Что будет с инженерами?
Мы занимаемся разработкой электроники для легкого электротранспорта и на днях обсуждали с нашими hardware-инженерами, сможет ли ИИ их заменить. С программистами уже всё понятно, их будущее выглядит печально. Причём последние программисты сейчас как раз дописывают код, который позволит ИИ окончательно обойтись без программистов. Символично.
Зачем разработчику погружаться в продуктовый контекст и как в этом помогает ИИ?
Порассуждали на эту тему в гостях у подкаста Moscow Python — ребята предложили вместе записать первый оффлайн‑выпуск после долгого перерыва. Поговорили о том, где граница между ролями продакта и разработчика, как ИИ ускоряет релиз и стоит ли всецело доверять LLM.СпикерыАндрей Меркулов — тимлид одной из команд разработки «Онлайн‑бухгалтерии». Экспериментирует с агентской разработкой.Дмитрий Чуклай — продакт в кругах Horizontal AI и AI в SDLC. Использует LLM для создания прототипов и обдумывания идей.
От «когда-нибудь» к работающему прототипу: как LLM дала идее шанс
Привет! Меня зовут Владислав Козлов, я тимлид аналитиков Business Security в Авито. Хочу поделиться с вами интересным опытом взаимодействия с LLM, который позволил мне дёшево и быстро проверить свою идею. А заодно — рассказать об интересном алгоритме кластеризации, который мы с моделью придумали и реализовали в виде библиотеки.
Figma приобрела команду платформы для создания виртуальных кодов Bud
Figma приобрела команду, стоящую за платформой для создания приложений на основе ИИ Bud (ранее Orchids).
Границы применимости LLM в мобильном UI-дизайне
LLM уже умеют быстро собирать мобильные макеты, и на первый взгляд результат часто выглядит убедительно. Кнопки похожи на кнопки, bottom sheet на bottom sheet, экран не разваливается, и его можно показать на обсуждении. Но на практике это всего лишь аккуратный черновик, который ещё нужно как следует доработать: посмотреть компоненты, состояния, навигацию, safe area, длинные тексты и поведение на маленьком экране.
How I Use AI as a Product Owner at EXANTE: From Research to Release
Hello, my name is Nastya. At EXANTE I have worked my way from Junior QA to Product Owner, and I often write about how we develop features. Today I want to share how I restructured my routine and learned to complete tasks faster and more efficiently with AI tools.A product owner's work involves many stages: discovery, design, writing requirements and specifications, supporting delivery, collecting feedback after release, and a great deal of communication. Each stage has its own rhythm, artefacts and points of friction. Almost every one of them, including competitor analysis and benchmarking, feature specifications, mockups and prototypes, and transcription of user interviews, used to start from a blank page.After months of working with AI, I can say it excels at one thing: turning a blank page into a draft. Not a final answer or a ready solution, but a draft. This understanding helps me use AI in a way that makes it useful rather than dangerous.
