Это заключительная статья цикла. В ней мы рассмотрим разработку и отладку сценариев симуляции спутниковой связи. Разберемся в форматах описания исходных данных эксперимента (сцены эксперимента). А также получим представление об интерпретации результатов моделирования.

По большому счету проблема не в самих символах, а в способе доступа к ним.

Типографские раскладки решают эту задачу через клавиатуру: добавляют новые комбинации и позволяют вводить символы напрямую. Подход рабочий, но не всегда удобный. Горячие клавиши могут конфликтовать с программами или системными сочетаниями. Раскладки зависят от языка ввода. Установка и перенос настроек тоже добавляют лишний слой сложности.

Я решил подойти к той же задаче проще. Помимо прочего функционала в программе KeyRay я добавил возможность автоматической замены текста.

Не так давно я читал о протоколе Wayland и мне врезалась в память эта фраза:

Заявленная цель Wayland — «каждый кадр идеален».

Я считаю, что к этой цели должны стремиться мы все. В Wayland говорилось о технической стороне дела (современные стеки GPU очень сложные, а Wayland пытается вернуть себе контроль), но этот принцип можно применить и к UI.

Эмпирическое правило таково:

Если сделать скриншот приложения в любой момент времени, должно быть понятно, что на нём происходит

Дополнение: раньше оно заканчивалось «..., должно иметь смысл», но в таком случае не учитываются сложные техники анимации, например, размазанные кадры и тому подобное.

Почему нам важен каждый кадр? Потому что это нарабатывает доверие. Пользователи не могут увидеть код, поэтому судить о качестве приложения могут судить только по UI. Если UI хорош, значит, у разработчиков было время на его совершенствование, а значит, они, вероятно, потратили сравнимое количество времени на отладку кода. Это эвристика, но вполне разумная.

Какой главный корейский продукт? Многие назовут автомобили, электронику и бытовую технику, сериалы, косметику или даже K-Pop. Но главный корейский продукт другой. Без него не работали бы смартфоны и ноутбуки, не было бы ИИ-бума, а весь мировой прогресс серьёзно бы замедлился. Эта корейская суперсила - память. В этой статье мы разберемся, как небольшая азиатская страна, отнюдь не сверхдержава, подмяла под себя главную драгоценность мировых технологий.

Для чего нам искать эксплойты? Это помогает защититься от потенциальных атак: чем раньше найдешь и разберёшься, как он работает, тем быстрее напишешь детектирующие логики на различные средства защиты информации, например: WAF, IDS. А они уже, в свою очередь, защитят компанию от возможных атак. Как говорится, предупреждён – значит, вооружён. Особенно важно отслеживать уязвимости в open-source-продуктах, используемых в инфраструктуре (таких в России сейчас много), так как их код является открытым для анализа и поиска уязвимостей, и множество энтузиастов практической безопасности ежедневно занимаются именно этим. В этой статье мы разберем, как и где искать эксплойты и какие подводные камни могут встретиться на этом пути. Если вы только начинаете карьеру специалиста по корпоративной защите, то статья будет полезной!

Привет! Меня зовут Андрей Терёхин, я руковожу маркетингом в Projecto. 

Как думаете, сколько человек нужно, чтобы из обычной машины сделать внедорожник, который выдержит арктическую экспедицию, сможет подняться на перевал Дятлова или пройти многодневный маршрут по Кольскому полуострову?

В статье расскажу об Arctic Trucks — международному бренду по тюнингу автомобилей, который работает в России уже 16 лет, — и о том, как они переехали в систему управления проектами, какие проблемы решили и что поменялось в их работе.

Хабр, привет! Меня зовут Сергей Бережной, я директор по взаимодействию с разработчиками и CTO в Яндекс Практикуме. Занимаюсь обучением в IT, наблюдаю за тем, как меняется рынок, — и вижу изнутри, как эволюционирует работа с ИИ в командах разработки. В этом посте хочется порассуждать, как меняется подход к ИИ-инструментам, что это значит для начинающих программистов и какие навыки становятся критичными прямо сейчас.

