REST Битрикс24 можно удобно использовать из Python — для интеграций, миграций, аналитики и служебных скриптов.
Разбираем библиотеку a24wh: шесть функций, которые упрощают запросы, пагинацию, batch-вызовы и обработку ошибок.
Туториал о создании собственного веб-приложения с помощью ИИ-агента Claude Code. Всю работу мы делаем через агента: наши статьи специально написаны для тех, кто работает через чат с агентом в терминале. Код писать не нужно, только давать правильные команды агенту.
В статье добавим ещё одну полезную вещь — и дадим серию промптов, чтобы быстро довести сайт до той точки, где находимся мы сейчас.
Как искать работу в Японии: где смотреть вакансии, как составлять резюме, общаться с рекрутёрами и готовиться к собеседованиям.
Я закончил языковую школу в Японии, прошёл около 30 интервью онлайн и офлайн, но в итоге вернулся в Россию ещё до окончания визы. Собрал практические советы и выводы из собственного опыта поиска работы в японских и международных компаниях. Надеюсь, это поможет кому-то найти работу в стране своей мечты и убережёт от лишних ошибок.
На портале Битрикс24 есть ИИ-помощник для пользователей. Сначала он просто отправлял запросы в языковую модель и умел только отвечать пользователям текстом. Когда мы начали масштабировать и улучшать помощника, он научился делать и другие вещи, например настраивать CRM и управлять документами.
Чтобы добавить ИИ-агентам новые функции, есть несколько способов. Мы выбрали MCP и не прогадали. В статье рассказываю подробнее, как это работает и в каких случаях его стоит использовать.
Туториал о создании собственного веб-приложения с помощью ИИ-агента Claude Code.
В прошлый раз мы подготовили сайт к деплою, чтобы его могли видеть другие люди в интернете. Сегодня работаем над самим деплоем и отправляем наш проект на сервер платформы для вайбкодинга Битрикс24 Вайбкод.
В статье рассказываем, как довести проект с нуля до текущего состояния и как провести деплой.
Создаём одно приложение для портала Битрикс24 двумя способами: через внешний ИИ и через платформу вайб-кодинга Битрикс24 Вайбкод.
На этом эксперименте покажем, почему платформа быстрее понимает CRM и требует меньше ручной настройки.
Меня зовут Роман Белоусов, я заместитель руководителя отдела проектирования интерфейсов в Битрикс24. Недавно у нас внутри компании стартовал традиционный спортивный марафон. Мы решили не брать готовые решения, а навайбкодить собственную платформу для трекинга активностей, рейтингов и общения.
Расскажу, почему генеративный ИИ из коробки выдает интерфейсы, нарушающие все законы когнитивной психологии, как визуальные правки через промпты могут положить бэкенд, и как мы применили механику «ошибки предсказания награды», чтобы пользователи возвращались в приложение не по принуждению, а за правильным дофамином.
В прошлый раз мы работали с сайтом-библиотекой, где можно посмотреть разные визуальные компоненты в интерактивном режиме, а потом попросить ИИ добавить их на свой сайт.
Сегодня подготовим сайт к загрузке в интернет и создадим дистрибутив. Это готовая версия сайта, которую можно положить на сервер, чтобы сайт открылся у пользователей в браузере. Обычно это не один файл, а папка с несколькими файлами.
Рассказываю о корпоративной культуре Японии и её популярных стереотипах внутри страны и за её пределами. В статье — личный опыт, мнение, наблюдения и небольшие исследования.
Это цикл статей для тех, кто интересуется Японией, её современной жизнью и культурой повседневных деталей. В прошлый раз я писал о культуре печатей в Японии.
Туториал о создании собственного веб-приложения с помощью ИИ-агента Claude Code.
Сегодня начнём работать с Claude, создадим фронтенд простого сайта и разберёмся, что такое shadcn/ui-компоненты и как использовать их в React-проекте.
Специально чтобы изучать компоненты было интереснее и проще, мы подготовили сайт-библиотеку, где можно посмотреть все компоненты в интерактивном режиме, а потом попросить ИИ добавить их на свой сайт.
Сегодня разберём, как ИИ в CRM прошёл путь от расшифровки звонков до выполнения действий.
В конце соберём собственное приложение, которое объединяет эти возможности на платформе для вайбкодинга от Битрикс24.
