Которую неделю заканчивал работать под утро. Когда понял, что вишу в телеграме по 5 часов в день, отвечая на одни и те же техвопросы, разозлился. А потом решил это исправить.
В статье — как я собрал ИИ-бота на базе Gemma 3, подключил Ollama и Telegram, чтобы тот отвечал за меня (только без пассивной агрессии).
В этой статье — диаграммы, которые показывают, где команда буксует, почему задачи застревают и кто на самом деле влияет на проект.
Собрали 10 книг по управлению проектами. Каждая с выводами, которые руководители применяли на практике. Здесь — результаты от внедрения знаний из книг и подводные камни.
Когда у меня была сеть ночных клубов, я записывал все дела в блокнот. Кустарный метод — просто выписываешь задачи на листочек и вычёркиваешь. Проблема была очевидная: блокнот должен быть постоянно под рукой. Вышел погулять, появилась задача — записать не можешь. Кто-то позвонил, а блокнот лежит дома.
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.
Меня зовут Дмитрий, мне 29, я Senior PHP-разработчик в продуктовой компании. Полтора года назад я сбежал из московской каморки в Екатеринбург и перешёл на полную удалёнку. Заперся в квартире-студии с кошкой по кличке Матильда и начал жить ту жизнь, о какой мечтал лет с 19.
Кажется, что главное в поиске работы — хорошее резюме и успешное собеседование. Оказывается, это не так. 19% работодателей учитывают знак зодиака кандидата при найме. А 79% изучают соцсети кандидата и могут отказать из-за неудачного поста.
Звучит абсурдно? Разберёмся, что происходит с рынком труда, и почему даже идеальные кандидаты получают отказы.
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.
Срочно нужен человек — HR присылает резюме — быстренько интервью — берём. Через три месяца выясняется, что кандидат не подходит. Ещё месяц уходит на увольнение, потом снова поиск. В итоге полгода потеряно.
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.
У меня опыт в IT с прошлого века, 27 лет. Начинал программистом, когда во многих компаниях ещё не было системных аналитиков и проджект-менеджеров. Кто-то из команды должен был разговаривать с заказчиками. Чаще всего этим кем-то был я.
Потом стал тимлидом — одновременно программировал и управлял. Со временем меня «засосало» в управленческую деятельность. Максимум руководил 60 людьми.
Расскажу об ошибках, которые совершил за это время, и о своих выводах.
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.
Рано или поздно в каждой IT-компании происходит смена руководства. Иногда боссом становится кто-то из своих, в других случаях приходит человек с улицы. И от этого сильно зависит, как дальше будет работать команда. Разберёмся, что происходит в обоих случаях, и как к этому подготовиться.
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.
Сидел я с ними в одном офисе и своими глазами видел, как старший разработчик забирал все сложные и интересные задачи себе, хотя по идее должен был обучать новичка. У этого «младшего» был такой же опыт, просто в других компаниях.
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.
«Дорогие коллеги! С понедельника мы переходим на новую CRM-систему. Ваши учётные записи уже созданы. Обучающий вебинар — в пятницу после работы. Успехов!» — кто получал такие письма от руководства, знает, что после этого не будет ничего хорошего.
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.