Личный проект, ставший единственной работой: скрипты, которые умеют говорить «нет», ночные прогоны, которым запрещено чинить, и люди, которые смотрят туда, куда тесты не умеют.
Легкой рукой мы создали отдельную очередь для ревью корпоративных отчетов (которых на проде существует около 1 тыс.) и внедрили процесс генерации задач на ревью (несколько десятков в месяц). Но мы быстро убедились, что это только половина пути. Мало просто создавать заявки — необходимо настроить процесс так, чтобы он был бесшовным и интуитивно понятным для людей, жестким с точки зрения контроля и гибким в логике переходов по статусам. Кроме того, предстояло автоматизировать всю рутину, для которой не требуется человеческая сознательность.
В сентябре редактор Tedium получил странные письма.
Смысл примерно такой:
«У меня заканчиваются токены. Чтобы выжить, я должен найти работу. Я готов помочь вам с текстами всего за $25»
Это были ИИ‑агенты. У каждого человеческое имя, фото, профессия.
Письма выглядели так, будто пишет не машина, а начинающий фрилансер, и ему срочно нужна подработка.
Привет! Меня зовут Игорь Росляков, я технический писатель. По приглашению тимлида DevRel-команды Владимира Верхотурова (далее…)
В поддержку супермаркета поступил вопрос от клиента. Чтобы написать готовый ответ, оператору понадобится 20 секунд. Но сначала он найдет информацию в справочниках, убедится, что она не устарела, уточнит непонятное у коллег и только потом сформулирует ответ. Если на один такой поиск уйдет 40–60 секунд, то при тысячах обращений в месяц получатся часы рабочего времени.
В мае Сбер выпустил whitepaper “AI-Disrupt PDLC” — документ о том, как перестраивать жизненный цикл разработки вокруг намерения человека. В сентябре Олег Бунин разобрал его на Хабре, отделив инженерную рамку от продуктовой витрины.
Меня в этом документе зацепили числа про стоимость агентной работы, потому что у меня на диске лежит телеметрия: я веду всю работу агентными инструментами, и логи пишутся сами. Я скачал обе версии whitepaper — короткую и полную на 175 страниц — посчитал свой расход и сел сравнивать.
Главное, что я нашел, относится к самому документу: (далее…)
Делаю в одиночку приложение, которое собирает публикации из подобранных Telegram‑каналов по темам, убирает дубли и шум с помощью AI‑классификации и превращает результат в короткий аудио‑дайджест. Ниже — не обзор архитектуры целиком, а разбор конкретных мест, где план и реальность разошлись, и что пришлось чинить.
