Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Хотите убить даже нормальную канбан-доску? Поставьте дедлайн всему, объявите половину задач критическими, добавьте побольше полей — через пару недель команда будет обслуживать таск-трекер вместо работы. Я собрала семь способов довести канбан до абсурда — и семь способов откатить всё обратно.

PHP 7.4 / Laravel 8 / PostgreSQL 13

Проблема: импорт 50 тысяч строк занимал около 45 секунд.
Первое подозрение: база данных, INSERT, UPSERT, индексы, размер batch и количество запросов.
Реальность: бОльшая часть времени уходит на валидацию.

Мы начали разбираться, почему проверка нескольких десятков обычных полей на большом массиве данных оказалась значительно дороже самой записи в PostgreSQL. В итоге удалось сократить время валидации с 42,5 секунды до 0,65 секунды, а длительность всего job — примерно с 45 до 4 секунд.

В статье покажу, что именно оказалось узким местом, почему стандартный Laravel Validator оказался не самым подходящим инструментом для этого конкретного сценария и почему мы не стали от него отказываться.

Парень переустановил систему из-за трояна — и вернул заразу своими руками вместе с бэкапом: она пряталась в конфиге ИИ-агента, замаскированная под его же скилл. Скилл, история, статья с командой установки — всё это текст, который агент исполняет с вашими правами, а почти никто его не читает. Я перестала спрашивать «безопасен ли скилл» и начала спрашивать «что он умеет» — и собрала маленький open-source инструмент, который читает скилл за вас.

Привет, Хабр! Меня зовут Платон Малюгин, я разработчик в Garage Eight. Сегодня поговорим с вами об агентской разработке. Хотим мы этого или нет, ИИ меняет нашу работу и сами подходы к ней. Сгенерированный код может стать большой проблемой, а может, наоборот, усилить нас как технарей. Особенно это чувствуется внутри работающего продукта: агент опирается на существующий код, и любой костыль в нём тянется дальше — в новый результат.

Важно понять, что агенты могут кодить быстро, но только человек обладает насмотренностью и может адекватно оценить результат и улучшить его. Вот как это было у меня.

Первая часть этого материала рассказала о пути Nvidia от производителя видеокарт для игровых компьютеров до самой влиятельной корпорации мира. За последние несколько лет ее технологии изменили всю планету— теперь человечество вошло в эру искусственного интеллекта.

Однако для его развития нужны все новые ресурсы: огромные энергетические запасы, гигантские строительные площадки размером с целые города, но прежде всего — кремниевые чипы. Их нехватка может привести не только к исчезновению многих некогда крупных производителей комплектующих для ПК, но и видоизменить сам персональный компьютер. 

Многие считают, что это и есть план Nvidia. Так ли это на самом деле? Разберемся во второй части материала.

Всем привет! Меня зовут Сергей Ронжин, я архитектор CPM/IBP-платформы Optimacros для интегрированного планирования, бюджетирования и бизнес-аналитики. В статье поделюсь своим опытом – расскажу о планировании в FMCG-бизнесе и том, какую цену платят компании, когда допускают ошибки в этом процессе. Чтобы добавить статье пользы, поделюсь практическими советами, как от «планирования ради плана» перейти к «планированию для прибыли». Статья будет полезна моделерам и архитекторам CPM/IBP-решений, а также бизнес-пользователям FMCG-компаний и специалистам по планированию.

Китай уже давно стал привлекательным местом для зарубежных компаний. Огромный внутренний рынок стимулирует иностранцев к открытию бизнеса на территории КНР, суммы иностранных инвестиций исчисляются десятками миллиардов долларов. Общемировым стандартом стала и организация контрактного производства в Китае с последующим импортом готовой продукции для продажи на территории родных стран. Даже с пандемией, которая повсеместно замедлила развитие экономики, страна справилась довольно быстро.

Казалось бы, инвестируй и получай прибыль. Но инвестиции иностранных компаний в КНР не всегда находятся в безопасности. Все чаще в прессе всплывает тема защиты прав интеллектуальной собственности зарубежных фирм на китайской земле. Самые горячие споры, как правило, разгораются вокруг защиты прав на товарные знаки — именно о них мы и поговорим в этой статье.

Каждый Java разработчик в том или ином виде сталкивается с проблемой выбора инструментария для работы с БД. Если говорить про ORM-ы, то выбор у нас невелик: Spring Data JDBC или Hibernate. И тут часто возникает набор вопросов:

- Когда выбирать Hibernate, а когда Spring Data JDBC?

- Как дизайнить Aggregate-ы в Spring Data JDBC?

- Что из DDD просто теория, а что реально важно на практике? и т.д.

Мы оттекстовали доклад Михаила Поливаха с прошедшего Spring I/O Barcelona. В докладе обсуждаются все эти и многие другие вопросы, с которыми часто сталкиваются люди при проектировании доменной модели в целом.

