Как стать автором

Каждый день мы автоматизируем всё, что можно: от походов в магазин до общения с друзьями. Кнопка “авто” стала синонимом эффективности. Но с ростом числа умных ассистентов и LLM-агентов всё чаще появляется ощущение, что мы начинаем терять что-то важное.

За год активной работы с автоматизацией я понял: есть задачи, где ручной труд не просто полезен, а незаменим. Сегодня поговорим о тех островках человеческого, где любой промпт будет звучать как фальшивая нота, а самая продвинутая модель окажется беспомощной.

Пример юзкейса, который точно прочитают разработчики!

Хабр, привет! Я Ира, бизнес-аналитик в онлайн-кинотеатре Okko.

На работе каждый день я описываю Use Case. Эта техника помогает увидеть путь пользователя от А до Я и не забыть про корнер-кейсы.

За 6 лет и 4 места работы я попробовала разные форматы и шаблоны описания юзкейсов. И недавно пообещала написать статью с примерами и картинками.

AI-инструменты 2025: Полный технический анализ Perplexity, ChatGPT, Gemini и DeepSeek

Сравнение четырёх ведущих AI-инструментов 2025: Perplexity, ChatGPT, Gemini и DeepSeek. Анализ точности, безопасности, цены и оптимальных сценариев использования. Выбираем инструмент для вашей роли: исследователи, разработчики, data scientists и контент-мейкеры. Практические рекомендации и таблицы сравнения ключевых метрик.

Новый категориальный ре-кодер в XGBoost обещает избавить нас от рутины ручного кодирования и опередит CatBoost по качеству работы с категориальными данными?

Тестирование на 17 сайтах показало: несколько меньших блоков дают выше RPM и выручку. Кейс, советы по программатик-монетизации и оптимизации рекламы.

Правила игры поменялись: атомарный уровень процессов - ключевой элемент эффективной ИИ-трансформации

На горизонте появилась сущность иного масштаба — быстроразвивающиеся нейросетевые технологии, которые действуют быстрее, точнее и эффективнее чем человек. И вот перед предпринимателями, бизнесменами и руководителями открывается фазовый переход в новую управленческую реальность — пространство, где меняется сама материя бизнес-процессов: их структура, логика принятия решений и скорость протекания.

Именно об этом и стоит задуматься.

Метод Монте-Карло — простая математическая игрушка, которую Chat GPT может легко запустить в своем интерпретаторе Python, проанализировать выходные данные и отдать анализ с красивыми графиками. В статье рассказываю про юзкейсы использования

Всем привет! Меня зовут Яна Курышева, и я тимлид одной из команд разработки бэкенда в Спортсе’’.

Мы – спортивное медиа. Наш продукт – это сайт и приложения со спортивной статистикой, новостями, редакционным и пользовательским контентом, пушами, рекомендациями и комментариями.

Чтобы вся система оставалась управляемой, мы активно используем трейсинг с помощью Elastic APM. Но существующие библиотеки не учитывали специфику нашей архитектуры и не решали всех задач.

В этой статье я поделюсь, как мы справились с задачей сбора трейсинга из старых монолитов и реализовали собственный APM-прокси.

Всем привет! Меня зовут Андрей. По профессии я занимаюсь стратегией и развитием нового бизнеса в российском телекоме. Но мне всегда была близка история создать что-то своё, полезное, красивое и технологичное. И недавно я это сделал, создав GIFTbase.

Ниже, кратко расскажу про путь, который прошли я и моя идея, зародившаяся ещё в 2018 году, в эпоху отсутствия продвинутых языковых моделей, до наших дней и недавнего релиза приложения в Play Store. Возможно, эта история будет полезна или поучительна некоторым читателям с такими же планами, как были у меня.

Кейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом.

Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты.

Привет, Хабр.

Меня зовут Леонид. Этот пост попытка разложить мысли по полкам, потому что завтра я, скорее всего, перестану быть студентом. Последние пару недель я не ходил на пары, и дело не в лени. Дело в том, что я, кажется, нашел что-то более важное, и теперь пытаюсь понять, не самообман ли это.

Универ дает хорошую базу, спору нет. Но у меня постоянно было ощущение, что я трачу время на изучение вчерашнего дня. Пока мы зубрим формулы, которые давно есть в WolframAlpha, реальность усложняется с экспоненциальной скоростью. Особенно это чувствуется, когда копаешься в современных ЛЛМках. Масштаб изменений такой, что кажется безумием тратить время на что-то еще. Проще говоря - это наша ENV, и я не хочу оказаться в ней как T‑Rex с бесполезным дипломом.

