Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, руковожу отделом рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем сайты, интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud.

Частый вопрос от клиентов, которые заказывают у нас аудит: он же вроде нормально работает, зачем еще платить за технический аудит? Отвечаю: сайт сейчас одновременно общается с четырьмя разными читателями — человеком, поисковым роботом, алгоритмом ранжирования и, с 2024 года все активнее, краулером нейросети, который решает, упомянуть ли вас в ответе. 

Все четверо считывают одни и те же технические сигналы: скорость загрузки, структуру разметки, доступность контента. Разберем, что именно они смотрят и как проверить это самостоятельно.

Локальный запуск больших LLM быстро упирается в память: веса не помещаются, оффлоад режет скорость, а красивые бенчмарки мало говорят о реальной нагрузке. Разбираем эксперимент с Kimi K3 на 2,8 трлн параметров и смотрим, как MoE, квантование, стриминг и иерархия памяти меняют пределы потребительского железа.

Цифру «+1100%» я увидел в чужом пересказе, и это ровно тот жанр новости, после которого приходят спрашивать, что будет со сметой. Часть нашей нагрузки на DeepSeek пакетная, ее можно двигать по времени суток, так что вопрос был прикладной: насколько сильно двигать и куда.

Я открыл прайс, взял профиль своей нагрузки, перемножил. Получилось 2,3. Перепроверил на других профилях, получилось от 2,3 до 2,9. Роста в 11 раз не вышло нигде.

Дальше выяснилось, что 12,1 существует, живет ровно в одной клетке прайса из шести и весит в счете меньше 10%. А по дороге я наткнулся на вещь поинтереснее: пиковые окна DeepSeek объявил в UTC, и в московском времени они ложатся так, что из рабочего дня дорогим оказывается ровно промежуток с 10:00 до 13:00, после чего до 04:00 следующих суток все идет по дешевому тарифу.

Ниже разбор прайса, реверс-инжиниринг пиковых окон, таблица «найдите свой часовой пояс», калькулятор на 40 строк и фрагмент crontab, который сдвигает батч за 13:05.

В этой статье я хотел бы сделать отчёт по эксперименту: взять чужой заброшенный Java-проект и методично прогнать через Claude Code все стадии, которые проходит легаси-код в реальной команде — от первого знакомства до рефакторинга и аудита.

Проект — форк учебного e-commerce на Spring Boot 2.2 / Java 11, Spring Security, Spring Data JPA, JWT, PostgreSQL, Angular 7 на фронте. Не обновлялся около шести лет — типичный «замороженный» легаси, только меньшего масштаба, чем в реальной компании.

Меня зовут Игорь Кузнецов, я ИТ-директор компании «Эрегион». Мы развиваем ИИ-продукты и консультируем бизнес по внедрению ИИ в рабочие процессы.

Недавно в качестве эксперимента я решил проверить, можно ли полностью передать продуктовые и ИТ-задачи ИИ-агентам. В итоге собрал систему из 13 агентов, которые сами разбирают задачи, распределяют работу, проверяют друг друга и фиксируют результаты.

Первые внедрения этой системы мы сделали в процессах «Кабель.РФ». В статье расскажу, как все устроено, зачем агентам понадобился таск-трекер и что из этого получилось.

Этот значок на компьютере моего коллеги выглядит лучше

Как-то я общался с коллегой у него за компьютером и заметил, что логотип выглядит не совсем так, как моём компьютере. На компьютере коллеги он казался тоньше и больше походил на исходное изображение. Он имел размер 15px; на картинке выше показана его увеличенная версия.

Примечание: показано не исходное изображение. Это было уже довольно давно, поэтому я создал новое изображение, чтобы продемонстрировать, в чём же проблема.

Если прищуриться или отойти подальше, то изображение из Chrome выглядит толще. Это немного странно, но если заменить картинку на SVG, то проблема исчезнет. Однако мне всё равно стало любопытно: почему она вообще так рендерится?

Я провёл исследование и обнаружил в Chrome изящную оптимизацию, используемую для рендеринга JPEG в мелком масштабе.

После прошлой статьи про железо нашего беспилотного трактора от Когнитив в комментариях набралось много конкретных вопросов: как он вообще «видит» мир, как едет там, где нет спутников, и что происходит, когда перед ним внезапно оказывается корова. Отвечаю на них здесь, и заодно рассказываю, как устроена работа в коровниках, потому что это одна из основных текущих задач для платформы.

Я достаточно долго жил с тревогой и паническими атаками, и пять лет потратил на попытки справиться самому. Это были самые бесполезные пять лет в моей жизни. Собрал девять блоков про ментальное здоровье, которые могут кому-то сократить путь до улучшений.

У каждого опубликованного сайта GitBook уже есть MCP-сервер. Мы узнали об этом случайно и вместо конвертеров просто дали агенту ходить в документацию напрямую — сотня страниц переехала на Diplodoc за четыре дня. Что агент сделал сам, где проходит граница его возможностей и какие десять вещей пришлось доделывать руками.

Воронка продаж или любая другая воронка (производства, закупок, HR) в любой CRM всегда начинается с бизнес-аналитики, т.е. надо понять процессы в бизнесе клиента и под них настроить IT инфраструктуру, а не наоборот.

Тыкать пальцами кнопки в Битрикс24 много ума не надо, а вот сделать правильно, именно так как надо клиенту - это и есть специальность интегратора CRM.

Воронка продаж это всегда определение:

Сегодня ИИ позволяет генерировать тонны шаблонного кода за секунды. Нагрузка на опытных инженеров сместилась: мы теперь не столько пишем фичи, сколько разгребаем сгенерированный мусор.

