Потому что БЕЗ Качественной Отчетности и Полноценной Сквозной Аналитики вы регулярно принимаете ошибочные решения и упускаете до 80% результатов и прибыли.
На Сицилии местный житель научил свою собаку выносить мусор на внешнюю территорию. Сицилиец натренировал пса так, чтобы тот оставлял пакет на обочине. Это всё ради того, чтобы не получить штраф. По местным законам запрещено выбрасывать мусор в неположенном месте, но на собак это не распространяется, а хозяина пса так и не нашли.
Интенсив для будущих AI‑тренеровс офером в Яндекс Крауд
AI-тренер — это специалист, который обучает нейросеть генерировать корректные, грамотные и релевантные запросам пользователя ответы.
Приглашаем на интенсив от экспертов Яндекса — и новичков, и тех, у кого уже есть опыт. Лучших позовём в команду, которая обучает нейросети Alice AI (Алиса, Яндекс, Поиск).
Набираем два потока:
I поток: встречи пройдут 28 февраля и 1 марта. Успейте подать заявку и выполнить короткое тестовое до 25 февраля.
II поток: встречи пройдут 14 и 15 марта. Подать заявку и выполнить тестовое можно до 11 марта.
Участие возможно только в одном потоке. Все встречи пройдут онлайн, по московскому времени. Каждый участник по завершении интенсива получит промокод на Яндекс Маркет номиналом 3000 рублей.
Представлен открытый и бесплатный фундаментальный курс по OpenClaw, включая весь материал на русском языке с полным описанием процессов установки, настройки, использования и полноценной кастомизации ИИ-бота под свои задачи.
Мысли про создание AI-агента, который будет помогать с "Важно, но не срочно" задачами. Часть 1
Последний месяц в сети хайпит OpenClaw (он же ClawBot, он же MoltBot).
У него есть доступы много куда — вы наверняка уже видели новости о том, как он самостоятельно тратит деньги или общается с женой (не своей)
Но меня интересует механизм работы его core feature — проактивности
Это первый масштабный агент, который не ждёт сообщения, а сам приходит и говорит: «Эй, я вот это сделал, глянь»
Я хотел собрать такого агента ещё год назад, когда обнаружил и начал исследовать Model Context Protocol, который дал моим LLM-кам доступ во внешний мир. Но тогда не хватило ни знаний, ни механизма.
Сейчас, благодаря OpenClaw, Claude Code + Codex стало понятнее, как именно это можно реализовать
И вот последнюю неделю я понемногу развиваю этот концепт
------------------------------
Суть в одном предложении AI-агент, который знает мои цели на год и выполняет первые, самые сложные 15% работы, которые приведут меня к этим целям в долгосрок.
Последние три года я работаю на себя. У меня нет начальника, который скажет «сделай к пятнице». Почти все мои перспективные задачи лежат в квадранте «Важно, но не срочно»
И чаще всего проблема не в том, что я не знаю, что делать, а в том, что мне впадлу начать
Ресёрчить варианты. Разбираться в деталях. Сделать первый шаг. Вот эти первые 15% — самый проблемный шаг для меня
Поэтому я подумал — а что если агент будет делать именно это?
------------------------------
Представьте, что агент каждый день приходит к вам с такими сообщениями
Нетворкинг и аутрич Учитывая твои финансовые и профессиональные цели, на этой неделе я советую тебе пообщаться с этими людьми. Я провёл небольшой ресёрч по каждому и подготовил персональное сообщение под каждого. Сделаешь до конца недели?
SEO и органика Я опять помониторил SEO твоего сайта и сайты конкурентов. Советую сделать A, B, C, D, чтобы мы подросли в органике. Вот конкретные правки с приоритетами
Контент и кросс-постинг Твой последний пост на LinkedIn набрал 10К просмотров — тема зашла. Давай этот пост ещё и в Threads, Instagram и на Хабр адаптируем? Вот три черновика под каждую площадку
Партнёрства Нашёл 8 владельцев продуктово-консалтинговых агентств, которые подходят под твой ICP. Отсортировал по релевантности. Вот топ-3 с кратким профилем и черновым сообщением под каждого. Первое можешь отправить прямо сейчас.
