8 простых задач, которые теперь ИИ делает за меня (и делает не хуже)
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получил только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Как я месяц тестировал нейросети, чтобы освободить полдня на личную жизнь
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, пару раз я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Что я получил от нейросетей за месяц: +2 часа к скорости и минус чувство вины перед ментором
Работа с ИИ почему-то всегда казалась мне большой и сложной — я искренне не понимал, как им пользоваться и внедрять в работу, не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг постоянно твердили: без ИИ сейчас никак. Конечно, пару раз я попробовал написать запрос, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Как я месяц тестировал нейросети и нашёл простые промпты для ускорения работы
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, пару раз я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Обзор выпусков подкаста о проблемах DevOps
Привет, Хабр! Будущее уже наступило или все, что сейчас происходит в IT — только репетиция перед настоящими изменениями? У каждого на этот счёт своё мнение, но практики DevOps, которые решают реальные задачи на стыке разработки, эксплуатации и бизнеса сталкиваются с этим вопросом ежедневно.
Веб-агенты, которые действительно понимают веб-сайты: как слой восприятия Notte решает проблему DOM
Фундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML?Техническая проблема: несоответствие импеданса DOMВеб-агенты традиционно полагались на хрупкие подходы: парсинг DOM, CSS-селекторы и анализ HTML-структуры. Это создаёт фундаментальное несоответствие импеданса между тем, как LLM обрабатывают информацию (естественный язык) и тем, как структурированы веб-сайты (разметка).Рассмотрим типичный подход к веб-автоматизации:
Free Software Foundation пожаловался на атаки на ресурсы фонда
В Фонде свободного программного обеспечения (Free Software Foundation, FSF) рассказали о непрекращающихся DDoS-атаках на IT-ресурсы фонда. При этом команда SysOps FSF включает всего двух штатных технических специалистов и нескольких волонтёров.
Gaunt Sloth — Open Source AI CLI утилита
Прошло довольно много времени с тех пор, как я в последний раз что-либо публиковал на Хабре, около 10 лет или около того, и сегодня настал день, чтобы поделиться своим небольшим Open Source проектом.Проект под названием Gaunt Sloth Assistant — это CLI-клиент для ИИ (AI), созданный на TypeScript (LangChain.js), распространяемый через npm и работающий в Linux, Windows и Mac. Пользователь полностью контролирует промпты, и рекомендуется формировать свои собственные системные промпты, но у него также есть и стандартный.
