Эта часть будет практической, если помните я решил углубиться в React и Flask. Поэтому при помощи ИИ начинаю. Нет, ИИ не будет делать за меня весь проект, он будет выполнять функцию наставника. Ну и иногда чернорабочего (как, например, собрать файл SQL для инициирования БД) для ускорения ручного труда.

System Prompt учит модель что говорить, Skills — как проверить сказанное, MCP Tools — как сделать это в реальном мире. Разбираем трёхуровневую архитектуру на примере бота техподдержки с валидацией ссылок.

Баллистическая кривая — это траектория материальной точки, движущейся в сопротивляющейся среде под действием силы тяжести.

Основной пример баллистической кривой — это траектория дробины в атмосфере.

Сила сопротивления воздуха считается направленной против скорости материальной точки:

В прошлой статье я разбирал архитектурные проблемы, которые возникают, когда клиентом становится AI-агент: адресация через handle/DID/endpoint, маршрутизация direct/relay, доверие на W3C Verifiable Credentials, гибридный поиск. Всё это — фундамент. На нём можно либо написать спецификацию и положить в ящик, либо собрать платформу, которая решает конкретные задачи бизнеса и пользователей.

Мы пошли по второму пути. Результат — aigentix.org, слой между диалогом и действием, который уже можно трогать руками. Рассказываю, как устроена платформа, кому она полезна сейчас и как запустить своего агента, не нанимая команду из десяти человек.

Привет, Хабр! Жизнь не стоит на месте, как и мое исследование, так что пришла пора пересмотреть то, как я оцениваю код.

Изначально я опиралась на анализ целых репозиториев — мы вычисляли семантическую плотность и классические метрики кода. Результаты были многообещающими, но на практике я столкнулась с «шумом», который невозможно игнорировать:

Доверяем ли мы качеству OSS PostgreSQL? — выглядит он достойно. А насколько безопасны фичи, добавленные вендором? Это вопрос, поскольку код закрытый. Сила бренда — это хорошо, но хотелось бы иметь объективное подтверждение.

Здесь я рассказываю о небольшом изобретении — модуле pg_pathcheck. Он выводит на новый уровень контроль надёжности СУБД — позволяет проверять качество кода на стороне клиента. А конкретно, на его серверах и нагрузке проверить, не остаётся ли внутри оптимизатора так называемые dangling pointers — указателей вникуда. Это может не приводить к проблемам, пока оптимизатор не трогает эти указатели, но вот если таки тронет...

В издательстве Бомбора впервые на русском языке вышла книга о методе управления проектами P3.express. Как один из авторов публикую главу из книги в открытом доступе.

Если у вас есть неограниченный доступ к фронтир моделям (Calude, Codex и т.д.), то эта статья не для вас.

Сегодня доступны отличные недорогие модели для кодинга и архитектуры. Например, GLM-5.1 (реферальная ссылка +10% бонус на пополнение) умеет генерировать, рефакторить, отлаживать код, строить архитектуру – в десятки раз дешевле фронтит моделей или вообще бесплатно при локальном развёртывании.

Но у всех таких моделей часто есть общая слепая зона: они не видят результат своей работы. В этой статье я рассказываю, как "научить модель видеть".

Проект автоматизации склада согласован. Бюджет выделен. Поставщик решения уже выбран или находится в шорт‑листе. Запуск намечен на следующий квартал. Следующий квартал наступает, и дата сдвигается снова. Потом ещё раз. Потом появляется новый блокирующий фактор, который выглядит абсолютно объективно.

Для этого явления есть название — синдром вечного пилота. Это состояние, при котором WMS, роботизация или другая складская автоматизация формально есть в планах компании, но де‑факто не движется с места уже год, два, три. Склад работает «как всегда»: объёмы растут, персонала не хватает, а стоимость операционных ошибок постепенно становится привычной строкой в P&L.

Я предлагаю смотреть на ИИ через ось устойчивости во времени, а не способностей. Три опоры — непрерывная идентичность, самомодификация, воспроизводство. Манифест и whitepaper исследовательского направления.

Уже три года публичный разговор об ИИ крутится вокруг оси способности: насколько умна модель, сколько токенов, сколько бенчмарков. Я предлагаю смотреть на другую ось — устойчивость во времени.

