Привет, Хабр! Меня зовут Анна Пушкарева, я системный аналитик в компании «СИБИНТЕК‑СОФТ». Три года назад я перешла из разработки в аналитику и сейчас участвую в создании внутреннего сервиса для управления проектами — от первых требований до тестирования на реальных пользователях.

В этой статье я расскажу о профессии системного аналитика с практической точки зрения. Материал в первую очередь ориентирован на тех, кто работает или планирует работать в ИТ‑сфере, но будет полезен и аналитикам из других областей — многие подходы и принципы универсальны. Я поделюсь не только теорией, но и конкретными примерами из своего проекта, покажу, какие задачи реально приходится решать и с какими инструментами работать.

Разбираю что делать, когда есть трафик, но нет заявок заявок, и на каком этапе теряются клиенты.

Эта статья выросла из одного наблюдения. К нам регулярно приходят предприниматели с одной и той же жалобой: «Мы платим за SEO-продвижение. Позиции растут. Трафик растёт. Отчёт красивый. А в кассе тихо». Я настолько часто это слышу, что решил один раз подробно разобрать, где именно ломается система.

В своей прошлой статье: «статья», я описал примеры из реальной работы, когда ИИ-инструменты повышают продуктивность разработчика и помогают командам быстрее закрывать таски.

Однако, к сожалению, я хочу признать, что до этой статьи я написал целую серию постов, где разбирал тему проектирования публичного API, которая не нашла какого-то интереса со стороны читателей. И с учётом анализа айтишного поля в инфопространстве сейчас есть лишь две темы, которые обсуждают люди: «Смерть айтишной профессии (в том числе массовые увольнения)» и ИИ-связанные темы. И я решил подумать, а почему это происходит.

«Смерть айтишной профессии» обсуждать не будем, ибо это тема для дум-скроллеров, поговорим про ИИ.

ИИ — потенциальный gamechanger

Если мы предполагаем, что навыки написания кода у ИИ будут развиваться с такой же скоростью, как они развивались после появления ChatGPT, то в какой момент изучение айтишного инструментария станет бесполезным?

Записать созвон — легко. Сложнее потом найти, где именно обсуждали сроки, бюджет и того самого человека, которого нужно было добавить в копию письма.

В какой-то момент я понял, что проблема не в записях, а в доступе к смыслу: файл лежит, но пользоваться им почти так же неудобно, как если бы его не было.

Из этой боли получился pet-проект для работы с голосовой информацией — с распознаванием, поиском, AI-сценариями, шарингом и всеми радостями реального мира: 20 ГБ видео, многочасовыми аудио, плохим интернетом, бот-скриптами и пользователями, которые всегда используют продукт не так, как ты ожидал.

Всё сказанное - сугубо моё личное мнение, на полноту и истину не претендую. Кстати, можете воспользоваться современной опцией - кинуть ссылку в ИИ и спросить, чушь тут написана или нет, и стоит ли её читать :)

Да, и статья - про программистов 1С. Если вы отсюда - вам сюда. Если не отсюда - читните, как оно у нас.

Я изучаю английский уже много лет и перепробовал разные типы приложений — какие-то лучше подходят для заучивания слов, какие-то для оттачивания грамматики, а где-то просто можно классно провести время в формате игры и узнать что-то новое.

В этой статье я расскажу о приложениях, которые мне понравились больше всего. Сразу скажу, что это не рейтинг от лучшего к худшему. Все приложения разные и по-своему хороши — просто выбирайте под свои цели.

Главная проблема корпоративного ИИ — не модели, не инженеры и не промпты. Главная проблема — доверие, узкие места и зрелость процессов.

После семинара легко было бы написать привычный текст про ChatGPT, Claude, Gemini, RAG, GraphRAG, агентов, рынок труда и кодогенерацию. Все эти темы действительно прозвучали. Но главная мысль оказалась не технической.

ИИ ломает не профессию программиста и не профессию преподавателя. Он ломает привычную организацию труда. И именно там начинается настоящая сложность.

Модель можно купить. API можно подключить. Векторную базу можно развернуть. Агентный фреймворк можно выбрать. Но всё это почти ничего не значит, если сотрудники не доверяют результату, данные лежат в хаосе, процессы не описаны, источники истины неизвестны, а ускорение одного отдела просто переносит пробку в следующий отдел.

Поэтому главная проблема внедрения ИИ — не про модели и не про инженеров. Она про доверие, узкие места и дисциплину процессов.

Технология здесь, как ни странно, последнее, о чём стоит беспокоиться.

Когда я начал поднимать PostgreSQL через Docker для своих проектов, всё выглядело просто: описал сервис в docker-compose.yml, запустил контейнер - база доступна.

Проблемы начались когда, я начал запускать миграции вместе с контейнерами. Иногда миграции стартовали раньше чем PostgreSQL успевал принять подключения, и приложение падало с ошибкой подключение к базе данных.

OpSec (Операционная Безопасность) — способ скрыть важную пользователю информацию в сети для избежания утечек или взлома аккаунтов.

Сам по себе OpSec не является чем то сложным. Соблюдать базу операционной безопасности может абсолютно каждый, достаточно простых знаний того, как работает компьютер или другая электроника.

Дисклеймер: во второй половине статьи речь идёт о продукте OneMix Business от ООО ПАКС ЛАЙВ — я партнёр компании и заинтересованная сторона. Если такое триггерит — закройте сейчас, не обижусь. Если интересно разобрать математику зоопарка корпоративного софта и посмотреть как одна и та же задача решается в России в 2026 году — поехали.

Эта статья выросла из одной простой задачи. Год назад я сел и посчитал во сколько обходится «нормальный набор» корпоративного софта для команды из 50 человек. Когда вышло число, подумал что в формуле ошибка. Пересчитал. Цифра не сдвинулась.

Дальше пошёл по знакомым руководителям. Один партнёр юрфирмы из Питера, один зам технического директора подмосковного завода на пятьсот сотрудников, один владелец сети из четырёх стоматологий. У всех картина одна: платят за разное, в сумме примерно столько же, никто этого нигде не считает.

Ниже разбираю эту математику. Цифры все по прайсам апреля-мая 2026 года, я их проверял.

Представьте, что вы находитесь за рулем автомобиля. Даже находясь на пустой дороге, в отсутствии других участников дорожного движения, вам необходимо постоянно "подруливать", чтобы удержаться в полосе, притормаживать или останавливаться перед перекрестками и, наконец, поворачивать, останавливаться и парковаться. А теперь представьте, что все тоже самое вам необходимо делать с закрытыми глазами — примерно также "ощущает" себя автономный автомобиль без системы локализации.

Всем привет! На связи вновь команда разработки ЭвоКарго, а именно — команда локализации и картирования. Ранее обещали вам рассказать о том, как наш флот автономных грузовиков работает в нынешних условиях постоянного ограничения связи. Сделаем. Но для полноценного погружения решили сперва рассказать о том, как вообще устроена локализация в автономном транспорте. В этой статье в 2-х частях вы узнаете о том, почему задача локализации так сложна и какие способы для ее решения придумали инженеры.

Привет! 20 мая прошел Inside AI Meetup от Wildberries & Russ — про практические кейсы внедрения ИИ: векторный поиск и модерация с 200+ моделями, AIOps для ML/GenAI-сервисов, RAG без галлюцинаций, запуск LLM-продуктов, генерация текстов из видео, поиск и рекомендации.

В программе были кейсы от опыт Wildberries & Russ, MWS, Avito, VK, M2, МФТИ, Сбера, red_mad_robot и Альфа-Банка, а еще новые знакомства и полезный нетворкинг. В статье вы найдете видеозаписи с ивента и фото.

Несколько лет, я экспериментирую с генераторами картинок. Меня интересует один вопрос: можно ли из нейронок получить приемлемые концепт-дизайны сайтов,приложений, интерфейсов? Не с точки зрения кода, а хотя бы лэйаутов, цветовых схем и баланса текста/графики.

Мне захотелось узнать, как игра Cities: Skylines обеспечивает постоянное движение, которое мы видим в растущем городе — жители ищут работу, туристы посещают достопримечательности, мусоровозы ездят по своим маршрутам, люди находят себе пары, но не смог найти почти никакой информации. Поэтому я декомпилировал игру и решил разобраться сам. Выяснилось, что почти все взаимодействия в игре выполняются через простую, изящную систему: торги, напоминающие фондовый рынок.

Если вы делаете RAG (Retrieval-Augmented Generation) на .NET, то рано или поздно упираетесь в вопрос: куда складывать эмбеддинги и как быстро искать по ним.

Существующие варианты делятся на два лагеря.

Внешние сервисы (Pinecone, Qdrant, Weaviate) — хороши, но требуют отдельной инфраструктуры. Сеть, авторизация, сериализация, мониторинг. Каждый запрос — это миллисекунды на HTTP. Плюс вы привязываетесь к конкретному облачному провайдеру или контейнеру.

Существующие .NET-решения — часто либо заброшены, либо имеют проблемы с производительностью (избыточные аллокации, медленный ANN, отсутствие гибридного поиска).

Но есть и третий путь: встраиваемая (embedded) векторная БД, которая работает прямо внутри вашего процесса. Никакой сети. Никакого внешнего сервиса. Только ваш код и процессор.

Месяц назад я писал про парадокс DeepSeek V4 Pro — модель проиграла собственному Flash и Qwen 3.6 Plus трёхнедельной давности. Сегодня прогнал свежий battle на пяти моделях — два американских флагмана и три китайских — и расклад снова поменялся. Главное: Gemini-3.5-flash взял 97/S, тот же балл, что у GPT-5.5, и в 2.5 раза дешевле. Google впервые на моём тесте встал рядом с OpenAI на длинном русском контенте. Tencent Hy3-preview даёт A-tier за $0.0017 за вызов — в 134 раза дешевле GPT-5.5. DeepSeek V4 Pro я прогнал третий раз — качество стоит на месте (87), но цена упала в 5.4× и она снова в зоне полезного. Qwen 3.7 Max упорно вставляет китайские иероглифы в русский текст — регрессия относительно собственной 3.6, где этой проблемы не было. По дороге заметил, что наша формула cost_per_call жила полгода с приближением, которое занижало стоимость на 50–140%. Починили — теперь берём реальные токены из OpenRouter response.usage. И отдельно — почему при такой скорости релизов модель в продукте стоит держать заменяемой, а не зашитой в код намертво.

Онлайн доска DGRM.net кеширует файлы в постоянном кеше. Постоянный кеш не удаляется при закрытии вкладки. Рассказываю как хранить большие файлы в браузере.

У большинства трекеров задачи по умолчанию показываются списком. Этого хватает, пока работа линейная: статус, исполнитель, приоритет. Как только появляются зависимости, иерархия и сроки, нужны другие представления. Ниже — короткий обзор того, что есть на рынке и для каких задач это подходит.

Подписки купили, тренинг провели, через два месяца все вернулись в Excel. Знакомо? Делюсь методологией, через которую мы прошли в Alpina Digital и которую повторили у 40+ корпоративных клиентов.

Жемал Хамидун, Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT

«Ты кнопкодав с многолетним опытом смузихлёбства» — примерно так сейчас звучит позиция рынка в адрес опытных разработчиков. Венчурные деньги уходят в AI-first, штаты сокращаются, джуны уверены, что знают лучше. Я руководил отделом из 30 человек и наблюдал это изнутри.

Это не нытьё про «раньше было лучше». Это попытка честно разобраться, что происходит с профессией — через личный эксперимент.

Как быть с инвойсом от иностранного вуза, если нет счёта в зарубежном банке? Сколько стоит образование и студенческая жизнь за границей в 2026 году? Как оплачивать бытовые расходы, если банки не работают?

Кто дочитает до конца, получит ответы на все эти вопросы. Поехали!

