Конец привычного уютного айти. Что делать дальше
Думаете, что это очередная статья про то, что ИИ всех заменит?
Возможно.
Но на самом деле я просто хочу разобраться что делать сегодня, чтобы завтра не остаться ни с чем.

Думаете, что это очередная статья про то, что ИИ всех заменит?
Возможно.
Но на самом деле я просто хочу разобраться что делать сегодня, чтобы завтра не остаться ни с чем.


В прошлых статьях я переносил домой музыку и фотографии. Эта статья про другое: сделан свой трекер задач и пустил туда работать ИИ. Задачи живут в обычных Markdown-файлах, по одному файлу на задачу. Синхронизируются они между телефоном, ноутбуком и Linux-боксом. Читают и пишут их Android-приложение TaskForge, Obsidian, CLI, MCP-серверы и два вида ИИ-ассистентов: «Admin» (Grok Bot) на боксе и проектные сессии Claude на ноутбуке. Ниже рассказываю, как это устроено, какие правила пришлось ввести и где я наступил на грабли.

Мы выложили в open source под лицензией MIT Workflow Processing Service (WPS) — отдельный сервис для бизнес-процессов над записями CRM. Вместе с ним вышли два плагина: для SuiteCRM 7 и для SuiteCRM 8. В статье — какие проблемы встроенного движка процессов SuiteCRM мы решали, как устроен WPS и как подключить его к своей CRM.
С воскресенья Директ, Бизнес, Вебмастер и Метрика висели с заглушкой, и вот сегодня наконец можно выдохнуть, по крайней мере частично.
Директ открылся, а это самое важное, потому что кампании все эти дни крутились, а ни ставки поменять, ни остановить, ни статистику посмотреть было нельзя.
Яндекс Бизнес тоже работает.
Метрика пока отдает статистику только через API, но дни сбоя туда уже подтянулись, у себя вижу и 13, и 14 октября, то есть данные никуда не делись, их просто не показывали.
С Вебмастером сложнее. Интерфейс открывается, но живет в прошлом: на сводке висит "данные временно не обновляются", статистика запросов обрывается на 6 октября, выгрузка недоступна, а API у меня так и отваливается по таймауту. Так что смотреть позиции и клики из Яндекса пока рано, для SEO сейчас живой источник только Search Console.
Как загрузить качественным топливом конвейер разработки? Как измерить эффективность симбиоза человека и машины?

Ровно за месяц до релиза Rockstar Games выпустила финальный двухминутный трейлер Grand Theft Auto 6. В этот раз нам показали завязку истории и знакомство главных героев — Джейсона и Люсии.
Техно всегда в моде: приглашаем на встречу MTS Web Services🤖

Привет! 23 октября MWS проводит «Русское техно 2» — митап, посвящённый ИИ-агентам и виртуальным сотрудникам.
На встрече обсудим:
Как компании создают виртуальных сотрудников и встраивают их в рабочие процессы.
Инфраструктуру для запуска агентов.
Подходы к управлению командами с ИИ-агентами: как распределять обязанности между людьми и агентами.
Когда ИИ-агент становится экономически оправданным.
В программе вас ждут эксперты из MWS, Сбера, ТехВилл и других компаний, битва промптов с призами и нетворкинг.
📅 Когда: 23 октября в 17:00
📍 Формат: офлайн в Москве + онлайн
👉 Регистрация по ссылке

Спойлер: собаку пришлось перерисовать с нуля. Но обо всём по порядку. А больше всего времени занял скульптинг груди ;-)
В прошлый раз Claude за полтора часа перевёл досовскую демку Quake на нативный DirectX 12, пока я ходил на кухню. Демка Alone in the Dark лежала в соседней папке, в той же самой папке Heroes 2 и просто дх12 порта мне показлось мало…

Рассказываем, что анонсировали на GoCloud Tech 2026
На ежегодной конференции для технических специалистов GoCloud Tech 2026 представили обновления, призванные помочь ИТ-командам снизить рутинную нагрузку, ускорить выпуск приложений и безопаснее использовать ИИ в разработке. Собрали для вас все ключевые анонсы с мероприятия в одном материале.
Сильный отчёт от СберУниверситета, но к некоторым рекомендациям есть вопросы. Разберём одну из них: "Интегрировать ИИ только после оптимизации процессов."

