывая Jira, можно заводить бэклог, даже запускать его в автономном режиме, пробовать делать какие-то наброски по задаче и так далее.
Открываем быстрый найм на позиции RTL-дизайнера и верификатора в команду Semiconductors. Подать заявку можно до 22 февраля.
Кого ищем:
UVM Verification Engineers (junior/middle/senior) — UVM-окружения, VIP, SVA, регрессии, анализ багов, работа с RTL-командами.
RTL Design Engineers (junior/middle/senior) — разработка сложных ASIC-модулей на Verilog/SystemVerilog.
Как проходит спринт:
Нужно оставить заявку до 22 февраля и пройти HR-скрининг.
Далее техническое и менеджерское интервью.
И вуаля — оффер у вас на руках.
Чем занимается команда: fabless-разработкой микропроцессоров на базе RISC-V с полным циклом создания SoC — от архитектуры и собственного процессорного IP до поставки чипов с системным ПО. Решения используются в серверных, телекоммуникационных и сетевых продуктах, системах хранения данных и клиентских устройствах.
Стек и ожидания:
Verilog/SystemVerilog,
RTL-симуляторы: VCS / Xcelium / Questa,
Linux,
Git,
скрипты для автоматизации: Python / Perl / Tcl / Shell,
Мы уже говорили о базовых навыках DevOps-инженера, но чтобы стать крутым специалистом этого мало — нужно копать глубже и усовершенствовать свои скиллы.
Для начала посмотрите нашу подборку инструментов, которые помогают углубить свои знания в профессии, а потом заглядывайте на Хабр Карьеру — там вас уже ждут готовые учебные программы по каждому из них.
— Bash.Язык командной строки для автоматизации рутинных операций.
InfoWatch Traffic Monitor 7.12 сертифицирован в Казахстане
DLP-система InfoWatch Traffic Monitor версии 7.12 получила сертификат по четвертому оценочному уровню доверия (ОУД-4) в Казахстане. В состав сертифицированного комплекса вошли Traffic Monitor, Device Monitor, Data Control, Data Disсоvery и Центр расследований.
Сертификат позволит заказчикам внедрять InfoWatch Traffic Monitor в государственных и коммерческих организациях Казахстана с высокими ИБ-требованиями.
Два проекта, с которыми можно выучить нотную грамоту и начать играть на музыкальных инструментах:
Muted — музыкальная теория. Гаммы, интервалы, кварто‑квинтовый круг, лады, тональность и остальная нотная грамота. Авторы объясняют материал максимально подробно и чётко, любые звуки можно прослушать и запомнить.
Musicca — прокачиваем музыкальный слух и отрабатываем теорию, которую получили с Muted. Ставим аккорды, учимся попадать в ритм, читаем ноты и даже учим сольфеджио.
Статический анализ и ASOC: нулевая терпимость к ошибкам в проекте
В современной разработке цена обнаруженной после релиза уязвимости катастрофически высока: дефект, приводящий к утечке данных, или критический сбой в системе — это большой удар по репутации и бюджету. И в отношении таких дефектов традиционный подход "найди и исправь" часто не работает — он слишком медленный, дорогой и ненадёжный.
Что делать в такой ситуации? Самый эффективный путь — не дать дефекту шанса появиться в коде. Именно эту задачу решает политика нулевой терпимости к ошибкам.
Причём внедрение такой политики не заканчивается на установке новых инструментов. Безопасность должна стать неотъемлемой части процесса разработки, а не проверяться постфактум. Такой подход позволяет не просто выявлять уязвимости, а предотвращать их попадание в основную ветку.
В статье обсудим, что такое политика нулевой терпимости и то, как статический анализ и ASOC помогут её достичь.
Привет, я Данила Трусов, директор системы учета и контроля ИТ-активов «Инферит ИТМен».
С 16 по 20 февраля мы проводим онлайн Марафон защиты ИТ-данных. Расскажем:
откуда берется Shadow IT
почему сотрудники устанавливают ПО без согласования с ИТ-службой;
какие угрозы это создает для безопасности и бюджета;
почему просто запретами и регламентами проблему не решить;
с чего реально начинается контроль инфраструктуры.
А также объясним, как выявить несанкционированные установки, снизить риски утечек и финансовых потерь, и что делать, чтобы ИТ-система была прозрачной.
На практике часто получается так: формально учет ведется, а на деле никто точно не знает, какое ПО реально используется. Старые программы остаются без обновлений, сохраняют доступы, а бесплатные утилиты могут тащить уязвимости. Эти проблемы проявляются только после инцидентов или проверок, и устранять их приходится срочно. В рамках марафона мы подробно разберем эти кейсы.
Приглашаем инженеров, архитекторов и специалистов по безопасности, а также всех, кто хочет понимать, что реально происходит в их инфраструктуре и как с этим работать.