Откуда взялся демпинг? Бизнес попал в ловушку метрик. Менеджмент видит, что скорость генерации строк кода выросла в разы, и считает, что разработка стала дешевой и простой. Раз «код пишется сам», значит, ценность программиста упала — отсюда и попытки демпинговать рынок, срезая офферы на 25%. Но это иллюзия. Бизнес не понимает, что ИИ увеличил скорость создания хаоса, а не готовых систем. И вместо проверки системного мышления — того, как архитектор наводит порядок в ИИ-хаосе, — на техсобесах продолжают устраивать школьные викторины. Этот перекос отлично проявился на задании с «Code Review».

Или, как один простой вопрос неожиданно превратился в микро-расследование.

Опуская неинтересную предысторию, нынешнее утро застало меня на сайте Context7 — MCP-сервера, обещающего всегда актуальную документацию для огромного количества фреймворков, языков и библиотек.

Что будет, если навайбкодить всякое, а потом внимательно посмотреть, что это мы натворили и насколько оно ужасно? Пора ли увольнять мясных программистов, или пора отменять подписку и нанимать мясных, чтобы они все исправили, пока не поздно?

Краткое изложение исследования с конференции IEEE-ISTAS 2025 о том, как LLMки пишут уязвимый код. Возможно вы замечали, что ИИ очень бодро начинает любой проект, быстро делает какой-то MVP, и даже код получается хороший, аккуратный, безопасный. Но через сколько-то шагов начинается кошмар. Вот внимательный разбор этого кошмара.

Каждую неделю я собираю лучшее из мира ИИ для предпринимателей, блогеров, маркетологов, экспертов и тех, кто запускает проекты. Только то, что экономит время и помогает зарабатывать деньги.

Тут подборка за 2-16 августа 2026 года.

Без долгих вступлений.

Начнем.

До AVM виртуализацией управляла сторонняя платформа. Иногда она зависала и переставала принимать задачи. Нагрузку распределили между несколькими экземплярами платформы, но зависания продолжились. До вмешательства операции клиентов не шли.

Автодополнение кода появилось задолго до больших языковых моделей. Ещё в 1997 году IntelliSense в Visual Basic 5.0 подсказывал конструкции, допустимые в текущем контексте программы. Позже подсказки начали ранжировать с помощью машинного обучения, а в 2021 году GitHub Copilot сделал LLM-based автодополнение массовым продуктом.

При этом основная задача почти не изменилась: понять по доступному контексту, какой код разработчик собирается написать дальше. В этой заметке разберём, какой контекст можно передать модели, почему одного кода рядом с курсором часто недостаточно и как количество и качество контекста влияют на итоговую подсказку.

Стоит компьютеру начать притормаживать, как многие первым делом идут ставить какой-нибудь оптимизатор. Подход в целом понятен. Нажал кнопочку, и программа сама очистила память, прибила все лишнее, и система полетела как новенькая. Ведь все же знают, что за годы работы любая ОС, а не только Windows, обрастает мусором, а мусор этот тормозит, и надо его просто вымести. Так? Так. Правда, нередко то, что делают эти программы, либо ничего не меняет, либо меняет, но во вред. А то немногое, что систему и правда ускоряет, никакой кнопки не имеет и денег не стоит. Об этом и поговорим.

В некотором царстве, в некотором государстве… Историю расскажу, как сказочку, из тех соображений, что в сказочника камней не кидают, аллергия на камни :) Ибо, ну что с него взять? Он же сказочник!

Так вот. Жила была компания, давненько это было, домен AD, w2k3 сервера, филиалы по области штук 15-20, в каждом по контроллеру домена для надежности, и объединялись они с головным офисом каналами ВПН. В некоторых ранних версиях даже через GSM-модемы.

И настали трудные времена, да так что пара филиалов задумали уйти к Шведам отпочковаться в самостоятельность. Или компанию разрывать начали за долги из-за взаимных неплатежей, я уже не помню. История покрылась патиной.

Архитектор в том домене был человеком незлобивым. Рассудил, что проще всего, при отключении филиала — долгосрочное падение линка — это как умерли, ну и потом просто удалить из домена и контроллеры, и сайты. И делу конец.

И для филиалов, тоже нормально — погасили ВПН и захватили роли FSMO на свои контроллеры, и дальше жить поживать. Зеркально удалив все лишнее, за ненадобностью. Рабочий вариант.

Но пришли к архитектору старшие и намекнули так прозрачно, что негоже отпускать филиалы просто так, придумай, говорят, что-нибудь этакое. Видимо, у них свои резоны были :) .

Привет, я Николай Видов, тимлид команды чат-ботов в Т-Банке, восемь лет пишу на Python. 

Казалось бы, конфигурация — это просто .env и settings.py. Но стоит приложению вырасти — и начинается: секреты утекают в логи, port внезапно приходит строкой abc, настройки дублируются между окружениями. Я прошел путь от хардкода до типизированных схем и понял: конфигурация — это не мусорный код на скорую руку, а часть инфраструктуры, которую нужно проектировать так же тщательно, как бизнес-логику.

В статье — эволюция подходов к конфигурации в Python: откуда мы пришли, куда идем и какие грабли встречаем на пути. Разберу, как в Python-проектах обычно подходят к управлению конфигурацией. Сравнения конкретных библиотек не будет — сосредоточусь на самих подходах и границах их применимости.

Настройка telemetry.telemetryLevel=off отключает телеметрию платформы, но не обновления, Git, синхронизацию, расширения и запросы к AI-провайдеру. Разбираю, какие данные могут уходить по каждому каналу, что реально видно в сети и почему сам факт TLS-соединения еще не доказывает утечку кода. В практической части - аудит Xynapse IDE: три 60-секундных холодных старта, ноль событий Sysmon Event ID 3 при работающем положительном контроле, 19/19 подтвержденных мер и 5/5 явно зафиксированных границ результата.