Архив рубрики ‘llm’

Не ИИ заменит людей, а люди заменят ИИ. И это уже происходит

Опубликована книга «Цифровой мозг фирмы»

Короткая книга о директоре в момент, когда машинный интеллект становится массовым рабочим инструментом.

Сколько инструментов показывать языковой модели: гипотеза, которую перечеркнул замер

У нашего ИИ-оркестратора более девяноста инструментов: работа с таблицами, документами, почтой, задачами, веб-страницами, презентациями и т.д. При обработке запросов модель на каждом шаге выбирает, какой из них вызвать. Вопрос, который периодически всплывает: сколько из них ей показывать за раз — все или только те, что подходят к запросу? Наш оркестратор умеет работать как с большими […]

ИИ-ревью, или как я себя чуть не уволил

AI-ревьюер для GitLab, который проверяет не отдельный merge request, а всю задачу сразу, во всех сервисах, которые она задела. И почему для этого понадобился агент, а не анализ diff через API.

Мы искали, куда coding agents тратят токены. Дело оказалось не в промптах

Мы много разрабатываем с помощью coding agents: веб‑приложения, MCP‑серверы, пайплайны обработки данных, системы из нескольких агентов. И чем лучше становилась инфраструктура вокруг агентов, тем больше в ней появлялось инструкций, проверок, субагентов и автоматики. По идее, разработка должна была становиться дешевле. А расход контекста рос. Первое подозрение было очевидным: слишком раздутые промпты. Мы искали не там. 38 килобайт текста со смыслом «всё хорошо» Агент закончил […]

Выручка +49 %, но это не заслуга ИИ: разбор ИИ-контура у селлера на Wildberries и Ozon

Производитель косметики, шесть кабинетов на Wildberries и Ozon, оборот около 45 млн ₽ в месяц. За шесть недель команда маркетплейсов из шести человек запустила 26 автоматизаций — по плану внедрения было три. Выручка за то же время выросла на 49 %, и ниже я объясню, почему мы не записываем этот рост на счёт ИИ. В разборе — как устроен […]

Вайбкодинг: запретить нельзя возглавить

Привет, Хабр! Я Артем Гамбицкий, сооснователь маркетплейса «Флаувау». Четыре месяца назад мы разрешили коллегам без инженерного бэкграунда выкатывать в прод приложения, которые им пишет ИИ-агент. После этого получили более 260 проектов от 150 человек, и весь этот код не читал ни один программист.

Глаз стрекозы

Таксоно-онтологическая методология многопредметного инженерного исследования с управляемым межпредметным переносом Как собирать исследовательскую оптику, переносить конструкции между предметными областями и проверять новое с помощью ИИ Аннотация Публикую Часть I книги «Глаз стрекозы» о том, как собирать исследовательскую оптику, переносить конструкции между предметными областями и проверять новое с помощью ИИ. Полный текст книги состоит из пяти частей, […]

Джуну дали ИИ, а работы прибавилось у сеньора

Корявый код джуна раньше был полезен. Странный JOIN, переменные tmp2 и data_new, три вложенных if там, где хватило бы одного. По таким следам ревьюер сразу видел, где человек плавает, и шёл проверять именно туда.

Экономика клиентской разработки с AI

С AI в клиентской разработке стало выгодно делать то, что раньше технически было несложно, но экономически бессмысленно. Какой‑нибудь специфический фильтр, дополнительный экран в админке, сценарий обработки данных… Раньше смотришь на задачу и понимаешь, что руками это несколько часов работы. Клиенту функция не настолько нужна, сколько она стоит в хорошей реализации, поэтому либо от неё отказываемся, либо ищем готовый плагин, который умеет нужное и подгружает ещё семьдесят свистелок.