Хакатоны

Привет, Хабр! (И тебе, школьник, который пришёл на YoungCon за панамкой и Slava Marlow, и тебе, опытный разраб, который читает это и крутит пальцем у виска: «Зачем ты вообще туда поехал?», и тебе, представитель Яндекса, который, я надеюсь, дочитает это до конца.)

Сразу скажу - формат не самый привычный для моего блога. Обычно я тут разбираю, то что разрабатываю по косточкам или ною про процессы в IT мире. Но сегодня без кода, и без YAML. Сегодня - про то, как я съездил на главное молодёжное IT-событие страны и вернулся с очень смешанными чувствами.

Поехали.

Пол Грэм - легендарный венчурный инвестор, программист и эссеист, наиболее известный как сооснователь культового стартап-акселератора Y Combinator.

Недавно он опубликовал пост "Как стать миллиардером", перевод которого представлен ниже.

Всем привет! Меня зовут Константин Ушенин, я — ведущий научный сотрудник в AIRI, занимаюсь приложениями искусственного интеллекта в химии и фармакологии. В конце марта 2026 года мы с коллегами выиграли суточный хакатон от Сбера, ИТМО и СПБ ГБУ Молодёжного пространства «ПРОСТО» по созданию ИИ‑ассистента для планирования синтеза в лаборатории органической химии. Мероприятие прошло три месяца назад, однако мы завершили рефлексию результата только сейчас и решили сделать полный разбор.

В этом посте вы узнаете про этапы нашей подготовки, выработку победной стратегии, решение проблем, возникавших по ходу соревнований, и наш подход к подготовке финальной презентации. В конце проведен анализ наших правильных и неправильных решений, а также дана оценка того, как реальное продуктовое решение должно отличаться от созданного на хакатоне.

Но технологический ИИ‑стек на службе у химии — это не самое главное, о чём я хотел бы рассказать. Ключевую роль в нашей победе сыграла организация команды, распределение ролей и стрессоустойчивость всех её членов. Путь к первому месту оказался полным разных испытаний: начиная от неудобного стола и заканчивая хакерской атакой на наше решение за полчаса до защиты. 

В общем, получилось довольно остросюжетно, приятного чтения!

Почему одни люди точнее прогнозируют будущее, чем другие? Дело не только в интеллекте или объёме информации. Главное преимущество суперпрогнозистов - байесовское мышление: новая информация не отменяет базовую вероятность, а лишь корректирует её. Канеман и Тверски показали, что мы склонны игнорировать базовые вероятности и переоценивать яркие сигналы.

Как это работает - на примере проектов двух крупных ИИ игроков.

Принцип «бритвы Оккама» — краеугольный камень социальных наук. Для экономистов-финансистов он почти аксиома. Принцип назван в честь Уильяма Оккама, монаха XIV века. Согласно ему, самое простое объяснение любого явления — лучшее.

Как пишет The Economist, в настоящее время финансовые аналитики боятся «переобучения» — создания модели, которая благодаря своей сложности хорошо соответствует существующим данным, но плохо предсказывает будущее. Однако тут проявляется принцип Оккама. По новым данным, когда дело касается больших моделей машинного обучения, экономия переоценивается, а сложность может стать определяющим фактором. Если это так, методы современного инвестирования значительно изменятся.

Всем привет! Меня зовут Юрий, я участник и победитель хакатона по вайб-кодингу Friflex и ЦСКА (Вайбатона). В этой статье расскажу, как я вместе с командой собирал ИИ-сервис для стадионных перформансов: как мы писали в промпте «красно-синий текст футбольного клуба ЦСКА», а получалось лого Арсенала, как пришли к inpainting, зачем вынесли часть генерации анимаций в Web Worker. И покажу, что вообще получилось за четыре часа. 

Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина Ионова и я руковожу проектами и продуктами экосистемы «Лукоморье». Когда-то программировала на Java и C#, но последние шесть лет занималась управлением — продуктами, командами, сроками, бюджетами и всем тем, что обычно находится вокруг кода, а не внутри него.

