Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Главная проблема работы с LLM в реальном проекте — не качество модели, а контекст. Рассказываю, как с помощью RAG-индекса репозитория (векторы + граф вызовов) и плагина для Claude Code автоматически собирать правильный контекст по задаче из трекера — без ручного сбора и лишних токенов.

Я написал с нуля инструмент для изоляции Linux‑приложений на Rust — Hajiz. Это учебный проект по системной безопасности, который вырос во что‑то, чем можно реально пользоваться. Хочу рассказать, как он устроен изнутри: почему порядок применения механизмов изоляции критичен, как работает eBPF‑аудит с privilege separation, и зачем всё это когда есть Docker.

→ github.com/hag19/hajiz

Как собственная информационная архитектура потребителя объясняет разрозненные теории рекламы, порождает тестируемые предсказания и обнаруживает структурную границу между рекламой, которая встраивается, и рекламой, которая повреждает

Gemini хорошо ищет и структурирует информацию, тесно связан с экосистемой Google, уверенно работает с длинными документами, изображениями, таблицами, кодом и исследовательскими задачами. 

Да, доступ к этим функциям для пользователя из России не самый удобный: оплата, качество использования и подключения зависят от страны аккаунта и конкретного продукта. Но пользователи продолжают искать способы пользоваться Gemini, потому что для ряда задач он закрывает то, с чем даже ChatGPT и Claude помогают хуже.

Друзья, сегодня отличный день, чтобы сделать свою первую статью на Хабре, который я читаю многие годы. Сегодня я успешно запустил в прод свой первый полноценный хобби (пет) проект.

Два года назад работая с замечательной командой консультантов института Адизеса, мы столкнулись с проблемой наличия бесплатного гибкого софта для построения орг.моделей. Быстро собрать подразделения и функции, перетащить ветки в новое место, покрасить и так что бы не рисовать линии и квадратики, а только сосредоточиться на самой модели, потому что все это происходит во время страт. сессии, где сидят руководители тех самых подразделений. А подразделений и веток много, сценариев много – кого-то временно скрыть или свернуть, кого-то скопировать как типовую функцию в другие ветки. Все делать нужно быстро и на большом экране и не всегда в логике HR штатной модели (а точнее всегда не в ней). Миро, Фигма и прочие конструкторы не подходят по той или иной причине.

Так у меня родилась идея приложения ORGFORMAT. Но только спустя два года я нашел время, чтобы ее реализовать.

Но мало сделать приложение, не менее важным было сделать легкий обмен сформированными моделями, возможность их просмотра и доработки участниками. А еще лучше часть рутины по низшим ветвям отдать ИИ на проверку или доработку. Так родилась еще одна идея – создать формат моделей, который говорит и на языке программы (data-to-diagram), и на языке человека, и на языке ИИ, и не зашит никакими лицензиями и нечитаемым кодом. То есть открытый формат. Было важно, чтобы формат работал с иерархическими моделями и не позволял никакие кросс-связи буквально, что бы пользователи не творили хаос между ветвями. Только прямая естественная потоковая иерархия и прямая ответственность. Но и признаки блокам нужны, так как не все способна отразить иерархия - так пришла идея тегов, как гибкая система реквизитов (а во многом и, по сути, мини база данных, при необходимости. Лайфхак!). Так же очень хотелось, что бы модель не только строила связи, но и по ним могла что-то посчитать - конечно же нужна универсальная ценность (value), но не ограничивать ее только одним типом, а дать свободно выбирать, что считать и в каких единицах схмерения – бюджет, время, единицы товара или количество населения страны. И это тоже нам надо! Для всего это отлично подошел хорошо известный ИТ-ишникам формат YAML, который для людей открыт, как текст, а для машины, по сути, четкая структура данных. Вот и отлично, я собрал на его базе прототип структуры и необходимых атрибутов. И дал короткое название .orgf. Сгенерировал несколько моделей через ИИ и дал проверить результат другой ИИ – результат великолепный. ИИ легко переводила любые данные в этот формат, хоть штатное расписание из Екселя, хоть выгруженные в PDF структуры функций и процессов. Прототип открытого формата ORGF себя полностью оправдал! Так получилось, что модели и формат появились раньше самого редактора моделей (приложения). Ну что же есть понятный запрос, теперь надо было сделать под него софт!

