Собственная LLM в корпоративном контуре: как мы собрали RAG на n8n и сократили расходы в 5,5 раза
Привет, Хабр! На связи команда ИТ-инфраструктуры и автоматизации, а именно Ольга Мастерова, Анастасия Иванова и Филипп Теряев.Мы во Flowwow настоящие фанаты автоматизации. На дату публикации этой статьи в нашем корпоративном мессенджере внедрено больше 270 автоматизаций, и это далеко не конец. У вас наверняка возникает закономерный вопрос: а зачем так много?
Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50%
Привет! Меня зовут Артём, я занимаю должность владельца продукта. Развиваю направление бренд-медиа Совкомбанка, которое включает в себя Совкомблог и Халва Медиа.Если вы работаете в финтехе, то знаете: продуктовые менеджеры тонут в рутине. Документация, согласования, бесконечные уточнения «а что имел в виду бизнес?», приоритизация бэклога, аналитика, стратегии... А на нормальную работу с клиентом — ту самую, ради которой мы вообще пришли в продукт – остается совсем чуть-чуть.
Тендеры без ошибок: как ИИ обошёл экспертов в проверке документации
Кто победит в соревновании по обработке документов — опытный специалист или нейросеть? На рутинных повторяющихся задачах ИИ уверенно обходит человека: он работает быстрее и не устаёт, тогда как внимание человека дискретно — мы ошибаемся из‑за усталости или монотонности работы.Оптимальное решение — разделить роли: нейросеть быстро и точно сортирует данные, а человек ставит задачи, контролирует процесс и оценивает результат. Как же на практике превратить ИИ-помощника и живого эксперта в эффективную команду?
Veai 5.4: изображения в чате, компрессия контекста и до 70% экономии на Anthropic
Новая версия Veai 5.4 (плагин к IntelliJ IDEA со своим AI агентом для написания кода, тестирования и отладки) — это практичные улучшения для повседневной разработки.Персональные пользователи теперь могут прикладывать изображения прямо в чат (удобно для фронтенда и UI-тестирования), запросы к моделям Anthropic стали до 70% дешевле за счёт улучшенного кэширования, а большие чаты автоматически сжимаются без дополнительных запросов к LLM.Появились новые сценарии для автоматического разрешения merge-конфликтов и
CTO Extreme Networks создал «ИИ-клон» самого себя внутри компании
CTO Extreme Networks и президент ИИ-направления Набил Бухари решил провести эксперимент внутри компании. Несколько месяцев назад он создал и запустил собственного «ИИ-клона», а теперь рассказал о результатах его работы.
Veai 5.3: новые режимы агента, личный кабинет и выбор модели LLM
В Veai 5.3 появился личный кабинет и возможность выбрать модель LLM для индивидуальных пользователей, добавлены режимы работы агента (Modes) и обновлён интерфейс для более удобной работы.Личный кабинет для индивидуальных пользователейЗдесь пользователь может видеть баланс токенов и срок их действия, управлять подпиской, знакомиться с документацией и связаться с командой. Бесплатный 30-дневный пробный период активируется при регистрации в личном кабинете.
Автоматизация рутины на hh.ru: Как мы учили Headless Chrome притворяться живым человеком (RPA против Anti-Fraud)
С инженерной точки зрения поиск работы — это процесс с низкой энтропией. Есть входящий поток данных (JSON с вакансиями) и есть необходимость отправить ответный сигнал (POST-запрос с откликом). Задача кажется тривиальной для автоматизации: написал парсер, настроил cron, пошел пить кофе.Однако, если вы попробуете автоматизировать отклики на крупных job-board платформах (особенно на hh.ru) в 2026 году, вы столкнетесь с серьезным противодействием. WAF (Web Application Firewall), анализ TLS-отпечатков, поведенческая биометрия и теневые баны — это реальность, которая убивает скрипты на requests за пару часов.
ChatGPT для продакта: как обучаться, обрабатывать глубинки и делать дашборды силами нейросетей
Всем привет! Я Николай Якимовец, продуктовый менеджер в Mindbox. Сейчас работаю над продуктом, который автоматизирует работу категорийных менеджеров: управление ассортиментом товаров, ценами и складскими остатками. Без автоматизации такие задачи решают с помощью таблиц Excel на 50+ столбцов и десятки тысяч строк. Поэтому нормальный рабочий объем для нашей продуктовой команды — это огромные выгрузки по продажам, склейка файлов, расчеты метрик, проверка гипотез, дашборды. Плюс при запуске нового продукта приходится сверять, что система считает правильно: сравнивать выгрузки, подбивать результаты.
Сравнение LLM-кодеров: GPT-5.1, Grok, DeepSeek, «Алиса» и GigaChat
Привет, Хабр! Сегодня проверим, какая нейросеть лучше помогает в программировании. На дворе 2025 год у нас подоспел GPT-5.1, подтянулись конкуренты вроде Grok от xAI и DeepSeek из Поднебесной, а на отечественной сцене выступают обновлённая