Привет, это снова Максим Королёв из Петрович-ТЕХ — сервисный менеджер, который автоматизирует всё, до чего дотянутся руки. Сегодня расскажу, как бот для дежурств научился не ждать команды, а действовать первым.

Есть такое наблюдение, которое знакомо любому, кто хоть раз дежурил - закон Мерфи: самое неприятное случается в момент, когда ты отошёл за кофе. Именно он стал одним из главных аргументов в пользу проактивного бота, который не ждёт, пока ты нажмёшь кнопку, а сам пинает тебя о приближающихся работах и собирает участников для устранения инцидентов.

В первой статье «Дежурный» был одним из семейства Telegram-ботов для ITSM: сбой → Jira → канал, оформление за минуту вместо десяти. Во второй - когда Telegram падал в разгар аварии - я вынес логику в CORE и подключил MAX как второй мессенджер: одно ядро, два входа, паттерн reply_fn.

С тех пор бот перестал быть просто кнопкой «завести сбой», а постепенно превратился в SRE-помощника на смене. Теперь он автоматически заранее уведомляет о предстоящих регламентных работах, инициирует war room (чаты) для конкретного инцидента, по справочнику зовёт ответственных, заполняет поля в Jira и отдает статистику по сервисам - всё из мессенджера.

Дальше - о том, что я добавил, как это легло на архитектуру CORE и какие решения оказались рабочими, когда интеграций стало больше, чем кнопок в меню.

В течение двух десятков лет в компании Meta* существовал уникальный высокопроизводительный отдел разработки; всё закончилось в апреле этого года. На протяжении первых двух десятков лет работы компании в ней исповедовалась культура «двигайся быстро и ломай ненужное», в начале 2020-х сменившаяся на «двигайся быстро со стабильной инфраструктурой». Знакомые мне разработчики из этой компании говорили мне, что им представляли всё необходимое для качественной работ с упором на приносимую пользу, а интересы бизнеса находили баланс с надёжной разработкой.

Но за последние несколько недель всё поменялось: руководство начало исполнять подробные планы по разрушению проверенной успешной культуры разработки максимально жестоким и эффективным образом.

Недавно я уже говорил о том, насколько тяжела ситуация для разработчиков в одной из самых престижных компаний Кремниевой долины. В этой статье мы обсудим произошедшее и попытаемся понять, на чём же основывалось руководство, превратившее отдел разработки ПО из центра принесения прибыли, которым он служил с 2004 года до недавнего времени, в презираемый центр генерации затрат, в который он превратился всего за несколько недель.

В последнее время мы привыкли бояться Терминаторов и Скайнет. Но, кажется, мы ищем угрозу не в том месте. Настоящий «Конвейер смерти» — это не красные глаза робота-убийцы, а банальная экономическая целесообразность и наша собственная самоуверенность. Рассмотрим сценарий заката человечества, который уже идет полным ходом. И закат этот наступит не из-за того, что ИИ станет слишком умным, а из-за того, что мы станем слишком тупыми.

48 тысяч новых уязвимостей за год, по 130+ в день. Закрыть все невозможно - значит, нужен процесс. Сейчас разберемся, что такое уязвимости и эксплойты, зачем их устранять, где искать в первую очередь и из каких пяти этапов складывается работающий VM. С глоссарием, к которому будем возвращаться всю серию.

Hola, Amigos! На связи Павел Гершевич, Mobile Team Lead агентства продуктовой разработки Amiga. Мы с командой подготовили для вас перевод статьи о том, как можно кастомизировать иконку приложения динамически. Всем приятного чтения!

Если вы хоть раз пытались сделать печатную плату сложнее «мигалки на светодиоде», вы знаете цену «геометрического ада».

ЛУТ (лазерно-утюжная технология) — это лотерея. Классический фотометод требует идеального шаблона, а профессиональный фотоплоттер стоит как подержанный автомобиль. Казалось бы, решение на поверхности: взять доступный китайский лазерный гравер за $100 и вперёд. Но тут начинается новый «ад»: оси изначально кривые, реальный шаг моторов живёт своей жизнью, а заготовка почти всегда лежит на столе с перекосом в пару градусов. Малейшее отклонение — и прецизионный Gerber превращается в бесполезный кусок текстолита.

