Клиент иногда не прав. Современный подход к оценке клиентской ценности
Звучит так себе, но не все клиенты одинаково полезны для вашего бизнеса. Есть клиенты, которые приносят стабильную прибыль, дают конструктивную обратную связь и используют продукт в рамках задуманных сценариев. Есть клиенты прямо противоположные, которые требуют непропорционально много внимания, провоцируют конфликты, мешают развитию продукта и при этом не увеличивают доход.Задача компании — вовремя понять, какую работу продукт выполняет для конкретного сегмента клиентов, и на это ориентировать развитие сервиса и поддержку
В защиту «обычных» разработчиков
Эта статья изначально была заказана Лукой Росси для refactoring.fm 11 февраля 2025 года. Лука отредактировал материал, в ней получился акцент на важности построения «команд инженеров 10×». Позже материал забрал IEEE Spectrum — они выкинули большую часть содержания про команды и опубликовали более короткий текст.Это — моя личная редакция. Она не совпадает ни с одной из ранее выпущенных версий. В ней много исходных материалов для моего одноименного доклада (презентация
Системный аналитик и искусственный интеллект: друзья или враги?
Последние несколько лет тема искусственного интеллекта приобрела огромную популярность. И помимо всеобщего восторга относительно практически безграничных возможностей ИИ у представителей различных профессий появились опасения относительно того, что в самом ближайшем будущем их заменят различные GPT. Не являются исключением и различные аналитические направления, такие как бизнес и системный анализ.В этой статье мы попробуем поразмышлять на тему того, может ли искусственный интеллект заменить системного аналитика или же он может стать помощником при выполнении различных задач.Основные обязанности
Почему Python так популярен в 2025?
Многие языки приходят и уходят, но Python является одним из тех языков, который давно зарекомендовал себя на рынке как один из лучших вариантов для разработчиков всех уровней (и не только).Неважно, работаете ли вы над интеллектуальными системами, процессами, управляемыми данными или пишете тесты, Python позволяет создавать вам это программное обеспечение. И, судя по всему, тренд его популярности не собирается снижаться. Так почему же разработчики и тестировщики продолжают выбирать его? Ответ на этот вопрос я и предлагаю рассмотреть далее в статье.Насколько Python популярен?
Как влияет ИИ на производительность опытных разработчиков: исследование
TL;DR Провели РКИ на реальных задачах в крупных OSS-репозиториях: 16 опытных контрибьюторов, 246 задач (исправления, фичи, рефакторинг), на каждую задачу случайно разрешали/запрещали ИИ.Инструменты при «разрешено»: в основном Cursor Pro + Claude 3.5/3.7; при «запрещено» — обычная работа без генеративного ИИ.Главный итог: с ИИ задачи выполнялись в среднем на 19% дольше; качество PR сопоставимо между условиями.Перцепция расходится с данными: разработчики ожидали ускорение (~24%) и постфактум тоже считали, что ускорились (~20%).
Как создать AI-агента и дать ему инструменты
AI‑агенты сейчас на пике хайпа, поэтому давайте разберёмся, что это за новый зверь и как его готовить.Тема применения сервисов GenAI сейчас на хайпе, на конференциях по этой теме всегда аншлаг, а подавляющее большинство пользователей «играется» с текстовыми запросами в бесплатных сервисах, восторгаясь полученными результатами.В этой статье хочу пойти дальше и определиться с понятием AI‑агентов и показать пример создания AI‑агента с помощью системы n8n.io и популярных сервисов GenAI.Понятие AI-агента
Как реализовать CRDT-структуры в Go для офлайн-режима
Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о том, как справиться с синхронизацией данных в офлайн‑режиме так, чтобы не сваливать на пользователя головную боль слияния конфликтов. Вы наверняка замечали, что многие современные приложения — будь то заметки, менеджеры задач или вики‑редакторы — позволяют работать оффлайн на нескольких устройствах, а при подключении к сети автоматически объединяют изменения. Задача разработчика в таком случае сделать максимально гладкую синхронизацию одновременно изменённых данных на разных узлах, ideally без участия пользователя в разрешении конфликтов.
Cursor делает разработчиков менее эффективными?
Одно любопытное исследование опубликовала некоммерческая организация Model Evaluation and Threat Research (METR). Они пригласили 16 опытных разработчиков, работающих над крупными open-source репозиториями, чтобы те исправили 136 реальных багов. Оплата составила 150 долларов в час. Части разработчиков выдали для работы AI-инструменты, другим — нет. Исследователи записывали экраны участников, а затем изучили и проанализировали 146 часов видеозаписей. Вывод оказался следующим:
Сначала Agile, потом — агентный ИИ
Почему ИИ вам не поможетTL;DRАгентный ИИ ускоряет работу только там, где уже зрелые Agile/DevOps-практики, короткие циклы и культура экспериментов; иначе он всего лишь делает код быстрее, а поставку — нет.По данным DORA, большинство компаний всё ещё релизят редко и с высоким change failure rate, поэтому не готовы извлекать выгоду из ИИ-агентов.Узкие места: релизы «в конце спринта», низкая автономия и кросс-функциональность команд, «бизнес кидает требования», отдельные Ops с локальной оптимизацией.
Операционный директор: обязанности, лидерство и стратегическое влияние
В крупных компаниях одной из важных руководящих ролей является операционный директор. Его задачи включают в себя контроль операционных аспектов стратегии компании и предоставление необходимой информации генеральному директору и совету директоров, а также внешним сторонам. Роль операционного директора может варьироваться в зависимости от размера компании.