Привет, меня зовут Никита, я — ИИ-энтузиаст и люблю кино. Я собрал Movie Planner — сервис для ведения базы кино с друзьями, планирования просмотров и трекинга сериалов. Работает как мобильное приложение, также есть формат веб-кабинета на movie-planner.ru. 

Мы используем искусственный интеллект в нашем сервисе, и про него я как раз хочу рассказать: полгода назад я начал открывать для себя его возможности, и с тех пор исследую всё новое и новые способы применения, экспериментирую с мультиагентными системами и ищу, как интересно можно применить нейросети. Так как я изучаю всё методом проб и ошибок, путь тернист, и если вы захотите поделиться вашим взглядом или идеями, буду рад их услышать!

Мини-ПК уже давно перестали ассоциироваться исключительно с офисными девайсами с урезанной функциональностью. Сегодня среди них встречаются модели, способные заменить полноценный настольный компьютер, запускать современные игры и использоваться для серьезной работы с графикой или видео. Казалось бы, удивить в этом сегменте уже сложно, однако время от времени появляются устройства, которые идут совсем другим путем.

Именно таким для меня оказался Khadas Mind 2. Знакомство с ним получилось совершенно случайным. Все началось с неожиданной поломки моего рабочего мини-ПК. Затем были поиски замены, долгие сравнения разных моделей, а в итоге удалось приобрести устройство, существование которого многие вообще не подозревают. Более того, это оказался не просто мини-ПК, а целая модульная платформа с собственной экосистемой аксессуаров.

Привет, коллеги! Хотел бы поделиться с вами своим опытом запуска моего расширения для браузера Mobile View, которое позволяет проверять адаптив непосредственно поверх десктопа, на такой площадке, как Product Hunt. Ссылки на приложение оставлять не буду — это не реклама, а скорее пост на подумать и обменяться опытом взаимодействия с этой платформой.

Проблема: 20+ проектировщиков наружных сетей связи при оформлении тома рабочей документации НСС (наружных сетей связи) тратили несколько дней на ручное черчение продольных профилей сети с выявлением коллизий с другими наружными сетями и на ручное вычисление всех необходимых позиций спецификации оборудования и материалов по данному разделу.

Решение: внедрение технологии информационного моделирования наружных сетей связи, позволяющее с помощью создания 3D-модели наружных сетей связи генерировать продольные профили сети и спецификацию из нее за несколько часов, устраняя коллизии с другими сетями (водоснабжение, водоотведение, электроснабжение, освещение, тепловая сеть) в автоматизированном режиме. 

Результат: время получения основных графических данных рабочей документации по наружным сетям связи в среднем по рядовому тому рабочей документации сократилось с нескольких дней до нескольких часов, риск допуска ручных ошибок свелся до нуля, адаптация проектировщиков для применения данной технологии  —  3-5 дней. 

Привет, Хабр! Меня зовут Рудольф Караджаян, я — руководитель проекта внедрения и развития технологий информационного моделирования наружных внутриплощадочных сетей в ПИК Digital. Сегодня расскажу, как мы решили одну из непростых задач в BIM-автоматизации — помогли перейти проектировщикам наружных сетей связи на технологию информационного моделирования, при этом сэкономив часы рутинного и монотонного труда и снизив риск ошибки до нуля.

Привет, хабр! В этой статье на примере простого чата реализуем E2E шифрование.

Продолжаем нашу серию статей по сетевой разработке на Go. В прошлой статье мы писали простейший TCP-чат. В этой статье добавим в наш чат шифрование для безопасного обмена данными.

PrimeTek, бывшая PrimeFaces, запустила PrimeUI — новую лицензионную модель для экосистемы PrimeNG, PrimeReact и PrimeVue. Это подаётся как унификация бренда, но по сути компания собирает свои ключевые продукты под одной коммерческой оболочкой. Раньше они существовали как набор отдельных библиотек, которые монетизировались через дополнительные продукты и сервисы. Теперь вся экосистема превращается в единый лицензируемый актив.

В статье разберёмся, что именно изменилось, что останется бесплатным, в чем сильные стороны новой схемы и какие риски она несёт для команд и компаний.

Заметил такую особенность во многих учебных статьях и туториалах: в популярных объяснениях паттернов часто не хватает оговорки, что ради упрощения объяснения в примере нарушены принципы SOLID.

Почему так: многие из примеров решают задачу обучения, а не задачу проектирования архитектуры. То есть примеры часто короткие и удобные для объяснения, но иногда вместе с этим они теряют важные свойства самого паттерна.

