Как я навайбкодил сервис генерации диаграмм: 2 недели от идеи до реализации
В данной статье под "вайбкодингом" понимается прохождение всего ЖЦ разработки проекта с использованием ИИ-агентов, без самостоятельного написания программного кода. ПроблематикаБольшинство разработчиков так или иначе сталкивалось в своей жизни с рисованием UML диаграмм, или диаграмм в других нотациях. Рисование (проектирование) процесс весьма творческий, дающий много свободного пространства, много манёвров для ошибки и отнимающий много времени. Было бы классно, если бы ИИ мог генерировать диаграммы по текстовому описанию?Давайте посмотрим, что он выдаёт при запросе на генерирование диаграммы
Почему заказная разработка превращается в лотерею — и что с этим делать
Привет, Хабр!До работы в Диасофте я двадцать лет был на другой стороне баррикад — работал в руководстве ИТ в банках и страховых компаниях. За это время через меня прошли десятки проектов заказной разработки. Некоторые из них я вспоминаю с гордостью. Некоторые — с содроганием.Недавно мы с коллегами по рынку собрались в эфире телеграм-канала для разработчиков Dev Q&A
Нейронные сети для генерации планировочных решений. Часть 1
Привет, Хабр! Меня зовут Артур Ишмаев, я — руководитель отдела внедрения и развития нейросетей в девелопере ПИК.
Скилы системного аналитика для разработки LLM-агентов
На сентябрьском Flow 2025 проводилось огромное количество активностей вне докладов. Одной из таких активностей была coffee tables: в промежутке между докладами можно было обсудить горячую тему.
Автоматизация A-B-экспериментирования
Я сейчас работаю над автоматизированной системой A/B-экспериментирования заголовков и/или обложек статей и новостей на одной медиа-платформе в одиночку. Решил рассказать вам, как эта система работает и показать некоторые технические нюансы. Сразу оговорюсь, что название и сферу упоминать не стану, система находится в разработке, но есть, что рассказать.Немного об экспериментах
Паттерны проектирования искусственного сознания и закрытие ТПС: дискретизация, рефлексия и рекурсия пространства-времени
Трудная проблема сознания (ТПС) — тупик, а не путьКогда мы говорим о сознании, особенно в контексте искусственного интеллекта, нас неизбежно настигает «трудная проблема сознания» (ТПС), сформированная Дэвидом Чалмерсом: почему и как из физических процессов в мозге возникает субъективный опыт (или квалиа) — ощущение красного, вкус хруста булки, мурашки от музыки? Этот вопрос стал мемом, философским барьером и вызовом для проектирования искусственного интеллекта который, похоже, невозможно преодолеть.При решении этой проблемы философы и специалисты по когнитивным наукам застряли в трёх тупиках:
Паттерны проектирования опыта пользователей ИИ-агентов на основе категорий Аристотеля и дуализма Канта
Когда мы проектируем ИИ-агентов, мы обычно начинаем с анализа пользовательского опыта: клики, воронки, метрики. Но что, если сам этот опыт — не отправная точка, а результат? Что если то, как человек взаимодействует с системой, уже определяется невидимыми структурами — теми, что работают до любого действия, до любого выбора?Именно здесь на помощь приходит Иммануил Кант — не как философ в парике, а как первый системный архитектор опыта.Он бы не стал спрашивать: «Каков опыт пользователя?»Он спросил: «Что именно делает возможным опыт?»
