Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В различных видосах то и дело появляется робот, напоминающий человека: белый, с чёрной головой и торсом. Возможно, вы видели, как он танцует, раздаёт попкорн, выбрасывает мусор в корзину, пылесосит или нажимает кнопку микроволновки. А может быть, наблюдали, как он падает навзничь, пытаясь раздать бутылки с водой, или мучительно старается погладить рубашку.

Это Optimus компании Tesla, человекоподобный робот с искусственным интеллектом, который, по мнению генерального директора компании Илона Маска, станет «не просто самым успешным продуктом Tesla за всю историю, но, вероятно, самым успешным продуктом вообще». Предполагается, что сначала он будет работать на заводах, а затем появится и в наших домах. Со временем Optimus «обретёт человеческую, а затем и сверхчеловеческую ловкость», заявил Маск акционерам в июле. По его словам, такие роботы смогут автоматизировать практически любой человеческий труд, от перемещения листового металла до складывания белья, причём стоить каждый из них будет всего 20 тысяч долларов. Выступая в январе на ежегодной встрече Всемирного экономического форума в швейцарском Давосе, Маск предсказал, что к концу 2 027 года роботы могут поступить в свободную продажу.

Маск далеко не единственный, кто с таким энтузиазмом проповедует будущее робототехники. Марк Андриссен, сооснователь и генеральный партнёр венчурной компании Andreessen Horowitz из Кремниевой долины, заявлял, что робототехника может стать «крупнейшей отраслью в истории планеты». В январе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг сказал, что уже в этом году возможности человекоподобных роботов сравняются с человеческими. По прогнозу Morgan Stanley, к 2 050 году количество роботов, которые «выглядят и действуют как люди», вероятно, приблизится к миллиарду, сформировав рынок стоимостью более пяти триллионов долларов.

Последние месяцы я делаю фичи в Claude Code не одним агентом, а командой: ведущий режет работу на задачи, кодеры пишут, рецензент смотрит, проверяющие принимают.

Довольно быстро выяснилось, что самый дорогой участник такой команды — не кодер и не рецензент, а ведущий, который просто ждёт. Его будит только внешнее событие, тишину команды он не отличает от её смерти, и каждое «посмотрю, как там дела» оплачивается всем его контекстом, а к середине прогона это сотни тысяч токенов. Одна пересылка письма через ведущего при контексте 437k стоила $0,38 по ценам API.

И тут я решил переизобрести Event Loop для Claude Code

Из этого вырос supertick — плагин для Claude Code, в котором ожиданием занимается скрипт, а не модель. Код открыт под MIT: https://github.com/denizen24/supertick. Ниже — как он устроен, как поставить, как он выглядит на живой задаче, сколько стоили задачи, где в команде другие модели и на какие грабли я наступил по дороге.

Несколько дней назад я опубликовал на хабре статью под названием "Есть 1С, хочется ИИ, с чего начать". Статья повисела пару дней, а потом ее убрали, посчитав, что она была сгенерирована. Тут сразу оговорюсь, мне не обидно. Статьи я пишу давно. Выходит по-разному. Что-то за 200 тысяч просмотров перебирается. Что-то остается практически незаметным. По просмотрам было понятно, что эта моя статья не самая лучшая. Просто прочтите, что я вам расскажу, и поймете, что мною движет.

Пришел Иванушка к камню, а на камне написано: data ocean, data lake, шлюз, канал, flood, pipeline/pipe, утечка, bridge и многие другие. И подумал Иванушка: «Это кто ж налил столько воды...»

Предлагаю вместе поговорить про воду в названиях круговорота данных. Я начну, а вас всех приглашаю помочь продолжить, так как это незавершенная работа, а приглашение к совместному исследованию прошлого, которое нашло отражение в будущем.

Привет. Я делаю одиночную космическую игру VoidVibe: полёт, бой, торговля, станции, морпехи, абордаж. Работает в браузере (WebGL2) и на Android, оффлайн. Вся игра это один index.html. Внутри нет ни одной картинки, ни одного звукового файла, ни одной библиотеки. Для себя я поставил лимит 512 КБ по gzip на весь файл. Сейчас release-сборка весит 193 КБ из 512, а dev-сборка с панелью разработчика 264 КБ.