Особенно часто это происходит с Factory Method. В этой статье мы разберём несколько популярных примеров этого паттерна, посмотрим, где именно возникает проблема, и обсудим альтернативы в реальных проектах.

У студенческих проектов часто есть проблема: после защиты они отправляются в архив. Студент получает оценку, преподаватель — отчёт, но результат редко кто-то использует.

Меня зовут Кирилл Курдюков, и мы в команде YDB стараемся строить работу иначе. Для нас диплом, курсовая или исследовательский проект — это возможность дать студенту реальную инженерную задачу, а не искусственный учебный пример. Такую задачу, у которой есть контекст, пользователи, ограничения, архитектурные решения и шанс стать частью продукта или его экосистемы.

Ранее мы уже рассказывали на Хабре, как начать контрибьютить в YDB и какие задачи могут подойти для первых опенсорс-вкладов. Эта статья — продолжение той же темы, но с фокусом на студентах: в ней мы делимся, как подбираем темы для дипломов и учебных проектов, как сопровождаем работу и почему стараемся делать так, чтобы результат был полезен не только на защите.

У студенческих проектов часто есть проблема: после защиты они отправляются в архив. Студент получает оценку, преподаватель — отчёт, но результат редко кто-то использует.

Меня зовут Кирилл Курдюков, и мы в команде YDB стараемся строить работу иначе. Для нас диплом, курсовая или исследовательский проект — это возможность дать студенту реальную инженерную задачу, а не искусственный учебный пример. Такую задачу, у которой есть контекст, пользователи, ограничения, архитектурные решения и шанс стать частью продукта или его экосистемы.

Ранее мы уже рассказывали на Хабре, как начать контрибьютить в YDB и какие задачи могут подойти для первых опенсорс-вкладов. Эта статья — продолжение той же темы, но с фокусом на студентах: в ней мы делимся, как подбираем темы для дипломов и учебных проектов, как сопровождаем работу и почему стараемся делать так, чтобы результат был полезен не только на защите.

Кажется, современный бизнес научился управлять всем: продажами, ресурсами, бюджетами, сотрудниками. Почему тогда на поиск специалиста, который устранит сбой в интеграции приложения, уходит несколько дней? А кто обновляет инструкции по запуску рекламы – вообще непонятно. Так бывает, когда в компании не работает управление знаниями. Разбираемся, почему так происходит и как база знаний помогает изменить ситуацию.

Привет, Хабр! Сегодня я хочу поделиться своим опытом разработки ASOC платформы.

В статье я расскажу о преимуществах такого решения, затем опишу особенности реализации всех ключевых компонентов. Моя цель показать, что разработка собственных ИБ инструментов сегодня не является сложной задачей и, возможно, вдохновить кого‑то на самостоятельное улучшение практик AppSec и DevSecOps в своей компании.

Когда я запустил свой парсер Telegram-чатов на проде, он просто ослеп. В тестовой группе всё летало, а в 26 боевых чатах — абсолютная тишина и ноль лидов. В этой статье расскажу, почему стандартный слушатель events.NewMessage в Telethon ломается под капотом алгоритмов Телеграма, и как я полностью переписал архитектуру на Active Pull. Бонусом покажу, как двойная фильтрация (Python + n8n + LLM) спасла меня от разорения на токенах OpenAI и отсекла 99% мусора.

Визуальный стек статейного сайта складывается из сотен мелких решений — от оси GRAD в шрифте до длительности анимации закрытия модального окна. Каждое такое решение либо работает на чтение, либо ворует внимание у текста.

Пока фронтенд-инженеры продолжают пересобирать свои проекты на новых сборщиках, JavaScript как язык становится всё более зрелым, быстрым и безопасным. Мы собрали самые интересные новости из мира JS и TS за последние месяцы, мимо которых нельзя пройти.

Добрый день,Хаброжители! Сегодня мы подготовили для вас перевод статьи.

В статье рассматривается переход от взаимодействия человек-агент к полностью автономным системам. Авторы подчеркивают, что такие агенты представляют собой сложные распределенные системы, требующие надежного и отказоустойчивого дизайна.

Вдохновляясь принципами языка Erlang, они представляют библиотеку ramure, которая позволяет легко создавать и оркестровать надежные агентные процессы с прозрачным мониторингом и механизмами восстановления.