Статьи для айтишников всех специальностей и уровней. Здесь вы найдёте любые полезные материалы — от гайдов и дорожных карт для начинающих до ответов на узкопрофильные вопросы по разработке.
Как из технического видео сделать полноценную статью, которая пройдёт проверки на уникальность
TprogerОбзор недавних релизов AI-моделей: от генераторов изображений и видео до думающих LLM и инструментов для сегментации
Показываем, как метрика Time to Optimize превращает FinOps из теории в экономию. Разбираем формулу расчета, примеры и то, почему быстрое реагирование на перерасходы важно не меньше, чем time to market.
Почему мне нравится MacBook Air M4, кому не подойдёт, чем его дополнить и какие могут быть альтернативы
Чем плох Speedtest и зачем поднимать свой узел (или использовать правильные)
TprogerЛокальный прод делает нас независимыми от внешних API: капризы провайдеров, модерация, отключения или апдейты моделей больше не ломают воркфлоу. Но хайп вокруг локальных моделей часто разбивается о суровую реальность стоимости железа и поддержки. Разбираемся, из чего состоит инфраструктура прода для локальных LLM, что важнее — размер модели или TPS и какие метрики нужно вывести на дашборд, чтобы ничего не упало.
Smart EnginesОбъясняем, как перенести возможности ИИ для распознавания бухгалтерских документов в мобильное приложение для iOS и Android
Сложные финансовые модели "сверху-вниз" провалились, так как инженеры их не понимали. Компания перешла к подходу "снизу-вверх": разработчики сами определяют метрики эффективности, на которые могут влиять. Успех FinOps — это не точные прогнозы, а общая культура, единый язык и ответственность команд. Эффективность должна стать частью ДНК инженеров.