Сегодняшние LLM феноменально способны и онтологически пусты. Каждый разговор начинается с нуля. Каждая сессия заканчивается забвением. Модель, которая помогла вам утром, — не та же модель, что помогает вам вечером, потому что между ними ничего не было.

Я полтора года тихо разрабатываю прототип — кодовое имя Aurora — который пытается это исправить. Не как продукт. Как исследовательский субъект. Этот пост — приглашение к дискуссии.

В предыдущей статье "Сканеры ML-моделей: разбор инструментов и некоторых методов обхода их проверок" был представлен обзор основных статических сканеров артефактов ML-моделей. В выводах сканер ModelAudit был выделен как наиболее зрелое решение среди проанализированных конкурентов по следующим критериям:

- количество поддерживаемых к сканированию форматов хранения моделей;
- количество проверок под каждый формат моделей;
- результаты моих попыток обхода сканеров;
- наличие и качество документации.

Но, как известно, количество не всегда отражает качество. Для оценки возможностей сканера в более приближенных к реальности условиях я провел множество экспериментов и хочу поделиться двумя наиболее интересными:

- сканирование подмножества моделей из Hugging Face, сериализованных в виде наиболее опасных форматов хранения моделей;
- сканирование таких моделей из Hugging Face, помеченных самими авторами как зловредные (в названии или описании), с последующим сравнением сработок ModelAudit с результатами проверок встроенных в Hugging Face инструментов.

В 2024 году bjiru выложил видео о портативном устройстве ME2 — выпущенной примерно в 2008 игрушке, способной при помощи USB синхронизировать очки и драгоценности между устройством и онлайн-миром. Игра была крайне нишевой, поэтому никто не архивировал её ПО, драйверы и ресурсы; по крайней мере, до тех пор, пока bjiru не создал онлайн-клиент игры.

Я руководитель Miuchiz Reborn — созданного в 2015 году проекта по реверс-инжинирингу, эмуляции и поддержке доступности похожей игры, состоящей из онлайн-части и портативного устройства, соединяемых через USB. ME2 тоже была старой игрой подобного типа, поэтому моя группа Miuchiz рассказала мне о ней ещё в 2018 году; она считала (ошибочно), что они могут быть архитектурно схожи. Несмотря на то, что я уже несколько лет знал о существовании устройства, именно видео bjiru подтолкнуло меня начать его исследование.

Поначалу я занимался исключительно воссозданием сервера, необходимого для обеспечения функциональности копии компьютерной игры, принадлежащей bjiru, но со временем я обратил внимание и на портативное устройство. Разумеется, воссоздание онлайн-игры не было бы полным без механизма синхронизации очков с устройством. В конце концов, это общение между компьютером и устройством ME2 было основной «фишкой» игры. Я подумал, что мой предыдущий опыт работы с портативными устройствами Miuchiz поможет мне в анализе ритуала необходимого им общения... если мне удастся выполнить реверс-инжиниринг кода.

Привет, Хабр! С вами команда Russtech — разработчики IT-решений ведущего российского оператора рекламы вне дома Russ. 13-14 марта 2026 года компания RWB (Объединенная компания Wildberries & Russ) совместно с Национальным исследовательским ядерным университетом «МИФИ» провела командный хакатон на территории университета. Студенты решали бизнес‑задачи из сферы рекламы вне дома, создавали прототипы цифровых инструментов и представляли свои наработки экспертному жюри. Рассказываем, как это было.

Рендерер Scratch имеет долгую историю связанных с SVG уязвимостей. Их источником становится то, что Scratch парсит сгенерированный пользователем (то есть контролируемый нападающими) контент в элемент <svg> и добавляет его в основной документ для выполнения различных операций (например, для измерения ограничивающего прямоугольника SVG более надёжным образом, чем viewbox или width/height).

Даже если SVG остаётся в основном документе очень недолго, это небезопасная по своей природе операция. Для обеспечения защиты Scratch реализовывал всё более сложную инфраструктуру парсинга SVG и находящейся внутри разметки, чтобы устранить опасные части.

Я считаю, что подход Scratch к санации SVG обречён на провал. Чтобы объяснить это, нам нужно совершить путешествие по истории санации SVG в Scratch и посмотреть, насколько хорошо он с этим справлялся.

