llm.
Как ИИ‑агент помог автоматизировать рекламу на площадке без API, быстро проверить гипотезу и вовремя свернуть проект
Привет! Я Катерина Лапаева, руководитель GIGASCHOOL. В этой статье хочу разобрать кейс Максима Тодорова. Максим собрал систему в качестве итогового проекта на практическом курсе по автоматизации бизнес‑процессов с помощью ИИ‑агентов, который мы разработали вместе с экспертом Андреем Кузьминых, @Dataist. В течение курса участники выбирали реальный процесс, проектировали его целевую схему, определяли роль человека и агента, а затем собирали рабочий прототип и считали его экономику.
LLM обесценили половину вашего опыта. Хорошая новость — не ту половину
В нашем найме я подключаюсь на финальном этапе. Техническая секция к этому моменту позади, её проводят инженеры команды, а я просто разговариваю с кандидатом про его опыт и взгляды. Ещё пару лет назад это был самый мягкий этап воронки, почти формальность после настоящей проверки. Сегодня он различает кандидатов лучше, чем техническая секция, и мне кажется, это многое говорит о том, куда движется профессия.Привет! Меня зовут Михаил Шпаков, я руковожу разработкой Timeweb Cloud. Раньше я рассказывал, как мы построили систему автотестов с 5 000+ проверками и
Как перейти в ИТ и создать мобильное приложение с ИИ: история разработчика «ЧитКита»
Наталья Новикова пришла в разработку из ветеринарии и начинала как самоучка — с курсов по Java. В рамках дипломного проекта онлайн‑магистратуры МФТИ
Методические рекомендации Банка России по безопасности ИИ на финрынке (№ 3-МР): обзор и что делать на практике
Привет, уважаемые эксперты!На связи Альбина Аскерова, руководитель направления по взаимодействию с регуляторами Swordfish Security. В прошлом обзоре мы разбирали методику ФСТЭК к приказу № 117, а в частности требования к безопасности ИИ в государственных системах и на объектах КИИ. Сегодня рассмотрим Методические рекомендации Банка России от 16.06.2026 № 3-МР по обеспечению информационной безопасности при разработке и применении ИИ на финансовом рынке.
3D моделирование в робототехнике с LLM. Уже можно
Я хотел написать этот пост год назад, но, как показала практика, тогда было еще рано. А вот сейчас — самое оно.С самого появления LLM мне было любопытно: справятся ли они с какими-нибудь еще инженерными задачами, помимо генерации кода? Лет шесть назад я сделал DIY-роборуку, о чем написал свою первую статью на Хабре
416 тестов и кнопка «снести все»: где ломаются агентные проекты
Сурок: ральф-луп под --dangerously-skip-permissions У меня на ноутбуке с февраля 2026 года крутится автономный агент. Зовут Сурок (Groundhog, от известного мема). Claude Code по подписке, флаг --dangerously-skip-permissions, поверх — ральф-луп
Kimi K3 — что реально даёт открытие весов самой большой модели
27 июля Moonshot AI выложила веса Kimi K3 — модели на 2,8 трлн параметров, которая до этого работала только через платный API. Вместе с весами открыли технический отчёт и три внутренних инструмента, на которых модель обучали.
Kimi K3 на PAC1 и ECOM1: результаты 204 задач и разбор отказов
Kimi K3 на PAC1 и ECOM1: результаты 204 задач и разбор отказов27 июля Moonshot AI опубликовала открытые веса Kimi K3 и технический отчёт с результатами на coding‑ и агентных бенчмарках. По этим таблицам K3 выглядит конкурентоспособной на задачах с кодом, терминалом и инструментами.Но итоговый балл не показывает, какие операции система действительно завершает, где оставляет неверное состояние и на каком шаге нарушает контракт. Мы решили проверить это на задачах с полностью открытыми трассами.
