Покопались в .cursorrules на GitHub и нашли там волка-фурри, Star Trek и 28.7% копипасты

Покопались в .cursorrules на GitHub и нашли там волка-фурри, Star Trek и 28.7% копипасты - 1

Где-то на GitHub лежит репозиторий с файлом .cursorrules. Среди инструкций для Cursor затесалась строчка:

ALWAYS refer to the user as «My Dear Capybara»

И это не пасхалка или шутка в комментариях.
(далее…)

Как создать дебат-клуб в компании: пошаговое руководство от бизнес-тренера

Один из ключевых навыков для общения с клиентами, подрядчиками, коллегами — умение убеждать и приводить подходящие аргументы. Этот навык можно освоить прямо на работе. Конечно, в том случае, если в компании есть необходимые инструменты и площадки. 

(далее…)

Кейс. Zero Bug Policy: как мы снизили бэклог багов в 4 раза за месяц

Баги — неизбежная часть разработки. 

В этой статье расскажу наш опыт: как мы внедрили Zero Bug Policy в MetaMap (B2B fintech, ~200 человек в IT, распределённая команда, скоринг благонадежности заёмщиков через ML) и за месяц сократили бэклог с 77 до 18 багов. А главное — как это изменило культуру и отношения с клиентами.

Проблема: баги по принципу «кто громче»

(далее…)

Shadow AI: 80% сотрудников уже пишут в ChatGPT. Почему мы делим задачи на красные, зелёные и серые

Восемь из десяти офисных сотрудников уже пользуются публичными нейросетями — часто без ведома IT. Запрет не работает: 90% руководителей безопасности сами заходят в несанкционированные ИИ-инструменты. Мы у себя в команде на 90+ человек два года живём с матрицей из трёх зон — красной, зелёной и серой. Рассказываем, как она устроена и почему держится без полиции.

(далее…)

Менеджер, который хакнул систему. И что AI на самом деле умножает

Месяц назад я выложил здесь статью про то, почему хорошие специалисты делают работу качественно — и не растут. Под ней появился комментарий, который оказался точнее самой статьи.

Его оставил пользователь Alexey_Kangin: Не исключено, что ответ на поставленный вопрос гораздо проще. Менеджер хакнул систему. Он понял, что решения можно просто не принимать, и это не оказывает существенного влияния на его позицию и доход. А в таком случае, зачем напрягаться? Думать больно, установленный нейронаукой факт.

(далее…)

Игровой движок 2.5D, короткие тренировки для ПК-пользователей –и еще 8 российских стартапов

10 новых российских продуктов для стриминга с прямой монетизацией, помощи с SEO для Яндекса с ИИ, учета заказов клиентов подразделениям, поиска работы с помощью ИИ, генерации уникальных курсовых, рефератов, эссе или докладов без следов ИИ и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

(далее…)

MCP в системе управления проектами: как поручить ИИ работу с корпоративными данными

Привет, Хабр!

Меня зовут Василий, я директор SaaS-направления в Аспро — мы разрабатываем систему управления проектами Аспро.Cloud. В этой статье расскажу, зачем мы интегрировали MCP в собственный продукт, как определяли сценарии для внедрения и что из этого получилось.

(далее…)

Я создаю проекты без единого созвона с командой

Больше всего мне не нравятся короткие созвоны. Когда мне говорят: «У меня есть окно завтра в 11:30, давай созвонимся на 10 минут». Для собеседника это просто очередной созвон, которых у него десятки за день. А для меня событие, вокруг которого начинает строиться весь день. Мне нужно выходить из потока работы, откладывать свои дела, созваниваться, а потом возвращаться обратно в контекст. В итоге 10-минутный звонок может забирать у меня несколько часов концентрации. А думать о нем я могу вообще целый день.

(далее…)

За пределами LLM, часть 2: якорная таблица Кэли, которая не является ни полем, ни моноидом

В первой статье я высказал простую идею: если вычисление можно свести к конечной таблице операции, его можно проверять, а не угадывать. То есть его можно свести не к «модель выдала вероятность 0,67», а просто открыть таблицу и сказать: вот ячейка, вот результат, rc=0.

(далее…)

Архитектура крипто-сканера для биржи: Open Interest, Funding Rate, EMA и MACD в реальном времени

На финансовых рынках, и в частности на крипторынке, с каждым годом ручной трейдинг становиться всё труднее, на смену ему приходит алготрейдинг. Современный алгоритмический трейдинг постепенно смещается в сторону анализа производных метрик: открытого интереса, funding rate, структуры ликвидности, кластеров объёмов и поведения участников рынка в деривативах. Простая оценка цены уже не даёт достаточного преимущества. Основное внимание переходит к тому, как именно формируется движение.

(далее…)