Нейросети можно объединять в полноценные рабочие системы. Такие системы называют ИИ‑агентами. Их используют в поддержке, продажах, аналитике, HR, логистике и внутренних процессах — везде, где есть повторяемые задачи, понятные правила и данные, к которым можно подключиться.
Но при сборке ИИ‑агента важно учитывать российскую специфику API.
Январь 2026 года, первое столкновение с рынком труда за 7,5 лет. Думал об этом давно, но не предвидел, что случится так скоро. Опустим все вводные детали, а приступим сразу к делу.
Основная цель — поделиться «болью» и опытом не чисто IT‑шного кандидата, который стремится ворваться в сферу технологий в непростой период, а также получить отклик и обратную связь от гуру данной сферы, чтобы найти свое место под Солнцем.
Задачи:
Зарезюмировать то, что сделано, поделиться полезными наблюдениями и изысканиями.
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов. Автор не является сотрудником AI-стартапа, не зарабатывает на исследованиях/разработках/внедрениях в области AI и не является наивным оптимистом, считающим, что AI решит все проблемы человечества.
В последнее время я всё чаще попадаю в дискуссии на тему AI. Раньше эти инструменты умели слишком мало, чтобы по наитию вызывать что-то кроме раздражения. Сейчас же многие восхитились, задумались, насторожились или вовсе испугались. Но игнорировать эту тему всерьёз больше не получается.
Кейс компании ПАКС ЛАЙВ. Что мы построили за полгода и зачем команде из 15 человек 7 рабочих приложений, когда можно один.
Меня зовут Виктор, я техлид и проектный менеджер в IT-компании ПАКС ЛАЙВ. Мы делаем продукты на стыке AI и автоматизации бизнес-процессов. Один из них мессенджер ONEMIX.
Когда я говорю про мессенджер, реакция всегда одинаковая: «А зачем, есть же Telegram». Полгода назад мы сами думали так же.
Обсуждения неудачных примеров README-файлов и документации — одна из популярных тем на профильных площадках и форумах [вкупе с другими «вечнозелеными» спорами в ИТ]. Сегодня мы в Beeline Cloud решили посмотреть, что думают о проблеме плохой документации разработчики и ученые, может ли ИИ улучшить ситуацию, что такое «нейросетевой ридмитит» — и как можно «доработать напильником» сгенерированные спеки и инструкции.
В последнее время мне довольно часто приходится отвечать на вопросы, как я добиваюсь такой эффективности работы с ИИ-ассистентом, хотя коллеги гораздо тщательнее относятся к промптам, пишут километровые преамбулы на каждый чих и увещевают своих помощников мантрами наподобие «ты аналитик-архитектор с трехсотлетним стажем».
Записал вот и даже перевел на русский свои рецепты, чтобы каждый раз не вставать.
Закон Паркинсона гласит, что работа растягивается на всё отведённое под неё время. А в современную эпоху ИИ у людей вообще появился инструмент, способный масштабировать результаты их работы до той степени, до которой они смогут нагенерировать целевой контент, то есть почти безгранично.
Представьте: у вас есть идея нового продукта или фичи для уже существующего. Вы горите желанием начать разработку, но внутри гложет сомнение — а будет ли это кому-то нужно? Тратить месяцы и миллионы на то, что никто не станет использовать — это самый страшный сон основателя. Fake Door testing (тестирование «фальшивой двери») — методика из Lean-подхода. Она позволяет измерить реальный интерес к продукту до того, как вы вложите в него ресурсы.
Философия статья начинается с удивления. В данном случае я отметил для себя то, как по-разному начинающие разработчики реагируют на сложности, с которыми сталкиваются. Например, когда надо сделать выбор — какое решение взять, чтобы избежать ошибок? Кажется, все сталкиваются с такими неудобными вопросами. Давайте попробуем разобраться.
Вариант первый (далее…)
