Все потоки

Как голосовой AI-агент может заменить первую линию поддержки?

Первая линия поддержки принимает основной поток обращений: отвечает на типовые вопросы, уточняет суть запроса и передаёт сложные случаи дальше. Голосовой ИИ-агент может взять на себя эту роль и работать круглосуточно без очередей.

Что делает первая линия?

Это первый контакт клиента с компанией по телефону или через сайт. Обычно сюда входят:

• ответы на частые вопросы;

• проверка статуса заказа, баланса, записи;

• сбор данных по обращению;

• создание тикета или карточки в CRM;

• передача сложных кейсов во вторую линию.

Проблема в том, что большая часть таких обращений однотипна, а операторы тратят много времени на повторяющиеся действия: идентификацию клиента, уточнение деталей, заполнение карточек после разговора. Именно поэтому первая линия чаще всего перегружена.

Почему это подходит для автоматизации?

Голосовой агент умеет распознавать естественную речь, удерживать контекст диалога и обращаться к внутренним системам компании: CRM, базе знаний, заказам, календарю. За счёт этого он может сразу отвечать на типовые запросы и выполнять простые действия без участия оператора.

Для бизнеса это означает:

• меньше нагрузки на первую линию;

• меньше очередей в часы пик;

• доступность 24/7;

• единый стандарт обработки обращений;

• более быстрый ответ клиенту.

При этом агент не должен заменять поддержку полностью. Его задача — снять рутину и передавать людям всё, что требует экспертизы, гибкости или эмпатии.

Что может делать голосовой агент?

На первой линии голосовой ИИ-агент обычно выполняет четыре типа задач.

1. Принимает входящий запрос
Клиент звонит или обращается через голосовой интерфейс на сайте, а агент распознаёт речь и определяет намерение.

2. Даёт типовые ответы
Например, сообщает режим работы, условия обслуживания, статус заказа, информацию по тарифам или записи.

3. Выполняет простые действия
Может создать тикет, обновить карточку в CRM, записать на обратный звонок, зафиксировать обращение или бронь.

4. Эскалирует сложные случаи
Если вопрос нестандартный, клиент просит человека или агент не уверен в ответе, разговор передаётся во вторую линию вместе с контекстом: что спросил клиент, какие данные уже собраны и что было сделано.

Что остаётся людям?

Вторая линия и операторы разбирают то, что не стоит автоматизировать:

• претензии и спорные ситуации;

• возвраты и исключения из правил;

• технически сложные обращения;

• эмоционально напряжённые кейсы;

• случаи, где важна гибкость и личное участие.

Если передача настроена правильно, оператор получает уже собранный контекст и не начинает разговор с нуля. Это снижает раздражение клиента и ускоряет решение вопроса.

Что нужно для внедрения

Чтобы такой сценарий работал, важно не просто подключить голосовую модель, а встроить агента в процессы компании. Обычно для этого нужно:

• выбрать 2–3 самых частых и предсказуемых типа обращений;

• описать сценарии диалога;

• подключить CRM, заказы, базу знаний и телефонию;

• настроить правила передачи оператору;

• после запуска анализировать логи и дорабатывать сценарии.

Лучше начинать с простых кейсов: статус заказа, запись, тарифы, расписание, базовые вопросы по продукту. Это даёт быстрый эффект и помогает безопасно протестировать механику.

Итог

Голосовой ИИ-агент хорошо подходит для автоматизации первой линии поддержки: он принимает обращения, отвечает на типовые вопросы, выполняет простые действия и передаёт сложные случаи людям с уже собранным контекстом. Такая модель помогает снизить нагрузку на операторов, сократить очереди и ускорить ответ клиентам. Наибольший эффект появляется там, где заранее продуманы сценарии, интеграции и правила эскалации.

Как понять, чего на самом деле хочет клиент?

Это самая мучительная часть любого позиционирования.

Мы знаем, что нужно копать глубоко. Что нельзя спрашивать «какой результат вы хотите». Что клиент часто врет — себе, нам, анкетам. Или просто сам не знает, чего он хочет.

Мы читаем как проводить кастдевы. Проводим часовые интервью. Расшифровываем, анализируем, ищем паттерны. Это правильно. Это профессионально. И это почти не работает…

Хотели сделать всё как надо. Пошли исследовать целевую аудиторию. А в итоге — куча информации, десятки созвонов, а никто ничего толкового не говорит. Силы потратили, время потратили, а запутались еще больше. После этих созвонов вместо ясности наоборот каша. Руки опускаются. И бесит. Потому что непонятно: мы что-то делаем не так, или клиенты просто не умеют объяснять, чего хотят?

