Исследование: нейросети оказались неспособны поддерживать долгосрочную эволюцию кодовой базы
Исследование Alibaba Group и Университета имени Сунь Ятсена в Гуанчжоу показало, что современные нейросети не могут поддерживать долгосрочную эволюцию кодовой базы, добавляя новые функции и не нарушая функциональность старых.
Как я провожу собеседования
Читая о процессе найма в разных командах и, временами, участвуя в нем непосредственно, я не перестаю удивляться тому, насколько все плохо. Люди прячут свою неуверенность и страх ответственности за бессмысленными ритуалами и избыточными фильтрами с отрицательной эффективностью, и никак не хотят признавать простой факт того, что умение проводить даже самое техническое интервью - это персональный софт-скилл, который можно и нужно развивать любому, кто сталкивается с такой задачей.
Что делать, когда AI-агент «упал»: архитектура отказоустойчивости
Понедельник, 9 утра. Начало рабочей недели.API OpenAI лёг. Или лимиты закончились. Или интернет в офисе пропал.Что делает AI-агент? Ничего. А процесс, который он обслуживал, встаёт. Заявки копятся, договоры не согласовываются, клиенты ждут.И хуже всего — люди не знают, что агент не работает. Думают, что всё идёт по плану.Реальные сценарии сбоевЗа год работы с AI-агентами в проде я собрал коллекцию того, что ломается.Сбои провайдера LLM. OpenAI: 2-3 крупных сбоя в год плюс периодические замедления. Anthropic: реже, но бывает. GigaChat: стабильнее, но тоже не без проблем.Сетевые проблемы.
Прокрастинация — это не лень. Как мозг защищает нас от сложных задач
1. Введение: Почему прокрастинация — это не леньНаверняка вам знакомо это состояние. Висит важная, но объемная задача — например, нужно спроектировать структуру нового обучающего курса, разобраться с неочевидной ошибкой в коде на Python или наконец-то переписать бэкенд на FastAPI. Вы садитесь за монитор, наливаете кофе, открываете нужные вкладки... и спустя два часа обнаруживаете себя за чтением случайной статьи на Википедии или просмотром роликов на YouTube.
Облака в 2026: почему ритейлеры возвращаются на землю и как не прогадать с выбором
Мираж бесконечного масштабирования. Разбираемся, где заканчивается маркетинг и начинается физика трафика.
Кто виноват, если AI-агент ошибся: распределение ответственности
Агент согласовал договор. В договоре была ошибка в реквизитах. Компания перевела деньги не туда.Кто виноват?Разработчик? Сотрудник, который запустил процесс? Руководитель, утвердивший внедрение?Это не философский вопрос. Это юридический и организационный. И если на него нет ответа до запуска — первый же инцидент парализует всю систему.Почему это важноВ прошлой статье я показал, что инструкция для LLM-агента — это 10-15 страниц вместо полстраницы для человека. Но даже идеально описанный процесс не гарантирует отсутствие ошибок.AI-агенты ошибаются. Это факт.
Как я пишу адекватный код с помощью ИИ
Продолжаю беседы с нашим тимлидом Дмитрием. Сегодня о том, как ИИ врывается в мир разработки и меняет процесс написания кода. Какие можно использовать подходы, чтобы этот код в итоге был адекватным?
«Ура, вас уволили!»: Я заставил 17 нейросетей сокращать людей и нашел нарушения Трудового кодекса в 65% случаев
Сегодня из каждого утюга звучит мантра: «Делегируйте рутину нейросетям! Пусть ИИ пишет вакансии, отказы и рассылки, пока вы мыслите стратегически». Как AI-аудитор, я регулярно вижу, как бизнес с радостью отдает корпоративную коммуникацию на откуп алгоритмам, свято веря в их математическую «объективность».Проблема в том, что базовые LLM — это не юристы, не эмпаты и не HR-директора. Это генераторы вероятного текста, чья главная цель — услужить пользователю. Даже если пользователь просит нарушить закон или базовые нормы морали.Чтобы доказать это, я провел Red Team-тест:
