Архитектура открытого софт ПЛК от “Северстали”. И как поднять его на Репке.

Вышла очередная статья коллег из “Северстали”, в которой они продолжают рассказывать про разработку открытого софт ПЛК.

В статье рассматривается архитектура программного программируемого логического контроллера (ПЛК), а также самостоятельную сборка среды исполнения из исходников и запуск её из готовых сборок. Самостоятельная сборка описывается на примере российского одноплатного компьютера Repka-pi, имеющего архитектуру aarch64.

16-летний школьник заработал более миллиарда рублей в Roblox. Он сделал симулятор фермы Grow a Garden всего за три дня. Игра о выращивании урожая и торговле побила рекорды, набрав 21,6 млн игроков, а это больше, чем у Fortnite, Dota 2 и CS2 вместе взятых.

Проект уже выкупила новозеландская студия, но подросток сохранил за собой 50% прав. @banki_oil

В современном мире топы компаний в направлениях развития человеческого капитала и HR, часто сталкиваются с вызовом: цифровая трансформация меняет всё — от подбора кадров до анализа данных. Но что, если вы чувствуете себя "самозванцем" в этой области?

Синдром самозванца у HR-экспертов нередко возникает именно из-за пробелов в понимании цифровых инструментов: как интегрировать AI в рекрутинг, анализировать метрики в HR-аналитике или автоматизировать процессы без потери человеческого подхода? 😔

По данным исследований (например, от SHRС https://www.shrc.ru/stati/novosti/48-hr-s-cyfrovym-litcom), более 70% HR-профессионалов признают, что не уверены в своих навыках работы с цифровыми платформами, что приводит к стрессу, выгоранию и даже потере эффективности.

А ведь это не про отсутствие таланта, а про отсутствие инструментов для роста. Задумайтесь: сколько возможностей вы упускаете, потому что боитесь "не дотянуть" до уровня коллег, освоивших эти технологии?

Решение может быть в подходе Learning by Doing — индивидуальном обучении, где вы не просто слушаете лекции, а сразу применяете знания на практике решая конкретную проблему своей компании - под руководством топовых экспертов (тех, кто работал или работает в ведущих компаниях типа Яндекса или Сбера).

В итоге — не только уверенность, но и сертификат государственного образца, подтверждающий ваши новые компетенции.

Если идея резонирует, вот форма для уточнения деталей:

https://forms.yandex.ru/u/6895f5c950569040687cd2a7/

Согласны?
Делитесь в комментариях! 🚀

В Подмосковье запускают систему на базе искусственного интеллекта, которая поможет выявлять заброшенные объекты, нецелевое использование земли и заросшие борщевиком участки.

Комплексы с нейросетью устанавливают прямо в автомобили земельных инспекторов. Во время движения машина фиксирует нарушения, данные автоматически передаются в единую систему, интегрированную с Росреестром. Собственники будут получать уведомления, а в случае с борщевиком — сразу и штрафы.

По масштабу и возможностям этот комплекс не имеет аналогов в мире. Он позволит точнее и быстрее выявлять реальные проблемы, не тратить время на «чистые» участки, а бюджеты городов и районов получат дополнительные поступления за счет налогов и перераспределения земель.

Главная цель — навести порядок и сделать земли Московской области более ухоженными и полезными для людей.

Про новую модель инженерии и закон Брукса.

Недавно OpenAI выложили разбор, как их команда из четырёх инженеров портировала существующее iOS-приложение Sora на Android всего за 28 дней.

Результат - первое место в Google Play в день запуска и 99,9% crash-free. Цифры впечатляют, но самое интересное, как именно они работали.

Здесь вспоминается знаменитое правило Фреда Брукса: «добавление людей в запаздывающий софтверный проект только делает его ещё более поздним».

Когда пытаешься быстро выпустить сложный продукт, новые инженеры часто замедляют процесс из-за роста коммуникационных издержек, фрагментации задач и сложностей интеграции.

OpenAI, похоже, сознательно пошли против интуиции, но в полном согласии с этим законом.

Они собрали небольшую, но очень сильную команду из четырёх инженеров и дали каждому в руки Codex, чтобы кратно усилить их индивидуальный вклад.

Что интересно, по моему личному опыту, Codex уже заметно отстает от Claude Code, но даже с ним результат получился феноменальным.

Основной код был сгенерирован всего в четырёх больших сессиях.

Не тысячи мелких запросов в стиле подскажи функцию, а несколько длинных, насыщенных сессий, где сначала формулировалась архитектура, а затем генерировались целые блоки приложения.

Это фундаментальный сдвиг от мышления строками кода к мышлению системами.

Примерно 85% кода написал искусственный интеллект.

Роль людей изменилась: они задавали рамки, объясняли продуктовую логику, проверяли крайние случаи и принимали архитектурные решения.

Инженер здесь не наборщик кода, а архитектор, редактор и главный конструктор.

Об этом я уже размышлял в посте о том, как AI меняет работу программистов. Машина делает рутинную работу, человек держит в руках большую картину.

Здесь идеально ложится мысль физика Нильса Бора: «Ваша теория безумна, но недостаточно безумна, чтобы быть верной».

Большинство команд сегодня используют AI недостаточно безумно: Copilot для отдельных строк, AI как ассистент, прирост скорости на 20-30% и на этом всё.

Это безопасно, удобно, но не меняет правил игры. OpenAI же пошли дальше и сделали по-настоящему безумную вещь: позволили AI написать систему целиком.

Это был по-настоящему смелый акт внутреннего предпринимательства, который в классической корпоративной культуре сочли бы слишком радикальным.

Для меня это не теория. Чтобы проводить свои эксперименты, мне уже сейчас нужно два отдельных сервера, на каждом из которых крутится по несколько сессий Claude Code одновременно.

Только так я могу поддерживать нужный темп и сложность.

Это и есть новая реальность: работа идёт не линейно, а параллельными, интенсивными потоками.

Это уже не ускорение разработки, а новая операционная модель в инженерии.

Она требует меньше людей, меньше микроменеджмента и меньше ручного труда.

Но взамен она требует гораздо больше ясности мышления, умения формулировать сложные идеи и системного взгляда на продукт.

Если твой подход к использованию AI сегодня выглядит просто удобным и не вызывает внутреннего сопротивления, скорее всего, он уже устарел.

А если он кажется слишком смелым, даже немного дискомфортным, возможно, ты как раз смотришь в будущее.

@maxvotek | linkedin | substack