Будет полезно, если присматриваетесь к Spring Data JDBC или уже используете его и накопили вопросы.

⚠️ А если хочется глубже погрузиться в разработку реальных приложений, у нас в Академии скоро стартует новый поток «Java в продакшене». 

Идущий в составе iOS калькулятор показывает округлённый результат. Constructive Calculator всегда готов показать следующую значащую цифру, так же, как калькулятор Android.

Эпоха, когда видимость в ChatGPT связывали только с Google и Bing, заканчивается. ChatGPT строит собственные индексы и комбинирует множество источников - а значит, стратегии продвижения пора пересматривать.

Шесть российских RPA‑платформ, более 300 критериев и тысячи страниц документации. В начале исследования мы ожидали увидеть привычный для enterprise‑рынка разрыв между несколькими лидерами и остальными участниками. Вместо этого обнаружили сформировавшееся ядро зрелых платформ, каждая из которых способна работать в крупном корпоративном контуре.

Это не значит, что продукты одинаковы. Наоборот, различия есть, но искать их нужно не в базовом списке функций. Они проявляются в архитектуре, эксплуатации, требованиях к команде, работе с отечественной инфраструктурой, ИИ‑возможностях и полной стоимости владения.

В конце июля июля мы опубликовали исследование «RPA Круг Громова 2026». В этой статье расскажу, как мы его делали, какие гипотезы не подтвердились и на что смотреть заказчику, если пункт «умеет создавать программных роботов» уже ничего не объясняет.

Синего экрана смерти больше нет. Точнее, экран‑то есть, просто не синий, а черный. Поменяли его еще в 24H2, заодно убрав и грустный смайлик, и QR‑код. Остались только стоп‑код да имя сбойного драйвера. Вот только компьютеры на Windows как уходили в незапланированный ребут, так и уходят. И цвет фона тут вообще ни на что не влияет. Значит, надо разбираться, что вся эта тарабарщина значит.

У нас Scrum, доска Kanban, а скоро переходим на SAFe. Разбираемся, кто все эти люди: от Waterfall и XP до Lean Six Sigma, Team Topologies и AI. Простые объяснения, схемы и пять вопросов, которые стоит задать до смены процесса.

Карта подходов к разработке: от Waterfall и XP до Team Topologies и работы с AI. Что они решают, где помогают и как выбрать без посвящения в тайное общество.

Go показывает стабильную память, heap-профиль молчит, а Kubernetes всё равно убивает под по OOM. Разберём, откуда берётся это расхождение, как на поведение под лимитами влияют cgroup, GOMAXPROCS и GOMEMLIMIT и что изменилось в последних версиях Go.

Одна и та же операция — дедупликация списка типов — написана двумя способами: на шаблонах и на статической рефлексии из C++26. Обе реализации живут в одном дереве и проверены на идентичность результата, поэтому их можно честно вычесть друг из друга. Получилось так: шаблонная версия съедает 7,9 ГиБ памяти компилятора там, где рефлексивная не съедает ничего измеримого — ±21 МиБ на 32-кратном диапазоне размеров. А по времени обе квадратичны, и рефлексия выигрывает всего пятую часть. Разбираю, откуда берётся такая асимметрия, и заодно пять компиляторных стен, в которые упираешься по дороге, — включая sizeof…, который молча возвращает неверное число.

Hacker News — это пульс мирового технологического сообщества. Тысячи разработчиков, основателей стартапов, инженеров из крупных компаний ежедневно делятся здесь инсайтами, проектами, новостями и мемами. Но есть проблема: качественный контент тонет в шуме, или интересные тебе темы тонут в неинтересных тебе темах.

Но из-за большого потока постов, качественные статьи по нужной теме теряются среди других, и если нужно найти какие-то системные тренды, увидеть как меняется отношения к Rust, AI или Open Source, а не просто “почитать что-то интересное” - это сделать сложно. Можно да, скопировать кучу ссылок и отправить в LLM, попросив отсортировать, но это занимает время и не так удобно, если нужно проанализировать большое количество тем.

И тут мне пришла идея - создать программу на Python, которая будет парсить через официальный API Hacker News, строить эмбеддинги постов с комментариями, кластеризовать посты и при помощи LLM суммаризировать этот кластер по ссылкам.

Сказано - сделано. Я смог спарсить 100 000 постов с Hacker News за последние 693 дня, получив более 1000 кластеров, более 10 миллиона апвоутов, более 27 тысячи авторов и всего 0.1% выбросов. В этой статье мы разберем, какие тренды были активны в мировом IT-сообществе последние два года.

В первой части «Единой науки» мною было дано краткое философское вступление в тему предстоящей работы над математически‑философским аппаратом «теории всего». Во второй части мы поразмышляем о том, как именно этот универсальный аппарат должен выглядеть.

