Анализ и проектирование систем. - страница 14

ИИ съест экономику изнутри. А потом запустит ядерный апокалипсис

Часть первая. Реальная цена иллюзийКогда Илон Маск говорит об опасности ИИ, он рисует картину восстания машин. Терминаторы. Скайнет. Красные глаза в темноте.Это не страшно. Это глупо.

продолжить чтение

Почему проекты превращаются в спагетти даже у хороших программистов

Когда программист впервые слышит слово «архитектура», он обычно представляет что-то скучное: диаграммы, стрелочки, коробочки, совещания на три часа и человека, который запрещает писать код.А потом проходит несколько лет.И внезапно оказывается, что проект, который «быстро накидали», начинает разваливаться от любого изменения.Добавили одну кнопку — сломался импорт. Поменяли отчёт — умерла авторизация. Обновили библиотеку — перестала открываться половина форм.И начинается археология.Почему так происходит?

продолжить чтение

ИИ в HR: тестирование сотрудников. Практический кейс и промпт проверки знаний правил habr с AI

ИИ-тесты - это один из самых простых, эффективных и надёжных методов использования искусственного интеллекта в компаниях и организациях. В статье рассмотрим реальный кейс, и на примере простого промпта сгенерируем тесты для проверки знаний правил habr. Разберём кейс: надо срочно обучить 10 новых сотрудников, при этом существующие тесты устарели, кроме того руководитель отдела продаж обычно тратит несколько дней на проверку их знаний, прежде чем ставить менеджера общаться с клиентами. Решить проблему можно при помощи ИИ-тестов.Результат проекта

продолжить чтение

DWH в 2026: четыре зоны вместо Inmon, Kimball и Data Vault 2.0

Когда инженер слышит «нам нужно хранилище данных», задача редко звучит однозначно. Кто‑то задыхается на боевой OLTP‑базе под аналитической нагрузкой. Кто‑то впервые строит BI и не понимает, с какого края подходить. У кого‑то накопились данные из десятка систем‑источников, и существующих средств уже не хватает.У всех «хранилище». А правильный технический ответ зависит от условий задачи.

продолжить чтение

Управление программной инженерией в ERP-проектах на основе SWEBoK

Внедрение корпоративных информационных систем ведется по определенным правилам, есть три классические модели имплементации: каскадная, итерационная и спиралевидная. Также доступно множество прикладных методологий внедрения, представленных ASAP, Activate SAP, OUM, MDSS, ADM и расширяющих классические модели. Принимая во внимание то, что ERP-системы представимы коробочными программными продуктами, их имплементация преимущественно ведется на основе каскадно-ориентированных методов и с использованием знаний PMBoK .

продолжить чтение

Сравнение моделей конкурентности JVM языков: Треды, Пулы и Structured Concurrency

Привет, ХабрМногие если не все встречались с потоками, пулами потоков и проблемами многопоточности и конкурентности. В JVM языках под капотом одна и таже платформа, но Java, Kotlin, Scala и Clojure по-разному работают с потоками, задачами и ожиданием I/O.

продолжить чтение

Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 2 «Выбор модели»

ВведениеУ котика есть не только лапки

продолжить чтение

Почему spec-driven development плохо работает на микросервисах: часть 1. Где теряется контекст

Первая статья из цикла из трёх частей.Часть 1 — где LLM теряет межсервисный контекст и почему локальных спек недостаточно.

продолжить чтение

Почему бенчмарки в AI сломались — и что с этим делать в понедельник

В январе 2026 года Янн Лекун, уходя из Meta, сказал в интервью Financial Times про релиз Llama 4: «The results were fudged a little bit» (Fast Company, 6 января 2026). Команда показывала на LMArena одну версию модели, в продакшен ушла другая. На бенчмарке всё было правильно. В реальности код был хуже DeepSeek V3.Я хочу разобрать эту историю. Не потому что Meta — исключение. Потому что они — симптом.TL;DR.

продолжить чтение

Без документации ИИ далеко не уедет: мои грабли на проекте

Это продолжение статьи "ИИ может писать код, но умеет ли он делать красиво? Мой опыт с виджетом и аватарами".На этой неделе я побывал в телеграм-клубе AI Practiq, где ребята собираются, обсуждают вайбкодинг, делятся опытом и практиками.Один из участников рассказывал о своём опыте и выделил четыре важных аспекта качественной разработки с ИИ. Один из них - документация.Это очень точно совпало с моими ощущениями.ИИ не должен работать по принципу First Code.

продолжить чтение