Мониторинг конкурентов [Конкурент] вчера выкатил новую фичу — вот что изменилось. Это может повлиять на позиционирование твоего продукта. Вот 2 варианта, как отреагировать: адаптировать лендинг или написать пост-сравнение.
Портфолио и резюме За последний месяц ты закончил 2 проекта и написал 4 поста. Вот обновлённая версия секции «достижения» для LinkedIn-профиля и сайта. Опубликуешь?
Здоровье Ты 4 месяца переносишь задачу "Записаться к стоматологу. Поэтому я решил действовать и нашел 3 клиники рядом с тобой с рейтингом выше 4.5, у двух есть слоты на эту неделю. Записать?
------------------------------
То есть агент не просто читает календарь — он понимает, что ему чего-то не хватает, и сам приходит за недостающим контекстом
Я хочу, чтобы агент не просто напоминал по моим задачам в календаре, а ресёрчил → структурировал → предлагал конкретный микро-шаг → спрашивал «актуально ли?»
Хочу чтобы конвертировал мои абстрактные хотелки из раздела «Важно, но не срочно» в конкретные day-to-day actions.
И это может работать не только для одного человека. Та же логика ложится на компанию: стратегические цели → первые шаги, которые никто не делает, потому что «не горит».
Пока это концепт. Но направление, в котором я копаю, кажется мне одним из самых интересных применений AI-агентов — не делать за тебя, а снимать барьер старта и помогать тебе двигаться к твоим Long Term Goals — по типу коуча/ментора
У подобного агента будут доступы к интернету и моему календарю. А общаться мы с ним будем через Telegram — видимо, как и с OpenClaw
С новым релизом для детального анализа запросов в App Platform.
Логи доступа (access logs) — это записи о каждом запросе к приложению. В логах вы найдете: IP-адрес клиента, дату и время запроса, запрашиваемый ресурс (HTML, CSS, JS, изображения), статус ответа, размер данных при передаче и др.
Например, вы настроили лимит по количеству запросов → приложение достигло порога и временно заблокировалось → скачали логи → нашли источник перегрузки.
Подробнее о функциях:
1️⃣ Аналитика трафика
Вы можете оценить количество запросов, пики нагрузки, распределение по времени, источники и географию пользователей.
2️⃣ Безопасность
Логи помогают заметить подозрительные паттерны, например, массовые запросы к одному эндпоинту или сканирование URL.
3️⃣ Поиск ошибок
Если в проекте возникли сбои или простой, вы можете проверить коды ответов и быстро найти источник 404 или 500.
Важно: Логи хранятся 24 часа + для выгрузки доступно до 10 000 файлов.
Недавно вышла новая версия dplyr 1.2.0, и она принесла несколько важных обновлений, которые делают работу с данными в R ещё проще и удобнее. Опубликовал видео обзор в котором я рассказываю про самые интересные новинки: новые функции фильтрации filter_out(), when_any() и when_all(), обновлённую систему перекодировки с recode_values(), replace_values() и replace_when(), а также о важных оптимизациях старых функций.
Если вы активно используете dplyr в своих проектах, этот обзор поможет вам быстро понять, как ускорить работу с данными и писать более читаемый код. В видео я показываю реальные примеры и сценарии использования новых функций, чтобы вы могли сразу применять их в своих проектах.
🚀 Открыли регистрацию на GoCloud 2026 — нашу главную ежегодную конференцию про AI и облака. В этом году ключевой темой станет AI как сервис, а именно простые безопасные инструменты для работы с AI и AI-агентами, которые можно использовать сегодня. Подробности о треках и спикерах на сайте.
🚨 Забирайте скидки до 40%на ключевые сервисы, чтобы запускать и развертывать LLM-модели с помощью инференса или на физических серверах с GPU и CPU. Акция действует до 30 июня 2026.
📱Владельцы андроидов могут работать с облачными платформами Cloud.ru через мобильное приложение Cloud.ru Evolution — скачайте его в RuStore.