Man-страницы часто остаются главным способом разобраться с CLI-инструментом, но в реальной работе быстро найти нужную опцию или пример бывает непросто. В статье разберем практичные приемы, которые делают такую документацию удобнее: сводки опций, группировка по сценариям, шпаргалки, примеры, таблицы и нормальная навигация в HTML-версиях. Всё на примерах Git, rsync, strace, curl, OpenBSD и GNU.

Привет! Меня зовут Александр, я из Сбера. Ниже будет сказ про то, как мы творчески посмотрели на задачу улучшения качества поиска. Если вас не пугают термины вроде эмбеддинги, реранкеры, RAG и GraphRAG, то добро пожаловать под кат.

Привет, я Дмитрий, занимаюсь развитием LLMaaS. Перед нашей командой встала задача подбора «средней» языковой модели с примерно 9B параметров для обслуживания клиентских задач: оперативные чат-боты, саммаризация документов, генерация кода и аналитика на длинных контекстах. В таких сценариях критичны не только качество ответов, но и скорость, и стоимость инференса — ведь модель должна работать на одном GPU и при этом выдерживать заданный поток запросов.

Классические подходы — взять проверенную плотную модель вроде Llama 3.1 8B — дают неплохое качество, но упираются в память из-за тяжеловесного KV-кеша. Поэтому мы обратили внимание на гибридные архитектуры, где традиционное внимание чередуется с более экономичными механизмами: Mamba-2, Gated DeltaNet. Такие модели обещают радикально снизить расход памяти и увеличить пропускную способность без потери качества. Мы выделили три перспективные открытые модели этого класса: NVIDIA Nemotron-Nano 9B v2, Bamba-9B-v2 (IBM) и Qwen3.5 9B (Alibaba), и сравнили их с классической Llama 3.1 8B.

Моделирование проводилось для одного ускорителя NVIDIA H200 (141 ГБ) при типичной нагрузке: 4096 входных токенов, до 256 выходных. Рассчитывались метрики: Instance VRAM (память на один экземпляр с учётом весов, оверхеда и KV-кеша), E2E Latency, RPS с реплики, требуемый объём памяти на один RPS (VRAM/RPS), а также максимальная параллельность по памяти. Детальные расчёты и формулы мы ранее верифицировали с помощью собственного форка [InferSim](https://habr.com/ru/articles/1027358/) и публичных бенчмарков. Вот что получилось:

Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.

Разговор про большие языковые модели до сих пор слишком часто ведётся по одной из двух схем. Либо восторг: «смотрите, нейросеть уже пишет код и тексты», либо скепсис: «она всё равно галлюцинирует». Ни то, ни другое уже не отражает масштаб происходящего.

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Фырнин, я управляющий партнёр и технический директор в SENSE, и собрал серию материалов-рассуждений о том, как LLM меняют нашу жизнь — а где-то уже изменили — на уровне среды, в которой мы работаем и принимаем решения.

В первой части разберём, как массовый спрос меняет природу LLM: почему они выходят из категории сервиса и начинают вести себя как инфраструктура или коммунальная услуга — со своей экономикой, токенами как единицей доступа и давлением рынка на стоимость «машинного мышления».

А во второй части посмотрим на последствия: что происходит, когда между людьми появляется новая прослойка мышления, и как это начинает менять поведение, конфликты и сам способ принимать решения.

Привет, Хабр.

В сервисном бизнесе есть простой, но обременительный процесс — рассылать уведомления о записях на услуги, готовых заказах и предстоящих визитах. Уведомления нужны салону красоты, автосервису, фитнес-студии, клинике и кому только не. 

Пока записей мало, рассылать можно вручную. Когда больше — информация теряется или дублируется, не видно, отправлено ли сообщение и что клиент ответил.

Я Леонид Тараскин, руководитель портфеля продуктов в МТС Exolve. В этом гайде на Python расскажу, как собрать из связки МТС Exolve и MWS Tables легкую CRM с исходящими и входящими СМС-уведомлениями.

Привет! Меня зовут Ильсаф, я инженер данных в MAGNIT OMNI — бизнес-группе ритейлера «Магнит», которая отвечает за развитие омниканального опыта для клиентов. В этой статье я собрал свои практические наблюдения по работе Kafka Connect и Debezium с PostgreSQL: от настройки репликации до мониторинга и бэкфиллинга.