В прошлом году одна из наиболее оживлённых дискуссий в моём блоге (116 комментариев) развернулась под статьёй о ложном вакууме, опубликованной в конце августа. В начале этой статьи я упоминал, что уровень энергии вакуума и, следовательно, масса рождающихся элементарных частиц, а также масса протона, напрямую зависят от свойств скалярного поля Хиггса. Бозон Хиггса, открытый в 2012 году на Большом Адронном Коллайдере, является квантом этого поля. Там же я вскользь упоминал, что бозон Хиггса может быть не единственным, а представлять собой лишь одну из группы подобных частиц. Если бы в пространстве доминировало поле Хиггса, заключающее иную энергию, нежели наблюдаемое нами, то настройки Вселенной и нуклеосинтеза в частности могли бы слететь непредсказуемым и, скорее всего, катастрофическим образом. Поэтому важно понимать, существуют ли альтернативные поля, подобные полю Хиггса, и можно ли экспериментально получить другие частицы, функционально похожие на бозон Хиггса. Одно из первых сообщений о том, что на Большом Адронном Коллайдере обнаружен новый бозон Хиггса, поступило в 2015 году от знаменитого физика Марио Ливио. С тех пор ведутся исследования и делаются прогнозы о том, как искать такие альтернативные бозоны, и сколько их может быть в соответствии с какими теориями (спойлер: до пяти). Об этих поисках коротко расскажу под катом.

Camelion - один из старейших брендов батареек, присутствующий на российском рынке (кстати, батарейки этого бренда продаются более чем в ста странах).

Я протестировал батарейки серии Camelion Plus Alkaline.

Полтора года назад я работал в B2C-продукте с командой около 150 человек. Маркетинг хотел запускать промо на сайте: баннеры, акции, сезонные кампании. Простая задача, на которую у нас ушло два с половиной года и шесть разных решений.

Эта статья про путь, который мы прошли. И про то, что я обнаружил, когда поговорил с другой командой внутри той же компании.

Статья о том, как получить наблюдаемость (observability) в приложении с минимальным кодом, а бонусом получить структурированные логи с типизированными шаблонами, автоматическую корреляцию со спанами OpenTelemetry, всё это с помощью набора библиотек, которые я называю CleverBrush Framework.

Странные образования на поверхности Венеры — так называемые короны — вероятно, являются ключом к пониманию до сих пор непостижимого внутреннего строения нашей планеты-близнеца. Используя данные космического аппарата НАСА «Магеллан», полученные несколько десятилетий назад, Анна Гульчер, учёный-геофизик из Фрайбургского университета в Германии, создала инновационные новые 3D-модели крупнейших корон, чтобы лучше понять загадочную геодинамику Венеры.

Команда использовала данные с радиолокационных датчиков космического аппарата «Магеллан», который официально прекратил функционировать в 1994 году, чтобы более внимательно изучить окружающую топографию корон и их гравитационные сигнатуры.

Короны демонстрируют необычайное разнообразие по размеру, морфологии, топографии, гравитационным характеристикам и тектоническим условиям, что указывает на то, что они не являются результатом единого механизма формирования, а отражают спектр динамических процессов, пишут Гульчер и её коллеги в статье, представленной на Генеральной ассамблее Европейского союза геонаук 2026 года (EGU26) в Вене.

В обновлённой базе данных насчитывается 741 корона, расположенных по всей поверхности Венеры.

Как организовать шифрование на уровне протокола? На самом деле тема непростая и пожалуй (имхо) это как раз та самая тема, где прийти к компромиссу почти никогда не получается. Разве что просто не передавать чувствительные данные вовсе.

Я расскажу как шифрование можно организовать на уровне протокола brec и ни в коем случае не буду затрагивать те самые принципиальные решения, влияющие на безопасность (как передавать, куда передавать, отправлять ли, и хранить ли чувствительные данные вовсе). Иными словами нас интересует инструментальная сторона вопроса.

SRE часто внедряют как набор инструментов, дашбордов и новых должностей, но через полгода команда всё так же тушит инциденты по ночам, а бюджеты ошибок живут только в таблицах.