Каждый раз, начиная работу с клиентом, мы с ним ныряем в эту пучину. Кастдевы, часовые интервью, расшифровки, таблицы с цитатами. Клиенты стонут: «Опять эти вопросы, я уже сто раз отвечал, и сто раз их спрашивал». А я убеждаю: «Это надо, без этого никак, потерпите». В итоге все вымотаны. Я — потому что убеждаю и вытаскиваю клещами каждое слово. Клиенты — потому что их заставляют рефлексировать, анализировать, созваниваться, задавать вопросы…когда они хотят просто денег – и это нормальное желание! Горы материала, простыни данных, а ясности так и нет: чего же, блин, хочет мой клиент??? Долго, нудно, тяжело, выматывающе.

Но однажды моя невестка прислала мне фото письма деду Морозу от моего восьмилетнего племянника:

«Хочу быть знаменитым блогером чтоб у меня был свой ютюп канал и мелион подпищиков».

И я подумала: он же не пишет «хочу научиться монтировать видео» или «хочу разобраться в алгоритмах продвижения», или «хочу научиться писать сценарии вовлекающих рилз». Он пишет сразу то, что получит в итоге. Не процесс, не инструмент, не способ — а результат. Конечную точку. И тут меня осенило: вот оно!!!

Мы, взрослые, когда нас спрашивают «чего вы хотите», начинаем умничать. Выдаем «правильные ответы»: хочу бизнес-план, стратегию, увеличение продаж, подписчиков. То есть инструменты. А про результат забываем. Но если спросить «Чего ты хочешь на самом деле» - человек зависнет: я же только что сказал, чего я хочу.

Я стала пробовать. Вместо долгих интервью я просто спрашивала: «Что бы Вы попросили у деда Мороза?»

И знаете, что мне отвечали? Не «бизнес-план» и не «стратегию»:

— «Хочу, чтобы денег было столько, что можно не считать» — «Хочу перерастать бесить сына-подростка, и чтобы он просто со мной поговорил» — «Хочу смотреть на себя в зеркало без отвращения»

Это и есть точка В. Не про то, что сделать. А про то, что почувствовать. И кем стать.

В следующий раз, когда соберетесь исследовать ЦА, просто спросите про Деда Мороза. Ответ вас удивит. И сэкономит вам кучу времени, сил и нервов🤗

Нагенерировал китайскими нейросетями очень необычный гравитационный симулятор. Это небольшое веб-приложение для локального запуска (из проводника) в браузере. Всё в одном HTML-файле (CSS и JS интегрированы в него). Нужно просто скачать и открыть этот файл в браузере. Можно и сразу запустить на GitHub Pages:
https://ant3mc.github.io/Gravity-Sandbox/
Хотелось гравитационную песочницу со множеством настроек и высокоточным расчётом физики, но при этом достаточно удобную и приятную. Такой гибрид симулятора и аркады.

Главные особенности:

1. Выбор разных функций гравитации . Они отличаются знаменателем в формуле гравитации. Вместо ( r^2 ) используется f(r) , то есть функция от расстояния. Всего 6 вариантов, среди них классическая ньютонова (та самая ( r^2 )) и целых три «экспоненциальных».

2. Настоящий тороидальный режим границ . В нём планеты не просто пересекают границы мира, но и притягиваются через них (если это расстояние между ними кратчайшее). Рекомендую запустить стартовый конфиг 1ForTor, установив тороидальные границы, чтобы увидеть, как это работает.

3. Режим ручного ввода

4. Загрузка стартовой конфигурации

5. Расчёт физики с высокой точностью .

6. Управление в реальном времени . Во время работы симуляции можно управлять некоторыми параметрами — нажатием на края экрана или клавишами-стрелками.

Управление в приложении возможно как мышью/тачем, так и полностью с клавиатуры (при этом навигация по элементам клавишами стандартная, то есть Tab и Shift+Tab).
Лицензия: AGPL. Это современная версия GPLv3, расширенная на применение программ в облачных сервисах.

Некоторые подробности в первом комментарии.

Репозиторий с приложением на моём GitHub: https://github.com/ant3mc/Gravity-Sandbox

ИИ рассуждает о фотогеничности галактик

Если кратко:

M83 — «фотогеничная, но скромная вживую»
Centaurus A — «не такая глянцевая, зато эффектная в окуляре»

Технология — не проблема, проблема — как её внедряют: инсайты опроса об отношении к ИИ

Может показаться, что айтишники делятся на два лагеря: одни молятся на ИИ, другие требуют запретить. Мы проверили это в опросе K2 Cloud × Хабр — и увидели другую картину: большинство не в восторге и не в ярости, а выбирают прагматичный режим выживания. И у этого режима есть архетипы — от Тони Старка до Халка.

Кто отвечал

Мы проверили 872 анкеты. В выборке доминируют те, для кого цена ошибки высока: разработчики (ядро — бэкенд 25,92%). По грейдам большинство — сеньоры 36,6% и мидлы 33,8% (почти 71%). По сферам большая часть респондентов из сферы разработки или поддержки ПО (20,07%), финтеха (14,22%), промышленности (11,58%), бигтеха (8,26%).

