Skaro: Автопилот для выполнения задач
Хочу представить вам обновление Open Source проекта skaro, обзор на который я делал в этой статье, и автором которого я являюсь.Добавлен режим автопилота — теперь LLM может выполнять задачи самостоятельно.GitHub
ИИ-агент сказал «сделано». Но сделал ли он на самом деле?
Deterministic Commitment Layer: архитектура верификации агентных систем и первый десктопный инструмент для её практического применения«Ты веришь агенту на слово. Но у агента нет слов — только токены» Проблема, о которой мы знаем, но делаем вид, что не замечаемНа прошлой неделе Хабр опубликовал материал о том, как компании платят до 300 000 рублей в месяц за «скрытый аутсорс» задач в ChatGPT. История получила резонанс — но обсуждение ушло не туда. Говорили о доверии, об этике, о трудовом договоре.
Skaro — AI-оркестратор полного цикла разработки
Всем привет!Некоторое время назад я опубликовал статью о своём опыте AI-кодинга и поделился рабочими практиками. В комментариях нашёл много полезного — в частности, упоминания методологии SDD.Это натолкнуло меня на идею: собрать инструмент, который позволяет управлять и автоматизировать процесс разработки, основанной на спецификациях и контроле генерации кода. Я приступил к реализации — очень плотно и почти без сна за все эти дни o_O.
Часть 3: Архитектура нейросети для распознавания голосовых команд
Дорогие читатели!Продолжаю серию статей о моём дипломном проекте «Голосовое управление Умным домом». В Части 1 я рассказал о концепции и видении проекта, в Части 2 — о проектировании пользовательского опыта. В этой части я подробно разберу архитектуру нейронной сети, которая лежит в основе системы распознавания голосовых команд.Это техническая часть серии, где я покажу код, объясню выбор архитектуры и расскажу о технических решениях, которые позволили достичь точности 94.55% на проверочной выборке.
Код стал шумом, а джуны — обузой: как ИИ перестраивает ИТ-индустрию и где теперь точка сборки
Мы привыкли думать, что главным узким местом ИТ-компаний является capacity — количество рук, способных перевести бизнес-требования в рабочий код. Долгие годы индустрия строила "фабрики фич" и масштабировала пирамиду разработчиков. Но генеративный ИИ сломал эту физику.Сегодня производство артефакта (кода, лендинга, дизайна) стремится к нулю по стоимости. Кодинг перестает быть рычагом конкуренции: он коммодитизируется и больше не ограничивает ни рынок, ни организацию. Объем кода и скорость коммитов превращаются в шум — они больше не коррелируют с ценностью продукта.
От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения
Реддит и Хабр
KMP, XCode и 5% мазохистов: как мы писали AI-агентов на 4 платформы
Последние полгода работали с товарищем над двумя приложениями. Оба с Kotlin Multiplatform, одно десктопное, уже в альфе, другое — на 4 платформы: android, ios, web, backend. Много чего повидали, хочу поделиться опытом.
Как я перестал «вайбкодить» с LLM и собрал процесс разработки, который не разваливает проект
Как я перестал “вайбкодить” с LLM и собрал процесс разработки, который не разваливает проект
SDD (Spec-Driven Documentation) – фреймворк для разработки технической документации в репозитории
ВВЕДЕНИЕ
ИИ как инструмент для создания реальных объектов: от генерации картинки к 3D-печатной игрушке
Недавно в Марий Эл состоялась премьера балета «Снегурочка», где визуальные декорации были созданы с помощью ИИ: художник подготовил эскизы, а нейросети оживили их в динамичные проекции. Это показывает, как ИИ выходит за пределы цифрового контента и применяется для физических опытов — от сценических элементов до осязаемых объектов. Вдохновившись таким подходом, я решил протестировать полный цикл создания 3D-игрушки: от текстовой идеи до пластиковой фигурки жирафа. Но с акцентом на практичность — минимизируя ручной труд за счет ИИ, учитывая распространенные ошибки и глобальные тенденции.
