Как стать автором

Привет, Хабр!

Слово «эйджизм» всё чаще мелькает в обсуждениях на профессиональных площадках. Но для кого‑то это абстрактное понятие, а для кого‑то суровая реальность поиска работы. Я решил не просто поговорить об этом, а проверить на практике, насколько сложно «возрастному» джуну пробиться в IT, в сравнении с его молодым коллегой.

Эта статья — не просто сборник статистики, а личный эксперимент, результаты которого покажут реальное отношение к эйджизму на рынке.

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей, я бэкенд-разработчик C#. Хочу рассказать о том как я узнал что такое native messaging в браузерах и какие задачи можно с его помощью решать. В одном проекте я разрабатывал десктопную утилиту, которая должна была уметь обмениваться сообщениями с веб-страницами в браузере, чтобы в том числе управлять их содержимым и как угодно взаимодействовать с ними. Расскажу о том, как удалось решить такую задачу и покажу результат работы небольшого приложения с таким взаимодействием.

Хостинг электронной почты — это одна из тех коварных статей расходов, которая часто застает врасплох. Вы покупаете домен, создаете несколько почтовых адресов, и все кажется отличным до тех пор, пока не приходит время продления.

Внезапно вы сталкиваетесь с заоблачными ценами, начисляемыми за каждого пользователя. Это заставило меня задуматься: если я уже самостоятельно хощу почти все основные сервисы, которыми пользуюсь, почему бы не поднять собственный почтовый сервер? 💭

Впрочем, в интернете существуют смешанные мнения о самостоятельном хостинге почтового сервера. Некоторые утверждают, что это не лучшая идея, ссылаясь на сложность и потенциальные проблемы с доставляемостью писем.

Другие, в основном любители вроде меня, настроили свои почтовые серверы и остались довольны результатом.

Логическая часть меня колебалась, но любопытный ребенок внутри хотел попробовать в любом случае. В конце концов, разве не лучший способ учиться — это совершать ошибки? Итак, вот как я развернул email-сервер с Mailcow, со своей долей проб и ошибок.

Разбираем протокол http, создание базового http-сервера на php с использованием сокетов, обработкой запросов и формированием ответов.

Совершим короткую экскурсию в прошлое и вспомним информационные революции, через которые проходило человечество.

Информационная революция – это глубокие качественные изменения, происходящие в результате внедрения новых средств хранения, обработки и передачи информации.

Первая информационная революция связана с изобретением письменности. Появилась возможность передачи знаний от поколения к поколениям. Письменность появилась примерно пять тысяч лет назад в Месопотамии и Египте. Она стала ключевым элементом экономической базы цивилизаций Древнего мира.

Вторая информационная революция была вызвана изобретением книгопечатания, которое способствовало развитию зарождающегося индустриального общества. Немец Иоганн Гуттенберг между 1450 и 1455 годами изобрел печатный пресс и наборный шрифт.

Третья информационная революция началась в конце XIX века. Ее связывают с изобретением электричества, телеграфа, телефона, радио. Они позволили быстро передавать информацию на большие расстояния, ускоряя информационные процессы.

В 50-е годы XX века стало активно развиваться телевидение, появились первые электронные вычислительные машины. Однако считается, что распространение этих технологий происходило в рамках продолжающейся третьей революции.

Четвертая информационная революция связана с изобретением микропроцессоров и появлением персональных компьютеров. Она началась в 70-е годы XX века. На микропроцессорах и интегральных схемах до сих пор создаются компьютеры, компьютерные сети, системы передачи данных. Постоянно происходит миниатюризация микропроцессоров и рост их вычислительной мощности.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я работаю в Региональном центре кибербезопасности ХМАО-Югры на базе АУ «Югорский НИИ информационных технологий», проще говоря – SOC. Мы занимаемся обеспечением информационной безопасности в органах государственной власти, органах местного самоуправления, медицинских организациях на территории ХМАО-Югры. В качестве первой статьи я выбрал кейс ИБ, который не так давно произошел в ИТ-инфраструктуре нашего Абонента (статья публикуется с согласия Абонента). Моя история о том, как инструменты с ИИ могут стать причиной выхода из строя ИТ-инфраструктуры. Надеюсь, наш опыт поможет другим избежать таких ситуаций в будущем.

