Java.
Локальный ИИ в OpenIDE: Mellum + Continue + Ollama
ИИ в разработке уже не новость, а обыденность. На этом фоне набирает обороты другая тенденция — запускать модели локально. Причины понятны: приватность кода, работа без интернета, предсказуемая задержка и никакого вендор-лок. Вы контролируете, какая модель у вас крутится, какие данные она видит и что именно отправляется «наружу» (спойлер: ничего).
AI 2026: Почему это будет год «Цифрового Шизофреника» и как нам в этом выжить
От чат-ботов к цифровым близнецам, от промптов к протоколам — что ждет нас через 12 месяцев, и почему ваша ментальная модель ИИ безнадежно устарела. 2025-й был годом хайпа. Мы все научились писать промпты, восхищались Sora, DeepSeek, Chat GPT-5 и спорили, отнимет ли ИИ наши работы. 2026-й будет годом, когда хайп умрет, а на смену ему придет суровая, неудобная и стремительная реальность.Забудьте про ИИ как про инструмент. В 2026-м ИИ окажется средой
Много спрашиваю и откладываю встречи на последний момент: мой опыт прохождения собеседований
Любое собеседование — это стресс, особенно если ты джун без опыта в небольшом городе. Никто не застрахован от неудачных интервью, токсичных работодателей и собственных провалов. К счастью, всё это можно пережить.Привет! Меня зовут Ярослав, я бэкенд-разработчик в компании «Синимекс» и ревьюер на курсе «Java-разработчик» в Яндекс Практикуме. Я расскажу, как проходил первые собеседования и что помогло мне получить офферы после двух интервью из трёх.Первое собеседование: стажировка без опыта
Нейросети в Spring-разработке: убираем рутину, а не интеллект
Всем привет, на связи команда Explyt. Как известно наша компания предоставляет целую экосистему плагинов для IDEA: это и плагин для поддержки Spring, а также Explyt плагин для написания кода, генерации тестов и интеграции с AI, который теперь также доступен для PyCharm и GoLand. Нам пришла в голову идея - а почему бы не расширить функциональность Spring плагина с помощью AI ассистента, который есть в Explyt
Не LLM едиными: генерируем юнит-тесты из реального исполнения на лету
Представьте себе: вы отлаживаете новый баг в сложном многослойном приложении (например, на Spring). Чтобы воспроизвести проблему, приходится взаимодействовать со всей системой end-to-end: отправлять запрос на эндпоинт или что-то кликать в UI. Юнит-теста, который бы изолировал нежелательное поведение до уровня злополучного сервиса или утилиты, нет. А хотелось бы, чтобы он был: во-первых, воспроизводить баг было бы проще (особенно если UI кликает QA, а не вы), а во-вторых, его потом можно было бы легко превратить в регрессионный и улучшить стабильность системы.
95% пилотных проектов в области генеративного ИИ в компаниях проваливаются
Несмотря на высокий интерес компаний к генеративному ИИ и его потенциал для роста выручки, подавляющее большинство корпоративных проектов терпит неудачу. Новый отчёт MIT указывает, что только 5% пилотных внедрений приносят ощутимый финансовый эффект. В переводе от команды Spring АйО рассмотрим основные причины, которые кроются не в самих моделях, а в ошибочной интеграции, неправильных приоритетах и нехватке адаптации под бизнес-процессы.
Explyt 4.1: поддержка Python и MCP, пользовательские Rules и Workflows
Привет, Хабр! Отправив детей в школы и детские сады (а кто-то из нас сам идет преподавать в ИТМО и СПбГУ), делимся первым релизом этой осени. Теперь вы можете использовать возможности ассистента в PyCharm. С поддержкой MCP серверов больше не нужно реализовывать отдельные интеграции для каждого инструмента. Пользовательские Rules и Workflkows помогут сделать работу агента более удобной и корректной.Другие улучшения и багфиксыповышение стабильности работы агента: уменьшилось количество ошибок при использовании агентом встроенных инструментов
С чего начать изучение ИИ: лучшие языки программирования в 2025 году
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, какие языки программирования для ИИ стоит учить в 2025 году. TL;DR: Python остаётся стартовой точкой, C++ берёт на себя критические по производительности задачи, JavaScript и TypeScript открывают путь к ИИ прямо в браузере, Java удерживает корпоративный сектор, а Go обеспечивает лёгкость продакшн-развёртывания.
RAG и векторные БД: НЕ Сизифов LLM на Java и Spring Ai
Привет! Меня зовут Бромбин Андрей, и сегодня я разберу на практике, что такое RAG-системы и как они помогают улучшать поиск. Покажу, как использовать Spring AI, векторные базы данных и LLM. Ты получишь теорию и пример реализации на Java и Spring Boot — от идеи до работающего сервиса. Без сложных формул — только чёткие объяснения и код.
