cicd.
Как мы автоматизировали анализ упавших тестов с помощью AI: от хаоса к структуре
Представьте: каждый день ваши автотесты генерируют десятки отчетов об ошибках, QA команда тратит часы на анализ падений, а разработчики получают невразумительные описания в духе "test.feature упал на строке 410". Знакомо?Мы решили эту проблему, интегрировав AI в процесс анализа тестов, и хотим поделиться опытом.Проблема: хаос в анализе упавших тестовВ нашем проекте работает комплексная тестовая инфраструктура:8 параллельных потоков выполнения650+ автотестов на CucumberЕжедневные прогоны с анализом регрессийТипичный workflow до автоматизации:Тесты упали
Я перешла из Data Science в AI Engineering: вот всё, что вам нужно знать
Личный гид по навыкам, инструментам и мышлению, стоящим за этой должностьюData Science не умирает, но быстро эволюционирует.По прогнозам, число вакансий, связанных с искусственным интеллектом,
Как я автоматизировал деплой аналитической платформы для спортивных данных на базе нестабильного API
Первые сутки сервис падал каждый час, но сейчас система выдерживает пиковые запросы без даунтайма.Исходная задачаМне нужно было автоматизировать процесс сбора спортивных данных (NFL, NBA, UFC) с dingerodds для дальнейшего анализа и обучения моделей. Источник выбран из-за:доступного REST API (пример запроса ниже)свежих коэффициентов и статистикиналичия исторических данныхGET /api/v1/events/upcoming?market=moneyline&sport=baseball Authorization: Bearer <token> Но оказалось, что API отваливается под минимальной нагрузкой и плохо обрабатывает батчи (особенно GET /events/history).Проблемы
Как использовать AI-агент Claude Code: советы опытного разработчика
Я больше года использовал Cursor. Подробно изучил все его возможности и лучшие практики работы с инструментами и... отказался от всего этого в пользу Claude Code.Уже несколько недель я полностью работаю в Claude Code вместо Cursor. И, честно говоря, возвращаться совсем не хочется. В этой статье я расскажу, как использую Claude Code и поделюсь своими советами по его максимальному использованию.Используйте расширение для VS Code
Обзор OpenAI Codex на практике
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод — OpenAI Codex Hands-on Review
Policy as Code в Apache Kafka: опыт внедрения Open Policy Agent
1 Краткая постановка проблемыНа фоне опыта в развертывании нескольких кластеров Kafka появилось понимание того, что стандартные Access Control List'ы (ACL) неудобны по следующим причинам:сложность в конфигурировании через одну из вспомогательных утилит Kafka (bash‑скрипты, поставляемые в комплекте);необходимость вести реестр разрешений отдельно от ПО‑конфигуратора;
Эффективная стратегия мониторинга: ключевые метрики для успешного наблюдения
Современные решения, построенные на микросервисной архитектуре, напоминают сложный организм: сотни взаимосвязанных компонентов, распределенные базы данных, облачные сервисы. Без продуманного наблюдения даже мелкая ошибка в одном узле может спровоцировать цепную реакцию — например, падение конверсии из-за «зависшего» платежного шлюза или потерю данных из-за перегруженной очереди сообщений.Грамотная стратегия мониторинга решает три ключевые проблемы:Сбои: предсказывает и локализует инциденты до того, как они ударят по бизнесу.