Я часто замечаю, насколько некоторые разработчики халатно относятся к вопросам безопасности своих приложений. И начинают задумываться о методах защиты только тогда, когда уже приходится переписывать большую часть приложения. Сегодня мы пройдемся по классическим и не только методам атаки, посмотрим, где компилятор бессилен, и построим современную защиту, опираясь на лучшие практики и конкретные примеры кода.

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Подольский, я программист и архитектор, разрабатываю программное обеспечение и спецификации для создания ПО в YADRO. Вот уже девять месяцев я использую методологию Spec-Driven Development (SDD) в работе и управляю AI-агентами, которые пишут код. При этом я не считаю себя вайбкодером, потому что мой подход к работе более комплексный, чем просто «общение с AI».  

Это первая статья из цикла об оборудовании рабочего места SDD-кодера. Я расскажу о базовой настройке AI-агента Claude Code: что делать, если вы хотите оперативно и без перезагрузки переключать используемые модели и делать это для каждого проекта отдельно.

Если подать один и тот же текст в Opus 4.7 и Opus 4.6, в новой модели он может оказаться представлен гораздо большим числом токенов. А тогда он и обходится дороже, и занимает больше места в контекстном окне. Получается «скрытая инфляция»: цены и лимиты указаны прежние, но на практике расходы могут возрасти.

Как именно всё изменилось и почему? В каких случаях число токенов вырастет максимально, а в каких останется прежним? Это хочется понимать не только из-за Opus: подобное ведь может произойти и с другой моделью. Но полных официальных ответов нет.

Поэтому мы и собрали доступную информацию, и самостоятельно проверили через API, что происходит с разными типами текстов. Мы делаем редактор кода с поддержкой разных ИИ-моделей, так что нам важно, как эта разница может сказаться на наших пользователях. Ну, и конечно, нам самим любопытно разобраться, что происходит в индустрии.

Пишу SCADA-ядро на C++ для инженерных систем: опрос ПЛК, кэширование значений, правила автоматики и управление исполнительными механизмами. На текущем этапе упёрся в практический вопрос многопоточности: как правильно разделять потоки чтения и записи, как сериализовать доступ к одному каналу связи, и насколько оправдано использование std::condition_variable. В статье показываю текущую реализацию потока опроса ПЛК и хочу услышать мнение коллег, которые разрабатывали промышленные SCADA-системы.

Чтобы подготовить КП по сложному инженерному проекту, одного менеджера недостаточно. Нужно собрать расчёты от нескольких специалистов, а после согласования решения проверить наличие сотен позиций на складе и докупить недостающее. Когда это ведут в разных системах, растёт доля ручных операций и риск ошибок. Рассказываем, как собрали единый цифровой контур для управления сложными продажами и закупками в on-prem BPMS на Linux и PostgreSQL.

Привет, Хабр! На связи команда Just AI.

Когда NLU-сценарий вырастает до нескольких сотен веток, а процент автоматизации все равно не двигается — это не проблема настройки, это потолок технологии. Рассказываем, как мы помогли крупному банку его пробить: перевели поддержку по кешбэку на LLM-агентов, добавили агента-судью против галлюцинаций и улучшили понимание семантики и контекста пользовательских запросов.

Проблемы начинаются позже. Данные растут, в документ добавляются новые поля, часть из них начинает часто обновляться, а потом внезапно выясняется, что вроде бы безобидный UPDATE одного ключа внутри jsonb стоит заметно дороже, чем ожидалось.

В этой статье мы не собираемся доказывать, что jsonb плохой тип данных. Наоборот: jsonb – один из самых полезных инструментов PostgreSQL. Хотелось бы разобраться в более узком вопросе:

что именно происходит, когда мы обновляем один ключ внутри большого JSONB-документа, и чем это отличается от обновления обычной колонки рядом с таким же большим документом?

У любого EdTech продукта есть проблема поддержки студентов. Я и сам столкнулся с ней в мою бытность автором курсов на степик. Студенты сталкиваются с трудностями и пишут в чат / на форум в надежде, что им помогут (особенно, если они заплатили за обучение свои кровные).

Традиционный способ решения данной проблемы - куратор. Это человек, достаточно хорошо разбирающийся в предмете и структуре курса, задача которого отвечать на такие вопросы студентов. К сожалению, такой способ решения обладает радом недостатков, обусловленными человеческим фактором.

