Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Ежедневная деятельность любого бизнеса сопровождается постоянным заключением договоров. Значительную часть этого потока составляют закупки и поставки. Поскольку закупки занимают существенную долю расходов компании, прозрачность и управляемость этого процесса всегда находятся в фокусе внимания руководства.

Значительная часть закупочной работы — это рутина: найти релевантных поставщиков, разослать однотипные запросы, собрать и сравнить предложения, оформить заказ, проконтролировать оплату и поставку.

Масштаб рутины (то есть задач, которые, используя современные технологии, можно было бы автоматизировать) подтверждают опросы. По данным совместного исследования ITFB Group и hh.ru (более 2 тыс. респондентов), 39% сотрудников считают, что рутина отнимает два рабочих часа из восьми, ещё 37% — до четырёх часов, а 14% — до шести. Самыми рутинными называют задачи, связанные с бюрократией (55%) и отчётностью (36%). Логичное желание сотрудников — передать эту часть работы машине (Коммерсантъ).

Рутина и недостаток автоматизации неизбежно влекут ошибки. Опрос (Gartner) показывает, что треть финансовых специалистов еженедельно несколько раз ошибаются в ходе выполнения рутинных операций. Это удлиняет закупочный цикл и приводит к финансовым потерям для компании.

В связи с этим бизнес возлагает большие надежды на внедрение ИИ‑решений в этой сфере. В докладе «Поставки и закупки» Gartner приводит результаты опроса, согласно которому компании ожидают, что внедрение GenAI в закупочную деятельность увеличит производительность на 21%, рост экономии затрат на 12% и увеличение выручки на 11%.

Практически любая деятельность человека в той или иной степени является результатом развития науки и нашего понимания ее законов. Инструменты, которыми человек пользуется во время своей деятельности, также являются продуктом понимания множества элементов самых разных наук. И речь идет не только о лабораторных или инженерных инструментах, но и о музыкальных. Если рассматривать фортепиано как сложную техническую систему, то в ее реализации заложена механика, акустика, материаловедение, термодинамика и множество других ветвей науки. И все это для достижения идеального звучания. Но, если данный инструмент столь сложен, влияет ли на его работу то, как человек с ним обращается? Долгие годы музыканты спорили о том, что характер касания к клавишам фортепиано влияет на результирующий звук. Одни уверены в правдивости данной теории, другие считают, что какое бы ни было касание, звук зависит исключительно от самого инструмента. Ученые из института NeuroPiano (Киото, Япония) провели исследование, которое наконец-то разрешило этот спор. Как именно ученые проверяли гипотезу, и каковы ее результаты? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

В мире существует более 300 жестовых языков — и при этом глухие и слабослышащие люди по-прежнему сталкиваются с барьером в общении с теми, кто жестового языка не знает. Переводчики-люди незаменимы, но их всегда не хватает: не каждый врач, учитель или продавец в магазине владеет ASL или РЖЯ. Технологии давно пытаются восполнить этот пробел — и до последнего времени безуспешно. Теперь исследователи из Университета Ёнсе в Сеуле сделали шаг, который может изменить ситуацию:семь небольших электронных колец, надетых на пальцы, в связке с нейросетью распознают жесты и переводят их в текст — без проводов, без перчаток и без длительной калибровки под каждого пользователя.

Полгода назад мой друг провалил собес в Иннотехе на одной фразе: «Напиши State Machine без локальной переменной». Это был его четвёртый отказ за месяц. Тем вечером я завёл табличку — и за полгода собрал базу из 247 разобранных Java-интервью по 27 компаниям: от Сбера и ВТБ до ERP-вендора, о котором почти никто не слышал.

В статье — три вещи: 12 вопросов, которые повторяются в 80% собесов; почему совет «возьми топ-50 с Хабра» в 2026 уже не работает; и почему вопрос №7 стабильно валит 9 кандидатов из 10 — включая тех, кто читал Bloch и Goetz.

Как сейчас модно говорить, “в связи с известными событиями”, у некоторых любителей бесплатного почтового хостинга для своего домена скоро превратятся в тыкву SMTP и IMAP. Оставим лирику, чего это одна большая компания стала гоняться за оставшимися тремя пользователями и стоит ли платить по такому ценнику. Ну, приспичило и приспичило, эффективным менеджерам тоже хочется кушать. И если кто-то решит платить, с испуга или радуясь платным возможностям, совет им да любовь.

А у нас задача чуть сложнее - поиск альтернатив.

То, что мы сейчас называем КПК, PDA или по-русски «наладонником», зародилось из двух параллельных миров. Первый мир – это мир фантастов и исследовательских лабораторий, где мечтали о персональном компьютере будущего. Второй – мир программируемых калькуляторов с простейшими дисплеями. В какой-то момент эти два мира встретились

Еще в конце 60-х годов XX века Алан Кей, работавший в Xerox PARC, сформулировал концепцию Dynabook. Это должен был быть портативный компьютер размером с блокнот, с плоским дисплеем, графическим интерфейсом и ориентацией на обучение. По сути, Кей описал не столько КПК, сколько идеальный персональный мобильный компьютер. Что-то среднее между ноутбуком, планшетом и электронным учебником. Но технологии того времени были абсолютно не готовы к такой роскоши. Процессоры слабые, память дорогая, дисплеи примитивные, аккумуляторы тяжелые. Поэтому Dynabook долго оставался мечтой. Но в 80-е от мечт перешли к делу.

