Все потоки

Инженеры тонут в ревью сгенерированного кода, продакты хвастаются фичами без программистов. Почему агент буксует в вашем репозитории и как это измерить.

Показываю как Projex работает на реальном проекте: разработка ПО, закупка железа, сборка и пусконаладка. Планирование, КТ, блокеры с примерами.

Добавить на страницу новые функции, не трогая саму страницу, звучит как противоречие. Но альтернативу мы посчитали командой: полное переписывание заняло бы год, в течение которого страница не получила бы ни одной новой функции. Мост между старым кодом и новым занял два месяца, и строил его уже я один. Расскажу, как этот мост устроен, почему получился несимметричным, где чуть не зациклился и что в нём так и осталось кривым.

Пятнадцать лет я писал код руками. Был тимлидом, вёл команды по восемь-десять человек, успел поработать и в Минцифре, и в структуре «Газпрома». 

А в начале этого года я уволился из найма и ушёл в исследование возможностей ИИ в разработке.

За полгода я собрал несколько продуктов, здесь упомяну три. Телеграм-бота я написал за одиннадцать часов, а систему защиты кода от копирования делал несколько месяцев. Но даже это вышло быстрее, чем справилась бы целая команда. Поначалу казалось, что возможностям нейросети нет предела.

На деле за эти полгода я трижды менял подход к работе с ИИ, а первые проекты выкидывал и переписывал с нуля. Один проект и вовсе провалился из-за нехватки предметной экспертизы, но об этом в конце.

Хочу поделиться с вами тем, как менялся мой подход на примере трёх проектов: какими моделями и инструментами я пользовался и в каких задачах нейросеть оказалась бессильна.

Проект NextBSD, который многие уже успели забыть, неожиданно получил вторую жизнь. Его идея — объединить ядро FreeBSD с открытыми системными компонентами Darwin, такими как launchd, Mach IPC, Grand Central Dispatch и другими технологиями, которые сегодня лежат в основе macOS. Первая попытка была предпринята почти десять лет назад, но безуспешно. Сейчас разработку начали заново, используя современную кодовую базу FreeBSD и накопленный за это время опыт.

На первый взгляд, идея выглядит странно: зачем переносить системный слой одной операционной системы поверх ядра другой, если обе давно развиваются своими путями? Однако у разработчиков есть вполне практичная цель. Они не пытаются создать «бесплатную macOS», а хотят сделать FreeBSD более современной платформой, сохранив ее совместимость и сильные стороны. Разберемся, что именно уже удалось реализовать, зачем это вообще нужно и насколько жизнеспособным может оказаться такой подход.

Я живу в Таиланде и вижу, как страна стареет быстрее, чем успевает придумать, как с этим жить. Сначала мне казалось, что это особенность местной демографии. Потом я начал думать, что будет с капитализмом, когда людей станет меньше, а ИИ сможет заменить всё большую часть их работы.
Никто не собирается специально уничтожать человека, он просто может оказаться больше не главным. Об этом и статья.

Привет, Хабр! На связи команда Рег.облака, а это третья статья про Free Tier. В первой мы считали, что помещается в один‑два гигабайта памяти, во второй перевозили сайт с виртуального хостинга на бесплатный сервер с ispmanager.

В обеих статьях был раздел, где мы перечисляли, чего на Free Tier делать не стоит: тяжелые CMS, неоптимизированные проекты под трафиком, серьезные базы. Этот раздел пора переписывать. Стартовал третий этап программы: юрлица получают на два месяца сервер 2 vCPU / 4 ГБ RAM / 40 ГБ NVMe. Под каждую задачу своя конфигурация, и с четырьмя гигабайтами круг задач заметно шире. Разбираем, что на них живет.

В декабре 2016 я запустил доску объявлений. В марте 2017 написал на Спарке статью о том, как пытаюсь притащить на неё трафик. Статья была честная до неприличия: три месяца работы, около 14 тысяч рублей на рекламу, 450 рублей выручки.