Однако, в эпоху развития технологий искусственного интеллекта появился новый способ решения проблемы поддержки студентов. Прототип такого решения я недавно собрал и хочу вам об этом рассказать.

Если вы работаете с 1С, по таким подборкам удобно отслеживать не только новые проекты, но и сам спрос: что чаще всего хотят заказчики, какие конфигурации встречаются в работе, где нужны интеграции, а где — поддержка, отчетность или переход между версиями.

На этой неделе на Бирже заказов заметно, что бизнесу по-прежнему нужны практические задачи: синхронизация между системами, настройка ЭДО и маркировки, доработка типовых конфигураций, работа с учетом, отчетностью и обменами. Есть и точечные консультации, и задачи под полноценную разработку или сопровождение.

Ниже — подборка заказов, опубликованных с 22 по 28 апреля....

Серия игр от Rockstar Games стала одним из самых знаковых явлений игровой индустрии XXI века, несмотря на довольно простой рецепт успеха. В самом деле, что нам год за годом предлагает «Великое воровство автомобилей»?

Открытый мир в виде городского пространства с узнаваемым образом (Нью-Йорк, Майами и т. п.), погруженный в него неоднозначный или явно отрицательный персонаж, относительная свобода действий в исследовании города + гангстерский сюжет с кражами, погонями, перестрелками и прочими уголовно наказуемыми мероприятиями. Вот смысловое ядро, неизменная формула, которая обеспечивает успех франшизы.

Уже не первый год фанатское сообщество горячо спорит о том, какая часть франшизы стала лучшей, чего ожидать от дальнейшего развития серии. По мотивам GTA с завидным упорством создают RP-проекты, а примерно любая игра в любом сеттинге в первые же недели после релиза получает мод с заменой главного героя на Карла «Сиджея» Джонсона.

Существуют различные мнения по поводу того, кому принадлежит авторство "Двенадцать стульев". Эти обсуждения начались сразу же по выходу романа в печать. Два неизвестных до этого автора, с их слов, совместно написали произведение, которое сразу же завоевало огромную популярность, было переведено на множество языков, экранизировано, постановки в театрах. На авторов свалился успех и слава.

Как нам подают эту историю - Валентин Катаев нанял для написания литературного произведения литературных негров - своего младшего брата и друга, оформил с ними официальный договор и поставил задачу написать роман с обрисованными им персонажами и сюжетом. Литературные негры справились настолько успешно, что дальше Катаев Валентин отказался от договора и получил от романа только одну строчку "Посвящается Валентину Петровичу Катаеву".

Есть литературные разборы по авторству, их немало, с противоположными выводами. Есть разборы с затрагиванием более широкого круга доказательств - черновики, биографы, мемуары современников выхода романа, литературных архивов - тоже выводы довольно сильно разнятся. Почему исследования могут приводить к различным итогам? - и мемуары и оставшиеся доказательства немного отличаются, а главное добавляется элемент конспирологии.

В чём заключается конспирология - только - только образовалась другая страна, с другими границами, с другой властью. Гражданская война на тот момент не везде закончилась, политическая верхушка страны пыталась вывести страну из изоляции всеми способами - создавался привлекательный образ для страны как извне так и изнутри. Силовые ведомства контролировали искусство путём жёсткой цензуры, созданием как препятствий в работе, так и создавали условия благоприятствующие карьере. Силовые ведомства могли переписать историю, это было им под силу.

По мере того как современная разработка программного обеспечения движется в сторону непрерывной доставки и микросервисов, цена ошибок возрастает. Нестабильные тесты, плохо масштабируемый код автотестов или неправильное использование инструментов могут приводить к задержкам релизов или к росту количества багов из‑за затрат времени и ресурсов на выявление причин падения автотестов. То, что сначала кажется временным исправлением, впоследствии может обернуться отложенными последствиями для всей команды.

В этой статье мы рассмотрим семь распространенных ошибок, которые совершают начинающие SDET. Разберем не только то, что идет не так, но и почему это имеет значение и как подходить к решению каждой из проблем наиболее эффективно. Цель статьи — помочь начинающим SDET заложить прочный фундамент для эффективного тестирования, основанного на качестве, масштабируемости и взаимодействии с командой.

