Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

За каждым мобильным приложением стоит своя бизнес-цель. Одни приложения оптимизируют внутренние процессы, другие — укрепляют бренд, третьи — привлекают аудиторию в экосистему компании. Прямое получение дохода не всегда является основной задачей таких продуктов.

Однако, если вы планируете создать приложение, которое должно приносить прибыль после запуска, вам необходима продуманная стратегия монетизации.

В этой статье мы детально рассмотрим:

• Проверенные временем и новые модели монетизации.

• Актуальные тренды и технологии для максимизации прибыли.

• Специфику российского рынка.

• Как выбрать подходящую модель для вашего продукта, исходя из бизнес-целей.

Информация поможет выстроить стратегию получения дохода и будет работать на ваши задачи.

Агенты в ИТ — это автономные программные сущности, способные к целеполаганию и взаимодействию. Рассказывать о них я буду по этой дорожной карте: 

1. Базовые концепции МАС: архитектурные принципы и классификация

2. Интеллектуальные vs автономные агенты: сравнительный анализ

3. Моделирование взаимодействий: от теории к практике

4. Эмерджентный интеллект — когда система становится "умнее" суммы своих частей

5. Перспективы технологии: от банковских систем до промышленной автоматизации.

Иногда кажется, что агенты ведут себя как непослушные сотрудники на удаленке — делают что хотят, но на выходе мы получаем требуемый результат.

Каждая стратегическая сессия начинается с одного и того же вопроса: как заработать больше денег? Но если этот вопрос не сопровождается другим — а что мы должны в себе изменить, чтобы клиент захотел нам заплатить? — рост окажется недостижимым. Ведь единственный источник дохода в вашем бизнесе — это клиент.

Могут ли схожие по уровню модели выдать в результат в 10 раз лучше?

Сравниваю 3 последние модели Claude vs 3 последние модели ChatGPT на одном наглядном примере

Давайте посмотрим на результат, который каждая из 6 моделей сделала всего лишь из одного промпта

Разница между первым и последним местом вас точно удивит

Software Bill of Materials (SBOM) становится всё более важным элементом обеспечения безопасности программного обеспечения. С появлением множества инструментов для генерации SBOM, встаёт вопрос — а какой из них выбрать?

Здравствуйте, я загружаю много (как посмотреть) фото (и не только) в Wikimedia Commons. Вместе с Википедией, это важный сервис, особый: некоммерческий, тоже живет на донаты, без рекламы и платных аккаунтов, всё содержимое в свободных лицензиях. Базовый путь загрузки - через веб клиент, который сложный, это не в Фейсбук перетянуть фото. Экосистема, инфраструктура, комьюнити огромно, есть десяток инструментов загрузки. И внезапно, за вечер, я сделал, по моему мнению, один из лучших инструментов, о котором мечтал годами. Получилось так быстро потому что это скрипт для gThumb, который использует официальное SDK Pywikibot на Питоне, и библиотека для чтения/записи IPTC тегов - где указываются категории, категории это важно - Коммонс это не помойка, при загрузке и после ребята стараются систематизировать артефакты, у каждого файла может быть много категорий.

В цифровую эпоху, когда киберугрозы становятся все более изощренными, а ценность информации растет в геометрической прогрессии, на первый план выходит задача обеспечения надежной защиты данных. В этом контексте критически важным становится не только использование сильных криптографических алгоритмов, но и эффективное управление ключами шифрования. Традиционные подходы, основанные на доверии к централизованным системам и человеческому фактору, уже не обеспечивают достаточного уровня безопасности.

Сегодня мы находимся на пороге новой эры в криптографии, где автоматизация управления ключами и интеграция с квантовыми сетями создают неприступную крепость для защиты информации. Речь идет о решениях, которые не просто шифруют данные, а обеспечивают полный контроль над жизненным циклом криптографических ключей, исключая возможность их компрометации или несанкционированного использования.

Ручное управление ресурсами в низкоуровневом си-подобном коде на C++ — довольно хлопотное занятие. Создание достойных RAII-врапперов для каждого используемого сишного API не всегда практично, а использование подходов с goto cleanup или множеством вложенных if (success) вредит читаемости кода.