Для Foundation Models добавили раздел «Активность», повышающий прозрачность использования сервиса и облегчающий контроль затрат. В разделе есть статистика использования моделей за месяц и детализация по каждой модели с указанием даты, времени и количества затраченных токенов.
В AI Agents добавили новую функциональность — «Промпты». С их помощью можно создавать собственные промпты в markdown-редакторе или выбирать готовые из каталога.
В Notebooks: обновили версию образа Cloud.ru Jupyter n8n до текущей версии n8n 2.4.1, переработали систему управления доступом так, чтобы повысить безопасность данных в проекте и предотвратить случайное удаление чужих ресурсов, сделали раздел Proxy Services, откуда можно управлять прокси-серверами.
☁️ Тестируйте новые сервисы в стадии Public Preview бесплатно, если вы зарегистрированы в личном кабинете:
Evolution Managed ClickHouse — сервис, который позволяет создавать и настраивать кластеры ClickHouse®, управлять базами данных, пользователями, а также изменять параметры кластера через интерфейс платформы Cloud.ru Evolution.
Evolution VPN — сервис для создания защищенного канала связи между облачной инфраструктурой и сетями пользователя.
Управление ПО — сервис для агентного управления программным обеспечением внутри хоста виртуальной машины или физического сервера. При этом агент на хосте передает данные о состоянии хоста в сервис, который проверяет систему на соответствие политикам безопасности — смотрит на сложность паролей, версии ПО и не только.
👨💻 Скачивайте чек-лист про 15 шагов к качественному Data Lakehouse для миграции из классического хранилища данных в современную архитектуру в облаке с пошаговыми рекомендациями от экспертов.
🤖 Освойте ключевые инструменты AI и научитесь успешно внедрять инновации в бизнес-процессы на бесплатном курсе «AI для менеджеров». Вы узнаете, как подготовить бизнес к внедрению AI, выбрать AI-технологии, адаптировать AI-модели под задачи, оценить экономику AI-проектов, перейти от идеи до PoC, обеспечить Data Governance и безопасность данных. Подойдет руководителям команд, предпринимателям и всем, кто интересуется AI.
🎙️ Провели несколько интересных вебинаров и подкастов — все можно посмотреть в записи:
Маркетолог сливает 30% прибыли. И даже не краснеет...
Маркетингу ставят план по количеству и цене квалов.
А теперь давайте зададим маркетологу вопрос: "Сколько прибыли мы заработали с тех квалов, которых ты привел в прошлом месяце?"
Готов поспорить на ящик коньяка, он не ответит. Девяносто процентов маркетологов живут в мире “охватов, кликов, заявок”. Они не видят воронку дальше квала. И крутят рекламу вслепую, потому что не знают, кто, сколько и когда покупает.
Дальше — веселее. Спросите РОПа и маркетолога: «Что такое квалифицированный лид?» Гарантирую, ответы будут очень разные.
Маркетолог приводит человека с вопросом про цены. Продажники говорят: "Это мусор, напрягаться не будем". Это и есть та самая дыра в воронке, куда улетают до 30% лидов, продаж и прибыли.
Чтобы ее заткнуть, не нужен год совещаний или ИИ. Нужен один документ и одна рабочая неделя.
Привет! В GPTunneL мы строим инфраструктуру, которая помогает бизнесу безопасно и эффективно использовать генеративные модели в продуктах.
Наша цель — сделать работу с LLM предсказуемой, контролируемой и масштабируемой: от качества ответа до стоимости и соответствия требованиям.
Сейчас мы усиливаем инженерную команду и ищем Python AI/ML Engineer, который поможет нам развивать ML‑ядро и пайплайны, улучшать качество моделей и внедрять решения в продакшн. Если вам интересно работать на стыке NLP, инженерии и продукта — будем рады познакомиться.
Чем предстоит заниматься:
Проектировать и разрабатывать пайплайны для работы с Large Language Models (LLM) — от прототипа до продакшена
Создавать AI-агентов — проектировать мультиагентные систем, оркестрацию, tool-use, планирование и memory
Разрабатывать и оптимизировать RAG / GraphRAG систем — строить retrieval-пайплайны, работать с векторными БД, графами знаний, chunking-стратегиями, re-ranking
Вот интересен предел нашей деградации из за ИИ, ведь 10 лет назад я половину рф и всю европу насквозь без навигатора проезжал- сейчас даже до магазина без навигатора не ездят…
А с ии через 10 лет мы будем спрашивать как дышать, видимо.
