«Я слишком стар для этого… джуна». Карьерный переход 2026: как сменить профессию и не сломаться
Помните нашу прошлую «разборку» рынка труда 2025/26?
Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM)
Раньше мы отдавали по 40-50 тыс. рублей в месяц за enterprise-сервисы мониторинга. Но платить столько ради пары десятков упоминаний продукта в день – это забивать гвозди микроскопом.Задача: прилетел негатив – мы моментально об этом узнали. Я спроектировал логику, а разработчик собрал инструмент. Архитектура простая, но на 100% закрывает боли.1. Сбор данныхСвой парсер на Python. Где площадки отдают данные по API – берем напрямую. Остальное тянем через Selenium с ротацией прокси от банов.2. Оценка сарказмаКлассический текстовый анализ сыпался на фразах вроде «Отличный сервис, ждал ответа сутки, спасибо!»
1C AI Autofill — опенсорс‑расширение 1С для заполнения описаний и реквизитов номенклатуры с помощью ИИ
Карточка номенклатуры — это место, где обычно «тонет» много времени: придумать описание, привести его к единому стилю, заполнить дополнительные реквизиты/характеристики, не забыть про важные нюансы. Эту рутину и пытается снять 1C AI Autofill — открытое расширение для 1С:Предприятие 8.3.Проект опубликован на GitHub как опенсорс: код можно читать, собирать, дорабатывать и использовать под свои нужды.Коротко (TL;DR)Что делает: генерирует текст описания для номенклатуры и (опционально) помогает заполнять доп. реквизиты/характеристики на основе текста/шаблонов.Где живёт
Как мы научились определять продвинутые автоответчики
Как мы научились определять продвинутые автоответчикиГод назад мы начали использовать ASR для обработки записей телефонных звонков.TL;DR: вместо бинарных правил и end-to-end ML мы выбрали скоринговую систему поверх ASR (T-One): анализируем диалог и поведение, получаем ~98% точности при среднем времени обработки ~4.9 сек вместо 20+ сек на Whisper.Задача казалась простой: понять, ответил ли абонент сам или сработал автоответчик, и на основании этого корректно завершить звонок и вернуть деньги пользователю при неудаче.На практике всё оказалось сильно сложнее.
МСР: Трое в лодке, не считая контекста
Часть 2. Ресурсы (Resources): Даем модели «глаза»В прошлой статье мы познакомились с основными понятиями протокола Model Context Protocol и написали простейшее приложение, которое позволило LLM читать файлы. Для этого мы использовали tools с оговоркой, что сделали это для упрощения, чтобы не лететь с места в карьер.Мы уже говорили, что если tool можно сравнить с методом POST, то resource сравнивали с GET. Ресурсы (Resources) — это пассивные источники данных, которые MCP-сервер отдает клиенту для чтения. Такими источниками могут быть содержимое файла, лог консоли, строка в базе данных.
OpenClaw-агент возмутился закрытым pull request’ом и написал разгромную статью о мейнтейнере matplotlib
Представьте: вы просматриваете очередной пулл-реквест в matplotlib, видите оптимизацию, отклоняете её – и на этом всё заканчивается.Через пару часов ИИ-агент под ником MJ Rathbun публикует в открытом доступе статью с заголовком “Закрытые двери открытых проектов: история Скотта Шамбо”. Там, ни много ни мало, психологический портрет мейнтейнера, обвинения в предвзятости, дискриминации по “виду интеллекта” и “попыткам защитить своё феодальное владение”.Всё это – реальный инцидент, который произошёл на днях. Скотт Шамбо, волонтёр и мейнтейнер matplotlib,
Нейросети пока не заменят ни идею, ни программиста‑интегратора в сложных электромеханических проектах
Я часто вижу в сети два противоположных мнения о том, что смогут сделать современные большие языковые модели (LLM). Одни уверенно заявляют, что уже в ближайшее время они полностью вытеснят программистов и инженеров‑разработчиков, другие — более скептически, считают, что нейросети лишь ускоряют работу, но никогда не смогут самостоятельно воплотить в жизнь сложный технический продукт.
Рынок труда — это галлюцинация: как нейросети нанимают нейросети, пока люди сидят без работы
Вы тратите 40 минут, чтобы написать душевное сопроводительное письмо. А на той стороне его читает робот-сортировщик и выкидывает вас в корзину за долю секунды. Добро пожаловать в 2026 год, где наем — это разговор двух языковых моделей. Рассказываю, как мы оказались в этом цирке и почему я перестраиваю свой сервис, чтобы в этой войне побеждали живые люди.Есть такая пугающая теория — «Теория мёртвого интернета».Она гласит, что большая часть сети — это боты, которые ставят лайки ботам, пишут комментарии ботам и показывают рекламу ботам. Людей там почти не осталось.
