Всем привет, меня зовут Евгений Тихонов я работаю в Банке Уралсиб, в дирекции по сопровождению комплаенс-систем, факторинга и электронных продаж. Я хочу рассказать вам о простом кейсе, который облегчил жизнь отдела разработки рекламных crm-кампаний.

Стоимость эксперимента с новой технологией продолжает снижаться. Проверить идею сегодня можно за вечер, а отдельную задачу передать ИИ-агенту и получить результат за минуты. Для бизнеса это меняет привычную логику внедрения. Теперь вопрос не только в том, что можно сделать с помощью ИИ, но и в том, как встроить его в рабочие процессы так, чтобы это принесло реальную пользу.

Эту тему подробно разобрали на девятом митапе MWS для ИТ-руководителей. Эксперты обсудили, как компаниям работать с неопределенностью, когда стоит внедрять ИИ-агентов, как сохранить управляемость и перестроить процессы так, чтобы технологическое ускорение действительно приносило бизнес-результат.

410 вариантов писем, сотня микросервисов и до 15 файлов, которые приходилось править ради одной нотификации. Добавление письма превратилось в квест: создай компонент, подключи, опиши параметры, зарегистрируй — и молись, что ничего не забыл.

Мы устали и автоматизировали это. Теперь описываем контракт письма в OpenAPI, а CLI генерирует весь boilerplate — от NestJS-артефактов до React-компонента с типизированными пропсами. Часы работы сжались до минут.

Меня зовут Денис, я фронтенд-разработчик в ЮMoney. В этой статье расскажу, почему мы пришли к кодогенерации, как устроили процесс и что в нём изменилось для разработчиков, дизайнеров и тестировщиков. Материал будет полезен тем, кто работает с React, NestJS или TypeScript и хочет перестать писать однотипный код вручную. Особенно если поддержка UI-компонентов и API-слоя отнимает время, которое лучше потратить на реальную логику.

Когда я только начал применять языковые модели в работе с TIA Portal, всё выглядело довольно привычно. Копируешь в чат фрагмент SCL-кода, описываешь задачу, получаешь объяснение или готовую функцию. Иногда результат можно использовать почти без изменений, иногда приходится долго уточнять контекст.

Но довольно быстро я упёрся в очевидное ограничение: модель видит только то, что я ей показал.

Если ошибка находится в одном блоке, этого может быть достаточно. В реальном проекте всё обычно сложнее. Один сигнал формируется в одном месте, проверяется в другом, сохраняется в DB, затем участвует в нескольких условиях и в итоге влияет на работу совершенно другого участка программы.

Чтобы получить полезный ответ, приходится вручную искать связанные блоки, копировать их в чат, объяснять структуру проекта, передавать сообщения компилятора, а затем снова возвращаться в TIA Portal за очередным фрагментом информации.

В какой-то момент у меня возник простой вопрос: почему модель вообще должна ждать, пока я принесу ей очередной блок? Можно ли дать ей возможность самостоятельно изучить проект TIA Portal, найти нужный код, проверить свои предположения и подготовить изменения?

Так появился OpennessLLM.

У нас семь публикаций в день на четыре площадки, и все они идут через один общий Chrome с живыми сессиями.

Девять месяцев назад я начал запускать таймер каждый раз, когда сажусь за конкретную задачу. За это время одна категория “студия” превратилась в систему проектов, ролей и описаний, а тайм-трекинг стал способом оценивать работу не по ощущениям. Рассказываю, как я веду Toggl Track, почему отдельно считаю управление, разработку и созвоны, что помогает не забывать про таймер

Есть у меня довольно простой автомобильный сценарий. Я сажусь в машину, телефон автоматически соединяется по Bluetooth с магнитолой, а самой магнитоле для навигации, пробок и прочих радостей нужен интернет через Wi‑Fi. Каждый раз доставать телефон, открывать шторку и вручную включать точку доступа мне в какой-то момент окончательно надоело.

Казалось бы, задача на пять минут: поймали подключение нужного Bluetooth-устройства и вызвали системную функцию включения hotspot. Но с недавних пор эту лавочку в Android прикрыли. Обычному стороннему приложению прямого доступа к управлению tethering уже не дают, даже если пользователь сам этого хочет.

В итоге получилось небольшое приложение BlueSpot на C#/.NET, которое делает ровно одну вещь: при подключении к выбранному Bluetooth-устройству включает системную Wi‑Fi-точку и присылает уведомление. Root не требуется, но без небольшого легального извращения в виде Shizuku не обошлось.

Разработка постепенно меняет привычное разделение работы между человеком и инструментами. ИИ берет на себя не отдельные операции, а последовательность действий, для которой раньше требовалось участие специалиста. Но вместе с ростом автономности меняются и требования к самой системе. Агент должен понимать контекст проекта, знать внутренние правила и иметь доступ к инструментам, с которыми работает команда, а не просто искать информацию и писать код. 

Эту тему подробно разобрали на восьмом митапе MWS для DevOps и SRE. Эксперты из MTC Web Services и Orion Soft показали разные стороны перехода к агентной разработке и поделились кейсами, как ИИ потихоньку превращается в виртуального сотрудника — агента, действующего без постоянного сопровождения человека, и что для этого приходится менять в инженерных процессах.

3 сентября в Санкт-Петербурге пройдет Петербургский цифровой хаб 2026. Программу уже утвердили: за один день на площадке соберут несколько ИТ-треков, прямые встречи заказчиков и поставщиков решений, а также сессию Инфостарта об искусственном интеллекте в 1С.

Форум в первую очередь рассчитан на ЛПР, ИТ-директоров, руководителей цифровых подразделений и представителей компаний, которые выбирают решения для автоматизации и развития ИТ-инфраструктуры. Но отдельные сессии будут полезны и практикам: разработчикам, архитекторам, администраторам, аналитикам и руководителям команд.

На объекте уже проложена шина RS-485, устройства работают по Modbus RTU, но из-за сложности или высокой стоимости прокладки кабеля требуется заменить этот участок линии беспроводным соединением. Такая задача часто встречается при удалённом считывании промышленных приборов, передаче данных с сельскохозяйственных датчиков и мониторинге инженерного оборудования зданий.

Есть ошибки, которые невозможно предотвратить внимательностью.

Клиент присылает фотографию заявления на возврат. На ней от руки написан расчётный счёт — двадцать цифр. Сотрудник переносит их в платёжное поручение. В какой-то момент один человек из ста ошибётся: перепутает местами две цифры, примет тройку за восьмёрку, съедет строкой. Платёж уйдёт, банк его развернёт, деньги вернутся, клиент прождёт ещё неделю и напишет злое сообщение.

Виноватых нет. Все старались. Просто задача «безошибочно переписать двадцать цифр с фото» не решается старанием — она решается тем, что её не должно существовать.

Меня зовут Михаил Аймаутов, я отвечаю за ИТ и автоматизацию в Wollmer — компании, которая занимается бытовой техникой. Расскажу, как мы перестроили самый ручной процесс в компании, и почему бо́льшая часть работы оказалась не про код.

Недавно на Хабре был выложен перевод большого интервью Маска о роботах и ИИ, которое он дал The Economist.

Его прогноз на 2036 год можно уложить в три строки: ИИ превзойдёт суммарный человеческий интеллект, армии человекоподобных роботов начнут производить товары и услуги в изобилии, а деньги потеряют значение.

Когда я читал его, меня не покидало ощущение того, что он многое не договаривает и избегает некоторых важнейших тем. Давайте же разберёмся в том, где он не прав.