Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Domain-Driven Design (DDD) звучит как серебряная пуля. Когда мы начинаем проект на ASP.NET, идея четкого разделения на слои, изоляция бизнес-логики в домене и использование паттернов вроде Repository и Unit of Work кажется идеальной архитектурой.

Но есть один нюанс: магия DDD начинает испаряться ровно в тот момент, когда количество агрегатов (реестров) в проекте переваливает за 30. То, что было элегантным решением для CRM с 10 сущностями, превращается в бюрократический ад для ERP-системы или крупного маркетплейса.

В этой статье я разберу, почему классический DDD в ASP.NET (особенно в связке с Entity Framework Core) становится узким местом на масштабных проектах.

Я просто хотел выложить мобильное приложение и начать зарабатывать. В итоге – блокировка Google-аккаунта, несколько кругов ада с тестированием и квест с выводом денег. Рассказываю, как это было и почему это оказалось сложнее, чем написать само приложение

Разработка документации на создаваемые ИТ-продукты – это не только «правила хорошего тона», но и насущная необходимость. Ведь без технического задания невозможно зафиксировать требования к продукту, без руководства пользователя сложно грамотно продуктом пользоваться, без технической документации, описывающей продукт, сложно будет искать и исправлять ошибки и проводить необходимые доработки, когда в них возникнет необходимость, и т.д.

Обычно документацию делают по одному из двух путей – либо используют стандарты, описывающие требования к составу, структуре и содержанию документов (например, ГОСТ 19-й и 34-й серий – ЕСПД и КСАС), либо самостоятельно разрабатывают документ, создавая его на основе собственного опыта или по существующим образцам, в т.ч. взятых из интернета.

Но как же её правильно сделать?

Мой ответ - начинать надо с синопсиса документов.

Когда смотришь на существующие self-hosted мессенджеры, часто видишь одно из двух: либо сложную инфраструктуру, которую непросто развернуть (Matrix/Synapse), либо минимализм без шифрования. ONYX — это попытка найти середину: простой в развёртывании сервер, полноценное E2E-шифрование и режим работы в локальной сети без интернета вообще.

Как вырваться из замкнутого круга навязываемых акулами BigTech сомнительных технологий на простор устойчивого развития? Как сделать так, чтобы код внедряемой сейчас Дизайн‑системы — через пару лет опять не превратился в очередную, никому не нужную и максимально не удобную, «тыкву‑легаси»? Как выйти из дурного холивара с модными фреймворками на фронтенде и сделать библиотеку переиспользуемых компонент подходящую сразу для всех технологий и «на века»?)))

Ваша команда работает с большим количеством различных недокументированных проектов, основанном на одном визуальном языке? У вашей корпорации есть строгий брендбук и огромное количество клиентских веб‑сервисов написанных на разных фреймворках, которые по факту выглядят немного по‑разному в «одних и тех же мелочах»? Ваши фронты «пишут каждый свой фреймворк для дизайна заново каждый раз на каждом проекте»? Знакомо? UUI спешит к вам на помощь!

Мода на технологии все стремительней меняется, а браузер и простой интерфейс в нем остается. Вышел новый модный фреймворк и заказчику хочется проект именно на нем? Да пожалуйста! Легко! Так мы становимся максимально независимы от капризной и накаченной лоббированием индустрии реализуя основную задачу. Поставляя единый гайдлайн повсюду.

Хотите научиться предсказывать продажи, цены на недвижимость или спрос на товары, учитывая сразу несколько факторов? Вам поможет множественная регрессия.

В этой статье вы узнаете:

• Математическую основу множественной линейной регрессии – от уравнения гиперплоскости до метода наименьших квадратов;
• Разбор полного кода на Python с использованием scikit-learn на реальном датасете Advertising (200 наблюдений);
• Как интерпретировать коэффициенты модели;
• Сравнение с простой линейной регрессией – насколько лучше работает множественная модель;
• Расширение до полиномиальной регрессии, когда линейности недостаточно.

50 итераций колесом мыши, чтобы просмотреть содержимое одного выпадающего списка. Это не баг — это фича Хабра и десятков других сайтов.

