ИИ.
Мама, я не вайб-кодер
Меня зовут Олег Балбеков, я основатель Evrone. Мы с командой делаем сложные цифровые продукты для клиентов по всему миру, и я в этой профессии уже почти 20 лет.Но эта статья не про Evrone. Она про то, что разработка цифровых продуктов меняется быстрее, чем когда-либо за последние двадцать лет. И про то, как это выглядит, если ты внутри.
Как дизайнеру подготовить сложную веб-анимацию для разработчика: три сценария из практики
Все мы знаем этот рабочий любовный треугольник: клиент — дизайнер — разработчик.Клиент:
Как сделать деловое фото с помощью нейросети: принципы ИИ-инструментов для создания деловых портретов
Как сделать деловое фото с помощью нейросети: принципы ИИ-инструментов для создания деловых портретов
ChatGPT Image 2 (Чат GPT 2) для фото и изображений: что изменилось в новой модели OpenAI?
В 2026 году OpenAI выпустила новую модель генерации изображений в ChatGPT
Microsoft: число платных пользователей Copilot достигло 20 млн
Количество платных пользователей помощника на базе искусственного интеллекта Copilot достигло 20 млн, пишет TechCrunch со ссылкой на заявление генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы. По его словам, вовлечённость в использование этого инструмента только растёт. Copilot встроен в ряд приложений Microsoft 365, включая Word, Excel, Outlook и другие.
Тюнинг Cursor: как я укротил AI-ассистента и радикально снизил счета за токены с помощью MCP-серверов
Cursor или его аналоги, здорово облегчают написание кода, когда речь идет о каких-то не очень больших проектах. Но стоит попробовать применить их к серьезному, сложному проекту, состоящему из нескольких репозиториев, и тут же сталкиваешься с тем, что эти “чудеса” оборачиваются просто огромными счетами за токены. Я в этой статье поделюсь, как мне удалось перестать впустую сжигать миллионы токенов. Для этого пришлось собрать и запустить три MCP-сервера по протоколу Model Context Protocol, что позволило сэкономить до 90% бюджета, при этом совершенно не потеряв в эффективности модели при работе с кодом.
Казначейство внедрило ИИ для мониторинга строек нацпроектов
Федеральное казначейство внедрило сервисы ИИ для анализа рисков на объектах капитального строительства, которые возводятся за счёт федерального бюджета. Для аналитики используется отечественная платформа QMonitoring. Она помогает круглосуточно наблюдать за строительными объектами и анализировать видео с камер, установленных на площадках по всей стране.Система в режиме реального времени отслеживает:количество рабочих на объекте;выполняемые работы;чрезвычайные происшествия;эффективность использования спецтехники;объекты, которые попадают в зону риска.
