Как у нас в проекте на самом деле пишется код
После прошлого поста в комментариях несколько раз возникал вопрос: а кто вообще пишет весь этот код и насколько здесь участвуют нейросети? Вопрос, в общем, закономерный. Объём того, что небольшая команда успевает одновременно разрабатывать и поддерживать, действительно довольно большой.Масштаб, о котором обычно не пишутВ прошлой статье речь шла в основном про транспортный уровень - uTLS, decoy-трафик, pacing и всё, что связано с прохождением DPI. Это удобно рассматривать как отдельную техническую задачу, но внутри проекта это только один слой.
LLM не научились врать. Они научились говорить
LLM галлюцинирует, впрочем, все видели, как это выглядит. Модель уверенно, связно, с правильной интонацией и терминологией сообщает то, чего нет. Инженеры считают это багом, который чинят и вот-вот починят.Не починят. Это не техническая ошибка, а неотъемлемое свойство языка, которое машина сделала видимым.Язык не нуждается в реальностиЯзык — уникальная система именно в том, что появляется из реальности, но для собственной связности в реальности не нуждается.
Разделение ответственности между Claude и Codex: как я перестал выбирать одну нейросеть и усилил сразу две
Я Go-разработчик, но у меня есть собственный проект — и это значит, что Go только часть работы. В обычную неделю я переключаюсь между Go-бэкендом, SQL, React и TypeScript, дизайном API, архитектурой, Docker, CI/CD, инфраструктурой, тестами и UX.Проблема не в том, что я чего-то из этого «не знаю». Невозможно держать все эти области в голове одновременно и при этом в одиночку делать продукт целиком. Контекст-свитчинг стоит дорого сам по себе.AI помогает. И примерно здесь у всех начинается один и тот же спор: Claude или Codex? Кто лучше пишет код, за какую подписку платить.
Виртуальные сотрудники в b2b: как мы полгода готовили 1С и Битрикс24 к мультиагентной системе
Про ИИ-агентов в бизнесе написаны сотни манифестов и единицы кейсов. Это кейс. За полгода мы с нуля подготовили архитектуру b2b-компании к внедрению виртуальных сотрудников: построили полностью ИИ-автоматизированный пайплайн разработки для 1С, выполнили на нём 1100 подзадач доработки 1С и Битрикс24, спроектировали и вывели в прод первого виртуального сотрудника — финансового аналитика. Сейчас идёт третий этап: пилоты ассистента менеджера по продажам и виртуального закупщика ВЭД. Ниже — архитектура, этапы, цифры и главное: грабли, на которые мы наступили, чтобы вам не пришлось.
gitTalk: когда лень вспоминать команды для гита
Всем привет, в этой статье я хочу написать про инструмент, который может быть полезным многим новичкам и людям которым не нравится синтаксис гита.Суть проекта:Проект был создан ради того чтобы вопервых заполнить моё портфолио и во вторых - исправить мою забывчивость в синтаксисе гита, т.к я иногда забываю команды для него, что замедляет мой прогрессЦели проекта: Сделать лёгким и удобным для использованияСделать лёгким для правки его кодаПостараться не облажаться
Сначала умрёт интерфейс: что ИИ-агенты сделают с 1С и учётными системами
Четверть века индустрия учётных систем строила экранные формы. Журналы документов, обработки, консоли отчётов, подборы, помощники — всё это считалось главной ценностью продукта: за удобные формы платили, за неудобные ругали внедренцев. Последние полтора года я смотрю, как ИИ-агенты работают с нашей 1С напрямую, без единой открытой формы, — и вижу, что у экранного интерфейса учётных систем осталось немного времени. А следом встаёт вопрос и о самой учётной системе как посреднике между бизнесом и его данными.
