Нейросети вместо рутины: опыт операционной дирекции COMETAL
Часто можно услышать, что ИИ – это про что-то далёкое и сложное. Но на практике оказывается, что нейросети отлично справляются с задачами, которые мы сами делаем каждый день и которые уже порядком надоели. В нашей операционной дирекции COMETAL мы пошли именно этим путём – взяли самые рутинные процессы и попробовали отдать их машинам. Расскажу, что из этого вышло.Меня зовут Анастасия Кривцова, я операционный директор COMETAL. Мы – цифровая платформа для промышленной кооперации, дочка «Северстали». Объединяем больше 500 производств по всей стране, работаем с металлообработкой и машиностроением.
Тестировал генерацию изображений в Nano Banana Pro: что работает, что нет
Несколько месяцев, несколько сотен генераций — честные выводы без маркетингаЗадача была прикладная: наладить поток визуального контента без фотостудии. Карточки товаров, имиджевые иллюстрации, визуалы для соцсетей. Студийная съёмка обходится в 25 000–44 000 ₽ на 50 снимков, плюс неделя ожидания — хотелось понять, насколько реально перевести это на нейросети.Тестировал через Nano Banana Pro
Мост между SAST и фаззингом: как из сработки SAST получить подтверждённую уязвимость
Инструменты статического анализа (SAST) лишь подсвечивают вероятные уязвимости, генерируя гипотезы. Динамическое тестирование (DAST) и фаззинг, напротив, выявляют реальные сбои на работающем приложении и фиксируют вектор атаки, но не указывают на конкретную строку в исходниках. Традиционно эти два подхода существуют в изоляции, образуя методологический разрыв, преодолеть который способен только AppSec-эксперт путем кропотливого ручного триажа.
Как маркетплейсы победили интернет-магазины и что будет дальше
Помните интернет-магазины, где на странице контактов висел номер ICQ? Зелёный цветок показывал, что менеджер онлайн и может ответить на запрос. А про квитанцию Сбербанка в способах оплаты? Её нужно было распечатать, заполнить и отнести в отделение. Та ещё интернет-торговля.
Кто такие синтетические покупатели и почему они меняют e-commerce
Электронная коммерция (e-commerce) долго училась понимать покупателя через данные: что человек искал, на какие карточки нажимал, где бросал корзину, как реагировал на скидки и какие товары покупал вместе. Эта аналитика стала основой онлайн-торговли, но у нее есть ограничение — она почти всегда объясняет то, что уже произошло.
Регион выхода — это инфраструктура, а не настройка у пользователя
Сервис открывается, отвечает, всё работает — но цены в другой валюте, половина функций спрятана, а платёжный шаг падает с невнятной ошибкой. Через час выясняется, что выдача зависит от того, из какого региона пришёл запрос, а вы ходите из «неправильного». Знакомо всем, кто проверял локализацию продукта или подключался к региональному B2B‑порталу из другой страны.Дальше обычно появляется VPN до нужного региона, и на этом задача считается решённой. На практике решённой она не считается — просто проблема переезжает в то место, где её не видно. Прежде чем чинить, стоит выписать, что вообще должно работать:
Процессы vs инструменты: как Авито Sales строит QA с нулевыми сдвигами сроков
Привет, Хабр! На связи Екатерина Серикова и Глеб Дмитриев, мы QA-инженеры в команде Авито Sales. В этой статье мы расскажем, как выстроили процесс обеспечения качества в Распродаже, где сроки нельзя сдвигать, а нагрузка на корчасть почти 2 млн RPM, а цена бага очень высока.Это не история про «идеальный процесс». Она скорее про рабочую систему, которая помогает не сгореть команде и не терять качество, когда QA в проекте один, а разработчиков восемь.
3 дня вместо 6 месяцев. Я перестала ждать разработчика и собрала продукт сама
6 месяцев. Это сколько мы строили продукт с внешним разработчиком. Потом я психанула и сделала за 3 дня сама с помощью AI. Дальше — что я поняла из этого опыта.Эта статья — не «AI заменит разработчиков». Это про другое — про то, как методология работы меняется, когда у тебя есть AI как партнер.Что строили
AI-агент своими руками: память, браузер, задачи и навыки — без боли
Привет, Хабр!Так уж вышло, что майские праздники я провёл дома — залечиваю травму после катания на длинной доске с колёсиками. Развлечений в такой ситуации не очень много, а одно из немногих, которое всегда со мной, — разработка программных проектов.Этим я занимаюсь на работе, дома, в отпуске — везде. Такой уж человек.И вот появилась возможность спокойно заняться старыми пет-проектами и наконец реализовать давнюю идею: написать простую базу для создания AI-агента, максимально упростив архитектуру и сделав её удобной для быстрого расширения под собственные задачи.
AI для PHP-разработчиков. Часть 7: Экосистема AI-агентов в PHP – от простых вызовов OpenAI до мультиагентных платформ
Это седьмая часть проекта.Часть 6: Bag of Words и TF–IDF – как компьютер превращает текст в математикуЧасть 5: От массивов к GPU: как PHP-экосистема приходит к настоящему MLЧасть 4: Практическое использование TransformersPHPЧасть 3: Практика без Python и data scienceЧасть 2: Собираем простейшую RAG-систему на PHP с Neuron AI за вечерЧасть 1: Как я пытался подружить PHP с NER – драма в 5 актах