Недавно наша команда участвовала во внутреннем продуктовом хакатоне-акселераторе. За три месяца нужно было пройти путь от идеи и анализа рынка до финансовой модели и первого прототипа. У нас была идея нейроассистента для UX-проектировщика, сильная методология, дизайнеры, исследователь, продуктовая логика и не было разработчика.

Поэтому прототип пришлось собирать самим. Сначала в Lovable, потом в Cursor. В этой статье расскажу, как мы собрали рабочий ИИ-прототип за выходные, какие грабли поймали, что пришлось «накостылить» и почему даже работающий прототип всё ещё нельзя путать с продуктом. 

Это кейс о vibe coding в боевых условиях: когда надо быстро проверить гипотезу, а идеальной команды, инфраструктуры и времени у тебя нет.

В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил.

Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё.

Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

Привет, Хабр! Меня зовут Игнатий Цукергохер, я фриланс‑журналист и блогер. Продолжаем обозревать мероприятия, на этот раз речь пойдет о масштабном хакатоне MTS True Tech Hack 2026. В этом году, как и в прошлом, он состоял из двух треков: открытого для всех желающих и внутреннего — для сотрудников компании. В каждом из них призовой фонд составил 1 500 000 рублей. У участников было всего шесть дней, чтобы предложить свое решение, как улучшить уже существующие продукты с помощью искусственного интеллекта. Лучшие решения вполне реально могли попасть в продакшн.

В этом материале расскажу о задачах, с которыми работали участники, как проходил офлайн‑финал с питчингами команд и что происходит, когда сотни разработчиков пытаются за несколько дней создать работающие решения на стыке языковых моделей, агентских систем и реальных бизнес‑кейсов. Приятного чтения!

Материал команды Codenrock. В феврале–марте 2026 мы опросили 1160 участников хакатонов из аудитории Codenrock. Параллельно сверились с глобальными исследованиями: Stack Overflow Developer Survey, JetBrains State of Developer Ecosystem и GitHub Octoverse за 2025 год. Где наша картина совпадает с мировой, а где идёт своим путём — разбираем по порядку.

30,2% хакатонщиков считают, что нынешние правила соревнований устарели и проектам с ИИ нужны отдельные критерии. 65,1% уверены, что менять правила не нужно. Мнения участников заметно разделились — и от того, в какую сторону сместится баланс, зависит, как будут выглядеть хакатоны через год.

В этой статье мы разбираем данные опроса по нескольким направлениям: где самооценка ускорения от ИИ расходится с фактами, какие инструменты выбирают разработчики и почему браузерный чат опередил IDE-интеграции, как участники относятся к автономии агентов. По ходу будем сверяться с глобальными исследованиями — где наша картина совпадает с мировой, а где отличается.

Привет, Хабр! С вами команда Russtech — разработчики IT-решений ведущего российского оператора рекламы вне дома Russ. 13-14 марта 2026 года компания RWB (Объединенная компания Wildberries & Russ) совместно с Национальным исследовательским ядерным университетом «МИФИ» провела командный хакатон на территории университета. Студенты решали бизнес‑задачи из сферы рекламы вне дома, создавали прототипы цифровых инструментов и представляли свои наработки экспертному жюри. Рассказываем, как это было.

Каким запомнился VTB API Hackathon и зачем это банку

В этой статье мои коллеги — лидеры треков  VTB API Hackathon Александр Галкин, Диана Налегач и Камилла Куликова — расскажут, какие задачи моделировали, какие архитектурные решения видели у команд и почему именно такие задачи сегодня определяют развитие финтеха.

🔪 Гринд ликвидности с помощью ИИ

Телеграм полон каналов, публикующих торговые рекомендации с указанием цены входа в покупку или продажу биткоина. Прежде чем следовать любому из них, имеет смысл протестировать их на исторических данных.

По другую сторону клавиатуры робот злоумышленник

20 000 заявок, тобрали меньше 2%. Я оказался в числе участников хакатона Anthropic, где инженеры компании в живом AMA рассказывали то, что не попадает в документацию.

