В предыдущей статье я рассказал о системе AI-агентов, которая выполняет коммерческую разработку, и объяснил, почему считаю ее архитектуру неудачной. Судя по комментариям, не меньше технической реализации читателей заинтересовала экономика: сколько стоила разработка платформы, какие расходы на эксплуатацию, как учитывалось время сотрудников и откуда вообще взялись заявленные 350 тысяч рублей.
Привет! Я Сергей Житинский, основатель Git in Sky. Мы занимаемся эксплуатацией ИТ‑инфраструктуры и разрабатываем открытую методологию Agent‑Ops. О ней я уже рассказывал на Хабре. 19 октября я был на митапе OPS Talk by Sber. На стенде PSLC поговорил с Александром Шаповаловым, который представился архитектором методологии. После встречи захотелось прочитать материалы подробнее и разобраться, как подход Сбера соотносится с нашей работой. В AI‑Disrupt PSLC
Представьте, что вы несколько месяцев ведёте например, технический блог с помощью ChatGPT, Claude или другой AI-платформы. Обсуждаете темы публикаций, составляете планы статей, исследуете источники, определяете стиль и редакционные требования.
Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я тимлид в СВОЙ Тех. ИИ работает со мной каждый день: пишет код, помогает с ревью, разбирает документацию. Друзья и родные тоже пользуются им всё чаще. Но многие обращаются с нейросетями так, будто купили феррари, чтобы слушать в ней радио. Мотор мощный, а машина так и не выезжает из гаража: […]
В споре о будущем программистов мне больше всего нравится момент, когда выясняется, что кто-то всё равно должен отвечать за результат. Требования сами себя не уточнят, архитектура требует головы, а последствия ошибки придётся разгребать человеку. Всё правильно. Дальше из этого почему-то следует, что за работу можно особенно не переживать.
В статье расскажу о том, как командная встреча, возражение руководителя разработки и три года комментариев к PR (пул-реквестам) привели к появлению инструмента, которого никто не планировал, но которым теперь пользуются все. И как вашей команде сделать такой же (шаблон прилагается). Три недели назад я решил сделать для нашей команды в HoneyBook универсальный чек-лист перед отправкой […]
За два месяца моя система AI‑агентов принесла компании около 350 тысяч рублей дополнительного дохода и он только растет. Она самостоятельно выполняет задачи в реальных коммерческих проектах, работает с существующими репозиториями и позволяет закрывать часть задач практически без участия разработчиков. С точки зрения бизнеса эксперимент оказался успешным, а с инженерной точки зрения у меня накопилось достаточно претензий к собственной архитектуре, чтобы начать разработку новой системы.
В прошлой статье я писал про GitBor, git‑клиент, через который я проверяю, что на самом деле наворотил ИИ‑агент. Эта статья про самого агента. Делал я их параллельно. Один инструмент пишет код, второй показывает, что получилось. Модель хорошая, контекст короткий Закрытый контур, энергетика, живая ИБ. Copilot и Cursor нам не светят, потому что код уходит на чужие серверы. Зато внутри есть свой шлюз с Qwen.
Я – Мигаль Денис, руковожу командой EMM в MAGNIT TECH. Последние годы больше занимаюсь архитектурой и командой, чем сам пишу код. Здесь решил проверить, смогу ли с помощью продвинутой ИИ-модели разобраться с совершенно незнакомым Rust и довести сложный инфраструктурный компонент на 300.000 устройств до серьёзных испытаний. Причём так, чтобы за результат не было стыдно перед […]