Этот стартовый сборка для разработки статичного сайта на Webpack5. Максимально упростил разработку: можно подключать встариваемы модули шаблонов для страниц (header/footer), использовать SASS с удобными миксинами, автоматически собирать SVG-спрайты для иконок. Для продакшна - минификация CSS/JS, удаление console.log и разделение кода на чанки для кэширования.

Ключевые части сборки: html-webpack-plugin генерирует HTML из src/html/views, raw-loader подтягивает include-фрагменты.

SCSS миксины для удобных медиа запросов, краткой их записи +r($md).

Автоматическая генерация SVG-sprite, svg-sprite-loader собирает все src/icons/*.svg в inline-спрайт — иконки затем вставляются в шаблоны через .

Привет, я Настя Кутина, дизайнер в студии Code Pilots.

В этой статье я расскажу о том, как мы подходим к архитектуре дизайн-токенов, почему от неё зависит устойчивость всей дизайн-системы и как хорошо выстроенная структура помогает командам работать быстрее, чище и без хаоса.

Если вы когда-нибудь открывали чужую Figma и пытались понять, почему один и тот же цвет назван по-разному, отступы живут собственной жизнью, а токены выглядят как «история эволюции проекта», — вы знаете, насколько важна правильная архитектура.

Я покажу, как можно организовать токены так, чтобы даже при масштабировании не возникало дублей, конфликтов и «магии», понятной только автору. Разберём уровни, принципы, семантику, типографику и то, как всё это складывается в единую, предсказуемую систему, которая облегчает работу и дизайнерам, и разработчикам.

Привет, Хабр! Хочу поделиться опытом разработки такой системы. Определяющими параметрами проблемно‑ориентированной системы являются.

Недавно я решил опубликовать приложение в Google Play, думая, что это не так сложно. Под эту задачу написал небольшое приложение-счетчик и стал погружаться во все тонкости процесса публикации. Почти сразу стало понятно, почему многие называют это кругами ада.

Этой статьей хочу внести больше ясности в процесс и уберечь других разработчиков от лишней траты времени, которая часто возникает из-за ошибок на разных этапах. Расскажу о подводных камнях, частых ошибках и о том, как бесплатно и быстро набрать тестировщиков.

Генеративная выдача уже меняет поиск: нейросети формируют мнение о бренде до клика, а многие компании, даже ТОПовые по техничке и рыночной репутации, не попадают в ответы. Этот материал — ключевые выводы и что делать дальше (по итогам прошедшей GEO-прожарки): что такое качественный бренд по мнению ИИ, который алгоритмы выберут для цитирования. Учимся обучать нейронки.

Конец месяца. На столе три вещи: оборотно‑сальдовая ведомость по счёту 62 (авансы полученные), оборотно‑сальдовая ведомость по счёту 76 (расчёты с покупателями и заказчиками) и уже остывший кофе. Нужно свести дебет с кредитом, найти ошибки и понять, почему в одной ведомости одна сумма, а в другой — другая.​

Классический алгоритм такой: открыть Excel, выгрузить две таблицы, начать искать совпадения по контрагентам, проверять суммы, делать VLOOKUP, потом ещё один VLOOKUP, потом выясняется, что данные не совпадают по датам, и всё приходится переделывать. Несколько часов или даже дней работы — норма для компании с сотнями контрагентов.​

Решение — автоматизировать эту сверку в Power Query. Я написал скрипт в Power Query для сверки счетов 62 и 76 без ручного поиска ошибок.​

В данном посте я постараюсь не делать выводов, а лишь хочу подсветить и обсудить моменты, требующие внимания.

