Как мы автоматизировали код-ревью за 48 часов на хакатоне: от боли техлидов до рабочего MVP
«У чат-GPT спросил?» — эта фраза стала мемом в нашей команде. Техлид Иван постоянно экспериментировал с AI, а коллеги подшучивали над его энтузиазмом. Но когда мы решили автоматизировать код-ревью с помощью искусственного интеллекта, именно этот энтузиазм привёл нас к созданию рабочего MVP за 48 часов.Рассказываем, как родилась идея AI-ревьюера кода, почему мы поверили в нейросети и что получилось за два дня хакатона.
Запускаем личный АИ-инфоконвейер: как я строю систему смыслового мониторинга с YAML и GPT
Отслеживаем новости, документы и тендерыRostral.io размышляет над ответом вместо вас
Веб-агенты, которые действительно понимают веб-сайты: как слой восприятия Notte решает проблему DOM
Фундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML?Техническая проблема: несоответствие импеданса DOMВеб-агенты традиционно полагались на хрупкие подходы: парсинг DOM, CSS-селекторы и анализ HTML-структуры. Это создаёт фундаментальное несоответствие импеданса между тем, как LLM обрабатывают информацию (естественный язык) и тем, как структурированы веб-сайты (разметка).Рассмотрим типичный подход к веб-автоматизации:
Руководство для Unity-разработчика: Модульное тестирование
Давайте будем честны: как Unity‑разработчики, мы все пишем код, который может содержать ошибки. Это касается и меня, и вас, и даже искусственного интеллекта.Многие разработчики программного обеспечения считают модульное (или
Пентест в стиле Матрицы
ПредисловиеВ первой части фильма Матрица 1999 года есть занятный эпизод. Мы видим спящего Томаса Андерсона, известного хакера под псевдонимом Нео (кстати, кто не знал - Neo является анаграммой слова «One» - «Избранный»). При этом, на экране его компьютера происходит автоматизированный поиск в интернете.