Макрос defer как никогда кстати! Отложенная лямбда будет выполнена при выходе из области видимости, независимо от того, будет ли выполнен return, брошено исключение, или даже выполнен goto наружу. Данный макрос по-настоящему zero-cost и не зависит от рантайма C или стандартной библиотеки, поэтому его можно использовать даже в разработке под ядро ОС.

Недавно я опубликовал версию 3.0 Status Line, проекта, который позволяет играть в Zork на Pico-8, на трёх основных операционных системах. После успешного развёртывания (есть ли эмодзи «тьфу‑тьфу‑тьфу»?) я занялся портированием исходного кода оригинальной UNIX z‑machine от Infocom с помощью Cosmopolitan. Примерно за шесть часов свободного воскресенья я портировал его на шесть основных ОС, включая Windows.

Вот история о том, как и почему я решил заняться этим проектом, и чему я научился в процессе.

В мире разработки приложений, будь то веб или десктоп, использование айконок является неотъемлемой частью пользовательского интерфейса. Векторные айконки предпочтительнее растровых, так как они масштабируются без потери качества. Одной из популярных коллекций векторных айконок является Bootstrap Icons, содержащая более 2000 готовых айконок. Хотя коллекция Bootstrap Icons доступна как npm-пакет bootstrap-icons и ориентирована на веб-разработку, её можно эффективно использовать в десктопных приложениях.

Создадим с нуля контрол BootstrapIcon для удобного использования двухцветных векторных айконок в приложениях на Avalonia/WPF. Сами изображения, в основном берем из SVG-файлов библиотеки bootstrap-icons, отсюда и название нашего контрола.

Туториал ориентирован на разработчиков, знакомых с Avalonia на базовом уровне. Основной упор в реализации контрола делается на Avalonia. Вариант для WPF, надеюсь, будет полезен для тех, кто переходит с WPF на Avalonia.

Однажды я внедрил в своей команде подход разработки через API-first. Все было классно, мы описывали API спецификации в файле, запускали генерацию, публиковали артефакты в репозиторий, но... это было не удобно.

Из новостей: игры с Summer Game Fest 2025, Unreal Engine 5.6, UE перейдёт к координатам Left-Up-Forward, онлайн Deltarune в Steam превысил 130 тысяч игроков, Bevy 0.16.

Из интересностей: технодемка Ведьмака 4, симуляция жизни частиц в браузере на WebGPU, 3d с нюансом.

Рефлексия дизайнера о целеполагании в российских IT-компаниях

В какой-то момент я поймала себя на том, что слова «план развития», «точка роста» и «привязка к целям команды» вызывают у меня не скуку, а ощущение, будто мне выдали маршрут, по которому я не собиралась идти, но теперь обязана сдать отчёт.

Привет, я Андрей, и я начинающий писатель, который заработал 1 000 000 ₽ за 5 часов в прошлом месяце. Вот как, в расплывчатых и бесполезных терминах.

Друзья, привет! Меня зовут Ларионов Александр. Я работаю системным аналитиком. Совместно с Лабораторией инноваций Московской биржи мы изучали вопрос применения AI в системном анализе.

Когда я впервые столкнулся с задачей внедрения AI-ассистентов в процессы работы системного аналитика, то отреагировал скептически. Поводов было немало: большинство материалов на эту тему представляли собой восторженные отзывы вроде «AI автоматизирует рутину» или «machine learning улучшает принятие решений». Однако, при ближайшем рассмотрении, эти фразы распадались на абстрактные утверждения. Попытки уточнить у авторов конкретные кейсы или сценарии применения их инструментов для системного анализа сводились к общим фразам: «Обучите модель на ваших данных — и она всё поймёт».

Скептицизма добавляло и то, что сама роль системного аналитика строится на работе в условиях высокой неопределенности. В этой специальности регулярно сталкиваются с неоднозначными требованиями, непонятной бизнес-логикой, конфликтующими приоритетами, быстро меняющимися требованиями. Это противоречит глубинному принципу современных AI-моделей — обучению на конкретных, четко структурированных данных. Машине сложно оперировать «чувством здравого смысла» или «интуитивным пониманием бизнес-процессов», которые так важны для аналитика.