Перплексити сдох, перешел на курсор и за полдня убил в себе программиста, как мне показалось.
Наркота какаята вкусная и вредная. Это мой последний выдох разума родил)
IPS и IDS: как устроены системы защиты от атак в сети
IDS и IPS — это системы защиты от сетевых атак и вредоносной активности. IDS анализирует копию сетевого трафика и отправляет оповещения при обнаружении угроз. IPS обрабатывает весь проходящий через него трафик и может блокировать атаки в реальном времени — отбрасывать пакеты или разрывать соединения.
В основе обеих систем — сенсоры, аналитические модули и панель управления. Разворачивать их можно на уровне сети или отдельных серверов — выбор зависит от архитектуры и требований к защите.
Подробнее об IDS и IPS, их принципах работы и алгоритме выбора системы читайте на сайте Рег.облака.
Для нас, например, в работе важен результат — хорошо сделанная задача и закрытая потребность пользователя. Этого легко достичь, когда команда продумывает план действий, реализует решение и доводит его до результата, который действительно приносит пользу.
При этом у каждого в команде свое понимание того, что значит выполненная задача. Разработчик, тестировщик и аналитик оценивают результат по разным критериям — через свою роль и зону ответственности.
Мы поговорили с коллегами и попросили их рассказать, в какой момент для них задача считается завершенной. Их ответы читайте ниже.
Настя, тестировщик:
Я считаю задачу выполненной, когда функционал соответствует требованиям и критериям приемки. Для этого проверяю основные сценарии, убеждаюсь, что нет критичных и серьезных багов, смотрю, чтобы мелкие дефекты были зафиксированы и не влияли на результат.
Важно, чтобы все работало стабильно в разных условиях и было понятно пользователю. Если после проверки к задаче не остается вопросов, я считаю ее завершенной.
Ваня, системный аналитик:
Для меня выполненная задача — это структурированный и согласованный набор информации. Такой результат позволяет мне продолжить работу самостоятельно или передать задачу дальше без постоянных уточнений и дополнительных вопросов.
Поэтому важно определить стейкхолдеров: кто источник требований, кто принимает решение, кто конечный пользователь фичи. Должен быть понятен контекст — какую проблему и для кого мы решаем.
Дальше я фиксирую границы задачи: что в нее входит, а что включать не нужно. Кроме того, должен быть чек-лист для проверки кейсов при приемке.
И наконец, пункты задачи должны быть приоритизированы, а сроки выполнения — обозначены, чтобы работа двигалась предсказуемо и без постоянных возвратов к деталям.
Олег, android-разработчик:
Задача выполнена, когда:
Функциональность реализована и проверена вручную — примерно так, как это сделал бы тестировщик, но без учета конкретных тест-кейсов.
Новое поведение решает цель задачи, а не просто повторяет постановку. Иногда по ходу работы находится вариант проще для разработки/поддержки или удобнее для пользователя — выбираю его. Фича должна закрывать потребность.
Пограничные случаи поведения (corner cases) проработаны и учтены. В постановке не всегда учитываются моменты, которые становятся заметны в коде. Например, что показать на мобильном клиенте при 500 ответе сервера или при долгой загрузке из-за задержки ответа сервера.
Новое поведение покрыто тестами, есть уверенность, что его не сломают случайно. Также важно, чтобы оно не сломало существующие автотесты.
Новое поведение поддерживаемо и расширяемо: его сможет понять и продолжить другой разработчик.
Применяем кодогенерацию в Java для решения алгоритмических задач
В прошлый раз мы разобрались, как решается задача трансляции деревьев. И остановились на том, что в случае с AST от компилятора TypeScript, придётся руками обрабатывать 263 типов узлов. Тысячи строк однотипного boilerplate-кода: приведения типов, аннотации, объявления методов — всё это нужно не просто написать, но ещё и поддерживать. А если требования к архитектуре поменяются — переписывать заново.