Здесь без воды: как устроен генератор, как лежат модели, что делают шейдеры, как синтезируется звук, как собирается файл и где я набил шишки. Код местами урезан, чтобы влезть в статью.

Демо можно потрогать тут: https://void-vibe.com/play (в демо часть режимов отрезана, но галактика, полёт, бой, станции и верфь есть).

22 октября 2026 года сооснователь и CEO Hugging Face Клеман Деланг (@ClemDelangue) анонсировал релиз Carbon-X — открытой языковой модели на 14,8 млрд параметров для чтения, анализа и генерации последовательностей ДНК. В том же посте он рассказал показательную деталь: когда он попросил коммерческую закрытую модель просто вычитать черновик своего твита перед публикацией, сработал фильтр безопасности и запрос заблокировало.

Сам твит Деланга звучал так:

Привет, меня зовут Наташа, я менеджер проектов в Selectel. Недавно я рассказывала, как и зачем мы создавали aish — ИИ-агента в терминале серверной ОС. Предлагаю перейти к практике и подключить к нему стороннюю LLM. В этой статье покажу, как выбрать подходящую модель, правильно ее настроить и избежать типичных ошибок при интеграции.

ИИ пишет код быстро, но превращает архитектуру в лапшу за недели. Мы (инженерная лаборатория «Микрофабрика») попробовали решить это через C4 Model и Structurizr DSL - и получили рабочий инструмент, который помогает и людям, и ИИ-агентам держать общую картину проекта. В статье - что такое C4, почему Structurizr - не просто «ещё один рендерер диаграмм», и как всё это работает в реальном проекте.

Для кого: для разработчиков, которые используют ИИ в коде и замечают, что проект постепенно превращается в кашу. Для тимлидов и архитекторов. Для тех, кто слышал про C4, но не понимал, зачем это нужно.

Ещё недавно спор про coding-агентов сводился к тому, какая модель лучше пишет код. Сейчас интереснее другой вопрос: почему команда, у которой агент генерирует в разы больше diff’ов, не получает пропорционального роста поставленной ценности? Ответ всё чаще звучит не про модель, а про среду вокруг неё: контекст, права, тесты, аудит, наблюдаемость и точки остановки.

Это и есть harness engineering — проектирование инженерной обвязки, в которой агент работает. Не «промпт получше», а исполняемая среда: какие команды можно запускать, какие файлы нельзя менять, какие проверки независимы от агента, что логируется, когда требуется человек и как воспроизвести сессию.

Главный тезис: узкое место сместилось с генерации на доверие, проверку и сопровождение агентных изменений. Ниже — разбор, почему зелёный CI перестал быть доказательством, из чего состоит harness, где он ломается и что проверять в первую очередь.

Один ИИ-навык можно устроить как небольшой отдел со своими специалистами. Но что делать, когда для задачи нужны сразу несколько таких отделов? На примере подготовки текста и сборки страницы рассказываю, как связываю самостоятельные навыки через координатора и что это даёт в повседневной работе.

Несколько лет я играл в Pokémon GO. Дело было не столько в покемонах, сколько в прогулках: выходишь вечером «на пять минут», а возвращаешься через два часа, пройдя десять километров. Во дворах собирались люди, ходили на рейды, знакомились, обсуждали, где что появилось.

Потом игра ушла из России, и всё это пропало. Местные чаты затихли, а привычка гулять осталась без повода. Я всё думал: как снова собрать людей и выходить вместе на улицу так, чтобы это было не «надо пройтись», а «пойдём, там Жар-птица».

Своя игра казалась фантастикой. Нужны программисты, художники, сервер, карта, деньги и годы работы. У меня из этого не было ничего, кроме желания.

Это история о том, как маленький виджет для лимитов Claude за месяц оброс пиксельным крабом, погодой, чатом и целым гардеробом скинов. И о том, что получается, когда весь код пишет сам Claude, а ты только объясняешь, чего хочешь.