Начну с проблемы: мой опыт работы в разных отраслях, от небольших геймдев компаний до крупных IT-гигантов, показал, что продуктовые аналитики (далее - аналитик(и)), работая в команде, подвержены когнитивному искажению, когда хотят выдать желаемое за действительное. В таком случае статистика превращается в одну из форм лжи. Особенно это усугубляется, если премия (или карьерный рост) завязаны на KR команды. И вот вопрос: как защититься от этого «натягивания совы на глобус»? Можно поставить над аналитиком валидатора в виде лида, но, по сути, это выглядит так, будто одну и ту же работу выполняют два человека, причем тот, кто валидирует, обычно делает это поверхностно - из-за нехватки времени и тому подобного.

От подобного, как будто, защищает модель, когда аналитики объединяются в функциональную команду и выступают в роли консультантов для бизнеса. Но и здесь есть проблемы: если отвязать аналитика от KR команды, то какой будет его мотивация? Есть риск, что аналитика таких команд будет представлять собой кучу «воды» без четких предложений бизнесу.

Далее затрону тему эксклюзивных знаний о конкретной части продукта, в которой работает аналитик. Или, как еще говорят, что аналитик обладает глубокими доменными знаниями. На самом деле это очень похоже на создание информационной асимметрии (bus factor). В таком случае я задаю встречный вопрос: «Если нюансы твоей работы задокументировать, останется ли актуальным утверждение о глубоких доменных знаниях?» К чему я это веду? SQL и Python (или любой другой ЯП) ведь останутся прежними; скорее всего, поменяется лишь метрика. А что такое метрика? Это некая математическая формула, зная которую, любой аналитик (почти любой) сможет ее рассчитать. От подобного, опять же, защищает концепция консультантов для бизнеса, которые для удобства своей работы будут создавать и поддерживать подробную документацию. Дополнительный плюс такого подхода — это отказ от изобретения велосипедов, а также обмен экспертизой между аналитиками.

Сколько я пользуюсь SQL, столько же он меня бесит. Сегодня хочу рассказать про свой прототип языка для создания больших и сложных аналитических запросов, который компилируется в SQL. Он будет опираться на структуру конкретной БД, и даже больше — он будет опираться на логику данных.

Всем привет! Разберем забытые булевые операторы xand, xnand и их возможное применение

Также в этой статье будут затронуты матанализ и тригонометрия, готовьтесь.

Дисклеймер: Всё описанное ниже — реальная история о том, как географические особенности Калининграда, человеческая забывчивость и автоматизация платформы создали идеальный шторм. Это не инструкция к действию, а кейс для размышления о corner cases в сложных системах.​

Ремейк приложения SqStat, читаем access логи по UDP. Пока анализируем не более часа, а нужно ли больше? В наше время есть GrayLog, ELK c AI-агентами. Нужен ли нам звёздный крейсер? Статья про Squid в Docker, SSL bump, анализ access-логов, Bun, Elysia, Redis, Vue. Всего по чуть-чуть.

За последние несколько лет искусственный интеллект стал привычным инструментом для работы с текстом. Вроде бы действительно удобно: придумал идею, накинул пару промптов, получил черновик. Но вместе с этим у моих «коллег» по предпринимательскому цеху растут и сомнения. Сейчас многие переживают, что сгенерированные тексты будут корявыми, глупыми и могут даже помешать продвижению бизнеса в интернете.

В этом материале я пытаюсь разобраться, действительно ли надо бить тревогу, если ваш контент‑подрядчик начал использовать нейросети для текстов. Неважно, фрилансер это или автор из агентства. Поговорим о том, когда ИИ может усиливать результат хорошего копирайтера, а когда — превращать смыслы в хаос.

В 2025 году retention снова стал главной метрикой рынка. Трафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.

Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».

Интеграция LG VRF Multi V 2/3 в системы диспетчеризации

Цель работы — исследовать механизм обмена данными VRF-систем LG Multi V 2/3 по интерфейсу RS-485 и разработать способ чтения параметров внутренних блоков, их мониторинга и управления через OPC-сервер и диспетчерскую систему TAC Vista.