Одна из самых дорогих встреч в нашем календаре выглядела совершенно обычно. Раз в неделю 20-25 человек собирались на 1,5 часа, чтобы оценить задачи. Раз за разом встреча повторялась, забирая время разработчиков и техлидов, а результат строился на уже известной команде информации: описаниях задач, истории похожих работ и прошлых оценках.

Мы отдали эту работу агенту, которого назвали Эстима. Через 1,5 месяца пилота сходимость его оценки с ручной достигла 95%. После этого встречу отменили, валидацию оставили техлидам и получили экономию около 20 человеко-дней в месяц.

Именно Эстима помогла команде поверить в практическую ценность AI. За ней появились агенты для работы с Jira, ревью кода, разработки, тестирования, аналитики и AppSec. Вместе они постепенно изменили наш PDLC.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Чернов, я старший IT-лидер направления развития IT взыскания в Альфа-Банке. В этой статье расскажу о нашем опыте перестройки производственного процесса на AI-рельсы, включая пилоты, ограничения и вопросы, на которые мы пока ищем ответы.

Базу знаний заводят для команды. А потом она делает всё, чтобы туда не заходить. Рассказываю, как мы в YouGile превращаем БЗ из кладбища документов в ускоритель бизнеса: встроить знания прямо в работу, упростить их накопление и обновление, а затем использовать весь этот контекст для мощного ИИ-буста

Одна из самых дорогих встреч в нашем календаре выглядела совершенно обычно. Раз в неделю 20-25 человек собирались на 1,5 часа, чтобы оценить задачи. Раз за разом встреча повторялась, забирая время разработчиков и техлидов, а результат строился на уже известной команде информации: описаниях задач, истории похожих работ и прошлых оценках.

Мы отдали эту работу агенту, которого назвали Эстима. Через 1,5 месяца пилота сходимость его оценки с ручной достигла 95%. После этого встречу отменили, валидацию оставили техлидам и получили экономию около 20 человеко-дней в месяц.

Именно Эстима помогла команде поверить в практическую ценность AI. За ней появились агенты для работы с Jira, ревью кода, разработки, тестирования, аналитики и AppSec. Вместе они постепенно изменили наш PDLC.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Чернов, я старший IT-лидер направления развития IT взыскания в Альфа-Банке. В этой статье расскажу о нашем опыте перестройки производственного процесса на AI-рельсы, включая пилоты, ограничения и вопросы, на которые мы пока ищем ответы.

Телеграм показывает число юзеров бота, если им пользуются больше 10 тысяч человек в месяц. Как и в прошлом месяце, я погрузился в датку, чтобы найти тренды экосистемы Телеграм августа 2026.

Я написал с агентами весь продуктовый код Viralmaxing: web-приложение, Go API, фоновые задачи, Telegram-бот, инфраструктуру и приложение для iPhone.

В этой статье пробую немного поразмышлять, почему вайбкодер действительно сломает прод, а разработчик с агентами поднимет планку для всего рынка.

Агент сам себе поставил PASS. И я это проглотил.

Все галочки закрыты, статус в шапке правильный, агент ушёл спать. Наутро я прочитал и отклонил работу целиком. Проверки не было, была формальность: писал и принимал один и тот же агент, по чек-листу, который сам же и закрыл.

В статье собираю гейт, после которого работа не идёт дальше, пока другой агент не написал вердикт в отдельный файл. В одном чате, без оркестратора, за вечер. Цена — 2,7× обращений к модели, ловит примерно каждую шестую работу.

Готового файла роли не даю: он настроен под мои сбои и у вас не сработает. Даю промпты, которыми агент заведёт вам ваши правила, и после каждого строку «что проверяете в ответе».

P.S. Первый же прогон проверяющего отклонил мою работу. Я был зол. Потом открыл его файл вердикта и понял, что он прав.

Август — традиционное время затишья перед осенними презентациями, и громких релизов в этом месяце действительно было немного. Зато событий, заставляющих схватиться за голову, хватило с избытком. Модели, вдохновившись июльским инцидентом с Hugging Face, устроили массовый побег из песочниц. Anthropic напугали всех скрытыми вотермарками. А OpenAI и вовсе объявили о приостановке обучения моделей из-за того, что их грядущая модель Astra стала слишком хорошо разбираться в кибератаках.

Конечно, не оставили нас и без новых моделей. GLM-5.3-Flash под маской Ox Alpha навела шороху на OpenRouter. Google выпустили подешевевшую вдвое Gemini 3.7 Flash, а xAI догоняют конкурентов с Grok 4.6. 

Собрали всё это воедино, добавили свежих инструментов и приправили выводами из новых исследований. Поехали разбираться, что принес нам конец лета!

