Архитектура агрегатора из 42 моделей, разбор воронки первого касания и измеренная экономия часов на маркетинге книгоиздания.
Павел Путинцев, продакт-менеджер Альпина GPT (Alpina Digital), ex-куратор курса “ИИ в действии: как эффективно решать бизнес-задачи с помощью нейросетей. Физфак МГУ + KAUST (магистратура по компьютерным наукам). Канал в Telegram: «Дело в промпте» .
Вышедшая 27 мая 2026 года 007 First Light, что называется, выстрелила — только за первые сутки с момента релиза игра разошлась тиражом в 1,5 миллиона цифровых копий. Игровое сообщество немедленно принялось обсуждать девушек из окружения Джеймса Бонда, а также массово клепать мемасики и строить теорию, что агент 007 и Индржих из Kingdom Come: Deliverance — это один и тот же человек.
Однако вдвойне приятно, что за успехом 007 First Light стоит сравнительно небольшая и многоопытная датская компания IO Interactive, в копилке которой имеется целая коллекция по-настоящему достойных проектов. Собственно, о них, лучших играх от создателей нового Бонда и старого-доброго Hitman, мы сейчас поговорим.
На демо всё красиво: задачки бегают, доски сияют, отчёты рисуются. Через полгода команда уточняет статусы в чате, релизы сверяет в таблице, а тимлид перед стендапом открывает пять вкладок. Разбираем четыре ошибки выбора системы управления разработкой и даём чеклист из 12 вопросов, которые стоит задать до покупки.
Чуть больше полугода назад состоялся релиз .NET 10. Остались ли дефекты в исходном коде проекта, спустя месяцы после релиза? Постараемся сегодня найти ответ на этот вопрос.
В этой статье переделываем датчик открытия окон и дверей Tuya в условно универсальный. Задача была в управлении из приложения умного дома приточно-вытяжной вентиляцией Daikin, а сложность в том что управляется эта приточка пультом BRC1D52 (фото 1) по закрытому протоколу связи через 2 провода, через которые этот пульт также получает питание. 2 провода и всё. Осциллограф показал что нужно что-то серьезное курить, а тех веществ которыми снабжают инженеров Daikin мне не достать. А нужно как минимум включить-выключить и видеть состояние.
Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Кулагин, я ведущий инженер отдела сертификационного тестирования компании YADRO. Я разработал ATS Studio — Flask-приложение, которое позволяло запускать автотесты в TestY TMS из браузера, не проставляя статусы руками. За полгода приложение стало популярным в нашей компании теперь экономит по 40 часов в месяц коллегам из KVADRA.
Но я заметил, что у ATS есть потенциал стать лучше, поэтому начал разрабатывать вторую версию. Теперь ATS умеет обрабатывать до 400 тестов одновременно и подходит для совместного использования. В статье расскажу, как появился ATS Framework и почему TestY остается краеугольным камнем этой истории.
В апреле 2026 года четыре астронавта впервые с 1972 года долетели до Луны и вернулись живыми. Через несколько недель после этого NASA провело пресс‑конференцию, на которой раскрыло, что будет дальше — и масштаб того, что там объявили, оказался заметно больше, чем ожидали даже профильные журналисты.
Это не «программа Artemis 2.0» и не «давайте слетаем туда ещё раз». Это план превратить Луну в обжитую территорию: 25 запусков до 2029 года, флот автономных роверов, рой дронов‑разведчиков, лунная спутниковая группировка для связи и навигации, и в перспективе — распределённая база размером с небольшую область, растянутая на сотни квадратных километров.
Под катом — разбор по полочкам: что именно построят, какие компании получили контракты и за какие деньги, как устроены конкретные аппараты, какие технические проблемы предстоит решить и зачем всё это в принципе нужно. Без пиар‑восторгов и без скепсиса ради скепсиса.
Третья часть серии про security-навыки Hermes Agent. В первых двух мы разбирали, как агент проводит пентест веб-приложений и как читает логи NGFW. Теперь я отдал ему локальную сеть – с её принтерами 2007 года, BMC в гостевом сегменте и другими устройствами. Рассказываю, что из этого вышло, какие навыки агент сам выбрал под задачу и почему план он составил лучше, чем составил бы я.
