О нюансах работы приложений на базе искусственного интеллекта
Когда разработчик получает задачу, он её сначала декомпозирует: разбивает на части, ищет зависимости, проектирует решение. Потом уже пишет код.LLM делает наоборот. Она сразу начинает генерировать — точнее, перебирать паттерны из своего обучающего корпуса, пока не наткнётся на что-то похожее: без проектирования, без понимания.
Вайбкодинг: Как “магия” ИИ превращает ваш проект в Франкенштейна
Модный тренд “Вайбкодинг” (VibeCoding) звучит заманчиво: “Я просто описываю идею на пальцах, а нейросеть пишет код!”. Это похоже на суперсилу, пока вы не пытаетесь запустить это в прод. Спойлер: Вайбкодинг калечит живые проекты. Вот почему.
Anthropic выпустили Claude Opus 4.7
Сегодня Anthropic объявила о выходе Claude Opus 4.7. Модель стала заметным шагом вперёд в программировании: в тестах на реальных задачах Cursor зафиксировал рост с 58% до 70%, CodeRabbit отметил улучшение recall на 10% при стабильной точности, а Rakuten — трёхкратный рост решённых production-задач по сравнению с Opus 4.6.
Unitree R1 на AliExpress по цене Mac Pro: что на самом деле скрывается за $8150
Unitree R1 появился на AliExpress за $8150. Разбираем аппаратные характеристики, сроки поставок (июнь 2026) и критичную блокировку SDK, о которой нужно знать разработчикам перед покупкой.
Как я заставил ИИ писать код по книжке: Clean Architecture + TDD на автопилоте
Для привлечения вниманияЭто продолжение первой статьи
Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия
В 1989 году Дэн Симмонс написал «Гиперион» — роман, который стал классикой научной фантастики. Среди множества идей в книге есть одна, которая с каждым годом, кажется, звучит все актуальнее.В мире «Гипериона» существует Техно-Центр — сообщество искусственных интеллектов, которое развивалось на протяжении столетий. Первые слои кода писали люди еще на Старой Земле. Потом ИскИны начали надстраивать свой код поверх старого. Слой за слоем, поколение за поколением. Так продолжалось сотни лет.
Собственный продукт. Хорошая идея или несбыточная фантазия?
Сегодня мы с Оппонентом обсудим актуальную тему. Импортозамещение объявлено всеобщей целью, многие фирмы провозгласили продуктовый подход.Но реально продуктовых решений мало. Почему же ставят цель, но не идут к ней? Какие преимущества даёт продукт? Что мешает просто подойти и сорвать яблочко? И что делать, чтобы препятствия исчезли?
Пробуем на себе: LLM в разработке
Рассказываю о реальном опыте использования AI в разработке и о тех практических результатах, которых удалось добиться за один год регулярной работы с современными языковыми моделями. Спойлер: получилось многое, но не все.
Вайб-код для настоящих инженеров: старые практики в новых реалиях
Итак, вопреки утверждениям скептиков (среди которых не так давно был и я) ИИ-разработка с двух ног влетела в настоящую промышленную эксплуатацию, и мем уже совсем не тот: не джун теперь роняет прод, а нейросеть убивает статистику доступности гитхаба, амазона, Cloudflare и даже самой мекки вайб-кодинга — сервисов Anthropic и OpenAI.
Мы прожили с Copilot год, и вот что из этого вышло
Я год экспериментировал с on-premise Copilot — прямо над нашими разработчиками, — чтобы проверить: а правда ли эта штука разгоняет разработку на десятки процентов? Делюсь реальными метриками скорости и точности, разбираю, как оно работает на примере нашей инсталляции, и показываю результаты. По пути расскажу про все подводные камни: где ИИ стал турбоускорителем, а где подставил подножку и превратился в скрытую ловушку.Привет, Хабр! На связи Игорь Анохин, руководитель платформенной разработки К2 Облака. Эта статья на основе моего доклада с PyCon