Как же убедиться, что AI полезен для нашей профессии, когда в поиске реальных кейсов находишь информационный вакуум? Я решил переосмыслить подход и начать экспериментировать самостоятельно. За основу я взял самые распространённые задачи, с которыми сталкиваются системные аналитики, в том числе и мы в Лаборатории инноваций Московской биржи.

Разные AI-модели дают разное качество.
Использование разных AI-моделей стоит разных денег.
Было бы логично предположить, что чем AI-модель дороже, тем она лучше работает.

Почему это не так и как тестировщик будущего — AI-QA-инженер, может помочь проекту?
Наш кейс: в результате тестирования найдена модель, которая в 20 раз дешевле и дает на 60% меньше ошибок.

Аннотация: Исследуется связь комплексных решений уравнения гармонического осциллятора с винтовыми движениями. Показано, что суперпозиция решений с противоположной хиральностью описывает синхронизированные линейные и вращательные колебания в системе "груз-пружина".

И что отдельно интересно, это то, что в очередной раз оказалось невероятно удобно работать с нейросетью DeepSeek:

1. Получилось сначала обсудить с ней идею, за пол дня, написав ей подобие промптов, а она в конце написала мне промпт, как для другой нейросети, над чем мне подумать.

2. А следующим днем у меня получилась канва на одну страницу, по которой DeepSeek за 1 минуту создала эту статью.

После запуска своего сообщества мы с сооргами встретили трудности: непонятно, какой контент делать, как общаться с людьми и звать их на митапы, как искать спикеров и как в целом организовать митап. В этом лонгриде я поделюсь опытом организации профессионального сообщества вокруг проведения митапов. 

Ниже по тексту вы найдете наш опыт и организаторскую документацию. Будет минимум теории и максимум наших реальных методов действия. Обратите внимание: в этом тексте ссылками даны наши реальные внутренние организационные регламенты - смело копируйте их и пользуйтесь. Полный список ссылок на наши документы в конце статьи. Мы будем благодарны за упоминание о нас при копировании.

В качестве следующего шага на пути формирования проектного решения определим процессы, которые должны проистекать внутри разрабатываемой системы и окружать ее из вне. Поддерживая непрерывность процесса проектирования, будем отталкиваться от функций, которые мы выявили на предыдущем этапе.

Как всегда, обозначим цели текущего шага: на основании выявленных функций, определить сценарии использования/применения, разрабатываемого целевого продукта.

На текущем этапе проектирования воспользуемся Алгоритмизацией, еще одним приемом дисциплины «Системный Анализ».

Рассмотренные нами ранее модели в большей степени отражали статику, ведь в итоге формализованные функции воплощают свойства системы, которые можно использовать. Теперь внесем немного динамики, моделируя действия. Важное отличие алгоритмов от используемых нами ранее диаграмм IDEF0, это возможность организовывать условные переходы, то есть в зависимости от выполнения некоего условия на определенном шаге сценария, предпринимать далее те или иные варианты действий.

Концепция инжиниринга бизнес-процессов подразумевает осмысление различных моделей текущего состояния системы и прогнозирования будущих с целью достижения существенных улучшений по ключевым показателям: стоимость, качество, скорость, ресурсоемкость и прочее. В зависимости от актуальных условий может использоваться:

1)    Экстраполяционная модель

"Попросите Якоби или Гаусса публично высказать своё мнение — не о истинности, а о важности этих теорем. Позже, я надеюсь, найдутся люди, которым будет выгодно разобраться во всём этом хаосе."

Этими словами заканчивалось письмо Эвариста Галуа, написанное для своего друга Огюста Шевалье за два дня до его смерти от полученных на дуэли ран на 21 году жизни. Ни Якоби, ни Гаусс в его теоремах не разобрались, зато спустя 15 лет разобрался Жозеф Лиувилль и опубликовал работы Галуа, ставшие впоследствии фундаментом современной алгебры, известные сейчас как теория Галуа. В статье расскажу про одну из частей этой теории - поля Галуа, получившая настолько повсеместное применение в криптографии и избыточном кодировании, что Intel и AMD выпустили набор процессорных расширений для эффективной реализации операций над этими полями.

Заметка! Если вам довелось использовать/реализовывать поля Галуа, то большая часть статьи для вас скорее всего будет не интересна, но возможно в последних разделах будет что-то для вас новое.