Системный анализ в эпоху LLM - смена парадигмы и роли аналитика и один из подходов к проектированию фичей

Эксперт попросил бота, который отвечает его голосом и только по его собственным материалам: курсам в PDF, расшифровкам видео и записям занятий. Если ответа в материалах нет, бот должен честно отправить человека к живому эксперту, а не придумывать. Я собрал такого бота на Python и Telegram, и больше всего времени ушло не на промпты, а на поиск: на первых же живых вопросах выяснилось, что бот просто не находит нужный материал.

В статье я расскажу, как устроен поиск в этом боте, как я построил стенд для замера (метрики recall@6 и MRR), почему гибридный поиск, который все советуют, у меня проиграл чистому векторному, и что пришлось поменять, когда упёрся в лимиты провайдера эмбеддингов. Заказчик согласился на публикацию только без имён, поэтому эксперт, его материалы и тема здесь не названы, а примеры вопросов в статье придуманы мной и к его текстам отношения не имеют. Код ниже взят из рабочих файлов, лишнее я убрал.

Наверняка вы узнали цитату, которую я использовал для заголовка. Это фраза принадлежат Артуру Барбриджу, молодому идеалисту, который погиб по дороге к Золотому Шару в произведении братьев Стругацких "Пикник на обочине".

Не обещаю, что смогу выполнить роль Золотого Шара, но вывод к которому я пришел в результате многих лет размышлений, как мне кажется, может привести к такому результату.

Создать своего цифрового клона! Какого хочешь: от супергероя до бомжа. И чтобы он говорил на видео то, что ему напишешь. Когда-то в детстве (у меня оно пришлось на нулевые) такое было возможно только в фантастических фильмах.

А теперь...

Но и теперь, на самом деле, не все так просто.

Друг посоветовал HeyGen для создания ИИ-аватаров. Спасибо ему. Но есть нюанс: бесплатно там доступно только три видео в месяц, да и то с водяными знаками. А с оплатой из России — проблемы.

Вставляешь ссылку на видео с YouTube, TikTok, VK или Instagram, выбираешь 1080 p, 720 p или 480 p и жмёшь «Скачать». Через несколько секунд на Рабочем столе лежит mp4, который открывается в QuickTime, на айфоне и в любом плеере Windows. Пока идёт загрузка, по пиксельному офису бегает человечек и складывает в папку листки.

Это Качалка — бесплатная программа с открытым кодом. Никаких аккаунтов, рекламы и водяных знаков. Ниже — из чего она собрана и два бага, на которые я потратил больше всего времени: оба проявлялись только в собранной программе и ни разу при запуске из кода.

Давно хотел делать бесплатно для людей, время пришло.

Всё произошло очень быстро: какая‑то ностальгическая статья про сборники Classic Fond — и вот я уже качаю образы «Лучшие игры для IBM PC» с Internet Archive. Первым скачался 25-й диск. Открыл и вспомнил всё: школу, переход рядом с ВДНХ, палатки. Ешь беляш, смотришь, какие альбомы вышли, ну и, конечно, сборники Classic Fond.

В статье будем пытаться открыть секретный файл с дисков Classic Fond.

У подписки на Claude Code два лимита: пятичасовая сессия и недельное окно. Команда /usage показывает остаток, но только внутри открытой сессии и только для одного аккаунта. А меня обычно интересует другое: хватит ли до сброса, если работать в том же темпе.

Я сделал claude-limits — локальную страницу со всеми логинами Claude Code, Codex и Kimi Code и двумя прогнозами на каждое окно: сколько будет к сбросу и на какую долю окна хватит квоты. Рассказываю, как они считаются, где я ошибался (слишком ранний прогноз, ночь и выходные, ответы 429) и как утилита написана на Nova — языке, который я делаю.

В статье «DokuWiki как платформа для технической документации: наш опыт» мы рассказали, почему ведем документацию на DokuWiki, и пообещали отдельно разобрать собственные плагины. Выполняем обещание. Всего на нашей вики работает около 35 плагинов, 10 из них мы написали сами. Далее расскажем, какую задачу решает каждый, как он устроен и что из этого получилось.