Пробуем использовать бесплатные ИИ для написания кода
ИнтроИскусственный интеллект проникает повсюду. Если он нас ещё физически не захватил, то информационное поле уже почти всё занял. Каждую неделю появляются новости о том, что ИИ стал ещё лучше и скоро заменит те или иные профессии. Но если посмотреть на реальные показатели, картина не столь радужная: даже топовые модели ошибаются на сложных задачах, а компании иногда получают сбои после внедрения AI и принимают меры. Но кажется, что мир понемногу меняется, и глупо сегодня это игнорировать и не пробовать.
В Москве пройдет международный чемпионат по ИИ-агентам
Офис Positive Technologies станет одним из 18 офлайн-хабов международного соревнования по автономным ИИ-агентам BitGN Agent Challenge: Personal & Trustworthy
Директории в чате, очередь сообщений и авто-retry: Veai 5.7
Релиз Veai 5.7 (ИИ-агент к JetBrains IDEs для написания кода, тестирования и отладки с доступом к топовым LLM и всем внутренним инструментам IDE) собрал в себе много исправлений неочевидного UX, с которым вы сталкивались ежедневного. Меньше ручных переключений, меньше ожидания между шагами, меньше повторов при сбоях.Директории в контексте чата
Реализация MCP в Open WebUI. Часть 2 — Агентское поведение
ОбложкаСодержаниеВведениеНаивная реализация агента: дам инструмент и все взлетит Реализация на существующем MCP
Vibe-design в 2026. LLM агент во Fuion360 шестеренками крутил
Выкатили mcp llm ассистента во fusion360. Я сразу попробовал сделать то, что проектировал уже 60 раз и пытался автоматизировать сам - лестницу(деревянную).оффтоп: Я 5 раз пытался собрать(разработать) свои скрипы для автоматизации проектирования, в том числе и MCP сервер для llm, по API fusion настолько скудный и не задокументированный что скрипты работают со скрипом в ограниченном режиме.Мой ТГ про AI и предпринимательствоЭтап 1 - ступени.Промт + фактуар:
4 подхода к использованию LLM в разработке
Развитие LLM значительно изменило процесс разработки ПО. Однако, если присмотреться к тому, как разработчики на самом деле используют эти инструменты, картина оказывается весьма разнообразной. Одни применяют ИИ как продвинутое автодополнение, другие ожидают, что он создаст целое приложение по одному промпту.Чтобы систематизировать подходы к ИИ-программированию, воспользуемся простой моделью. Вместо того чтобы воспринимать «кодинг с ИИ» как единый монолитный процесс, мы можем отобразить его на матрице 2×2, основанной на двух ключевых осях:Вовлеченность человека в код: Пишете ли вы код вручную
Генеральный директор не делает холодные звонки: как мы разделили роли LLM и сэкономили бюджет на AI-разработке
Привет, Хабр! Меня зовут Семен, руководитель команды разработки продукта, мы небольшая команда стартапа, которая занимается внедрением ИИ в бизнес-процессы. Как это часто бывает, пытаясь автоматизировать работу других, мы столкнулись с классической проблемой у себя дома: острой нехваткой времени и рабочих рук.
Неофициальный Python-клиент для alphaxiv: как мы нашли скрытый API и упаковали его в пакет
Если вы работаете с научными статьями, то наверняка знакомы с arXiv — основным репозиторием препринтов в области CS, математики и физики. alphaxiv — это надстройка над ним: платформа добавляет к каждой статье раздел для обсуждений и, что важнее для нас, AI-ассистента, который умеет отвечать на вопросы по содержанию конкретной статьи. Спросить про методологию, попросить объяснить формулу, уточнить, какие результаты получены на каком датасете — всё это прямо на странице статьи.
Российские IT-компании массово «нанимают» нейросотрудников
Крупные разработчики ПО фиксируют рост ёмкости команд на 30% без найма новых специалистов. Парадокс: искусственный интеллект не ускоряет проекты, но позволяет брать больше заказов теми же силами. Недавно на канале Департамент разработки состоялась дискуссия
Как Red Teaming и человеческий креатив позволяют оценить риски внедрения LLM в бизнес-процессы
В кибербезопасности существует подход под названием Red Teaming — когда одна команда имитирует атакующего, а другая защищает систему. С появлением больших языковых моделей тот же принцип стал применяться к ИИ. Только теперь атакуют не серверы и базы данных, а сами LLM-агенты — системы, которые умеют рассуждать, выполнять команды и взаимодействовать с внешними инструментами. Red Team здесь ищет способы выявить уязвимости и подсветить риски модели, а Blue Team — защитить её. Именно на стыке этих подходов возникла новая область — Red Teaming LLM-агентов, где тестирование превращается в исследование границ самого искусственного интеллекта.