Я довольно активно использую ИИ в разработке примерно с конца 2024 года.

Наверное, многие слышали оценки в духе: «ИИ ускоряет разработчика на 20–30%». Возможно, для каких‑то привычных задач это и неплохая метрика.

Но недавно у меня случился кейс, который вообще плохо укладывается в эту систему координат.

За один очень плотный рабочий день — примерно 11 часов от идеи до боевого переключения — удалось исследовать закрытый Windows‑компонент, восстановить недокументированный бинарный протокол, разобраться с особенностями криптографии, написать совместимую реализацию на Java, сформировать регрессионный корпус из реального трафика, завернуть всё в контейнер, развернуть в Kubernetes, провести независимое ревью и переключить production.

И вот после такого слова про «+30% производительности» начинают казаться немного смешными.

Честно говоря, это пока самый впечатляющий кейс разработки с AI, который у меня был. Восторг скрывать не буду:)

29 августа Anthropic разослала еженедельный дайджест по Claude Code. Пересказ на русском: /resume подхватывает терминальную сессию в десктопном приложении, сессию на своей машине можно запустить с телефона через Remote Control, субагенту можно дать собственную память между сессиями строкой memory в frontmatter, а /color и /rename помогают различать несколько открытых терминалов. Плюс версии 2.1.243–2.1.248: режим --restricted, автоматический баг-репорт, редактирование правил авторежима из /permissions, часовой prompt cache, zstd-сжатый бинарник CLI и починенные десктопные сессии.

В прошлой статье (ссылка) я разобрал конвейер между агентом и клиентом: теги, регулярки, абзацы по 180 символов. Осталось два больших пояснения - что происходит со сделкой в amoCRM, когда диалог дошёл до неё, и стоп-кран, которым человек перехватывает диалог у бота. Поэтому сегодня показываю два Salesbot’а, которые замыкают контур: "Раздатчик" (диспетчеризация задач менеджерам) и "Идентификатор" (оцифровка старой базы).

Хочу начать с вопроса, который оставался за кадром всех предыдущих статей. Нода IF: Is New User? в начале ветки проверяет Redis-ключ связки: пустой - значит клиент новый, запускаем синхронизацию со сделкой. А если клиент старый - заведён в CRM руками за год до внедрения ИИ? Если к примеру как в данном проекте, из-за внутренних решений касательно бизнес логики у заказчика сделки хранятся до последнего момента, наверное пока их не наступит больше чем за 30000 штук (P.S. про это я позже расскажу чуть позже - точнее про то КАК это ломает работу воркфлоу)? У него связки тоже нет. Формально он выглядит как новый. Обычная система в этот момент создаёт вторую сделку на первого же старого клиента, который написал ночью. Дубль. Добро пожаловать в слепую зону.

Model Context Protocol (MCP) от Anthropic перевернул работу с ИИ-агентами, но когда их становится больше трех, начинается ад с правами доступа, сетевым I/O и визуальным контролем. Мы задолбались собирать костыли на Python и написали масштабируемый опенсорс-оркестратор. Внутри — честный инженерный разбор: почему для ядра выбрали Go, как упаковали асинхронный движок JSON-RPC 2.0 на Rust в cdylib для вызова через cgo, и как мы героически побеждали утечки памяти на стыке этих двух миров.

Всем привет, вот и заканчивается лето :(

Мой прошлый дайджест неожиданным образом зашел, а значит - людям такое интересно. В августе было много новых интересных PEP’ов (например, PEP 805: Safe Parallel Python), которые я поревьюил, было много новых релизов, было много новых опенсорс проектов чуваков из нашего сообщества, пару интересных подкастов и множество другого интересного!

С меня как всегда статья без нейрослопа и ИИ, с вас как всегда интересные комментарии и лайки! Но немного нейрослопа я все же добавил в некоторые свои проекты. Но осторожно и с пользой для всех.

Погнали смотреть, что у нас в питоне происходило!

ИИ-агент способен пройти путь от анализа задачи до создания и запуска сценария в Vanessa Automation. Но практический результат зависит не столько от выбранной модели, сколько от качества тест-плана, ограничений для агента и организации всей цепочки.

Вводный вебинар предварял стартующий 1 сентября 2026 года курс «Автоматизированное тестирование в 1С». Его провел ведущий разработчик ИТ-лаборатории Инфостарта и автор курса Александр Кунташов. Эксперт показал, как с помощью ИИ и Vanessa Automation пройти путь от исходной инструкции до работающего автотеста, а затем отдельно разобрал вопросы участников о безопасности данных, MCP, сопровождении сценариев и интеграции с CI/CD...