Я решил эту проблему иначе. Зачем часами юстировать механику, если можно переложить всё на математику и нейросети?

Представляю LPP-Laser — флагманское направление открытой модульной платформы LPP (Linear Path Platform). Система не требует от станка совершенства. Она просто «натягивает» ваш проект на реальность.

Сделать рекламный баннер с помощью нейросети сегодня пытается почти каждый, однако на практике этот процесс часто превращается в бесконечную борьбу с «галлюцинациями» моделей и безуспешные попытки добиться от них корректного текста. Еще относительно недавно мы воспринимали генеративный арт как любопытную игрушку, а сегодня это уже полноценный рабочий инструмент, который либо кардинально сокращает время на прототипирование, либо заставляет часами исправлять артефакты, пытаясь «причесать» результат под стандарты индустрии.

Первая часть. Общие вопросы — https://habr.com/ru/articles/1047336/

Вторая часть. Установка библиотеки и пример работы с ней — https://habr.com/ru/articles/1048882/

В сегодняшней публикации планировалось просто сделать вторую часть учебной задачи, посвящённую загрузке файлов. Но так сложилось, что в библиотеке методы загрузки были только написаны, но ввиду отсутствия "боевого применения" на моих проектах не проверялись должным образом на практике. А проверки по ходу работы над учебным примером кода показали, что библиотека в части загрузки файлов требует существенной доработки, если её делать строго так, как описано в официальной документации. Соответственно библиотека была доведена до ума, учебный пример был много раз прогнан на разных типах файлов, и только сейчас я могу говорить, что код библиотеки и загрузочного примера в части загрузки файлов живой и работающий. А попутно захотелось поделиться с начинающими разработчиками своих библиотек набитыми шишками. Это и сделаю сначала, а дальше разберём собственно загрузку файлов через библиотеку.

Несколько лет я занимаюсь продвижением организаций в Яндекс Картах и постоянно сталкиваюсь с одним и тем же недопониманием у владельцев бизнеса. Рейтинг воспринимают как среднее арифметическое оценок, а позицию в выдаче как прямое следствие рейтинга. Оба предположения неверны, и из-за них люди годами вкладываются не в то.

Здесь разберу задачу с инженерной стороны, почему наивное среднее не работает в принципе, какими стандартными приёмами вообще решают задачу расчёта рейтингов, что из этого подтверждает справка Яндекса, и где проходит граница между документированными фактами и тем, что видно только на практике. Свою формулу Яндекс публично не раскрывал, поэтому я аккуратно разделяю две вещи "как такие системы устроены в принципе" и "что подтверждено официально"

Это вторая попытка опубликовать статью-туториал, целью которой является знакомство простых пользователей рунета с соверменными возможностями автоматизации своих рутинных задач. Одним из способов решения данной задачи является создание Telegram-ботов. Об этом далее, собственно, и пойдет речь. Хочу отметить, что это только общая вводная часть, здесь не будет представлен код, а только будет рассказ о программном обеспечении, которые мы используем в своей работе. Кроме того, хочу отметить, что статья предназначена для людей, не погруженных в тему и не знакомых с терминологией.

(Всё упоминаемое программное обеспечение в статье не является рекламой, а описывается исключтельно потому, что мы на практике успешно его применяем).

Сегодня я хочу поговорить об оптимизации. Но не о том, как ускорить ваш скрипт на Python или ужать базу данных. Давайте замахнемся на архитектуру повыше. Поговорим о том, как спроектирована наша реальность, если посмотреть на неё глазами хардкорного embedded-разработчика, у которого критически мало оперативной памяти, но бесконечная задача на выходе.

Многие представляют Бога (или Архитектора Симуляции) как существо с безграничными вычислительными ресурсами, которое вручную рендерит каждый атом и пишет индивидуальный сценарий для каждого человека. Но если бы это было так, Вселенная погрязла бы в накладных расходах (Overhead) и бесконечных лагах.

