Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Эйфория от повсеместного перехода на удаленный формат работы (Remote First), ставшая визитной карточкой ИТ-индустрии начала 2020-х, к 2026 году сменилась фазой глубокого разочарования менеджмента. Задекларированная свобода и рост продуктивности на практике столкнулись с системным кризисом вовлеченности: размытием трудовой дисциплины, падением мотивации и потерей фокуса со стороны распределенных сотрудников. Ситуация, когда разработчик формально присутствует на созвонах, но фактически утилизирует рабочее время на сторонние проекты, личные дела или симуляцию активности, стала массовой.

В настоящем материале мы проведем структурный анализ причин деградации контроля на "удалёнке", разберем, почему классический тайм-трекинг не решает проблему дисциплины, и исследуем экономические последствия низкой включенности инженеров для бизнеса.

Что может быть проще? Стрелка, циферблат... В детстве каждый крутил такой и думал: «Ну, это же элементарно, север есть север».

А теперь представьте, что вы засунули этот компас в металлическую коробку, где вокруг бегают сотни ампер, крылья гнутся, а стальные тросы намагнитилась ещё при сборке на заводе. И вы ожидаете, что он будет честно показывать курс.

Он показывает. Но только то, что осталось от магнитного поля матушки-Земли после того, как его «поправили» инженеры и электрики.

Все мы любим терминал. Но мало кто помнит наизусть все флаги команды find или как правильно распаковать хитрый архив без гугла. Данный инструмент может помочь избежать данной рутины.

Как-то раз мне понадобилось написать положение о качестве услуг. С одной стороны, я немного слышал про ITIL и уже написал несколько регламентов, а с другой - у меня никак не складывалась картина “как это должно работать”. Мне нужна была практичная модель, а не набор пространных тезисов.

Наличие такой модели автоматически не гарантирует высокое качество продукта или услуги. Она лишь показывает, что в компании понимают как с этим работать, а высокое качество не всегда достигается большими затратами. Чаще оно основано на дисциплине, системном подходе и учёте обратной связи от пользователей. Прелесть этой модели также в том, что она универсальна и может применяться не только в ИТ.

Представьте типичный сценарий в средней IT-компании. Команда разработки два месяца писала новый модуль для личного кабинета. Дедлайн горит, бизнес ждет запуска. За неделю до релиза в дело вступает отдел информационной безопасности. Запускается сканер, который выдает отчет на пятьдесят страниц с десятком уязвимостей критического уровня: SQL-инъекции, отсутствие валидации ввода, небезопасные настройки сессий.

Разработчикам приходится экстренно переписывать половину кода. Релиз сдвигается на месяц. Бизнес теряет деньги и начинает считать специалистов по безопасности врагами прогресса, а программисты воспринимают любые проверки как бюрократическое зло, мешающее работе.

Подобная модель, известная как «безопасность в конце конвейера», устарела. Исправление дефекта на этапе проектирования стоит условную единицу. На этапе написания кода цена вырастает до пяти единиц. На этапе тестирования — до десяти. Если уязвимость обнаруживается уже в продуктивной среде, стоимость исправления включает не только работу программистов, но и простой системы, репутационные потери и возможные штрафы регуляторов.

Решение заключается в концепции Secure SDLC (Security Development Lifecycle). Безопасность перестает быть отдельным этапом перед релизом и становится непрерывным процессом, встроенным в каждую фазу создания программного обеспечения.

В этом небольшом эссе хочу порассуждать на тему изображения ИИ, а конкретнее разумных машин, которые умеют решать все интеллектуальные задачи на уровне человека или лучше его, в художественных произведениях.

Разберем, почему первые две части терминатора это самое реалистичное описание ИИ в художественном сегменте до сих пор, причем тут технический бэкраунд Кэмерона, и почему разумные компьютеры почти всегда рисуют как "кремниевых людей".

Часто в демо интерфейсах продуктов можно увидеть имена вроде John Doe, Jane Smith и Test User. И такой же рандомный текст в описании профиля, профессии и интересах. Я создал генератор профилей с персонажами из популярных кинофраншиз. Во все тяжкие, игра престолов, офис, теория большого взрыва, матрица и другие.

Несколько лет я в одиночку пишу сервер для своей 2D MMO RPG. Эта часть — про то, как изменился сам процесс разработки: игровую фичу я по-прежнему придумываю сам, а реализую её уже не один.

Это не демо в духе «модель выдала сниппет». Внутри — настоящая 2D MMO RPG: авторитарный сервер реального времени, тайловые карты, клиент на Unity. ИИ не создал эту систему, а ускорил: то, что раньше занимало дни и недели, теперь укладывается в часы и дни, и в одиночку я держу темп целой команды. Расскажу по порядку, как я к этому пришёл и где у подхода честная граница.

Любой AI-инструмент умеет генерировать commit message. Проблема в том, что он генерирует что-то разумное — но не то, что принято в вашем проекте: не знает ваш формат с тикетами, не вытаскивает номер задачи из ветки, не учитывает какие типы у вас разрешены.