Однако в случае с Java у нас есть способ упростить себе жизнь — кодогенерация. Нет, не та, что при помощи ИИ-агентов, хотя это мы тоже затронем. Вместо тысяч строк Java кода можно использовать лаконичный конфиг, в котором описывается соответствие узлов и их связи, а всю рутину берёт на себя генератор. Изоморфные преобразования, декомпозиция — всё это описывается там.
Как реализовать это с помощью JavaPoet, что умеет эта библиотека, а также как встроить в процесс нормализацию можно узнать в новом материале, посвящённом использованию кодогенерации для трансляции деревьев.
Где хранить код и как настроить CI/CD, если GitLab CE уже не хватает
Иногда возможностей бесплатного GitLab уже недостаточно, при этом платная версия по понятным причинам недоступна. Собственные форки требуют постоянной возни с обновлениями и закрытием CVE, а написание своей системы — больших затрат ресурсов.
У нас есть готовое решение для такого случая. На вебинаре 27 февраля мы расскажем о Deckhouse Code — единой платформе для непрерывной разработки и управления жизненным циклом ПО:
Покажем, как настроить правила слияния, CODEOWNERS, push rules и безопасно хранить секреты вне платформы.
Обсудим, как сократить нагрузку на команды за счёт managed-подхода.
Проведём живое демо от коммита в консоли до артефакта в registry.
Регистрируйтесь и подключайтесь, если вы отвечаете за CI/CD в корпоративной среде. Автор лучшего вопроса в чате вебинара получит персональное демо под свою задачу.
«Сокращать нельзя оставить»: где правильно поставить запятую и как сделать этот непростой процесс экологичным?
26 февраля в 11.00 (МСК) поговорим о том, о чём обычно молчат в корпоративных коммуникациях. Увольнения и сокращения стали новой реальностью: четверть российских компаний проходили через них за последние 2 года. И каждый второй случай, по данным исследований, – потеря 11-20% команды. Для многих это, увы, не разовая история, а повторяющийся сценарий.
Но цифры – это одно, а другое – тревога в глазах тех, кто остается, чувство вины у руководителей, обида уходящих и выгорание HR, который вынужден брать на себя ответственность.
На вебинаре с экспертами K-Team (ГК «КОРУС Консалтинг») и Alter разберём, как проводить сокращения без разрушительных последствий:
🟢 Почему даже точечные увольнения превращаются в токсичный хаос и как этим управлять 🟢 Что говорить уходящим, чтобы снижать напряжение 🟢 Как работать с «выжившими» – когда команда нуждается в поддержке не меньше, чем те, кто ушёл 🟢Где брать ресурс HR и руководителям, когда сложных разговоров не избежать
Приходите – будем говорить прямо и поделимся инструментами, которые по-настоящему помогают и поддерживают всех участников процесса.
Экс‑разработчик Ubisoft представил открытый видеоредактор FreeCut, который работает в браузере и позволяет собирать сложные видео, улучшает их качество, накладывает эффекты и субтитры.
Проект умеет:
сокращать, урезать, соединять видосы, добавлять картинки, другие ролики, формы, текст;
добавлять анимацию, создать любую композицию и реализовать всевозможные идеи;
CSS‑эффекты, ключевые кадры, переходы, фильтры, коррекция цвета, перемещение камеры, 3D;
экспортировать во всех самых популярных форматах: MP4, MOV, WebM, MKV;
аудио принимает в форматах: MP3, AAC, WAV;
поддержку кодеков: H.264, H.265, VP8, VP9, ProRes;
Вышел Gemini 3.1 Pro от Google (доступно в Google AI Studio). Этот ИИ показал 77,1% в сложнейшем тесте на абстрактное мышление ARC‑AGI-2. Результат в два раза превосходит показатели прошлой версии и оставляет позади даже Opus 4.6 с GPT-5.2. Также разработчики из Google прокачали базовые способности ИИ: теперь модель умеет генерировать анимированные SVG по текстовому описанию и решать логические задачи с новыми паттернами, которых не было в обучении.
