Почему главная угроза робототехнике — не техническая
Это перевод статьи Why the Biggest Threat to Robotics Isn't Technical (Six Degrees of Robotics, Аарон Прейтер, май 2026) с моими пояснительными комментариями — для тех, кто следит за робототехникой не изнутри индустрии, а снаружи. 🤓Подъём нео-луддизма отражает нечто более глубокое, чем страх перед машинами, — нарастающую тревогу о том, кому в конечном счёте служат технологии.«Каждое поколение бунтует против отцов и дружит с дедами.» — Льюис Мамфорд
Harness под любую задачу: Dynamic Workflow в Claude Code
На прошлой неделе мы выпустили динамические воркфлоу в Claude Code. Теперь Claude может на лету писать собственную обвязку (harness) под конкретную задачу.Стандартная обвязка Claude Code создавалась для кода — но она также полезна для многих других типов задач, поскольку, как выясняется, многие задачи напоминают задачи по написанию кода. Тем не менее есть определённые классы задач, под которые нам приходилось строить кастомные обвязки поверх Claude Code для достижения максимальной производительности:
Как мы с AI-ассистентом собрали новостной канал и какой опыт я получила, не будучи разработчиком
Привет! Я Лена, продакт-менеджер в ЮMoney. Финансовые технологии — одна из отраслей, где инновации появляются и внедряются особенно быстро. Нужно постоянно следить за рынком: изучать конкурентов, мониторить тренды и технологические новинки.Отдельно мне интересны кейсы, когда AI начинает выполнять задачи, которые раньше делали люди. Но подходящего формата для системного мониторинга таких новостей найти не удалось: где-то много «воды», а где-то не хватает конкретики. Хотелось максимально лаконичный формат: кто внедрил AI, для какой задачи, какие процессы / роли это затронуло,результаты.
Anthropic показали, как будут выглядеть готовые ИИ‑агенты для профессий
Новости об ИИ в 2026 году снова выглядят как гонка моделей: кто выпустил более мощную версию, кто лучше пишет код, кто обогнал конкурентов в очередном бенчмарке. Но в случае Anthropic
Мы попробовали в реальном проекте Dynamic Workflows от Claude Code. Рассказываю, что сработало, а что нет
Прогнали Dynamic Workflows Claude Code на реальном проекте поверх NaCl: что сработало, а что нетПривет! Меня зовут Максим Никитин, я фаундер небольшой, но гордой студии разработки сложных и нетиповых проектов ITSalt. В начале 2025 года мы начали переходить на агентскую разработку и постепенно собрали вокруг этого собственный фреймворк - NaCl. Сейчас он закрывает бизнес-анализ, системное проектирование, TDD, код-ревью, QA и релиз - по сути, весь цикл от требования до продакшна.NaCl можно посмотреть в публичном репозитории
Как мы интегрировали AI агентов с T-FLEX: отказ от абстракций и самопроверка моделей
Попытки связать большие языковые модели с инженерным программным обеспечением обычно разбиваются о суровую реальность.
SaaS умирает? Я сравнил 8 публикаций Q1 2026 с тем, что вижу внутри Kaiten
Последние месяцы я вижу одну и ту же мысль: SaaS умирает, AI-агенты забирают работу из интерфейсов, а компании перестают платить за пользовательские лицензии. На первый взгляд кажется, что так и есть. Если агент может сам прочитать CRM, создать задачу, разобрать заявку, сходить в API и принести руководителю готовый статус, зачем держать десятки людей в системе? Пусть машина сама делает работу, а человек только проверяет.
Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета
Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья.
