llm.
OSS-компоненты: как мы навели порядок в учете и автоматизировали подготовку реестра
Привет, Хабр!Использование OSS-компонентов – стандарт современной разработки. Под OSS-компонентами мы понимаем ПО с открытым исходным кодом. Это могут быть приложения, библиотеки, набор файлов, или даже просто фрагмент кода.
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.
Полезные задачи на Kaggle ( LLM, Diffusion Models)
В мире Data Science и Data Engineering ценится не только теория, но и практический опыт: умение работать с реальными данными, строить модели и доводить решения до результата. Однако получить такой опыт непросто: рабочие проекты часто закрыты NDA, а учебные кейсы не отражают сложность реальных задач.Именно поэтому платформа Kaggle заняла особое место в индустрии. Это крупнейшее мировое сообщество специалистов по данным:🌍 более 13 миллионов участников из разных стран;🏆 сотни активных соревнований ежегодно;📊 миллионы доступных датасетов и готовых ноутбуков.
Ускорение крупномасштабной миграции тестов с помощью LLM
TL;DRЗадача: перевести тесты React с Enzyme на RTL без потери замысла и покрытия.Подход: LLM-управляемый пофайловый конвейер в виде машины состояний: Enzyme→RTL → Jest → ESLint --fix → фиксы линтера → TSC.Ретраи: повтор шагов до успеха; на каждом повторе модель получает актуальный файл и логи валидации (динамические промпты).Контекст: для сложных кейсов промпты 40–100k токенов (до ~50 связанных файлов, хорошие примеры RTL, исходники компонента и импортов).
Сам себя не похвалишь… это сделает искусственный разум. Ревью Deepseek о нашем проекте с LLM
Сгенерировано AIПопросили Deepseek проанализировать наш проект о разработке системы автоматизированной проверки цифровых информационных моделей (ЦИМ) в строительстве. Недавно мы рассказывали о пилоте
Prompt Engineering: Паттерны проектирования. Часть 2 — ToDo list
Продолжаем анализировать паттерны проектирования агентов из репозитория https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools и после разбора XML-тегов в первой части переходим к следующему ключевому элементу.Речь пойдет о механизме To-Do list (списка задач) - одном из самых важных и часто встречающихся паттернов в продвинутых системных промптах. Его реализация и цели могут сильно различаться.
AI-ассистент в мире кода: как стать пилотом, а не пассажиром
Сегодня невозможно игнорировать тот факт, что AI-ассистенты, такие как ChatGPT, GitHub Copilot или Gemini, стали частью рабочего процесса. Но использовать их бездумно — значит обесценить собственное обучение и будущие карьерные перспективы. Меня зовут Дмитрий Махортов, я специалист по машинному обучению и ревьюер на курсе «Специалист по Data Science»
Как мозг предсказывает следующее слово и при чем тут ИИ
Зачем мозгу предсказывать слова