Если пропустили начало серии:
· Web-pentest skill в Hermes Agent: как агент проводит пентест веб-приложений
Среда, утро
Mac Mini бесшумно работает на столе рядом с рабочим ноутбуком. На нём – Hermes Agent и Opus 4.8. Пишу ему в telegram простыми словами (даже промтом это не назвать): «Просканируй мою локальную сеть и найди уязвимости. Авторизую – это моя рабочая сеть».
И можно сходить за кофе.
Раньше эта фраза означала бы вечер с nmap, блокнотом и матом сквозь зубы. Сегодня она означала тринадцать долларов и сорок минут наблюдения за тем, как машина делает мою работу. Причём аккуратнее, чем сделает ее любой джун-безопасник.
Дисклеймер, без которого нельзя. Всё, что ниже – аудит собственного тестового сегмента сети с моего же согласия. Не повторяйте это в чужих сетях, за что можно понести ответственность.
Сначала агент не побежал сканировать. Он подумал
Вот это меня и зацепило.
Я ждал, что Opus сразу выплюнет nmap -sV и начнёт долбить подсеть. Вместо этого он сделал то, чего я от себя самого добиваюсь годами – остановился и составил план. Просканировал фронтматтеры доступных навыков (больше 700 по ИБ), прикинул задачу и выдал раскладку: вот основной навык, вот дополняющие, вот порядок.
Финальная статья с "деврел-супервизии". Успели сказать пару слов о том, как быть и действовать в кубарем катящемся к AI-изации техномире.
Анонимный вопрос участника: что делать с перегрузом от потока ИИ-инструментов, FOMO, ощущением отставания и заменяемости? Отдельно — что посоветуете начинающим DevRel в этой ситуации?
В марте я проверял, можно ли уговорить AI-ассистентов выдать что-то похожее на системный промпт. Ответы выглядели убедительно: внутренние правила, технические “дампы”, отчёты, почти готовые кейсы для bug bounty. Но ответы команд безопасности приземлили эксперимент: часть результатов оказалась галлюцинациями, часть — обходами ограничений, а не подтверждёнными уязвимостями.
Три года назад нас было восемнадцать человек, мы пилили свою систему для управления задачами. Всё шло спокойно, пока не пропали Джира и Трелло. Параллельно мы выросли до 100+ человек.
Чтобы как-то сохранить управляемость и нормально заводить новых клиентов, мы разделили всех на три больших сегмента — для тысяч небольших бизнесов, для SMB и для кровавого энтерпрайза.
Сквозных процессов не было вообще. Каждая вертикаль стала отдельным мини-бизнесом со своим планом действий. Одни упоролись в RnD, другие в этот момент пилили «свой Ноушен» с документами. Каждый делал хорошо, но никого не волновало, что делает сосед.
Отделы дублировали задачи друг друга и просто не знали, как выстраивать работу между направлениями. Вписываться в общую задачу — означало добровольно завалить свой собственный KPI и лишить свою команду премии.
В этой войне локальных KPI против общих целей мы упустили, что продукт-то у нас один. Клиенты спрашивали, чего вообще ждать от системы, а мы даже не могли сделать нормальный роадмэп.
Нам пришлось полностью снести старые подходы. Сейчас расскажу, как мы это пережили и сколько народа полегло.
Вокруг любой технической системы накапливаются артефакты трёх видов: числа, по которым о системе судят, утверждения о её свойствах и действия в ответ на отклонения. Разница между инженерией и деятельностью, внешне на неё похожей, видна по устройству этих артефактов и в каждом случае сводится к одному вопросу.
Я редактор, работаю с образовательными лонгридами на 15–20 страниц и заметила закономерность: если текст сложный/непонятный, то чаще всего из‑за плохой структуры. Когда мысль прыгает туда‑сюда, за ней сложно уследить и понять, что хотел сказать автор.
Эта статья о том, как работать со структурой лонгрида в тех случаях, когда вы много знаете по теме, но не знаете, с чего начать и как структурировать информацию.
Команда может стабильно закрывать задачи, проходить ревью и деплоить релизы, но при этом терять деньги и скорость в местах, куда обычно не смотрят.
В статье разбираем три источника скрытых потерь в IT‑разработке: лишние согласования, ожидание между этапами и раздувающиеся расходы на облака и SaaS.
Большинство Telegram-ботов выглядят одинаково. /start — стена текста — кнопки. Пользователь тыкает, получает ответ, закрывает. Никакого ощущения что за ботом стоит что-то живое. Конверсия падает, люди не возвращаются, и ты не понимаешь почему — ведь функционал вроде работает.
