Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В США фирмы, которые внедрили генеративный ИИ, нанимают быстрее конкурентов. Я проверил это на России — по данным тысяч компаний. Будущее наступает, но выглядит сильно скучнее трейлера.

В продолжение истории о том, как «быстро» всего за 5 лет (в августе 2026 г. был бы юбилей) подключить 7 кВт. электроэнергии для вашего помещения.

Как указывалось ранее, неоднократные предписания и четыре постановления о привлечении к ответственности (каждый раз по 600 000 рублей) вынесенные УФАС, не побудили сетевую организацию к своевременному исполнению принятых на себя обязательств.

В связи с бездействием ответчика в декабре 2025 г. было инициировано судебное разбирательство. В исковом заявлении содержались требования:
- о понуждении осуществить технологическое присоединение;
- о взыскании договорной неустойки;
- об установлении судебной неустойки (астрента) в размере 5 000 руб. за каждый календарный день просрочки исполнения решения суда до момента фактического его исполнения.

Обращение в суд является наиболее действенным механизмом мотивации сетевых организаций к надлежащему выполнению обязательств.

В процессе рассмотрения дела «Россети Сибирь» были заявлены следующие ходатайства:

1.    о снижении размера неустойки (включая астрент) на основании ст. 333 ГК РФ;

2.    об установлении шестимесячного срока для исполнения решения суда после вступления его в законную силу (хотелось отметить 5-ти летний юбилей);

3.    об отказе в удовлетворении исковых требований в полном объеме со ссылкой на тяжёлое материальное положение.

По итогам рассмотрения дела судом первой инстанции принято следующее решение:
- в удовлетворении ходатайства «Россети Сибирь» о переходе к рассмотрению дела по общим правилам искового производства (направленного на затягивание процесса) отказано;
— в удовлетворении ходатайства о предоставлении шестимесячного срока для исполнения решения отказано;
— в удовлетворении ходатайства о снижении договорной неустойки отказано.

У корусян разный уровень осведомленности в ИИ-технологиях и даже в самой области разработки, но этой весной их объединяло одно — возможность пройти курс по вайбкодингу от Корпоративного университета и за 6 недель с нуля создать работающий продукт. 

В начале лета сразу несколько сотрудников выпустили собственные продукты, разработанные с помощью ИИ. Команда HR-бренда поговорила с тремя из них.

Привет, Хабр! На связи Александр Сабко, Виктория Белявская и Сергей Павлухин, из мастерской по прикладному ИИ Инженерно-математической школы НИУ ВШЭ и VK.

Сейчас текстовые данные все чаще рассматриваются как источник информации о психологическом и эмоциональном состоянии человека (автора текста) — это особенно важно для задач, связанных с психологическим консультированием, анализом пользовательских коммуникаций и мониторингом эмоционального состояния. В тексте нам часто важна  не просто тональность, а динамика эмоционального состояния автора.

При этом большинство существующих решений в анализе эмоций работают слишком обобщенно — одни определяют общую тональность текста, другие решают задачу бинарной или многоклассовой классификации эмоций на уровне всего текста. Такие подходы плохо подходят, например, для психологически-нагруженных текстов, так как эмоции могут быть динамическими и проявляться в разных фрагментах текста — агрегированная метка не может это показать. 

Есть и другая проблема: для обучения моделей, которые смогут улавливать локальные эмоциональные признаки и выявлять динамику их смены, не хватает специализированных русскоязычных корпусов, формализованных схем разметки и воспроизводимых методик оценки качества работы модели. Без этого сложно понять, действительно ли модель научилась распознавать психо-эмоциональные признаки текста или просто угадывает общий эмоциональный фон.  

В статье мы расскажем, как мы выстраивали схему разметки на интервью с практикующими психологами, какие источники текстов взяли, что внутри инструмента, и что получилось с дообучением Qwen-3.

“Обнаруженный в кустах рояль” под названием IAR i-Jet TRACE позволяет полноценную отладку SMP (Symmetric Multiprocessing) приложения, запущенного на нескольких ядрах многоядерного процессора, в данном случае это Allwinner T113.

Полноценная это значит: возможность старт-стоп отдельно каждого ядра, установка breakpoints для каждого ядра, просмотр регистров каждого ядра

Звук в игре важен не меньше, чем визуал, если мы говорим об иммерсивности. Поэтому сегодня будет небольшой гайд о генерации музыкальной-звуковых ассетов.

Как B.A.S.E.–джампер из Тулы фундаментальные основы физики попрал, доказав, что вечный двигатель возможен.