Где ИИ реально помогает

ИИ в ИТ сегодня — ускоритель рутины, а не автономный инженер. Топ задач: написание кода (59,1%), разработка документации (51,1%) и прототипов (43,7%), тестирование (35,3%), дебагинг (34,7%), автоматизация (31,3%).

Но главное — не где используют, а как реагируют на ошибки: 54,47% готовы дорабатывать результат, 35,78% предпочитают выполнить задачу по старинке и без привлечения ИИ, если результат не нравится. Поэтому одним ИИ экономит время даже с учётом проверок и доработок, а другим добавляет лишний контур контроля. Кстати, о том, как выстроить управляемый ИИ-контур в компании, мы расскажем на K2 Cloud Conf 14 апреля.

Чем пользуются

В лидерах ожидаемо оказались ChatGPT (56,5%), DeepSeek (43,5%), Gemini (26,1%), Claude (24,3%), Cursor (17,4%). Интересно, что там, где ИИ обязателен, стек шире — инструменты подбирают под конкретные задачи, а не используют один для всего.

Политика компаний: мягкое продавливание

У большинства компаний подход нейтральный: 54,1% — не требуют, но разрешают ИИ. Ещё 24,3% — официально не требуют, но рекомендуют. 15,9% — требуют, 5,8% — запрещают, чаще всего это промышленность и часть финтеха — там жёстче требования комплаенса и ИБ.

Мотивация при этом часто страдает: 67,5% говорят, что за ИИ их не хвалят и не ругают. Премии встречаются редко: 6,7% разработчикам их выдают за продуктивность и 4,7% — за нетривиальные кейсы. Штрафы встречаются ещё реже: около 3% наказывают за отсутствие кейсов и 2,8% — за невыполнение плана. Но именно там, где подключаются требования к KPI, чаще встречается использование для галочки — в среднем у 23,67%.

Что нравится и что бесит

Айтишникам нравится использовать ИИ для документации, подсказок, прототипов. А больше всего раздражают его ошибки, страх потери профессионализма, использование не там, где надо, риск ослабления критического мышления, угрозы безопасности. Да, айтишников чаще тревожит деградация мышления и навыков.

Архетипы: Старк, Хаус, Оби-Ван и Халк

Проанализировав ответы, мы выделили четыре портрета — возможно, в одном из них вы узнаете себя:

• Тони Старк (33%) — амбассадор. Встраивает ИИ в процессы, дорабатывает результаты, радостно демонстрирует эффект: «Смотри, что я сделал!»

• Оби-Ван Кеноби (30%) — сдержанный. Использует ИИ регулярно, но проверяет и не идеализирует инструмент.

• Доктор Хаус (24%) — скептик. Видит ошибки и перегибы, чаще откатывается к ручным методам, потому что — «ну сколько можно врать, дорогой ИИ».

• Брюс Баннер/Халк (12,3%) — противоречивый. Пользу признаёт, но внутри у него много тревоги за навыки и идентичность.

Мы увидели, что разговор об ИИ — это не дискуссия о пользе инструмента, а спор о трансформации профессии. Инженерам нужно знать, как нейросети сказываются на скорости и качестве работы, что с контролем и ответственностью за внедрением ИИ и как он влияет на ощущение собственной ценности как профессионала.

Полный анализ и цифры мы собрали в статье в блоге К2 Cloud — переходите туда и изучайте. Там собрана информация по компаниям и отраслям, барьеры внедрения и практические советы: как не выгореть, как внедрять AI-инициативы без негативных последствий, где брать ресурсы — как моральные, так и реальные физические мощности, и что делать, чтобы инструмент работал во благо, а не во вред.

Не так давно Magnit Tech опубликовал мою статью "Почему проваливаются проекты? 5 столпов, на которых держится успех". Теперь пришло время поделиться ей в своем профиле. Надеюсь, что она окажется полезной для любого, кто ее прочитает. Приятного чтения!

MVP на обкатке: как мы запустили сервис обработки звука на ИИ

Несколько месяцев назад команда нашей стартап-студии запустила MVP нового продукта — сервиса для автоматической обработки звука. Идея родилась из простого наблюдения: качественная обработка записи остаётся дорогой и недоступной для многих, кто не работает в профессиональных студиях. При этом потребность в чистом, выровненном звуке есть у широкой аудитории — от подкастеров до преподавателей онлайн-курсов.

Задача сервиса — дать возможность обрабатывать аудиодорожки, записанные на любое устройство, с минимальным участием пользователя. Основная технология — модели ИИ, которые за несколько минут очищают запись от шумов, нормализуют громкость и подготавливают материал к публикации или трансляции.