Отдельным памятником стоит таргет во ВКонтакте. 515 тысяч показов, 41 переход, два поданных объявления. CTR ноль целых ноль ноль восемь. Восемь тысячных процента. Я тогда пересчитал трижды, потому что решил, что где‑то потерял запятую.

Под статьёй набежали люди и сказали примерно одно и то же: не тягайся с Авито, иди в нишу.

Я поблагодарил за фидбек и пошёл тягаться с Авито дальше.

Прошло девять лет. Сайт теперь называется косплей‑барахолкой, есть фотолента, есть приложение на проверке в Google Play, и есть довольно неловкая история с App Store, из‑за которой у меня спрашивали квитанции за квартиру. Рассказываю всё по порядку, включая места, где я выглядел глупо.

Менеджер проектов в IT — одна из профессий, про которые сложно дать короткое определение. Он не пишет код и не дизайнит. Но от него зависит, выйдет ли продукт в срок, уложится ли команда в бюджет и не сойдёт ли разработка с рельсов в середине пути.

По данным Хабр Карьеры, медианная зарплата менеджера проектов — почти 180 тысяч рублей, опытный PM в крупной компании зарабатывает 300–450 тысяч. При этом профессия считается одной из самых доступных точек входа в IT для специалистов без технического образования.

В статье расскажем, чем занимается менеджер проектов, что нужно знать и уметь для входа в профессию, сколько можно получать и как найти первую работу.

Дарио Амодеи ответил постом в блоге: бан открытых моделей не нужен, нужны три другие меры. Но каждая из них бьёт по NVIDIA.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Рязанский, я руководитель группы технической аналитики в Дзене. Группа включает в себя команды DWH, антифрода, аналитики модерации и ML‑аналитики. Вместе с Марком Хабаровым, лидом команды ML‑аналитики, мы расскажем про наш инструмент для анализа результатов А/Б‑тестов и про интеграцию в него LLM. Получилось интересно, местами — больно. Но обо всём по порядку. 

Более года использую Алису, в принципе доволен:

На 90%, когда она делает поиск по теме, составляет обзор. Но иногда Алиса не знает по узкому вопросу то, что я знаю сам. Один раз разочаровала — на вопрос о Крисе Ри (Chris Rea) сослалась на мою статью на Хабре, хотя я не большой знаток музыки и, в частности, творчества Криса Ри.

На 80%, когда составляет промпт для Suno по моему шаблону - порой выдаёт что-то далёкое от указанной композиции или исполнителя.

На 60%, когда прошу код (HTML, PHP, JS, jQuery, CSS), — часто с ошибками, если он длиннее двух страниц.

Но недавний опыт меня выбесил: теперь считаю, что третьеклассник умнее Алисы.

За последние три месяца я сталкивался с четырьмя случаями сумасшествия CEO из-за искусственного интеллекта. Поразительным для меня было сходство всех этих случаев: всей команде рассылалось электронное письмо, в котором CEO рассказывал о великолепии LLM-инструментов и об обязанности всех сотрудников немедленно учиться их использованию; в противном случае им придётся искать другую работу. Иногда они говорят о найме «консультантов», которые будут учить команду правильно пользоваться инструментами. Иногда они создают «график консультаций» или устраивают «внутрикорпоративные ИИ-хакатоны».

Но в каждом случае смысл примерно один и тот же: «охренеть, как же крут ИИ, вы должны теперь постоянно использовать его в работе». В самом тяжёлом случае несколько компаний даже таблицу рейтинга траты токенов — наверно, это самый тупой способ мотивации к правильному использованию LLM. При правильной работе с ИИ в том числе нужно обучаться видеть в токенах дефицитный ресурс. Смехотворно считать мерой качества простой подсчёт того, насколько активно сотрудник сжигает токены, ведь контрпродуктивно тратить их невероятно легко.

На самом деле, я считаю эти инструменты мощными и важными, однако с ними связано множество проблем, а полезность их ограничена. Думаю, если пользователь учится пользоваться ими и добровольно решает работать с ними, то они могут быть довольно мощными. Но здесь важна именно добровольность.