Привет! Я Анастасия Клевцур, продакт-менеджер мобильного приложения Битрикс24. В начале года вайбкодинг ворвался в нашу рабочую реальность, и довольно быстро стало ясно: продакту больше нельзя смотреть на это со стороны. Это про новый способ думать, проверять гипотезы и собирать рабочие прототипы быстрее, чем раньше. И я решила не ограничиваться разговорами про AI, а принять участие в полноценном вайбкод-эксперимент — в проекте собственного приложения для спортивного марафона внутри компании.
В этой статье я расскажу про интересный слой этого эксперимента — чат-бота, которого мы собрали на технологиях Битрикс24 и Вайбкод-платформы.
Собрал собственные опыт, наблюдения и небольшие исследования о печатях в Японии: кто их использует, зачем, какие тонкости есть в терминах и использовании.
Это цикл статей для тех, кто интересуется Японией, её современной жизнью и культурой повседневных деталей. В прошлый раз я писал о силе бумаги в Японии.
Привет! Я Катя Образцова, AI-продакт-лид и заместитель руководителя развития продукта в Битрикс24.
Сегодня расскажу, как мы сделали сервис для ежегодного корпоративного марафона, и так за три месяца работы по вечерам и выходным мы командой из пяти человек собрали с нуля многопользовательский сервис для внутреннего спортивного марафона компании.
Здесь не будет советов про архитектуру микросервисов и красивых схем. Будет честный рассказ о том, что происходит, когда продакты берутся за сложный технический проект, на какие грабли наступают и что в итоге получается.
Тестируем платформу Битрикс24 Вайбкод для создания полезных приложений в своём бизнес-портале с помощью ИИ-агентов.
Сегодня сделаем паспорт клиента: собираем в одном месте всё, что нужно знать о компаниях в нашем бизнес-портале: контакты, сделки, лиды и любые активности. Рассказываем по шагам свой опыт работы с платформой — что было просто, как строили работу, где ИИ ошибался и пришлось ли что-то исправлять вручную.
Заметил такую особенность во многих учебных статьях и туториалах: в популярных объяснениях паттернов часто не хватает оговорки, что ради упрощения объяснения в примере нарушены принципы SOLID.
Почему так: многие из примеров решают задачу обучения, а не задачу проектирования архитектуры. То есть примеры часто короткие и удобные для объяснения, но иногда вместе с этим они теряют важные свойства самого паттерна.
Особенно часто это происходит с Factory Method. В этой статье мы разберём несколько популярных примеров этого паттерна, посмотрим, где именно возникает проблема, и обсудим альтернативы в реальных проектах.
За два года учёбы и жизни в Японии у меня накопились папки с распечатками, уведомлениями, банковскими формами, визовыми документами и школьными памятками.
Бумага здесь живёт не только в бюрократии и связана с подарками, каллиграфией, оригами и культурой аккуратного оформления. В этой статье попробую рассказать, где именно бумага встречается в современной Японии и почему она до сих пор остается важной частью быта.
В прошлый раз я писал о японских технологии и цифровизации.
На нашей платформе часть работы строится вокруг бизнес-процессов. Это сценарии, которые система выполняет автоматически по заданным правилам: согласование счетов, обновление статуса сделки, запрос на покупку оборудования.
В статье разберём, как AI-агенты могут автоматизировать создание таких бизнес-процессов, их настройку через граф нодов-узлов и некоторые технические подробности реализации.
Рассказываем и показываем, как можно использовать мониторинг за кастомизациями Битрикс24. Для работы используем телеметрическую инфраструктуру на базе OpenTelemetry Collector — проект github.com/bitrix-tools/b24-ai-starter-otel.
В статье расскажем про разные виды метрик и как их использовать для получения полезной информации о взаимодействии пользователей и вашего сервиса. На примере приложения чат-бота покажем, как может выглядеть отслеживание продуктовых сценариев для составления новых бизнес-гипотез.
Привет! Меня зовут Алексей, я разработчик в Битрикс24.
В первой части рассказывал про retrieval-часть нашего RAG для AI-помощника Марты: как мы перестраивали поиск по базе знаний, подбирали retrieval pipeline под продуктовую документацию и постепенно улучшали качество поиска через серию небольших экспериментов. Ещё разобрал, почему production RAG — это постоянная работа с retrieval, шумом и latency.
Сегодня — как мы измеряли качество всей RAG-системы целиком. Расскажу про экспертный и синтетический датасеты, почему retrieval-метрики могут расходиться с реальным качеством ответов и как мы замкнули агентную петлю.
В конце покажу финальную картину метрик с замечаниями и поделюсь, какие полезные мысли появились во время работы.