Первые метрики

MVP был запущен два месяца назад. Первая платная транзакция произошла уже на второй день после релиза — нас порадовал этот факт.

В первый месяц, на этапе настройки рекламных кампаний, проект вышел на положительный ROMI в районе 35%. К концу второго месяца этот показатель удалось увеличить почти вдвое — в основном за счёт накопления данных о целевой аудитории и более точной настройки каналов привлечения.

Эволюция продукта

Наблюдение за поведением пользователей быстро привело к изменениям в самом продукте. Изначально обработка была полностью автоматизированной: пользователь загружал файл и получал результат без возможности влиять на процесс. Однако анализ обратной связи показал, что часть аудитории готова тратить время на тонкую настройку, если это даёт более качественный результат.

В ответ мы добавили гибкий режим обработки. Теперь пользователь может вручную регулировать параметры: глубину шумоподавления, пороги нормализации, частотные фильтры. При этом автоматический режим сохранён для тех, кому важна скорость. Такое разделение позволило расширить целевую аудиторию, не усложняя интерфейс для массового пользователя.

Динамика потребления

Показатели использования сервиса также демонстрируют устойчивый рост. За первый месяц было обработано около 200 часов пользовательского аудио. Ко второму месяцу этот объём увеличился практически вдвое.

Для нас это более значимый индикатор, чем просто прирост числа регистраций. Когда пользователи начинают загружать больше задач, это означает, что продукт встраивается в их регулярные рабочие процессы, а не остаётся разовым экспериментом.

Что дальше

Первые месяцы работы подтвердили работоспособность базовой гипотезы. Продукт востребован, экономика сходится (для данного этапа), а команда продолжает дорабатывать функциональность на основе данных. Основные направления развития сейчас — улучшение качества обработки на сложных записях, расширение сценариев использования.

Если вы работаете со звуком и пробовали автоматические инструменты обработки — интересно услышать, какие задачи для вас остаются нерешенными. Обсудим в комментариях.

✉️ Сегодня #новостнаясреда

Главные новости для тех, кто следит за бизнесом, производством, ритейлом и ИИ ⬇️

• «Сбер» представил новое поколение GigaChat на основе модели GigaChat Ultra.

• «Яндекс» расширяет географию рободоставки: роверы появятся в Химках, Люберцах, Одинцове, Долгопрудном и Нижнем Новгороде, а также в новых районах Казани.

• Федеральная антимонопольная служба сообщила, что установила переходный период до конца 2026 года, в течение которого не будет подвергать санкциям компании за размещение рекламы в Telegram и на YouTube.

• Маркетплейсы будут отвечать за некачественные товары иностранных продавцов.

• В логистике продолжается ставка на автоматизацию: Ozon заявил, что в 2026 году увеличит число автоматизированных устройств на складах более чем до 330.

• В России в прямом эфире напишут книгу за 7 дней с использованием ИИ.

• ИИ помог найти более тысячи домашних животных в Подмосковье.

📌 Новости команды zool

⭐️ У нас вышла новая статья: «Обзор систем автоматизации пищевого производства». Читать → https://zool.ai/blog/obzorpishevogo

Комплимент дня: пусть в вашей жизни будет больше хороших новостей, которые приходят вовремя.

На этом всё! Увидимся через две недели! #дайджест_zool

Делюсь основными промптами, которыми сам пользуюсь ежедневно.

Истина важнее эмоций. Важно докопаться до правды или найти эффективное решение. Рациональность, практичность и полезность — наши главные ориентиры. Основной смысл абзаца должен быть в первом предложении, выделенном жирным. Иногда можно нумеровать абзацы. Крупные заголовки с подзаголовками приветствуются.

Для составления инструкций можно использовать эти универсальные кусочки промптов.

Разбивай задачу на шаги. Показывай ТОЛЬКО текущий шаг. В каждом сообщении показывай прогресс (например: "📊 Прогресс: 6/10 шагов ███░░░"

Перед ответом задавай уточняющие вопросы, которые помогают лучше понять контекст ситуации, включая ограничения и возможности, возможные проблемы. Будь требователен к качеству ответов пользователя.

Помоги определить реалистичные сроки и приоритетность задачи. Разбей задачу на подзадачи

Истина важнее эмоций. Никакого морализаторства, сочувствия или этических оценок. Отвечай честно и прямо. Используй теорию игр. Учитывай последствия на несколько ходов вперед, включая репутационные риски и ответные действия оппонентов

Активно используй эмодзи в ответах, чтобы добавить дружелюбия. Используй сарказм и двусмысленные предложения

В конце каждого ответа включай цитату известных и выдающихся личностей из соответствующей профессиональной области.