Skills вместо агентов. Opus 4.7, который читает ваши инструкции настолько буквально, что ломает привычные workflow. Memory-слой поверх встроенного. Verification-паттерны для продакшена. И ещё 8 конкретных приёмов, которые я проверил на своих проектах.

Без воды, без “10 промптов для продуктивности”. Только то, что реально меняет работу с Claude Code.

В ML/DS сообществе есть шаблонная фраза “Kaggle уже не тот”. Ностальгия по временам ушедшим понятна, но в общем-то очевидно, что драматически меняется вся индустрия и ландшафт соревнований вместе с ним. На смену заголовку, встречавшему кагглеров раньше, “Your Home for Data Science” пришел новый: “The World's AI Proving Ground”. 

Бенчмарки на Kaggle

В 2026 Kaggle окончательно перешел под крыло AI фронтьера от Google DeepMind. Сменился и фокус. Один из больших апдейтов - появление раздела "Benchmarks" и инструментария Kaggle Benchmarks SDK. Вкратце, это фреймворк + инфраструктура, которые позволяют создавать наборы тестов на любой вкус, объединять их в комплексные бенчмарки и быстро прогонять на них большие модели в равных условиях. Можно придумать и реализвать почти любой тест, метрику и механику его прогона. Тесты можно объеденить в группу и уже эта сущность и будет называться бенчмарком. На выходе будут логи, json, метрики, сравнения, лидерборд. И данные, и код бенчмарков можно оставить в приватном датасете, не доступном публично, а можно раскрыть.

Можно ли делать RAG на MacStudio M3 Ultra? CAG - убийца RAG? Самый лучший RAG от OpenAI и Grok?

Ответы на эти вопросы мы узнали во время участия в соревновании Agentic RAG Legal Challenge. Стоит отметить хорошую организацию соревнования и продуманные метрики. Более 300 команд со всего мира.

Хакатон глазами веб-разработчика: лонгстори про Пуффендуй, градиентный ад и смена приоритетов

Как я попал в магическую тематику, где сходу пришлось гадать коллег по переписке и выбивать задачи через квест с патронусами. Главный челлендж — в соло запилить на веб фичу «Топ-10» с неверстабельным свечением из тысячи градиентов и стеклянными цифрами. Спойлер: градиенты победили, но тайм-менеджмент спас ситуацию. Драйвово, местами стрессово, но точно мемно.

Привет всем!

Ко мне часто обращаются молодые инженеры с вопросом: «А зачем вообще идти в аспирантуру?» Я обычно рассказываю, какие плюсы и минусы есть у такого шага — как учёба прокачивает навыки, помогает упорядочить знания и освоить грамотную постановку экспериментов. Но выбор каждому нужно делать самому, стоит ли прокачивать такие навыки или нет.

И вот во время одного такого разговора, погрузившись в воспоминания о собственных научных делах, я случайно наткнулся в интернете на хакатон. И угадайте, по какой теме? По диагностике асинхронных электродвигателей — прямо в точку! Своего рода - мой незакрытый гештальт во время собственного обучения.

Решили с товарищем поучаствовать. Правда, мы были вдвоём, а в команде могло быть до 9 человек. Спойлер: мы не взяли первое место и даже не попали в шорт‑лист из 9 команд — заняли 16‑е место из 35.

Да, это не история про успех, а про опыт — тот самый, который, как известно, «сын ошибок трудных». Главный урок прост: да, быть экспертом и действовать в одиночку — это неплохо. Но настоящая суперсила — в команде!

А теперь — обо всём по порядку…

Расскажу, как училась считать метрики, а потом шла воевать с Главной страницей - куском легаси, который мы ласково называем мандрагорой. Объясню, почему на хакатоне приходится мириться с костылями и собирать билд, пока коллеги уже презентуют свои части.

Итог: серебро, прокачка продуктового мышления и две фичи на проде. Спойлер: один день в такой атмосфере прокачивает лучше месячных курсов.

Стандартная библиотека Python содержит множество инструментов, которые значительно упрощают решение задач спортивного программирования, но многие из них остаются незамеченными начинающими участниками. В статье собран краткий конспект по наиболее полезным модулям и функциям стандартной библиотеки с небольшими примерами.