Никто из тех, кого заставляют работать с этими инструментами, не научится пользоваться ими качественно.

«Это разовая ситуация» — одна из самых дорогих фраз в процессах. Показываю простую модель, которая помогает посчитать стоимость ручных исключений, найти место их возникновения и выбрать одно изменение с максимальным эффектом. Внутри — формула, алгоритм аудита за 30 минут и рабочая таблица.

В кейсе, который разберём сегодня – агент забирает данные с площадки без API, связывает объявления с лидами, считает показатели и готовит рекомендации для маркетолога. Считаю, что это интересный и полезный пример того, как система позволила быстро проверить бизнес-гипотезу и не потратить ещё несколько месяцев на проект, у которого не сходится нижняя часть воронки.

Давайте разберём архитектуру системы на n8n, роль языковой модели и результат, который оказался важнее расчётной экономии.

Здравствуйте! Меня зовут Сергей, я программист и я строю дом китайским искусственным интеллектом.
После этой фразы в американских фильмах обычно следует нестройный хор «Здравствуй Сергей» и человека садят в психбольнице в круг на табуреточку.
Не спешите звонить в скорую, давайте я расскажу как с deepseek можно построить не только беседку, но и багажник для машины, полку для мастерской, или вакуумную камеру. Я покажу насколько глубока кроличья нора!

Меня зовут Ирина Гертовская. Много лет я проектирую, внедряю, развиваю и поддерживаю крупные ИТ-системы, анализировала, проектировала, разрабатывала, руководила командами аналитиков и разработчиков, руководила проектами.

Мой опыт показывает: внедрить систему иногда не проще, чем разработать. Часто учесть нужно больше, чем видится и значительно раньше самого периода внедрения. В этой статье с поделюсь таким опытом на примере небольшой доработки в эксплуатируемой ERP-системе крупной компании.

В нашем найме я подключаюсь на финальном этапе. Техническая секция к этому моменту позади, её проводят инженеры команды, а я просто разговариваю с кандидатом про его опыт и взгляды. Ещё пару лет назад это был самый мягкий этап воронки, почти формальность после настоящей проверки. Сегодня он различает кандидатов лучше, чем техническая секция, и мне кажется, это многое говорит о том, куда движется профессия.

Привет! Меня зовут Михаил Шпаков, я руковожу разработкой Timeweb Cloud. Раньше я рассказывал, как мы построили систему автотестов с 5 000+ проверками и как делаем визуализацию облака. Сегодня текст в формате мнения: про то, как LLM перекраивают профессию разработчика, а вслед за ней и требования к людям в командах. Покажу картину, которая складывается у меня из таких разговоров и ежедневной работы с командой, и расскажу, какие выводы я из неё делаю.

Всем привет!

Меня зовут Даша Белал. Я руководитель кластера «Планирования и управления товародвижением» в СМ Лаб.

За годы работы руководителем я прошла десятки курсов по менеджменту, прочитала множество книг по управлению и лидерству, изучала разные подходы к организации команд и процессов.

Но в какой‑то момент я поймала себя на мысли, что многие материалы начинают повторяться. Меняются примеры, появляются новые термины, но сами управленческие принципы остаются примерно одинаковыми. И в поисках вдохновения и новых знаний однажды я решила вместо очередной книги по управлению прочесть что‑то из российской истории — и с удивлением обнаружила: исторические сюжеты дают ценные уроки менеджмента.

В своей предыдущей статье об инструментах и ​​агентах искусственного интеллекта я рассмотрел инструменты, которые меняют подход к разработке программного обеспечения. В последующей статье я утверждал, что роль разработчика смещается от написания кода к его управлению.

В этой статье делается следующий шаг: что произойдет, когда агенты ИИ станут способны создавать и перемещаться по все более сложным кодовым базам? Как нам поддерживать точность, доступность и актуальность знаний, на которые они опираются? Именно здесь на помощь приходит идея вики-проекта для магистерских программ.