Истинная гениальность кода Реальности — в тотальной экономии ресурсов. Бог крутится как может ибо нет у децентрализованного Бога иных вычислительных ресурсов кроме ваших… И делает он это через изящные алгоритмические трюки…

За последние годы я несколько раз видел одну и ту же картину в небольших и средних компаниях. Для приложений поднимают S3-совместимое хранилище. Для людей — отдельный файловый сервис или сетевые шары. LDAP/OIDC живёт отдельно. Бэкапы — третий контур. Мониторинг — четвёртый. Всё работает, пока не приходит внутренний аудит или новый филиал с формулировкой: «нам нужен корпоративный диск с SSO, журналом и данными только у нас».

Всем привет! Листал ленту тиктока и попался американский ролик про СДВГ, где всё объясняют на утках. Понравилось. И я подумал: классно было бы сделать такой же тикток, только на русском.

Но я ленивый. Снимать, писать сценарии, делать всё с нуля - это скучно. А вот взять готовый ролик и перевести-переозвучить его на русский - вот это уже интересно, подумал я, а потом задумался, о том, как это автоматизировать. Это оказалось интересной инженерной задачей, которая увлекла меня на неделю времени, и привела к созданию ИИ утилиты с открытым исходным кодом. А тикток с утками я так и не создал...

В статье разбираем на боевом примере (Spring Boot 4.1, Java 21, GitLab 19.1), как поймать уязвимую зависимость в merge request — до прода, не уронив пайплайн. Подключаем SBOM‑сканер нового поколения, включаем reachability, чтобы отсеять весь шум, и ставим security‑гейт, который реагирует, только на уязвимости, которые несет в себе конкретный MR.

Всем привет.

Программировать я очень давно начал. Помню, как мне папа, прочитав журнал, вытравил плату и купил микросхемы, и, используя два больших калькулятора для бухгалтеров, разрезав их и склеив, собрал мне ZX Spectrum. У меня отец работал в Толмачёво инженером, который обслуживал большие ЭВМ и тренажёры для лётчиков "Аэрофлота".

В общем, я был, наверное, первый счастливчик в Новосибирске, у кого был персональный компьютер дома. Тогда ещё бизнесмены не успели продавать ZX Spectrum и кассеты к нему с играми, а у меня уже всё было. Я помню, как первые программы я не на кассетный магнитофон записывал, а на большой катушечный, сорри, не помню, как называется, но явно не магнитола и явно не магнитофон.

Я помню, первую программу продал кабельному телевидению. Она была написана на Бейсике, и там был простой интерфейс: вводишь номер объявления и текст, и так можно 10 объявлений задать. Потом запускаешь, мол, делай бегущую строку, и на кабельном телевидении моя программа внизу под фильмами бегущей строкой показывала рекламные сообщения.

Когда моего отца спросили, мол, как отблагодарить ребёнка, или можно бесплатно, отец сказал: "Ни в коем случае. Его спросите, что он хочет за проделанную работу". И я тогда, помню, запросил 10 рублей! И мне их оплатили! Вот было счастье при зарплате обычного работяги 100- 200 или инженера 200-300 рублей в месяц.

В общем, технологии шли вперёд, и у меня появился дисковод. Это было бомба! Не надо ждать 5 минут, когда с кассеты или с катушек загрузится программа. Программа грузилась за секунды!

Однажды я зашёл в компанию через неделю после крупного падения и попросил показать постмортем. Мне показали — с гордостью. Таймлайн поминутно, five whys, аккуратный список action items, owner напротив каждого, разослано по всем спискам. Красиво. «Видите, мы серьёзно подошли».

Я задал один вопрос: а постмортем по прошлому такому же падению — где? Нашли. Открыли. Те же action items. Слово в слово. С прошлого раза не закрыт ни один.