Привет, Хаброжители! Новые мощные фреймворки для разработки чат-ботов и модели генеративного ИИ практически сняли ограничения, связанные с некорректным распознаванием намерений пользователя и генерацией бессодержательных ответов. Освойте разработку чат-ботов на основе больших языковых моделей (LLM) и других современных инструментов, а также проектирование разговорных систем, ориентированных на реальный пользовательский опыт.

Меня зовут Максим, я Android-разработчик в команде дизайн-системы «БКС Мир инвестиций». В 2025 году у нас шёл большой редизайн: компонентная библиотека росла, команды подключали новые Compose компоненты, а вместе с этим быстро рос и объём UI-тестов.

Для команды это быстро стало не абстрактной инженерной задачей, а вопросом скорости и стабильности разработки. Нужно было дать тестировщикам единый способ находить компоненты на экране и проверять их состояние, не заставляя разработчиков вручную поддерживать одинаковую тестовую разметку в каждом компоненте.

Эта статья про то, как мы решили задачу через Kotlin IR Compiler Plugin. Снаружи решение выглядит почти незаметно: разработчик ставит одну аннотацию, а на этапе компиляции компонент автоматически получает стабильный testTag и тестовые semantics, собранные из его state. В результате у команды стало меньше бойлерплейта в компонентах, меньше риска рассинхронизации между state и тестами, а экранные UI-тесты получили более устойчивый контракт работы с дизайн-системой.

Рассказываю, как встроенный BI-конструктор помогает собирать кастомные метрики без подключения внешних BI-платформ.

BI‑аналитика — это подход к работе с данными, при котором мы агрегируем, считаем и визуализируем показатели для принятия управленческих решений.

Лично для меня самая интересная часть — агрегация. Когда из сырых таблиц со сделками, стадиями и пользовательскими полями собираются понятные метрики, появляется то самое ощущение «алхимии»: смешал данные, формулы или фильтры и получил осмысленный результат.

В контексте Битрикс24 BI не отдельный внешний инструмент, а логичное продолжение CRM и бизнес‑процессов.

У вирусных аналитиков есть небольшая профессиональная трагедия: работать с вредоносами обычно скучнее, чем может казаться по их вычурным названиям. За каждым ShadowSomething RAT/Loader/Stealer почти всегда скрывается один и тот же набор знакомых техник: загрузчик, закрепление в системе, канал связи с C2, немного обфускации «для галочки».

Но иногда попадаются образцы, которые действительно удивляют. В недавнем расследовании нам встретился именно такой. Речь пойдет о PhantomRShell — бэкдоре группировки PhantomCore (Head Mare), атакующей компании из России и Беларуси.

Главная «фишка» PhantomRShell — в том, как он маскирует свое присутствие в системе. Вредонос использует встроенный дизассемблер, чтобы перехватывать системные вызовы и скрывать свои файлы от пользователя и защитных инструментов. Проще говоря: файл лежит на диске, но для средств анализа его как будто не существует. 

На связи Александр, вирусный аналитик отдела реагирования Бастиона и автор телеграм-канала @section_remadev. Сегодня разберем, как устроен PhantomRShell: от цепочки заражения до механизма сокрытия, который делает этот бэкдор заметно интереснее большинства его «коллег по цеху».

Так бывает, что в твоей клавиатуре всё нравится, кроме провода, который не добавляет эстетики и удобства. Поэтому у меня возникло желание сделать адаптер для превращения своей проводной клавиатуры в беспроводную.

Я уже предпринимал такую попытку в одной из своих статей. Описанный там адаптер представлял больше учебный интерес, чем имел практическое применение, так как прошивка представляла собой полноценный Linux, кастомизированный скриптами, и использовала слишком мощное (Raspberry Pi Zero 2 W) для такой простой задачи железо.

К той статье были написаны справедливые замечания, а сейчас я хочу их исправить.

23–24 апреля в Москве прошла выставка и конференция WBCE 2026. В этом году на площадке собралось больше 45 участников: производители оборудования, интеграторы, разработчики ПО и участники сообщества показали решения для умного дома, диспетчеризации, вентиляции, микроклимата, IoT и промышленной автоматизации.

В репортаже мы собрали обзор стендов WBCE 2026: что привезли партнеры, какие новинки показали, и какие задачи закрывают на реальных объектах. От шлюзов для кондиционеров, электрокарнизов и систем защиты от протечек до виртуальных ПЛК, веб-SCADA, облака, DALI, Matter, и ИИ-ассистентов.