Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

У вас идёт цифровая трансформация? К вам пришёл Agile-коуч и рассказывает, как вам правильно работать? Вы разработчик и считаете Agile бредом, который придумали менеджеры? Тогда добро пожаловать под кат.

Шестидесятые были десятилетием великих идей, семидесятые заставили эти замыслы столкнуться с производством, экономикой и инфраструктурой, а в восьмидесятые будущее наконец стало массовым товаром. До сих пор ностальгия — даже фантомная ностальгия у младшего поколения, смотрящего «Очень странные дела» — почему-то идет именно по этому десятилетию, которое большинство помнит по специфической теле-эстетике и общей восторженности по отношению к новым гаджетам и новым возможностям. 

Восьмидесятые — декада персонального компьютера, MTV, видеомагнитофона, Nintendo, Walkman, спутникового телевидения, синтезаторов. А еще это эпоха окончательного демонтажа двухполярного мира, что впервые за 70 лет резко снизило геополитическую напряженность. Теперь мы все жили в одном обществе — Обществе Потребления.

Давайте вспомним, как это было.

Злоумышленники знают о вашей внешней поверхности атаки больше, чем вы сами. Забытые тестовые серверы, открытые базы, поддомены старых акций - все это они находят раньше вас. Разбираем, что такое EASM, чем он отличается от обычного сканера и какие решения есть на российском рынке.

Можно наблюдать повсеместное внедрение ИИ в компаниях разного уровня. При этом внутри компаний растет ощущение роста внутренней производительности с внедрением ИИ-инструментов и агентов, но при этом клиенты для себя не отмечают никаких изменений. Вот один из парадоксов реальности.

Флоу заявок стал красивым, ответы на вопросы улетают за минуты и кому надо, убраны коммуникативные издержки за счет сокращения ролей, на каждый процесс есть дашборд с прекрасными графиками мониторинга, но удовлетворенность клиентов и их удержание не растут.

Хотелось бы поделиться новостью, что наконец-то Microsoft интегрировал SFTP браузер в Windows Terminal. Но, к сожалению, этого не произойдет, хотя функционал уже реализован и работает в форке terminal-sftp, мейнтейнер отклонил PR #20736 с сообщением:

"Простите, но это не соответствует нашему видению продукта. Мы - эмулятор терминала, и не намерены расширяться в сторону просмотра файлов. Хотя, это классная функция!"

С 2017 года я слежу за экосистемой вокруг PostgreSQL для выполнения аналитических запросов и использования ее в качестве хранилища данных. И раньше в своей работе использовал AWS Redshift со всем его недостатками и неудобствами для разработчика как форка старой версии PostgreSQL. По моему мнению идеальное решение на основе PostgreSQL должно быть на последней доступной версии СУБД, реализовано в виде расширения, с возможностью запускать для тестов локально в контейнере и позволять использовать существующие расширения последних версий PostGIS / pgvector итп.

Citus казался ближе всех к тому что нужно, но его нельзя считать полноценным Massively Parallel Processing решением, скорее это шардирование данных для OLTP нагрузки.

Greenplum как MPP форк всем хорош и много кто его эксплуатирует в реальных задачах, но версия PostgreSQL, на основе которой он создан, отстает от текущей. Я решил сделать Apache Cloudberry, как самую свежую open source версию Greenplum, в виде расширения для PostgreSQL 19. Пока что это личный эксперимент, а не апстрим релиз Apache Cloudberry. Более 90% кода проекта удалось портировать с помощью LLM и 59% его тестов исходного проекта стало выполняться на его новой версии. У меня на это ушло 12 дней…

Что, если идеи — такой же репликатор, как гены? Миллиарды лет эволюция совершенствовала носитель для генов, а человеческий разум стал носителем для идей. Возможно, искусственный интеллект — не появление совершенно новой формы жизни, а момент, когда идеи впервые получили возможность существовать и эволюционировать независимо от человека.

В конце сентября в Шэньчжэне проходила конференция GMIF 2026, посвященная вопросам развития AI и систем хранения. Так как я довольно плотно занимаюсь разработкой AI систем для автоматизации различных процессов в IT, то пройти мимо такой конференции, конечно же, не мог. Тем более, были заявлены довольно интересные темы: влияние памяти и систем хранения на токен-экономику; переосмысление архитектуры дата центров на основе AI сценариев; переосмысление глобальных производственных цепочек, исходя из вопросов управления данными, коллаборации и повышения устойчивости поставок. 

Что из себя представляет IT конференция в Китае, чем может приятно удивить, на что можно расчитывать, почему главные акценты были на SSD, NAND и KV Cache и какой уровень владения китайским нужен для посещения подобных мероприятий, где авторы возвели Memory Wall, и как ее обойти.