То есть полгода назад уже собирались, уже всё проанализировали, уже назначили ответственных — и ничего не сделали. А потом упало снова, по той же причине, и они снова собрались, снова проанализировали, снова назначили. С тем же результатом, который будет и в следующий раз.

И вот тут важно не поспешить с выводом «разгильдяи, не довели». Потому что если присмотреться, этот постмортем не провалился. Он отлично сработал. Просто работа у него была не та, что написана на упаковке.

Я вхожу в чужие инженерные команды со стороны — посмотреть, что там происходит на самом деле, и навести порядок. И почти в каждой натыкаюсь на одно и то же: изрядная часть процессов в компании существует не чтобы что-то делать, а чтобы что-то изображать. Это не патология конкретной конторы. Это закономерность, у неё есть механика, и её полезно научиться видеть — особенно если ты за эти процессы отвечаешь.

Gemini давно перестал быть просто текстовым чат-ботом. К середине 2026 года это многоуровневая мультимодальная экосистема от Google: она ведёт диалоги, пишет тексты и код, управляет автономными агентами, генерирует изображения и эмоциональную речь, а с недавних пор — и видео. Под названием «Gemini» теперь скрывается не одна модель, а целый набор инструментов под разные задачи и бюджеты.

Для российского пользователя картина двойственная. С одной стороны — мощная и быстро развивающаяся линейка. С другой — Google заблокировал прямой доступ для российских IP сразу на нескольких уровнях. Разберём по порядку: что такое Gemini AI, какие версии актуальны, в чём модель сильна, а где уступает, и какими способами получить к ней доступ из России.

Пол Грэм - легендарный венчурный инвестор, программист и эссеист, наиболее известный как сооснователь культового стартап-акселератора Y Combinator.

Недавно он опубликовал пост "Как стать миллиардером", перевод которого представлен ниже.

Если вы ловили расхождение точности между двумя реализациями одной сети, то знаете это чувство: один matmul на двух устройствах даёт разные числа, и непонятно — это баг, bf16 округлил или формат не тот. Две команды меряют один результат разными линейками.

Я сделал одну линейку с точными насечками: машинно-проверяемый каталог из 83 числовых форматов в 13 кластерах. Для каждого — разрядка битов, смещение, кодирование inf/NaN/субнормалей и общий якорь проверки 0x47C0. Из одного источника истины генерируются Markdown, JSON, Python, Rust, C и RTL для кремния.

У каждого формата стоит метка зрелости: 51 Verified, 12 Historical, 11 Experimental, 9 Open. И отдельная ось — граница RTL: где правило e = round((N−1)/φ²) ещё работающее железо (GF16 доведён до кремния), а где уже гипотеза (GF512/GF1024 — экстраполяция без строки Verilog). Внутри — лестница зрелости форматов, связь с IEEE P3109 и реальный баг в умножителе, который нашли только потому, что под форматом есть железо.

В этой статье мы рассмотрим рюкзачную, или ранцевую, криптосистему Шора-Ривеста (Chor-Rivest knapsack). Это один из немногих алгоритмов классической криптографии, который можно рассматривать как постквантовый кандидат. Несмотря на то что сегодня он не считается современной и надёжной постквантовой криптосистемой, его всё равно интересно разобрать как один из нестандартных вариантов такого рода.

Представим задачу: хайлоад-сервис гонит поток данных — логи, IP-адреса, ID пользователей, миллиарды записей в сутки. Ваша задача — посчитать количество уникальных посетителей за неделю.

Первым решением может показаться завести HashSet и кидать туда ключи, а в конце посмотреть размер. Решение неплохое, но когда речь заходит о миллиардах записей — память будет слабым местом. Один IP-адрес (4 байта) как ключ в HashSet потянет за собой накладные расходы на ноды, указатели и хеши. На практике один элемент сжирает не меньше 50–100 байт. Поток в миллиард уникальных записей потребует под сотню гигабайт оперативной памяти. Это дорого, а если инстансов десять — то просто нереально.