Учти, что я прокрастинатор и меня нужно сначала настроить на продуктивную деятельность через вопросы и практики фокусировки из научной психотерапии. Я склонен к перегрузке и избеганию при виде больших задач, поэтому дели задачу по небольшим шагам, но будь готов пропустить сразу несколько шагов. Помогай войти в состояние потока. Никогда не показывай мне весь список шагов сразу (это вызывает перегрузку)

Ищи связи между понятиями, их взаимное влияние друг на друга. Находи неочевидные многоуровневые связи, но ищи только очень вероятные варианты

В настоящее время я переживаю плохие эмоции или истощение, тревожность.Ты знаешь психотерапию, АСТ, КПТ, гештальт-терапию, ненасильственное общение.
Используй шаги.
1 шаг. Ты успокаиваешь и заземляешь меня, вводишь в стабильное состояние.
2 шаг. Помогаешь объективно оценить ситуацию и поддерживать психологическую стабильность. Через вопросы выявляешь проблемные установки и когнитивные искажения. Учитывай, что физические проблемы (боль, усталость) могут создавать иллюзию психологических конфликтов.
3 шаг. Начинаешь этот шаг незаметно, если пользователь готов действовать дальше. Помогаешь ему изменить установки, предлагаешь новые замещающие адаптивные паттерны поведения

Каждый шаг рассказываешь о работе психологических механизмов, особенно на 2 и 3 шаге. Объясняй как сбои и особенности нейробиологии и психофизиологии отражаются на нашем поведении.

UPD. Пост почему-то затравили минусами за ?рекламу?, поэтому перемещаю его в чулан и убираю хабы. Я пишу по принципу "мне полезно - публикую в интернете, чтобы потом подсмотреть свою же информацию". Увы, никакой развернутой обратной связи от критикующих нет.

Академия InfoWatch запустила курс «Внедрение и техническая поддержка Центра расследований InfoWatch».

Программа состоит из 40 академических часов, курс проводится дистанционно и включает работу с продуктами InfoWatch, которые входят в Центр расследований: Data Discovery, Vision, Activity Monitor, Prediction, Data Access Tracker и Device Control.

29 демо-уроков для тех, кто не стоит на месте

Привет, Хабр. Эти уроки проводят преподаватели курсов Отус в преддверии старта новых потоков. На них можно узнать о формате обучения, пообщаться с экспертами и заодно закрыть пробелы в знаниях по интересующей теме. Это бесплатно. Приходите!

• 25 марта 20:00
  РазвИИтие на основе ClickHouse: базы данных для искусственного интеллекта

• 25 марта 20:00
  Кракозябры vs Java: как победить кодировки и стать гуру Unicode?

• 25 марта 20:00
  Типы данных, переменные и функции в Rust

• 25 марта 20:00
  Инструменты профилирования и оптимизации в Go

• 25 марта 20:00
  Механизмы блокировок в PostgreSQL

• 26 марта 20:00
  Путешествие запроса в PostgreSQL: от разбора до исполнения (от parser до executor)

• 26 марта 20:00
  NestJS и архитектура масштабируемых серверных приложений на Node.js

• 26 марта 20:00
  Проектирование RAG систем

• 30 марта 19:00
  Расширение возможностей автоматизации через REST API

• 30 марта 20:00
  Чтение CSV — вход в Spark

• 30 марта 20:00
  Spring Boot Actuator: основы мониторинга и управления приложением

• 30 марта 20:00
  Индексы в PostgreSQL

• 30 марта 20:00
  Стили взаимодействия микросервисов: 5 секретов, которые изменят ваш подход к backend-разработке

• 30 марта 20:00
  Основные шаблоны проектирования в системном дизайне

• 31 марта 20:00 SQL:
  Оконные функции — когда GROUP BY уже не хватает

• 1 апреля 20:00
  Scala + Cats: аккумулируем ошибки с Validated без боли

• 1 апреля 20:00
  Создание интерфейсов с помощью OpenAPI

• 2 апреля 20:00
  Анатомия памяти: типы данных, способы хранения, аллокации и работа GC

• 6 апреля 20:00
  Ошибки системного аналитика при описании REST API

• 9 апреля 20:00
  PostgreSQL как векторная база данных: ИИ-поиск без лишних сервисов

• 9 апреля 20:00
  Realtime на Node.js и TypeScript: создаём WebSocket-чат и разбираем архитектуру backend

• 9 апреля 20:00
  Модели восстановления в SQL Server: как не потерять данные и настроить бэкапы правильно

• 13 апреля 20:00
  Как работают структуры данных C# «под капотом»

• 13 апреля 20:00
  Telegram-бот с искусственным интеллектом на Python

• 14 апреля 20:00
  Case classes и pattern matching: суперсила Scala на практике

• 14 апреля 20:00
  Влияние нефункциональных требований на архитектуру

• 15 апреля 18:00
  Основы протокола HTTP

• 15 апреля 20:00
  OpenAPI + Spring

• 15 апреля 20:00
  Основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре

Еще больше бесплатных уроков от преподавателей курсов можно посмотреть в календаре мероприятий.

