Показатели продукта: пример из области обучения
Хочу рассмотреть какие показатели можно измерять и анализировать при управлении продуктами в области обучения на своих примерах. Если вам интересны продуктовые показатели, то можете уделить время прочтению этой статьи.Для чего все эти показатели, метрики и аналитические разрезыУправление продуктом — это про планирование и достижение поставленных целей, а достижение целей измеряются значениями конкретных показателей, ведь сама по себе цель это просто лозунг.
Мультиагенты — это скрытые распределённые монолиты
TL;DRЕсли один пользовательский диалог проходит через несколько агентов, это задача оркестрации, а не «микросервисность». В естественном языке нет контрактов уровня API, которые можно жёстко проверять и принуждать, поэтому границы ответственности расплываются: маршрутизация усложняется, изменения каскадят, а общий контекст превращается в разделяемое изменяемое состояние — то есть в распределённый монолит.
Варианты взаимодействия AI-агентов
В обсуждении со специалистами часто встречаю фразу от коллег: «Ассоциируйте AI‑агента с работником организации». В этой статье я не предлагаю решения, я скорее предлагаю тему для обсуждения — насколько привычные управленческие паттерны «из мира людей», применяемые при проектировании организационных структур, применимы для организации взаимодействия AI‑агентов.Постановка вопросовПовальное увлечение AI‑агентами привело к возникновению стандартных «управленческих» вопросов, связанных с проектированием мультиагентных систем.
Почему большинство проектов в сфере ИИ терпят неудачу
Если верить рекламе, то искусственный интеллект сейчас везде, однако на самом деле множество проектов в сфере ИИ в малом и среднем бизнесе заканчиваются неудачно. В этой статье мы поговорим о причинах этих проблем и о том, как можно их избежать.Типичный отзыв на систему с использованием ИИ: «Система отлично работала в демонстрациях, но она не смогла справиться с нашими сложными данными из реального мира». И эта история не уникальна. Согласно различным отраслевым отчетам, 70–80% проектов ИИ никогда не доходят до стадии производства, а процент неудач еще выше для малых и средних предприятий.Перейдя два года назад с
Выбираем между DS и AI
Специализации наука о данных (Data Science) и искусственный интеллект (artificial intelligence) похожи, и у начинающих специалистов может возникнуть путаница. В этой статье мы рассмотри сходства и различия этих направлений, используемые инструменты и требования, которые предъявляются к специалистам.
Эффективность QA-лида и способы ее достижения
Всем привет. Сегодня мы обсудим понятие эффективности QA‑лида и как его достичь. Для этого мы возьмем несколько ключевых тезисов. Кто это такой, с чего начинается работа в этой роли, какие у нее основные функции и как с ней жить?Как вообще можно стать QA-лидом?Первый путь можно считать эволюционным и он встречается достаточно часто. Собственно, это рост внутри профессии. В какой‑то момент перед сеньором встает выбор, либо углубляться в техническую экспертизу и становиться техлидом, либо идти в управленческую сторону и становиться тимлидом или QA‑лидом.
Краткий обзор стандарта Open Agile Architecture от The Open Group (O-AA)
В октябре 2022 года The Open Group официально выпустил Open Agile Architecture™ (O‑AA) — новую версию стандарта, призванного соединить мир «классической» корпоративной архитектуры с реалиями Agile, DevOps и цифровой трансформации. Первая версия документа была опубликована Open Group еще в 2020 году.
Как я программирую с помощью агентов
TL;DRАгент в контексте LLM — это не магия, а цикл, в котором модель по шагам вызывает инструменты (bash, git, тесты, web) и получает от них обратную связь.Такой агент умеет ориентироваться в живой кодовой базе, запускать компилятор и тесты, читать логи и документацию, поэтому генерирует и правит код куда надёжнее, чем «голая» модель в чате.
Как ИИ меняет работу инженеров в Anthropic
Anthropic опубликовала большое внутреннее исследование о том, как ИИ меняет работу инженеров — на этот раз не в теории, а на собственном примере.Летом 2025 года команда собрала данные по 132 инженерам и исследователям, провела 53 глубинных интервью и проанализировала около 200 000 логов Claude Code за два периода с разницей в полгода. Это не срез по индустрии, а взгляд изнутри компании, которая сама разрабатывает ИИ и имеет к нему ранний доступ, и в статье это честно оговаривается.Как изменилось использование ИИ
10 лучших open source инструментов Observability 2025
В этом году инструменты observability с открытым исходным кодом вышли за рамки простого мониторинга. Теперь они конкурируют, а зачастую и превосходят коммерческие SaaS‑платформы по масштабируемости, гибкости и совместимости. Команды из разных отраслей внедряют стеки решений наблюдения с открытым исходным кодом, чтобы избежать привязки к одному поставщику, обеспечения сквозной прозрачности (логи, метрики, трассировки), экономии на лицензиях и много другого.
