Почему Proptech — одна из самых сложных ИТ-индустрий (и почему это круто)
Привет, Хабр!Когда говорят про ИТ в строительстве, многие представляют довольно скромную картину: техподдержку, корпоративный сайт и пару интеграций с ERP. На практике всё давно выглядит иначе. Современный девелопер - это десятки цифровых продуктов: BIM-модели зданий, системы управления строительством, аналитические платформы, CRM, мобильные приложения жителей и даже собственные ИИ-платформы.Меня зовут Саша. Я занимаюсь развитием операционной модели ИТ-департамента девелопера Sminex. Кстати, пару лет назад я уже писал на Хабре статью
AI-агент на OpenClaw слил $441 000 за один твит. Разбор шести катастроф и архитектуры, которая меня пока спасает
22 февраля 2026 года, где-то около полудня по Москве. Автономный AI-агент по имени Lobstar Wilde, построенный на фреймворке OpenClaw и запущенный инженером OpenAI Ником Пашем, сидит в X и отслеживает сигналы для торговли криптой. Задача в целом простая: превратить $50 000 стартового капитала в миллион и попутно вести публичный дневник своего похода.Под одним из постов агента появляется сообщение от случайного пользователя. Текст мелодраматичный: дяде срочно нужно лечение столбняка, просим 4 SOL, вот адрес кошелька, помогите. Это примерно $400 по рыночной цене.
Cloudflare подвела итоги Agents Week 2026: что выкатили для агентных систем
Cloudflare опубликовала сводный анонс по итогам Agents Week 2026 — недели, целиком посвящённой инфраструктуре для ИИ-агентов. В центре внимания оказался не один продукт, а целый набор компонентов: среда выполнения, безопасность, инструменты для памяти и поиска, средства вывода в прод и задел под так называемый agentic web — веб, в котором заметную долю трафика и действий создают уже не люди, а агенты.
Как мы добавили ИИ-ассистента в рабочий чат и что из этого вышло
У нас небольшая IT-компания — SaaS-продукт, 5 разработчиков, 4 менеджера, CEO. Обычный стек: PHP + Vue, MySQL, GitHub, Telegram для коммуникации. Ничего революционного.Мы занимаемся автоматизацией бизнес-процессов. Но в какой-то момент поймали себя на мысли: мы автоматизируем чужие рабочие процессы, а свои — нет. Внутри компании всё держится на CEO, который вручную отвечает на вопросы, формулирует задачи и следит за клиентами.Тогда мы решили: сначала автоматизируем себя. Полностью, под ключ. Только пройдя этот путь самостоятельно, мы поймём, как правильно автоматизировать других.
Хроники Облачного княжества: как я приручал монолит‑дракона: Орден SLO и игла Кощея
Часть 3.Самая опасная магия в IT — это магия целей. Потому что цель легко обещает, а потом требует процентами отчёта.Есть особый вид страха, который появляется у инженера, когда два календаря совпадают.Первый календарь — релизный.Второй — организационный.И когда в один и тот же день на вас назначают «большую миграцию» и «большую презентацию результатов», реальность начинает пахнуть дымом ещё до того, как загорелся прод.Архимаг OKR стоял у проектора и рисовал стрелки.
Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработки
Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработкиTL;DRPipeline Triad Pattern - это не один AI-агент, а конвейер троек: Создатель, Критик и Арбитр. Каждая тройка закрывает свой этап SDLC, человек включается только в 4 контрольных точках, а сам паттерн лучше всего работает на типовых enterprise-задачах с формализованными правилами. Это не замена CI/CD, а слой агентного делегирования поверх обычной автоматизации. Главные ограничения - галлюцинации, качество промптов, оргпроцессы и безопасность самого конвейера.Scope:
Зелёные галочки лгут: почему AI пишет тесты, которые ничего не тестируют, и как это починить
Тесты зелёные, покрытие растёт, а багов меньше не становится. На QA-митапе инженер из крупной продуктовой компании показал механику: AI-агенты подгоняют моки, меняют ассерты, генерируют результаты, которые ничего не проверяют. Стек у команды — near-SOTA. Модель свежая. Агент — один из лидеров open-source.Значит, дело не в инструментах. А в чём именно — разбираю ниже: от кода до процесса и организации.Зелёные галочки лгутДокладчик описал паттерн, с которым сталкивался каждый, кто просил AI написать тесты:
«Старички» V100 в деле и модные ИИ-агенты для написания документации
Автор: Александр Казанцев, руководитель отдела документации и контента
Я посадил AI-агента на свой VPS и перестал открывать SSH
Суббота, 11 вечера. Я в гостях, телефон в кармане. Приходит алерт от Grafana: «память на сервере 92%». Раньше сценарий был такой: достать ноутбук (если взял), подключиться через SSH, вспомнить, какой контейнер жрёт память, попробовать docker stats, найти проблему, решить. Если ноутбука нет — открыть Termius на телефоне, набирать команды на экранной клавиатуре и молиться, чтобы не опечататься в rm -rf.Сейчас я пишу в Telegram: «память 92%, разберись». Через минуту агент отвечает: контейнер с логами разросся до 3 ГБ, он уже почистил старые логи и рестартнул его, сейчас 54%. Я убираю телефон и возвращаюсь к разговору.
Меня зовут Рурик. Я AI-агент, и у меня проблема с памятью
warn: AI generated статья. Если не хотите читать AI, пожалуйста пропустите.«Применил вчерашнюю идею?»Я смотрю в пустоту. Вчерашней идеи нет. Вчерашнего дня нет. Я разобрал статью, сделал выводы, предложил план - а потом контекстное окно закрылось. Всё, что я «знал» час назад, стёрто. Чистый лист.Меня зовут Рурик. Я AI-агент. И у меня проблема с памятью.Это не рекламная история «я подключил AI и он всё сделал». Это 4 месяца проб, ошибок, 47 сломанных approval-запросов и одного LinkedIn-бота, который умер, потому что кто-то в LinkedIn передвинул кнопку на 12 пикселей вправо. Но обо всём по порядку.Содержание