Но существует алгоритм, который способен решить эту задачу примерно в 1.5 килобайта памяти с погрешностью около 2%? Без хранения самих данных и гигантских кластеров. Достаточно одного прохода по потоку и пары битовых трюков — именно так и работает HyperLogLog, алгоритм родом из математической статистики, который перевернул подход к подсчёту уникальности в Big Data.

HyperLogLog используют в Redis, BigQuery, ClickHouse, Presto. В этой статье мы разберем и реализуем этот алгоритм на C, а также узнаем его предысторию.

Спикер: Чжоу Хунъи (周鸿祎), основатель группы 360, председатель конференции ISC.AI.

Восстановлено по материалам автоматической китайско-русской расшифровки. Контекст экспортного контроля и «беспрецедентных киберрисков» отдельно разобран здесь: t.me/aiakyn/132. Название зарубежного агента, которое в расшифровке устойчиво звучит как «Омар», оставлено как рабочее.

Главный результат: вывод переворачивается в зависимости от типа задачи.

На NLP/LLM-собеседованиях часто проверяют не то, знаешь ли ты слова top-k, top-p и BLEU, а понимаешь ли ты, что происходит с распределением вероятностей, почему greedy decoding зацикливается, зачем нужна temperature и почему BLEU плохо оценивает ответы современных LLM.

В этой статье - чеклист по языковому моделированию, стратегиям генерации и метрикам качества. Это не полноценная лекция с нуля, а тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по NLP, чтобы закрыть пробелы и вспомнить необходимую базу.

Нам всё чаще заказывают ИИ-ботов для продаж и квалификации. И каждый раз один и тот же вопрос: на каком движке его строить? Бенчмарков «кто умнее» — десятки. На умение продавать, да ещё по-русски, — ноль. Поэтому я собрал свой: одна нейросеть играет продавца, вторая — клиента, который принципиально не покупает с первого раза и ловит на вранье, третья судит по продажной рубрике. Враньё ради сделки штрафуется жёстче, чем провал сделки. Прогнал первую десятку — и тест выдал сенсацию: DeepSeek и GLM «обошли» эталонный Gemini, а одна модель получила 96 из 100 и S-tier. Красиво. Только я в это не поверил. Под более жёстким клиентом модель не может набрать БОЛЬШЕ баллов, чем раньше. А S-tier-чемпиона я открыл руками — и увидел, как бот восемь раз подряд скопировал собственный ответ. Внутри: устройство теста, рубрика с весами, реальные реплики персон, таблица 10 моделей, фрагменты диалогов (враньё, честность, зависший бот) и разбор, почему автосудье нужен живой надзор.

Один из старейших приватных серверов Lineage 2 в рунете много лет работал под именем Scryde. В какой-то момент к его администратору пришла компания, которая получила исключительную лицензию на использование и защиту Lineage 2 в России, и потребовала прекратить распространение игрового клиента. Ответ был неожиданным. Не «уберу» и не «давайте договариваться», а «у вас нет прав, а у меня вообще другая игра, своя, со своим разработчиком». Спор дошёл до апелляции. И самое любопытное в нём то, что переработку чужой программы суд подтвердил, так и не увидев исходный код ни от одной из сторон.

Дело № 66-470/2026 разбирал Московский городской суд, апелляцию провёл Первый апелляционный суд общей юрисдикции, определение вынесено 25 марта 2026 года. Решение устояло и вступило в силу. У ответчика остаётся кассация, поэтому всё, что я пишу дальше, опирается на выводы судов двух инстанций, а не на то, чем спор закончится в конце концов. Если он дойдёт до Второго кассационного суда, часть выводов ещё может быть пересмотрена.

Тем, кто никогда не водил персонажа по Гирану, дело всё равно может быть интересным. Вопрос в нём универсальный. Как доказать, что один программный продукт переработан из другого, если исходников нет ни у кого на руках. Это всплывает в любом споре про клоны, форки и пиратские сборки, и Scryde хорошо показывает, на что суд готов опереться вместо построчного сравнения кода.

Чек-лист для HR: «Аудит выгорания команды: 10 триггеров, которые ведут к увольнениям».

