cicd.
В 70% компаний собственная разработка не успевает за бизнесом
Привет! Мы команда LDM (входит в ИТ-холдинг LANSOFT
Разработчики смотрят не туда: AI меняет саму механику разработки
У индустрии есть любимая форма самоуспокоения. Каждый раз, когда речь заходит про AI в разработке, люди начинают обсуждать качество кода. Смотрят на демки, ловят модель на галлюцинации, смеются над кривыми PR, вспоминают, что она не понимает бизнес-контекст, и на этом месте выдыхают. Кажется, что профессия снова отбилась. Ну да, игрушка интересная, местами полезная, местами смешная, но до реальной инженерной работы ей еще бесконечно далеко.
Я просто хотел, чтобы код от Claude не поломался через месяц. Пришлось сделать runtime для воспроизводимости AI-кода
Три месяца назад я попросил Claude написать мне Express API. Два эндпоинта, тесты, стандартная скука. Через 40 секунд всё работало. npm test — зелёное. Я закрыл терминал и пошёл спать с ощущением человека, который живёт в будущем.Через 28 дней я открыл этот проект. npm test — красное. Express обновился. Jest поменял поведение. Lockfile уехал. Код, который писал не я, сломался по причинам, которые не имели отношения к коду.Я сделал то, что делают все: попросил Claude написать заново. Он написал. Другой код. Другая структура. Другие баги. Тесты прошли. Через две недели сломались снова.
Трактор без тракториста: почему разработка не упрощается при наличии современных инструментов
Привет, Хабр!Продолжаю делиться дискуссиями из нашего телеграм-канала Dev Q&A. На этот раз собрались поговорить о том, почему при всём богатстве инструментов — Kubernetes, CI/CD, low-code, AI-ассистенты — разработка не становится ни быстрее, ни дешевле. Компанию мне составили: Андрей Почтов (СТО АЭРО), Руслан Остропольский (Test IT), Алексей Каньков (Revizto), Антон Новожилов (mrnet), Генри Бабенко (Tech Lead), Яна Шакленина (Outlines Tech) и Алексей Граков (Agizo).
Более 10 тысяч образов Docker Hub содержат утечки учётных данных и ключей аутентификации
Исследователи безопасности из компании Flare выяснили, что 10 456 образов контейнеров Docker Hub раскрывают информацию, которая должна быть защищена. Она включает учётные данные для доступа к производственным системам, базам данных CI/CD или ключи моделей LLM.
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,
