Галлюцинации ИИ — это не баг, а фича разработчика. Почему вайб-кодинг не заменит программистов
Привет, Хабр!Знаете, что общего у ChatGPT, моего студенческого кода в три часа ночи и выступлений некоторых экспертов? Все они периодически галлюцинируют. Разница только в том, что от ИИ мы почему-то ждём идеальной точности, а от людей — нет.Недавно провели стрим, где собрались специалисты, у которых ИИ не в презентациях, а в production: Сергей Спиренков (KODE), Александр Константинов (Cloud.ru), Михаил Ларкин (Сбер, ВТБ, S7), Иван Будник (ИИ-стартапы, e-commerce) и Константин Чуйков (Vibe Coding Community). Провели разговор про галлюцинации моделей и про будущее разработки с ИИ.
Почему заказная разработка превращается в лотерею — и что с этим делать
Привет, Хабр!До работы в Диасофте я двадцать лет был на другой стороне баррикад — работал в руководстве ИТ в банках и страховых компаниях. За это время через меня прошли десятки проектов заказной разработки. Некоторые из них я вспоминаю с гордостью. Некоторые — с содроганием.Недавно мы с коллегами по рынку собрались в эфире телеграм-канала для разработчиков Dev Q&A
Создаем шахматы с «туманом войны» на JavaScript: от идеи до работающего прототипа
1. Введение1.1 Идея проекта-мотивация
Почему токсичные эксперты больше никому не нужны — и при чём тут ИИ
ВступлениеЕсли вспомнить профессиональные чаты, форумы и тот же Stack Overflow нескольких лет назад, легко представить типичную сцену: новичок спрашивает, почему не работает скрипт, а в ответ слышит набор знакомых реплик — «читай документацию», «это очевидно», «ты вообще код видел?». И это ещё мягкая версия. Тогда информация была распределена неравномерно, документация — фрагментированной, и получение помощи зависело от настроения тех, кто был готов объяснять. Эксперт — даже токсичный — оставался ключевым источником знаний.
Анализ оценки проекта с помощью искусственного интеллекта: как выявлять ошибки до начала проекта
Корректная оценка проекта - одно из ключевых условий его успешной реализации. Она определяет бюджет, сроки, состав команды и, по сути, формирует среду для всех участников процесса. Однако в практике ИТ-проектов ошибки в оценке встречаются постоянно. Причины могут быть разными - от неполноты требований до неправильной декомпозиции работ или игнорирования рисков.
Национальный приоритет – качественное образование в сфере БАС
Ключевые решения и вызовы отрасли обсудили на московском форуме3 декабря 2025 года в инновационном кластере «Ломоносов» МГУ состоялся масштабный форум «Технологии нового времени», посвященный модернизации промышленности следующего поколения. Мероприятие, объединившее представителей власти, бизнеса, образовательной сферы, ключевых институтов развития и научного сообщества, стало площадкой для подведения предварительных итогов и обсуждения траекторий Национальных проектов 2025 года.
Как стартап с суперсилой для родителей не смог и почему даже «святые» идеи нужно проверять
На связи Анатолий Шостак. Я стартап-валидатор. Человек, который хладнокровно проверяет бизнес-идеи на прочность. Но этот кейс особенный. Здесь я чуть снова не попал в эмоциональную ловушку, в которую попадают 90% фаундеров - влюбился в свой продукт.Это история о том, как желание сделать мир лучше столкнулось с суровой реальностью рынка, и почему умение вовремя остановиться - это тоже победа.
Фактчекинг за $0.09: GPT-5-mini + Perplexity sonar-pro в продакшене
Новости противоречат друг другу. Один источник пишет «завод встал», второй — «встала первая линия», третий копипастит статью двухлетней давности. Когда через твой пайплайн проходят сотни таких новостей в сутки, ручная верификация перестаёт масштабироваться.Мы столкнулись с этим при построении новостного пайплайна StatCar — нишевого СМИ об автомобилях. Стандартные LLM не подходят — их знания устаревают на момент обучения. Вариант «LLM + web_search tool» рассматривали, но отказались: дороже и менее эффективно. Perplexity заточен под поиск — это его core competency.