С древних времён в любом учении о мироустройстве философы пытались ответить на основной вопрос онтологии — «Что существует?». Материализм утверждает, что реальна лишь материя, а всё существующее — это просто разные её формы. Платонизм отдаёт право существования только бесплотным идеям, а материальные формы считает их тенями. Другие формы идеализма признают реально существующим только сознание, а всё остальное считают разными его проявлениями. Буддизм утверждает, что мир иллюзорен, и высказывания о том, существует он или нет, не имеют смысла. В любом из философских учений основной вопрос онтологии «Что существует?» упирается в мета‑вопрос онтологии «Что вообще значит существовать?», вокруг которого ведутся ожесточённые споры.

Можем ли мы сказать, что красный цвет существует? С одной стороны, цвета и другие ощущения — это самое реальное, что только может быть, ведь именно с их помощью мы познаём мир. С другой стороны, цвет невозможно описать математически — цвет не эквивалентен ни длине волны света, ни определённому месту на сетчатке нашего глаза, ни определённым нейронам в нашем мозгу: все перечисленные вещи соответствуют какому‑то цвету, но не эквивалентны ему. Как говорят аналитические философы, корреляция есть, каузации нет. Да и словами цвет описать невозможно — слепому от рождения человеку мы чувство красного никак описать не сможем. Существует ли красный? Да чёрт его знает. Может быть, буддисты и ранний Витгенштейн правы, и высказывания о том, существует красный цвет или нет, вообще не имеют смысла. А существует ли внешний по отношению к нашему сознанию объективный мир? Этого мы тоже с уверенностью сказать не можем.

Как бы там ни было, для наших целей это абсолютно неважно. Мы будем основывать наши рассуждения на плоской объектно‑ориентированной онтологии Грэма Хармана, в которой каждая вещь рассматривается как объект. Красный цвет, овца, теория относительности, книга «Капитал» Маркса как бесплотная идея, физический экземпляр этой книги, человеческое имя, род Homo Sapiens в теории эволюции, конкретный живой человек этого вида, живший когда‑то человек этого вида, дождевой червь, государство, вирус гриппа, французский язык, чувство трепета, стихотворение Пушкина, галактика Млечный Путь, персонаж Винни‑Пух из советского мультика — всё это объекты, обладающие какими‑то свойствами и вступающие друг с другом в какие‑то отношения. Мы принимаем все объекты за одинаково реальные, все они равноправны — именно поэтому мы называем такую онтологию плоской.

Есть у меня товарищ. Работает в банке. Не в том банке, где три бухгалтера, директор и сервер под столом, который нельзя выключать, потому что никто не помнит пароль. А в большом, серьёзном банке, где есть закрытые контуры, службы информационной безопасности, согласования, регламенты, сертификаты, ещё согласования и, подозреваю, специальные люди, согласовывающие согласования.

И мы с ним периодически спорим об AI.

Я утверждаю довольно неприятную для программистов вещь: через два года практически весь прикладной код в мире, кроме действительно секретных областей, будет писать AI.

Не обязательно самостоятельно. Не обязательно без человека. Но писать руками очередной CRUD, форму авторизации, API-клиент, миграцию базы или сотый обработчик JSON будет примерно так же естественно, как сегодня вручную считать CRC32 на бумажке.

ИМПОРТОЗАМЕЩЕЕЕЕЕЕНИЕ!!!!!

Зимой я разбил две машины с интервалом в пару недель. Никто не пострадал, кроме моего кошелька — и в результате этого курьёзного случая мне очень понадобились деньги.

В январе 2026 я вышел на рынок труда искать своего идеального работодателя. Все тестовые задания для SEO-специалиста одинаковы до банальности: провести аудит сайта, написать ТЗ, дать рекомендации. После первого же тестового я понял, что не готов сделать ещё сотню таких. И решил, что помощника проще написать, чем искать, учить, терпеть и оплачивать.

9 января 2026 появилась первая строка кода. Сегодня это Оракул — оркестратор ИИ-агентов: 465 коммитов, ~20 000 строк Python, четыре LLM-провайдера, планировщик, MCP-сервер и первые клиенты. Загрузка по основной работе никуда не делась, так что весь проект — это примерно 4 часа в день.

Ниже — не история успеха, а список из девяти требований, которые я предъявлял к помощнику, и того, во что каждое из них превратилось в коде. Вместе с багами, которые я на этом поймал.

Если вы отправляете десятки откликов и получаете в ответ тишину или автоотказ — вы не одиноки. Такова суровая реальность: резюме должно пройти фильтры и алгоритмы ранжирования, а потом еще за секунды заинтересовать рекрутера. Но мы в Далее закрываем в среднем по 10 вакансий каждый месяц, а значит — работу найти можно. 

Меня зовут Ника Варако, я HR-специалист в диджитал-продакшене Далее. В этой статье я расскажу, как хакнуть систему найма в 2026 году. Разберем ситуацию на рынке, способы подружиться с ИИ и мастхевы для резюме. Погнали.