Когда эффективнее автоматизировать 70% вместо 90%, или Почему финтех-боту иногда лучше замолчать?
Этот текст завершает первую и вторую
PLC AI Studio, часть 2: многопроектный режим и маршрутные окна — как провести ИИ через целый объект
Дисклеймер: Это продолжение первой статьи про PLC AI Studio — инструмент, который заставляет ИИ сначала разобраться в задании, а потом писать код ПЛК, и проверяет результат фактами. В первой части был разобран базовый режим: одна установка, один IOLIST + одно ТЗ → один проверенный ST-файл. Здесь рассказываю то, что в прошлый раз было только тизером «что дальше»: многопроектный (многосистемный) режим и маршрутные окна
Как один API обнулил полгода работы — и что мы построили на руинах
Привет, Хабр.Я вещаю от лица небольшой команды AI-стартапа.Мы делаем Софи - ИИ-ассистента для поиска работы. Она берёт на себя всю рутину соискателя: ищет вакансии, делает отклики, пишет персональные сопроводительные письма пока человек живёт свою жизнь.Продукт запустился в июле прошлого года и за эти месяцы мы пережили много взлётов и падений.
Один промпт разросся в регламент: как я разделяю ответственность внутри AI-навыка
У меня был рабочий AI-навык для инженерных задач. Сначала он выглядел как обычная инструкция: роль, задача, формат ответа и несколько ограничений. Этого хватало, пока сценарии были короткими: посмотреть фрагмент кода, подсказать план, разобрать очевидную ошибку.Потом навык начал получать задачи сложнее. Например: “посмотри PR перед merge”. В такой фразе много скрытой работы. Нужно понять, что меняется, какие есть ограничения, где может быть риск, чем подтверждён вывод, какие замечания действительно блокируют принятие изменений, а какие остаются пожеланиями.
Трансформеры и бизнес: где ИИ даёт эффект, а где сжигает бюджет
Короче, такая история. В моей практике бывало такое, что приходит команда и говорит: «хотим внедрить ИИ». А под этим она понимает что-то среднее между волшебной кнопкой и наймом робота на ставку аналитика. Через пару часов разговора выясняется, что ожидания и механика расходятся примерно на световой год. Происходит это часто — и именно поэтому стоит один раз разобраться, что там внутри и откуда берётся настоящий эффект.Что такое языковая модель и как она думает
Почему плести сети лучше, чем тушить пожары: эффективная разработка ПО с опорой на автоматизацию тестирования
В начале 2024 года я устроилась Senior Software Test Automation Engineer в финтех-стартап. После работы в большой стабильной корпорации это был настоящий вызов ― попасть в живой дышащий мир молодой продуктовой компании, пытающейся занять своё место на рынке. Мне понравился продукт и привлекала возможность влиять на процессы, даже устанавливать новые.
Как ИИ навёл порядок в инженерном хаосе прототиписта: кейс с кабельной разводкой
Наш рабочий процесс часто выглядит как хаос.Аккуратно вести записи—требует усилия. Особенно в прототипировании, где ты постоянно пробуешь варианты, что-то меняешь, возвращаешься назад и снова переделываешь. Я хочу работать быстро — в своём стиле — а порядок пусть наводит кто-то другой.Кроме того, когда задача на конечный результат, есть области, где мы совсем не специалисты, а вникать глубоко, или привлекать специалиста нет времени, или смысла.В статье покажу несложный прием использования ИИ который помог решить эти две проблемы и сэкономил нам много сил и времени.Задача
Искусственный интеллект и будущее человечества
1. Точка переломаМы живём в уникальный момент истории — впервые за несколько миллионов лет эволюции на планете появился не просто новый инструмент, а новый тип интеллекта