Почти всё, что я считал про устройство Claude Code изнутри, оказалось упрощением. Я распаковал бандл версии 2.1.88 — около 1884 файлов в src/ — и пошёл сверять, что из общеизвестного правда, а что нет. Ниже восемь мест, где расхожее мнение разошлось с кодом, и под конец одна вещь про безопасность, которая мне самому не понравилась.

Российский ИТ-гигант «Группа Астра» готовится выйти на российский рынок цифровых прав. Это важный шаг не только для самой компании, но и для всего отечественного рынка блокчейна, поскольку публичные ИТ-компании до сих пор редко выходили на эту площадку, а уж тем более с прицелом на системную работу с розничными и корпоративными инвесторами. Разбираемся, что именно выпускает «Группа Астра», зачем это делается и как выглядит рынок, в который она заходит. 

Что готовит рынку «Группа Астра»

Первый выпуск «Группы Астра» — это классические долговые ЦФА, то есть по экономической сути аналог облигаций, только оформленный записью в распределённом реестре, то есть в блокчейне. Решение о выпуске было размещено на площадке «А-Токен» — блокчейн-платформе АО «Альфа-Банк», которое одновременно выступает и оператором информационной системы, и оператором расчётов. Документ опубликован 6 мая 2026 года, сбор заявок от инвесторов идёт с 7 по 15 мая, вторичные торги стартуют 18 мая. 

Параметры выпуска выглядят как пробный, но вполне рыночный заход. Номинал одного ЦФА составляет 1000 рублей. Минимальный объём эмиссии, при котором выпуск признаётся состоявшимся, — 1000 штук, то есть 1 млн рублей. Максимальный — 500 000 штук, или 500 млн рублей. Ставка установлена в размере 14,5% годовых, выплаты купонные, ежемесячные. Срок обращения — девять купонных периодов, примерно по месяцу, затем погашение по номиналу. Досрочное погашение не предусмотрено, дополнительное обеспечение отсутствует, поскольку инвестор доверяет эмитенту. А достигается это через доверие к оператору информационной системы, реализующей технологию распределенного реестра, тк именно он допускает к эмиссии организации, проводя скоринг. 

Привет, я Павел Семенищев, сетевой инженер в Yandex Infrastructure. В команде Network Operations Center (NOC) мы отвечаем не только за магистральные и дата‑центровые сети, но и за офисные, а также сети складов и дарксторов Яндекс Лавки. А это ОЧЕНЬ много удалённых точек присутствия, и при проблемах с Wi‑Fi на каждую сетевика не отправишь.

Для быстрого сканирования параметров сети на местах я создал WiProber под Android и WiFi Prober под iOS — получился сетевой «комбайн» для инженера, который сначала был нашим внутренним инструментом, а теперь есть и в общем доступе. Под катом расскажу, что умеют эти приложения, и какие ограничения операционных систем удалось обойти при их создании.

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я основатель и управляющий партнер венчурного фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические стартапы в США, Великобритании и Израиле, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

В марте у Sequoia вышла авторская статья о том, где в AI прямо сейчас лежат самые большие не реализованные рынком возможности, и мы сразу сочли ее достойной внимания. Тезисы из нее затем частично поднимались на интервью AI Askent.
Логичный сегодня вопрос любому фаундеру, строящему AI-инструмент: что будет с твоим продуктом, когда следующая версия Claude сделает его просто одной из своих новых фич?

Продавать специалисту ускорение его работы вот-вот потеряет ценность, путь к успеху — продавать компании то, что раньше делал их специалист. Как и что именно? Вот об этом и пишет Жюльен Бек из Sequoia.

Мы с командой полностью перевели этот материал для вас. В нем карта рынков с цифрами и конкретными примерами, и тот самый тезис про то, где именно сейчас открываются окна возможностей на $200+ млрд. Читайте ниже.

Традиционная модель архитектора как единоличного автора и «верховного хранителя» решений вступает в противоречие с реалиями современной разработки. Системы становятся сложнее, команды — распределённее, темпы поставки — выше. Один человек, каким бы опытным он ни был, физически не может успевать быть везде, где требуется его участие. Ситуация, по выражению автора, «достигла критической точки». «Программная архитектура: практика командного принятия решений» предлагает иной путь.

Одной из первых задач, когда я начинал разработку idea, была интеграция xdebug в свой инструмент разработки и реализация основных возможностей работы дебагера. Первым делом надо было изучить документация по протоколу xdebug. В нем используется общий протокол дебагера DBGP. В целом ничего сложного, есть сокет через который мы отправляем команды в сам xdebug он нам отвечает в формате xml, парсим xml и получаем результат. Все просто подумал Я, но как всегда не без приключений.