В этой статье я покажу как один раз описать правила своего проекта так, чтобы AI следовал им предсказуемо — каждый раз. Основной пример на Claude Code, но паттерн и готовый скрипт переносятся на любой инструмент: Cursor, Copilot Chat, git hook с API-вызовом.

Наш рабочий процесс часто выглядит как хаос.

Аккуратно вести записи—требует усилия.
Особенно в прототипировании, где ты постоянно пробуешь варианты, что-то меняешь, возвращаешься назад и снова переделываешь.
Я хочу работать быстро — в своём стиле — а порядок пусть наводит кто-то другой.

Кроме того, когда задача на конечный результат, есть области, где мы совсем не специалисты, а вникать глубоко, или привлекать специалиста нет времени, или смысла.

В статье покажу не сложный прием  использования ИИ который помогло решить эти две проблемы и сэкономил нам много сил и времени.

Первый раз я всерьёз задумался, чем платить в Турции, прямо перед вылетом в Анталью. До этого ездил «на автомате»: прикладываешь карту — и всё работает. Но в 2026 году эта привычка едва не сорвала мне отпуск. Я бронировал отель онлайн, ввёл данные своей российской карты, и платёж просто не прошёл. Тогда я и начал разбираться, как платить в Турции и какие инструменты реально работают у россиян сегодня.

Когда мы говорим «искусственный интеллект», большинство представляет что-то централизованное: огромный суперкомпьютер, один большой мозг, систему, которая знает всё. Но многие современные интеллектуальные системы устроены совсем иначе – у них нет ни центра, ни главного мозга, ни единого управляющего, и при этом они умеют принимать решения, координироваться, обучаться и адаптироваться. Такие системы называются мультиагентными. Они оказались настолько мощными, что мы уже строим на них умные города и производства, а также логистические сети.

Однажды я услышала фразу: «Мы пока не можем, жуя резинку, решить уравнение». Решить уравнение во время жевания я не смогла, поэтому решила найти уравнение самой жвачки — превратила звук в числа и разложила его на частоты с помощью Python и преобразования Фурье.

Продолжение «Манифеста созидателя» и «Лицензии на агентство»

Если внимательно читать новости про нашу айтишечку, появляется лёгкое ощущение, что ты окунулся в новую версию письма с Канатчиковой дачи. Дорогая передача, во субботу, чуть не плача.
Это выглядит как апокалипсис в одном отдельно взятом тазике. И это так.

Простой туториал, о том как начать работу с $mol. Приятная новость для фронтендеров - настраивать придется по минимуму, обещаю

Мы живём в уникальный момент истории — впервые за несколько миллионов лет эволюции на планете появился не просто новый инструмент, а новый тип интеллекта, который не ограничен биологическим носителем. Искусственный интеллект перестал быть лабораторным экспериментом и стал частью повседневной реальности: он пишет код, ставит диагнозы, проектирует здания, ведёт переговоры, создаёт искусство. Но самое важное — он делает это всё лучше с каждым месяцем. Вопрос уже не в том, заменит ли ИИ человека, а в том, как именно изменится мир, когда интеллект перестанет быть исключительно человеческим атрибутом.

TL;DR: Привет, Хабр. С 2 по 12 мая я в режиме нон-стоп писал Doday — кросс-платформенный todo: web, Telegram Mini App, чат-бот. Получилось 317 коммитов, ~40 000 строк кода, 633 теста, 38 модулей в app/. Стек — FastAPI + HTMX + Alpine.js + Tailwind, без единой строчки React. Писал в паре с Claude Code, и не скрываю этого — расскажу как именно и какая часть кода реально моя голова, а какая — клавиатура. Грабли, цифры, ссылки внутри.

Мне всегда было интересно, что там во всех этих 2000+ вакансиях, которые мне выдает hh.ru, когда я туда захожу? Самому хватало терпения просмотреть 20-30, ну от силы 40 вакансий. Понятно, что можно перелететь в конец (или любую страницу) пэйджинга и там глянуть часть вакансий, но это не дает всей картины в целом, а это важно.

А что если перепоручить задачу (ну хоть какую-то её часть) ai-агенту?

Недавно мы в Beeline Cloud делали подборку руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов. Сегодня решили поговорить о распространенном подходе к семантическому поиску на основе косинусного расстояния, а также альтернативных методах. Заодно посмотрим на несколько любопытных проектов, использующих векторные представления на практике — среди них сервис, позволяющий сравнить свои технологические предпочтения с интересами разработчиков вроде Линуса Торвальдса.

Почему один из самых требовательных тестов ИИ уже, похоже, пройден

Тест Лавлейс предложили в 2001 году, чтобы закрыть слабые места более известного теста Тьюринга. Названный в честь Ады Лавлейс - одной из первых программисток, которая сомневалась в творческих способностях машин, - он быстро стал считаться одним из самых жёстких критериев машинного интеллекта. Часто его воспринимают не просто как сложный, а как принципиально непроходимый для ИИ.