искусственный интеллект. - страница 24

Вайбкодинг всерьёз: деньги на токены и очень неоднозначные ощущения

Мой код работает. Он собирается, проходит тесты и делает ровно то, что задумывалось. Проблема в другом: я не могу с уверенностью сказать, что именно внутри него происходит, и это напрямую угрожало добавлением новых фишек.Первую версию проекта мы с другом писали почти руками, зато каждый коммит был понятен до последней строки. Потом я остался один, подключил AI‑агентов, и темп вырос настолько, что моё понимание перестало успевать за строчками. Итог четырёх месяцев

продолжить чтение

Что внутри ИИ-ассистента BILLmanager: LLM, SSE через POST и инкрементальный Markdown

Предыстория

продолжить чтение

Как мы научили ИИ-агента понимать чужую кодовую базу: вместо чанков — три источника фактов

Мы — разработчики MetaVision for 1C: AI, десктопной программы для статического анализа конфигураций 1С с ИИ-агентом. Столкнулись с очевидной, в ретроспективе, проблемой: стандартная RAG-схема «порезать код на чанки, посчитать embeddings, достать похожие» на реальных кодовых базах почти не работает. Рассказываем, почему, и что мы построили вместо неё — на живых примерах из нашей программы.

продолжить чтение

Агенты в Claude Code: как они устроены и как настроить своих

Разбираем механику агентов в Claude Code: изоляция контекста, параллельный запуск, настройка постоянных агентов через файлы в ~/.claude/agents/. Дальше — пример на живой задаче: четыре агента параллельно разобрали 13 статей, пока мы занимались другим.Что такое агент, если объяснять по-человеческиClaude Code — приложение от Anthropic: нейросеть Claude работает не в браузерном чате, а прямо на компьютере — видит файлы, ищет в интернете, сохраняет документы. Устанавливается расширением в бесплатный VS Code, кода писать не нужно, вся работа — обычным текстом.

продолжить чтение

ИИ в тестировании: от анализа требований до автоматизации

Привет, Хабр! Я хотела разместить тут перевод статьи моего коллеги, который опубликовали на Medium. Думаю, вы найдете для себя немало интересного о такой горячей теме как ИИ в тестировании приложений. Буду рада комментариям!Меня зовут Денис, я QA-инженер в EXANTE, международной брокерской платформе для торговли на мировых финансовых рынках. В моей зоне ответственности — десктопный и веб-терминалы, а также мобильные приложения.

продолжить чтение

Агентный ИИ или три чат-бота в плаще: как отличить одно от другого

Нам говорят: ИИ уже может сам писать статьи для базы знаний по данным закрытых тикетов, уже сбрасывает пользователю пароль без участия человека, уже запускает мониторинг инцидентов раньше, чем кто-то успевает спросить в чате почему опять не работает. Всё это правда.Но правда и то, что так умеют не все. Разбираемся, как отличить настоящего агента от подделки.

продолжить чтение

Отчет о посещении конференции «Управление данными 2026»

продолжить чтение

ИИ становится рабочим инструментом 1С: что покажут на TECH EVENT

ИИ в 1С уже не ограничивается генерацией кода и экспериментами с чат-ботами. Его подключают к тестированию, мониторингу, интеграциям, корпоративным данным и внутренним бизнес-процессам. Вокруг него появляются новые подходы к разработке, документации и работе команд.На INFOSTART TECH EVENT 2026 этой теме посвящены

продолжить чтение

Тестирование моделей на суверенность. Философские аспекты ТЗ

продолжить чтение

DataGov 2.0: куда смотреть, чтобы ИИ-агенты не сожгли ваш бюджет

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей жизни и в том или ином виде внедряется практически в любой крупной компании. Все это порождает новые объекты управления, которые уже не укладываются в классический DataGov. Поэтому DataGov 2.0 — это эволюционное развитие. Data Governance остается фундаментом, но к нему добавляются Model Governance, AI Risk Management и слой, который поставляет AI-ready данные в ИИ-системы.

продолжить чтение