Первая проблема возникла от недопонимания в какой момент создается сокет, тот самый порт 9000. Читаем документацию пункт 5.3 и 5.4 первый говорит про стандартный порт второй пункт говорит о инициализации подключения и что xdebug отвечает при готовности объектом <init>

Компания построила промышленный тепличный комплекс V поколения: автоматизированный климат-контроль, ассимиляционное досвечивание на LED, роботизированные транспортные системы. Инвестиции — от 1,5 до 3 млрд рублей. Производительность — сотни тонн томатов и огурцов ежемесячно. Корпоративный сайт — страница на конструкторе с прайсом в PDF и контактным телефоном.

Результат: банк отказывает в рефинансировании. Комплекс не проходит квалификацию поставщика в торговой сети. Разберём, почему это происходит с точки зрения архитектуры B2B-принятия решений.

Архитектура проблемы

Тепличная отрасль России в 2025 году работает в условиях тройного давления. Чистая рентабельность упала до 2–3% (с 14% в 2024-м) при рекордном объёме производства 1,65 млн тонн. Системы досвечивания — треть капзатрат — деградируют за 3–5 лет. 85% посевного материала — импортная селекция с соответствующими цепочечными рисками. Это данные «Технологий Роста» и Агроинвестора за 2025–2026 годы.

В такой операционной среде доступ к льготному кредитованию и федеральным контрактам — не опция, а условие существования бизнеса. Оба канала контролируются институциональными игроками: банками и федеральным ритейлом. Оба игрока принимают решения через многоуровневый цифровой due diligence.

Как банк читает отсутствие сайта

Кредитный комитет при рассмотрении заявки на 300–500 млн рублей (замена световых систем) анализирует предприятие в несколько итераций. По данным vc.ru, в B2B-сегменте аналитик возвращается к информации о контрагенте 5–10 раз за цикл сделки длиной от 3 до 18 месяцев.

2001 год. Небольшой офис где-то в Москве или любом другом городе. Системный администратор смотрит в монитор с горящими глазами. Он только что набил подвал сайта клиента - обычного магазина мебели - белым текстом на белом фоне. «Купить диван Москва купить диван дешево диван купить диван Москва купить». Триста раз. Сохранил. Открыл Яндекс. Сайт - первый. Крутяк.

Так выглядело начало SEO в Рунете.

За следующие двадцать с лишним лет всё, что этот администратор делал, стало сначала стандартной практикой, потом признаком непрофессионализма, а еще позже - поводом для санкций. Менялись методы, менялись правила, менялись специалисты. А цикл игры не менялся: надо обмануть алгоритм - алгоритм поумнел, надо обмануть новый алгоритм - алгоритм снова поумнел, надо его снова обмануть, ну вы поняли.

Ниже - подробная история того, как именно это происходило. Какие техники работали, почему они работали, и как Яндекс каждый раз прикрывал очередную дыру сеошников.

TLDR; сам инференс прибылен для компаний, они не продают токены дешевле их себестоимости. Проблем в плане пузыря ровным счетом две - избыточные обязательства, взятые на себя в ближайшие годы и неготовность пользователей менять модель поведения, вследствие перехода с request based на usage based подписки.

За подробностями прошу под кат.

Эта статья о библиотеке Microsoft.SqlServer.TransactSql.ScriptDom и опыте её использования для тех, кто работает с T-SQL — разработчиков и администраторов. Если нужно анализировать зависимости в коде, менять структуру, разбирать сложные запросы или генерировать код, то эта библиотека — то, что нужно.

Если вы хоть раз просили ChatGPT выполнить какую-то задачу и получали в ответ инструкцию "как это сделать" вместо того чтобы он взял и сделал сам - вы столкнулись с ограничением обычной языковой модели. Она умеет объяснять и советовать, но сама ничего не делает: не лезет в интернет, не запускает код, не сохраняет файлы. Просто отвечает.

LLM-агент - это другая история. Это система, которая получает задачу и начинает её решать: ищет информацию, пишет и запускает код, вызывает API, сохраняет результаты. Она не просто говорит "вот как это можно сделать" - она берёт и делает.

В этой статье разберём, как такие системы устроены изнутри: из каких компонентов состоят, как принимают решения, какие инструменты используют и где обычно ломаются.

Я не мечтал попасть в IT. У меня вообще не было ощущения, что это «моя история». Но в какой-то момент появилась возможность, которой я просто воспользовался, — и дальше всё закрутилось.

Меня зовут Максим Никитин, я техлид разработки в крупном банке и выпускник курса «Веб-разработчик» в Яндекс Практикуме. Хочу рассказать свою историю, проанализировать опыт и пофантазировать, что бы я посоветовал себе, если бы начинал путь в IT сегодня.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Кербатов, я старший консультант в компании «ДАР» в ГК «КОРУС Консалтинг». В этой статье разберу практический кейс, который показывает, как искусственный интеллект помогает экономить время и расширять возможности разработчика BI. Речь пойдет об оптимизации дашборда Qlik Sense с применением расширения ShowHTMLfromMeasure.