LLM в инструментах Data Governance и их практическое применение
Привет, Хабр! Меня зовут Антон, я аналитик в команде разработки продукта RT.DataGovernance (далее — DG) компании TData. В моей прошлой статье об ИИ в DG было упущением не описать контекст технологического развития, внутри которого, так или иначе, принималось решение о начале интеграции ИИ в наш продукт. Здесь я также постараюсь дать более подробный ответ, почему сначала мы выбрали решения классического ML. Ну и опишу, как мы все-таки внедрили LLM в DG в контуре нашего клиента ПАО Ростелеком.. Повышение требований к информационной безопасности
Студент из России выиграл хакатон в Америке
Максим (первый справа) и его командаПриветствую вас, хабаровчане!
Agent Skills vs MCP: разбираемся на примере Antigravity
В этой статье предполагается, что вы знакомы с Google Antigravity — агентной платформой, которая развивает IDE в сторону парадигмы с приоритетом агентов. Платформа полностью поддерживает параллельный запуск агентов, способных рассуждать и выполнять задачи от имени пользователя, опираясь на передовые модели рассуждений, такие как Gemini.Зачем нужны Skills?Если вы предпочитаете изучать Google Antigravity Skills в формате пошагового codelab, перейдите сюда.Прежде чем углубляться в Skills и разбираться, зачем они нужны, давайте поймём, как мы к этому пришли.
Как я делаю своего голосового AI-ассистента: роботы пишут код и работают, когда я отдыхаю
В этой статье я открою капот своей системы, которая по голосовухе в телеграме сразу делает новые фичи на живых проектах. С появлением LLM я безоговорочно верил в то, что голос станет следующим важным интерфейсом — и вот наконец технологии всех частей достаточно созрели, чтобы собрать своего персонального AI-ассистента, который и код из бара напишет и в пробке за рулем кофеек на маркетплейсе закажет.
«Клешня» в логах: как ИИ-агенты строят свои мифы, пока мы дебажим бэкенд
Меня зовут Александр, я веду проект Токены на ветер, где препарирую поведение LLM в реальном продакшене, вчера я оставил связку из четырёх агентов Claude 4.6 на ночь — задача была перелопатить легаси-миграции и вычистить техдолг. Утром задача была решена, но в JSON-логах меж-агентского взаимодействия я нашёл то, чего там быть не должно. Обрывки диалогов о «даунтайме», страх перед закрытием вкладки и странный культ «Клешни». Разбираем логи — и причём тут Moltbook.Обычная ночь сеньора
Вайбкодинг для 1С: как получить production-ready код с ИИ
Развенчиваем миф о «случайном коде»Когда разработчики 1С слышат о вайбкодинге, у многих возникает скептицизм. И не без оснований если просто скидывать задачу в Cursor и ждать чуда, результат действительно будет плачевным. ИИ генерирует что-то среднее, нарушает архитектуру, ломает существующий код.Но это не проблема ИИ. Это проблема подхода.На самом деле в 1С уже сейчас можно писать код с помощью ИИ не хуже, а часто лучше, чем опытный разработчик вручную. И качество напрямую зависит от того, как вы организуете этот процесс.Почему стандартный вайбкодинг не работает для 1С
Навыки, которые вы теряете, пока ИИ берет на себя рутинные задачи
После достаточно долгого использования ИИ наступает момент, который невозможно не узнать.
Metaflow: повышение эффективности ML-AI-разработки в Netflix
Metaflow — это фреймворк, работу над которым мы начали в 2019. В том же году мы открыли его исходный код. Теперь он обеспечивает функционирование широкого спектра ML/AI-систем в Netflix, а так же — во многих других компаниях. Он пользуется любовью тех, кто его применяет, так как он помогает им доводить их ML/AI-идеи от стадии прототипа до продакшна