СберУниверситет выпустил отчёт о том, как ИИ меняет работу руководителя. Он хорошо структурирует тему, рекомендую.
Один из советов — не внедрять ИИ поверх старых процессов: разложить процесс на этапы и спросить по каждому, можно ли его исключить, объединить с другим или передать ИИ. Для переданных этапов зафиксировать, откуда модель берёт контекст, кто принимает итоговое решение, какая система источник правды и когда результат уходит человеку.
Я задаю ещё один вопрос, и раньше остальных: сколько стоит проверить результат?
Если для проверки нужно то же время, что для самой работы, выигрыша нет. Но стоимость проверки — не данность. Её можно снизить, если менять саму работу (состав данных, операции и их последовательность), а не только делить её на этапы. Это и означает проектировать работу для ИИ.
У этого есть цена. Чтобы понять, можно ли удешевить проверку, приходится перепроектировать работу и записать правила, которые раньше держали в голове. И даже после этого проверка может остаться дорогой. Тогда эту работу разумнее оставить человеку. И лучше узнать это до того, как передавать её ИИ.
Отчёт СберУниверситета «Как меняется работа руководителя под влиянием ИИ»: https://sberuniversity.ru/research/management-practices/kak-menyaetsya-rabota-rukovoditelya-pod-vliyaniyam-ii/
Привет, Хабр! Разработка систем содействия водителю (ADAS) и автопилотов для автомобильного транспорта сейчас у всех на слуху. Но в сфере рельсового транспорта — и особенно в метрополитене — стоят свои, гораздо более специфические задачи.
Недавно я участвовал в хакатоне «Лидеры Цифровой Трансформации», где перед командами стояла безумно интересная Mission-Critical задача от Дептранса Москвы: Разработка алгоритма контроля пространства по ходу движения беспилотного поезда метро. Суть в том, чтобы по данным 3D-лидара Hesai 128 надежно обнаруживать препятствия в створе путей на максимальной дальности (до 150+ метров) в полной темноте тоннеля, сохраняя нулевой или минимальный уровень ложно-положительных срабатываний.
Моё решение не вошло в топ-10 победителей. Подвела классическая ловушка хакатонов — автоматический судейский скрипт проверяющей платформы капризен к структуре выходных данных, и потеря всего 5–6 кадров на ROS-шине из-за блокирующих логов и принтов в stdout, а также мелкая рассинхронизация знаков в экстраполяции, привели к жесткому срезанию баллов.
Однако архитектурный каркас нашего пайплайна (одометрия, концепция «Трубы из Прошлого» и интерактивный 3D-кокпит на Three.js для машиниста) получился монументальным. Мы сознательно отказались от «школьного» покадрового вычисления полиномов путей (polyfit). Вместо этого мы построили Цифровой Двойник (Digital Twin) инфраструктуры на базе пространственной памяти.
Цель этой статьи — не просто провести работу над ошибками, а найти единомышленников. Я выложил ядро проекта в Open Source под лицензией MIT. И если вы тоже участвовали в этом треке, ковыряли этот сложнейший датасет, не прошли, но чувствуете спортивный азарт — давайте объединимся, переложим критические узлы на C++ и добурим это решение до идеального промышленного робототехнического продукта.

Спустя три месяца после запуска прототипа космического корабля Starship его верхняя ступень Starship 40 вернулась на космодром Starbase в Бока‑Чика, штат Техас. SpaceX опубликовала новые фотографии и видео разгонного блока.