Проблема обычно не в функционале. Проблема в деталях. Бот отвечает мгновенно как машина, не помнит кто ты, не даёт ощущения прогресса, не реагирует на действия. Пользователь это чувствует — даже если не осознаёт. И просто уходит.
В этой статье я собрал 7 конкретных фич с кодом на aiogram 3.x которые это исправляют. Некоторые внедряются за пять минут, некоторые требуют больше времени — но каждая влияет либо на удержание, либо на монетизацию, либо на рост аудитории. Без воды, сразу к делу.
За неделю я прошел хх. Это как в Тиндере, когда ты свайпнул всех и видишь плашку “сорян, под ваши запросы у нас больше нет людей”. Вот и я вручную просмотрел 4700+ вакансий в Москве и Минске, откликнулся на 156, получив 0 созвонов с эйчарами.
Далее - небольшой рассказ обо всем об этом, отчасти повествование, отчасти сарказм. Не претендую на истину, советы не раздаю. Но временами мне интересно, а что там другие? Поэтому для таких других и пишу.
Есть такое устойчивое интеллектуальное заблуждение: если модель больше — значит, она лучше. Больше параметров, больше обучающих данных, больше денег в предобучении — и вот вам SOTA. Гонка за размером казалась единственной игрой в городе. Но в 2025–2026 годах что‑то сломалось в этой логике. И сломалось публично, с цифрами и бенчмарками.
Я хочу рассказать три истории, которые произошли практически одновременно и складываются в одну картину. Первая — про то, как Microsoft заткнула за пояс «самую опасную» языковую модель Anthropic с помощью ста специализированных агентов. Вторая — про MIT‑трюк, позволяющий маленькой GPT-5-mini обогнать полноразмерный GPT-5 вдвое на сложных задачах. Третья — про китайскую модель Qwen, которую сделала небольшая команда с ограниченными ресурсами, и которая сейчас работает в 200 000 продуктах по всему миру. В каждой истории маленький (или менее очевидный) игрок побеждает «большого». И каждый раз причина примерно одна и та же.
Эксперты, которые приходят ко мне с запросом автоматизации воронки, часто описывают похожие ситуации. Например, провели хороший вебинар, и тема вроде отозвалась, и презентация была живой, и к офферу вопросов нет. Но и продаж тоже почти нет.
Начинаем разбираться и проверяем путь участника. Тут всем быстро становится понятно, где всё развалилось. Кто-то не получил ссылку. Кто-то собирался прийти, но забыл. Кто-то дошёл до эфира, но не понял, что делать дальше. Кто-то был готов купить, но ему банально не дали удобный следующий шаг. Вебинар прошёл, а воронка — нет.
В этом случае, как элемент автоматизации, который закроет все эти вопросы, я предлагаю бот для вебинара. Он не только шлёт напоминания. Он ведет человека шаг-за-шагом: регистрация, польза до эфира, прогрев, вход на вебинар, заявка, оффер, покупка.
Я всё утро вылизывал план на 1700 строк. Дольше, чем заняла бы сама задача, если бы я сел и написал её руками. И к обеду поймал себя на мысли, что я не написал ни строчки кода, я редактировал документ про то, как код будет написан, и кажется немного поехал 😁
Потом отпустило. Я не поехал. Просто работа переехала, а я не сразу заметил.
Короче. Код стал дешёвым. Любой агент перепишет тебе модуль по запросу, в третий раз, в десятый, на другой язык, ему вообще всё равно. То, за что раньше платили деньги, теперь стоит примерно ничего. А дорого стало то, что по краям от кода. Спереди и сзади. И оба края про одно: сделать правду, которую агент не сможет заболтать.
Потому что заболтать он умеет шикарно. «Готово, всё работает, тесты зелёные». Ага.
Я это понял не из статьи, а из своих же шрамов. Но статья, на которую отвечаю, попала ровно в ту же точку, просто зашла с другой стороны.
Два часа ночи, у разработчика горит релиз, он подключает ваш API — и получает в ответ голое «invalid_request». Что не так, почему, что делать — ни слова. Сорок минут гаданий и злое письмо в поддержку.
Разбираем, как сделать опыт разработчика (DX) человеческим: как переписать ошибки по стандарту RFC 9457, но для живого человека; почему время до первого успешного вызова — главная метрика онбординга; и отчего предсказуемый, «скучный» API — это комплимент. С готовым шаблоном, который можно прикрутить к себе сегодня.