ИИ заберёт тексты и код. Но это никогда не было главной работой человека. Часть 3
Всем привет! Я — философ науки и техники и технический писатель. Последние пару лет мою профессию регулярно «хоронят». Большие языковые модели всё лучше пишут документацию, а если вы работаете с текстами, кодом или другим цифровым контентом, то наверняка и сами уже заметили, как меняется привычный процесс работы. Кажется, что ИИ научился делать всё больше задач, которые раньше выполнял человек. Но производство текста, кода и другого контента лишь верхушка айсберга любой IT-профессии. Во второй части
Чтобы поменять запятую в боте, нужен был деплой
255 — столько у нас было пар «экран × язык». Полсотни экранов, пять локалей, и каждая строчка текста лежала внутри PHP-класса. Хочешь убрать лишнюю запятую в немецком: ветка, PR, ревью, прогон тестов, деплой.Человек, который пишет эти тексты, так не умеет. Он пишет в чат «поправьте, пожалуйста» и ждёт два дня.
Методология нейрослопа
А как вы смотрите на нейрокод?Нейросети с нами надолго. Даже если вдруг исчезнут OpenAI, Anthopic, Z.ai и прочие, мой личный Qwen 3.8 27B никуда не денется. Вопрос - a что с этим делать? Как разрабатывать софт в новую эпоху?
Как я строю нейросимвольное извлечение условий из тендерных документов
Почему лучший кандидат не всегда правильный Рабочее название прототипа: Tender Semantic Engine (TSE)Если фрагмент оказался неправильным ответом на один вопрос, сначала стоит проверить, не является ли он правильным ответом на другой.Задача, которая только кажется простойЯ разрабатываю настольную систему для работы с тендерами. Один из ее модулей должен читать комплект закупочной документации и переносить в карточку тендера конкретные условия: порядок оплаты, аванс, срок и место поставки, гарантию, обеспечение, штрафы и другие обязательства сторон.
Вайб‑спекинг для 1С: как ИИ помогает аналитику превратить идею в техническое задание
Вайб‑кодинг уже стал привычным способом разработки: человек описывает задачу обычным языком, а ИИ помогает писать и уточнять код. Но до кода обычно появляются требования, карта процесса и техническое задание. Если этот этап выполнен поверхностно, модель лишь быстрее создаст решение не той задачи.Для работы аналитика точнее подходит термин вайб‑спекинг — диалог с ИИ, в котором исходная идея постепенно превращается в спецификацию: с границами доработки, объектами конфигурации, исключениями, рисками и критериями приёмки.
Хакатон AGIMA: от брифа до решения за один день
24 сентября проведём офлайн-хакатон, где 6 смешанных команд будут работать над реальными задачами бизнеса.Участников ждет:- Разбор задачи с командой — погружаемся в контекст, ограничения и ожидаемый результат.- Работа команды над прототипами — превращаем идеи в решения, которые можно показать и обсудить- Проверка реализуемости — сверяем решение с техническими ограничениями и получаем обратную связь R&D-экспертов.- Финальный шоукейс — команда презентуют прототипы и отвечают на вопросы экспертного совета.
ИИ: личный опыт без хайпа. Часть 0. Термины, связи и устройство
Обложка цикла «ИИ: личный опыт без хайпа»Введение
Интерфейс наблюдателя: структурная и математическая модель различения
Можно ли ввести наблюдателя и его первичное действие в строгую науку, избегая умозрительной метафизики и дурного регресса («кто наблюдает за наблюдателем»)?В статье исследуются условия, необходимые для того, чтобы совершить элементарный акт различения, зафиксировать его результат и передать следующему действию.Этот механизм описывается через интерфейс наблюдения — связку шага изменения и сохраняемого контекста. На выбранной двоичной модели затем строится совместная сцена различений и разбираются её геометрические, цветовые, музыкальные и арифметические представления.