Привет, хаброжители! В октябре проводим VK JT TeamLead для действующих тимлидов, руководителей разработки и тех, кто только готовится возглавить команду. Обсудим профиль лидерства VK, сравним подходы к управлению и попробуем применить их на практике.

В Google Play обнаружили поддельное приложение Google Chrome, которое набрало более 100 тысяч загрузок и в рекламной выдаче было выше настоящего браузера. Изначально приложение появилось в Play Store как игра под названием Ball Bounce. Позже разработчик сменил название и иконку приложения на Google Chrome.

В предыдущей статье мы рассказывали про пилот RAG-ассистента: инженеры собирают структурированную базу знаний, а языковая модель учится отвечать на технические вопросы по 44 модификациям газопоршневой электростанции. Опыт показал главное: прикладным алгоритмам бесполезно ставить задачу, пока для неё нет выверенного контекста, чистых входных данных и прозрачных критериев проверки результата.
Стратегический фокус UNLIM исторически связан с эксплуатацией тяжёлого оборудования: мегаваттных энергоцентров, дизелей и сложных насосных комплексов. И как только задача смещается от поиска по текстам к мониторингу оборудования в машинном зале, цена ошибки софта возрастает: некорректный анализ может привести к пропущенной поломке, повреждению узлов или аварийному останову энергоцентра. Поэтому производственная аналитика строится по совершенно другим законам. Рассмотрим на примере АСУ ТП и системы предиктивной аналитики для распределённых электростанций.

Eval показывает 96% качества, тесты проходят, а после релиза LLM‑ассистент допускает критическую ошибку. Проблема может скрываться в самой системе оценки, которая пропускает опасные ответы и создаёт ложное ощущение надёжности. Разбираем семь ошибок тестирования LLM‑функций и способы построить eval, результатам которого действительно можно доверять.

Bank of America привлёк 1 тыс. сторонних специалистов для устранения уязвимостей в программном обеспечении, выявленных при помощи языковой модели Mythos 5 от Anthropic. Об этом в интервью CNBC рассказал генеральный директор американского финансового конгломерата Брайан Мойнихен.

Запись пред-ивента «Почему агенты не работают — и с чего начать» — уже на видео:
🔗 https://youtu.be/yYYH0P4gmXc
Час живого разбора: где агенты ломаются на практике — уверенно выдумывают, теряют контекст на длинной задаче, делают не то, о чём просили.
А где ломается у вас? Напишите в комментариях.
Эти места разбираем и лечим на курсе «AI-агенты, которые работают»: старт 21.10, занятие 1 из 7, среды 19:00–21:00 МСК.
Доступ — по подписке «Мастер»: https://boosty.to/polnyistek/purchase/3939761

Привет! У нас новость: ВкусВилл приготовил MCP сервер с авторизацией!
Адрес тот же, mcp.vkusvill.ru/mcp, а для доступа к полному функционалу пройдите регистрацию https://vkusvill.ru/oauth/registration/ и авторизацию по ссылке от вашего агента. Подробности далее.

xAI, она же ИИ-компания Илона Маска, 14 октября выпустила Grok Voice 3.0. Это модель, которая принимает речь и сразу отвечает речью, без промежуточного перевода в текст. В рейтинге Speech-to-Speech Index от независимой Artificial Analysis модель набрала 86,9 балла и заняла первое место. Цена в Voice Agent API осталась прежней — 0,08 $ за минуту, или 4,80 $ за час разговора.

По данным исследования приложения «Где мои дети» за сентябрь 2026 года, нейросети есть в телефоне у 37% детей — это втрое больше, чем полтора года назад. Каждый третий ребёнок пользуется универсальным чат-ботом: например, Алисой AI, DeepSeek или Gemini.
Проблема не в том, что дети пользуются нейросетями, а в том, как именно они это делают — и что происходит с мышлением, когда за всё думать самому уже не нужно. В статье расскажем, как мотивировать ребёнка учиться, договариваться об использовании нейросетей и что делать, если дети привыкли к готовым ответам от нейронок.
