Что ИИ уже умеет делать за проджект-менеджера
Тема искусственного интеллекта сегодня звучит в двух крайностях: либо «скоро он заменит всех», либо обсуждаются сложные мультиагентные системы. Меня зовут Евгений, я руководитель отдела проектов ЮMoney. Недавно я выступал с этой темой на нашем митапе, где рассказал о третьем пути, который мне показался интересным: что проектный менеджер может делегировать ИИ прямо сейчас? Просто взять конкретную операцию и проверить, справится ли машина быстрее.
Кто нашёл больше багов — агент или человек? Мои замеры 11 недель работы с AI-тестировщиком
Одиннадцать недель я вёл дневник каждой рабочей сессии с Claude Code: сколько часов работал агент, сколько я был рядом, кто нашёл каждый дефект и что случилось с каждым кандидатом — подтверждён, снят или ушёл вопросом. Вместо впечатлений — таблица: 277 агентских часов, 213 моих, 94 подтверждённые находки. Первая версия этого счёта оказалась завышенной почти вдвое — куда делась половина, тоже расскажу.Это четвёртая статья про paranoid-qa — опенсорсный пак скиллов, который заставляет Claude Code тестировать с доказательной дисциплиной. В первых трёх я показывал методику: вердикты только с пруфами,
Как я сделал OpenClaw (ИИ) на 5000 сотрудников
Прошлый декабрь показал нам всем, что ИИ‑агент действительно может делать буквально все, если ему дать умную нейронку, ReAct паттерн и полные доступы.Я сам активно начал пользоваться OpenClaw в феврале‑марте этого года. Сейчас у меня два личных бота (R2D2 и C3PO) и набор специальных ботов (для landings, для маркетинга, для бухгалтерии).Я мог бы впихнуть функционал всех этих ботов в один OpenClaw, дальше опишу, почему пока не сделал.
Как будет развиваться ИИ до 2050 года: деньги, регионы, сценарии
Привет, Хабр! В искусственный интеллект вливают все больше денег и в обозримом будущем конца-края этому не видно. Так, до 2050 года сумма вложений составит 31,6$ трлн, а в случае взрывного роста индустрии инвестиции достигнут 50$ трлн. Для сравнения: ВВП США сегодня — около $30 трлн. Куда именно пойдут эти деньжищи, кто будет ими распоряжаться и как это повлияет на рынок ИИ в целом – читайте ниже.Такого у человечества ещё не былоЦифры выше – из отчёта аудиторского гиганта PricewaterhouseCoopers под громким названием «Global Data Centre Outlook 2026–50»
Ученые заменили кору мозга мышей человеческими клетками: что из этого получилось
Авторы научно-фантастических романов и рассказов время от времени обращаются к теме искусственного создания мозга. Цели могут быть самыми разными — от выращивания основы для синта до разработки биологического компьютера. Но насколько подобные идеи близки к реальности? Ученые уже довольно давно умеют получать в лаборатории человеческие нервные клетки и формировать из них небольшие трехмерные структуры — органоиды. Полноценной моделью живого органа их назвать сложно: у таких образований нет нормального кровоснабжения, связи с органами чувств и возможности управлять движениями.
GlowByte примет участие в конференции «Коннектед Ритейл Форум» — 2026
GlowByte примет участие в конференции «Коннектед Ритейл Форум»
ЮKassa запустила MCP‑сервер для подключения ИИ‑агентов к платежам
ЮKassa запустила MCP‑сервер, который позволяет подключать ИИ‑агентов к платёжной инфраструктуре. Теперь агент может создавать счета и ссылки на оплату, получать информацию о платежах и возвратах, а также отображать статус операции прямо в диалоге.Как это устроеноВ основе решения — Model Context Protocol (MCP): открытый протокол для взаимодействия ИИ‑моделей с внешними инструментами и сервисами. Упрощённо архитектура выглядит так: Пользователь → ИИ‑агент → MCP‑сервер ЮKassa → платёжная инфраструктура
Нода загружена на 40%, а поды стоят: как найти причину через PSI в Kubernetes
Привет, Хабр!Управление ресурсами в Kubernetes десять лет держалось на двух числах в манифесте. Request определял, куда планировщик поставит под и сколько ему достанется при драке за процессор. Limit ограничивал сверху. Оба числа выставлялись один раз, менялись только пересозданием пода, а проверить их правильность было нечем, кроме графиков утилизации.
Почему MVP и тесты гипотез — это плохо: адаптация lean startup под бигтехи
В любой компании нужно решать, над чем и как работать. Одна из широко распространённых методологий для принятия таких решений в IT — lean startup, то есть небольшие итерации с тестированием гипотез. Этот подход настолько привычен для индустрии, что многие команды даже не отдают себе отчёт, что используют его.Проблема в том, что lean startup не работает «в лоб», если вы не стартап:: я знаю много команд, чье использование MVP и тестов гипотез обернулось впустую потраченным ресурсом и привело к разочарованию в подходе.
