Запустить LLM локально: что считать до покупки видеокарты?
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, я Tech Lead и руководитель направления Java/Kotlin‑разработки в FinTech & E‑commerce, преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС.В этой статье расскажу про домашний стенд для локального инференса
Новый стек, новые задачи, новые навыки: 42 бесплатных урока сентября
Новые инструменты появляются быстрее, чем успевают сформироваться привычные рабочие процессы: искусственный интеллект меняет подходы к разработке и аналитике, инфраструктура становится сложнее, а от специалистов ждут всё более глубокого понимания технологий.При этом часто возникает практический вопрос: что изучать дальше, чтобы решать более сложные задачи в работе? Как выбрать тему, которая поможет развиваться в текущей роли и подготовиться к следующему карьерному шагу?
От «магии» к инженерии: 9 ошибок работы с контекстом при внедрении AI‑агентов в процессы
Я бизнес‑архитектор, много лет работающий на стыке управления бизнес‑процессами и корпоративной архитектурой. Последние годы применяю LLM и AI‑агентов в своей практике.В этой статье я разобрал 9 типовых ошибок управления контекстом, которые совершают команды при внедрении AI‑агентов в бизнес‑процессы, и показал, как превратить AI‑агента из дорогой игрушки в предсказуемый рабочий инструмент.
Бэкап, из которого ни разу не восстанавливались — это не бэкап
Привет, Хабр! У резервного копирования есть свойство, которое отличает его от почти всего остального в инфраструктуре. Проверить, работает ли оно, можно ровно одним способом — восстановиться. Всё остальное проверяет что‑то другое.Ситуация тем неприятнее, что узнаёте вы об этом в единственный день, когда копия понадобилась. Поэтому в статье рассмотрим пять мест, где схема резервного копирования разваливается. Ноль в конце формулыНачну с главного, потому что остальные пять — его частные случаи.Правило 3-2-1 знают все:
Внедрение AI в продукт: 9 ошибок продуктового менеджера
Привет, Хабр. Меня зовут Андрей Коптелов, я бизнес‑архитектор, много лет работающий на стыке управления бизнес‑процессами и корпоративной архитектурой. Одним из направлений моего развития является обучение, где я являюсь менеджером нескольких образовательных продуктов. Последние годы применяю LLM и AI‑агентов в своей практике. В этой статье я разобрал 9 ошибок продуктового менеджера при внедрении AI в продукты.
ИИ для передачи дел: как найти знания, которые уходят из компании вместе с техлидом
Недавно я написал заявление об уходе. У меня оставалось две недели. Я открыл терминал и начал разбираться, что именно уйдёт из компании вместе со мной.TL;DR
Как AI‑агент видит страницу. Контракт наблюдения между браузером и моделью
Пользователь открывает форму доставки и видит поле города, список пунктов выдачи, карту и кнопку «Продолжить». Браузерный агент получает ту же задачу, но сообщает, что не может найти пункт выдачи. Или находит кнопку, нажимает ее, а форма не отправляется.Обычно после такого начинают менять промпт, модель или локаторы. Но фраза «агент не видит элемент» еще не описывает проблему. Сначала нужно выяснить, что именно инструмент показал модели, как обозначил доступные цели и какое состояние вернул после действия.
ИИ ускорил разработчиков, но не разработку: результаты исследования 500+ команд
Данные более чем 500 инженерных организаций показывают: искусственный интеллект действительно ускоряет разработку, но одной скоростью картина не исчерпывается.Компания DX, специализирующаяся на аналитике инженерной эффективности и продуктивности разработки и вошедшая в состав Atlassian, опубликовала отчёт о влиянии ИИ на разработку по итогам II квартала 2026 года. DX работает с метриками продуктивности разработки и опыта разработчиков; её платформу используют крупные технологические и финансовые компании, включая GitHub, Airbnb, Pinterest и Morgan Stanley.
GPT-6 Astra: OpenAI хочет превратить ИИ из помощника в исполнителя задач
OpenAI представила GPT-6 Astra — новую версию своей модели, которая рассчитана на более сложные рабочие сценарии. В компании говорят об улучшениях в программировании, работе с компьютером, выполнении многошаговых задач и профессиональном применении ИИ.Главное изменение здесь не столько в том, что модель стала лучше отвечать на вопросы. Вектор развития другой: GPT-6 Astra должна помогать не только с отдельными запросами, но и с выполнением целых задач, где требуется несколько последовательных действий. Рассмотрим нововведения подробнее.От запроса к цели
