Инженер-продакт
Привет, Хабр!Решил сегодня поделиться некоторыми мыслями, которые накопились в последнее время, надеюсь будет интересно и полезно. Это лонгрид.Инженер-продакт
Малые языковые модели: где пригодятся SLM и что учесть в работе с ними
Сегодня малые языковые модели (SLM) все чаще оказываются в центре внимания: на первый взгляд, они почти не уступают LLM, при том, что ресурсов тратят намного меньше.Но тут, как всегда, есть нюанс (и не один): обсуждаем, так ли хороши SLM, где они действительно могут быть полезны, а где пока буксуют. А еще разбираемся, почему — на наш взгляд — серьезных конкурентов для LLM из них пока не выйдет.
Профессионал и Системы
ПРАВО НА СОБСТВЕННОЕ МНЕНИЕВ «ИИ и инфляции качества» я писал о снижении стоимости интеллектуальной итерации. Если дополнительная проверка раньше занимала два часа, а теперь десять минут, меняется не только производительность: меняется представление о нормальном результате. В «Человеке и Рое
Как мы развиваем АСК Легарус: улыбаемся и пашем. Полгода спустя
Полгода назад я написал первую статью о том, как мы развиваем АСК Легарус, и закончил её словами, что постараюсь писать об этом регулярно.Ну что же. Прошло ровно полгода.Видимо, для меня это и есть регулярно 😊Зато теперь есть о чём рассказать. И есть где. Корпоративный блок конечно хорошо, но думаю наш опыт будет интересен и хабражителям. До конца не понимаю что можно публиковать на Хабре а что нет, надеюсь не погонят 🙈
Вайбкодинг всерьёз: деньги на токены и очень неоднозначные ощущения
Мой код работает. Он собирается, проходит тесты и делает ровно то, что задумывалось. Проблема в другом: я не могу с уверенностью сказать, что именно внутри него происходит, и это напрямую угрожало добавлением новых фишек.Первую версию проекта мы с другом писали почти руками, зато каждый коммит был понятен до последней строки. Потом я остался один, подключил AI‑агентов, и темп вырос настолько, что моё понимание перестало успевать за строчками. Итог четырёх месяцев
Помните исследование про «ИИ замедляет на 19%»? Его повторили — и оно сломалось
В июле 2025 г. METR опубликовал результаты эксперимента с участием 16 опытных Open source-разработчиков. Для исследования использовали задачи из их собственных репозиториев, а участников случайным образом разделили на две группы: «с ИИ» и «без ИИ». Результат показал, что работа с использованием ИИ оказалась на 19% медленнее. При этом участники были уверены, что стали быстрее на 20%. С тех пор цифру «минус 19%» приводят в спорах о том, действительно ли ИИ помогает программистам.
ИИ заберёт тексты и код. Но это никогда не было главной работой человека. Часть 3
Всем привет! Я — философ науки и техники и технический писатель. Последние пару лет мою профессию регулярно «хоронят». Большие языковые модели всё лучше пишут документацию, а если вы работаете с текстами, кодом или другим цифровым контентом, то наверняка и сами уже заметили, как меняется привычный процесс работы. Кажется, что ИИ научился делать всё больше задач, которые раньше выполнял человек. Но производство текста, кода и другого контента лишь верхушка айсберга любой IT-профессии. Во второй части