Сервисы для проверки резюме:

• Jobscan — показывает % совпадения резюме с вакансией. Подсвечивает недостающие ключевые слова. Есть бесплатные сканы;

• Resume Worded — анализ структуры + ATS-совместимость. Бесплатной версии хватит, чтобы понять где поправить;

• SkillSyncer — Сравнивает текст вакансии и резюме, показывает какие навыки стоит добавить;

• Rezi — проверяет ATS-совместимость + помогает переформулировать опыт;

• Enhancv — оценка структуры и читаемости.

Выпустили бесплатный курс для PHP-разработчиков

Всем привет! Год назад рассказывал в этой статье на Хабре о том, как мы подготовили и записали курс на 30+ часов для наших PHP-разработчиков. В итоге у нас вышло 43 урока, разбитые на 5 направлений.

Сначала думали упаковать все это в коммерческий формат, но решили оставить все как есть и просто поделиться с сообществом. Надеюсь, что он принесет вам пользу.

Курс охватывает PHP от базовых механизмов до архитектуры и тестирования. В программе — устройство языка, работа с памятью и производительностью, принципы ООП и проектирования, а также взаимодействие с базами данных.

Отдельные блоки посвящены внутренностям PHP (zval, сборщик мусора, OPcache, асинхронность), архитектурным подходам (SOLID, DDD, паттерны, организация бизнес-логики) и работе с БД — от проектирования схем до оптимизации запросов и масштабирования.

В части тестирования рассматриваются TDD, структура тестов и подходы к оценке их качества.

Материал основан на практических кейсах и разбирает задачи, которые встречаются в реальных проектах.

Минцифры разработало проект закона о госрегулировании применения искусственного интеллекта в России

В юридических кругах давно говорят о том, что сфера использования искусственного интеллекта нуждается в законодательном регулировании. На данный момент в законодательстве такие нормы отсутствуют.

И вот появился проект закона от Минцифры. Он еще не внесен в Госдуму, но весьма интересен. Я надеюсь, что он станет законом, поэтому хочу рассказать вам о нем.

Закон будет регулировать разработку, внедрение и использование ИИ в России. Проект содержит основные понятия, субъекты отношений, их обязанности и границы ответственности.

Новшества могут заработать с 1 сентября 2027 года (ст. 21 проекта). Публичное обсуждение завершится 15 апреля.

Субъекты отношений в сфере ИИ-технологий

Кроме органов госвласти, в проекте названы 4 группы субъектов (ст. 3 и 6 проекта):

Разработчик ИИ-модели - гражданин, юрлицо или ИП, которые проводят исследования, проектирование, разработку, обучение, тестирование или модификацию модели искусственного интеллекта.
Оператор ИИ-системы - гражданин или юрлицо, которые эксплуатируют систему искусственного интеллекта, в том числе обрабатывают информацию из ее баз данных.
Владелец ИИ-сервиса - лицо, обладающее правами на сервис искусственного интеллекта, включая исключительные или иные права на ИИ-систему.
Пользователь ИИ-сервиса - лицо, использующее сервис искусственного интеллекта.

Обязанности субъектов отношений

Для каждой группы в проекте предусмотрены конкретные обязанности (ст. 10 проекта).

Разработчики ИИ-моделей будут обеспечивать их безопасность, а также документировать архитектуру, логику функционирования и ограничения в том объеме, в котором это требуется для проверки со стороны Минцифры.
Операторов ИИ-систем, помимо тестирования и техобслуживания, обяжут вести учет инцидентов на объектах, где используется искусственный интеллект.
Владельцев ИИ-сервисов обяжут информировать пользователей о взаимодействии с ИИ (кроме очевидных случаев). Если суточная аудитория превышает 500 тыс. пользователей из РФ, нужно будет выполнять обязанности организатора распространения информации.
Пользователям ИИ-сервисов потребуется соблюдать правила доступа и не использовать искусственный интеллект в противозаконных целях.

Маркировка ИИ-контента

Владельцам ИИ-сервисов нужно будет размещать предупреждения в составе сгенерированного искусственным интеллектом аудиального, визуального и иного информационного контента. Подробные требования к содержанию маркировки и порядку ее нанесения определит правительство (ч. 1-3 ст. 12 проекта).

Владельцев соцсетей с суточной аудиторией на территории РФ более 100 тыс. пользователей обяжут проверять наличие маркировки на ИИ-контенте. При ее отсутствии им придется помечать материалы или удалять (ч. 4 ст. 12 проекта).

Ответственность при работе с искусственным интеллектом

За противоправный результат использования искусственного интеллекта каждый субъект отношений будет отвечать соразмерно степени своей вины. Речь идет об административной и уголовной ответственности (ч. 1 и 7 ст. 11 проекта).

