Собрал чат-бота, чтобы тот отвечал за меня в Телеграм: без ошибок и пассивной агрессии. Бонусом добавил шифрование логов, whitelist для доступа, историю чатов для персонализации и RAG с автообновлением базы знаний через Git.

В статье — пошаговая инструкция, инсайты и нюансы, которые большинство упускают.

Раньше мой вечер выглядел так: 15 вкладок с туториалами, ещё 10 с обсуждениями на стэке и вопрос в голове: «а зачем я вообще согласился на эту жесть».

Решил месяц потестить нейросети, чтобы хоть как-то себя разгрузить. В итоге собрал 15 простых и полезных промптов, которые могут помочь сэкономить время на ресёрче и вернуть силы на всё остальное.

Когда я понял, что ИИ уже принимает решения, которые влияют на мою жизнь, запереживал. Решил понять, почему 3 законы Азимова не спасут нас и как технологии могут выйти из-под контроля.

Бонус — примеры кода для (теоритического) внедрения этических правил в ИИ.

Когда команда разработки делится на два лагеря из-за ИИ, а релиз вряд ли подождёт, возникает ступор и вопрос — что делать? В статье — как я решал эту проблему, шерстил исследования, форумы и вытащил у коллег 10 рабочих промптов для ускорения работы.

Я устал платить за GPT и думать, куда уходят данные. Нашёл Gemma 3 12B от Google и LM Studio — установил всё за 15 минут. В статье — подробная инструкция и советы, как запустить свою Gemma даже без опыта в ML.

Заметил, что трачу часы на поиск, баги и рутину — собрал ИИ-агента, который делает это за меня. Протестировал 3 подхода — от no-code до кастомного LangChain. В статье — инструкция и инсайты.

Раньше было лучше? Не уверен. Еще 10 лет назад я тестировал без ИИ: искал ошибки, писал отчеты, огребал от разрабов. А теперь — всё в 5 раз быстрее, и пока вам несут матчу на кокосовом, можно словить и починить баги. В статье — гайд + код.

ИИ в ритейле уже меняет правила игры. Пока одни составляют стратегии, Walmart и Amazon давно монетизируют ИИ-решения.

Разбираем на примерах: где технологии реально прибавили к выручке, а где — к судам, багам и массовым сокращениям.

Устал от багов нейросети. Решил разобраться в алгоритмах ИИ-галлюцинаций, как они влияют на работу, и в конце оставил гайд с рекомендациями по написанию промптов для генерации кода, текста и изображений.

DeepSeek 1.5B — маленький, но шустрый собрат больших языковых моделей. Работает локально, не требует железа на киловатт.

Внутри — инструкция по установке, настройке и запуску DeepSeek 1.5B на Ubuntu 24.04 с Ollama и Open WebUI.

ИИ заменяет людей, дата-центры строят как города, промпт важнее диплома. Мир движется к техно-коммунизму — но никто не предупредил, останется ли в нём место для человека.

Разбираем, как Grok, Copilot, китайские роботы и $500 млрд инвестиций меняют всё: от работы до власти.

Онбординг — это не просто «рассказать, как у нас всё устроено». Это ежедневная, изматывающая работа, которую часто делают в фоне.

Рассказываем, как с помощью ИИ разгрузить команду и ускорить адаптацию новичков — без потерь в качестве и продуктивности.

Каждый апдейт нейросетей звучал, как выстрел. Пока я правил очередной текст, ИИ уже генерировал сотни. В отделе шептали о сокращениях, и однажды мне сказали прямо: «Или учишься, или…».

Страх выкинул меня из зоны комфорта — я нырнул в бездну промтов, инструкций и лайфхаков. Хотел понять, как работать с машиной, прежде чем она займёт моё место.

И знаете что? В процессе я понял кое-что важное.

Я устал писать бойлерплейт и базовые стили. В итоге заставил ИИ делать это за меня. Результаты, размышления и откровения — внутри.

Я думал, что дисциплина в ИТ — это просто приходить на созвон вовремя и держать Jira в порядке. Но после пяти почти-увольнений понял: дело не в графике, а в том, как ты реально работаешь.

Разобрался на собственных фейлах — делюсь, как перестать саботировать себя и свой код.

«Людей не будет — справляйтесь сами».

Кто-то слышит это в первый рабочий день, кто-то — после пятой переработки за неделю. Новички выгорают, не успев войти в ритм, а опытные специалисты понимают: разговоры с руководством — как об стену.

Почему компании не нанимают, даже когда всё трещит по швам? Что делать в такой ситуации сотрудникам и руководителям? Разбираемся — а в финале делимся историями, от которых стынет кофе в кружке. Возможно, после них вы посмотрите на свою работу иначе.

Думаете, что нужно просто работать на 100%, и вас заметят? К сожалению, это не так.

Мы провели исследование, изучили различные причины и кейсы, чтобы понять: почему компании иногда не спешат повышать даже самых целеустремлённых сотрудников? А главное — что делать в такой ситуации: прокачиваться или искать новое место?

Может ли искусственный интеллект стать причиной сокращения ИТ-специалистов? Вопрос открытый. Пока автоматизация не приводит к массовым увольнениям, но затрагивает всё больше процессов, и многие задумываются, как это изменит рынок в будущем.

Разбираемся, какие тенденции заметны уже сейчас, что говорят компании и специалисты и как адаптироваться к новой реальности.

В компании решили обновить софт, потому что «так будет лучше», а вместо обучения — документация на 40 страниц. Знакомая ситуация?

Руководство уверено, что «все привыкнут», но на деле половина сотрудников ищет кнопки, другая — способы обойти систему, а третья просто уходит. Новый таск-трекер? Задачи по-прежнему в Google Таблицах. Свежая CRM? Клиенты всё так же в Telegram. В итоге продукт «внедрили», но им никто не пользуется.

Разбираемся, почему даже полезный софт превращается в проблему, и как сделать так, чтобы он действительно помог команде, а не мешал работать.

Мы изучили, что происходит в компаниях, и выяснили, почему хорошие специалисты не выдерживают и уходят. Разбираем 5 проблем, которые не компенсируют высокая зарплата и интересные задачи.