В статье разбираем 5 типичных провалов при внедрении SRE: от формального переименования эксплуатации до поспешной покупки AIOps без нормального observability. Это разбор о том, почему надежность ломается не только в инфраструктуре, но и в процессах, метриках, найме и управленческих стимулах.

Возможности системы Битрикс24, очень распространенной в отечественном бизнесе, могут расширяться с помощью приложений, а также индивидуальной доработки. Рассмотрим подробнее, что можно выбрать и установить, чтобы сэкономить время на выполнении рутинных задач.

Каждый, кто программирует с агентами (Claude Code, Codex и т.д.), знает: перед тем как приступить к задаче, агент исследует проект. Это кажется логичным, естественным и закономерным, ведь люди делают так же. Обычно говорят: «агент наполняет контекст».

Для агента такой контекст должен содержать не только полезные сведения, но и не включать лишних, которые могут оказать влияние на конечный результат. Но добиться этого не так-то просто, поскольку:

- задача определена в общем виде (кто знает, что имел в виду автор)
- пути исследования не детерминированы (в общем виде не используется специфика фреймворка)
- используются базовые инструменты (read, grep, cat, find)

В итоге при первичном исследовании легко столкнуться с ситуацией, когда основной контекст заполнен сведениями, слабо относящимися к исходной задаче.

В Anthropic быстро осознали эту проблему и вынесли всю описанную работу в Explore sub-agent. В результате основной agent ставит задачу промптом, Explore выбирает путь исследования, а результат формирует в виде отчета. Проблему чистоты основного контекста они, конечно, решили. Но что с качеством такого анализа?

Наблюдая за работой Explore и видя, как агент, используя «примитивные» инструменты, в агонии пытаясь отыскать недостающее или, наоборот, пропускает важные сведения о проекте, невольно ловишь себя на мысли: «Как так вышло, что последние 10 лет развития индустрии инструментов прошли мимо agent?» А может, это человечество свернуло не туда?

Всем привет! Меня зовут Александр, я техлид в продуктовой компании.

Недавно один хороший знакомый набирал команду в стартап. Он приверженец подхода AI first и попросил меня помочь с наймом.

У меня за плечами большой опыт разработки. Настолько большой, что я помню, как разработчики ругали компиляторы C для микропроцессоров за неоптимизированный код и говорили, что никогда не перейдут с ассемблера. Также я помню, как программисты ругали высокоуровневые абстракции за бойлерплейт и обещали никогда не бросить C.

Сейчас мы переходим к новому уровню абстракции, и требования к сотрудникам меняются соответственно. В своей работе и pet-проектах я активно использую Cursor. За последние полгода у меня появилось понимание, как правильно использовать этот инструмент. Делюсь инсайтами.

«Дни игры» начинаются 27 мая и продлятся до 10 июня, по подписке PlayStation Plus будут доступны ежемесячные игры за июнь, пробные версии инди-игр, а также эксклюзивные наборы. Подробнее о выгодных предложениях и бонусах поговорим прямо сейчас.

Привет, Хабр! Хочется поделиться инструментами и практиками для работы с GIT, о которых не все знают, но которые сильно упрощают жизнь вам и вашей команде. Если кто-то хочет чтобы ваша история коммитов была читаемой, легкой для понимания и с возможностью заглянуть в любой коммит и понять, какие были произведены изменения, то эта статья для вас.
Здесь не будет базовых понятий и терминов, так как предполагается, что с основами GIT вы уже знакомы. 

Имея такой набор знаний, мы наконец готовы перейти к моделям, которые, в отличие от kNN, действительно обучаются на данных, а не просто запоминают обучающую выборку.

И первый кандидат у нас логистическая регрессия

Все мы знаем, что вода — источник жизни, и с древних времён люди старались селиться там, где есть источники воды.

Однако двойственность ситуации заключается в том, что, с одной стороны, люди всегда искали воду, а с другой стороны — всегда старались избавиться от неё! :-)

То есть старались всегда найти такой способ защититься от смачивающего действия воды, чтобы устранить её воздействие на тело, так как высокая теплоёмкость её активно охлаждает организм человека, и если в жарких регионах это и даёт определённую радость, то на большей части поверхности Земли подобное смачивание чревато проблемами со здоровьем.