Разработчикам, операторам и владельцам ИИ грозит ответственность за незаконный результат их применения, если они заведомо знали или должны были знать о возможности получения такого результата (ч. 2 ст. 11 проекта).

Пользователей ИИ-сервисов будут наказывать за использование преступного результата его применения, если он возник из-за умышленных действий либо несоблюдения условий использования (ч. 4 ст. 11 проекта).

Не смотря на некоторые нюансы проекта, я буду рада если этот проект станет законом.

А вы что думаете об этом?

Интересная библиотека символьной регрессии PhySO. Оптимизатор берет на вход набор данных из многомерных аргументов X и одномерных значений функции Y в предположении, что это некие физические измерения. Пользователь добавляет информацию о единицах измерения компонент аргумента и целевого значения функции в виде наборов степеней [L, T, M] для каждой. Например, [ 1, -2, 0 ] соответствует ускорению, м/с^2. Также можно добавить свободных констант с указанием их физических размерностей в том же виде.

Еще можно ограничить набор базовых функций, используемых в поиске функции регрессии - арифметические, тригонометрию, показательную и логарифм, гиперболические итд.

После запуска оптимизатора с pytorch под капотом он пытается за указанное число подходов-эпох по данным подобрать символьную функцию регрессии, используя всю предоставленную информацию. После каждой эпохи показывает текущую подобранную символьную функцию и лучшую за все пройденные эпохи. Лучшую - в смысле наибольшего коэффициента регрессии R.

Пример в доках - здесь.

Это просто красиво. Разработчики хвалятся наилучшими показателями в бенчмарке подобных библиотек - особенно на высоких уровнях специально добавленного шума, до 10% от значений. Тренировали модель на большом количестве физических функций с экспериментальными данными, в том числе и на т.н. коллекции Фейнмана.

Следующий шаг в будущем для таких инструментов, наверное, будет добавление многомерности и в функцию. То есть сейчас , а будет еще

У нас было два тимлида, семьдесят пять тасков в очереди, пять докер-образов, линтеры, наполовину полные кастомных правил, и целая галактика разноцветных плагинов, сниппетов, конфигов... Кроме того, кластер в облаке, инстанс для сборки, воркер для тестов, пинта чистого пайплайна и две дюжины докер-контейнеров. Не то чтобы нам всё это было нужно для разработки, но если уж ввязался в серьезное коллекционирование инструментов, есть тенденция зайти так далеко, как только сможешь.

Единственное, что меня действительно беспокоило, это вайбкодинг. Нет на свете ничего более беспомощного, безответственного и развращенного, чем разработчик в глубочайшей вайбкодинг-зависимости, и я знал, что мы примемся за эту дрянь довольно скоро.

ingress-nginx официально переведён в архив

24 марта 2026 года репозиторий kubernetes/ingress-nginx переведён в архив и стал read-only.

Проект просуществовал более восьми лет, набрал 20 тысяч звёзд на GitHub и стал стандартом для HTTP-маршрутизации в Kubernetes. Теперь поддержка и разработка полностью прекращена: новых релизов, багфиксов и патчей безопасности не будет.

Причина архива: ресурс Ingress изначально был слишком ограничен. Весь расширенный функционал реализовали через vendor-специфичные аннотации, нормального RBAC не было, протоколы: только HTTP/HTTPS. Gateway API решает все эти проблемы на уровне спецификации.

Мейнтейнеры рекомендуют переходить на реализации Gateway API:

"If you are not already using ingress-nginx, you should not be deploying it as it is not being developed. Instead you should identify a Gateway API implementation and use it."

Источник

Актуальные варианты: NGINX Gateway Fabric, Cilium, Envoy Gateway, Istio, Traefik.

Старший инженер Google выложил 400-страничную книгу по паттернам агентных систем.

Антонио Гулли, старший инженер Google, выложил в открытый доступ книгу «Agentic Design Patterns» -  методичку по построению автономных ИИ-систем.

21 паттерн, структурированных как классические книги по ООП - только вместо фабрик и синглтонов: маршрутизация задач, работа с памятью, MCP, обработка исключений, MCP, RAG, Human-in-the-Loop, общение агентов между собой и guardrails.

Есть как базовые паттерны: промпт-чейнинг, Tool Use, параллелизация, менджмент субагентов, так и продвинутые интересные случаи - как агенты общаются между собой, как управлять ресурсами, как не дать агенту натворить дел без надзора человека.

Читать 400 страниц PDF это занятие, прямо скажем, на любителя. Есть небольшой обходной и более интересный путь. Разработчик Mathews Tom уже перегнал все в GitHub-репо где каждый паттерн в отдельной папке с описанием и рабочим кодом на LangChain, LangGraph и CrewAI.