Онлайн-встречи стали частью повседневной работы, но качество коммуникации в командах при этом заметно ухудшилось. Люди приходят на созвоны уставшими, параллельно отвечают в чатах, автоматически соглашаются с решениями и выходят со встреч без ощущения общего результата. Проблема не только в количестве митингов. Часто команда просто не успевает войти в контакт друг с другом, а без этого невозможно нормально обсуждать сложные вопросы и принимать решения.

Хабр, привет! Меня зовут Мария Рыбалкина, я руководитель группы разработки приложений YADRO. В этой статье разберу, как устроен цикл контакта в рабочих коммуникациях, почему команды теряют живое взаимодействие на созвонах и какие практики помогают вернуть внимание, вовлеченность и участие людей в обсуждении.

Несмотря на то, что PyCharm уже несколько лет официально недоступен в России, он по-прежнему остаётся одним из главных инструментов для Python-разработчиков. Недавно вышла новая версия PyCharm 2026.2.

В релиз вошли разработка Python-расширений на Rust, новый отладчик debugpy, интеграция с Pyrefly, поддержка инструментов uv и uvx и многопроектных конфигураций Poetry и Hatch. Также появились мини-карта редактора, генерация проектов с помощью ИИ, менеджер скиллов для агентов и поддержка TypeScript 7.

В статье разберём основные изменения PyCharm 2026.2, а также расскажем, какие возможности для Python-разработки уже доступны в OpenIDE и чего ожидать от её предстоящего перехода на платформу 2026.2.

Трафик внутри Kubernetes может быть зашифрован и при этом оставаться уязвимым: сервисы принимают самоподписанные сертификаты, а API-сервер не проверяет подлинность kubelet. В этой статье разберём рабочую схему с внутренним CA, cert-manager, trust-manager и контроллером одобрения CSR, которая позволяет убрать небезопасные исключения и выстроить единую цепочку доверия для рабочих нагрузок и управляющей плоскости.

Мы добавили кэширование, чтобы ускорить работу бэкэнда.

Затем кэширование нарушило авторизацию.

Поначалу ситуация казалась безобидной. Сервису Symfony требовался JWT-токен для взаимодействия с внешним API. Запрос нового токена перед каждым вызовом был неэффективным, поэтому мы сохранили его в кэше и использовали повторно.

При нормальной нагрузке все работало.

При нагрузочном тестировании токен истекал, и несколько запросов одновременно проходили через один и тот же поток. Каждый из них видел пустой кэш и запрашивал у внешнего API новый JWT. Внешний API аннулировал предыдущий токен каждый раз, когда выдавал новый.

После этого часть приложения начала работать с уже недействительными токенами.

Решение заключалось не только в использовании общего Memcached, ведь проблема была не в хранилище, а в праве на обновление общего состояния.

В статье история о том, как мы с командой обнаружили состояние гонки, что изменил Kubernetes в этой проблеме и почему Symfony Lock с повторной проверкой кэша стал недостающей частью архитектуры.

Ещё три года назад словосочетание «искусственный интеллект» в информационной безопасности встречалось в основном в презентациях крупных вендоров. Сегодня ситуация изменилась. Практически любой продукт на рынке так или иначе использует AI (ИИ), ML, LLM или другие аббревиатуры, связанные с искусственным интеллектом.

Если верить маркетинговым материалам, современные решения способны самостоятельно выявлять атаки, расследовать инциденты, прогнозировать угрозы и почти заменить аналитиков SOC. И когда заказчик слышит слово «ИИ», то ожидает почти универсального цифрового эксперта. Но после внедрения оказывается, что чудес не произошло, ведь за громкими заявлениями часто скрываются совершенно разные технологии, где рядом с генеративными языковыми моделями будет «сидеть» классическая корреляция событий или машинное обучение.

Давайте разберемся, где искусственный интеллект действительно помогает специалистам по ИБ, а где пока остается скорее маркетинговым ярлыком.

Попалась функция на языке С++. На её примере прям просится показать, что, делая рефакторинг, можно не только эстетично сократить код, но и оптимизировать его. Давайте разомнём мозги, они нам ещё пригодятся, несмотря на эпоху вайб-кодинга. Кто-то ведь должен понимать, как делать надо, а как не надо.

У каждого бывают ситуации, когда сервис в проде начинает тормозить. Клиенты жалуются, дашборды пестрят красными графиками, а перед глазами открывается бездна метрик, логов и трейсов. В этот момент возникает непреодолимое желание открыть профайлер и начать оптимизировать наугад. И это главная ошибка.

Меня зовут Юра Ашуров, я тимлид в Точка Банк. В статье расскажу, почему не стоит начинать расследование с профайлера и какие метрики помогают сузить область поиска. Всё это — на примере двух реальных кейсов с высоконагруженными проектами.

