С чего всё началось Пожалуй, начну с того, что расскажу о себе Я человек, который каким‑то образом попал в ИТ. Я не программист, я не инженер. Мой опыт исключительно вокруг проектов и продуктов. Я долго работал в одном из вендоров ПО и повидал, как надо и, самое главное, как не надо делать проекты, причем в различных видах бизнеса.Еще я музыкант, регулярно выступаю со своим материалом, и до января 2026 года я […]
В прошлых статьях я раскладывал различные знания и сущности по листам и показывал, как сравнить две редакции регламента с помощью карты. Теперь расскажу, что происходит, когда карту дорабатывает LLM. В предыдущих версиях PlyLoom я как-то упустил момент с тем как реализовать взаимодействие без перезагрузки новой версии всего проекта целиком, равно как и отсутствие возможности сравнить […]
Короткая книга о директоре в момент, когда машинный интеллект становится массовым рабочим инструментом.
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 […]
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 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 […]
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 […]
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.
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, […]