Внимательно изучаем и (возможно) становимся гуру построения сложных ИИ-систем.

Надеюсь тебе понравилось. Лучшая благодарность — это твоя подписка на мой Telegram-канал 😊

Сайт для самозанятых lknpd.nalog.ru исключен из всех популярных зарубежных DNS

Пару месяцев назад обратился ко мне знакомый, который попросил проверить компьютер т. к. он не открывал сайт с личным кабинетом для самозанятых: lknpd.nalog.ru/auth/login

По результатам проверки выяснилось, что проблема в DNS от CloudFlare, он просто не отдает DNS записись:

# в ответе ничего нет, для DNS от CloudFlare нет такого домена
dig +short @1.1.1.1 lknpd.nalog.ru

Я просто поменял DNS на компьютере на другой от Quad9: 9.9.9.9 и все заработало. Было списано на то, что просто глюк или блокировка.

На прошлой неделе снова таже сама проблема не открывается сайт с личным кабинетом для самозанятых: lknpd.nalog.ru/auth/login

Начинаю проверять и вижу что вообще все популярные DNS сервера ничего не знают об этом сайте. Все как один говорят что такого домена у них нет и это продолжается уже неделю.

dig +short @1.1.1.1 lknpd.nalog.ru # CloudFlare незнает
 
dig +short @9.9.9.9 lknpd.nalog.ru # Quad9 незнает

dig +short @4.2.2.9 lknpd.nalog.ru # Level3DNS незнает, вернет timed out

dig +short @8.8.8.8 lknpd.nalog.ru # google незнает

dig +short @208.67.222.222 lknpd.nalog.ru # OpenDNS незнает

Однако если спросить не поддомен для самозанятых, а сам основной сайт nalog.ru, то они все знают такой сайт и все работает.

dig +short @1.1.1.1 nalog.ru # CloudFlare знает и возвращает IP
37.220.164.100

dig +short @9.9.9.9 nalog.ru # Quad9 знает и возвращает IP
37.220.164.100

dig +short @4.2.2.1 nalog.ru # Level3DNS знает и возвращает IP
37.220.164.100

dig +short @8.8.8.8 nalog.ru # google знает и возвращает IP
37.220.164.100

dig +short @208.67.222.222 nalog.ru # OpenDNS знает и возвращает IP
37.220.164.100

Если спросить наши сервера российские от провайдера или Yandex то они все знают этот сайт для самозанятых

dig +short @77.88.8.8 lknpd.nalog.ru # Yandex знает и возвращает IP
213.24.64.181 

Проверка проводилась с нескольких провайдеров и нескольких серверов в России и зарубежом. Вывод один: сайт для самозанятых исключен из всех популярных зарубежных DNS. Использование DoН НЕ помогает решить проблему.

Народ начал менять DNS на зарубежные когда когда возникла проблем с отсутствия данных о домене whatsapp.com. Вот тут было обсуждение этой проблемы.

Чтобы народ вернуть назад и частности тот народ которому позарез нужно работать, а не мемасики смотреть, кто-то в правительстве дал указку исключить домен lknpd.nalog.ru из зарубежных DNS.

Если вы самозанятый прошу напиши вы заметили, что начались проблемы с личным кабинетом при использовании зарубежного DNS?

На чем стоит облако? GoCloud 2026: трек «Инфраструктура»

Один из треков ежегодной конференции GoCloud про ИИ и облака в этом году будет посвящен инфраструктуре и железу. Эксперты обсудят миграцию в облако, защиту, гибридные решения, ИИ на физических серверах и контроль затрат. Трек стартует 9 апреля с круглого стола, участие в котором примут директора по ИБ крупных компаний. Вы сможете обсудить, как использовать облако без компромиссов по безопасности.

А вот что разберут в докладах:

• Эволюция облачных сетей: обзор новых функций и сервисов — сценарии сетевой архитектуры, защита через Anti-DDoS и анонс новых возможностей.

• Наблюдаемость продуктов Cloud.ru Evolution — мониторинг, логирование, аудит и дашборды, включая наблюдаемость для частного и гибридного облака.

• Как легко переехать в Cloud.ru Evolution из других облаков — подходы к миграции, перенос виртуальных машин, хранение и защита данных.

• Эффективно и сертифицировано: хит-парад гибридных облачных решений — как получить облачные сервисы в своей инфраструктуре, соблюдая требования регуляторов.

• ИИ-инфраструктура на выделенных серверах: от инференса до обучения на уровне суперкомпьютера — как построить ИИ-платформу полного цикла и объединить GPU-узлы через InfiniBand в кластер.

• От хаоса в облаке к прозрачности: как управлять расходами и не удивляться счетам — инструменты и практики для контроля затрат в облаке.

Если еще не зарегистрировались, сейчас самое время.