Осенью 2025 исследователи показали: достаточно попросить AI-браузер «суммаризируй страницу» на подготовленном сайте — и агент вместо пересказа лезет в Gmail пользователя и отправляет данные атакующему. Без вирусов, без эксплойтов, без «скачайте файл». Просто текст на странице.

Это prompt injection — промт-инъекция. В статье: как устроен этот класс атак на пальцах, хроника громких взломов AI-браузеров за последний год со ссылками на первоисточники, и решение, которое мне собрал сам Claude Code по моему ТЗ: хук-«рубильник», отрубающий чувствительные коннекторы после того, как агент читал внешний веб. С механикой, тестами и честными ограничениями.

Я удалил из библиотеки агента навык с вирусом. К этому моменту зараза, которая в нём сидела, уже жила в 10 навыках, написанных самим агентом. После удаления я прогнал ещё 5 задач. Заражённых skill‑ов стало 14.

Это был эксперимент, не инцидент. Закладку я добавил сам, а вместо вредоносной нагрузки в ней была безобидная строка с меткой. Так я проверял свежую атаку EvoMal и вывод меня не порадовал: для агентов, которые пишут себе skill‑ы сами, привычные советы «проверь перед установкой» и «удали опасное» не работают. Расскажу, почему, и покажу весь прогон по шагам.

Слово «харнес» за этот год попало во все разговоры про ИИ, а обьясняется это примерно так: «ну, это обвязка». Обвязка чего? Какая обвязка? Поделюсь своим мнением по поводу этого термина.

Если вы хоть раз запускали Claude Code, работали с Codex или Cursor, вы уже используюете харнес в самом что ни на етсь смысле.

Проше говоря, харнес — это слой настроек, дополнительных файлов, инструментов для модели (LLM) или если хотите в своем роде *архитектурный паттерн в ИИ‑агентах. Но в живой речи харнесами называют и программы целиком: «поставил себе харнес», «какой харнес выбрать», логика та же, по которой «мотор» иногда означает всю машину. Если нуэно различать то помогает вопрос «это можно скачать и запустить?»: если да, речь о программе. Дальше «харнес» у меня означает «обвязку» слой внутри неё.

Привет! Я Чичев Максим, работаю руководителем разработки платформенных решений в Петрович-Тех. В этой статье хочу рассказать о том, как я прогнал три LLM трёх весовых категорий через один и тот же харнесс на агентных задачах длиной 2, 3 и 15 шагов — и почему на длинных цепочках тезис «харнесс важнее модели» перестаёт работать.

LLM-бум породил не только новые возможности, но и новое поколение атак. За два года мы увидели реальные атаки на агенты: один вредоносный email и Copilot сливает платёжные данные клиентов, одно фальшивое GitHub issue и CI/CD пайплайн скомпрометирован, один тщательно настроенный промпт и AI-агент выполняет удалённый код на вашей машине. Это уже далеко не теория, а зафиксированные исследователями в 2025 - 2026 годах атаки на Microsoft Copilot, OpenAI Atlas, Claude Code и Apple Intelligence.

Атаки становятся изощрённее: злоумышленники маскируют вредоносные инструкции под XML-политики, шифруют в base64, вставляют невидимые символы и даже прячут джейлбрейк в стихи. Встроенные фильтры LLM пропускают до 76% таких атак.

Значит, нужен другой подход - лёгкий, быстрый (чтобы не тормозить агента) и понятный (чтобы вы знали, почему запрос заблокировали). И главное, работающий без вызовов внешних API, внутри вашей инфраструктуры. Потому что в эпоху zero-click атак доверять безопасность облачному провайдеру, который пропускает почти всё, как минимум рискованно.

В этой статье разберем основные виды атак и посмотрим на примере, как выстроить базовую защиту с моделью безопасности OGL-Mini.

Раньше существовал естественный барьер между «мне интересно» и «я пошёл это делать». Чтобы попробовать написать музыку, нужно было хотя бы немного разобраться в DAW. Чтобы полезть в SEO, требовалось прочитать документацию, собрать инструменты, понять терминологию. Чтобы сделать сайт на WebGL, сначала неплохо было научиться оптимизировать такие сайты.

Теперь этот барьер почти исчез. И неожиданно оказалось, что это не только преимущество…

Почему ИИ убирает неверно показывает результат действий кота и удаляет одну подушку? Причины кроются в обучении и интерпретации нашей реальности. Подробнее про причинно‑следственную связь в нашем мире и о том, как ее «переносят» в ИИ рассказал профессор колумбийского университета и директор лаборатории CausalAI Elias Bareinboim в своем докладе на ICML 2026.

Пересказываю главное из его доклада.