«Я починил авторизацию и удалил БД»: краткая история ИИ-агентов
Если вы за последние полгода хоть раз заходили в интернет, то наверняка натыкались на посты в духе: «За выходные навайбкодил B2B SAAS ULTRA SUPER AI APP». Как-то незаметно мы оказались в мире, где сидишь и смотришь, как ИИ-агент сам ползает по папкам на диске, запускает тесты, падает с ошибкой, ругается на свои же логи (или тебя) и молча открывает пулреквест.
10 уроков агентного кодинга. Что делать в эпоху дешёвого кода?
Передовые модели сейчас действительно хорошо пишут код — лучше, чем справляются с большинством других задач. Работа с агентами ощущается как взгляд из будущего: полигон для проверки того, насколько далеко можно зайти с агентными возможностями. Это заряжает, даёт результат и при этом — откровенно странно ощущается.
Prism и Premortem
как я перестать вайбкодить и полюбил находить проблемыНа фото изображен редкий экземпляр вайбкодера из первой статьи
Float в Go: что должен понимать разработчик, чтобы не ловить странные баги
С типом float рано или поздно сталкивается почти любой разработчик. Сначала все выглядит просто. Есть float32, есть float64
Migration toolkit для 1С Битрикс: переносим аккаунт между инстансами через crm.*.list + идемпотентность по ORIGINATOR_ID
Зачем переносить аккаунт Битрикс между инстансамиВ предыдущей статье (как отдавать лиды из Next.js в 1С Битрикс) я показывал outbound-интеграцию: сайт пишет лид к себе в PostgreSQL, через after() отдаёт его в Битрикс, в строку лида подкладывает bitrix_id. Архитектура работает, пока Битрикс один.Но в реальной жизни Битрикс редко остаётся один. Сценарии, в которых нужна полноценная миграция между инстансами, я ловил на проектах четыре раза за последний год:Переезд серверов.
Google предлагает до $1,5 млн за обнаружение некоторых уязвимостей в Android
Google пересматривает свои программы вознаграждения за обнаружение уязвимостей в Android и Chrome. Компания предлагает вознаграждение до $1,5 млн за выявление самых сложных эксплойтов, одновременно сокращая выплаты за уязвимости, которые стало проще обнаруживать при помощи искусственного интеллекта.
Выбираем и оцениваем open-source LLM для саммаризации встреч
Публичные бенчмарки LLM дают ориентиры по общему уровню моделей, но не отвечают на вопрос, как они ведут себя в конкретной задаче. А прикладные сценарии чувствительны к деталям: формату входных данных, структуре ответа, требованиям к точности. В этих условиях различия между моделями становятся более заметными.Даже у близких по классу моделей небольшие различия в архитектуре и обучении дают заметный разброс в качестве ответов.Качество моделей сильно зависит от типа задачи
Между нами тает лед. Секреты small talk
Привет, Хабр!Я - бизнес-аналитик Рексофт, работаю в проектах по разработке ПО уже более 5 лет, а суммарно в ИТ сфере более 15 лет.Рискну предположить, что многие из нас хотя бы раз стеснялись или боялись заговорить с незнакомым человеком. Но после жалели об упущенной возможности.