Обзор доступных зарубежных VPS/VDS-серверов, недорогие виртуальные серверы, разные локации, NVMe, Linux/Windows, гибкая оплата и быстрый запуск проектов.

Google Research выпустили TurboQuant - новый алгоритм сжатия данных, который сокращает объём кэш-памяти LLM как минимум в 6 раз и даёт ускорение до 8 раз. При этом заявляется отсутствие потерь в точности, что напрямую влияет на эффективность работы ИИ.

Я трачу 5–8 часов в неделю на звонках. Продуктовые колы, ретро, один-на-один с командой. Раньше выходил из звонка — и либо судорожно писал заметки по памяти, либо не писал ничего и потом забывал половину договорённостей. Потом начал использовать Quill. Теперь через две минуты после окончания любого звонка у меня есть полный транскрипт, резюме и список action items.

Разберу, как это работает, что отличает Quill от конкурентов и почему я переключился с Granola.

В каждом ИТ‑проекте есть момент, когда опытный разработчик или архитектор получает в подчинение джуниора или новую команду. Естественно, тимлид хочет добиться эффективной работы своих новых подчиненных искренне веря, что он ментор, наставник, «старший товарищ». Но через некоторое время для команды он превращается в надзирателя, который заглядывает через плечо, проверяет каждый коммит и требует отчета по каждому чиху.

В этой статье мы разберем, где проходит грань между здоровым контролем и токсичным микроуправлением, почему умные руководители попадают в эту ловушку и как из нее выбраться.

Результат хорошего видео сегодня — это не столько про возможности ИИ, сколько про понимание его работы и логики выполнения поставленных задач. Поверьте, никто лучше самих ассистентов (GPT и Cloud) не понимает «потолок», который можно вытащить из нейронок. И вовсе не обязательно проходить курсы по промпт‑инжинирингу, чтобы научиться создавать или находить хорошие промпты для генерации видео — этому уже посвящены целые сайты, разделы в Pinterest. Мы решили собрать немного интересных идей в одном месте, посвященных видео, которые прямо сегодня «разрывают» Тик Ток и Ютуб. 

Сделать такие видео Вы можете в Fox AI — это бот, который включает разные движки самых популярных ИИ (Kling, VEO, Sora и другие). Работает в Telegram без ВПН;

Дисклеймер:

Эта статья написана полностью ИИ, на основе моего запроса к 10 разным нейросетям, с одним коротким запросом на тему «С чего начать, чтобы улучшить наше управление в IT‑бизнесе».

Бизнес: 12 человек, сегмент «IT‑бизнес» (обслуживаниие информационной инфраструктуры), вроде всё нормально, но хочется развития.

Некоторое сравнение сырых ответов 10 нейросетей приводятся в отдельной статье.

По моей просьбе ИИ NotebookLM обработал их ответы, и сформировал общие рекомендации (через функцию «Отчёты»). Я решил не держать их под спудом, и опубликовать. Возможно, вам они будут интересны. Там некоторая перегрузка сленгом, на мой вкус, но был задан именно сегмент «IT‑бизнес», возможно это повлияло.

Прошу вас высказаться в комментариях, насколько они кажутся вам полезными. Можно ли уже использовать ИИ в качестве своего личного карманного консультанта по улучшению менеджмента?

Обратите внимание — это чисто исследовательская работа, тут нет никакой рекламы. Прошу карму не снижать:‑)

Agentic SOC — это не «ещё один модный модуль с ИИ», а переход от ручной обработки инцидентов и цепочек автоматизации к более самостоятельной модели, где агенты собирают контекст, обогащают инциденты, предлагают действия и иногда запускают безопасные реакции под контролем человека.
Проблема в том, что вместе с ускорением появляются новые риски: слишком широкие полномочия, ошибки сопоставления, внедрение вредоносных подсказок, неверные решения по изоляции и ложная уверенность в «умной автоматизации».

Эта миниатюра, плод моего воображения, родилась из размышления о новой волне сокращения бюджета.