В итоге, все мое внимание ушло на два личных проекта...

Всем привет, сегодня я бы хотел поговорить про JOOQ для чего, зачем и почему и немного сравнить его с Hibernate, Spring data JPA. Долгое время я работал только с Hibernate, Spring data JPA и думал, что лучше них не будет и конкурентов ТОЧНО НЕТ, пока не встретил JOOQ. Сегодня расскажу подробнее что за инструмент, как его лучше приготовить и когда выбрать.

Здравствуйте. Я не айтишник — я учитель истории с более чем десятилетним стажем. Но информационные технологии всегда были моей страстью и надёжным инструментом в работе.

В этой статье я хочу рассказать о собственном опыте внедрения системы тестирования в школьной практике. Моя программа предельно проста — она написана на Python в духе unix-way: делает одну вещь, но делает её хорошо. Опытные разработчики вряд ли увидят в ней что-то новое, но цель текста — показать, как принципы системного администрирования и инженерного мышления могут помочь в решении педагогических задач.

JSON, YAML, TOML, HCL - за последние годы человечество успело изобрести десяток языков для конфигурации.
Каждый обещал быть "простым", "удобным" и "читаемым человеком".
Но по факту - все они страдают от одних и тех же проблем: шумный синтаксис, хрупкие отступы, бесконечные кавычки и отсутствие элементарных возможностей вроде модульности и слияния конфигов.

Пора перестать с этим мириться и сделать конфигурации наконец человеческими.

За выходные поднял «свой Dropbox/Google Drive» на Raspberry Pi 5 через Docker-compose: Nextcloud + PostgreSQL + Redis + Nginx Proxy Manager + автокрон. Бонусом — SMTP-уведомления, капча на регистрации и аккуратный config.php. Ключевой инсайт: даже без специфических знаний это реально, если уметь правильно «разговаривать» с ИИ и копипастить команды не глядя в дебри мануалов.

MCP Protocol — это новый стандарт. Как HTTP для интернета, только для искусственного интеллекта.

Что это даёт:
Экономия времени: 70-95% на рутинных задачах
Экономия денег: Окупается за 2-4 месяца
Быстрое внедрение: 1-2 недели вместо месяцев
Гибкость: Работает с любым AI
Безопасность: Ваши данные остаются у вас

Кому подойдёт:
У вас есть CRM с повторяющимися задачами
Менеджеры тонут в рутине
Хотите масштабироваться без найма
Нужна быстрая обработка лидов
Аналитика занимает слишком много времени

Как‑то на одном проекте понадобилось красиво равномерно разместить небольшие блоки‑виджеты в контейнере на странице. Сложность в том, что эти блоки различаются, как по высоте, так и по ширине. При чём нужно учесть адаптивность вёрстки и динамическое изменение содержимого, как контейнера, так и самих элементов — виджетов. Собственно мои изыскания по этой теме и вылились в разработку собственного решения и эту статью, которые, я надеюсь, будут полезны читателям.

API.

Это слово звучит в каждой IT-статье, в каждой вакансии, в каждом разговоре разрабов. Но когда гуглишь, что это, вываливается тонна заумных определений про «программные интерфейсы приложений», от которых мозг плавится.

Так что сегодня объясню, что такое API, так, что ты точно поймешь: на простых примерах, интересно, да еще и с крутой графикой. Уже через несколько минут ты будешь великолепно знать, что такое API и как создать свой собственный.

Уважаемые коллеги, добрый день!

Одно из самых интересных последних фич в безопасности для Kubernetes, которое появилось, это реализация User Namespaces в Kubernetes. В этой статье мы разберемся, как простое включение User Namespaces одной строчкой может улучшить безопасность в несколько раз.

Привет, Хабр!

Изучая информацию по работе с API в таблицах Google/Excel, понял лишь то, что я ничего не понимаю, разбираться в xpath, в парсинге XML внутри формулы это всё, как-то очень тяжело и громостко. У меня была простая задача, разработать что бы то ни было для получения текущей цены по конкретному активу с Мосбиржи. И как мне кажется, у меня это получилось в дотаточной степени чтобы можно было получить информацию и далее, как-то её агригировать, как вам удобно. Также сразу поясню, что функция GOOGLEFINANCE больше не работает, по этому остается искать другие пути решения.