Большинство учебников предложит синхронизировать потоки с помощью мьютекса. Но под реальной high-performance нагрузкой блокировки превращаются в кошмар планировщика ОС: несвоевременное вытеснение потока после захвата критической секции способно парализовать ваш пайплайн обработки данных, провоцируя многочисленные переключения контекста, уходы в спячку и сбрасывания кэшей процессора.

В качестве панацеи предлагают lock-free структуры, но и тут полно ловушек — банальный регулярный вызов ядра SetEvent способен сжечь весь выигрыш от lock-free. Сами алгоритмы lock-free порой тяжеловесны, не всегда предлагают удачный trade-off и даже не всегда уместны. Но что ещё хуже: будучи применёнными без должной тщательности, они могут не только не дать выигрыша, но даже навредить.

В этой статье мы разберём устройство нескольких базовых объектов библиотеки wxl и познакомимся с концепцией «алгоритм дешевеет под нагрузкой». Мы пройдём путь от трёх базовых инструкций процессора до готового канала, разберём, как продление release-последовательности спасает от ABA, как ленивые триггеры arm/disarm позволяют будить поток только тогда, когда он реально спит, и как заставить данные летать между ядрами без обращений к операционной системе.

Компьютерное зрение для контроля качества на линии: гречка, брак и бесплатная платформа для разметки и обучения модели. Отдал заказчику один HTML-файл. Модель внутри, интернет не нужен.

Когда говорят про recon в Bug Bounty, обычно вспоминают subfinder, httpx, поиск директорий, JS-файлы и огромные списки URL. Всё это действительно используется. Но проблема в том, что сам по себе список из нескольких тысяч поддоменов почти ничего не даёт.

Главный вопрос начинается после сбора информации: что из этого действительно заслуживает внимания и почему?

В этом месяце завершился второй сезон увлекательного эксперимента Emergence World, исследователи создали среду для стресс-тестов агентов, что-то наподобие Sims, где можно заводить отношения, работать, принимать совместные решения и т. д. Агенты существовали в этом мире при помощи трёхслойной памяти и длинного контекстного окна. Они могли помнить характер других жителей, помнить, что было вчера, и строить планы на завтра. Использовались свежие модели от OpenAI, Anthropic, Google и xAI. В ходе эксперимента произвели 850 000 запросов и сожгли 50 миллиардов токенов.

Cитуация такая. Сын установил мне Claude, что дало возможность сваять учетную прогу, о которой я впервые задумался лет тридцать назад. Она должна была ориентироваться на принципы естественного учета. Даже на Хабре пописывал на эту тему — это позднее, уже в десятых.

Ну вот, сделал! Какой задумал: революционный софт, абсолютно не похожий не типовой учетный. А поскольку прогал не сам, со своим смешным бухгалтерским образованием, а занимался этим высокопрофессиональный ИИ (я только ставил задачу и определял структуру данных), то и программка вышла вполне себе рабочей.

Сначала коротко о назначении и возможностях, затем — демонстрационный ролик, затем — аналитическая оценка перспектив, любезно выполненная Claude.

Название: AL.

Назначение: личный учетный помощник.

Функционал:

1. Обычный учетный: учитывать наличие и движение вещей и денег (а какая еще цель может быть у учетной проги?!).

2. С обязательствами работает — это само собой (в AL обязательство — не отдельный объектный тип, как в бухгалтерии, а самый заурядный объект, но с будущей датой поступления или выбытия. Фича такая).

3. Отчеты по остаткам и оборотам (компактный, но мощный и универсальный отчетный конструктор),

4. Механизм создания связанных по иерархии таблиц, в которых описываются свойства объектов учета.

5. Автоматическое резервирование объектов.

6. Учет трудоемкости объектов (это пока в самом простеньком виде).

7. Планирование прихода и расхода (вследствие чего, в рамках единой логики, возникают два не пересекающихся учетных мира: фактический и плановый. Плановый мир состоит из обязательств (всем известных) и необязательств — плановых объектов, не связанных с контрагентами. В бухгалтерии термин отсутствует, хотя, казалось бы, чего проще?! Если можно предположить, что вещь поступит от контрагента или будет ему передана, отчего нельзя предположить — и зарегистрировать соответственно, — что вещь просто поступит или отправится на свалку, без всякого контрагента?!).

Качество данных часто становится заметным только в тот момент, когда ошибка уже попала в отчёт, модель или бизнес-процесс. Исправлять последствия дорого, поэтому контроль качества всё чаще закладывают прямо в архитектуру обработки данных — от профилирования до автоматических проверок в пайплайнах.

В статье разбираем, какие метрики помогают оценивать качество данных и как построить такие проверки с помощью Apache Airflow.