Я, как человек творческий и прагматичный одновременно, могу трактовать эту "разнарядку сверху", с одной стороны, как тест на долб..бов в регионах, а другой - как поиск нестандартных подходов в решении стандартных вопросов. К тому же, отсутствие хоть сколько-нибудь внятной информации: Кто? Как? И чем? - делает данное распоряжение подобным нейросетевой галлюцинации по запросу (привет, Алиса и Гигачат).

Ну да и хр..н с ними...

---

Когда на военно-морском параде в честь присоединения Крыма развалилась выпущенная из сторожевого корабля торпеда и просто упала в воду, произошел короткий, но очень ёмкий диалог между личным составом торпедной части этого корабля:

Наводчик: Товарищ старшина! Пуск произведен! Торпеда... развалилась!

(Секундное замешательство)

Рев старшины: ЧТО!? ЗНАЧИТ!? РАЗВАЛИЛАСЬ!? ДА Я ВАС ВСЕХ К ШПАНГОУТУ ПРИВЯЖУ! БУДЕТЕ ДО КОНЦА ВАХТЫ КАК СУВЕНИРЫ ПОРТОВЫЕ БОЛТАТЬСЯ!...(и так далее)

Тут с палубы спускается командир боевой части, капитан третьего ранга:

- ТИХО! Доложите обстановку!

Багровый старшина вытянулся:

- Товарищ-капитан-третьего-ранга! (И на мгновение замолчал, выпучив глаза от напряжения и пытаясь подобрать формулировку) Торпеда развалилась...

- Сам вижу! - резко оборвал капитан - Как такое... Где механик!?

- Я! - высунулся механик из приборного отсека

Капитан третьего ранга уже набрал в грудь воздуха, чтобы "по полной строгости, и в соответствии с уставом"... Но глядя на растерянные лица всего личного состава, понял, что сам слегка растерялся. Они ведь тридцать три раза все проверяли и перепроверяли. На секундомер можно было не смотреть - все отработано до автоматизма.

Тема сериализации данных является базой для любого мобильного разработчика, поскольку используется для работы с сетью, файловой системой и коммуникацией между основными компонентами. Но есть в этом вопросе особенность, с которой я столкнулся впервые за 7 лет.

Именно об этом открытии и пойдет речь в статье — о смеси двух методов сериализации, — а также о том, почему для решения этой задачи важно разбираться в работе разных видов classLoader. Информация из статьи поможет вам постепенно мигрировать на Parcelable в нужных местах, не переписывая сразу все классы на новую технологию.

PSA (Project Specific Autocomplete) — плагин для продуктов IntelliJ

Хочу представить Вашему вниманию плагин для продуктов IntelliJ, который позволяет создавать:

Автокомплит на основе кода Вашего проекта

Переходы к определению элемента синтаксического дерева (на основе кода Вашего проекта)

Шаблоны кода, состоящие из одного файла (на основе кода Вашего проекта)

Шаблоны кода. состоящие из нескольких файлов (на основе кода Вашего проекта)//

Ссылка на репорзиторий здесь. Для подробностей, прошу под кат.

Три года борьбы со спамом: от простых роботов до живых людей за 30 рублей, которые сбивают аналитику конкурентов. Капча, JWT, fingerprinting — всё это работало, но теперь спамеры стали умнее. Наш новый подход — система смягчения: заявка всегда принимается, спамер уходит удовлетворенным, но бизнес не получает мусор.

Собрали гайд по работе с Git для новичков. 

Разберём, как Git хранит изменения, какие команды нужны для базовой работы с репозиторием и ветками и какие ошибки чаще всего допускают новички. Все команды показываем на примерах в терминале, чтобы их можно было сразу попробовать.

Сохраняйте и пользуйтесь.

Эта статья про нюансы распознавания кириллицы в коде, и про волшебные файлы, которые не понимают, в какой они кодировке, и ломают работу в коде.

В этой статье разберём, как файл «притворялся» что он Macintoch, хотя был Windows-1251, и какую проверку пришлось из-за этого дописать поверх стандартного Encoding.GetEncoding(cdet.Charset);