low-code.

Почему мы разделили UI, бизнес-логику и ядро: архитектура платформы «Галактика Сверхновая»

Большинство корпоративных платформ, которые сегодня работают на крупных предприятиях, проектировались 15-20 лет назад. С тех пор сменились языки программирования, подходы к разработке, требования к интеграциям и интерфейсам. Архитектура же во многих случаях осталась прежней.Мы задумались – можно ли сохранить проверенную бизнес-логику, не переписывая накопленный за десятилетия код, и одновременно сделать платформу открытой для современных технологий?

продолжить чтение

Как мы вынесли семантический поиск на обычный сервер без видеокарты, облака и выделенной поисковой системы

Когда мы занялись поисковым слоем AI-ассистента в «Первой Форме», договорились на входе: языковую модель, которая отвечает пользователю, не трогаем. Вся эта история — о том, что происходит на шаг раньше: как система решает, что именно показать модели, прежде чем та начнёт отвечать.Планку себе поставили простую на словах и сложную на деле: семантический поиск промышленного уровня, но без специализированной инфраструктуры, целиком внутри изолированной сети, на том же оборудовании, что и само приложение.

продолжить чтение

Digital Q.BPM получила признание на конкурсе от IN’HUB и возглавила рейтинг систем управления бизнес-процессами 2026

Компания «Диасофт» приняла участие в конкурсе «Трансформация», организованном сообществом лидеров трансформации IN'HUB. Проект, реализованный в «Искра Технологии», – «Цифровая трансформация региона: промышленный масштаб Digital Q.BPM» – стал победителем в номинации «Цифровизация и автоматизация производства». Финал конкурса прошел в рамках восьмой недели инноваций и производительности IN'HUB. Кроме того, Digital Q.BPM заняла первое место в рейтинге систем управления бизнес-процессами 2026, подготовленном CIO Navigator.Конкурс IN'HUBНикита Маркелов

продолжить чтение

Теневой ИИ ест бюджет и данные: гайд по выбору корпоративной ИИ-платформы в 2026

В 2026 году перед корпоративным сектором встал новый вызов — управление «теневым искусственным интеллектом» (Shadow AI). После волны успешных точечных пилотов в разных отделах от маркетинга до юристов крупные компании обнаружили себя с десятком разрозненных ИИ-инициатив. В результате руководство теряет контроль над расходами на API-запросы, служба безопасности фиксирует риски утечки данных в публичные сервисы, а ИТ-директора ломают голову, как объединить эти игрушки в единый рабочий контур.

продолжить чтение

Мобильное тестирование в 2026: от истоков к трендам

Привет, Хабр! Меня зовут Ильнур, я ведущий тестировщик в компании «Совкомбанк Технологии». Начал свой путь в ИТ 10 лет назад как специалист технической поддержки – с решения вопросов уровня «не могу зайти в систему» от пользователей.Со временем понял, что хочу не просто «чинить», а понимать, как всё устроено. Так я пришёл в тестирование и уже через год стал тимлидом команды. На протяжении следующих 5 лет участвовал в запуске более 10 приложений – от MVP до многомиллионных. Я учился на ошибках, пропускал через себя сотни релизов, «съел собаку» в ручном тестировании, понял, как работают платформы, сети, железо.

продолжить чтение

Контекстная инженерия для слабой локальной модели: как мы делаем среднюю модель надёжной

Принято думать, что качество ИИ-агента упирается в размер модели. Но когда модель работает локально, в закрытом контуре и на ограниченном железе, брать «побольше» особо некуда. И оказывается, что главный рычаг не модель, а контекст: что вы ей показываете, в каком порядке и как фильтруете. Причём «контекст» здесь — это сборка под то, кто спрашивает, откуда и о чём, плюс честный порог релевантности и продуманный порядок секций. На сильной облачной модели небрежный контекст прощается запасом по reasoning; на средней локальной — нет. Об этом и статья.Почему на локальной модели контекст важнее самой модели

продолжить чтение

Превращаем бухгалтера группы компаний в data-инженера

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу книги. Сбор первичных документов из 1С, SAP и ERP из разных юридических лиц традиционно является серьезной головной болью бухгалтерии. В этой статье мы поговорим о том, как с помощью low-code платформ можно автоматизировать данный процесс и сформируем гайд по построению подобного пайплайна. Две реальности одной отчетности

продолжить чтение

«70% соответствия ТЗ — это уже хорошо»: три мифа заказной разработки

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Сахаров, я директор по работе с партнерами компании "Диасофт".За двадцать с лишним лет в индустрии никто из нас не видел идеального ТЗ. Ни разу. При этом каждый новый проект начинается с уверенного «у нас всё прописано». Компании теряют сотни миллионов на выборе стека, который считают «деталью». А low-code продолжают высмеивать, не заметив, что инструмент за десять лет стал другим.

продолжить чтение

Три мифа вайб-кодинга, которые ломаются на проде

Привет, Хабр. На связи Александр Сахаров, директор по работе с партнерами компании "Диасофт". Про вайб-кодинг сейчас говорят так, будто индустрия уже все решила. Спойлер: не решила. Из всех разговоров осели три самых громких тезиса, и каждый при ближайшем рассмотрении ломается в конкретной точке.Первый. Хороший промпт, и у вас в кармане готовое приложение на миллион долларов. Второй: ИИ заменяет тестировщиков, девопсов и заодно полкоманды, как у Microsoft. Ну и третий: GenAI добил лоу-код, и любой разработчик с LLM теперь пишет микросервисы быстрее, чище и без боли.

продолжить чтение

Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета

Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья. 

продолжить чтение