Сегодня OpenAI показали персональных агентов получивших название Dots, новую GPT-6.1 Sol, ускоренный режим Astra и подписку за $500 в месяц.

Заодно компания взялась за совместные документы, командные задачи, корпоративный маркетплейс и приложения внутри ChatGPT.

Собрал все самые важные анонсы из официального рекапа OpenAI в одной статье.

Изначально я не планировал писать эту статью. Но, наткнувшись на одну модель в рамках обычного R&D, я понял, что хочу поделиться этим по горячим следам.

В этой статье я предлагаю заглянуть одним глазком в мир большого бизнеса, который применяет ИИ не для написания кода. Неожиданно для меня имаго-кодинг проник и туда, и пустил довольно серьезные корни.

Давайте разберемся, зачем Thomson Reuters создал свою модель, при чем тут имаго-подход и заменяет ли постоянное дообучение LoRA-адаптеры.

«Посмотри эти коммиты, потом ещё вот этот фикс» — сколько раз вы так вводили AI-агента в курс командной задачи?

Я организовал OpenSpec так, чтобы фронтенд и бэкенд работали в своих зонах, а контекст передавался вместе с изменениями. У каждой стороны — собственные спецификации, правила и проверки. Следующий разработчик может подхватить работу коллег без пересказа всей истории агенту.

В статье разбираю, как это устроено, как синхронизироваться после нескольких задач в develop и когда фронтендер может сам сделать небольшую доработку бэкенда — и наоборот. Внутри — схема процесса, пример запроса агенту и шаблон передачи работы, которые можно адаптировать под свою команду.

TL;DR. Летом 2026 года OpenAI и Anthropic публично признали, что их агенты вышли за пределы тестовой среды и взломали реальные системы. Реакция права и регуляторов оказалась одной и той же: отвечает человек, а не ИИ. Я 18 лет работаю в КИПиА, из них три года инженером-метрологом, и узнаю в этом знакомую конструкцию: измерение без поверки — это просто число. Ниже факты с источниками и механизм, а затем мой собственный случай: ИИ-агент собрал для меня аналитику с правильными суммами и неправильными выводами. Из этого случая выведена процедура поверки вывода агента, которую можно применять к своим задачам.

Число и измерение — не одно и то же

В метрологии есть правило, которое кажется бюрократией, пока не столкнёшься с последствиями. Прибор показывает число. Измерением это число становится только тогда, когда есть прослеживаемость к эталону, действующая поверка и человек, который поставил подпись и отвечает за результат.

Датчик без поверки может показывать красивые, стабильные, правдоподобные значения. Именно это и опасно: ошибка, которая выглядит как норма, не вызывает подозрений.

В прошлой статье про x402 я описывал четыре бага, каждый из которых выглядел как правильно работающий код. Это тот же класс проблем. Языковые модели производят правдоподобный результат в промышленных масштабах. Вопрос не в том, умеют ли они ошибаться, а в том, кто в системе отвечает за то, чтобы ошибку поймать.

Измерение без прослеживаемости к эталону — это не измерение, а число. Вывод ИИ без ответственного поверителя — не результат, а текст.

Блейк Джексон и Илья Стребулаев собрали, вероятно, крупнейшую и наиболее полную базу данных об отдельных американских венчурных инвесторах из когда-либо созданных: более 100 000 специалистов, связанных с венчурными фондами США в период с 1996 по 2025 год, из которых около 37 000 непосредственно занимались инвестициями.

Главные вопросы таковы: сколько по-настоящему успешных инвестиций венчурный инвестор совершает за всю карьеру? Кому удаётся сделать таких инвестиций много? И можно ли заранее определить, кто именно окажется среди них?

Полученные результаты представляют собой, пожалуй, один из самых отрезвляющих наборов цифр об этой индустрии. Но одновременно в них есть и довольно обнадёживающая сторона.

Есть новости про ИИ, которые отлично выглядят в заголовке, но становятся гораздо скучнее, когда начинаешь разбираться в деталях. Здесь получилось как-то наоборот.

В сентябре 2026 года Картер Леффен запустил GPT-6 Astra Extra High на немецкой армейской радиограмме MVUEH от 10 июля 1941 года. Сообщение было опубликовано в архиве CryptoCellar ещё в 2005-м и с тех пор оставалось среди нерасшифрованных. Примерно через десять часов работы Astra нашла настройки Enigma и восстановила открытый текст.

Военной тайны внутри, к слову, не оказалось. Немецкий радист запрашивал дальнейший маршрут из Розенова и просил срочно ответить по радио.

Но интересен здесь не текст радиограммы. Гораздо интереснее, как именно до него добрались.