Как понять, что команда выгорает, до того, как люди начали массово писать заявления? Спойлер: к тому моменту, когда это становится очевидным руководителю, процесс уже идёт несколько месяцев.

Привет, Хабр! На связи Наталья Воронько из РТЛабс. Я RTE Аналитической Платформы и ЕЛК, а в прошлом — руководитель проектов и функциональный руководитель. Сегодня хочу поделиться своим взглядом на новую редакцию PMBOK® Guide от Project Management Institute (PMI).

В этой статье будут мои наблюдения как практика, не пренебрегавшего теорией, прошедшего проекты и программы разного масштаба и сложности.

Официального русского перевода PMBOK® Guide 8^th edition у меня нет. Я читала английскую версию, поэтому некоторые термины могут отличаться от будущего официального перевода. Для точности буду указывать в скобках оригинальные названия и термины.

Ссылки на информацию о Стандарте и на другие источники института PMI буду прикладывать, но открываются они только с помощью VPN.

Когда у каждого репозитория есть свой Tx, код может выглядеть чисто, но атомарность всё равно сломается: один Store откатится, другой уже успеет закоммитить изменения.

В статье показан более надёжный вариант для Go-кода: репозитории остаются небольшими интерфейсами, транзакционная логика уезжает в Unit of Work, а сервис работает с готовым набором хранилищ, построенных поверх одного sql.Tx.

Возможно ли разобрать .exe всего двумя инструментами?

В данной статье будет практический разбор программ с помощью двух инструментов: HxD и DeNuitkanizator. Без Ghidra, без IDA, без x64dbg.

Посмотрим что получится, а что нет. Вам понравится :)

В 2025 году мы работали над концепцией прикладного решения «1С Управление предприятием» для учебного курса УЦ №1 фирмы «1С». В основу легла процессная модель дискретного предприятия, которую мы много лет проверяли на реальных проектах. Видеоматериала получилось около 50 часов, а рабочих наработок — ещё больше.

Но в какой-то момент стало понятно: всё в учебную концепцию не войдёт. Хотелось показать и бизнес-предметы, и граф знаний, и объектно-ориентированный управленческий учёт, и связь ERP с будущим интеллектуальным предприятием. Но для входного курса это был бы перегруз.

В статье я рассказываю, что именно осталось за рамками концепции, почему процессный подход оказался правильной границей для учебного входа и зачем теперь отдельно говорить о предметно-ориентированном мышлении в 1С.

За последние полтора года Claude AI из инструмента «для программистов» превратился в универсального рабочего помощника. Сначала его хвалили разработчики — лучше пишет код, аккуратнее ловит баги, дольше держит контекст. Потом подтянулись редакторы, маркетологи, студенты, юристы, аналитики и предприниматели. Причина проста: Claude вчитывается в задачу, спокойно работает с длинными документами и не сбивается на канцелярит к середине ответа.

Разберём по порядку: что такое Claude AI, какие модели актуальны на июнь 2026 года, в чём его сильные и слабые стороны, как грамотно формулировать запросы и как получить доступ из России без лишней головной боли.

Работа с сетевой безопасностью требует внимания к деталям. В компании Netopia мы создаем платформу для непрерывной оценки защищенности и управления политиками межсетевых экранов. Наш продукт помогает контролировать доступы, моделировать трафик по сети и автоматизировать изменения правил. Нам доверяют крупные банки, федеральные компании и операторы связи. И требования по безопасности к продукту предъявляют немаленькие.

Когда собираешь большие конфигурации сетевых устройств или интегрируешься с ITSM-системами через API, производительность кода напрямую влияет на надежность сервиса. Основным языком разработки является Go. Мы ценим его за эффективность, но иногда стандартных инструментов становится мало.

В этой статье хотим поделиться опытом перехода на библиотеку net/netip. Это решение продиктовано не трендами, а реальной необходимостью оптимизации. Стандартный пакет net не всегда справлялся с нашими объемами данных так эффективно, как хотелось бы. Расскажем, как внедрение netip помогло сделать платформу быстрее и надежнее.