И, как вы, наверное, уже начинаете догадываться, сегодня мы поговорим о гидрофобных материалах и способах искусственного создания водоотталкивающих условий!

После многочисленных апдейтов всех популярных моделей для генерации картинок стало совершенно понятно, что даже универсальные ии имеют определенный стиль, сильные стороны и недостатки. Проще говоря, нужно выбирать не столько лучший движок для генерации картинок, сколько отталкиваться от сценария использования того или иного инструмента.

Мы решили сделать показательный обзор каждого инструмента в контексте решения определенной задачи.

Что объединяет ткацкий станок, фабричный конвейер, телефонные сети и GPU? Каждое из этих изобретений в свое время выводило технологии на новый уровень. Многие ученые обращали внимание, что взрывное› развитие повторяется через равные промежутки времени. Один из них — советский экономист Николай Кондратьев, в 1920-е годы описавший длинные экономические циклы.

Длинные волны Кондратьева связывают с кластерами технологий, структурными сдвигами и сменой базовой инфраструктуры. ИИ хорошо укладывается в эту схему: сначала появились модели и сервисы, затем — гонка за дата-центрами, чипами и электричеством. А вместе с этим рост затрат, когда все как в сказке: чтобы остаться на месте — нужно бежать, то есть участвовать в гонке за мощностями. А когда хайп заканчивается, часто начинается спад — ведь мы говорим о волне.

Сначала разберем, как работает теория Кондратьева — она помогает приоткрыть завесу в будущее. Затем применим ее к ИИ, который сейчас на пике, и посмотрим, к чему приведет текущая волна — погрузятся ли в пучину стартапы, взлетевшие на новой технологии, или мы увидим еще большее развитие как технологий, так и бизнеса? Что будет с рынком труда, если волна все-таки пойдет на спад? И главное — что поможет нам не утонуть вместе с технологией?

«На ноль делить нельзя». Все мы заучили это правило в школе, но мало кто реально понимает, как этот запрет работает под капотом.

Предлагаю закрыть этот гештальт раз и навсегда. В статье разбираем деление на ноль с двух сторон: сначала наглядно (на примере сисадмина и серверных квот), а затем строго математически (через алгебру и аксиомы).

Спойлер: делить 0 на 0 тоже нельзя, но причина там совершенно другая.

По данным BI.ZONE, почти треть инцидентов с шифрованием в России в 2025 году пришлась на атаки через подрядчика.

Не через FW-периметр, а через легитимный канал: учетку внешнего исполнителя, общую сеть, привилегии, выданные под задачу и оставшиеся навсегда. Это разбор-практикум: как избежать подобного с помощью модели Zero Trust и как строится  подрядный доступ, и как собрать такой контур у себя. Без теории ради теории — каждый слой идет с конкретными шагами, готовыми скриптами и проверкой, что у вас уже работает, а что нет. Материал для тех, кто проектирует или эксплуатирует доступ внешних исполнителей: ИБ-инженеров, архитекторов, системных администраторов.

Zero Trust для подрядного доступа строится по четырем слоям: Identity (кто подключается), Device (с какого устройства), Access (к чему и как) и Monitoring (что делал). Пройдем каждый слой по шагам: от IdP и MFA до Posture Check, ZTNA и VDI, PAM и мониторинга на SIEM, UEBA (User and Entity Behavior Analytics, аналитика поведения пользователей и сущностей) и SOAR, с кейсами, цифрами, схемами и двумя рабочими bash-скриптами для Linux.

Начать можно за одну рабочую неделю: аудит учеток, MFA на sudo, первые отчеты по забытым доступам. Полный контур занимает от нескольких месяцев до пары лет в зависимости от масштаба. К концу статьи у вас будет карта всех четырех слоев и понятный первый шаг, который реально сделать на своей инфраструктуре уже завтра.