Заметили, что все истории про релокацию IT-бизнеса, как правило, делятся на два типа: восторженный пост в LinkedIn или зумерский тикток с мемами? В интервью с Верой Щербак, основательницей стартапа My Profy, – ни то ни другое. Она просто перечисляет факты: как запускала бизнес в Узбекистане через механизмы IT Park, какие льготы оказались реальными, а что пришлось делать самой. Так что же на самом деле ждёт IT-бизнес после переезда в другую страну? Попробуем разобраться, где кроются подвохи, сколько времени уходит на поиски сотрудников, почему нулевой налог не гарантирует успех и вообще... стоит ли игра свеч?

Когда сайт перестаёт отвечать, причина не всегда находится внутри VPS или у хостинг-провайдера. За одной виртуальной машиной стоит длинная цепочка: DNS, магистральные операторы, сеть дата-центра, электропитание, охлаждение, гипервизор, приложение и внешние API. На примере аварии в нидерландском ЦОД разберём, как один отказ делает недоступными десятки сервисов, почему два сервера ещё не гарантируют отказоустойчивость и что стоит проверить в своей инфраструктуре заранее.

В прошлой части мы говорили об опыте анализа генома ИИ-моделями и о базовых функция опенсурсной программы Just-DNA-Lite, а также о простой пересборке генома.

В этой статье поговорим о том, как подойти к анализу генома более профессионально: о специальном плагине к Claude Code, MCP-сервере и более подробно о том, как получить полигеномные оценки от Just-DNA-Lite. Ну и о диагностике по геному.

Автотесты писали, чтобы экономить время. Но в какой-то момент поняли, что тратим на их обслуживание больше, чем экономим. 

Тест упал в CI — открываешь Allure, идёшь на стенд через VPN, авторизуешься, лезешь в DOM, ищешь, какой локатор отвалился. Полчаса-час на один тест. Прошёл релиз, и ещё пара дней уходит на то, чтобы починить локаторы после того, как фронтенд поменял вёрстку. А когда с утра видишь 200 красных тестов при нетронутом коде, начинается расследование. 

В этот момент хочется отдать всё это AI-ассистенту и заняться делом. Мы так и сделали, но панацеи не вышло. ИИ снимает часть рутины и экономит часы, но на сложных кейсах он ошибается, ходит по кругу и с уверенным видом выдаёт несуществующие локаторы за настоящие. 

Всем привет! На связи Егор Лаптев — QA Fullstack Java в SENSE на проекте крупного российского банка.

В статье рассказываю, где ассистент помогает, а где создаёт больше проблем. Показываю, как он устроен внутри и разбираю шесть рабочих сценариев с кодом. Отдельно выделил ограничения и стоимость нововведений. 

В примерах стек Selenide, Cucumber, REST Assured, Allure, Kafka и Moon в Kubernetes, но сами принципы переносятся на любую связку UI- и API-тестов.

Миссия НАСА «Юнона» предоставила первые измерения температуры под поверхностью спутника Юпитера Ио, выявив значительный нагрев в неглубоких слоях поверхности самого вулканически активного мира в Солнечной системе. Данные, собранные во время двух близких пролётов, также показывают, что большая часть поверхности Ио удивительно гладкая и состоит из материала очень низкой плотности.

Эти результаты, опубликованные в среду в журнале «Journal of Geophysical Research: Planets», открывают новые горизонты в области наблюдений как за огненными, так и за ледяными мирами за пределами нашей планеты.

Причиной экстремального вулканизма на Ио является приливной нагрев. Спутник постоянно растягивается и сжимается под действием огромной гравитации Юпитера, двигаясь по своей слегка эллиптической орбите, что приводит к выделению внутреннего тепла, в разы превышающего тепловыделение Земли. До сих пор практически всё, что было известно об этом тепле, основывалось на инфракрасных наблюдениях, которые фиксируют только температуру верхнего слоя поверхности. Последние данные получены с помощью прибора «Микроволновый радиометр» (МВР), установленного на космическом аппарате.

Многие представляют работу в дата-центре так: сидишь перед мониторами, следишь за графиками, изредка реагируешь на аварию. Алексей Жуков, старший инженер по обслуживанию сетевого и серверного оборудования, знает, насколько это далеко от реальности. За смену он проходит по залам десять, а то и пятнадцать тысяч шагов. Он собирает серверы, встречает клиентов, отвечает за доступ к оборудованию. В компанию Алексей пришел два года назад младшим инженером. До старшего дорос уже внутри. Мы расспросили его о том, с чего все началось, как выглядит обычная смена и кому эта работа подойдет.